基于受災者關鍵期自救的應急救援物資結構研究——以地震災害為例[1]

李世雄 朱華桂

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基于受災者關鍵期自救的應急救援物資結構研究——以地震災害為例[1]

李世雄1）朱華桂2）

1）公安海警學院，寧波 315801 2）南京大學，南京 210093

物資是救援的基本條件，從受災者關鍵期自救角度研究應急救援物資結構對受災者充分利用災后救助黃金期展開自救工作，降低人員傷亡具有重要意義。應急救援物資基本類型相對固定，基于國家應急物資分類標準通過調查研究得出了各類物資的緊要程度排序并得到了地震災害應急救援物資分類結構。應急物資數量結構具有變動性，區分自救者的雙重身份，采用范例推理和BP神經網絡方法分別從救援者和受災者角度對應急救援物資數量結構進行分析研究，理論上可以獲得更為準確的應急物資數量結構預測結果。

災害 自救 救援物資 范例推理 BP神經網絡

引言

受災者關鍵期自救（朱華桂，2014）指受災者在災后最有效的救助時段[2]內所展開的即時自救行動，這對于減輕災害可能帶來的重大人員傷亡具有重要作用，正日益成為災害救援研究領域所關注的熱點問題。實踐表明，災后外部救援受運輸阻斷、通訊中斷等瓶頸因素制約很難即時發揮救援作用，因此災后關鍵期救援多以受災者自救為主。受災者這種針對突發災害就地實時展開的關鍵期自救行動強調救援的實時性和行動的快速性，實施過程中缺失外援的支持。因此，這種自救行動對自救系統的基礎條件——特別是應急救援物資提出了較高的要求。目前，在應急救援物資結構研究方面，現有研究成果主要聚焦于從災后外部救援的角度研究救災物資結構，從受災者關鍵期自救角度研究的成果尚較缺乏。特別是在自救過程中，救援主體所具有的雙重身份（既是救援者同時也是受災者）對物資結構提出了特殊的需求，使得目前較為單一的應急救援物資分析預測方式難以適應這種特殊的需要。科學合理的應急救援物資結構是任何一個有效的救援系統不可或缺的基礎條件。從受災者關鍵期自救視角研究應急救援物資結構，對于完善災區自救系統、提升受災者自救效率、有效降低災害損失（特別是生命損失）具有重要的現實意義。

1 基于受災者關鍵期自救的應急救援物資結構分析研究思路

自救是一個在危險環境中缺失外部援助的條件下依托自身能力脫離險境的過程。受災者成功自救的基本條件之一是自身必須具備足夠的自救能力。從應急救援物資角度而言，物資配置必須齊全、合理，滿足開展救助工作的需要；從受災者關鍵期自救所具有的特點來看，應急救援物資配置不僅需要滿足時效性要求，同時也必須充分考慮救援主體的雙重身份——作為救援者，需要配備有齊全完善的開展救援工作所需的應急物資（如工具、設備等）；作為受災者，需要向其提供維持生命所需的物資。

開展救援工作所需物資應因地制宜，與災區的地理環境和建筑物等情況相匹配，其種類和數量相對而言較為穩定。而維持生命所需的應急救援物資應滿足災區受災者的需要，不同的災害環境有其自身的特殊性，隨著救援活動的開展，受災者人數、身體狀況等多方面因素也具有動態變化性，因此，此類物資需求雖然在種類方面能夠借鑒歷史經驗數據進行概略地估計，但在數量結構方面卻存在著較大的動態變化性，用一般的歷史經驗數據可能難以進行準確估計。鑒于應急救援物資結構的上述特點，在對其不同結構要素進行設計時有必要采用不同的研究方式：對于應急救援物資（含開展救援工作所需和維持生命所需）類型結構，參照國家應急物資分類標準[3]，通過調研，初步確定所需的應急救援物資類型范疇；對于開展救援工作所需的應急救援物資數量結構，運用范例推理的方法進行預測估計；對于與人密切相關的、特別是維持生命所需的應急救援物資數量結構，考慮其動態變化性和因果之間的非線性，運用BP神經網絡進行預測估計。受災者關鍵期自救的應急救援物資需求結構分析研究思路如圖1所示。

從分析研究思路來看，在應急救援物資結構研究問題上，與現有研究成果采用某一種研究方式從整體層面對應急救援物資進行預測分析不同，本研究不僅考慮主體的雙重身份將應急救援物資需求區別對待，而且基于物資結構要素特點在結構分析設計上將應急救援物資的類型結構和數量結構區別對待，并依據各自特點選用更為合適的方式進行設計，使所構建的應急救援物資結構研究體系更加符合實際需求。

2 基于受災者關鍵期自救的應急救援物資類型結構分析

2.1 基于國標的受災者關鍵期自救應急救援物資大類分析

救援者和受災者在應急救援物資需求上存在較大差異，因此，借鑒國家應急物資分類標準以及現有分類研究成果（霍達等，2010；趙姝迪，2012）從受災者關鍵期自救視角分析應急救援物資類型結構，首先應當區分救援主體的雙重身份并充分考慮“關鍵期”的時效性需求。

國家發改委公布的《應急物資分類及產品目錄》對應急救援物資大類進行了明確劃分，共劃分出防護用品、生命救助、生命支持、救援運載、臨時食宿、污染清理、動力燃料、工程設備、器材工具、照明設備、通信廣播、交通運輸和工程材料13個大類，并對各大類下的分類物資進行了細分。基于救援者和受災者這一雙重身份，以地震災害救援為背景，綜合分析《應急物資分類及產品目錄》各大類及其下屬物資分類型，將13大類劃分為三部分：第一部分主要滿足救援者身份所提出的物資需要，包含防護用品、生命救助、救援運載、動力燃料、工程設備、器材工具和交通運輸7大類；第二部分主要滿足受災者身份所提出的物資需要，包含生命支持、臨時食宿、污染清理和工程材料4大類；第三部分包含照明設備、通信廣播兩大類，這兩大類的重要性對救援者和受災者而言基本相當。

2.2 地震災害背景下受災者關鍵期自救應急救援物資類型結構調查研究

關鍵期自救具有時效性要求，在不同救援時期各類物資對救援者和受災者均有不同的重要程度。為了獲得各類物資對自救工作的重要程度信息，各大類中依據地震災害救援需要甄選出相應子類物資，并從時效性出發將物資緊要程度作為衡量標準，劃分出4個評價等級（1級：非常緊要，需隨身配備，1分；2級：比較重要，需及時供給，2分；3級：一般，可有可無，3分；4級：基本不需要，4分），并據此制作調查表，共對46名曾參與過地震災害救援的人員進行調研（發出調查表46張，篩選出合格調查表43張）。獲得如表1所示的調研數據統計結果。

表1 各類物資緊要程度調研數據統計結果 Table 1 Statistics of survey data for critical degrees of emergency relief supplies

由表1可見，不同人員對各類物資緊要程度有各自不同的理解，但在部分種類物資上（如防護用品、生命救助等）具有較為一致的意見——雖然仍然有少數人員持有不同觀點。為了突出主流觀點意見，使調研結果更為客觀地反映各類物資的緊要程度，依據每個等級打分人 數的多少，賦予其相應的權重（，為打該等級分數的人數）。由表1可求得權重矩陣，如表2所示。

表2 各類物資各等級權重矩陣 Table2 Weight matrix for each class of emergency relief supplies

在考慮個人的評價權重后[4]，基于當前平均值，獲取每一類物資緊要程度的加權評價結果。對個人評價（偏離度）進行加權評價的方法如下（每次僅單獨針對一類物資進行求解）：

式中，E為對個人評價（偏離度）進行加權后，第類物資的評價得分結果，此結果作為第類物資最終的調研數據處理結果；A為第類物資初始評價得分平均值；為調研數據中的

n為實際評分為e的人數；為針對第類物資，第個有效樣本實際評分e在總體評分中所占的權重（在4，13范圍內取值）；為有效數據樣本包含的總人數。由式（1），可以分別求得各類物資緊要程度的加權評價結果，如表3所示。

表3 各類物資緊要程度加權評價結果 Table 3 Weighted evaluation results for critical degrees of emergency relief supplies

表3中，評價結果越接近1，表明此類物資對關鍵期自救越緊要，越接近4則緊要程度越低。基于表3中各類物資緊要程度加權評價結果，從時效性和雙重身份出發對13大類物資進行歸類分析結果如圖2所示。

圖2中，橫坐標表示時效性（標定出1—4級），在縱向上對身份進行區隔（劃分出受災者、通用和救援者三個區間）。從圖中可以較為直觀地看到，（1）防護用品、（2）生命救助、（3）生命支持、（5）臨時食宿、（10）照明設備和（11）通信廣播6大類物資與關鍵期自救工作關系最為密切。（4）救援運載、（6）污染清理、（7）動力燃料、（8）工程設備和（9）器材工具5f大類物資對關鍵期自救工作具有比較重要的作用。而（12）交通運輸和（13）工程材料緊要程度相對較低。實際上，類似于交通運輸類和工程材料類等評價分值與4更接近的物資，其主要的作用應該表現在外部救援工作過程中。

圖2 受災者關鍵期自救應急救援物資歸類分析結果
Fig. 2 Analytical results for emergency relief supplies

2.3 地震災害背景下受災者關鍵期自救應急救援物資分類結構

參照調研結果，去除交通運輸和工程材料2大類對自救工作緊要程度相對較輕的物資以及污染清理類物資（考慮污染清理的時效性及對自救工作的現實意義，剔除該類物資），并對其余各大類的下屬子類物資進行甄選，保留與自救工作關系密切的主要子類物資后得到地震災害背景下受災者關鍵期自救應急救援物資分類結構，如表4所示。

表4 地震災害關鍵期自救應急救援物資分類結構 Table 4 Structure of classification for emergency relief supplies

續表

部分序號一級分類物 資 子 類二級分類物資 第一部分5工程設備巖土推土機、挖掘機、鏟運機、破碎機、鉆機 水工抽水機、潛水泵 通風通風機、強力風扇、鼓風機 起重吊車、叉車 機械電焊機、切割機 消防消防車 6動力燃料配電防爆防水電纜、配電箱、電線桿 發電發電機 氣源移動式空氣壓縮機、乙炔發生器、工業氧氣瓶 燃料汽/煤/柴油、液化氣 通用干電池、蓄電池 第二部分1生命支持窒息便攜呼吸機 呼吸中毒高壓氧艙 通用輸液設備、輸氧設備、急救藥品、防疫藥品 2臨時食宿飲食炊事車、炊具、餐具 飲用水供水車、水箱、瓶裝水、過濾凈化機 食品壓縮食品、罐頭、真空包裝食品 住宿帳篷、被裝 第三部分1照明設備工作照明手電、礦燈 場地照明探照燈、應急燈、防水燈 2通訊廣播無線通訊衛星電話、電臺、移動電話、對講機 廣播擴音器（喇叭）、電視轉發臺（車）

3 基于救援者視角的應急救援物資數量結構研究

從救援者角度，關鍵期自救所涉及到的8大類主要應急救援物資（如表4所示，第一部分6類，第三部分2類）中，除防護用品和生命救助兩大類物資受人的因素影響在數量結構方面可能有所變動外，其余6大類物資的需求量與災區的物理情況（如受災面積、道路面積、建筑面積、地理環境等）密切相關，災情一定時，這些物資也相對穩定地具有對應的需求量（郭金芬等，2011）。從已有研究成果來看（傅志妍等，2009；張斌等，2012），利用地震災害救援的經驗數據可以較好地預測受災者關鍵期自救應急物資的需求量，這種可行性使得范例推理方法可以較好地從救援者視角對應急救援物資的數量結構進行分析。

3.1 運用范例推理預測物資需求量的基本過程

范例推理方法利用經驗數據對當前應急救援物資需求量進行預測，基本過程包含案例匹配和需求量預測兩個主要階段。進行案例匹配時，利用關鍵性因素的歸一化數據將當前災情與源案例數據庫中的各災情案例進行比對，將比對結果最為接近的案例作為預測的參考依據。進行需求量預測時，將當前災情關鍵因素的實際數據與參考案例中對應因素的數據進行比較，依據數據之間的比例關系確定應急救援物資的實際需求量（趙小檸等，2012）。基本過程如圖3所示。

上述過程實際上包含了三個主要方面：第一，數字化描述。運用數學方法對案例和實際災情進行科學的描述以便于將實際災情與案例進行比對；第二，參考案例的選取。采用合理的選取原則選擇出與實際災情最為相似的參考案例，這是進行需求預測的關鍵，直接影響到需求預測的準確度；第三，應急救援物資需求量的預測。

3.2 案例與實際災情的數字化描述

設案例庫中有個源案例，源案例集記為；每個源案例有個關鍵因素（如道路面積、建筑面積、公共設施數量、人口數量、震級、震源深度等），關鍵因素集記為>；關鍵因素的影響權重以表示，權重集記為（滿足，）。

基于源案例集和關鍵因素集，構建源案例集的關鍵因素矩陣：

矩陣中，X表示第個案例的第個關鍵因素。

3.3 參考案例的選取

選取參考案例時，采用歐氏距離計算法對實際災情與源案例之間的相似度進行計算，選取距離值最小（即相似度最高）的源案例作為參考案例。首先將源案例集的關鍵因素矩陣進行歸一化，一方面將各關鍵因素的表征量映射至一個無量綱的區間以便于計算，另一方面將所有關鍵因素的值歸一化至同一數量級內以便于比較。歸一化結果記為X。矩陣歸一化方法如下：對于關鍵因素，

由式（3）得到實際災情與源案例之間的相似度集合（或者說距離集合），對進行取小運算，如果有，其中，，則案例與實際災情最為相似，可以將之選為參考案例。

3.4 應急救援物資需求量預測

應急救援物資需求量以參考案例需求量為參考標準進行預測，以地震災害情境下受災者關鍵期自救所需應急救援物資預測為例，預測方法如下：

第一步，確定影響各應急救援物資需求量的關鍵因素。從6大類應急救援物資（救援運載、器材工具、工程設備、動力燃料、照明設備和通信廣播）中各選出一種關鍵的子類物資作為預測樣例進行分析。建立各子類物資與關鍵因素之間的對應關系，如表5所示。

表5 子類物資與關鍵因素之間的對應關系 Table 5 Correspondence between the sub materials and the key factors

第二步，依據參考案例中對應關鍵因素數據以及相應應急救援物資需求量，基于實際災情預算應急救援物資需求量。此處對參考案例和實際災情中各關鍵因素數據以及物資需求量做如下假定，如表6和表7所示。

表6 各關鍵因素數據假定 Table 6 Assumption for each key factor data

表7 各物資需求量假定 Table 7 Assumption for each material demand

將受到多個關鍵因素影響的物資設定其需求量由引起最大需求量的關鍵因素確定，由此得到各應急救援物資的如下預測結果：

運用范例推理方法有一個必要的前提——具有詳實可靠的源案例數據庫，就目前來看，源案例數據庫的建設工作有較好的客觀條件但也有待不斷完善。

4 基于受災者視角的應急救援物資數量結構分析

從受災者視角，關鍵期應急救援物資主要考慮與其密切相關的生命支持和臨時食宿兩大類物資。這兩大類物資數量結構受各種致災因素的綜合影響，且致災因素與此類物資數量結構之間不存在明顯的線性關系，參照其它案例進行范例推理往往難以獲得可靠的預測結果。有鑒于此，采用BP神經網絡算法對這兩類物資數量結構進行分析預測。

4.1 問題與BP神經網絡之間的關系

生命支持和臨時食宿這兩大類物資在數量結構上取決于人員傷亡實際情況，兩者之間可以近似地視為一種線性關系。而人員傷亡受災情影響，它是聯結物資數量需求與災害情況之間的紐帶。地震災害中，單獨的致傷（亡）因素與人員傷亡程度之間具有隨機性，人員傷亡是各種因素綜合作用的結果。因此，上述兩類物資數量結構與單獨的致災因素之間并不存在直接的線性關系而是受到各種致災因素的綜合作用，對其進行預測，需要借助一種可以較好適應非線性、離散型問題的預測分析方法。

BP神經網絡具有良好的自主學習、自適應、聯想記憶和非線性轉換等能力，它可以在沒有先驗公式的條件下基于對現有數據的學習與自適應獲得其內在規律，以較高的精度逼近非線性關系，適合于解決因果關系復雜的問題（張健等，2011）。這種特點切合問題需求，因此，可以采用具有輸入層、隱含層和輸出層結構的BP神經網絡對上述問題進行分析預測，問題與BP神經網絡結構之間的關系如圖4所示。

4.2 基于BP神經網絡對應急救援物資數量結構的預測

（1）輸入層神經元的確定

生命支持和臨時食宿兩類物資數量結構由人員傷亡直接決定，因此，輸入層神經元由人員傷亡影響因素進行確定。地震災害中影響人員傷亡的因素錯綜復雜，從地震本身出發，兼顧數據的可獲得性，確定以下重要影響因素為輸入層神經元：地震烈度、地震時間、受災地抗震設防等級、人口密度和受災面積。其中，地震時間主要指地震發生在白天還是晚上，一般情況下，相對白天，地震在晚上發生會帶來更嚴重的人員傷亡。

（2）輸出層神經元的確定

輸出層主要為生命支持和臨時食宿兩大類物資數量。其中，生命支持類如便攜呼吸機、高壓氧艙、輸液設備、輸氧設備、急救藥品和防疫藥品等的數量；臨時食宿類如炊事車、炊具、餐具、供水車、水箱、瓶裝水、過濾凈化器、壓縮食品、罐頭、真空包裝食品、帳篷、被裝等數量。此外，還可以根據地震災害的具體情況對輸出神經元結構進行必要的調整，比如，針對寒冷季節發生的地震災害，有可能需要增加棉衣、保暖睡袋等必要的御寒物資。

（3）預測操作方法

第一步，數據準備。選取具有代表意義的樣本數據，并對樣本數據進行歸一化處理。根據確定的輸入層神經元，可以分別從中國地震信息網、地理信息數據庫和人口信息數據庫獲得相關樣本數據。比如從1970年以來7級以上地震數據中選取10—15個數據樣本。對樣本數據進行歸一化的方法與范例推理中的數據歸一化方法相同（具體方法如式（2）），通過歸一化，使樣本數據全部轉化為［0，1］上的無量綱值，以便于后續對神經網絡進行訓練。

第二步，創建神經網絡并加以訓練。可在MATLAB中創建BP神經網絡，確定每層的傳遞函數（實證表明第一層選用TANSIC函數，第二層選用PURELINE函數可以獲得比較好的訓練效果），根據訓練要求設置神經網絡的訓練參數（最大迭代次數、學習率、動量常數、期望誤差等），將處理好的樣本數據輸入神經網絡對網絡進行訓練，直到訓練符合要求。

第三步，預測實際的物資需求數量結構。理論上，將災情實際對應的數據輸入訓練好的BP神經網絡，將預測結果反歸一化后即可獲得在此受災情況下生命支持和臨時食宿這兩大類物資的數量結構。實際運用當中，需要在災害發生前便預測出物資的數量結構，因此，不可能真正用災情實際數據作為輸入量，而只能根據災害預報信息對災情進行預先評價，將災情預計數據作為輸入量進行預測。災情實際數據可作為災后的補充預測或作為事后驗證之用。災情預計值與實際值之間的偏差會在一定程度上使預測結果偏離實際需求。

5 結束語

范例推理和BP神經網絡在對應急救援物資需求進行預測方面各有優劣。一般而言，范例推理基于現有案例進行預測有較好的時效性，但多為總體層面的概略預計。一個訓練良好的BP神經網絡可以獲得比范例推理更為精確的預測效果，但它是以災情實際數據作為輸入量為前提，這意味著BP神經網絡這種具有更高精度的預測方式在適時性方面不如范例推理——雖然可以適當損失預測精度，采用災情預計數據代替實際數據這一方法進行彌補。使用過程中，需要依據實際情況和應急救援物資需求預測要求對這兩種方法進行合理選擇。同時應當注意，不論是采用范例推理還是BP神經網絡方法，對應急救援物資需求結構進行預測都需要充分的經驗數據予以支持。當前，災害信息數據統計，特別是諸如救災物資需求和實際消耗等數據統計并不全面，相關信息數據庫也沒有建立完善，這在一定程度上會影響到預測效果，因此，在影響因素確立方面，不僅要把握住關鍵要素，在因素選取方面也應當盡可能兼顧到數據的可獲得性。

傅志妍，陳堅，2009．災害應急物資需求預測模型研究．物流科技，32（10）：10—13.

郭金芬，周剛，2011．大型地震應急物資需求預測方法研究．價值工程，30（22）：27—29.

霍達，吳耀華，2010．基于地區特性的應急物資分類研究．物流技術，29（16）：11—12.

張斌，陳建國，吳金生，文仁強，2012．臺風災害應急物資需求預測模型．清華大學學報（自然科學版），52（7）：891—895.

張健，楊斌，胡志華，2011．基于改進型RBF神經網絡熱帶氣旋應急物流需求預測研究．物流工程與管理，33（5）：62—64.

趙姝迪，2012．面向特大地震災害的應急物資分類研究．商品與質量，（S2）：38.

趙小檸，馬昌喜，2012．基于范例推理的災害性地震應急物資需求預測研究．中國安全科學學報，22（8）：3—9.

朱華桂，2014．基于適時性止損的突發災害關鍵期自救體系研究．南京：南京大學出版社，1—3.

Structure of Emergency Relief Supplies in Critical Period
for the Victims' Self-help

Li Shixiong1)and Zhu Huagui2)

1) China Maritime Police Academy, Ningbo 315801, China2) Nanjing University, Nanjing 210093, China

It is meaningful for the victims carrying out self-help work and reduce casualties in critical period of disaster. The basic types of emergency relief supplies are relatively fixed, based on the emergency relief supplies classification standard of China. The quantity structure of emergency relief supplies usually changes, therefore, it is necessary to distinguish the self rescuer's dual identities and to study the quantity structure of emergency relief supplies by means of case-based reasoning and BP neural network from the different perspectives of the self- rescuer and victim. More accurate forecasting result could be obtained in theory.

Disaster; Sself-help; Rrelief supplies; Ccase-based reasoning; BP neural network

[1] 基金項目 國家自然科學基金項目（項目號：71273127）資助

［收稿日期］2015-03-12

［作者簡介］ 李世雄，男，生于1979年。講師。主要從事海上突發事件與危機管理研究工作。E-mail: codutyonthesea@163.com

[2]最有效的救助時段以及后文關鍵期均指災后外部救援抵達之前這一時段，最長不超過72小時。“黃金72小時”是地質災害發生后的黃金救援期，專家認為，地震等地質災害發生后的72小時期間，災民的存活率隨時間的消逝呈遞減趨勢。在24小時內被救出的人員存活率在90%左右；第二天，存活率在50%—60%；第三天，存活率在20%—30%。以后則只有5%到10%的生還幾率。

[3]《應急物資分類及產品目錄》，國家發展和改革委員會。

[4] 具體方法為：將個人評價偏離程度（個人實際評價分數與平均分之差）與相應的權重相乘。

李世雄，朱華桂，2016．基于受災者關鍵期自救的應急救援物資結構研究——以地震災害為例．震災防御技術，11（1）：153—164．

doi：10.11899/zzfy20160117