突发事件分类分级的系统研究

突发事件分类分级的系统研究

火灾危险等级评价技术近年来，各种突发事件频发，给社会带来了痛苦的悲剧。每当悲剧发生时，我们都会考虑，但悲剧仍在继续发生。这说明对突发事件的防范意识淡薄，预警不力，缺乏快速有效应急管理系统，即不能正确识别灾情的类别和级别，导致处置方案的选择出现偏差，资源配置不当，从而延误救援时机。所以突发事件的分类分级是建立应急管理系统的核心技术和基础工作之一，国内外有关部门和学者从不同角度对突发事件的分类分级展开过研究，主要研究成果简要综述如下：(1）美国联邦应急计划关于美国紧急事件中灾难评估及分级研究（赵红，2004）自“911”恐怖袭击事件发生以来,美国核管理委员会（NRC）提出一种新的“威胁预警系统”，这种系统是在国土安全咨询系统（HASA）的基础之上提出的。它将事故分为五个等级，分别以五种颜色编码。这五个等级是：绿色（低风险状态———正常/常规级别）；蓝色（警戒状态———提高关注）；黄色（较高风险状态———常规威胁）；橙色（高风险状态———迫近威胁）和红色（严重状态———定域威胁）。如图1所示：(2）国外关于火灾预案建立中的危险等级评价技术的研究（钟茂华，2000）(1)火灾危险评价的指数法危险指数评价方法为美国DOW化学公司所首创。20世纪80年代后期，各国学者对森林火灾的危险性评价进行了大量的研究，充分考虑风速、湿度、气温等气象因子，提出了多种危险评价方法，如加拿大的FWI(FireWeatherIndex)林火灾评价指数法，法国的数值评价方法，意大利的IREPIT，葡萄牙的Nesterov指数法等。(2)火灾危险评价的动态分级方法国际上最早提出动态分类的方法始于岩石稳定性分类，这种方法是基于聚类分析原理进行的分类方法，近年来一些学者把这种方法引入到火灾危险评价中来。我们知道在某些情况下，分级的对象应该涵盖火灾危险源的所有情况，其包含的元素数目极大，要研究总体的元素不可能也不现实，而聚类分析可以根据抽样的部分去建立分级的标准，其基本思想是首先对原始样本进行初始分级，计算每类样本的重心，并将计算的重心作为初始分级的标准；计算每一样品到各类重心的距离，并按最近距离原则，将该样品划入最近的一个类别中。另外，随着火灾危险源样本的扩充，还可以对分级的标准进行不断地修改和完善。(3）国内关于突发事件分类分级的研究国内关于突发事件分类分级的研究主要是定性描述，更多是基于经验的总结性阐述，吴宗之，刘茂（2003）对重大事故应急预案分级、分类体系及其基本内容进行了总结和分析。吕欣驰（2003）对城市火灾等级划分和救援力量预案编制进行了分析和介绍。综上所述，传统的分类分级存在三种情况：一是大多数根据灾害事后的影响和严重程度来划分，属于事后评估；二是传统突发事件分级的方法主要是以主观经验打分为基础进行的，评价的级别标准和级别数也是一成不变的，故亦称静态法；三是有些学者采用了动态的分级方法，但是这种动态只是管理上的动态性，即分类分级会随着突发事件样本的扩充而不断地调整和完善，但是没有考虑突发事件发生发展过程中，其分类分级会随着时间变化而转移。本文从系统的角度提出了一套突发事件动态分类分级的研究思路和方法，强调事前分类分级，把突发事件的分类分级与处置紧急程度，资源保障度紧密联系起来，尤其突出了时间因素对分类分级的影响。分类分类的基本概念和研究框架1、构建预案分类体系通过系统分析突发事件的起因、性质、影响和危害程度等特征，建立起处置资源及处置预案和突发事件特征的关系，从而构建科学的分类分级体系，为预案及预案库的建立打下基础，并指导突发事件应急管理的决策者快速准确地选择预案。其基本思想就是以突发事件处置机理和处置流程为基础，提取事件分类分级的评价因素，以时间为基础变量，运用定性和定量相结合的方法寻找这些因素与事件分类分级结果之间的关系，反映出随着时间的变化，资源保障程度的变化，突发事件的状态———分类分级也在不断变化和转移。2、tk阶段的分类分级(1）动态性本文强调的动态分类分级不仅包括文献综述中提到的管理上的动态性，即分类分级不是一次完成的，而是随着突发事件样本的扩充而不断地修改、调整和完善。更重要的是考虑了某一突发事件本身发生，发展的动态性，从两个角度分析：一是随着时间的变化，突发事件的态势会改变，即突发事件的级别会改变；二是在处置预案的实施过程中，资源供给和需求也在发生变化，从而影响突发事件级别的改变，进一步考虑，我们发现资源的供应量和需求量也是随时间变化的，所以突发事件类别级别的划分是时间的复合函数。记突发事件的类别或级别为L；时间为t，资源的供应量为s(t)；资源的需求量为d(t)；资源保障度为r(t)；则有以下公式：进一步的考虑，如果我们按时间的变化对突发事件的发生、发展进行阶段划分，即分为t1,t2，…tk-1,tk，…tn阶段，那么动态变化还体现在tk-1阶段的状态———类别或级别，应该是tk阶段分类分级的约束因素之一，用公式表示如下：Ltk=f(tk,r(tk）,Ltk-1)(2）系统性系统性是指对于突发事件的分类分级而言，往往受多个因素的影响，属于多指标评价的问题。所以分类分级的结果不仅仅取决于单个因素变化的程度，还要取决于每个因素的变化对整体类别或级别的影响情况。我们可以结合以下公式和图示进行解释：L=F(x1,x2,x3，…，xn)记突发事件类别或级别为L,x1,x2,x3，…，xn是影响类别或级别的各个因素，例如：x1：与影响范围相关的运行参数x2：与危害程度相关的运行参数x3：与技术和资源保障相关的运行参数x4：与时间相关的运行参数Δx1的值大，即因素x1对F的影响大，但是ΔF不一定就大，还要考虑系统其他因素对F的综合影响，即要看ΔF的大小，如果ΔF小，级别可以定的低一些，如果ΔF大，级别就要相应提高。例如，某一突发事件的“影响范围很大、危害程度很高”，它的级别是否就一定高？本研究认为，还应该与相应的技术和资源保障程度等因素结合起来，如果保障度高，那么它的级别就应该相应定低一些。另外，各因素在分类分级中的重要性并不是等同的，需要进行排序或加权等处理。(3）时效性由于突发事件本身的特性，要求对突发事件的处置必须快速及时，因此对突发事件的分类分级必须强调其时效性，即分类分级的结果应该简洁明了，具有可操作性。同时突发事件分类分级的时效性也是基于其动态性的，正是因为突发事件的状态会随着时间变化，这就决定了分类分级的结果必须具有时效性，能够与突发事件的实际发展状态相匹配，使分类分级对突发事件的应急管理决策起到现实的指导意义。(4）事前性传统的分类分级多是为了追究责任而进行的事后评估，即根据事情发生后的影响程度进行分级，与当时处置资源的保障情况脱离。本文认为，突发事件分类分级的目的是为及时快速的选择处置预案，这就要求突发事情一旦发生，应急管理者能够根据分类分级的指标快速对突发事件进行识别，这些分类分级的指标因素不仅考虑了事件发生时的特点，还充分考虑了处置突发事件的紧急程度以及当时资源保障程度，属于事前分类分级。事前分类分级不仅是选择预案的依据，同时也是建立预案库的基础，只有预先对突发事件的类别和级别识别清楚了，才能建立有针对性和可操作性的预案。3、突发事件分类研究是基础结合图2，本文认为在对突发事件分类分级的研究要特别注意以下问题：(1）突发事件的分类分级研究要借鉴、分析实际的历史资料和经验，以此为基础寻找突发事件发生、发展的规律。(2）从研究特定背景的突发事件运行机理以及应对突发事件的处置机理和流程入手，以保证分类分级的科学性和有效性。(3）采用统计方法分析突发事件的特征、原因、影响程度、影响范围以及处置方法等内在规律，寻找影响分类分级的因素及其对分类分级的影响程度。(4）为确保分级分类工作的准确性和可操作性，须建立分类分级的指标体系和评价函数。方法和模型的构建1、应急事件分类体系的建立(1）发生类型及发生地点影响突发事件类别的因素众多，一般要结合突发事件具体的背景进行确定，但是通常最主要的影响因素应包括突发事件发生的表现特征、发生地点、发生起因、动用资源类型等方面。传统的分类方法一般只考虑突发事件发生的表现特征、发生地点、发生起因等变量，本文特别加入了资源类型这一变量，这是因为不同类型的突发事件需要的资源类型也不同，有些突发事件用一些常规性装备就可以应对，而有些突发事件除了需要常规性资源还必须要求使用特殊装备才可以应对，考虑资源类型主要是将突发事件分类与相应的处置方案联系起来。(2）聚类分析方法根据变量其变化情况的不同，可分为定量变量和定性变量，并且某些定性变量在一些问题中起决定性的作用。由于要采用聚类的方法进行分类，故需要结合实际背景对定性变量及其数据，按照一定合理的原则，进行向定量方面的转化，即根据样本资料和数据对上述变量要素进行赋值。以此作为分类的基础数据，再根据变量要素的赋值标准对样本进行数据描述和整理。(3）基于聚类分析的突发事件类别评价在现实社会中突发事件不断发生，纷繁复杂，传统的分类一般是按照某一个因素进行划分。例如，火灾类的突发事件按发生地点分为：居民楼火灾、公共场所火灾、工厂火灾、交通工具火灾等；按照可燃物类型分为：固体物质火灾、液体物质火灾、气体物质火灾等。这种分类方法一般是基于经验概括，而且只是基于一个分类因素进行一个纬度的分类。本文将聚类分析的方法引入到突发事件类别评价中来，可以实现对突发事件进行基于多个分类因素的综合、动态的分类。聚类分析与传统分类法的最大区别是它揭示了多个分类判据与分类档次、分类标准之间的内在规律。尤其是对于复杂的情况，凭主观经验很难把类别划分清楚的时候，聚类分析可以根据样本或数据之间具有的相似性进行自动分类。对于突发事件整个聚类分析的过程可以借助SPSS统计分析软件来实现。聚类分析的基本思想是在缺乏先验知识的条件下将样本集z={z1，…，zn}中的样本依照某一相似度准则分到模式类c1，…，cn中去。将zn分到模式类ck中的要求是zn与ck之间的相似度要明显大于zn与其它模式类之间的相似度。聚类的关键在于计算类与类之间的距离，我们选用离差平方和法（Word′sMethod）。聚类分析的结果往往以树状图来表示，下图是离差平方和法的树状聚类图示：2、应急评估体系的建立在分类的基础上，研究确定相应灾害类型下分级的相关要素和影响参数，设定相应的要素模块，在此基础上判断事件的大小或等级。(1）突发事件发生时间要素影响突发事件分级的要素复杂众多，我们从主客观两个方面考虑，归纳了八个纬度的影响要素。客观要素包括以下四个维度：(1)影响范围，包括地域因素，危害覆盖面积等等。(2)危害/损失程度，例如人员伤亡，经济损失等等。(3)扩散要素，主要包括天气或气候状况，传输渠道等等。(4)时间要素，一是指发生时刻的特性，例如是白天还是夜晚，是工作日还是节假日等；二是指突发事件可能持续的时间。主观要素包括以下四个维度：(1)认知程度，依赖于现有的科学知识水平下，对这种突发事件发生机理，以及处置机理的研究情况。(2)社会影响程度，考虑不同级别的突发事件对社会经济发展和人们生活造成的影响也会不同。(3)公众心理承受度，如果公众对该类突发事件心理承受度低，那么这类突发事件容易造成社会恐慌，所定的级别应该响应提高。(4)资源保障度，指在现有的人员、设备和其他社会救援协助力量的情况下，能够在一定时间t内应对突发事件的保障度r(t)。如果保障度高，那么救援成功的可能性就大，在一定程度上也会影响其级别。(2）测试机测试样本应该结合特定背景具有代表性，将总样本随机分为两组，一组为训练样本集，另一组为测试样本集。训练样本集的数据用于构造预测模型，而测试样本的数据用于验证预测模型的有效程度。(3）行预处理类变量在上述八维影响要素的基础上，根据突发事件特定的背景选取分级变量，并对原始数据进行预处理，客观变量可以根据实际背景中计量标准进行赋值，主观变量可以根据历史经验、现实判断以及预期采用专家评分的方法进行赋值。要尽量保证数据具有同一的方向性和实际含义，同时还要注意有些影响变量本身就是时间函数，所以建立这些变量与时间t的关系。(4）基本概念因子以训练样本集为研究对象，对众多的分级变量和数据进行因子分析，目的就是尽量以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数的几个因子。因子分析是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个基础变量来表示基本的数据结构。这些基础变量能够反映原来观测变量所代表的主要信息，并解释这些观测变量之间的相互依存关系，这些基础变量即我们称的因子。对于突发事件的分级，因子分析不是必要步骤，可以根据实际情况而定，如果分级变量不多，可以省略因子分析。(5）判别函数的确定判别分析（DiscriminantAnalysis，简标为DA）是一种进行判别和分组（分级）的技术手段，它可以基于一定数量案例，根据一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息，确定组别（级别）与其他多元变量之间的数量关系，建立多个判别函数。其目的是将判别函数用于观测值的分级，即将新例观测值代入多个判别函数中，哪一个判别函数值最大，就判为哪一级别。把由第4步得到的n个主成分因子作为判别分析的基础数据变量，建立判别函数，定义一个结果变量：级别，初始先分为m个级。可以根据后面测试的结果进行不断调整和完善，从而建立起科学、合理的级别数。如果用y表示判别函数值，x表示因子变量，n=1,2…表示因子变量数，m=1,2…表示级别数，t表示时间，特别强调时间的影响是因为随着时间变化，突发事件也在动态变化，t和级别之间是一种复合函数的关系，可以为突发事件多阶段状态转