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【基于事件特征的城市公共安全管理应急决策指挥平台框架设计】 决策特征

来源:劳务合同 时间:2019-10-17 08:01:53 点击:

基于事件特征的城市公共安全管理应急决策指挥平台框架设计

基于事件特征的城市公共安全管理应急决策指挥平台框架设 计 随着社会发展规模的扩大和日益多元化,公共安全形势也日益复杂,同时 也伴随着潜在的危机与矛盾,社会差距逐步扩大,矛盾也日益凸显,公共安全受 到严峻的挑战,各种公共安全事件给个人生命和财产造成了巨大损失[1],并对 社会公共秩序和可持续发展构成威胁,其中人为制造危机、自然灾害危机的不断 增加,成为公共安全风险不断加大的主要因素。2005年3月29日京沪高速公路淮 安路段发生液氯泄露事故,导致29人死亡,350人入院治疗,上万人紧急疏散, 直接损失1 700余万元;
2013年11月22日青岛东黄输油管道泄漏爆炸事故发生后 导致62人死亡、136人受伤,直接经济损失75 172万元。这些重大的公共安全事 故给我们留下了深刻的教训:城市运行管理必须把公共安全放在首位,并针对不 同的事件建立相应的应急预案,达到在事故发生前做好应急准备工作;
在突发事 件的预防、响应和处置过程中需要科学规范的决策和组织协调,才能在事故发生 时,有条不紊,尽可能地控制风险,在灾后重建中有法可依、有章可循的目的[2]。

而在复杂重特大公共安全的应对中,事故往往表现出高度破坏性、衍 生性、快速扩散性和不研究性等特征,每一次重特大公共安全事故的发生对于决 策者而言,很可能都是类型全新、特征全新、危害全新的灾难,如何快速且有效 应对这类重特大公共安全事故是该文的研究重点。

1 城市公共安全管理应急决策指挥系统 1.1 城市公共安全管理 城市公共安全管理是及多部门、多行业与一体的复杂体系,事故处理 过程中通常汇集了公安、交通、安监、环保、卫生、气象等多个部门,以及消防 抢险、疏散搜救、环境监测、医疗救护、工程抢修等多支救援队伍。总而言之, 城市公共安全管理主要指:公共安全部门对城市公众活动和社会运行实施影响、 控制、协调,以实现公共安全目标的过程[3]。

城市公共安全管理以城市公共安全类事件的应急角色为主要研究对 象,其中公共安全类事件大多是在人们毫无准备的情况下发生,尤其是重特大安 全事故往往使应急救援人员不知所措,很可能導致错误决策或者错过最佳应对时 间。因此,如何采取应急决策,对于决策者能够在应对各种灾害和安全事件突发 时,及时采取有效措施降低事件的严重程度、减小损失有一定的决定性作用。文中建立了如图1所示的应急决策过程,该决策表现为一个动态过程, 是指在突发事件突然发生时,应急决策主体在有限的时间、资源和人力等约束的 压力下,搜集、处理灾难事故现场的信息,通过全局性考量而明确问题与目标, 依据决策经验和计算机辅助决策支持系统等,分析评价各种预案并选择适用的方 案,组织实施应急方案,跟踪检验并不断调整方案直至行动更趋于合理化并且事 件得到控制为止的一个动态决策过程。

1.2 基于事件复杂特征的应急决策指挥系统 基于事件复杂特征的应急决策和指挥系统,是采用定性研究辅以定量 研究的方式,对重大安全突发事件的复杂系统特征进行系统研究,继而综合应用 复杂系统、优化理论、系统建模、层次分析、模糊评价、案例分析等理论和方法, 借助地理信息系统(GIS)技术、数字视频技术、三维技术,提供包括电子地图、 多维报表、三维影像、视频图像等不同层面的图形化展现形式,为应急指挥人员 提供决策依据。

其中,地理信息系统[2-3](GIS)是一种空间信息系统,其功能是对 各种空间的复杂结构进行处理、表示和分析。其具有强大的空间处理能力和分析 能力以及数据唯一空间的分析功能和决策[4],GIS在城市公共安全管理中起到重 要作用。但是,现阶段GIS主要基于2维平面来处理现实中遇到的问题,在动态性 和可见性并没有达到要求。应急技术支撑平台综合应用系统是复杂的应急管理与 决策支持系统,将应急信息进行可视化表达,并借助真实的地理三维场景、遥感 影像、DEM等数据手段,再现事故现场周边环境情况,对应急决策是至关重要 的。因此,基于事件复杂特性采用了可视化救援地理信息系统(V-RGIS)辅助 决策者做出更优、更准确的决策。

除了原始的地理信息之外,V-RGIS还包括了多个信息层的结合,其 中主要包括以下几个方面。

(1)空间信息平台:包括与公共安全事件相关的具有空间信息的矢 量数据和专题图件栅格数据,以及遥感动态系统采集的具有空间信息的遥感影像 数据、属性数据和多媒体数据等。

(2)公共数据接口层:整个系统各个子系统实现继承的关键和基础。

它以灵活的方式与数据库管理系统连接,通过连接管理数据,并能为下一层提供基本的数据组织形式。

(3)专业应用分析层:此层在不考虑应用的基础上,抽象出一些地 理信息系统的基本、通用的功能,为下一层提供的功能模块、缓冲区分析、网络 分析、DEM分析、涂层叠置分析、行动标绘、方案预演等应用。

2 基于事件特征和V-RGIS的应急决策指挥平台设计 2.1 系统总体设计 应急指挥决策系统涉及领域广,技术层次深,系统的构架也是比较复 杂[5],其平台功能结构如图2所示。文中基于上节分析,在决策平台结构基础上 主要围绕可视化救援地理信息系统中的空间信息平台、公共数据接口层、专业应 用分析层之间的关系,建立基于事件特征的城市公共安全管理应急指挥平台系统 框架,如图3所示。该系统涉及主要技术包括V-RGIS技术、应急决策的推理技术 和开放式规则引擎技术[6]。

2.2 可视化应急救援地理信息(V-RGIS)技术 采用多层次的方式建立如图5所示的数字地图,实现基于地理位置的 “静态”和“动态”信息结合:(1)以电子地图的方式真实模拟城市及其周边地区 的地貌、设施、道路、桥梁等信息;
(2)以数据连接的方式把不直观的报表数 据直观地在地图上表现出来;
(3)利用GPS定位对重点的人员、车辆、物资的 实施运送情况和路线进行了解。

基于GIS建立的可视化物理环境模型,可以实现各种可能的物理破坏 情形的模拟,如危机发生时,某条道路被水淹没等可能情况下如何产生有效的冗 余计划;
还可以分析各相关部门协作的能力评估,如协助分析消防站、救助站如 何分布才能实现最佳应急救助的反应能力和效率。在演习或实际灾害发生前后的 灾前准备、灾中应对、灾后重建等应急管理过程中能藉由GIS提供充分的地理环 境资讯:(1)在危机发生前可藉由此系统,了解与应急管理相关的各种信息, 包括政府机构、重要设施、道路建设、管网建设、及周边可利用资源等各种城市 信息;
(2)危机发生时,可以根据所模拟或实际发生的情况,在第一时间提供 即时的资讯,如灾害的位置、飓风路径、道路淹水情况、事件的蔓延范围、需要 调用的资源位置等;
(3)提供中央、地区、及地方政府正确的应急预案资讯, 帮助其做出正确的处理方式。2.3 应急决策的推理技术与实现方法 在充满变化、极具风险、难以预测的公共安全事故发生初始,根据实 时事态信息,应急决策者需要解决的问题是如何从案例库中迅速检索并提取相似 度最高的案例做决策提示与对策参考;
如何根据源案例进行事件推理以获取目标 问题解;
如何基于地理信息技术、物联网技术、以及风险分析预警技术实现应急 指挥平台的智能感知。

根据无线传感网络的特点,网络节点对采集的对象收集数据时会存在 很多信息的冗余或者错误,如果对这些情况不进行处理再进行传输的话,那么会 加快节点能量的消耗,从而缩短网络寿命[6-7]。因此该系统增加如图6所示的基 于BP神经网络结构的数据进行数据融合,其中融合算法采用LEACH算法。

2.4 开放式规则引擎技术 可视化应急救援地理信息(V-RGIS)技术为应急决策提供了可靠的 辅助信息,而如何将这些数据和资源提取出来并作为辅助决策的参考,并运用到 决策演练当中,需要一套完备的业务规则管理系统(BRMS),其中开放式规则 引擎[8]是BRMS的核心部分,是代替规则嵌入到程序代码中的部分,是链接应用 程序与业务规则的桥梁。主要分为接口层、适配层、核心、数据层、规则管理层, 各层之间的关系如图4所示。规则引擎核心得到BOM之后,将该对象(LUA中的 Table)传入运行的上下文环境,然后对规则进行逐條运算,最终得到运算结果 的输出BOM,中间可能也得经过适配层并访问数据库填充数据成为DTO并返回 给应用程序。

该系统使用LUA脚本与C++混合使用的方法实现规则外置。使用这种 方法,在执行代码中,嵌入对规则判断及处理的LUA脚本的调用,在LUA脚本中 调用执行代码中的部分代码。举例来说,对于行动规则,主要是依赖应急力量的 类型、行动点值(与行动时间相关)、以及地图、地形、路况等数据来进行综合 判断。那么规则就可以写成如下形式(伪代码):
Function condition_move(Object A) { If (A.type = 0) then //地面力量Mapgrid=GetCurrentMapGrid(A Barrier=GetCurrentBarrier(Mapgrid) A.MoveHP=A.MoveHP–Mapgrid.value– Barrier.value Else if (A.type == 1) then // 空中力量 … Else if (A.type == 2) then // 水面力量 … Endif } 在每個时间片的执行代码中,只需按照一定的筛选方法,筛选出在当 前时刻所发生的事件,并调用LUA脚本中对应的事件处理函数即可。

3 结语 通过引入应急救援地理信息技术、计算机技术、物联网技术等,实现 机构联动、资源联动、信息联动,进一步增强应急管理的综合减灾和早期预警能 力。通过采用开放式规则引擎技术和基于BP神经网络结构的LEACH算法的数据 融合提高城市管理资源的整合利用效率,加强城市管理的统一指挥、统一调度、 统一协调力度,实现常态管理与应急处置的有机结合,提高及时发现、快速处置 城市管理突发事件的能力,能够确保城市运行安全、有序运转,减少灾害的再度 发生。

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