季 峰，袁鴻燕

(南通大學(xué)杏林學(xué)院，南通 226236)

一起突發(fā)事件將觸動(dòng)一組應(yīng)急流程，在一起石化安全引發(fā)的火災(zāi)事件中，需要消防、衛(wèi)生、安全、工程等部門的聯(lián)合處置，消防團(tuán)隊(duì)與醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，安全團(tuán)隊(duì)與醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，工程團(tuán)隊(duì)與安全團(tuán)隊(duì)等之間密切交流和協(xié)調(diào)，其中位置區(qū)域的最低閾值是應(yīng)急資源調(diào)度的區(qū)域邊界，往往調(diào)度距離強(qiáng)度關(guān)系最近的團(tuán)隊(duì)，結(jié)果顯示，距離最近的團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)調(diào)救援，應(yīng)急結(jié)果還有很大的提升空間，處置結(jié)果跟執(zhí)行實(shí)體的協(xié)作度有關(guān)，實(shí)體及團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作活動(dòng)成為決定應(yīng)急處置結(jié)果的核心過(guò)程，需要在應(yīng)急指揮決策中針對(duì)不同的應(yīng)急事件活動(dòng)特征，充分衡量應(yīng)急團(tuán)隊(duì)、實(shí)體的優(yōu)先級(jí)，包括救援團(tuán)隊(duì)的實(shí)體調(diào)度，突發(fā)事件中，通用型調(diào)度方案表現(xiàn)出極其不協(xié)調(diào)的實(shí)體資源分配的多種特征，影響救援結(jié)果.

1 研究現(xiàn)狀

近年來(lái)，在應(yīng)急團(tuán)隊(duì)的研究中，有不少研究成果，有研究團(tuán)隊(duì)基于人類動(dòng)力學(xué)理論對(duì)應(yīng)急核心要素進(jìn)行研究[1]，并利用社團(tuán)檢測(cè)等方法對(duì)應(yīng)急情景等復(fù)雜情形下對(duì)主體、資源、客體等深入研究[2].Liu D等人對(duì)復(fù)雜社區(qū)的檢測(cè)中，對(duì)復(fù)雜情景下，個(gè)體與個(gè)體之間的關(guān)系進(jìn)行研究[3].許多研究團(tuán)隊(duì)在成員調(diào)配和團(tuán)隊(duì)生成研究領(lǐng)域有所成就，Ly[4]等人提出用決策樹(shù)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行成員分配；Liu YB[5]等從人工智能角度，基于機(jī)器學(xué)習(xí)提取成員技能特征，以便在團(tuán)隊(duì)生成時(shí)完成技能匹配度；Xu RB[6，7]等在考慮主體成員、資源客體及相關(guān)約束關(guān)系等屬性基礎(chǔ)上提出成員分配模型，兼顧了多種執(zhí)行模式；在基于最小冗余度等方面的研究，在團(tuán)隊(duì)生成上都有不錯(cuò)的效果.

同時(shí)，基于活動(dòng)的協(xié)作模式方面，Meddah 等[8]提出基于流程挖掘協(xié)作模型；Lappas 等[9]基于社交網(wǎng)絡(luò)(SNS)理論研究團(tuán)隊(duì)的生成，把成員間的合作代價(jià)作為算子，以此增加團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效率；Kargar 等[10]基于距離之和、領(lǐng)導(dǎo)者距離等方面提出Top-k團(tuán)隊(duì)取代過(guò)去的最優(yōu)團(tuán)隊(duì).

目前并沒(méi)有針對(duì)突發(fā)事件中的實(shí)體成員的最優(yōu)化調(diào)配和應(yīng)急隊(duì)伍間協(xié)調(diào)等方面的進(jìn)行研究，本研究的主要任務(wù)針對(duì)突發(fā)事件這一特定的環(huán)境，加入應(yīng)急救援體系中的必需因子和屬性，是一項(xiàng)有價(jià)值的工作，為應(yīng)急決策奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ).

2 相關(guān)概念及問(wèn)題描述

2.1 相關(guān)概念

定義1.突發(fā)事件(Emergency Event，EE)包括事件開(kāi)始時(shí)間(Emergency Event start time，EEst)，也可以是子事件的開(kāi)始時(shí)間、事件發(fā)生地(Emergency Event scene，EEs)可以是事件發(fā)生轉(zhuǎn)移地點(diǎn)的集合、事件結(jié)束時(shí)間(Emergency Event end time，EEet)、事件主體(Emergency Event subject，EEsub)、事件客體(Emergency Event object，EEobj)、事件名稱(Emergency Event name，EEname)具有唯一性、事件中活動(dòng)(Emergency Event activity，EEact)，形式化描述Ee為EE的子集，Ee={Eest(t1，t2，…tn)，Ees(s1，s2，…，sn)，Eeet(et1，et2，…，etn)，Eesub(石油，熱水，卡車，…)，Eeobj(人，動(dòng)物，生物，…)，Eename(爆炸、倒塌、塌陷、起火，…)，Eeact(噴水，掩埋，起吊，…)}.

突發(fā)事件EE的實(shí)例模型，如EE1=(2018/2/5/17：18，浙江省臺(tái)州市天臺(tái)縣赤誠(chéng)街道足馨堂足浴店，2018/2/5/24：00，大火，人，火災(zāi)，EEact(沖水、救人、緊急救護(hù)、防爆、升降輸送))，應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體(Entity person，Ep)=(消防人員、醫(yī)療人員、物管等應(yīng)急人員).

定義2.應(yīng)急救援流程模型(Emergency Rescue Process Model，ERPM)，應(yīng)急協(xié)同部門接警后，根據(jù)應(yīng)急需求調(diào)配自身資源，以應(yīng)急救援為目標(biāo)，產(chǎn)生的救援活動(dòng)組成的序列(Activity[n]，A)={a1，a2，a3，…，an}，Set表示活動(dòng)與活動(dòng)之間的順序的有序?qū)υM，S?(A*A)，Rules表示約束救援子活動(dòng)與子活動(dòng)之間先后順序的規(guī)則，定義ERPM=(A，S，R).

定義3.應(yīng)急活動(dòng)模型.突發(fā)場(chǎng)所環(huán)境處理(EvP)：a1=氣體隔離和凈化活動(dòng)、a2=倒塌物處理、a3=對(duì)有電的環(huán)境斷電處理等.

(1)應(yīng)急主體處理(SP)：a1=對(duì)著火點(diǎn)灑水、a2=對(duì)著火點(diǎn)干冰處理等.

(2)應(yīng)急客體處理(OP)：a1=救援被困人員、a2=使用探測(cè)、a3=搶護(hù)其他物資等.

(3)突發(fā)現(xiàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)固化處理(SaP)：a1=現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估、a2=確認(rèn)顯態(tài)觸發(fā)點(diǎn)終止、a3=確認(rèn)隱態(tài)觸發(fā)點(diǎn)終止等.

(4)應(yīng)急救援處置結(jié)果評(píng)估(RA)：a1=救援經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估、a2=救援人數(shù)評(píng)估.最終生成Activity[n]={EvP，SP，OP，SaP，RA}，其中應(yīng)急活動(dòng)與各子活動(dòng)間的關(guān)系可以重復(fù)，如可以出現(xiàn)Activity[n]={EvP，SP，OP，SP，OP，SaP，RA}的情形，表示SP、OP的優(yōu)先級(jí)不具有明顯的優(yōu)先關(guān)系，需要并發(fā)進(jìn)行，符合突發(fā)事件的 特 征，則 得 到S={〈EvP,S P〉,〈S P,OP〉,〈OP,S aP〉,〈S aP,RA〉}，有不少活動(dòng)是并發(fā)執(zhí)行的，應(yīng)急救援事件以流程模板進(jìn)入應(yīng)急案例庫(kù)，生成案例知識(shí).

定義4.應(yīng)急庫(kù)包括案例庫(kù)和預(yù)案庫(kù)，用EECB表示，EECB={Ee1，Ee2，Ee3，…，Eei，…，Een}，按照事件主體進(jìn)行類別劃分，Aee={a1，a2，a3，…，ai，…，an}出現(xiàn)在EECB1中的活動(dòng)的集合，軌跡Ti=＜Eei，0；Eei，1；…；Eei，j＞表示應(yīng)急案例庫(kù)中所有事件按時(shí)間組成的序列，其中Eei，j表示第i個(gè)應(yīng)急案例中的第j個(gè)發(fā)生的事件，使用活動(dòng)表示軌跡Ti=＜ai，0；ai，1；…；ai，j＞.

定義5.應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體Ep={(ai∣Epi)，ai∈Aee，Epi∈Ep}，表示在突發(fā)事件中Epi執(zhí)行救援活動(dòng)ai；則實(shí)體軌跡定義為EpTi=＜ai，0∣Epi，0；ai，1∣Epi，1；…；ai，j∣Epi，j＞ 表示應(yīng)急救援實(shí)體的時(shí)序活動(dòng)序列.同時(shí)應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體也可以是應(yīng)急團(tuán)體，里面包含了若干個(gè)實(shí)體序列.

定義6.應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體的技能貢獻(xiàn)度，Epi在一次應(yīng)急救援中該項(xiàng)技能使用次數(shù)與EECB中所有該項(xiàng)技能使用次數(shù)的比值，比值為uEpi∈(0，1)，反映實(shí)體的某項(xiàng)技能熟練程度.

定義7.應(yīng)急活動(dòng)連續(xù)性用continai,aj表示，continai,aj∈[0，1]，表示ai和aj之間在應(yīng)急執(zhí)行時(shí)的連續(xù)、協(xié)同程度.

其中，fai,aj表示在應(yīng)急活動(dòng)中出現(xiàn)的頻度，f′表示所有活動(dòng)在案例庫(kù)中出現(xiàn)的頻度，θ是一個(gè)調(diào)優(yōu)參數(shù).

定義8.應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體的關(guān)系強(qiáng)度(Relationship Strength，RS)，由實(shí)體間的屬性相似度決定，而執(zhí)行實(shí)體的歸屬又是一個(gè)重要特征指數(shù)，假設(shè)Epi和Epj之間有m種交互關(guān)系，m∈N.x(Epi)和y(Epj)表示實(shí)體屬性向量，RS＜Epi，j＞表示兩個(gè)實(shí)體間的潛在關(guān)系強(qiáng)度S(x(Epi)，y(Epj)，表示實(shí)體相似度向量.

它是滿足高斯分布的.

其中，v是方差，可取小于1 的值，如果歸屬團(tuán)隊(duì)一致，則v值稍大.

其中，RS是關(guān)系強(qiáng)度，得到一個(gè)P值.

定義9.應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體的協(xié)作度[11].coopai,aj表示應(yīng)急活動(dòng)中兩個(gè)執(zhí)行實(shí)體的協(xié)作能力.

其中，tai,aj表示實(shí)體在執(zhí)行ai和aj所需的平均時(shí)間.

2.2 問(wèn)題描述

應(yīng)急案例庫(kù)不完備的性，及對(duì)救援實(shí)體和救援活動(dòng)的分析相對(duì)薄弱，造成各大組織應(yīng)急演練，依照固定模式執(zhí)行，未著重考慮應(yīng)急資源調(diào)度中，針對(duì)某一應(yīng)急活動(dòng)，應(yīng)急實(shí)體的協(xié)調(diào)性、應(yīng)急活動(dòng)連續(xù)性、應(yīng)急關(guān)系強(qiáng)度等核心要素之間的關(guān)系，需要在應(yīng)急預(yù)案中搞清應(yīng)急實(shí)體、距離、應(yīng)急活動(dòng)等之間的協(xié)同，文中建立真實(shí)案例知識(shí)庫(kù)和人工預(yù)案庫(kù)，來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，擴(kuò)充智能推理的語(yǔ)料庫(kù).解決應(yīng)急案例庫(kù)中的數(shù)據(jù)段還不完備，本文主要貢獻(xiàn)應(yīng)用于基于CBR 應(yīng)急預(yù)案的生成，給決策者提供輔助決策.

應(yīng)急預(yù)案和應(yīng)急演練的焦點(diǎn)在應(yīng)急處置的應(yīng)急實(shí)體，其具有的技能貢獻(xiàn)度和實(shí)體間的協(xié)作度，往往影響整個(gè)應(yīng)急處置的結(jié)果，以往的應(yīng)急預(yù)案中采用的是通用性評(píng)估，事實(shí)上，應(yīng)急實(shí)體的特征顯著，可以從技能貢獻(xiàn)度uEpi角度挖掘，充分考慮實(shí)體與實(shí)體間的協(xié)作能力，在實(shí)際救援中，才不會(huì)因?yàn)閷?shí)體間協(xié)調(diào)不好，導(dǎo)致應(yīng)急任務(wù)的拖延，措施救援時(shí)間，由此產(chǎn)生的應(yīng)急預(yù)案，為應(yīng)急執(zhí)行團(tuán)隊(duì)的組建奠定基礎(chǔ).

在應(yīng)急管理和應(yīng)急事件處置中，調(diào)配資源和人員，受到地域行政區(qū)劃的制約，通常這樣幾種情形，不管事發(fā)地位置，直接選擇行政管理區(qū)域的中心位置進(jìn)行調(diào)配，或者挑區(qū)域內(nèi)經(jīng)驗(yàn)豐富的團(tuán)隊(duì)，實(shí)際上，在有些救援中距離關(guān)系強(qiáng)度好的團(tuán)隊(duì)和實(shí)體，在協(xié)作能力上表現(xiàn)出色，選擇哪個(gè)團(tuán)隊(duì)需要考慮地理位置這一最低閾值，同時(shí)需要考慮團(tuán)隊(duì)間的協(xié)作和對(duì)應(yīng)急活動(dòng)的適應(yīng)度，文中在活動(dòng)頻度角度一并作了考慮.在應(yīng)急活動(dòng)的制定上，環(huán)境因素復(fù)雜會(huì)影響協(xié)調(diào)，在應(yīng)急預(yù)案中，確認(rèn)活動(dòng)與活動(dòng)之間的基本優(yōu)先關(guān)系尤為必要.文中定義了活動(dòng)之間的連續(xù)性continai,aj，基于應(yīng)急案例庫(kù)，抽取活動(dòng)之間的協(xié)同性，在此基礎(chǔ)上，定義了應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體之間的關(guān)系強(qiáng)度RS，對(duì)行政區(qū)劃地域、突發(fā)地和資源的距離進(jìn)行普適度計(jì)算，用地理位置距離作為最低閾值來(lái)約束，以建立良好的協(xié)作執(zhí)行團(tuán)隊(duì)為基礎(chǔ)，更能適應(yīng)突發(fā)事件的應(yīng)急性，救援結(jié)果也會(huì)大幅度優(yōu)化.

2.3 數(shù)據(jù)集

文中數(shù)據(jù)集包括網(wǎng)絡(luò)案例數(shù)據(jù)庫(kù)和人工案例數(shù)據(jù)庫(kù)，真實(shí)數(shù)據(jù)集是從萬(wàn)維網(wǎng)上爬取了近十年應(yīng)急救災(zāi)案新聞數(shù)據(jù)達(dá)數(shù)十萬(wàn)條，包括相關(guān)案例的論文研究，由于相關(guān)數(shù)據(jù)公開(kāi)度不一致，出現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中部分字段缺失或模糊，但對(duì)本文研究未造成很大的影響，本文中建立了相對(duì)完備的應(yīng)急預(yù)案庫(kù)，對(duì)于數(shù)據(jù)稀疏的矩陣區(qū)域，用人工案例庫(kù)進(jìn)行校正，人工數(shù)據(jù)率為μ=[0.3，0.4]，消除了噪音等不合理數(shù)據(jù)，得到的應(yīng)急相關(guān)要素間的關(guān)系和發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)據(jù)結(jié)論對(duì)應(yīng)急預(yù)案、演練有極其重要的作用.

3 方法

3.1 應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體和應(yīng)急活動(dòng)的優(yōu)化

基于應(yīng)急案例、應(yīng)急預(yù)案數(shù)據(jù)集，對(duì)應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體和應(yīng)急活動(dòng)的最優(yōu)化分配，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化應(yīng)急活動(dòng)的序列整體框架如下(見(jiàn)圖1)：

首先，對(duì)應(yīng)急案例庫(kù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)清洗中，將案例庫(kù)中的非必要字段剔除，如原采集網(wǎng)頁(yè)中的標(biāo)準(zhǔn)等，生成XML 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)字典，并按地域進(jìn)行分類，模糊行政區(qū)域邊界(如圖2)，即邊界區(qū)域附近的案例互相包含.

圖1 基于案例數(shù)據(jù)集的實(shí)體、活動(dòng)抽取框架

圖2 邊界示意圖

對(duì)于地理位置分別屬于A、B 的兩個(gè)位置區(qū)域中，A 和B 為區(qū)域中心，地理位置閾值最高，越往邊緣，地理閾值越小，稱為弱邊界，分布在弱邊界中的事件，分別屬于兩個(gè)行政區(qū)域，這樣的劃分，打破了以往的行政區(qū)劃中心，而以距離強(qiáng)度來(lái)分布.

將同地理區(qū)域的案例根據(jù)式(1)-式(5)，計(jì)算成應(yīng)急實(shí)體軌跡矩陣和活動(dòng)軌跡矩陣.稀疏矩陣中的數(shù)據(jù)元素為“∧”，則添加人工案例庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，修正系數(shù)μ=0.3.在對(duì)應(yīng)急案例庫(kù)和預(yù)案庫(kù)過(guò)程中，會(huì)存在出現(xiàn)噪音數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)，本文通過(guò)標(biāo)簽化處理，對(duì)應(yīng)急時(shí)間、屬性等關(guān)鍵信息的標(biāo)準(zhǔn)化處理，并剔除異常數(shù)據(jù)值，采用經(jīng)典的Needleman-Wunsch 算法[12]來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如，文中定義活動(dòng)間的有序?qū)υMSet，S={〈EP,S P〉,〈S P,OP〉,〈OP,S aP〉,〈S aP,RA〉}，其中有SP缺失，在活動(dòng)字段對(duì)齊時(shí)，用“∧”填充，則S={〈EP,∧〉,〈∧,OP〉,〈OP,S aP〉,〈S aP,RA〉}，這樣可以滿足概念模型的設(shè)計(jì)，更有利于應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體活動(dòng)序列的優(yōu)化，有助于得到效率比較高的應(yīng)急預(yù)案.

基于上文中數(shù)據(jù)，計(jì)算應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性continai,aj和應(yīng)急實(shí)體的關(guān)系強(qiáng)度RS等，進(jìn)一步計(jì)算結(jié)合實(shí)體的技能貢獻(xiàn)度得到實(shí)體協(xié)作能力，進(jìn)一步挖掘出優(yōu)化的應(yīng)急活動(dòng)序列.

3.2 挖掘應(yīng)急實(shí)體的高協(xié)作度算法

為了挖掘應(yīng)急案例庫(kù)中具有高協(xié)作度的實(shí)體，基于應(yīng)急實(shí)體軌跡、實(shí)體技能貢獻(xiàn)度等實(shí)現(xiàn)算法1，首先計(jì)算所有的實(shí)體軌跡的矩陣，再基于此矩陣，通過(guò)最小地域置信度閾值和技能貢獻(xiàn)度等過(guò)濾得到具有高協(xié)作度的實(shí)體即高協(xié)作模式.

算法1.高協(xié)作度關(guān)聯(lián)實(shí)體挖掘算法輸入：實(shí)體軌跡矩陣；初始化i、j；UEpi//實(shí)體技能貢獻(xiàn)度Min_Ept_conf//最小地域置信度閾值輸出：關(guān)聯(lián)實(shí)體的協(xié)作度表1.依據(jù)式(2) 構(gòu)建實(shí)體關(guān)系強(qiáng)度矩陣RS[]2.依據(jù)式(5) 構(gòu)建實(shí)體間協(xié)作能力矩陣Coop[]3.FOR i=1 to n DO 4.活動(dòng)數(shù)組Ea[i] ←應(yīng)急活動(dòng)矩陣中第i 行非空下標(biāo)5.END FOR 6.FOR i=1 to n DO //根據(jù)活動(dòng)的非空下標(biāo)得到活動(dòng)序列7.ActivitySeqMap[i]←getActivitySeq(活動(dòng)數(shù)組Ea[i])8.If ActivitySeqMap[i]==稀疏 Then 9.ActivitySeqMap[i]←getSimActivitySeq()10.END FOR 11.FOR i=1 to n DO 12.entitySeqMap[i]←RS[i]×Coop[i]×UEpi 13.END FOR 14.FOR each entitySeqMap[i]of ActivitySeqMap[i] DO 15.If ActivitySeqMap[i]∈ Min_Ept_conf× ActivitySeqMap[i] Then 16.高協(xié)作實(shí)體HCentity[i]←entitySeqMap[i]17.END FOR

基于算法得到實(shí)體間協(xié)作能力的一般矩陣和有高協(xié)作能力的實(shí)體矩陣.

3.3 挖掘高連續(xù)性活動(dòng)

基于應(yīng)急案例庫(kù)，挖掘應(yīng)急實(shí)體活動(dòng)的軌跡挖掘同區(qū)域活動(dòng)的協(xié)作度.首先初始化應(yīng)急活動(dòng)軌跡矩陣，計(jì)算一般活動(dòng)的連續(xù)度contin，根據(jù)整個(gè)案例庫(kù)中所有活動(dòng)為基數(shù)，計(jì)算某一個(gè)活動(dòng)出現(xiàn)的頻度F′，產(chǎn)生θ調(diào)優(yōu)值，可以根據(jù)不同的值得到幾組結(jié)果，進(jìn)行迭代.

算法2.基于活動(dòng)軌跡和活動(dòng)連續(xù)度挖掘高連續(xù)性活動(dòng)輸入：活動(dòng)軌跡矩陣；初始化i、j；活動(dòng)連續(xù)度contin；F′頻度；θ 調(diào)優(yōu)參數(shù)輸出：強(qiáng)相關(guān)連續(xù)性高的活動(dòng)表1.初始化θ 2.依據(jù)式(1) 構(gòu)計(jì)算活動(dòng)連續(xù)度表contin[]3.FOR i=1 to n DO 4.ActivityMax[] ←Max(ai、aj 連接次數(shù))5.H Activity=contin[]×ActivityMax[]6.END FOR

4 結(jié)果

圖3中曲線a 可以看出某城市中，不同應(yīng)急消防團(tuán)隊(duì)實(shí)體在協(xié)作次數(shù)和協(xié)作能力上的表現(xiàn)，隨著合作次數(shù)的增加穩(wěn)步提升，可以超過(guò)指數(shù)1，在尾部也表現(xiàn)為增幅放緩，跟合作多次之后，采用經(jīng)驗(yàn)和舊案例判斷有關(guān)，需要適應(yīng)性更新案例庫(kù)和預(yù)案庫(kù).

圖3 應(yīng)急實(shí)體協(xié)作次數(shù)與協(xié)作能力關(guān)系

曲線b 可以看出，在同屬同一位置區(qū)域中，位置強(qiáng)度關(guān)系顯著的應(yīng)急實(shí)體間的協(xié)作能力，醫(yī)護(hù)實(shí)體和消防實(shí)體之間隨著協(xié)作次數(shù)的增加，協(xié)作能力穩(wěn)步增強(qiáng)，增長(zhǎng)期間的會(huì)有波動(dòng)，跟參與的活動(dòng)有關(guān)，在協(xié)作一定次數(shù)之后，反而協(xié)作能力會(huì)出現(xiàn)下降，因?yàn)樵诙啻螀f(xié)同之后，經(jīng)驗(yàn)占據(jù)整個(gè)決策的主導(dǎo)，導(dǎo)致經(jīng)驗(yàn)主義的誤判，在應(yīng)急預(yù)案的生成中，要重點(diǎn)規(guī)劃合作次數(shù)較少的和合作有一定次數(shù)的.

圖4中曲線a 可以看出邊界消防實(shí)體和中心消防實(shí)體之間的關(guān)系，隨著協(xié)作的次數(shù)，它們的協(xié)作能力穩(wěn)步提升，跟消防團(tuán)隊(duì)的調(diào)配和管理方式相關(guān)，消防實(shí)體在應(yīng)急中任務(wù)明確，平時(shí)應(yīng)急演練標(biāo)準(zhǔn)化程度高的作用體現(xiàn).

曲線b 可以看出在同區(qū)域的醫(yī)護(hù)實(shí)體實(shí)體和中心位置的醫(yī)護(hù)實(shí)體之間的協(xié)調(diào)度隨著協(xié)作次數(shù)的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，呈現(xiàn)泛指數(shù)分布，中間反而會(huì)出現(xiàn)協(xié)作能力的上升，協(xié)調(diào)能力可以達(dá)到0.5，跟實(shí)體的技能度相關(guān)，也反應(yīng)了在邊界區(qū)域的實(shí)體之間的協(xié)作能力也有表現(xiàn)強(qiáng)的.在應(yīng)急預(yù)案中不能僅僅關(guān)注行政區(qū)域中心的應(yīng)急實(shí)體，這種現(xiàn)象在大規(guī)模應(yīng)急事件中會(huì)有所體現(xiàn)，往往調(diào)度一個(gè)區(qū)域的醫(yī)護(hù)實(shí)體不夠的時(shí)候，需要調(diào)度多個(gè)醫(yī)護(hù)實(shí)體才能應(yīng)對(duì)的突發(fā)事件，需要考慮此種情形.

圖4 邊界實(shí)體協(xié)同次數(shù)與協(xié)作能力的關(guān)系

從圖5曲線上可以看出，應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性與應(yīng)急案例庫(kù)中的應(yīng)急頻率直接成正比.曲線不平滑，分段明顯.應(yīng)急預(yù)案庫(kù)包括應(yīng)急預(yù)案和舊預(yù)案.基于某一特定領(lǐng)域的案例庫(kù)的完整性，針對(duì)某一特定應(yīng)急活動(dòng)的演練越多，應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性就越強(qiáng).很強(qiáng)，反映了應(yīng)急預(yù)案的重要性.事實(shí)上，應(yīng)急計(jì)劃通常非常相似，但事件的情況是獨(dú)一無(wú)二的.同類突發(fā)事件發(fā)生頻率較高，具有預(yù)警作用.同樣，數(shù)據(jù)庫(kù)中相應(yīng)應(yīng)急活動(dòng)的頻率也下降了.如圖所示，當(dāng)活動(dòng)連續(xù)性為零時(shí)，數(shù)據(jù)中的活動(dòng)頻率不是零.數(shù)據(jù)庫(kù)中存在單一的活動(dòng)關(guān)系，不一定沒(méi)有活動(dòng)連續(xù)性，這與實(shí)際的應(yīng)急指揮一致.有時(shí)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況，臨時(shí)產(chǎn)生應(yīng)急動(dòng)員方案.

在圖6中，橫軸表示活動(dòng)的連續(xù)性，縱軸表示實(shí)體協(xié)作的程度.曲線表現(xiàn)出相似的二項(xiàng)分布，反映了應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性與應(yīng)急實(shí)體協(xié)作程度的關(guān)系.在緊急事件中，應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性和參與應(yīng)急活動(dòng)的實(shí)體的協(xié)作程度相互影響.應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性越高，應(yīng)急實(shí)體的協(xié)作程度越高.同樣，應(yīng)急協(xié)作程度越高，應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性越高，應(yīng)急活動(dòng)越活躍.當(dāng)動(dòng)態(tài)連續(xù)性超過(guò)指數(shù)1 時(shí)，由于應(yīng)急實(shí)體協(xié)調(diào)次數(shù)增加，活動(dòng)與活動(dòng)的優(yōu)先關(guān)系設(shè)計(jì)，曲線中后部的增長(zhǎng)速度加快.當(dāng)活動(dòng)連續(xù)性值接近1.8 時(shí)，不再上升，與實(shí)際應(yīng)急處置環(huán)節(jié)一致.每個(gè)突發(fā)事件的處置過(guò)程都有其自身的特點(diǎn).在實(shí)際的應(yīng)急指揮中，需要通過(guò)應(yīng)急實(shí)體的協(xié)調(diào)和應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)性，直接確定應(yīng)急處置的時(shí)間.時(shí)間是緊急處置中最昂貴的成本之一，首先應(yīng)該考慮到時(shí)間，提高應(yīng)急響應(yīng)的滿意度.

圖5 頻率和應(yīng)急活動(dòng)的關(guān)系

圖6 活動(dòng)連續(xù)性與實(shí)體協(xié)作度的關(guān)系

5 基于應(yīng)急案例庫(kù)的應(yīng)急預(yù)案產(chǎn)生的框架

如圖7，基于案例庫(kù)和預(yù)案庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，其中的數(shù)據(jù)有實(shí)時(shí)從外部感知的數(shù)據(jù)，這樣可以動(dòng)態(tài)的調(diào)整數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上建立預(yù)測(cè)模型，為應(yīng)急演練、仿真分析等作準(zhǔn)備，應(yīng)急預(yù)警、應(yīng)急預(yù)案和應(yīng)急決策是建立在對(duì)數(shù)據(jù)邏輯推理的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，可以提供輔助決策的準(zhǔn)確度，應(yīng)急個(gè)體的屬性包括應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體的各種態(tài)勢(shì)，應(yīng)急活動(dòng)的各項(xiàng)指標(biāo)，結(jié)合實(shí)際感知到突發(fā)事件的數(shù)據(jù)，為應(yīng)急決策提供理論基礎(chǔ).

圖7 基于應(yīng)急案例庫(kù)的應(yīng)急預(yù)案產(chǎn)生的框架

6 結(jié)論

本文以應(yīng)急案例庫(kù)和預(yù)案庫(kù)為基礎(chǔ)，對(duì)應(yīng)急實(shí)體和應(yīng)急活動(dòng)的必要屬性進(jìn)行定義，對(duì)應(yīng)急執(zhí)行實(shí)體的技能貢獻(xiàn)度，應(yīng)急實(shí)體的關(guān)系強(qiáng)度、應(yīng)急活動(dòng)的連續(xù)度等做了細(xì)致分析，用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出同一區(qū)域同一類型應(yīng)急實(shí)體之間的協(xié)作能力和協(xié)作次數(shù)之間的關(guān)系，不同實(shí)體在同一區(qū)域的協(xié)作能力的趨勢(shì)，位置關(guān)系強(qiáng)度較弱的實(shí)體之間的協(xié)作能力關(guān)系，在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的應(yīng)急預(yù)案，有效性和針對(duì)性大幅提高，更合理的選擇利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，縮小誤判率，文中考慮的因素相對(duì)比較理想化，影響應(yīng)急事件演變的因素很多，需要根據(jù)確定的某一事件做細(xì)化，今后工作中，將從下面3 點(diǎn)不斷深入應(yīng)急知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)表示和知識(shí)學(xué)習(xí)，提高知識(shí)庫(kù)和應(yīng)急要素對(duì)接的精準(zhǔn)度，提高產(chǎn)生應(yīng)急預(yù)案的準(zhǔn)確度和可行度，其一，實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)量直接影響了結(jié)果，由于案例庫(kù)的不足，預(yù)案庫(kù)支持率上升，使得有些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)跟現(xiàn)實(shí)情況有差值，還需要不斷的爬取新的數(shù)據(jù)量，使案例庫(kù)不斷完備.其二，影響應(yīng)急救援結(jié)果的因素，不止文中著重研究的應(yīng)急實(shí)體和活動(dòng)等要素，還有諸多突發(fā)的要素，文中就這兩點(diǎn)從團(tuán)隊(duì)組合的角度去考慮，有許多救援其實(shí)跟資源有關(guān)，文中這點(diǎn)比較薄弱.其三，在應(yīng)急區(qū)域邊界的劃分上，各個(gè)區(qū)域有所不同，文中采用了模糊化的手段，需要分區(qū)域進(jìn)行考慮，嚴(yán)格劃分位置區(qū)域，本文是理想位置狀態(tài).