基于空间关联分析的非常规突发事件应急预警网格布局研究

课题以雪灾交通突发事件的预警资源布局为应用背景和实践试点，研究空间关联分析驱动的非常规突发事件预警网格布局方法。（1）数据驱动部分：首先将地理信息作为应急预警布局的分析线索，提取突发事件发生点周边的地理空间信息，并将其与突发事件的属性信息集成；然后针对非常规突发事件的信息特点，提出其中涉及的非结构化数据和不确定信息的处理方法；最后提出新的空间关联规则挖掘方法，挖掘出影响事件的空间特征，构成覆盖不同预警等级的地理网格，实现基于数据驱动的应急预警网格划分。（2）模型驱动部分：结合空间关联规则挖掘得出的预警网格等级特征。首先提出新的空间聚类模型实现救援中心的精确选址；然后提出多目标规划方法实现应急资源数量的科学计算；最后提出改进的遗传算法模型实现应急资源动态组合与批次时段储备。课题以空间关联挖掘为分析主线，充分结合数据与模型混合驱动的优势，拟以新的决策视角实现非常规突发事件的应急预警资源布局。

本课题以火灾突发事件管理为应用背景，研究城市应急管理的网格预警布局问题。将地理空间信息作为应急管理的分析主线，提出空间关联分析驱动的城市应急管理网格划分方法、应急救援机构选址方法和应急救援物资储备方法。课题的应用背景是某区的火灾事件为案例集合，该区为重要化工区，其火灾事件往往伴随着高风险的衍生灾害事件，如油罐爆炸、化工品火灾等非常规突发事件。研究思路是：在地理信息系统（GIS）既有的空间数据管理功能和空间分析功能的基础上，对城市应急管理中涉及的空间信息和事件基本信息进行集成，提出新的空间关联分析方法，按照公共应急管理事件的等级实施数据挖掘，挖掘影响事件的关键空间特征。在电子地图上寻找符合这些特征的空间区域，形成覆盖不同预警等级的网格划分。进而在GIS基础上进行深入的空间分析，根据城市建筑物的分布特征及其预警网格等级，规划应急救援中心的空间布局。然后以救援路径最短为优化目标，充分考虑预警网格等级和其他各种制约因素，设计新的空间聚类算法，实现科学的应急救援中心选址。确定选址位置以后，采用运筹学中的存储论模型，依靠数据仿真计算指定区域范畴内的各类物资存储量。本课题提出了基于空间关联分析的城市应急管理网格化思路、应急救援机构选址方法和应急救援物资储备计算方法，突破传统应急预警管理按行政区域平均分配资源的弊端，实现了更为科学的应急预警布局。