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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈彬 高峰
[目的/意义]新时期，突发事件应急决策快速响应的情报支持成为应急管理研究的重要内容。基于战争游戏思维的突发事件应急管理情报分析应用研究是以突发事件应急管理情报分析为核心、以战争游戏为实施方法而展开的一项针对突发事件应急决策快速响应的讨论。[方法/过程]首先，对突发事件应急管理情报分析相关研究进行文献回顾，并对MPRR模型及战争游戏进行理论概述；其次，在对突发事件应急管理痛点梳理的基础上，分析了战争游戏融入突发事件应急管理的适用性，同时构建了MPRR模型与战争游戏融合的情报分析框架，并展开相应的解析；最后，为验证该框架的可执行性，以城市洪涝灾害为例，从准备规划、实施模拟及总结评估三个阶段论证了城市洪涝灾害应急管理情报分析战争游戏实施的全过程。[结果/结论]研究认为，战争游戏在一定程度上丰富了突发事件应急决策快速响应的情报方法与理论，同时也为突发事件应急管理的临场处置与应急部署提供了积极的实践价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 杨舒馨 戴靓靓 刘高峰
针对突发事件爆发具有不确定性,复杂性等特点,文章在传统突发事件分级的基础上提出一种基于数据场K-means聚类的洪涝灾害分级方法。首先,将数据场与K-means算法结合,先由势函数确定聚类个数与聚类中心,再利用传统统计学方法K-means聚类法得到最终分级结果。实证表明,该方法克服了传统洪涝灾害突发事件分级的主观性和随意性。
[期刊] 现代城市研究
[作者]
秦波 田卉
洪涝灾害一直是城市所面对的重大威胁。由于气候变化和高速城市化等原因,我国城市尤其需要重视洪涝灾害的应对。大量案例和理论证明:面对洪涝灾害,仅仅依靠工程设施等技术手段是不够的,必须加强应急管理体系的建设。透过公共管理的视角,本文以危机管理的PPRR模型为框架,探讨洪涝灾害的预防、准备、应对以及恢复四个阶段所应采取的对策,由此构建一个科学、完整、严密的应急管理体系,并推动城市综合应急管理体系的建设。
[期刊] 情报学报
[作者]
徐绪堪 蒋勋 苏新宁
目前我国正处在经济转型升级关键时期,各类突发事件频发,提高突发事件快速应急响应的效率成为亟待解决的问题,针对多源异构的各类突发事件信息泛滥、组织缺乏针对性、信息流动不畅、利用程度低下等现状,从情报视角探讨突发事件快速响应中应急情报系统的分析和应用过程,明确应急情报分析特征,以大数据为基、应急决策为标、以资源和问题为双驱动、以情报分析方法为力,将应急情报分析过程分解为事前预警、事中响应和事后总结三个阶段,结合应急事件处理的经验知识,构建形式-特征-决策三级应急情报融合框架,对突发事件多源信息进行多层次深度分
关键词：
突发事件 驱动 应急情报分析 快速响应
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭春侠 徐青梅 储节旺
[目的/意义]我国应急管理部的组建预示着国内应急管理人才培养和能力建设进入新时代。探讨大数据时代突发事件应急管理情报分析人才培养旨在促进中国突发事件应对能力建设。[方法/过程]通过文献调研和网络调查,分析国内当前应急管理情报分析人才培养存在的问题与不足,提出相应建议。[结果/结论]发现随着大数据时代来临,国内突发事件应急管理与情报分析工作与人才需求日益旺盛、要求不断提高,国家应出台应急管理情报人才相关的法律,建立和健全相应的制度,制定统一的培养标准,规范课程体系,加强师资与专业方向建设,增加交流与合作的协作培养模式,进行培养效果评估等,以培养出一批应对突发事件的情报分析专业人才队伍,从而提升应急管理效率和水平。
[期刊] 经济问题
[作者]
鲁伟 江耘 刘春年 王翀
使用EA框架,结合洪涝灾害应急的特点提出了其研究框架,对洪涝灾害应急信息系统的业务架构层、应用架构层、数据架构层和技术架构层进行详细规划,并构建了鄱阳湖生态经济区实例模型,以期最大限度地实现洪灾应急信息的共享,提高抗洪救灾水平,减少灾害损失。
关键词：
企业架构 洪灾应急 信息系统
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
程先富 戴梦琴 郝丹丹 吴庆双
洪涝灾害是制约区域粮食安全和社会可持续发展的主要因子之一。在风险识别的基础上,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面选取评价指标,建立评价指标体系。运用层次分析法确定指标权重,通过情景分析技术从降水、土地利用、人口、GDP等方面构建复合情景;应用GIS空间分析技术构建洪涝灾害风险评价模型,对巢湖流域洪涝灾害风险进行评价。研究结果表明:2020年巢湖流域洪涝灾害危险性由东南部向西北部减小;合肥市区的洪涝灾害易损性最大,和县的易损性最小。巢湖流域东南部洪涝灾害风险最大,西南部的大别山区风险较小,随着重现期的增大,流域的洪涝灾害风险也逐渐增大。模拟灾害发生的情景,并分析不同情景下的洪涝灾害风险,更能体现...
关键词：
情景分析 洪涝灾害 风险评价 巢湖流域
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高影繁 李颖 孟令恩
对突发事件进行快速有效的识别和分析处理，对信息需求者得出合理的应对策略是非常有价值的。文章以主题图为工具，充分利用主题图灵活的知识组织和信息导航优势，将复杂事件按照不同的视角进行主题和主题关联抽取，降低了知识结构的构建难度；同时，利用主题图合并技术，合并不同主题图中的相同或相似主题、主题关联，从而使得复杂事件整体知识结构的还原成为可能。基于主题图的信息组织方法为突发事件应急中的信息分析提供了新的思路，也是文章的新颖性所在。
关键词：
突发事件 应急管理 主题图 事件分解
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
龚艳冰 向林 刘高峰
快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础,而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系,分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和应急能力4个方面选取了13项损失评估输入指标,提出基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测方法,并应用于重庆市洪灾受灾人数、农作物受灾面积和直接经济损失的预测。实例表明,高斯过程回归方法对上文提到的3种损失情况预测结果的残差平方和分别为0.99、0.1、12.67,拟合精度分别达到99.85%、99.97%、96.1%,相较于多层感知器神经网络和支持向量机等方法更具优越性。
关键词：
洪涝灾害 损失预测 高斯过程回归
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郄子君 白娜
当前城市化进程中自然灾害事件的复杂性、耦合性日益加剧，亟待优化协同高效的风险治理模式。为此，本文以河南郑州“7.20”特大暴雨灾害为例，从制度和实践两个层面，构建其基于应急预案的组织间计划协作网络和两个不同时间阶段下的响应协作网络，并对三种网络特征进行对比分析。结果表明，根据应急预案和实际应急系统分别构建的协作网络结构存在较大差异，主要原因一方面源于应急预案本身存在不足，另一方面则是实际响应出现失灵；此外，实际响应协作网络在政府危机学习作用下呈现自动演进优化特征，趋于核心组织统一指挥、组织间紧密联系、协调分工的应急网络结构。建议应急管理体制改革加强应急预案动态调整并建立政府危机学习长效机制。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
傅小华 季建华 何冰
引入情景分析方法,以美加大停电案例为依托分析电力突发事件情景演变过程。对某电力公司应急人员进行问卷调查,总结电力突发事件发展过程影响因素,并分析影响因素相互关联关系。构建典型情景,分析影响因素具体作用,总结电力突发事件应急管理规律和重点关注方向,并为一般突发事件提供借鉴。
[期刊] 资源科学
[作者]
胡俊锋 杨月巧 杨佩国
随着经济社会的发展,减灾能力在灾害系统中的作用与日俱增,不同的减灾能力对自然灾害灾情的影响可能很大。本文在前人研究成果基础上,认为在灾害系统结构和功能体系中应加入减灾能力要素,并提出灾害系统应由致灾因子、孕灾环境、承灾体和减灾能力复合构成。区域灾害系统功能体系由致灾因子风险性、孕灾环境稳定性、承灾体脆弱性和减灾能力抵御性复合构成,形成了文章提出的考虑减灾能力的洪涝灾害综合风险理论。该理论认为假定在孕灾环境相对稳定情况下,洪涝灾害综合风险与一定强度洪涝灾害发生的概率和一定强度洪涝灾害造成的损失呈正相关,与灾害发生区域减灾能力的抵御性呈负相关,给出了洪涝灾害综合风险指数模型,并给出了致灾因子概率指...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙淼 陈涛涛 于洋 王子凰 迟道才
为了减轻洪涝灾害对人类的伤害,将极限学习机(extreme learning machine,ELM)引用到洪涝灾害预测中,利用凌河流域1960~2010年44个观测站(其中大凌河流域33站、小凌河流域11站)的降水资料,对凌河流域洪涝灾害进行预测,并将其与传统神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:基于极限学习机预测模型的年均降水量预测值,大凌河流域的均方误差(MSE)为0.003,决定系数(R2)为0.927;小凌河流域的均方误差(MSE)为0.0037,决定系数(R2)为0.8481,均满足误差精度要求,其结果均优于BP神经网络预测模型的均方误差值和决定性系数。说明极限学习机预测模型用于...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐绪堪 钟宇翀 魏建香 吴恺 苏新宁
文章从情报学角度探讨目前突发事件应急决策中的问题,在大数据环境下,借助各类情报技术,以突发事件情报为主线,以突发事件情报分析为中心,透析突发事件中情报分析的定位和组成要素,从组织机构、业务流程和信息流程3个层次系统角度全方位分析突发事件的信息采集、处理、组织和分析过程,构建突发事件情报分析总体框架、业务流程框架和信息流程框架,为突发事件应急决策的快速响应提供信息支撑,最后以药品安全性突发事件为例来应用和验证构建的情报分析框架,为突发事件应急决策提供新的分析视角。
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突发事件 组织机构 应急管理 情报分析
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