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1、一種基于 gis 的應(yīng)急分類管理研究#陳曄,劉盛彬*(南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,南京 210016)510152025303540摘要:近年來(lái),我國(guó)突發(fā)事件頻發(fā),如 sars 事件以及多起嚴(yán)重的地震,都導(dǎo)致了大量的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)方面的損失。由于突發(fā)事件的影響范圍廣泛,受災(zāi)程度嚴(yán)重,需要建立更完善的現(xiàn)代應(yīng)急管理體系。對(duì)相關(guān)對(duì)象進(jìn)行分類是從整體上宏觀地管理和應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的一種有效方法。本文應(yīng)用多屬性決策理論,結(jié)合 gis(geographic information system),構(gòu)建了一個(gè)基于 gis 的應(yīng)急分類管理分析框架,并將其應(yīng)用于南京市高校應(yīng)急管理能力綜分類評(píng)價(jià)研究。關(guān)鍵詞:多
2、屬性分類決策;應(yīng)急管理;地理信息系統(tǒng);粗糙集理論中圖分類號(hào):c273; f406.5a gis-based classification method for emergencymanagementchen ye, liu shenbin(college of economics and management, nanjing university of aeronautics and astronautics,nanjing 210016)abstract: in recent years, china witnessed ever-increasing emergency events s
3、uch as sars andseveral severe earthquakes, which caused serious economic, environmental and societal damages. suchsituation compels the establishment of a more advanced and comprehensive emergency management(em) system in china. it is a useful approach to classify items in em such as organizations e
4、mergencyevent preparation ability to provide an overall picture for effective policy design. in this paper ananalysis framework incorporated multiple criteria classification methods and gis components isproposed as a em system and applied to university em ability evaluation in nanjing.key words: mul
5、tiple criteria classification; emergency management; geographic informationsystem; rough set approach0 引言突發(fā)公共事件是指突然發(fā)生,造成或者可能造成重大人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失、生態(tài)環(huán)境破壞和嚴(yán)重社會(huì)危害,危及公共安全的緊急事件1。而突發(fā)公共事件經(jīng)常以各種形式發(fā)生在世界的不同角落,從美國(guó)卡特里娜颶風(fēng)到印度洋地震引發(fā)的大海嘯,從sars突發(fā)到高致病性禽流感疫情,從2008年初的我國(guó)南方地區(qū)遭遇嚴(yán)重的雪災(zāi)到汶川特大地震,再到印度孟買恐怖襲擊,無(wú)一不是突發(fā)事件的典型例證。應(yīng)急管理(emergency m
6、anagement)是為了降低這些突發(fā)災(zāi)難性事件的危害,基于對(duì)造成突發(fā)事件的原因、突發(fā)事件發(fā)生和發(fā)展過(guò)程以及所產(chǎn)生的負(fù)面影響的科學(xué)分析,集成社會(huì)各方面的資源,對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行有效的應(yīng)對(duì)、控制和處理的理論、方法和技術(shù)體系2。近年來(lái),我國(guó)突發(fā)公共事件頻發(fā)、災(zāi)害種類增多,成因復(fù)雜,影響范圍廣大,受災(zāi)程度深重,因此需要集成更多的資源和技術(shù),建立更加完善的現(xiàn)代應(yīng)急管理體系。我國(guó)每年由公共安全問(wèn)題造成的非正常死亡約20萬(wàn)人,傷殘約200萬(wàn)人,造成的經(jīng)濟(jì)損失約占gdp總量的5%1。隨著近年來(lái)突發(fā)公共事件發(fā)生頻率的加快,尤其是2003年經(jīng)歷過(guò)sars災(zāi)難后,針對(duì)突發(fā)事件應(yīng)急管理的理論和實(shí)踐研究逐漸升,目前已有不
7、少突發(fā)事件應(yīng)急管理方面的研究成基金項(xiàng)目:高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20093218120033)作者簡(jiǎn)介:陳曄,男,教授,主要研究方向:多屬性決策、沖突分析. e-mail: chenye-1-果發(fā)表。應(yīng)急管理中一個(gè)十分重要而有效的應(yīng)對(duì)方法是對(duì)應(yīng)急管理對(duì)象進(jìn)行分類管理3,455055譬如在我國(guó)突發(fā)公共事件可分為四類4:第一類是自然災(zāi)害,類似地震、海嘯、洪水等。第二類是重大的生產(chǎn)事故,像工廠的生產(chǎn)安全事故、煤礦的坍塌、爆炸等。第三類是公共衛(wèi)生突發(fā)事件,像sars、禽流感,都屬于公共衛(wèi)生領(lǐng)域的突發(fā)公共事件。第四類是涉及到重大社會(huì)安全的事件,比如恐怖襲擊。又如國(guó)家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案5將可
8、能發(fā)生和可以預(yù)警的突發(fā)公共事件,依據(jù)突發(fā)公共事件可能造成的危害程度、緊急程度和發(fā)展勢(shì)態(tài),劃分為四級(jí):級(jí)(特別嚴(yán)重)、級(jí)(嚴(yán)重)、級(jí)(較重)和級(jí)(一般),依次用紅色、橙色、黃色和藍(lán)色表示。應(yīng)急管理中的分類可以針對(duì)突發(fā)事件發(fā)生的不同類型和嚴(yán)重程度進(jìn)行級(jí)別上的確認(rèn),為更好的應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的救援工作提供決策支持。本文就是應(yīng)用多屬性分類決策理論方法結(jié)合gis,對(duì)應(yīng)急應(yīng)對(duì)能力進(jìn)行系統(tǒng)分析和具體應(yīng)用。文章后面的大致框架為:第二節(jié)綜述了多屬性決策和多屬性分類;第三節(jié)分析了如何將gis與多屬性分類相結(jié)合以解決應(yīng)急分類管理問(wèn)題。最后一節(jié)是將上述分析方法應(yīng)用于南京市高校校園應(yīng)急綜合分類評(píng)價(jià)研究。1 多屬性決策和多屬性
9、分類綜述1.1多屬性決策分析多屬性決策是指在考慮多個(gè)屬性的情況下,對(duì)多個(gè)備選方案、對(duì)象進(jìn)行建模分析,為人們提6065供有效的決策分析途徑與方法6。它是現(xiàn)代決策科學(xué)的一個(gè)重要組成部分。它的理論和方法在工程、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理和軍事等諸多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。多屬性決策分析過(guò)程就是在對(duì)一個(gè)復(fù)雜決策問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)分析和數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)上,進(jìn)行建模分析,構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)集和備選方案集;在此基礎(chǔ)上,通過(guò)一定的方法,分析決策者對(duì)不同備選方法在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下的客觀表現(xiàn)的偏好并進(jìn)行偏好的集成;最后,根據(jù)決策分析的結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的決策和應(yīng)用。圖一歸納了多屬性決策分析的大體步驟和決策分析輸出結(jié)果。a2a1a|a|a3最優(yōu)方案
10、最差方案決策者評(píng)價(jià)指標(biāo)集c = c1,c2, c|c|備選方案集a = a1, a2, , a|a|評(píng) c1價(jià)目 集 c|c|1備選方案集 數(shù)據(jù)|a|決策模型分類組 1a2; a1; a6組 2a5; a4; a7; a3最優(yōu)方案組最差方案組a2最優(yōu)方案1. 多屬性問(wèn)題結(jié)構(gòu)化2. 收集數(shù)據(jù)圖 1多屬性決策分析步驟與結(jié)果圖73. 決策分析與輸出(1)多屬性問(wèn)題結(jié)構(gòu)化8:對(duì)于一個(gè)特定的決策問(wèn)題,決策者需要從多個(gè)角度(準(zhǔn)則)進(jìn)行分析,確定需采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)(criteria)集合,c=c1,c2, c|c|,其中 c 代表整個(gè)評(píng)70價(jià)目標(biāo)集,|c|是該集合的勢(shì)(cardinality)或基數(shù)(card
11、inal number)。在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)集的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步構(gòu)建備選方案(alternative)集,a=a1, a2, , a|a|,其中 a 代表整個(gè)備選方案集,|a|是該集合的勢(shì)。多目標(biāo)決策領(lǐng)域著名專家 r.l. keeney 教授提出的價(jià)值焦點(diǎn)思考法(value-focused thinking)9提供了一種系統(tǒng)全面的分析多目標(biāo)問(wèn)題的方法,可以幫助決策-2-c2標(biāo)aa2a者有效的確定評(píng)價(jià)目標(biāo)集和備選方案集。7580(2)收集決策數(shù)據(jù):針對(duì)每一個(gè)備選方案,根據(jù)確定的目標(biāo),收集數(shù)據(jù),構(gòu)建決策信息矩陣。該矩陣中的每一列代表一個(gè)不同的備選方案,每一行代表一個(gè)評(píng)價(jià)目標(biāo),行與列相交處的數(shù)據(jù)則表示某方
12、案在某目標(biāo)下的表現(xiàn)得分。(3)決策分析與輸出:在(1)和(2)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建一個(gè)多目標(biāo)決策分析模型,進(jìn)行相關(guān)分析計(jì)算,從而獲得決策結(jié)果。法國(guó)專家 b. roy 教授首先提出了多目標(biāo)決策的基本問(wèn)題(法語(yǔ) problématique)10,將多目標(biāo)決策的基本問(wèn)題歸納為:(1)選最優(yōu):從方案集 a 中選擇一個(gè)最優(yōu)方案;(2)排序:將方案集 a 中所有方案按最優(yōu)至最差排序;(3)分類:將方案分配到預(yù)先定義好的若干組中,如圖 1 所示為有偏好分類,即存在最優(yōu)方案組到最差方案組的偏好關(guān)系。851.2多屬性分類作為多目標(biāo)決策的一個(gè)新的研究方向,多目標(biāo)分類問(wèn)題自 20 世紀(jì) 90 年代起,逐漸得到眾
13、多研究學(xué)者的重視,研究成果不斷涌現(xiàn)。多目標(biāo)分類理論從研究方法上可大致分成兩類11:(1)直接交互式分類方法:側(cè)重將經(jīng)典多目標(biāo)理論拓展應(yīng)用于分類問(wèn)題,通過(guò)直接交互方式獲得決策者的偏好信息,如優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策(outranking)系列方法中的 electre tri 是一9095100105110種應(yīng)用優(yōu)勢(shì)關(guān)系思想進(jìn)行分類的方法;(2)基于案例學(xué)習(xí)的交互式分類方法:這類方法借鑒了統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的思想,在量化決策者偏好時(shí),與第一種直接要求決策者完整的提供偏好信息的方法不同,這類方法僅需要決策者提供具有典型代表性的決策案例。通過(guò)對(duì)案例進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),獲取決策者的有用偏好信息。這類方法對(duì)決策者的信息提取要求
14、較少,決策者更容易接受和提交相關(guān)信息,并且可以和其他數(shù)據(jù)分析學(xué)科相結(jié)合,編程和構(gòu)建決策支持系統(tǒng),從而成為目前多目標(biāo)分類決策理論的研究重點(diǎn)。基于案例學(xué)習(xí)的交互式分類方法又可以大致上分為以下兩種類型12:(1)結(jié)合經(jīng)典多目標(biāo)決策理論方法,應(yīng)用案例學(xué)習(xí)的思路簡(jiǎn)化經(jīng)典決策模型系數(shù)的求解過(guò)程。其代表方法有utadis(utilités additives diseriminnates),這是一種將 uta(utilités additives)方法13應(yīng)用到分類問(wèn)題中,簡(jiǎn)化多屬性效用理論中效用的確定; m.h.dis(multi-goup hierarehiealdiscrimina
15、tion)是一種在 utadis 方法基礎(chǔ)上的進(jìn)一步發(fā)展;又如交互式距離分類方法(case-based distance approach),是將基于傳統(tǒng)距離決策的方法應(yīng)用到解決分類問(wèn)題的理論創(chuàng)新。(2)結(jié)合交叉學(xué)科理論的方法,將其它學(xué)科優(yōu)秀的思想模型有效的應(yīng)用到?jīng)Q策科學(xué)中,解決多目標(biāo)分類問(wèn)題。如基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系粗糙集分類方法 (dominance-based rough setapproach, drsa) 14就是將經(jīng)典粗糙集理論,通過(guò)改造決策偏好的表達(dá),應(yīng)用到多目標(biāo)有偏好分類問(wèn)題上。從解決分類問(wèn)題的特點(diǎn)來(lái)看,主要集中在有偏好分類問(wèn)題的建模和求解,如15系統(tǒng)地分析總結(jié)了有偏好分類問(wèn)題,并在金融
16、、保險(xiǎn)等方面進(jìn)行了實(shí)證應(yīng)用,而對(duì)其他類型的分類決策問(wèn)題涉及較少。12對(duì)多屬性分類問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)的理論拓展,包括模型構(gòu)建、求解方法探索和實(shí)際問(wèn)題的應(yīng)用。圖 2 歸納了7中研究的三類多屬性分類問(wèn)題。(1)有偏好分類(sorting):將 a 中的不同方案分配到預(yù)先設(shè)定好的若干組中,并且組間存在偏好關(guān)系,即從最優(yōu)方案組到最差方案組的排列。如圖 2 所示,s=s1,s2,sm是有偏好組集,s1 優(yōu)于 s2 優(yōu)于優(yōu)于 sm。(2)篩選分類(screening):將 a 中的不同方案進(jìn)行篩選,保留值得進(jìn)一步比較分析的方案,-3-排除明顯低劣的方案。通過(guò)一次或多次的篩選,最終確定出一個(gè)最優(yōu)的方案。圖 2.中
17、 scr(a)115120表示被保留方案組,a-scr(a)表示被排除方案組,a2 為最終選定的最優(yōu)方案。(3)名義分類(nominal classification):將 a 中的不同方案分配到預(yù)先定義好的若干組中,組間并不存在偏好關(guān)系,而是根據(jù)決策者意圖確定的特色類別。如圖 3 所示,n=n1,n2,nm是名義組集。如陳曄等在國(guó)際上首先提出了無(wú)偏好分類決策問(wèn)題11,比較了此類問(wèn)題與模式識(shí)別中類似問(wèn)題的異同,對(duì)目標(biāo)集和備選方案集中可能存在的耦合關(guān)系進(jìn)行了系統(tǒng)建模和求解,并將這一方法運(yùn)用到加拿大安大略省滑鐵盧地區(qū)中長(zhǎng)期水資源規(guī)劃中。較好的方案組有偏好分類(sorting)s較差的方案組s12
18、1被保留方案組s212篩選分類(screening)sga3, a9, a5, .被排除方案組sma8, a10, .備選方案集a = a1, a2, , a|a|scr(a)a2, a1,a3, a16, .特色方案組1a-scr(a)a12, a4, a7, a8, a10.名義分類(nominal classificaiton)選最優(yōu)a2特色方案組mnn1a2, a4, a13, .n2a12, a1, a5, .nga3, a6, a7, .nma8, a15, .圖 2三類多屬性分類問(wèn)題2 基于 gis 的多屬性應(yīng)急分類管理系統(tǒng)1252.1地理信息系統(tǒng)地理信息系統(tǒng)(gis,geogr
19、aphic information system)是一種特定而重要的空間信息系統(tǒng)。gis 是在計(jì)算機(jī)硬、軟件系統(tǒng)支持下,對(duì)整個(gè)或部分地球表層(包括大氣層)空間中的有關(guān)地理分布數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、管理、運(yùn)算、分析、顯示和描述的技術(shù)系統(tǒng)。gis 是一門綜合性學(xué)科,已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在不同的領(lǐng)域。它是跨越地球科學(xué)、信息科學(xué)和空間科學(xué)等的應(yīng)用基礎(chǔ)學(xué)科。gis 技術(shù)包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理、圖形圖像處理、地理信息處理多方面的基礎(chǔ)技130術(shù),在計(jì)算機(jī)軟件和硬件的支持下,運(yùn)用系統(tǒng)工程和信息科學(xué)的理論,科學(xué)管理和綜合分析具有空間內(nèi)涵的地理數(shù)據(jù),為各行業(yè)提供規(guī)劃、管理、研究、決策等方面的解決方案。2.2多屬性分類在應(yīng)急管理中
20、的應(yīng)用圖 2 所示的三類多目標(biāo)分類決策都可以在應(yīng)急管理中有著相應(yīng)的應(yīng)用前景:(1)有偏好分類:可以幫助決策者在事前(預(yù)防預(yù)測(cè)階段)對(duì)我國(guó)各級(jí)單位的綜合應(yīng)急能135力進(jìn)行分組分類評(píng)價(jià),進(jìn)而針對(duì)不同組中各單位應(yīng)對(duì)突發(fā)公共事件的能力不同,制定不同的策略,以提高我國(guó)整體應(yīng)急能力;在事中(應(yīng)對(duì)處理階段),有偏好分類可以幫助決策者對(duì)突發(fā)事件、受影響對(duì)象和程度進(jìn)行分級(jí)分類,以確定要處理事情的輕重緩急。特別是當(dāng)受影響對(duì)象數(shù)量較多時(shí),通過(guò)分類管理,可以幫助決策者迅速的了解整體情況,制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略;在事后(恢復(fù)重建階段),有偏好分類可以幫助決策者在應(yīng)急物資和資金分配中,分-4-.a , a , a16, .a
21、 , a4, a7, .140145清主次,制定重點(diǎn),加快突發(fā)公共事件后的恢復(fù)重建工作。(2)篩選分類:可以幫助決策者選擇最優(yōu)應(yīng)對(duì)策略。突發(fā)公共事件由于發(fā)生的突然,決策者往往難以了解和掌握全部信息,面對(duì)多種備選應(yīng)對(duì)策略,可能難以做出選擇。篩選分類可以幫助決策者分清哪些是值得進(jìn)一步分析比較的方案,哪些是明顯低劣的方案,將關(guān)注重點(diǎn)放在被保留方案組,通過(guò)進(jìn)一步的信息收集和比較,確定出最優(yōu)方案。(3)名義分類:可以幫助決策者對(duì)突發(fā)公共事件、受影響對(duì)象以及相關(guān)的職能部門進(jìn)行最優(yōu)規(guī)劃。譬如盡管我國(guó)把突發(fā)公共事件分成四大類,但由于事件存在關(guān)聯(lián)耦合,有時(shí)很難將一件突發(fā)事件單純的劃分為某一類,從而對(duì)啟動(dòng)相應(yīng)的應(yīng)
22、急預(yù)案以及聯(lián)絡(luò)相關(guān)的職能部門進(jìn)行應(yīng)對(duì)處理造成困惑。名義分類可以幫助決策者對(duì)突發(fā)公共事件、受影響對(duì)象和相關(guān)的職能部門存在的耦合關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)分析,以確定最優(yōu)的應(yīng)對(duì)策略。1502.3基于 gis 的應(yīng)急分類管理系統(tǒng)架構(gòu)圖 3 描述了基于 gis 的多屬性分類在應(yīng)急管理應(yīng)用的系統(tǒng)架構(gòu)。主要包括:應(yīng)急分類問(wèn)題的建模、相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建、多屬性分類模型的選擇、分類結(jié)果的輸出、gis 軟件數(shù)據(jù)輸入、矢量化地圖的創(chuàng)建和分類結(jié)構(gòu)的圖形化展示。應(yīng)急分類問(wèn)題建模1.評(píng)價(jià)指標(biāo)集的構(gòu)建2.備選方案集的構(gòu)建數(shù)據(jù)收集1.備選方案集各指標(biāo)信息2.備選方案集空間地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建多屬性分類模型選擇應(yīng)急分類結(jié)果圖形化展
23、示矢量化地圖創(chuàng)建gis軟件數(shù)據(jù)輸入分類結(jié)果輸出155圖 3基于 gis 的應(yīng)急分類管理系統(tǒng)架構(gòu)3 案例分析-南京高校應(yīng)急管理能力分類評(píng)價(jià)3.1我國(guó)高校應(yīng)急管理概述高校是社會(huì)的重要組成部分,大學(xué)生是未來(lái)社會(huì)主義建設(shè)的中堅(jiān)力量,高校的健康穩(wěn)定發(fā)展對(duì)和諧社會(huì)的構(gòu)建有著舉足輕重的作用。然而近年來(lái),隨著我國(guó)高等教育改革的深入以160165及社會(huì)變遷的加劇,社會(huì)轉(zhuǎn)型和高等教育改革交織在一起,各類突發(fā)事件在高校時(shí)有發(fā)生,并有逐步增加的趨勢(shì)。一些典型的應(yīng)急突發(fā)事件有:2004 年 2 月云南大學(xué)馬加爵殺害四位室友的案件;2006 年 6 月鄭州大學(xué)二級(jí)學(xué)院升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院學(xué)生因不滿校方頒發(fā)的畢業(yè)證的表述所引發(fā)
24、的數(shù)千人大規(guī)模騷亂;2008 年 l1 月上海商學(xué)院因火災(zāi)導(dǎo)致四名學(xué)生死亡的事故。高校突發(fā)事件具有明顯的季節(jié)性、地區(qū)差異和年齡特征,其誘發(fā)因素、發(fā)生時(shí)間、發(fā)生地點(diǎn)、危險(xiǎn)程度具有很大的不確定性和隨機(jī)性,這給校園安全管理和安全理論研究帶來(lái)一定-5-的難度,同時(shí)也增加了該領(lǐng)域理論研究的重要意義。目前,我國(guó)并沒(méi)有一部統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)學(xué)校安全狀態(tài)進(jìn)行檢查,而且用于檢查校園安全的檢查表中的指標(biāo)針對(duì)的問(wèn)題范圍較窄,往往只涉及學(xué)校的某個(gè)方面或幾個(gè)方面,學(xué)校作為學(xué)生的主要生活、學(xué)習(xí)環(huán)境,場(chǎng)所安全、消防、170交通環(huán)境等都是影響學(xué)生安全、健康、舒適的必不可少的因素?,F(xiàn)階段用于高校應(yīng)急管理能力評(píng)價(jià)的方法不多,特別是缺乏
25、針對(duì)較大范圍多所學(xué)校的應(yīng)急能力進(jìn)行多屬性分類研究。3.2南京高校應(yīng)急管理能力評(píng)價(jià)本文以南京高校應(yīng)急管理能力評(píng)價(jià)作為應(yīng)用案例。首先根據(jù)影響高等院校應(yīng)急管理能力的各種因素,確定選用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。如表 4.1 所示,該體系由 6 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和 21 個(gè)二175180185級(jí)指標(biāo)組成。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)收集方法為問(wèn)卷調(diào)查法。在南京 59 所高校(或校區(qū))中通過(guò)實(shí)地走訪,隨機(jī)選擇學(xué)生和教師進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查:對(duì)所在高校針對(duì)建立的 21 個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行打分(得分選擇在 15 的整數(shù),其中 1 表示最差,5 表示最優(yōu))。共計(jì)發(fā)放問(wèn)卷 600 份,收回有效問(wèn)卷 583 份,回收率為 97%。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理,從而獲得了
26、 59 所高校應(yīng)急管理能力評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)。進(jìn)一步我們選取其中的 50 名(10 所高校)具有代表性的學(xué)生和教師進(jìn)行了更詳細(xì)的走訪調(diào)查:仿照國(guó)家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案中的等級(jí)劃分,請(qǐng)他們對(duì)各自高?;谒⒌?21 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),將所在高校的應(yīng)急管理能力劃分到以下四級(jí)中的一類:級(jí)(特別嚴(yán)重,應(yīng)急管理能力嚴(yán)重不足)、級(jí)(嚴(yán)重,應(yīng)急管理能力有待改進(jìn))、級(jí)(較重,應(yīng)急管理能力一般)和級(jí)(較好,應(yīng)急管理能力尚可)。由于以上的數(shù)據(jù)量較大,本文在此省略。表 1 高校突發(fā)事件應(yīng)急管理能力評(píng)價(jià)指標(biāo)-6-一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)得分組織機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)能力校園安全領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)應(yīng)急管理人員資質(zhì)應(yīng)急管理制度事故預(yù)防處理能力擠踏事
27、故預(yù)防措施危險(xiǎn)建筑物導(dǎo)致事故預(yù)防體育活動(dòng)傷害預(yù)防中毒事故預(yù)防火災(zāi)爆炸事故預(yù)防校園道路交通事故預(yù)防傷害監(jiān)測(cè)能力應(yīng)急數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)急事故監(jiān)測(cè)應(yīng)急數(shù)據(jù)處理持續(xù)改進(jìn)能力應(yīng)急管理審查與評(píng)審程序應(yīng)急管理自我檢查應(yīng)急管理外部評(píng)審信息交流能力應(yīng)急管理參與度應(yīng)急管理培訓(xùn)應(yīng)急管理宣傳3.3基于粗糙集的多屬性分類模型為了有效地分析上述獲得的調(diào)研數(shù)據(jù),我們選取基于粗糙集的多屬性分類模型。粗糙集理論是波蘭科學(xué)家 pawlak 在 1982 年提出的一種數(shù)據(jù)分析理論,一經(jīng)問(wèn)世,無(wú)論是在理論上190195200還是應(yīng)用上都是一種新的、重要的、迅速發(fā)展的和解決實(shí)際問(wèn)題的方法回。它能有效地處理復(fù)雜系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和信息,很快成為一
28、種處理不確定性問(wèn)題的新型數(shù)學(xué)工具。雖然只有近二十年的發(fā)展歷史,但取得的研究成果是令人矚目的。從 1992 年至今,每年都召開(kāi)以粗糙集為主題的國(guó)際會(huì)議,國(guó)際上成立了粗糙集學(xué)術(shù)研究會(huì),加速了粗糙集理論的發(fā)展與交流。粗糙集理論是一種非常有前途的軟計(jì)算方法,為處理不確定信息提供了強(qiáng)有力的分析手段,具有廣闊的發(fā)展空間,今后會(huì)在更多的實(shí)際領(lǐng)域中發(fā)揮作用。粗糙集理論的主要特點(diǎn)有:(1)粗糙集不需要提供除問(wèn)題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)知識(shí)(比如概率統(tǒng)計(jì)學(xué)中所需的概率分布,模糊集理論中所必須的隸屬函數(shù)等)。(2)粗糙集是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具它能表達(dá)和處理不完備信息;能在保留關(guān)鍵信息的前提下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行化簡(jiǎn)
29、并求得知識(shí)的最小表達(dá)式;能識(shí)別并評(píng)估數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系,揭示出概念簡(jiǎn)單的模式;能從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲取易于證實(shí)的規(guī)則知識(shí)。限于篇幅,這里略去粗糙集的具體理論介紹。我們選用由波蘭 poznan 科技大學(xué)開(kāi)發(fā)的4emka2 軟件,該軟件可以在 http:/idss.cs.put.poznan.pl/site/4emka.html 下載,供非盈利性學(xué)術(shù)研究活動(dòng)使用。2053.4gis 軟件選取與基于 gis 的分類系統(tǒng)構(gòu)建進(jìn)一步我們選取 topmap desktop 6 作為 gis 軟件。topmap desktop 6 是北京慧圖信息科技有限公司自主研究開(kāi)發(fā)的桌面地理信息系統(tǒng),基于 topmap ac
30、tivex 6 開(kāi)發(fā)的可運(yùn)行于windows 2000、xp、2003 操作系統(tǒng)的桌面地理信息系統(tǒng);能夠提供豐富的地理信息系統(tǒng)功能,包括地圖圖層管理、gis 交換格式導(dǎo)入導(dǎo)出、地圖編輯、圖層編輯、實(shí)體編輯、屬性數(shù)210215220據(jù)操作、空間分析、空間操作、專題設(shè)置、分級(jí)顯示、標(biāo)注設(shè)置、向量打印、圖像輸出等功能。這里我們使用的是公司提供的 topmap activex world6.4 build01 版。粗糙集的上述特點(diǎn)可以幫助我們通過(guò)分析 50 名典型分類的結(jié)果(樣本),提煉出相關(guān)的基于語(yǔ)言描述的分類規(guī)則(知識(shí)表達(dá)式),再應(yīng)用這些獲得的分類規(guī)則,對(duì)所有 58 所高校進(jìn)行系統(tǒng)分類。具體過(guò)程簡(jiǎn)
31、述如下:(1)使用 4emka2 軟件對(duì) 50 個(gè)典型樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。獲得的樣本精度為:正確分類43 個(gè),正確率:86%;不正確分類 2 個(gè),不正確率:4%;含混分類 5 個(gè),含混率:10%。(2)應(yīng)用學(xué)習(xí)獲得的分類規(guī)則,對(duì)南京市 59 所高校進(jìn)行分類判定。(3)編寫 c#接口程序,對(duì) topmap desktop 6 導(dǎo)入南京 59 所高校的地理空間數(shù)據(jù)和基于 21 個(gè)指標(biāo)的多屬性分類數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)。(4)創(chuàng)建矢量地圖,將分類結(jié)果在矢量地圖上進(jìn)行展示。類似仿照國(guó)家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案的四級(jí)劃分:級(jí)(特別嚴(yán)重,應(yīng)急管理能力嚴(yán)重不足)、級(jí)(嚴(yán)重,應(yīng)急管理能力有待改進(jìn))、級(jí)(較重,應(yīng)急管理
32、能力一般)和級(jí)(較好,應(yīng)急管理能力-7-校園周邊環(huán)境監(jiān)控能力校園治安周邊人員流動(dòng)監(jiān)控周邊企事業(yè)單位監(jiān)控尚可),我們依次用紅色、橙色、黃色和藍(lán)色表示。圖 4.1 顯示了基于 gis 的南京高校應(yīng)急管理能力分類結(jié)果。2253.5結(jié)果分析由圖 4,我們可以獲得以下結(jié)果分析:(1)以南京大學(xué)、東南大學(xué)等部屬高校大多位于藍(lán)色區(qū)域,但也有很少的普通院校位于這一區(qū)域;河海大學(xué)、南京林業(yè)大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)等高校位于黃色區(qū)域;南京工程學(xué)院、金陵科技學(xué)院等一些普通高校大多位于橙色區(qū)域;南京沒(méi)有高校位于紅色區(qū)域。230235(2)藍(lán)色區(qū)域共有 9 所高校,占總數(shù)的 15.25%;黃色區(qū)域有 26 所,占總數(shù)的 44
33、.07%;橙色區(qū)域有 24 所高校,占總數(shù)的 40.68%。由此我們認(rèn)為南京高校應(yīng)急管理能力總體情況比較好,但是不同學(xué)校間差距較大,特別一些普通高校和高職院校與南京大學(xué)能知名重點(diǎn)高校相比差距明顯,需要教育主管部門引起重視。我們認(rèn)為造成這一差距的原因有很多,除了地理和社會(huì)因素外,教育主管部門對(duì)高校的重視程度和投入資金都有很大的影響。一般情況下,部屬重點(diǎn)高校資金投入比較充足,建校歷史長(zhǎng)有比較完整的管理制度和經(jīng)驗(yàn),學(xué)生素質(zhì)也比較高,有能力提高自身應(yīng)急管理能力;而一些普通院校資金薄弱,管理制度不夠健全,缺乏處理應(yīng)急事件的經(jīng)驗(yàn),需要教育主管部門和地方政府的重視,在加強(qiáng)監(jiān)督管理的條件下加大投入,學(xué)校自身也
34、應(yīng)該進(jìn)一步提高自身應(yīng)急管理能力。240圖 4基于 gis 的南京高校應(yīng)急管理能力分類圖-8-4 結(jié)束語(yǔ)針對(duì)我國(guó)當(dāng)前應(yīng)急分類管理研究及其在高校應(yīng)急管理中應(yīng)用不足的現(xiàn)狀,本文綜合一些已有研究成果,應(yīng)用多屬性決策分析的方法,構(gòu)建了基于地理信息的應(yīng)急分類管理分析框架,245250255260265270275并且應(yīng)用構(gòu)建的分析步驟進(jìn)行了南京高校的應(yīng)急管理能力分類評(píng)價(jià)。本文研究可以提升應(yīng)急管理的可視化,對(duì)推進(jìn)突發(fā)事件的應(yīng)急管理科學(xué)化、提高應(yīng)急措施的有效性,將具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。而如何更有效地將 gis 和分類決策模型進(jìn)行融合和展示,即在基于 gis 基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),將是我們進(jìn)一步深入研究的問(wèn)題。參考
35、文獻(xiàn) (references)1 范維澄.國(guó)家突發(fā)公共事件應(yīng)急管理中科學(xué)問(wèn)題的思考和建議j;中國(guó)科學(xué)基金,2007,2:71-76.2 計(jì)雷,池宏,陳安等.突發(fā)事件應(yīng)急管理m.高等教育出版社,2006.3 劉佳,陳建明,陳安.應(yīng)急管理中的動(dòng)態(tài)模糊分類分級(jí)算法研究j.管理評(píng)論,2006,19(3):38-43.4 楊靜,陳建明,趙紅應(yīng)急管理中的突發(fā)事件分類分級(jí)研究j.管理評(píng)論,2005,17(4):37-41.5 中國(guó)政府網(wǎng),國(guó)家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案, 6 belton, v. and stewart, t.j. multiple criteria decision analysis: an integrated approach m. kluwer,dordrecht, 2002.7 chen, y. multiple criteria decision analysis: classification problems and solutions, phd thesis, university ofwaterloo, waterloo, canada, 2006.8 chen, y., hipel, k.w. and kilgo
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