重特大自然灾害救援效率及影响因素分析

自然灾害的突发性、复杂性、毁灭性决定了提高灾难救援效率的必要性.构建了重特大自然灾害救援效率评价指标体系,选取中国2008—2018年发生的15起重特大自然灾害为研究样本,采用包含非期望产出的超效率SBM模型进行效率测算,并根据不同灾难类型、地区、严重程度进行群组分析.在此基础上,运用Tobit回归模型分析受灾地区经济发展水平、交通运输水平、贸易开放程度对救援效率的影响.结果表明,受灾地区的人均GDP、进出口总额、公路总里程数与救援效率值呈正相关,即经济发展水平、交通运输水平、对外贸易程度均对重特大自然灾害救援效率有着积极影响,应从完善应急管理体制、加强各地区多方面建设、构建救援信息平台三个方面提高重特大自然灾害救援效率.     

基于ARM的救援信息采集传输系统设计

灾害的发生是不可避免的,为了快速有效地开展救援,准确获知灾难现场的情况就显得非常重要.设计了一种基于ARM嵌入式的救援信息采集传输系统方案.该方案以ARM9芯片为核心,配以视频、音频和生命信号等采集模块,可以采集灾难现场的多种信息,改变了以往的比较单一的功能,并且通过无线网络实时地将信息传回服务器,帮助救援人员及时掌握现场情况,有利于积极有效的救援.P     

基于多Agent高铁车站突发灾难应急救援仿真

为更加科学准确地研究高铁车站在突发灾难下的应急救援策略,确保救援过程的安全性和实效性,以某高铁车站突发火灾事故为例,提出一种基于多Agent的救援仿真方法.首先,根据该车站交通疏散图建立灾难世界模型;然后,构建以环境Agent、待救援Agent、服务Agent、指挥中心Agent为主体的多Agent系统,并定义其属性和行为规则;第三,研究各Agent间的交互方式与通讯规则,建立彼此间交互组成复杂适应系统;最后,对救援过程进行仿真,并将多Agent的仿真结果与无救援、随机救援进行对比分析.研究结果表明:基于多Agent救援仿真系统制定的救援策略对高铁车站等结构复杂、空间密闭、人员聚集量大的场所突发灾难时,人员救助、扑灭火灾、清除路障等方面比现有的救援方式更为高效、安全;可实现理性智能的搜救和调度,为救援过程提供技术支持.     

国际人道主义组织自然灾害救援效率评价研究

国际人道主义组织(international humanitarian organization,IHO)是灾难救援过程中重要的参与者,近年来国际人道主义救援多元化、国际化的特征日趋明显,但同时也暴露出了组织间应急协作机制缺失、救援效率低下等问题.目前该领域的研究集中于对某一人道主义组织的救援效率评价,对人道主义组织参与下自然灾害救援效率评价研究则较少.选取了2001～2016年期间以IHO为参与救援主体的86起自然灾害事件为样本,基于事件系统理论提出IHO参与救援效率的评价指标体系,采用超效率DEA模型(super-SBM)对其救援效率进行评价,并以受灾国灾害救援的外部环境为视角,从受灾国政治、文化、地理位置三个维度对IHO参与下灾难救援效率的影响因素展开分析,从物资储备体系、人道主义援助机制选择和人道主义信息网络平台三个方面提出相关政策建议.     

面向自然灾害的救援准备计划:随机规划模型与案例

在自然灾害频发区预置足够的救援设施和物资是灾后有效执行救援行动的基石.在有限救灾预算下,提出一个以最小化灾民伤亡期望人数为目标的两层随机规划模型.上层为灾前战略性决策,包括医院和临时安置点的能力扩展、储备库选址、物资储备量和各类车辆能力配置;下层为各灾难情景的应急作业性决策,包括伤员从灾难点到医院的转移、灾民从灾难点到安置点的运送、医疗物资从储备库到医院的补给和生活物资从储备库到安置点的配送.最后说明性案例验证救援准备计划随机模型的有效性.     

基于仿生算法的灾后救援路径选择

为解决应急物流管理中的路径选择问题,综合考虑了运输时间、运输距离和路径复杂性等因素,建立了灾后救援的路径选择模型.在灾难发生后,路径中的运输速度将被灾难扩展深深影响,特别是在洪水、飓风等灾难中,将在时间和空间上逐渐扩展,因此将运输速度设定为随着时间而连续递减的函数.针对问题性质,提出了多头绒泡菌算法来解决这个问题.多头绒泡菌算法不同于其他的仿生算法,可以100%找到最优路径.案例研究表明:利用该方法进行灾后救援路径选择,能够有效获得最优路径.     

突发事件应急救援响应等级划分

<正>按照突发事件等级和可能造成的损失划分,突发事件应急救援响应分为四级:一级为国家响应,二级为省、自治区、直辖市响应,三级为市、地、盟响应,四级为县或者企业响应。在各自响应级别范围启动应急救援响应机制。一般情况下,上一级突发事件应急救援响应启动的同时,下级突发事件应急救援响应也要启动。     

考虑服务能力的消防救援站供需匹配优化

为提高消防救援站的应急服务水平、降低应急响应时间，改进了现行人工决策救援供需匹配的传统方法，在充分调研实证数据、自动批量获取地理数据的基础上，提出了考虑服务能力的消防救援站供需匹配优化策略，并将其构建为一个混合整数规划模型。基于北京市西城区的实际消防救援站点分布及高频需求节点位置，对模型进行了验证。研究结果表明，与仅考虑服务距离的人工决策相比，该数学模型能够在短时间内实现消防救援设施的自动匹配，充分调度已救援服务能力，为优化应急救援供需服务匹配提供新的解决思路。     

煤矿企业应急救援能力影响因素的结构方程模型研究

从预防、准备、响应和恢复4个阶段,分析、研究了煤矿应急救援能力影响因素之间的关系。结合实例,应用结构方程模型方法,对构建的煤矿应急救援能力影响因素之间的关系进行研究,结果表明各个因素对煤矿企业应急救援能力的影响方式以及程度大小不同。在此基础上,提出了增强煤矿应急救援能力的对策措施。研究对煤矿企业应急救援能力体系建设具有重要的理论指导意义。     

黑龙江省地质灾害应急物资调运问题研究

近年来频繁发生的地质灾害,已使我国成为世界地质灾害影响较重、受灾人口较多的国家之一.黑龙江省地处我国北部边陲,地质灾害区域分布具有较明显的空间特质.地质灾害发生后,应急物资调运是应急救援的主要工作之一.强化应急供应链管理能力关系到赈灾指挥决策的及时性和准确性,更关系到应急救援队伍的整体救援能力.在总结国内外相关领域研究的基础上,以黑龙江省地质灾害应急物资调运研究为出发,探讨通过构建快速应急物资调运响应模型,为黑龙江省相关部门快速组织应急物资调运提供决策依据,同时给出了提高黑龙江应急物资调运能力的现实建议,即借助军民融合深度发展契机,充分发挥国防建设的溢出效应,为模型的实现构建先决条件.     

基于非合作博弈的应急车辆调度与再配置

多事故多救援站点的应急车辆调度问题中,在处置当前事故时,若将空闲车辆再配置于救援站点,有利于对潜在事故的快速响应.文中采用双层规划理论和非合作博弈理论建立应急车辆调度与再配置模型.上层模型在事故需求和救援时间窗约束下,最小化当前事故响应时间;下层模型将各救援站点视为非合作博弈的局中人,综合考虑车辆再配置时间和救援站覆盖区域潜在风险,确定局中人的收益函数,将优化再配置策略转化为寻求非合作博弈的纳什均衡.然后,提出一种层次混合蛙跳算法,其中上层算法用于求解约束单目标规划问题,下层算法用于求解非合作博弈模型.求解事故算例证明了应急车辆调度与再配置模型的合理性和层次混合蛙跳算法的有效性.     

基于多Agent联合灭火救援作战仿真方法

为实现联合灭火救援组织指挥的相互协作,建立了多Agent联合灭火救援作战模型框架.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(Swarm),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.结果表明,该方法实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,完成快速、高效、科学决策,可以提高消防部队的作战能力.     

基于WSN的灾难现场最优逃生路径规划

针对当前建筑灾难救援中存在的诸多亟需解决的问题,利用布设在建筑物内的无线传感器网络获取实时信息,根据灾难现场的全局环境信息及其变化趋势,建立灾难威胁模型.利用改进的蚁群算法DACA(Dijkstra antcolonyalgorithm)实现逃生路径规划:一方面有效利用Dijkstra算法的优点改进蚁群算法,另一方面通过改进信息素浓度更新机制来改进蚁群算法的性能.在动态的灾难环境中,该方法能够在建筑物处于紧急状态时给出优化的人员疏散策略,有效实现被困人员逃生和消防员营救的路径导航,减少人员伤亡,提高救援效率.     

基于建筑结构破坏的地震伤亡评估方法及应用

震后的人员伤亡评估对启动应急预案和组织开展应急救援工作具有重要指导意义。美国地震评估软件HAZUS采用了基于建筑易损性的人员伤亡评估方法,但该模型主要基于美国加利福尼亚州的建筑结构。为进行以震后应急为目的人员伤亡快速评估,该文通过假设条件对模型进行简化,以汶川地震为案例对人员伤亡情况进行了预测,验证了该方法的有效性和对中国建筑结构的适用性。预测的受伤人员数与实际统计数据接近,遇难人员较实际人数偏低,原因是模型严重低估了极震区的遇难人数。预测结果与实际情况基本吻合,能够反映地震导致人员伤亡的严重程度,简化的模型更加适用于震后应急响应阶段的人员伤亡快速评估,具有一定的实用价值。     

新时期消防部队参加地震救援新技术应用研究

受自然环境和人类活动的影响,我国多个地区为地震多发地区.由于城镇化进程的快速发展,城镇规模越来越大,人口越来越集中,地震灾害造成的人员伤亡越来越多,面对此类情况,消防部队在地震救援中起着至关重要的作用.新时期我国消防部队参加抢险救援活动应重视专业性的新技术的运用,该文将对地震救援新技术进行系统化研究.     

基于Pro/E的逃生救援装置设计与研究

基于Pro/E的逃生救援装置主要利用空气阻尼原理设计。用三维软件Pro/E对其建模并进行了模拟仿真,没有干涉现象发生;对制作的模型进行了实验研究,得到了与原理分析吻合的结果。该系统为灾难发生时处于被困高楼中的居民提供了一种安全可靠的逃生方法,同时能够及时输送救灾人员到达高层。     

ALBERT与双向GRU的多标签灾情信息预测

针对灾害求助信息辨识不准确、响应能力不足的问题,本文提出了基于ALBERT和双向GRU的文本多标签分类模型。首先利用ALBERT预处理语言模型对文本信息进行编码,获取文本的动态词特征向量,并送入双向GRU神经网络进行训练,根据不同的单词赋予不同的权重,应用Attention机制进行解码。利用模拟退火算法求解最优阈值,以微平均值作为评价函数,确定样本的标签类别归属。与逻辑回归、朴素贝叶斯和LSTM长短期记忆神经网络等模型进行比较,结果显示,多标签分类模型具有更高的准确率,达到95%,汉明损失仅到0.05,能够更好地辨别灾情求助信息,提高救援效率。     

联合灭火救援作战Swarm仿真

为建立多Agent联合灭火救援作战模型框架.将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响彼此的行动过程.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,并构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.研究结果表明:该方法可以提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策.     

基于改进RLM算法的横向控制过程的系统辨识

横向控制过程测量数据的稀疏性以及模型的高维性、强耦合和不确定性使得系统模型难以辨识.为快速、准确地辨识系统模型,文中提出了一种改进的递推LevenbergMarquart(RLM)算法.首先阐述了横向控制过程的二维参数化模型和辨识该模型的阶跃辨识方法,然后通过修正RLM算法的目标函数来改进RLM算法,并应用改进RLM算法实时递推辨识系统参数化模型的对位、稳态空间响应和动态响应.仿真实验与实际应用结果显示,该辨识方法不仅可以一致地辨识系统参数化模型的空间响应与动态响应,而且具有比传统RLM算法更快的收敛速度.     

浅谈当代大学生灾难心理危机干预

灾难是人类的影子,不管人类在文明的进程上走了多远,灾难总是如影随行.灾难与人,人与灾难,始终是人类关注的话题.社会、家庭、学校如何应对灾难给大学生所造成的心理危机,切实将灾难救助,从抢险、物资救援和卫生防疫等物质层面的工作,引向灾难给大学生精神上、心灵上带来的创伤需要救治这个问题,为大学生营造一个舒适、良好的学习、生活、工作环境,亟待研究.