主頁（http://www.130131.com）：基于GIS的城市事故應(yīng)急決策支持系統(tǒng)研究

胡浩1， 周芯儀2

（1. 同濟大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804；2. 埃默里大學(xué) 計算機科學(xué)專業(yè)，亞特蘭大 30322）

摘要：城市快速發(fā)展，安全事故頻發(fā)，常造成重大損失。對于這一問題，研究并設(shè)計了城市事故應(yīng)急決策支持系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)使用的地理信息系統(tǒng)技術(shù)和決策支持系統(tǒng)技術(shù)。從系統(tǒng)總體框架和設(shè)計兩方面探討其功能組成和具體實現(xiàn)，重點研究了地理信息系統(tǒng)平臺和知識推理模塊設(shè)計。該系統(tǒng)為城市突發(fā)事故應(yīng)急提供技術(shù)支持，輔助決策者做出及時和科學(xué)的事故應(yīng)急決策。

0引言

在以人為主體的城市中，環(huán)境、經(jīng)濟、社會等要素相互依賴、相互作用、相互制約，形成復(fù)雜的空間地域系統(tǒng)［1］。經(jīng)過近40年的改革，我國經(jīng)濟與城市快速發(fā)展，當(dāng)前城鎮(zhèn)常住人口已達(dá)7?3億，城市系統(tǒng)復(fù)雜性隨之增加。由于城市人口、財富聚集，當(dāng)突發(fā)一些安全事故（如火災(zāi)爆炸），極其容易造成重大財產(chǎn)損失甚至人員傷亡。故而，城市公共安全對保障人民生命財產(chǎn)安全、護航國家經(jīng)濟發(fā)展有著十分重要的意義。衡量一個城市的建設(shè)發(fā)展質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)之一就是一個城市的防范災(zāi)害和緊急救援能力［2?3］。

很多國家非常重視公共安全系統(tǒng)建設(shè)，如美國組建了自己的專業(yè)安全研究基地，每年投入數(shù)百億美元研究經(jīng)費進(jìn)行安全科學(xué)體系研究。對于我國，由于受計劃經(jīng)濟時期體制影響，我國城市事故應(yīng)急是分部門的處理模式，少有統(tǒng)一協(xié)調(diào)調(diào)度的指揮應(yīng)急機構(gòu)。但是在某些公共安全領(lǐng)域中，相關(guān)部門利用現(xiàn)有技術(shù)建立了針對某種安全事故的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。若要為公共安全提供充分的保障，需要健全現(xiàn)有公共安全應(yīng)急制度體系和技術(shù)體系，展開相關(guān)技術(shù)研究，充分發(fā)揮決策支持系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)在事故應(yīng)急決策支持類系統(tǒng)研發(fā)中的科技支撐作用［4］。

1城市事故應(yīng)急、GIS與DSS

1.1城市事故應(yīng)急

突發(fā)事故發(fā)生后能否給出迅速有效的應(yīng)對策略十分重要。城市事故應(yīng)急就是在最短時間內(nèi)給出事故處理方案，合理調(diào)配各種資源，組織急救。城市事故應(yīng)急研究中，公共安全的應(yīng)急決策是一個與空間位置信息和信息分析密切相關(guān)的動態(tài)運作流程，解決這個問題需要快速的信息處理工具——決策支持系統(tǒng)(Decision Support System, DSS)技術(shù)和強大的空間的分析工具——地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System, GIS)技術(shù)。本文將主要研究借助于GIS與DSS兩個工具組建的城市事故應(yīng)急決策系統(tǒng)。

1.2組件式GIS與DSS

事故應(yīng)急決策支持系統(tǒng)研究需要多學(xué)科知識體系支撐，需要結(jié)合涉及領(lǐng)域的技術(shù)及理論該來建立系統(tǒng)，使用系統(tǒng)工程理論來集成系統(tǒng)，從而向決策者提供合理參考信息。

GIS包括計算機圖形學(xué)、地理學(xué)等多門學(xué)科，是對地理數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理與分析的計算機系統(tǒng)。當(dāng)前GIS已被應(yīng)用到多個領(lǐng)域中，同時GIS技術(shù)自身也在不斷地發(fā)展，組件式GIS（Component GIS，Com GIS）技術(shù)是其發(fā)展成果之一。其優(yōu)點在于集成方便、代碼可重用性高等，有助于系統(tǒng)的無縫高效集成，是GIS發(fā)展方向之一。

DSS定義很多，普遍比較認(rèn)同的是DSS是用來幫助決策者通過知識、數(shù)據(jù)、模型以人機交互方式提供決策信息的應(yīng)用系統(tǒng)［5］。DSS可以用來識別和解決復(fù)雜的問題，提高決策者決策的水平。

2系統(tǒng)功能分析與總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

2.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

根據(jù)系統(tǒng)需求和開發(fā)目標(biāo)，將系統(tǒng)分為兩個主要模塊，即空間信息處理模塊和決策知識推理模塊，總體框架圖如圖1所示。地理信息處理模塊主要管理、分析和處理空間數(shù)據(jù)。決策知識推理模塊需要根據(jù)事故特征，從預(yù)案庫和案例庫中獲取相關(guān)決策知識。

2.2系統(tǒng)總體功能設(shè)計

（1）空間信息處理：建立基本地形數(shù)據(jù)庫，可以實現(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施及危險源等信息的查詢統(tǒng)計；實現(xiàn)地圖圖形編輯及屬性更新功能；實現(xiàn)包括地圖查詢、顯示等功能，進(jìn)行輔助決策。

（2）急救力量調(diào)度：在空間位置信息的基礎(chǔ)上，建立事故急救力量信息模塊，調(diào)度與管理急救力量，明確急救力量的急救范圍和急救物質(zhì)資源配置，提供事故應(yīng)急最佳路徑建議。

（3）急救資源管理：管理靜態(tài)急救資源，以便于事故發(fā)生時啟用。

（4）知識推理模塊：實現(xiàn)案例和預(yù)案的表示方法以及預(yù)案匹配和案例檢索，實現(xiàn)案例管理所需要的功能。

3系統(tǒng)平臺實現(xiàn)研究

3.1空間信息平臺的設(shè)計

空間數(shù)據(jù)需要正確而且豐富，它將會直觀展示給用戶，影響決策。為了保證系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)的正確性和豐富性，從某市規(guī)劃局獲取市區(qū)高清地圖數(shù)據(jù)源，使用Supermap Deskpro6?0將其轉(zhuǎn)化為?smw格式存儲，從而快速建立高質(zhì)量的空間數(shù)據(jù)庫。空間數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)主要包括圖層數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)兩部分。空間圖層數(shù)據(jù)從地形、社會經(jīng)濟單位、專業(yè)圖層、重點防護單位、危險源等地形圖類方面清晰、詳細(xì)地記錄各類數(shù)據(jù)，圖2是某市局部空間數(shù)據(jù)展示結(jié)果。

在地圖市政設(shè)施圖層標(biāo)注派出所位置、消防隊位置、交警隊位置、醫(yī)院(急救中心)等救護力量位置，除此之外，對于地圖需要有基礎(chǔ)操作，例如地圖的放大、縮小、自由縮放、平移和全幅顯示，以便于獲取詳實的空間信。下面是調(diào)用組件式GIS中接口實現(xiàn)上述功能的核心代碼。

//地圖縮小操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaZoomOut;

//地圖放大操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaZoomIn;

//地圖平移操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaPan;

//地圖全幅顯示操作

axSuperMap?ViewEntire;

//地圖自由縮放操作

axSuperMap?Action=SuperMapLib?seAction?scaZoomFree;

3.2最短路徑調(diào)度算法改進(jìn)

本文中“最短路徑”的定義是使用最短時間到達(dá)目的地的路徑。急救力量調(diào)度需要在盡可能短的時間內(nèi)完成，雖然決策者可能已經(jīng)熟悉到事故目的地的最短路程路徑，但其可能不是“最短路徑”，系統(tǒng)改進(jìn)算法給出參考“最短路徑”。

調(diào)度所需時間主要與道路擁擠程度和路程遠(yuǎn)近有關(guān)，雖然急救車輛不受單行道和紅綠燈影響，但是城市內(nèi)少有專用的應(yīng)急車道，若交通阻塞，急救車輛行駛也會受到影響。決定急救車輛行駛車速的關(guān)鍵因素是其途經(jīng)道路的交通流量。針對這個問題，需要改變選取最短路徑的標(biāo)準(zhǔn)，將車輛通過某段路程的預(yù)估時間作為該段道路的權(quán)重，行駛所耗時間作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。可以使用系統(tǒng)中按照此標(biāo)準(zhǔn)集成的基于GIS的最佳路徑分析工具分析出合適的調(diào)度路徑。道路交通流量數(shù)據(jù)可以使用根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)和交通部門提供的實時數(shù)據(jù)。我國業(yè)內(nèi)也有人使用Web GIS技術(shù)進(jìn)行交通流量分析，參考文獻(xiàn)［6］中有詳細(xì)敘述。如圖3所示，雖然最短距離路徑為路線A→C→D→B，但是計算出的“最短路徑”為路線A→E→F→G→B，故而會給出建議路線為后者。圖3“最短路徑”選擇示意圖

3.3預(yù)案與案例決策支持模塊設(shè)計

該模塊主要由檢索案例、適配案例以及管理案例3個子功能模塊組成。檢索案例主要功能是解釋檢索命令、檢索出相關(guān)案例和預(yù)案；案例適配需要抽取檢索到的預(yù)案和案例適用部分，生成輔助決策；案例管理主要完成案例庫的維護工作，包括對案例庫進(jìn)行增加、刪除、修改等操作。圖4是該模塊結(jié)構(gòu)圖。

案例與預(yù)案的表示是將領(lǐng)專家的知識和應(yīng)急案例中的知識轉(zhuǎn)化為計算機系統(tǒng)可以處理的信息的過程。案例與預(yù)案表示方法的優(yōu)劣將直接影響系統(tǒng)的推理效率和決策結(jié)果的有效性［7?8］。預(yù)案采用IF<Condition> DO <Work Flow> 形式表示。條件描述事件類型、事件級別、事件時間和地點等。工作流中定義任務(wù)的運行順序和運行條件。案例應(yīng)該以一定的規(guī)則表達(dá)，使用約定的結(jié)構(gòu)，使案例檢索與適配更便捷有效。案例主要由四元組表示為Case = (D，C，S，R)，其中，D表示事件的描述，C表示案例的屬性，S表示事件的解決方案，R表示案例實施的結(jié)果。

案例中包含了確定數(shù)字屬性、確定符號屬性和模糊概念屬性，使用適用于確定性屬性問題的最近相鄰策略、歸納推理策略等案例檢索算法不適合該案例檢索，需要使用計算混合相似度的算法。其原理是分別計算案例之間確定屬性和模糊屬性的相似度，綜合比較。鑒于篇幅，不再贅述本部分，參考文獻(xiàn)［9］中給出了混合相似度函數(shù)的詳細(xì)算法。

用于匹配的預(yù)案工作流和檢索的案例與目標(biāo)案例會存在一些差別，需要根據(jù)實際情況做出調(diào)整。案例適配工作是比較困難的部分，特別是當(dāng)系統(tǒng)中知識不夠豐富，不能提供合適的決策方案時，這一工作通常由專家和決策者完成。目前，有些系統(tǒng)適配規(guī)則由決策者用戶來設(shè)定。

事故處理后需要維護預(yù)案庫和案例庫。使用某預(yù)案后，需要根據(jù)實際情況來調(diào)整預(yù)案。案例庫管理主要需要增、刪、改、查及合并操作，需要不斷地把新的案例加入到案例庫，豐富系統(tǒng)“知識”。但是新案例需要滿足一定條件才能加入。設(shè)新案例C與庫中案例Q相似度為S={s1，s2，s3，...，sn}，假設(shè)n為案例庫中案例數(shù)，si(i=1，2，3，...，n)為C與Q的相似度。當(dāng)所有si小于設(shè)定的閾值α(0<α<1)時，才可以加入案例庫，即確保案例系統(tǒng)學(xué)習(xí)到的“知識”質(zhì)量，其他情況下需要對si>α的對應(yīng)案例做修改合并等操作。

4結(jié)論

GIS技術(shù)的空間數(shù)據(jù)直觀的表現(xiàn)形式和強大的空間分析功能為公共安全體系提供有力的技術(shù)支持，對公共安全事業(yè)的發(fā)展十分重要。在基于GIS的平臺上構(gòu)建基于預(yù)案庫和案例庫的應(yīng)急決策支持系統(tǒng)，對于提高突發(fā)事件的應(yīng)急決策能力、增強在突發(fā)事故中的快速反應(yīng)和組織急救具有重要的意義。

基于GIS的城市事故應(yīng)急決策系統(tǒng)主要實現(xiàn)了對急救力量和基礎(chǔ)設(shè)施等信息的查詢更新和統(tǒng)計、管理和調(diào)度急救力量、為急救車輛選擇最佳路徑以及從應(yīng)急預(yù)案庫和案例庫中獲取決策支持信息等功能，它為城市突事故應(yīng)急問題提供了輔助的解決方案。根據(jù)突發(fā)事故情況幫助決策者最優(yōu)利用救援力量，輔助、優(yōu)化決策制定是本研究的根本目的。

參考文獻(xiàn)

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［2］ 金磊.城市災(zāi)害學(xué)原理［M］．北京：氣象出版社，1997.

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［4］ 劉士興，張永明，袁非牛，等．城市公共安全應(yīng)急決策支持系統(tǒng)研究［J］．安全與環(huán)境學(xué)報，2007，4(7)：140?143.

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［6］ 劉海玲,劉玉萍,陳國榮，等.基于Web GIS技術(shù)的交通流量分析系統(tǒng)［J］.微型機與應(yīng)用,2014,33(12):6?8.

［7］ 湯文宇，李玲娟．CBR方法中的案例表示和案例庫的構(gòu)造［J］．西安郵電學(xué)院學(xué)報，2006，11(5)：75?78.

［8］ 李玲娟，湯文宇，王汝傳．基于XML的案例表示和案例庫構(gòu)造方法［J］．計算機應(yīng)用研究，2007，24(11)：70?73.

［9］ 張本生，于永利．CBR系統(tǒng)案例搜索中的混合相似性度量方法［J］．系統(tǒng)工程理論與實踐，2002，22(3)：131?136.