突發事件背景下基于大數據的交通運輸應急管理措施的實時監測與調度

文/王官

交通運輸是人類社會正常生產和生活的重要基礎設施，對保障社會經濟穩定和人民生命財產安全具有重要意義。本文針對交通運輸突發事件應急管理措施的實時監測與調度問題，在對交通運輸突發事件及其特征分析的基礎上，基于大數據分析理論和交通運輸應急管理措施的特征，構建基于大數據的交通運輸應急管理措施的實時監測與調度系統，并提出了基于大數據分析技術的交通運輸應急管理措施實時監測與調度系統的設計方案，旨在為進一步開展交通運輸突發事件應急管理措施的實時監測與調度研究提供新思路。

交通運輸突發事件及其特征分析

隨著我國交通運輸行業的快速發展，交通運輸行業面臨的風險也不斷增大，交通運輸突發事件的發生頻率和影響范圍日益擴大，對人民群眾生命財產安全造成了嚴重威脅。為此，我國在《中華人民共和國突發事件應對法》中對交通運輸突發事件進行了明確定義：“交通運輸突發事件是指在交通運輸活動中突然發生，造成或者可能造成嚴重社會危害，需要采取應急處置措施予以應對的自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件。”

從國內外的經驗來看，交通運輸突發事件的發生具有突發性、不確定性、復雜性和多階段性等特點。因此，應加強對交通運輸突發事件的監測與預警，及時制定有效的應急處置措施，最大限度地減少和避免交通運輸突發事件所造成的損失。

交通運輸突發事件具有以下特征。

突發性：突發事件通常缺乏預警或提前準備的時間，突然發生，使交通運輸系統無法正常運轉。

不可預測性：這些事件往往是由于各種原因引起的，如惡劣天氣、交通事故、設備故障等，很難事先準確預測和防范。

多樣性：交通運輸突發事件種類繁多，可能發生在不同的交通運輸領域，如道路交通、鐵路運輸、水上運輸和航空等，每種事件都有其特定的特征和影響。

影響范圍廣泛：交通運輸突發事件的影響范圍通常不僅限于特定的交通運輸領域，還可能擴散到相關的社會、經濟領域，影響人員安全、貨物運輸和經濟發展等方面。

處理復雜性：應對交通運輸突發事件需要協調各方的資源和行動，包括交通管理部門、交通從業人員、救援機構、相關企業等，需要快速、有效的響應和決策。

大數據技術在交通運輸應急管理中的應用

在交通運輸應急管理中的應用大數據技術，可以提高應急管理的效率和準確性。通過對交通運輸數據的收集、整理和分析，可以快速發現和解決問題，提高應急響應速度，為保障交通運輸安全和人民群眾生命財產安全發揮重要作用。

大數據采集與存儲技術

大數據的采集與存儲技術是指對海量數據進行收集、存儲、管理和分析的方法。在交通運輸應急管理中，大數據可以分為實時大數據和非實時大數據。非實時大數據包括：交通運輸突發事件發生前產生的數據（如事故預測、路線規劃等），交通運輸突發事件發生時產生的數據（如道路擁堵、天氣變化等），交通運輸突發事件發生后產生的數據（如人員傷亡、損失統計等）。

這些數據通過網絡通信系統收集和傳輸。因此，可以根據大數據的類型選擇合適的數據采集和存儲方式，以提高大數據采集與存儲的效率。在交通運輸應急管理中，可以采用以下方式進行數據采集與存儲：

建立大數據采集與存儲系統，利用云計算平臺對交通運輸應急管理中產生的海量非實時大數據進行收集和存儲。

通過云計算平臺，實現數據的集中存儲、備份和管理，提高數據的可靠性和可用性，同時減少對本地存儲設備的依賴。

安裝車載傳感器和網絡通信系統，實時采集交通運輸突發事件相關的實時大數據。利用車載傳感器監測車輛速度、位置和狀態，通過網絡通信系統將這些信息傳遞給應急管理部門，實現實時監測和處理交通突發事件。

移動互聯網等方式，收集交通運輸突發事件相關的非實時大數據。如利用手機移動通信系統收集人員傷亡、道路擁堵等信息，通過移動應用程序或短信等形式將這些數據上傳到應急管理部門，以供分析和決策。

利用物聯網技術，實時采集交通運輸突發事件相關的大數據。通過在道路上部署傳感器，實時監測道路擁堵情況、車輛行駛狀態等信息，并將這些數據傳遞給應急管理部門，幫助其做出及時的應急響應和資源調度。

利用地理信息系統，進行交通運輸應急管理中相關數據的采集。通過地理信息系統，獲取道路、鐵路、水路等交通網絡的數據，包括交通流量、路況等信息，為應急管理部門提供決策支持和優化路線調度。

大數據分析與處理技術

隨著互聯網、物聯網、移動通信、衛星通訊等技術的發展，數據總量呈指數級增長，海量數據成為了推動社會發展的重要動力。據統計，全球每年產生的數據約為80ZB，而隨著大數據技術的不斷發展與成熟，其產生的數據量將呈現指數級增長。

大數據分析與處理技術是指利用先進的信息處理技術和工具對海量復雜數據進行分析處理，從中提取有價值信息和知識，從而為科學決策提供支持的技術體系。大數據分析技術的發展有助于實現數據之間的協同、融合、共享及挖掘，可以將不同來源、格式和規模的數據統一起來，充分發揮多種信息資源優勢，形成統一的信息處理平臺，為多源異構大數據提供統一、高效、可靠、低成本的計算和存儲能力。如在近幾年的疫情防控過程中，海量數據匯聚形成了規模龐大、種類繁多、結構復雜的各類交通運輸應急管理措施。

因此，如何利用大數據分析技術對交通運輸應急管理措施進行實時監測與調度就成了一個亟待解決的問題。首先是海量數據信息存儲問題。疫情防控過程中產生了大量交通運輸應急管理措施相關數據，如車輛運輸軌跡、人員流動軌跡、交通管制情況等。其次是對海量數據信息進行快速檢索和分析處理問題。在疫情防控過程中，各種交通運輸應急管理措施相關數據呈指數級增長，若以傳統方式對其進行存儲與檢索會耗費大量資源且難以實現實時性。通過大數據分析技術就實現了交通運輸應急管理措施相關信息的快速查詢與分析預測難的問題。

大數據實時監測與調度技術

大數據實時監測與調度技術是指通過對交通運輸系統中大量的數據進行實時收集、處理、分析和應用，以實現實時監測和調度的技術手段。

首先，大數據實時監測與調度技術可以提供交通運輸系統的實時狀態和變化情況。通過對交通流量、交通信號、道路狀況等數據的實時監測和分析，可以及時發現交通擁堵、事故等緊急情況，為應急管理提供準確的情報和決策依據。

其次，大數據實時監測與調度技術可以實現交通運輸系統的智能調度和優化。通過對大數據的分析和建模，可以預測交通擁堵和事故發生的可能性，為交通運輸系統的調度和優化提供科學的決策和指導。例如，根據實時交通數據和預測模型，可以調整交通信號配時、調度公交車等，以緩解交通擁堵和提高交通運輸效率。

此外，大數據實時監測與調度技術還可以提供有效的應急響應和資源調配。在交通事故、自然災害等緊急情況下，通過對實時數據的監測和分析，可以及時發現受影響的路段和交通節點，以及受傷人員和交通工具的位置信息，將這些信息與救援資源進行匹配和調配，實現快速的應急響應和救援。

基于大數據的交通運輸應急管理實時監測與調度系統的架構設計

本文提出的交通運輸突發事件應急管理措施實時監測與調度系統，可以實時監測和對交通運輸突發事件采取應急管理調度，為相關部門和機構及時有效地應對、處置交通運輸突發事件提供決策支持。該系統由數據采集與處理模塊、交通運輸狀態監測與預測模塊和交通調度與決策支持模塊構成。

由上述模型及設定情況可得，在100 m更換軌枕范圍內，在將扣件松卸并向兩端各延伸10 m的情況下施工時，只要軌溫不大于6.35℃，就不會出現脹軌現象。

數據采集與處理模塊

該模塊主要完成交通運輸應急管理措施的數據采集與處理，同時結合交通運輸應急管理措施的特征，利用大數據分析技術，對實時采集到的交通運輸應急管理措施數據進行預處理和清洗。該模塊包括交通運輸應急管理措施實時監測與調度系統和大數據分析平臺兩部分，兩者之間通過動態鏈接庫進行交互。

交通運輸狀態監測與預測模塊

該模塊是基于大數據分析技術和交通運輸應急管理措施的特征，在交通運輸突發事件背景下，利用交通大數據分析理論和方法，對交通流進行實時分析與預測，為相關部門提供精準的交通流信息，為突發事件背景下交通運輸應急管理措施的實時監測與調度提供支持。通過該模塊能夠實現對疫情防控、城市擁堵、道路事故等方面的交通流信息進行實時監測，并能根據實時監測到的信息進行實時預警。同時該模塊還能夠實現對城市道路、軌道交通、長途客運等方面的事故發生與擁堵情況進行實時監測。

交通調度與決策支持模塊

在交通運輸突發事件的應急管理措施實時監測與調度系統中，交通流調度與優化、應急響應策略制定等核心功能模塊主要由交通流調度與優化兩部分構成，前者為系統的基礎功能模塊，后者為系統的輔助功能模塊。交通流調度與優化模塊以突發事件交通信息為數據源，構建相應的動態交通流模型，并在此基礎上利用實時動態交通信息進行實時動態交通流分析，從而實現對突發事件下道路和公交車站的實時交通流調度與優化，以最小化減少突發事件下道路通行能力損失；同時，根據應急管理部門發布的應急響應策略，制定相應的應急響應策略，從而實現對突發事件的快速響應。

基于大數據的交通運輸應急管理實時監測與調度系統的關鍵技術

實時交通流分析與預測算法

根據對交通運輸突發事件的實時分析與預測需求，從以下幾個方面開展技術研究。一是針對實時交通流數據特點，提出一種基于小波變換和支持向量機（SVM）的實時交通流數據特征提取算法；二是基于貝葉斯網絡和多元線性回歸方法構建實時交通流數據預測模型，實現對突發事件發生前后一段時間內的城市路網通行能力預測；三是研究面向突發事件監測與應急處置需求的實時交通流數據分析方法；四是基于海量交通數據構建突發事件時變特征空間模型，提取突發事件下的關鍵特征信息，構建實時交通流數據分析與預測算法。

通過將大數據技術與方法應用于交通運輸突發事件的監測與應急處置中，可以提高對交通運輸突發事件的預測能力、應急處置能力以及智能決策能力。

交通調度與優化算法

在突發事件背景下，如何實現應急管理措施的實時調度是交通運輸應急管理研究的關鍵。研究中，首先需要考慮的是交通運輸應急管理措施的實時監測與調度問題。在交通運輸應急管理措施的實時監測與調度研究中，需要考慮的因素包括交通運輸突發事件、交通運輸應急管理措施的特征、交通運輸突發事件監測與調度系統的功能需求等。基于大數據分析技術和大數據分析方法，構建基于大數據分析技術的交通運輸應急管理措施實時監測與調度系統，關鍵技術包括：數據采集及預處理、數據存儲及管理、交通運輸應急管理措施的實時監測與調度、基于大數據分析技術的交通運輸突發事件監測與調度系統等。

其中，數據采集及預處理技術包括：海量數據實時采集、多源異構數據融合處理、海量數據存儲等；數據存儲及管理技術包括：分布式存儲和備份技術、數據庫集群技術等；基于大數據分析技術的交通運輸應急管理措施的實時監測與調度包括：數據提取、處理及分析算法等；基于大數據分析技術的交通運輸應急管理措施實時監測與調度系統主要由三部分組成：核心算法庫（包括突發事件信息提取和預處理算法庫、交通運輸應急管理措施實時監測與調度算法庫）、應用軟件開發及實驗平臺等。

應急響應策略制定算法

在交通運輸突發事件發生后，通過實時監測系統獲取實時數據，將監測數據與歷史數據進行比較分析，判斷當前狀態是否處于異常狀態。如果當前狀態是異常狀態，則可采用應急響應策略對異常狀態進行響應；如果當前狀態不是異常狀態，則可采用常規應急響應策略。需要注意的是，在對不同類型需求進行分解時需要考慮應急措施和非應急措施之間的關系。

用戶需求分析與個性化服務

在交通運輸突發事件背景下，基于大數據分析理論和方法，提出了交通運輸應急管理措施實時監測與調度系統，為交通運輸突發事件的預防和應急管理提供了支撐，在疫情防控期間發揮了重要作用。然而，在新冠肺炎疫情防控期間，如何滿足人們個性化的出行需求成為一個重要的問題。因此，在進行交通運輸應急管理措施的實時監測與調度系統設計時，必須考慮到用戶的個性化需求問題。

交通運輸行業在我國國民經濟中占有重要地位，其運營狀況直接影響著社會經濟的穩定和發展。面對交通運輸突發事件的發生，及時準確地采取應對措施，對保障人民群眾生命財產安全、維護社會穩定具有重要意義。然而，傳統的交通運輸突發事件監測與預警系統主要是以人工方式進行信息采集和處理，不能滿足交通運輸突發事件的快速響應需求，無法有效應對大規模交通運輸突發事件。本文結合大數據分析理論，從交通運輸突發事件及其特征、基于大數據分析的交通運輸應急管理措施、系統架構、技術路線、功能模塊等方面出發，構建了基于大數據分析的交通運輸應急管理措施實時監測與調度系統。同時，該理論的提出也為我國交通運輸行業應急管理體系建設提供一定的參考價值。