突发事件连锁反应的实证研究＊——以2008年初我国南方冰雪灾害为例

荣莉莉,张继永

(大连理工大学系统工程研究所,辽宁大连 116024)

突发事件连锁反应的实证研究＊
——以2008年初我国南方冰雪灾害为例

荣莉莉,张继永

(大连理工大学系统工程研究所,辽宁大连 116024)

从突发事件连锁反应分析,认为2008年初我国南方的冰雪灾害是由自然灾害引发的连锁反应事件。选择了新浪网冰雪灾害报道专题的近4 000篇报道作为数据源,从时间、空间和事件角度揭示了此次冰雪灾害的演化过程,并分析了事件扩散的原因。

2008年初冰雪灾害;连锁反应;新闻报道;演化过程;突发事件

0 引言

突发事件是指突然发生、造成或者可能造成重大人员伤亡、财产损失、生态环境破坏和严重社会危害、危及公共安全的紧急事件[1],如2009年的H1N1流感、2008年的汶川8级地震和南方冰雪灾害、2003年的SARS、2001年的“9.11”事件等。突发事件不仅自身具有危害性,还可以引发多个相应的突发事件,形成连锁反应给社会造成严重危害[2],如各类自然灾害链[3-5]等。突发事件的连锁反应不仅仅存在于自然灾害之间,还存在于人为灾害之间,如2005年吉林省中石油吉林石化分公司的爆炸事件[6],2008年1月中下旬开始的南方冰雪灾害事件[7]。

连锁反应的事件源一般都是显性的,往往受到注意;而事件源引发的次生灾害往往是隐性的,容易被忽略,会由此带来巨大的灾害。我国自然灾害频繁,人们对自然灾害之间的连锁反应已有较多研究,但对于不同领域突发事件之间的连锁反应,研究还很少或没有引起足够的重视。

本文以非自然灾害之间突发事件的连锁反应为研究对象,对2008年初我国南方冰雪灾害事件的扩散及演化进行梳理和分析,找出事件演化扩大的原因,为发现突发事件连锁反应的隐患、减少灾害进一步扩大造成的损失,提供预警和应急决策的依据。

1 研究方案设计

1.1 基于新闻报道的实证研究

突发事件的连锁反应指一个突发事件的发生导致或触发了另一个或多个其它突发事件的发生。前面提到的各种灾害链、吉林石化的爆炸事件、南方冰雪灾害等都是突发事件引起的连锁反应事件,吉林石化爆炸事件是由安全事故引起环境污染事故,是相对简单的连锁反应;而2008年初的南方冰雪灾害,虽然从表面上看只是一种自然灾害,但是却由自然灾害扩散到了电力、交通、能源等领域,是较为复杂的连锁反应。

研究不同事件之间在时间和空间上传播和扩散的原因,是了解突发事件连锁反应扩散机理的一个有效方法。此次南方冰雪灾害涉及的省份多、行业广、周期长,因此,要了解这种连锁反应在近一个月的时间内是怎样一步步扩散到全国的,就需要有雨雪、电力、交通、能源这些事件在近一个月内在全国20多个省市扩散的大量研究数据。目前虽然有一些研究文献及对外公布的冰雪灾害总结报告[8]等,但这些资料主要是从宏观上分析冰雪灾害事件的影响,没有给出事件时空扩散的过程数据,因此很难反映事件的实时演化过程。

另一方面,突发事件特别是重大事件往往是新闻媒介关注的重点。新闻报道由于具有信息源公开、易获取、报道及时、反映迅速等特点,广泛地受到人们的关注,网络新闻更成为目前人们获得信息的一个重要来源[9]。对同一主题的大量新闻进行统计分析,可以发现一些潜在的具有价值的事实或者事件的规律[10-13],目前从新闻报道中分析突发事件时空发展规律的研究还较少。

因此,本文拟通过网络新闻报道对事件的演化过程进行梳理,从时间、空间、事件的角度对此次冰雪灾害的演化过程进行研究,分析冰雪灾害得以扩散的原因,为以后应对类似突发事件的预警起到借鉴作用。

1.2 数据收集与处理

在此次冰雪灾害的发生过程中,各大主要报社和门户网站都派出了大量的记者奔赴灾区前线进行报道,许多网站都开辟了报道专题。本文通过比较,选择新浪网的“全国众志成城抗冻灾”的专题报道作为数据主要来源。这些报道涉及了205家不同的媒体,主要来自于各大报社及地方权威报纸、各大网站。我们从新浪“全国众志成城抗冻灾”专题报道中提取了2008年1月16日-2月29日的新闻报道,并剔除了一些与冰雪灾害演化无关的报道,如博客,图片集等,最终得到了3 954篇冰雪灾害报道记录。选择每一篇新闻的标题、报道时间、报道来源、具体报道文本内容作为研究数据。

2 冰雪灾害的时间演化过程分析

事件的严重程度与冰雪灾害的报道量成正比,因此报道量曲线的变化反映了灾害演化的特征。图1所示为所统计的从1月13日到2月29日期间新浪冰雪灾害专题的新闻报道量变化曲线。

图1 2008年1月13日-2月29日新浪网站冰雪灾害报道量时间演化趋势

中央电视台作为中国最重要的官方媒体,其报道内容的权威性很高,可以作为研究结果的一个参照。为此,从中央电视台新闻联播网络版块,依据相关性收集了1月11日-2月29日关于冰雪灾害的报道256条。

图2所示为中央电视台报道的统计结果,其中国内动态报道指去除了雪战(19篇)和抗击冰雪英雄谱(40篇)的188篇国内报道,国际报道主要是国际社会对我国冰雪灾害慰问援助类的9篇报道。

图2 2008年1月11日-2月29日中央电视台新闻联播冰雪灾害报道量时间演化趋势

突发事件的发生是一个动态的过程,一般都会经历潜伏、发展、爆发、下降和恢复重建5个阶段[14]。从图1和图2的曲线中可以明显看到事件发展的5个阶段。

(1)1月19日之前属于潜伏期。报道从1月13日开始出现,这时人们已经发现了天气的异常,但是没有太多的关注,直到1月16日,天气发生突变,17日报道量开始增加,新浪从16日开辟专题报道,也表明了冰雪灾害已经引起人们的关注。

(2)1月19-28日属于发展上升期。1月18-22日再次出现降雪,报道量出现了第一个高峰;之后23-24日两天天气转好,报道量降了下来;随后25-29日第3次强降雪到来,报道量又开始上升。

(3)1月29日-2月10日属于爆发高峰期。1月25-29日的大雪造成了严重的影响,紧接着31日又开始了新一轮的降雪,降雪无法得到溶解,开始严重影响交通,冰雪灾害事件进入了真正的爆发期。国际上在这一时期也开始关注我国的冰雪灾害。

(4)2月11-15日是下降期。从2月11日开始报道量在平稳下降,到2月15日,雪战篇专题报道结束,也标志着下降期开始进入消失期。

(5)2月16-29日是恢复重建总结期。从2月16日到2月底,报道量维持在较低水平,其间,抗冰雪英雄报道是主题,表明该阶段已经进入恢复重建、总结期。

3 冰雪灾害的地域影响分析

根据民政部的灾情统计,全国共有19个省级行政区受冰雪灾害影响;其中湖南、湖北、贵州、广西、江西、安徽等6省、区受灾最为严重。

为此,本文基于地点关键词对新闻报道进行统计。地区关键词通过省、市、县三级行政区域名字进行扩展。只要一篇报道中出现了该地区一次,就认为该报道报道了该地区。按照地区关键词分别对报道的标题和内容进行统计,得出了每个地区该时间段内的报道总量,如图3所示。

图3 2008年1月13日-2月29日各个省份冰雪灾害报道总量统计

从图3中可以明显看到,不论是按标题统计,还是按内容统计,其受灾程度与报道量大致成正比,如受灾严重的6个省份的报道量都位于前10位中,其中湖南省的报道量居首。广州虽然没有直接受到雨雪的影响,但因交通及人口滞留问题而广泛受到关注,其报道量位居第2。

由于标题反应的内容更为确切,我们下面的统计都采用标题。

图4给出了6个受灾比较严重的省份报道量的时间变化曲线。可以看出各个省份的报道量分布趋势大致与总体报道量的分布趋同,但存在一定的差异,这一方面反映了冰雪灾害事件的发展趋势满足一般突发事件的基本演化过程,同时也体现了地区的特殊性。如湖南省的报道量总体明显偏高,这与现实中湖南的灾情最严重是相符合的。

图4 2008年1月13日-2月29日6个受灾最重地区的报道量变化曲线

4 冰雪灾害事件演化过程分析

南方冰雪灾害事件,降雪和冻雨是首发灾害,之所以能够蔓延到几乎全国,是由于冰雪灾害波及到了电力、交通、能源等领域,交通依赖电力,电力又依赖能源,而能源受交通的影响。

为此,本文提炼出冰雪灾害演化的事件因素为电力、交通、能源,对电力、交通、能源3个事件的关键词进行概念扩充,分别建立了同位词组。首先,对所收集到的所有新闻报道的标题和10篇具有代表性的文章进行切词处理;经过人工选择和添加后形成不同事件的同位词组(表1)。在进行报道量统计时,只要一篇文章标题中出现了某事件同位词,就认为其对该事件进行了报道。在标题中,同时出现地区及某事件的报道,就作为该地区某事件的报道。

表1 冰雪灾害相关事件的同位词表

图5所示为报道量按照事件分类统计的结果。可以看到,其中交通的报道明显居多,充分反映了交通在此次冰雪灾害事件中的重要影响,其次是对电力和能源的报道。

图5 2008年1月13日-2月29日冰雪灾害全国交通、电力、能源报道量曲线

交通、电力、能源通过扩散影响了大半个中国,而各省市受三类事件影响的过程不尽相同,有的地区先受到交通的影响,有的地区则先受到电力的影响,还有的先受到能源的影响。

为了反应这种差异,利用两个时间指标反映事件的演化特性。设某事件的报道曲线用x(t)表示,第i天的报道量用x(i)表示,第i天用d(i)表示。

t1为峰值时间,报道曲线最大峰值对应的时间,满足下式:

t2为重心时间,每条报道曲线与时间轴围成面积的重心对应的时间。

这样就可以将每个事件对应的报道量曲线等价为2个时间点,通过分析t1和t2可以判断事件对地区的影响过程。选取总报道量大于4篇的25个省份的事件报道量曲线分别计算t1和t2,如表2所示。其中数值表示的是时间刻度,1表示1月13日,20表示2月1日,48代表2月29日。

场镇货摊和商店的主要顾客群体是周边农村农民和场镇居民，在农村生活条件得到极大改善、农民生活质量稳步提升的今天，竟然还有商家抱着“农民买东西不用讲究”的偏颇意识，不在提高商品质量和服务质量上下功夫，反而责怪农村顾客对商品质量太挑剔，那也就别怪农村顾客不买账，店前冷落车马稀了。

表2 25个省份的三个事件曲线峰值时间与重心时间

曲线的最大峰值反映了事件发生的高峰期,因此,t1可以代表地区该事件发生最严重的时间,本文以各省市不同事件t1时间的不同,表示该省市受事件影响的顺序。

为此,可以将冰雪灾害中事件影响的时间顺序分为以下几类:

(1)交通的原因 交通的峰值时间t1最早,按照其余两个事件峰值时间的不同可分为①交通—能源—电力,北京、贵州、江西、河南、江苏、陕西、山东、甘肃;②交通—电力—能源,湖南、上海、河北、山西;③交通—电力,广东、福建、新疆;④交通,辽宁、海南。

可见,交通作为首要原因影响到了全国的17个省市,最典型的模式是先受交通影响,再受能源影响,最后受电力影响;还有先受交通影响,再受电力影响,最后受能源影响;也有先受交通影响,再受电力影响;还有少部分地区是仅受交通影响。

(2)电力的原因 电力的峰值时间最早,按照其余两个事件峰值时间的不同可分为①电力—能源—交通,浙江、安徽、四川;②电力—交通,云南、广西、湖北、重庆。电力的原因影响到的地区有7个,以先受电力影响,再受交通影响为主;还有先受电力影响,再受能源影响,最后受交通影响。

(3)能源的原因 能源的峰值时间最早,能源原因影响的地区只有内蒙古,是先受能源影响,再受电力影响。

在受灾最重的6个省份中,湖南、贵州、江西都是受交通的影响在先,而湖北、广西、安徽则是受电力的影响在先。

曲线重心时间t2,反映了事件总体影响的中心点。事件发生后,其对该地区的影响,基于处理措施的不同而不同,有的地区影响消失较快,而有的地区影响消失则较慢,因此,t2可以表示地区受事件影响程度最重的时间。

某地区在某事件上峰值时间和重心时间的不同顺序反应了不同的影响模式。选取事件的报道量大于等于3个的19个省份来比较3个事件在t1和t2上的差异。图6、图7和图8分别显示了各省份交通、电力和能源两个时间的比较,图中圆心对应1月13日,25代表2月6日,依次类推(去掉某事件的t1和t2均为零的省份)。

从以上各图可以看到,峰值时间和重心时间大致上有3种模式:二者大致相同、峰值时间早于重心时间、重心时间早于峰值时间。峰值时间早于重心时间的情况最多,占56%,其次是二者时间基本相同,占36%,最少的是重心时间早于峰值时间,占8%。

图7 电力峰值时间与重心时间的比较

图8 能源峰值时间与重心时间的比较

峰值时间和重心时间大致相同,表明事件发生最严重的时刻就是事件对该地区影响最严重的时刻;峰值时间早于重心时间,表明事件高峰发生后,其后续的影响持续时间较长,消退较慢;而重心时间早于峰值时间,则表明事件的发展上升缓慢,逐渐累积到达高峰期,之后就急速消退了。

从图6中可以看到,交通事件3种模式都有,其中北京、上海、浙江、福建、湖北、湖南、广西、云南,交通出现问题的高峰期就是交通影响的严重期;江苏、河南、广东、重庆、贵州、河北、山西,这些地区虽然交通问题出现较早,但交通的影响在后期持续时间较长;安徽、江西、四川,则交通问题是缓慢上升到达高峰期的。

从图7中可以看到,除了江苏外,电力事件都是峰值时间不晚于重心时间,其中北京、上海、浙江、安徽、江西、河南、湖北、广东、广西、云南、重庆、贵州、河北、山西、内蒙古,峰值时间明显早于重心时间,说明电力问题出现后影响时间较长,福建、湖南和四川两个时间相差较小。

从图8中可以看到,能源事件都是峰值时间不晚于重心时间,其中上海、江苏、安徽、河南、贵州、内蒙古,明显的峰值时间早于重心时间,表明能源问题发生后影响时间较长;而北京、浙江、江西、湖南、四川、河北、山西,则两个时间大致相同。

图9所示是19个省份的3个事件按照重心时间的演化过程,可以看到,随着时间的推进,冰雪灾害的影响从交通到能源,再到电力是一个主要演化过程,其中,各省份又有自己局部的演化顺序。该图从总体上表明了主要地区受不同事件影响严重程度的演化过程。

图9 主要受灾省份的事件演化图

5 结论

2008年初我国南方冰雪灾害,是由自然灾害引起了一系列连锁反应。本文选取新浪网的专题报道中近4 000篇新闻报道为数据源,从时间、地域、事件的角度,全方面分析了冰雪灾害的演化和扩散的原因。

突发事件不仅是一个单独的事件,结合发生的地域条件有可能引发其他事件的发生,形成连锁反应,因此我们在应对突发事件时要充分考虑到发生地的地域条件,关注隐患的灾害链,加强次生灾害的预测和预案制定。

本文的研究结论虽然在一定程度上受到数据源的影响,但考虑到报道的时效性,在没有权威数据的情况下不失为一种分析方法。

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A Case Study on Cha in Reaction of Emergency Event Based on the Snow Storm D isaster in Southern China in Early 2008

Rong Lili and Zhang Jiyong

(Institute of System s Engineering,Dalian University of Technology,Dalian116024,China)

An analysis on emergency chain reaction shows that the snow stor m disaster in southern China in early 2008 is a typical chain reaction caused by natural disaster.In thispaper,nearly 4000 piecesof special news reports on the snow storm disaster from Sina website are used to reveal the evolution process of the snow storm disaster from the perspective of time,space and events and causes of the disaster diffusion are analyzed.

snow stor m;chain reaction;news report;evolution process;emergency

X4;P426.63

A

1000-811X(2010)01-0001-06

2009-08-12

国家自然科学基金资助项目(70771016)

荣莉莉(1964-),女,辽宁大连人,教授,博士生导师,主要研究方向为应急管理、知识管理、系统评价与决策、复杂网络. E-mail:llrong@dlut.edu.cn