大數據在應急資源調度中的應用

大數據技術的融合，為應急資源調配開拓了新路徑與方法。通過匯集、融合及解析龐大數據集，可即時了解應急資源的分布、利用率及需求變化，為決策層提供科學支撐。此外，大數據的智能分析特性，能助力預判突發事件走向，預先布局應急資源，進而顯著提升應急反應速度和處理效能。因此，研究分析大數據在應急資源調配中的運用，對增強應急管理效能、確保民眾生命財產安全至關重要。

1大數據基礎技術

1.1 數據采集技術

傳感器技術廣泛應用于多領域，環境傳感器內置多樣感應組件，如熱敏元件、氣體探測器等，能根據溫濕度、有害氣體濃度等物化特性變動，產生電信號并轉換為數字信息實時傳送，為救援現場環境評估提供精確量化依據。地理傳感器采用衛星導航、基站定位結合差分技術，實現厘米級精準定位資源點與事故點，結合GIS系統，為資源調配路徑設計提供精確的地理數據支持。物資傳感器依據壓力、光電感應原理，布置于倉庫貨架、儲物容器，實時監控物資重量、體積等物理參數，通過換算得出庫存數據，庫存量接近預設界限時，自動發出補貨警報[1]

1.2 數據存儲技術

分布式存儲系統（HDFS）基于主從架構設計，主節點負責維護文件系統的命名空間、數據塊映射等核心元數據，而從節點則負責實際的數據存儲任務。該系統以數據塊為存儲單元，將大規模應急數據分割后存儲在集群內的多個從節點上。通過實施數據冗余備份策略，存儲多份副本以確保在部分節點發生故障時數據不會丟失。隨著數據量的不斷增加，系統能夠方便地橫向擴展節點以提升存儲能力。此外，非關系型數據庫（如MongoDB）采用文檔存儲方式，將應用數據以類似JSON格式的文檔形式進行存儲。每個文檔可以靈活地嵌套不同結構的字段，如災情報告中的文本敘述、多媒體附件，以及群眾求助信息中的個人身份、需求細節、地理位置等復雜數據結構。無需預先定義嚴格的表結構，即可實現高效存儲。同時，利用索引技術，可以針對關鍵字段（例如地理位置、時間戳）快速檢索相應的文檔數據。

1.3 數據傳輸技術

高速光纖傳輸技術憑借其高帶寬和低損耗的優勢，在應急指揮中心與救援前線之間建立了光纖通信鏈路。通過波分復用技術，單根光纖能同時傳輸多路不同波長的光信號，承擔起高清視頻流、大規模物資調配指令等大數據量的傳輸重任。配合光放大器，有效補償信號在傳輸過程中的衰減，確保在千米級距離上也能實現穩定、低延遲的傳輸。而無線傳輸技術（如5G），利用大規模MIMO天線技術，在基站與移動救援裝備、臨時監測點之間構建起多天線并行傳輸通道。借助高頻段頻譜資源，實現Gbps級的峰值傳輸速率，滿足現場高清圖像、實時監測數據的即時回傳需求。

2大數據在應急資源調度中具體應用分析

2.1精準需求預測

應急管理體系的首要環節在于精確預測災害或突發事件引發的資源核心需求。以往傳統的預測方法因樣本覆蓋范圍有限、數據更新緩慢等缺陷，難以適應快速變化的需求。大數據技術憑借其強大的數據整合與分析能力破解了這一難題[2]

（1）多源異構數據的融合是基礎。全面收集氣象衛星圖像、GIS（地理信息系統）數據、人口密度熱圖、歷史災害數據庫等巨量信息，輸入深度神經網絡算法，以構建災害風險評估模型。以地震為例，通過GPS（全球定位系統）和地殼運動監測數據實時監測板塊活動狀態，結合當地建筑物的抗震等級、人口年齡構成等信息，利用深度學習模型精確估算不同地震烈度下醫療救援資源（例如擔架、急救藥品的具體數量）及臨時避難所的需求量和地理位置分布。

（2）運用網絡爬蟲技術實時監控社交媒體熱點話題、搜索引擎高頻搜索詞匯，利用NLP（自然語言處理）技術分析文本情感趨向、地區關注熱度，將公眾的即時需求轉化為具體的資源需求熱力圖。

2.2智能資源調配

突發事件驟然發生，迅速且合理的資源調度是化險為夷的關鍵舉措。大數據即可構建智能化的調度體系。利用物聯網RFID（射頻識別）技術，為每類應急物資貼上電子標識，從大型儲備庫到運輸工具，再到最終分發點，全程通過傳感器實時傳輸物資編號、位置信息、庫存狀態等核心數據，構建動態實時的資源管理中樞。同時，整合交通智能管理系統的實時交通信息，涵蓋車流密度、道路暢通情況、事故頻發路段等，結合蟻群優化、遺傳算法等智能算法，開辟資源運輸的“快速通道”。以化工園區火災為例，系統根據現場消防車搭載的傳感器反饋的位置、周邊道路受煙霧影響的可視通行情況，以及消防物資儲備庫的存量信息，瞬間計算出多批次滅火劑、防護用具的最佳配送路徑，并依據火勢擴展模型預估后續物資調度方案。此外，借助大數據挖掘各地應急產業的生產能力數據、供應鏈物流節點資訊，實現跨區域的資源統籌調度，達到資源在時間和空間上的最優配置。

2.3 實時監控調度

應急響應過程中局勢瞬息多變，實時掌握資源動態與現場情況是科學調度的核心要素。大數據驅動的監控調度系統擁有全方位、持續不斷的感知能力。天空上，無人機集群裝備高清光學相機、紅外熱像儀、激光雷達等多種傳感器，與地面布設的溫濕度、有害氣體、振動傳感器組成的物聯網感知網絡相配合，對災害核心區域及影響范圍進行立體式監測，瞬間將受困人員位置、建筑損毀狀況、火勢熱輻射區域等高清圖像與精確數據傳回指揮中心。以森林火災為實例，熱成像技術實時追蹤火勢蔓延方向與強度，為滅火隊員和消防直升機精確投放阻燃材料、開辟防火隔離帶提供精確導航。同時，結合現場救援人員的心率、血氧飽和度、行動軌跡等數據，大數據分析潛在危險區域，動態調整人員配置，避免無效作業和二次傷害[3]

2.4優化決策輔助

應急環境錯綜復雜，充滿未知變數，決策的科學性和預見性直接關乎救援行動的成敗。大數據技術為決策者提供了高效的“智慧顧問”。利用高性能計算集群，構建復雜的系統模擬模型，輸入災害種類、強度預估、資源庫存列表、人口流動趨勢等龐大參數集，模擬不同決策路徑下救援行動的全過程情況及效果評估。以應對超強臺風為例，將臺風軌跡預測模型、海岸堤防抗力等級、各避風港容納能力、周邊民眾疏散路徑規劃等要素融人模擬框架，預演多種情境下的人員傷亡、財產損失、救援耗費的量化后果，優選出最佳決策方案。同時，大數據憑借分布式存儲和并行處理能力，深挖海量歷史應急案例庫，運用案例推理（CBR）技術，提煉相似情境下資源調配的關鍵步驟、成功經驗和失敗原因，結合當前災情的具體特點進行靈活調整和優化。

2.5 動態風險評估

在應急管理過程中，實時且準確的風險態勢感知至關重要。傳統風險評估方式因受數據更新遲緩、分析視角單一等限制，表現出靜態性和滯后性，難以應對災害風險的快速變化。大數據技術以其強大的數據整合與深度分析能力，正在重塑風險評估框架。

（1）建立全面的數據采集體系，實現與環境監測站實時數據、地質部門信息的無縫連接，并融入衛星遙感監測的植被覆蓋、地表溫度的異常數據以及氣象參數，將這些多源異構數據匯聚至大數據平臺。利用機器學習的聚類技術和深度學習的神經網絡，以泥石流風險評估為例，實時分析山體植被覆蓋變化。通過無人機搭載設備對比植被變化，結合地面傳感器提供的降水、土壤濕度及地形坡度數據，運用模型實時運算，精確劃分風險等級，為防護工程的前置規劃和撤離設備的精準部署提供科學

依據。

（2）啟用大數據關聯分析引擎，深入挖掘不同風險因素間的潛在聯系。針對工業區，整合化工企業內部數據，與外部風向監測、人口分布熱力圖、交通流量變化等信息相關聯，運用關聯規則算法揭示有毒氣體泄漏風險與周圍環境的量化關系。一旦風險指標異常，系統根據預設關聯模型，預先規劃疏散路徑，借助智能交通系統引導居民疏散，并調配應急資源至關鍵位置，確保在風險突增時迅速響應，最大限度減少損失。

3大數據技術在應急資源調度中的應用安全與保障措施

3.1 數據安全保障

在應急資源調度領域，大數據的深人應用促使海量、多樣化的數據持續匯集，包括物資庫存詳情、交通運輸狀況及人員分布信息等。這些數據既是優化調度策略的重要依據，也伴隨著諸多潛在風險[4]。從外部環境審視，網絡黑客攻擊技巧日趨復雜，惡意軟件不斷升級變換，時刻窺伺應急數據資源，意圖非法獲取關鍵信息；從內部環境來看，人為誤操作、權限管控不當等問題同樣可能引發數據外泄、被篡改的風險。

鑒于此，構建全方位的數據安全防護框架迫在眉睫。

（1）采用先進加密算法對數據進行全鏈條加密。無論數據是靜態存儲于數據庫，還是動態傳輸于網絡線路，均以加密形態存在，確保數據即便被竊取，在無相應解密密鑰的情況下也難以解密還原。（2）嚴格執行訪問控制機制，基于角色的訪問控制（RBAC）模型，根據人員職責精確劃分數據訪問權限。（3）定期實施數據備份策略。運用異地冗余備份手段，將核心應急數據備份至多個地理位置相距較遠的數據中心，以防本地災害如火災、地震等導致數據永久丟失，全面保障應急數據資產的安全。

3.2系統穩定性保障

應急資源調度系統作為大數據運行的載體與資源高效配置的核心平臺，其穩定性對于應急響應的成敗至關重要。在緊急情境下，系統需瞬時承受極高的數據請求并發量[5]。為確保系統的穩健運行，需采取以下保障措施。

（1）在架構設計層面，采用分布式微服務架構模式，將復雜的應急資源調度任務細分為眾多微小的服務單元，即便某個服務單元出現故障，也不會影響整個系統的運行，其余服務單元仍能維持基本的調度功能。

（2）構建實時監控與預警體系，利用智能運維工具對系統的CPU利用率、內存消耗、網絡帶寬等關鍵性能指標進行持續高頻監測，并設定預警閥值。一旦指標接近或超過閾值，系統將立即觸發警報，通知運維團隊提前干預處理。

（3）通過自動彈性伸縮技術，根據系統負載情況動態調整服務器資源，及時擴容以應對流量峰值，確保系統能夠平穩度過應急處置的關鍵時期，為應急資源的精準、快速調度提供堅實保障。

4結語

大數據技術在應急資源調度領域的實踐探索，既為應急管理開拓了新途徑與新策略，也為加速應急響應及提升處置效能提供了堅實支撐。利用大數據技術的深度挖掘與智能解析能力，可更精準地把握應急資源現狀及需求，為決策者提供科學、詳盡的決策基礎。

參考文獻：

[1］馬文璇，溫馨，徐劍.基于大數據的事故災難應急物流信息資源整合內在機理與實踐路徑探析[J].情報科學，2024，42（3）：183-190.

［2］趙雨.大數據時代城市應急治理體系優化研究[J].科學咨詢（科技·管理），2024（2）：1-4.

[3］國宇晨，張迎峰，吳仲維.從應急管理數據資源特征看應急管理大數據治理[J].中國應急管理，2023（12）：58-61.

［4］周揚，韓崔燕，田楠，等.基于多源時空大數據的市政管線安全管控關鍵技術研究[J].工業建筑，2023，53（增刊2）：62-66.

[5］楊雅雯.大數據背景下城市群聯合應急機制的研究[J].山西能源學院學報，2023，36（3）：67-69.