基于GIS的城市事故应急决策支持系统研究

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胡浩1， 周芯仪2

（1. 同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804；2. 埃默里大学 计算机科学专业，亚特兰大 30322）

摘要：城市快速发展，安全事故频发，常造成重大损失。对于这一问题，研究并设计了城市事故应急决策支持系统，介绍了系统使用的地理信息系统技术和决策支持系统技术。从系统总体框架和设计两方面探讨其功能组成和具体实现，重点研究了地理信息系统平台和知识推理模块设计。该系统为城市突发事故应急提供技术支持，辅助决策者做出及时和科学的事故应急决策。

0引言

在以人为主体的城市中，环境、经济、社会等要素相互依赖、相互作用、相互制约，形成复杂的空间地域系统［1］。经过近40年的改革，我国经济与城市快速发展，当前城镇常住人口已达7?3亿，城市系统复杂性随之增加。由于城市人口、财富聚集，当突发一些安全事故（如火灾爆炸），极其容易造成重大财产损失甚至人员伤亡。故而，城市公共安全对保障人民生命财产安全、护航国家经济发展有着十分重要的意义。衡量一个城市的建设发展质量的重要标准之一就是一个城市的防范灾害和紧急救援能力［2?3］。

很多国家非常重视公共安全系统建设，如美国组建了自己的专业安全研究基地，每年投入数百亿美元研究经费进行安全科学体系研究。对于我国，由于受计划经济时期体制影响，我国城市事故应急是分部门的处理模式，少有统一协调调度的指挥应急机构。但是在某些公共安全领域中，相关部门利用现有技术建立了针对某种安全事故的监测预警系统。若要为公共安全提供充分的保障，需要健全现有公共安全应急制度体系和技术体系，展开相关技术研究，充分发挥决策支持系统和地理信息系统在事故应急决策支持类系统研发中的科技支撑作用［4］。

1城市事故应急、GIS与DSS

1.1城市事故应急

突发事故发生后能否给出迅速有效的应对策略十分重要。城市事故应急就是在最短时间内给出事故处理方案，合理调配各种资源，组织急救。城市事故应急研究中，公共安全的应急决策是一个与空间位置信息和信息分析密切相关的动态运作流程，解决这个问题需要快速的信息处理工具——决策支持系统(Decision Support System, DSS)技术和强大的空间的分析工具——地理信息系统(Geographic Information System, GIS)技术。本文将主要研究借助于GIS与DSS两个工具组建的城市事故应急决策系统。

1.2组件式GIS与DSS

事故应急决策支持系统研究需要多学科知识体系支撑，需要结合涉及领域的技术及理论该来建立系统，使用系统工程理论来集成系统，从而向决策者提供合理参考信息。

GIS包括计算机图形学、地理学等多门学科，是对地理数据进行有效管理与分析的计算机系统。当前GIS已被应用到多个领域中，同时GIS技术自身也在不断地发展，组件式GIS（Component GIS，Com GIS）技术是其发展成果之一。其优点在于集成方便、代码可重用性高等，有助于系统的无缝高效集成，是GIS发展方向之一。

DSS定义很多，普遍比较认同的是DSS是用来帮助决策者通过知识、数据、模型以人机交互方式提供决策信息的应用系统［5］。DSS可以用来识别和解决复杂的问题，提高决策者决策的水平。

2系统功能分析与总体结构设计

2.1系统总体结构设计

根据系统需求和开发目标，将系统分为两个主要模块，即空间信息处理模块和决策知识推理模块，总体框架图如图1所示。地理信息处理模块主要管理、分析和处理空间数据。决策知识推理模块需要根据事故特征，从预案库和案例库中获取相关决策知识。

2.2系统总体功能设计

（1）空间信息处理：建立基本地形数据库，可以实现对基础设施及危险源等信息的查询统计；实现地图图形编辑及属性更新功能；实现包括地图查询、显示等功能，进行辅助决策。

（2）急救力量调度：在空间位置信息的基础上，建立事故急救力量信息模块，调度与管理急救力量，明确急救力量的急救范围和急救物质资源配置，提供事故应急最佳路径建议。

（3）急救资源管理：管理静态急救资源，以便于事故发生时启用。

（4）知识推理模块：实现案例和预案的表示方法以及预案匹配和案例检索，实现案例管理所需要的功能。

3系统平台实现研究

3.1空间信息平台的设计

空间数据需要正确而且丰富，它将会直观展示给用户，影响决策。为了保证系统空间数据的正确性和丰富性，从某市规划局获取市区高清地图数据源，使用Supermap Deskpro6?0将其转化为?smw格式存储，从而快速建立高质量的空间数据库。空间数据库数据主要包括图层数据和属性数据两部分。空间图层数据从地形、社会经济单位、专业图层、重点防护单位、危险源等地形图类方面清晰、详细地记录各类数据，图2是某市局部空间数据展示结果。

在地图市政设施图层标注派出所位置、消防队位置、交警队位置、医院(急救中心)等救护力量位置，除此之外，对于地图需要有基础操作，例如地图的放大、缩小、自由缩放、平移和全幅显示，以便于获取详实的空间信。下面是调用组件式GIS中接口实现上述功能的核心代码。

//地图缩小操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaZoomOut;

//地图放大操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaZoomIn;

//地图平移操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaPan;

//地图全幅显示操作

axSuperMap?ViewEntire;

//地图自由缩放操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaZoomFree;

3.2最短路径调度算法改进

本文中“最短路径”的定义是使用最短时间到达目的地的路径。急救力量调度需要在尽可能短的时间内完成，虽然决策者可能已经熟悉到事故目的地的最短路程路径，但其可能不是“最短路径”，系统改进算法给出参考“最短路径”。

调度所需时间主要与道路拥挤程度和路程远近有关，虽然急救车辆不受单行道和红绿灯影响，但是城市内少有专用的应急车道，若交通阻塞，急救车辆行驶也会受到影响。决定急救车辆行驶车速的关键因素是其途经道路的交通流量。针对这个问题，需要改变选取最短路径的标准，将车辆通过某段路程的预估时间作为该段道路的权重，行驶所耗时间作为衡量标准。可以使用系统中按照此标准集成的基于GIS的最佳路径分析工具分析出合适的调度路径。道路交通流量数据可以使用根据历史统计数据和交通部门提供的实时数据。我国业内也有人使用Web GIS技术进行交通流量分析，参考文献［6］中有详细叙述。如图3所示，虽然最短距离路径为路线A→C→D→B，但是计算出的“最短路径”为路线A→E→F→G→B，故而会给出建议路线为后者。图3“最短路径”选择示意图

3.3预案与案例决策支持模块设计

该模块主要由检索案例、适配案例以及管理案例3个子功能模块组成。检索案例主要功能是解释检索命令、检索出相关案例和预案；案例适配需要抽取检索到的预案和案例适用部分，生成辅助决策；案例管理主要完成案例库的维护工作，包括对案例库进行增加、删除、修改等操作。图4是该模块结构图。

案例与预案的表示是将领专家的知识和应急案例中的知识转化为计算机系统可以处理的信息的过程。案例与预案表示方法的优劣将直接影响系统的推理效率和决策结果的有效性［7?8］。预案采用IF<Condition> DO <Work Flow> 形式表示。条件描述事件类型、事件级别、事件时间和地点等。工作流中定义任务的运行顺序和运行条件。案例应该以一定的规则表达，使用约定的结构，使案例检索与适配更便捷有效。案例主要由四元组表示为Case = (D，C，S，R)，其中，D表示事件的描述，C表示案例的属性，S表示事件的解决方案，R表示案例实施的结果。

案例中包含了确定数字属性、确定符号属性和模糊概念属性，使用适用于确定性属性问题的最近相邻策略、归纳推理策略等案例检索算法不适合该案例检索，需要使用计算混合相似度的算法。其原理是分别计算案例之间确定属性和模糊属性的相似度，综合比较。鉴于篇幅，不再赘述本部分，参考文献［9］中给出了混合相似度函数的详细算法。

用于匹配的预案工作流和检索的案例与目标案例会存在一些差别，需要根据实际情况做出调整。案例适配工作是比较困难的部分，特别是当系统中知识不够丰富，不能提供合适的决策方案时，这一工作通常由专家和决策者完成。目前，有些系统适配规则由决策者用户来设定。

事故处理后需要维护预案库和案例库。使用某预案后，需要根据实际情况来调整预案。案例库管理主要需要增、删、改、查及合并操作，需要不断地把新的案例加入到案例库，丰富系统“知识”。但是新案例需要满足一定条件才能加入。设新案例C与库中案例Q相似度为S={s1，s2，s3，...，sn}，假设n为案例库中案例数，si(i=1，2，3，...，n)为C与Q的相似度。当所有si小于设定的阈值α(0<α<1)时，才可以加入案例库，即确保案例系统学习到的“知识”质量，其他情况下需要对si>α的对应案例做修改合并等操作。

4结论

GIS技术的空间数据直观的表现形式和强大的空间分析功能为公共安全体系提供有力的技术支持，对公共安全事业的发展十分重要。在基于GIS的平台上构建基于预案库和案例库的应急决策支持系统，对于提高突发事件的应急决策能力、增强在突发事故中的快速反应和组织急救具有重要的意义。

基于GIS的城市事故应急决策系统主要实现了对急救力量和基础设施等信息的查询更新和统计、管理和调度急救力量、为急救车辆选择最佳路径以及从应急预案库和案例库中获取决策支持信息等功能，它为城市突事故应急问题提供了辅助的解决方案。根据突发事故情况帮助决策者最优利用救援力量，辅助、优化决策制定是本研究的根本目的。

参考文献

［1］ 朱伟．城市公共安全应急决策支持系统框架研究［J］．三峡大学学报(人文社会科学版)，2008，12(30)：14?16.

［2］ 金磊.城市灾害学原理［M］．北京：气象出版社，1997.

［3］ CROSS J A．Mega cities and small towns：different perspectives on hazard vulnerability［J］．Environmental Hazards，2001，3：63?80.

［4］ 刘士兴，张永明，袁非牛，等．城市公共安全应急决策支持系统研究［J］．安全与环境学报，2007，4(7)：140?143.

［5］ 徐志胜，冯凯，徐亮，等．基于GIS的城市公共安全应急决策支持系统的研究［J］．安全与环境学报，2007，7(2)：82?85.

［6］ 刘海玲,刘玉萍,陈国荣，等.基于Web GIS技术的交通流量分析系统［J］.微型机与应用,2014,33(12):6?8.

［7］ 汤文宇，李玲娟．CBR方法中的案例表示和案例库的构造［J］．西安邮电学院学报，2006，11(5)：75?78.

［8］ 李玲娟，汤文宇，王汝传．基于XML的案例表示和案例库构造方法［J］．计算机应用研究，2007，24(11)：70?73.

［9］ 张本生，于永利．CBR系统案例搜索中的混合相似性度量方法［J］．系统工程理论与实践，2002，22(3)：131?136.