非常规突发事件应急管理关键科学问题与跨学科集成方法研究

非常规突发事件应急管理关键科学问题与跨学科集成方法研究近年来，国内外各类非常规突发事件频发已经引起政府、民众和研究人员的广泛关注。

当前的非常规突发事件呈现出新的特征：极端环境条件、决策时间和资源紧张、信息匮乏或过剩、心理压力巨大、目标利益冲突、系统结构复杂变化、社会经济文化特征明显等。

非常规突发事件的科学应对涵盖从情景感知、分析、态势研判到决策推演的全过程，越来越需要跨学科、跨领域的综合协调与集成应用来解决，非常规突发事件应急管理的科学问题越来越呈现出多学科交叉的特点。

在这样的背景下，研究人员越来越重视在应急领域的跨学科、跨领域的科学问题与交叉集成方法研究。

2009年启动的国家自然科学基金“非常规突发事件应急管理研究”重大研究计划正是在这一背景下提出的，拟在非常规突发事件的特殊约束条件下，通过对多个相关学科的观测、实验和理论创新与综合集成，形成对非常规突发事件应急管理客观规律的深刻科学认识，构建“情景应对”型非常规突发事件应急管理的理论体系，提高我国国家应急管理体系的科学性。

本文将介绍重大研究计划总集成项目“非常规突发事件应急管理基础科学问题与'情景—应对'型总集成升华平台研究”的研究构思、研究内容、研究目标与方案以及初步进展。

一、当前非常规突发事件应急管理面临的问题和挑战（一）物理空间—虚拟空间—心理空间复杂耦合的情景感知。

非常规突发事件的发生、发展、演化是一个动态过程，实时情景的动态感知可以为应急管理工作中判断突发事件规模、评估应急资源需求并进行应急指挥调度等提供依据。

对实时情景的动态感知能力是应急管理工作能够顺利进行的重要基础和保障。

非常规突发事件的“情景”是指决策主体正在面对的突发事件发生、发展的态势，其包含两层含义：一是突发事件当前的状态，二是突发事件的发展趋势。

情景受突发事件发生、发展规律及发展过程中的人为干扰因素影响而动态变化。

因此，针对非常规突发事件的实时动态情景感知要求在时间维能够覆盖应急管理的全生命周期，持续不断地反映非常规突发事件、承灾载体、应急管理三方面在复杂交互作用下的状态变化过程和应急主体对突发事件的控制作用；在空间维能够对事件涉及的大量关系复杂多样的对象主体进行全面的多尺度感知，包括现实物理世界的情景感知和虚拟网络空间不受空间限制，其组织方式动态多变、组织结构模糊并具涌现性，本就难以预测的群体性公共安全事件或对突发事件的群体反应，更具备了演变方式复杂、发展不可预测、快速蔓延、难以认知、影响广泛和破坏性强等新特性。

例如，在突尼斯和埃及等中东国家的政治动乱中，基于网络的社会媒体起到了关键性的作用，各国媒体和政客甚至将其称为“社会媒体革命”。

在现实物理世界—虚拟网络空间的耦合交互环境中，传统的数据处理、建模及支持框架和技术已经难以满足现实需求，精准地感知物理空间—虚拟空间—心理空间信息并动态研判整个社会网络群体的心理和行为演变成为了当前非常规突发事件感知与研判应用领域的瓶颈。

（二）多源异构信息背景下的情景分析与推演。

非常规突发事件的情景分析与推演是在情景动态感知的基础上，基于多信息源进行多粒度信息综合集成与融合对应急过程进行的态势推演与研判。

在当前社会网络环境下，突发事件数据源的内在特征给情景分析和推演提出了新的挑战。

对应急管理中的数据集成应用来说，应急状态下的信息资源主要包括3个方面：（1）物理空间数据：包括关键基础设施、人口、经济等相关行业、部门等结构化、半结构化数据；环境物理参数、图片、声音、视频等应急现场非结构化、多模态数据。

（2）社会空间数据：新闻报道、论坛帖子、博客文章等社会媒体非结构化和半结构化数据。

（3）心理行为数据：个性特征、情绪表征、认知决策和压力应对特点等心理行为数据。

在社会网络环境下，突发事件数据源具有了传统场景所不具有的新特性，如多样性、不确定性、空间分布性和时间实时性等，反映应急状态的信息资源也随着突发事件的进展而动态增加或者减少，这就对数据集成技术在应急管理中的应用提出了更高要求。

同时，突发事件应急管理中的信息资源具有跨行业、跨部门和多粒度的特征，需要对不同领域、不同部门的信息进行有效融合，特别是政府数据与社会数据的融合，以实现快速处理、精确分析、有效共享和情景分析。

因此，如何在突发事件应急状态下，基于动态配置、多组织的应急网络，实现对跨行业、跨部门、多层次、多粒度的应急资源、数据的有效融合利用，成为当前突发事件应急信息处理领域的难题。

此外，在信息集成与融合的基础上，随着突发事件应急决策范式由传统的“预测—应对”向“情景—应对”转变，非常规突发事件的应急决策者还需要实时、动态地利用有效的信息对事件可能的发展趋势和决策实施效果进行准确判断，这也就对突发事件的情景推演与研判提出了要求。

由于非常规突发事件规模大、破坏性强、不确定性高，当前，对事件过程的可重复性实验再现具有很大难度，而如何以最大化程度建立起可描述突发事件动态事件发展的推演方法和模型，到突发事件发生、发展的多种可能性、动态性和系统性进行预测和分析，是现今解决应急管理动态、实时研判的有效手段。

（三）灾害环境下的心理反应与行为规律。

突发事件会对事件相关人群的生理、心理、行为造成一定的冲击。

如果不能科学地分析、掌握人群在突发事件下心理与行为演化的基本规律，一方面可能会衍生出次生灾害或事件，另一方面会使得突发事件应急预警与应对失效，甚至适得其反。

因此，个体和群体在紧急状态下的心理反应与行为规律，是非常规突发事件应急决策的重要依据。

突发事件应对处置会涉及到受威胁的人群、应急管理的政府决策者、专家、救援人员、媒体工作人员、普通民众、支援人员等。

突发事件中危机信息发布、传播的量与质，决定着人们对事件的了解程度、风险/危害认知、归因与评价。

由于对突发事件的认知、情绪体验不同，他们会体验到明显的心理冲突，影响到彼此之间的信任与合作。

突发事件中个体的信息寻求（认知的）和情感寻求（情感的）是危机信息传播的动力基础，也是个体、群体以及机构之间交换危机信息的沟通过程，是能否建立信任与合作的重要基础。

此外，由于经济发展的不平衡性以及不同区域的地理位置、文化差异等，突发事件在不同地区具有不同的特点，在民族地区发生的突发事件往往具有典型的“民族性”特点。

因此，需要从区域、文化等多个不同视角对影响个体以及群体对危害/风险的认知、态度、情绪反应、行为倾向等差异性的因素进行研究，分析不同地区的人们行为习惯存在的差异。

（四）跨领域模型集成支持下的综合研判与应急决策。

非常规突发事件的综合研判与应急决策离不开模型库的支持，需要借助模型对突发事件应急处置问题进行分析、预测、评价和优化。

非常规突发事件应急管理所涉及的应急决策模型具有如下特点：一是涵盖领域广泛，应用对象众多，包含自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件四大领域。

二是模型种类繁多，复杂程度和颗粒度也不一致。

包括不同尺度、不同分辨率的模型，也包括多学科、多目标模型等。

三是模型离散分布在网络上，模型源来自不同部门、不同地区、组织等高度分散。

由于这些突发事件模型包含广泛、各自开发和相对独立，所以，必须下大力气实现突发事件模型库的快速查询、组合、运用，以便使用者能够科学合理管理和运用其领域知识进行相关模型选择和优化组合的推理，从而进行异地模型的在线协同推演，这将有助于人们更加科学地认识突发事件的发生、演化规律，并能为应急人员提供更全面的决策信息，进一步提升监测预警与应急决策的能力。

（五）基于国情的应急管理体系与流程。

“情景—应对”型综合研判与应急决策是应对非常规突发事件的基本决策方法，而构建与“情景—应对”型综合研判与应急决策相适应的非常规应急管理体系与流程则是实现有效应急的根本制度保障。

从现实情况来看，我国的应急管理体系仍然保留了“预测—应对”型决策的许多特征，在突发事件应对过程中，往往需要遵循信息的层层上报、命令的层层下达等流程，应急管理决策也较多地依赖经验决策、专家咨询等形式，这种体制机制转变上的滞后性往往使得在实际应急管理过程中许多现场数据、灾情信息等不能在第一时间有效传达，灾害应对中的各种实时信息也不能有效综合应用，大大降低了应对非常规突发事件的效率和效果。

同时，我国传统的应急管理体系对突发事件中复杂的人员心理与行为、以及心理与行为对灾情的复杂影响等方面，也考虑得不是十分充足。

在当前非常规突发事件日益增多、复合性和破坏性日益增强的新形势下，亟需根据我国应急管理的国情特色，进行应急管理的流程再造，构建符合我国国情的应急管理体系。

（六）“情景—应对”型应急决策方法与开放式科学问题的跨学科集成。

由于非常规突发事件应对存在复杂度高、预测预警困难、指挥应对缺乏先验经验等难题，世界各国一直在持续加大投入，大力加强应急决策方法的研究。

从学术研究的角度看，相关研究大体上可以概括为两大类：一是以提供决策支持为目标的理论和方法研究，包括如何对突发事件实现准确的态势感知、如何对态势进行合理有效的分析和尽可能准确的推演、如何基于感知—分析—推演进行科学决策、以及实现非常规突发事件高效应对决策所必需的组织管理模式与机制等。

例如在突发事件情景感知和分析方面，A.K.Cebrowski将广义社会空间（物理世界、社会空间和心理空间的集合）的感知范畴划分为物理域（physical domain）、信息域（information domain）、态势域（perception domain）和社会域（social domain）。

Hristidis等人研究了如何运用数据挖掘方法对信息进行抽取。

Franklin等人提出了建立“信息空间（dataspace）”来存储信息源信息的方法，进而通过需求驱动实现信息的整合。

在情景构建和推演方面，复杂系统与复杂网络构建一直是非常规突发事件情景推演的常用方法。

Cachia等人通过研究虚拟社区网络（Online social network）来构建专家诊断系统，以此来监测社会发展趋势与突发事件。

国内学者扩展建立的面向社会计算研究的ACP方法提供了实现实际系统和人工系统的相互借鉴和互动调节，解决复杂社会系统建模、分析、评估、管理与控制的一种整体研究思路和解决方法。

二是面向非常规突发事件应对的跨学科跨领域特点，研究针对非常规突发事件应对的特定需求，如何实现多学科多领域理论和方法的有效融合，如何在现有技术手段支持下实现不同地域、不同学科领域、不同尺度与颗粒度、不同表达方式的应急研究成果的高效集成从而为应急决策提供更有力的支持。

在集成技术方面，Alazawi等人应用智能交通技术及云计算提出了一个智能灾害管理系统，它能聚集灾害多源信息和事故点位置的信息，并能根据灾害信息作出有效的决策，实时将信息传递给行驶的车辆和其它的结点。