GPS技术在城市灾害应急救援中的应用初探

分析了GPS技术特点及其在城市灾害应急救援中所起的作用,着重阐述了城市中事故发生后,从接警,应急指挥,到应急救援的整个流程,最后将应急救援在城市应急系统平台上进行了实现。     

灾害救援实时最快通行路径算法

灾害救援需要物资人力的快速运输,而突发灾害常会影响到道路的通行状态,研究道路网络动态变化情况下救援车辆的实时最快通行路径算法,具有重要的经济和社会意义.针对灾害发生后道路状况多变突变的情况,提出一种实时最快通行路径求解算法ARFTP(Algorithm of Real-time Fastest Traffic Path),将结点进行分类筛选,依据相应准则进行运算,减少了需要重新计算的结点和路径数量.当车辆行驶在原定救援最快通行路径上时,实时收到路段变化信息,根据ARFTP求解策略可快速求出新的最快通行路径.通过仿真验证了算法的有效性和效率,对提高灾害救援运输效率具有一定的意义.     

信息不完全下极端气象灾害态势感知建模优化

极端气象灾害事件态势演化问题是应急决策者关心的首要问题,因为它是制定应急处置与救援措施的前提和依据。鉴于整个极端气象灾害的态势演化过程类似于一个隐马尔可夫状态转移过程,为此首先设计了极端气象灾害事件态势演化框架模型,在此基础上构建基于隐马尔可夫状态转移的极端气象灾害态势感知模型及其求解算法,实现对极端气象灾害的态势进行实时精准感知,以便为应急决策者提供决策支持。鉴于极端气象灾害相关信息的不完全性,致使极端气象灾害态势感知模型中部分参数的初始值选择存在不足,为此引入贝叶斯方法对其进行修正,很好地克服了上述问题。最后通过实例分析说明该方法的应用过程和实际意义。此外,该方法也为极端气象灾害态势演化规律的探索提供了新的思路和途径。     

基于手机信号定位的地震灾害搜救系统研究

基于对手机信号定位技术的研究,设计了一种地震灾害中浅掩埋人员的搜救定位系统。采用TDOA/AOA混合定位算法进行两次定位,主动诱发并探测被掩埋人员随身携带手机发射的信号对该人员进行定位。阐述了系统应用到的关键技术,并对TDOA/AOA混合定位算法在实际搜救环境下进行了仿真,验证了采用该算法的可行性。该系统为灾害救援中的人员定位难题提供了一种新的解决方案,使得对大面积灾害现场被掩埋人员准确而快速的定位成为可能。     

基于学习效应的应急救援车辆调度问题综述

突发灾害事件情景下,合理的应急救援车辆路径选择是减少人员、财产损失的有效有效途径,通过综述国内外学者针对应急救援车辆路径优化问题模型及求解算法的研究,结合突发灾害事件急迫性的特点,分析了求解模型的不合理之处以及求解算法的缺陷。提出学习效应在应急救援车辆路径优化问题中的应用价值,分析了当下应急救援研究方向。最后,结合目前应急救援的缺陷,展望了今后应急救援车辆路径优化问题的发展趋势。     

物联网关键技术及其在煤矿信息管理中的应用

作为一种通过信息传感设备,将物品和互联网连接起来进行信息交换和通讯,实现智能化识别、定位、跟踪、监控与管理的网络,物联网改变了传统的事物处理模式,对信息技术应用于社会发展的不同提供了新的基础。煤炭开采是我国能源战略的一个关键领域,将物联网技术应用其中,促进其信息管理的高效化,具有十分重要的现实意义。基于此,本文首先阐述煤矿物联网信息系统的架构,然后对物联网的关键技术进行了分析,最后,从多个不同的视角给出了物联网技术在煤矿信息管理中的应用。     

山洪监测预警信息获取与共享建设方案探讨

以中国水利水电科学研究院的全国山洪灾害防治管理平台建设成果为基础,针对武警水电第一总队山洪灾害应急抢险救援信息获取与共享要求,从信息交换网络设计、山洪监测预警信息资源库建设、信息获取与共享系统建设3个方面,提出武警水电第一总队山洪监测预警信息获取及利用方案,确保在山洪灾害发生时,做出迅速、科学和有针对性的判断,提高应急救援响应及应急联动能力。通过对武警水电第一总队山洪监测预警信息获取与共享建设方案进行探讨,以期为下阶段山洪灾害相关数据在部门间的共享提供参考。     

数字化背景下电力大数据赋能应急管理的应用研究

数字化时代,大数据的应用已经渗透到社会生活中的方方面面,电力行业作为国民经济的基础性行业,大数据技术在其中的应用也日益广泛。在此背景下,本文研究了应急管理依托电力大数据的赋能进行创新优化,实时监测电网运行状态、设备性能及电力负荷情况,为应急管理决策提供准确、有效的数据支撑;分析了应急管理对电力大数据的需求,以及如何整合、加工电力大数据与其他相关数据源,提高应急响应、预警预测的效率;通过应用案例展示了电力大数据在应急管理中的实际效用,如实现企业安全生产的监管、提高灾害预警的准确性、优化救援力量和资源的调配。以此为未来电力大数据在应急管理领域的进一步应用提供参考和借鉴。     

应急救援信息系统中技术应用之探索

互联网信息技术日新月异、快速发展,各领域都在尝试着利用信息技术来解决实际问题,新应用不断涌现,改变着人们的生产和生活方式,趋动着社会朝着智能和智慧化方向不断发展。本文主要从差分定位之引入、应急救援信息系统架构、无线通讯网络之建设等方面,探讨并阐述机场应急救援信息系统中差分定位、移动通讯等信息技术的应用研究。     

矿用数字广播救援引导系统的设计

为解决煤矿井下灾害救援时通信信息不畅的问题,设计了一种新型的矿用数字广播救援引导系统,介绍了系统关键技术、主要装备及特点。该系统采用IP网络通信、多媒体处理、数字广播通信等技术,为煤矿井下危险区域人员紧急疏散及撤离、地面远程指挥管理决策、救援通信与逃生引导等工作提供了针对性的实时信息与技术保障,提高了矿井应对突发情况的能力。     

基于GIS的灾害应急管理系统的数据集成研究

常用的关系数据库缺乏直接管理空间数据的成熟通用方案。借助于空间数据库引擎(SDE)技术,扩展关系数据库功能,使关系数据库成为业务数据和空间数据的统一存储管理平台,并在此基础上建立基于Geodatabase模型的灾害应急管理系统数据库,对系统数据整体结构进行研究设计,解决了空间数据和业务数据的关联问题,实现灾害应急管理系统空间数据和业务数据的无缝集成和一体化存储。该方法已在省级应急管理信息示范平台上成功应用。     

基于移动互联网和物联网的防灾信息系统设计

信息化是提升灾害防治水平的有效手段之一,本文针对水利,地质等自然灾害防治部门,结合当前防灾的信息化建设需求,基于3G、移动互联网和物联网技术,设计了智慧防灾信息化系统,该系统以应急防灾的智能化调度、协同指挥、综合发布和群测群防为切入点,结合灾害应急和防治的业务流程,提供智能化信息交互和信息发布平台,在灾情管理、灾害应对、应急调度和评估反馈等各项工作中发挥重要作用,提升防灾减灾的科学性和主动性。     

Coordinating efficiency and equity in disaster relief logistics via information updates

This paper addresses a multi-supplier, multi-affected area, multi-relief, and multi-vehicle relief allocation problem in disaster relief logistics. A multi-objective optimisation model based on disaster scenario information updates is proposed in an attempt to coordinate efficiency and equity through timely and appropriate decisions regarding issues such as vehicle routing and relief allocation. An optimal stopping rule is also proposed to determine the optimum period of delay before responding to disaster, because decision making requires accurate disaster information. The main contribution of this paper is solving relief allocation problem in a novel way by correlating operational research with statistical decision making and Bayesian sequential analysis. Finally, a case is presented based on the post-disaster rescue in Eastern China after supertyphoon Saomai to test the applicability and show the potential advantages of the proposed model.     

基于 BERT 预训练模型的灾害推文分类方法

社交媒体已成为当前发布和传播突发灾害信息的重要媒介,有效识别并利用其中的真实信息对灾害应急管理具有重要意义。针对传统文本分类模型的不足,提出一种基于 BERT 预训练模型的灾害推文分类方法。经数据清洗、预处理及算法对比分析,在 BERT 预训练模型基础上,研究构建了基于长短期记忆-卷积神经网络(LSTM-CNN)的文本分类模型。在 Kaggle 竞赛平台的推文数据集上的实验表明,相比传统的朴素贝叶斯分类模型和常见的微调模型,该分类模型性能表现优异,识别率可达 85%,可以更好地应对小样本分类问题。有关工作对精准识别真实灾害信息、提高灾害应急响应与沟通效率具有重要意义。     

灾情数据自动获取的地震灾情信息系统

为了及时掌握地震规模、空间分布、次生灾害,以及灾情发展趋势等灾情信息,将地震灾情数据采集装置与地震灾情数据管理系统相结合,建立了一种基于灾情数据自动获取的地震灾情信息系统.地震灾情数据采集装置配有多个信息采集单元,能够在感震器的触发下自动采集与上传地震灾情数据.而灾情数据管理系统基于三层体系结构的开发模型构建,提高了数据管理系统的响应速度和事件处理能力.系统集成实验表明,地震灾情信息系统能够独立完成地震灾情数据的自动采集、集中管理与应用共享.     

Providing real-time assistance in disaster relief by leveraging crowdsourcing power

Crowdsourcing platforms for disaster management have drawn a lot of attention in recent years due to their efficiency in disaster relief tasks, especially for disaster data collection and analysis. Although the on-site rescue staff can largely benefit from these crowdsourcing data, due to the rapidly evolving situation at the disaster site, they usually encounter various difficulties and have requests, which need to be resolved in a short time. In this paper, aiming at efficiently harnessing crowdsourcing power to provide those on-site rescue staff with real-time remote assistance, we design and develop a crowdsourcing disaster support platform by considering three unique features, viz., selecting and notifying relevant off-site users for individual request according to their expertise; providing collaborative working functionalities to off-site users; improving answer credibility via “crowd voting.” To evaluate the platform, we conducted a series of experiments with three-round user trials and also a System Usability Scale survey after each trial. The results show that the platform can effectively support on-site rescue staff by leveraging crowdsourcing power and achieve good usability .     

震后初期应急物资配送LRP中的干扰管理研究

研究震后初期应急物资配送定位-路径问题（LRP）中的干扰事件实时决策方法,综合考虑灾区路网损毁情况、需求点的模糊需求量与时间窗限制、多方式配送等因素,以应急物资总配送时间最短构建了震后应急物流LRP的优化模型,并结合行为科学中对人的行为感知的研究方法从灾区需求点、应急决策部门、应急物流执行者三个方面分析干扰事件对应急物流系统的扰动,在此基础上以系统扰动最小为目标构建一个字典序的干扰管理模型。最后,根据模型特点设计干扰事件处理策略与混合蚁群算法予以求解。算例结果表明,该方法比全局重优化方法和局部重优化方法更加合理有效。     

A Knowledge Management Framework for the Support of Decision Making in Humanitarian Assistance/Disaster Relief

The major challenge in current humanitarian assistance/disaster relief (HA/DR) efforts is that diverse information and knowledge are widely distributed and owned by different organizations. These resources are not efficiently organized and utilized during HA/DR operations. We present a knowledge management framework that integrates multiple information technologies to collect, analyze, and manage information and knowledge for supporting decision making in HA/DR. The framework will help identify the information needs, be aware of a disaster situation, and provide decision-makers with useful relief recommendations based on past experience. A comprehensive, consistent and authoritative knowledge base within the framework will facilitate knowledge sharing and reuse. This framework can also be applied to other similar real-time decision-making environments, such as crisis management and emergency medical assistance. Received 9 October 2000 / Revised 6 January 2001 / Accepted in revised form 5 March 2001     

地震灾害下应急物流系统绩效评价

针对地震灾害下应急物流系统(ELS)绩效评价的问题,以地震灾害下的应急物流系统为研究对象,首先建立了ELS运作模型,并对该运作模型进行了分析;然后构建了地震灾害下应急物流系统绩效评价指标体系,并在上述基础上建立了基于BP神经网络的评价模型;最后将该评价方法应用于实例,验证了该评价方法的科学性和实用性。     

基于EDP技木的容灾系统设计

随着信息技术和互联网技术的飞速发展,数据存储安全和容灾保护已经成为计算机安全领域的热点问题。介绍了CDP技术的基本原理、应用模式和技术优势,并针对本地备份系统和远程容灾系统,提出了基于CDP技术的容灾系统设计方法。