基于航空應急救援任務的直升機需求分析

魏松澤

（北京市公安局警航總隊，北京 100000）

突發事件，是指具有發生突發性、帶有一定社會危害的事件，需給出應急方案，積極給出避險措施，應對各項災害、事故。國內地域遼闊、人員眾多，事故發生次數較多、社會危害較為嚴重。航空應急救援，是國內響應突發事件的關鍵措施，救援工具以直升機為主。2017 年四川震災，直升機優先組成救援隊伍，高效運送傷員、供給醫療物資，開展空中航拍、巡邏各項工作，為救援工作提供充足信息。

1 航空應急救援的工作分析

1.1 任務類型

航空救援是響應突發事件的關鍵因素，是以救援時間為任務緊急性的劃分方式。各類救援時期，設定的救援重點具有差異性，會分配給直升機不同的應急任務。航空應急任務主要有以下3 個時段。

初期救援，是在事件發生3 d 之內，以救援工作為主，保持信息通信交互質量、應急人員齊備、現場全方位指揮、專家評價、各項物資及時供應，高效落實搜索救援、物資運送、設備空投各項工作。救援期間，線路暢通性是較為關鍵的參數。直升機需持續回傳各項交通線路信息，確保救援任務高效進行。

中期救援，是事件發生的4～10 d。此段線路處于暢通狀態，現場救援基本完成，可確定人員的大致傷情。需及時給出安置措施，運送應急物資。此時，直升機需反饋交通線路信息、及時送出傷員、確保物資投放的有效性。

后續救援，事件發生超過10 d，此時救援工作基本完成，應急救援步入恢復階段，救援工作有傷員善后、社會救助、事故原因分析、保險理賠、事故應急報告等。此階段直升機需求較少，應急工作主要面向指揮中心。

各項應急任務需提前明確任務內容，以此減少決策用時，保證直升機運行能效，積極發揮直升機救援優勢，高效落實各項救援工作。

1.2 任務緊迫性分析

1.2.1 自然災害

氣象災害。氣象條件直接關系著人們的生活。氣象災害會產生負面影響，增加人員傷亡數量，致使財產受損。氣象災害表現出多種類型，災害危及區域較大。1994 年起，10 年內氣象災害傷亡人數約為2 000人，在自然災害中占比約為55%，導致3 000 億元財產損失問題，與自然災害總數相比，結果為87%。此種災害后，航空應急任務是分析災害區域的飛行條件，保證飛行順利，規劃各項應急救援工作。救援工作主要包括運送傷員、航空拍攝、航空巡視、災害監測、情報回收等。

海洋災害。海洋發生氣象變化，救援環境多變，救援難度增大。海洋災害主要會威脅航運、沿海區域生活，致使航運船只受損、無法確定航向，破壞沿海區域的建筑，威脅周邊人民的生活。直升機收到救援指令后，會執行航空運送物資、運送傷員等救援任務。必要時，需航空查找失蹤人員、監測區域災情。

1.2.2 事故災難

事故災難具有事故發生人為性，會增加人員傷亡數量，形成嚴重的物資損失，對公共環境形成較大危害。一般表現為火災、爆炸等類型。此時直升機需明確失火區域、交通事故具體情況、調查失蹤人數等[1]。

1.2.3 公共安全

公共安全問題具有發生突然、公眾安全威脅較大等特點，會引起大規模人群患病、中毒等衛生危害。比如，2014 年發生的踩踏事件，直升機快速到達上海事發區域，給出現場疏散、應急指揮各項方案，高效疏散現場人群。事后統計，現場踩踏死亡36 人，受傷人員將近50 人。

2 引入案例資料，建立救援需求模型

2.1 案例推理

利用案例推理方式，創建應急救援分析模型。案例推理內容是以XML 文件為基礎，使用CBML 語言開展案例分析，以此有效表達案例資料內容，數據表達的通用性較高，應用靈活性較強，表達具有簡易性。可采取概念界定、概念解析、過程分析、分析結果4個項目，完成案例資料的分析過程。案例檢索可使用遺傳算法、群體決策等技術，確保案例資料類型的劃分質量。案例修正，主要使用模糊算法形式，建立具有較強適用性的案例分析框架，可有效轉變舊案例，使其符合新案例要求，以此獲取對策。

2.2 建立救援模型

2.2.1 案例表達

案例表達過程，主要描述案例發生情況、事故形成的結果。案例描述有2 種方式：①屬性結合描述法。例如，CaseA={屬性a、屬性b、屬性c……}，表示事件A 的a、b、c 各項屬性內容。此種屬性描述方式，具有表達的簡單性，事故信息檢測操作具有一定困難性。②事故屬性框架表達法。此種描述方式有兩個項目，項目一“槽名”，項目二“側面名”。槽名具體指屬性的類別，比如特征屬性、應急屬性等。使用槽名關鍵詞，可高效檢索事故信息。側面名具有屬性分類的細致性，比如事故時間、現場人口數量、災害區域、救援人員、空投物資等。各項屬性進行匹配，選出相似度較高的方案。

2.2.2 救援匹配

案例檢索形式主要采取目標事故、歷史事故的匹配，選擇屬性信息具有相似性的事故資料，對比分析事故后續發展的方向。案例檢測主要對比事故資料的相似性，從數值、字符串2 個方向進行相似度比對。新事故資料設定為T，資料庫中含有n個事故資料，第i號位置的事故資料可表示Ci（i=1，2，…，n）。事故屬性資料集合為A={a1，a2，…，am}，則i號事故資料的第j項信息，可表示為Ci（aj）。

2.2.3 案例修正

多數情況下，新事故資料與往期資料無法全面匹配，需要對選出的匹配資料進行適當的調整，使其更符合事故資料結構。直升機的應急方案主要是由指揮人員給出調整方案，案例修正構成依賴于應急指揮責任人的事故分析結果。航空應急救援旨在獲取直升機的指令內容。為此，歷史事故資料的形成均需直升機給出評價結果，側重于描述直升機個數、救援及時性等內容。案例推理分析，獲取相似案例，可結合分析結果，準確給出直升機的供應參數。案例修正有多種處理方法，比如參數替換法、參數組合法等。在對航空救援事故資料進行信息修正時，需采取組合優化形式，高效檢測多組案例信息，選出相似度較高的模型，作為分析主體的直升機指令內容[2]。

案例推理過程中，案例學習較為關鍵。目標案例資料，事故屬性與往期案例之間存在一定關聯。當數據存儲單元的案例資料有所增加時，案例匹配相似性會逐漸提高，資料的參考價值相應增加，由此保證直升機救援規劃的準確性。實踐救援完成，將新形成的救援方案，存儲為歷史資料，完善案例庫資料。航空救援任務具有較高的差異性，各項案例內容均可成為新事故資料，提升案例庫的完善效果，便于后用。案例學習具有持續學習特點，能夠高效分析案例資料特征。國內各地區發生的應急事件，均會給予航空救援工作一定學習機會，使其完善事故案例庫，分析事件發生，給出防范措施，以此獲取更為全面的直升機救援方法，增強應急救援的高效性。

3 救援實例分析

3.1 實例簡述

以2017年地震救援任務為例，事故發生區域為“九寨溝”，采取案例推理方式，建立需求體系，給出直升機可用的救援規劃。參照救援任務類型可知：地震災害屬于自然類事故。航空救援的工作項目具體有吊運傷員、運輸受災群體、空運救援資源、空降傘兵、空運物資、查找失蹤人員、航測災區范圍、無人區巡查、現場疏導等。2017 年九寨溝震災級別達到7.0 級，如圖1 所示。震災半徑100 km 區域內，含有4 個縣級組織，與成都城區間距285 km。震災持續進行31 min，周邊地區明顯感受到地震，部分區域震感較強。

圖1 案例震災的關鍵信息

次日10：00，受災區內K769+700 位置，發生高位垮塌事件，增加了交通運輸的困難性。國道544 線形成較大數量的落石，石塊規格較大，形成路面阻斷。K79 位置監測發現大區域垮方，K83 位置出現邊坡垮塌現象，K98 位置有孤石斷路情況[3]。

3.2 救援需求試算

3.2.1 直升機救援規劃程序開發

針對各類突發問題，需建立多組部門，保證應急聯動的協同性，順應應急管理的各項需求，以案例推理形式，建立直升機救援程序，連接各救援組織的數據系統，保證航空救援高效性。系統操作主體設定為應急指揮責任人，應對突發事件，結合現場資料，給出有效的直升機指令。應急系統可有效獲取各個組織的信息，作出相應的應急處理。應急規劃系統的功能設計如下。

及時回傳各項救援信息。突發事件形成、事故資料的各項屬性會高速整合于直升機規劃程序中，開展案例推理分析，添加各屬性的評估值，以期快速查找相似模型，縮短模型匹配時間。案例推理完成，及時給出直升機規劃報告，將報告回傳至各部門，確保救援工作高效落實。

案例推理。規劃系統需結合評估值的添加結果，高效獲取相似模型，指揮人員結合目標事故的具體情況，采取資料對比、框架優化等措施，調整直升機規劃內容。

案例庫運維。資料庫存儲了各項突發事故的真實資料，是保證案例推理高效進行的關鍵程序。航空救援信息持續增加后，案例庫各項資料獲得了有效補充，案例庫信息處于逐步完善狀態。資料庫運維程序主要用于增加新型救援資料、修正資料庫的存儲信息、去除測算不當的信息。此類處理過程，可增強系統運行的順暢性。形成的各類案例分析資料，系統給予有效存儲，防止資料丟失。比如歷史案例資料，信息項目包括事故時間、事故類型、受災人數、應急措施等。

應急需求檢索。檢索功能能夠保證資料庫信息調取質量。采取高效檢索方式，有效獲取應急需求。比如，檢索時，可輸入“受災人數”“受災區域”等關鍵詞，以此獲取相關應急規劃[4]。

3.2.2 試算分析

以九寨溝災害為案例資料T，輸入各項救援需求，如表1 所示。

表1 資料導入后，及時進行資料匹配，獲取匹配結果如表2 所示。

結合表2 匹配結果，及時制定救援方案，設定準確的直升機架次。結合案例項目的救援需求，直升機機型規劃如表3 所示。

表3 直升機機型規劃

結合表3 的機型規劃，給出救援反饋：吊掛運輸人員共進行10 架次救援，機降運輸人員共完成150 架次救援，機降送入救援資源共計50 架次，空降傘兵完成任務10 架次，機降送入救援資源完成任務200 架次，大型設備運出任務完成5 架次，空投物資救援任務進行20 架次，傷員轉移任務完成50 架次。其中，有5次空投物資，受到暴雨影響，延期執行；大型設備運輸架次較少，無法高效疏通道路。

案例信息相似度計算結果如表4 所示。

表4 事故資料相似度

3.3 救援分析結果

結合表4 分析結果可知：案例C1的相似度略高；案例匹配時導出5 組資料，其他案例資料的相似度結果均不足0.3。案例C1的規劃方案中，直升機數量的規劃方案有效，震災事故后發生了暴雨氣象問題，并未延緩直升機救援的進度。為此，可結合案例C1的救援規劃進行相應優化，適當增加直升機數量，確保救援高效完成[5]。

案例C1的受災人數與目標事故具有一定相似性，表現出運輸路線不暢通、航空救援需求大等特點，確保傷員輸送及時，準確投放物資。同步完善防震減災各項規劃，保證應急資源的充足性，及時調派周邊人員，補充救援隊伍。方案細微優化后，補充了救援直升機的規劃方案，切實提升救援質量[6]。

4 結論

綜上所述，采取案例推理、事故匹配等措施，建立可用的需求分析模型，結合救援需求，獲取直升機規劃方案，方案得出后，結合事故實況，給出優化處理，提升案例修正的有效性。經實踐發現：直升機救援規劃系統，可高效獲取救援需求，具有系統操作的簡易性、數據匹配的高效性等優勢，可達到救援預期要求，積極發揮直升機的救援功能。