基于情景的结构化突发事件相似度研究

张明红，佘 廉，耿 波

(1.湖北华舟重工应急装备股份有限公司，湖北 武汉 430223;2.国家行政学院应急管理培训中心，北京 100089；3.核动力运行研究所，湖北 武汉 430223)

基于情景的结构化突发事件相似度研究

张明红1，佘 廉2，耿 波3

(1.湖北华舟重工应急装备股份有限公司，湖北 武汉 430223;2.国家行政学院应急管理培训中心，北京 100089；3.核动力运行研究所，湖北 武汉 430223)

突发事件相似度问题是我们运用已经发生的突发事件进行案例推理来辅助决策中亟待解决的难题。本文横向上以事件发生的时间先后顺序抽取关键决策点的情景构建情景链，纵向上提出“事件-情景-应急处置任务-应急行动”的结构化突发事件模型，在此基础上采用情景链相似度算法，解决寻找相似突发事件以及应对策略的问题。情景链相似包括突发事件的情景链和情景节点两个层面的相似，算法设计包括结构相似和语义概念上的相似。具体到某个情景的处置任务与应急行动的相似包括情景的处置任务集合整体相似和其中相似度最高的处置任务的应急行动相似。本研究丰富和拓展了突发事件“情景-应对”理论，为应急辅助决策方法提供技术输入。

决策；突发事件；情景链；相似

1 引言

突发事件的突发性、危害性、复杂性等特点，使得应急决策者面临决策时间紧迫、信息资源有限和心理压力大等困境，因此应急决策的辅助方法应运而生。案例推理、应急决策支持系统、案例库等方法，都对应急决策有一定的辅助作用，但是制约这些辅助方法有效性的共性问题是突发事件的相似度问题。要从相似的突发事件处置中得到经验性的知识，就要首先在时间紧张的条件下找到相似突发事件。但不同突发事件全过程相似的很少，要寻找到完全相似有借鉴意义的突发事件很难。因此在当前“情景-应对”的应急管理范式下，该问题的研究转向以突发事件情景的相似度为切入，有望为应急决策者提供信息输入。

在最早的《The Year 2000》中[1]提出情景概念后,诸多研究对情景的概念进行了丰富，主要是关于情景描述的是现在还是将来的问题，有学者认为情景是对未来的一般描述，是一个过程[2]。但是情景又不同于预测，预测是更多的基于现实数据或案例对未来进行判断和识别，情景是一系列预期可能出现的状况的集合[3]，通过概率来界定和判断，更多的是一种可能的假设或判断[4]。国外的诸多有关情景的研究是将情景应用于风险管理，作为事故预警的一种方法[5]，也把引用软件技术搜集和管理情景作为一种基于情景的需求分析策略提出[6-8]，而在情景的运用中有关相似性度量包含四个步骤：定位重复或近于重复的情景、搜集情景集合、识别情景中共享的情景点、确定方案之间的依赖关系，在这四个步骤的基础上相对有效的方法是语义相似度的分析[9]。有关定位情景和识别情景点的问题，在化学事故领域，有学者认为由于没有捕捉到常见危险源辨识方案技术的漏洞，导致了不典型事故情景引发了远远超过最坏情况下的参考情景的状况，因此情景识别技术很关键[10]。也有学者针对交通事故领域的多发事故，认为不能提前预警的原因是无法识别典型事故情景，因此提出了一种新型的典型情景识别方法[11]。所以国外在突发事件领域把情景较多应用在预警阶段，并且还有学者通过把当前事故和已经发生过的类似事故情景作比较，得到对当期事故可能发展为“非典型”事故的一些带有前瞻性的早期预警指标[12]。而有关方案间的依赖关系以及语义相似度的分析研究偏少。

我国应急管理领域将情景应用于预案的编制[13]、基于模糊情景规则推理[14]、应急处置方案的快速生成[15]、突发事件策略库构建[16]等方面，尝试解决预案和策略库中的问题，但存在着提取出的策略缺乏直接应对的情景信息的问题，也不免削弱了“情景-应对”下策略的本质含义，即特定情景的应对策略。为了解决此问题有学者提出了基于情景的案例库族谱设计，将纵向的情景分为条件属性和决策属性，力求实现一一对应关系，但是未对单一领域的不同突发事件如何进行情景的相似度计算以及情景链的相似度算法给出解答[17]。也有学者建立了基于情景的最小最大后悔值准则的应急救灾网络构建鲁棒优化模型，提高“情景-应对”下的应急资源调配效率[18-21]。总观现有国内研究主要是对情景的表达方式与结构的研究。有学者对情景的刻画结构进行了研究，提出除突发事件状态之外还要包括应急活动的描述内容，将情景分三层表示，底层为承灾体和环境单元，中间层为事件和应急活动，上层为情景单元，这样的表达可以记录一个突发事件[22]，但是在实现推演预测的时候中间层的事件与应急活动没有切分，那就影响相似情景的提取。也有学者将情景要素设计为致灾体、承载体和抗灾体三位一体结构[23]，并结合多源异构信息融合技术[24]、知识元[25-26]等技术方法解决情景推演问题，多是用事件链检索匹配[27-28]，而基于情景链进行突发事件相似度研究较少。

综上，本文以结构化突发事件模型为基础，尝试解决情景与策略的对应关系问题。为了提高案例库辅助决策的效力，本文在结构化突发事件模型基础上提出了突发事件情景链和具体情景的相似度算法，进而预测突发事件的发展趋势和相应情景下将宜采取的应对策略。

2 结构化突发事件模型的构建

2.1 模型构建

为使已发生的突发事件(案例)有效的辅助应急决策，满足决策者对于突发事件发展的趋势以及将宜采取的措施的信息的需求，本文提出分层式结构化突发事件模型，即“事件-情景-应急处置任务-应急行动”结构。

依据《中华人民共和国突发事件应对法》，突发事件分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件四大类，在每类的下面细分子类。目前细分的小类依据不统一，版本内容有异，因为本文重点不是分析类别之间的差异，故不对此研究。文章中把依据突发事件的性质和机理不能再细分的小类，定义为单一突发事件。本文的结构化突发事件指的是单一突发事件，简称突发事件。

不同突发事件在不同阶段呈现的特征不同，同一突发事件在不同的阶段呈现的特征也不同，因此在“情景-应对”背景下的应急决策一定是和突发事件情景相关联的。情景是对已发生突发事件发展状态的描述，包括突发事件的发展阶段、危害范围、灾害因子、地域范围等属性，并且我们依据此状态中的典型属性进行情景命名。依据事件发生时间的先后顺序、发生地点的变迁、生命周期的阶段以及影响范围的变化等划分为不同的情景，组成一个情景序列。由于采取的依据不同划分的情景不同，情景的名称也有差异。因此一个突发事件可能有多种情景序列，在序列上有的情景名称可能相同，也可能不同。本文把描述一个突发事件全过程的情景序列称为情景链。基于此情景链将进行未来发生的情景的预测。

在突发事件处置中，情景链上的每个情景的状态都会有相应的处置要求，因此处置任务是伴随情景的产生而产生的，一个情景会产生多个处置任务，构成了一个处置任务集合。每个任务会被分配给不同的组织完成，由于不同的组织承担的是总体任务目标中的部分目标，加之各个部门的职权与能力的差异，因此会产生多个应急行动。伴随每个应急行动产生的就是行动主体和动用的多种资源，因此把每个应急行动关联性的绑定一个或行动主体与处置资源，便于存储与查找。构建结构化突发事件模型如图1所示。

图1 结构化突发事件模型

图1中的情景、处置任务和应急行动是紧密关联的，存在时间上的先后顺序和一定的因果关系。由于情景切分的依据不同，得到的情景链有差异，因此对应情景的处置任务集合和应急行动的集合也会有差异。已经发生的突发事件是个开放性的资料，在信息提取中不同的操作者会有不同的认识，本文也不对情景切分的依据做一致性规定。以此形式表达的突发事件存储结构简便，并且易于查找相关联的信息。众多的结构化突发事件就会构成一个情景库。该情景库可以结合计算机与信息技术，凸显突发事件情景的应急辅助作用，也便于以此进行突发事件的预测性工作，为面向决策的突发事件相似度问题的解决提供了基础。

2.2 模型系统实现

将上述模型以构建应急案例管理系统方式实现，并在系统平台基础上进行情景检索匹配为基础的突发事件相似度研究。

模型系统实现步骤包括：一是将复杂的突发事件划分为单一突发事件，以单一突发事件的产生、发展与结束的情景描述为主轴；二是针对时间顺序上的第一个单一突发事件的情景从发生的环境条件、情景的状态以及管理应对的信息进行描述，管理应对信息包括管理主体、处置任务、应急行动以及调用的资源等信息，由多个情景组成的情景链中依次分别进行描述；三是形成情景描述基础上的突发事件案例库。该系统平台的功能模块，如图2所示。

图2 结构化突发事件模型系统功能模块图

3 突发事件相似度模型框架

以上文的结构化突发事件模型为基础，我们将突发事件切分为一个个的情景链，其中每个情景都对应着处置任务和应急行动，并进行结构化存储，构成情景库，这就是寻找相似性突发事件的基础且关键的一步。

3.1 相关定义

给定突发事件Ei，依据不同的标准，在时间顺序上划分为不同的情景sk，(k=1,2,3,…,n),则Ei={s1，s2，s3…sn}。

定义1. 情景 给定突发事件Ei={s1，s2，s3…sn}，∀sk∈S，其中S为情景集合，情景sk的构成记为

sk={{x1,x2…xn},{y1,y2…yn}}，

(1)

其中：xn表示情景发生的环境方面属性；yn表示事件状态方面属性。

定义2.情景链 假定突发事件Ei的情景构成序列C={sa→,…sp→,….sq→,…sb}，其中，sa，sp，sq，sb，为情景集合S中的任一元素，a≠p≠q≠b，将其命名为情景链。

定义3.情景节点数 假定突发事件Ei的情景链由s1到sn的n个情景构成，则情景节点数为n。

3.2 相似度模型

突发事件相似度是先以寻找相似的情景链，进而找到相似情景以及其对应的处置任务与行动为路径，达到经由相似的突发事件提示的信息找到可能的处置方案、预测突发事件的发展趋势以及将宜采取的行动的目的。因为处置任务与应急行动是关联的，我们在找到最相似的情景链以及情景节点的条件下是较为可能得到建议性的处置方案的。而预测突发事件的发展趋势是通过同一类型的众多突发事件的众多情景链的相似度计算，以不同条件排序来选取一定阈值范围内的情景链，即可预测当前情景下的突发事件发展趋势以及将可能出现的具体情景。既然可以预测具体的情景，那么以已有的突发事件的具体情景的处置任务与应对行动的集合信息为基础，便可建议性的提取将宜采取的应急行动。在给定突发事件相似度模型前先对相关概念进行界定：

图3 突发事件相似度模型框架

在此基础上，设计相似度求解的具体步骤，包括突发事件情景链的相似度、情景的处置任务与应急行动的相似度两个部分。其中情景链的相似度分为情景链结构和情景语义概念两个层面的计算。情景的处置任务与应急行动的相似度分为处置任务集合的整体结构性相似和应急行动集合的相似两个层面的计算。构建突发事件相似度模型框架，以表达此相似度求解的过程，见图3所示。

4 突发事件相似度计算

度量突发事件的相似度时，需充分考虑我们已经结构化的突发事件的结构性特点：通常一类突发事件有多个突发事件；一个突发事件由一个或多个情景链组成；同一个突发事件的情景链间存在异同性；情景节点对应的处置任务、应急行动存在一对多、多对一的关系；应急行动属性会关联行动主体与应急资源。因此从突发事件的情景链和情景节点两个层面进行相似度计算。

4.1 突发事件情景链相似度计算

突发事件情景链相似度计算是建立在相同类型的突发事件的基础上的，同时研究的突发事件均经过结构化的切分与存储，这样提高了计算的准确性和多样性。

在算法设计时考虑了突发事件级别对应急响应的影响，先从同类的两个突发事件的情景链结构相似入手，包括突发事件级别和情景节点数的相似度，然后是计算语义概念间的相似度，包括情景名称集合整体的相似度和具体情景节点所包含的事件属性的相似度，最后是求得两个突发事件整体情景链的相似度。需要指出的是：这里计算的是同一类型突发事件的情景链相似度。

假设：同一类型的突发事件Ei和Ej，计算两者的情景链相似度，算法具体步骤如下：

(一)结构相似度——对突发事件级别和情景链中包含的情景节点数的计算

算公式，即定义4的数学表达：

(2)

2)情景链中包含的情景节点数的相

(3)

(二)语义概念间的相似度

假设突发事件Ei中情景名称集合Namei和突发事件Ej中情景名称集合Namej

Namei={Nodei1，Nodei2，Nodei3，……,Nodeim}

Namej={Nodej1，Nodej2，Nodej3，……，Nodejn}

1)情景链中情景名称的相似度计算

采用在单个情景名称的相似度计算基础上的整体情景链的情景名称相似度计算的

(4)

(5)

B、情景链中名称相同或相似度最高的情景所包含的事件维度下的属性集合整体的相似度为：

(6)

2)情景链中情景名称集合的整体相似

(7)

综上，整个突发事件事件的情景链相似度Sij计算公式如下：

(8)

4.2 突发事件的处置任务及应急行动等的相似度计算

在突发事件的应急管理中，决策者不仅考虑突发事件的蔓延发展趋势，更要考虑在相应的发展趋势下应该采用什么处置措施。上面的情景链结构的相似度研究主要是针对突发事件自身发展趋势进行了计算，下面将主要针对突发事件的应急处置策略进行相似度计算。

基于结构化突发事件模型，突发事件的情景和处置任务是对应的，处置任务与应急行动是对应的。因此，在计算处置任务与应急行动的相似度时要具体到某个情景。

步骤是先计算具体情景的处置任务集合整体的相似度，然后在其中选取相似度最高的两个处置任务，再对这两个处置任务包含的应急行动进行相似度计算，最后把应急行动的相似度最高的两个集合取并集，由此得到了该情景主要的处置任务与最相似的处置任务下可以采取的所有应急行动。

选取该计算步骤的宗旨是每个情景下的处置任务有很多，选取最主要的优先处置，在处置中要尽可能考虑到所有的行动，以求减少行动缺位而导致处置不力、恶化事件影响的情况。

假设：两个情景名称相同或相似度最高的情景sa和sb，此两个情景中包含的处置任务集合为{Task1,Task2,…,Taskn}，每个处置任务所包含的应急行动集合为{Action1,Action2,…,Actionn}。

(一)处置任务集合相似度——对情景sa和sb所包含的处置任务集合结构相似度的计算

(9)

(二)应急行动相似度计算——对相似度最高的处置任务下的应急行动的计算

(10)

其中，taskai为情景sa中第i个处置任务，taskbi为情景sb中第j个处置任务，这是从处置任务集合中的单个处置任务入手，取处置任务集合中相似度最大值的两个处置任务。在突发事件Ei和突发事件Ej中情景sa和sb的这两个处置任务是处置任务集合中最相似的，表示在不同的突发事件中具有较高相似度的情景中此处置任务也产生了。这一方面说明该情景多易于产生此处置任务，另一方面也说明该处置任务对于此情景很重要。因此要继续分析这两个处置任务中的应急行动集合的相似度。

B、比较相同或相似度最高的两个处置任务所包含的应急行动集合

(11)

综上所述，该情景的处置任务及应急行动的相似度Sab计算公式，即定义7的数学表达如下：

(12)

5 实证

本部分选取山东省青岛市“11·22”中石化东黄输油管道泄漏爆炸特别重大事故(以下简称青岛“11·22”事故)中的一个单一突发事件—危险化学品(原油)泄漏事故，和大连市金州新区“6·30”中石油管道原油泄漏燃烧事故(以下简称大连“6·30”事故)做实证分析。两个案例以官方公布的《山东省青岛市“11·22”中石化东黄输油管道泄漏爆炸特别重大事故调查报告》和《大连市金州新区“6·30”中石油管道原油泄漏燃烧事故调查报告》为依据。

选取此案例的依据：一是两个案例都发生在沿海城市，输油管道的泄漏随时会引发地面、内河、海洋等环境污染事件，具有潜在的危害传输连锁效应；二是案例都是地下输油管道的泄漏作为源发事件；三是两起案例的应急处置效果存在较大差异，从应急响应角度两者具有相互借鉴经验的必要性。

5.1 构建情景链

依据调查报告内容，提取该事件的情景，并对关键情景下的应急管理信息进行记录，依照应急案例案例系统平台的“术语库”中概念命名情景，构建了青岛“11·22”事故危险化学品(原油)泄漏事故情景链和大连“6·30”事故危险化学品(原油)泄漏事故情景链，如图4和图5所示。

5.2 相似度计算

步骤1计算情景链的结构和情景名称的语义相似度

图4 青岛“11·22”事故之危险化学品(原油)泄漏事故情景链

图5 大连“6·30”事故危险化学品(原油)泄漏事故情景链

两个事故在原油泄漏事件上都为一般突发事件，即为第四级，i和j都取值4。每个情景链的节点数都有4个。所以公式计算为：

计算情景名称的语义相似度，先明确青岛“11·22”事故的原油泄漏事故情景名称集合Namei和大连“6·30”事故的情景名称集合Namej的内容。

Namei={输油管道指标异常，确认原油泄漏信息，泄漏原油发生扩散，泄漏原油达到燃爆条件}Namej={监控室泄漏装置报警，泄漏原油发生扩散，泄漏原油达到燃烧条件}

Nodei1=输油管道指标异常，

Nodei2=确认原油泄漏信息，

Nodei3=泄漏原油发生扩散，

Nodei4=泄漏原油达到燃爆条件，

Nodej1=监控室泄漏装置报警，

Nodej2=泄漏原油发生扩散，

Nodej3=泄漏原油达到燃烧条件，

Sim(Nodei1，Nodej1)=0/9=0

Sim(Nodei2，Nodej1)=2/9=0.22

Sim(Nodei3，Nodej1)=2/9=0.22

Sim(Nodei4，Nodej1)=2/10=0.20

步骤2计算事件的处置任务及应急行动的相似度

由步骤1可知Nodei3，Nodej2两个情景的相似度最高，这两个情景中包含的处置任务集合为：Taski3与Taskj2。其中：

taski3-1={防止扩散}，taskj2-1={处置泄漏}，taskj2-2={防止扩散}。

这两个情景中包含的应急行动集合为：actioni和actionj。其中：

actioni={围堵地面原油，启动环境预案，清理海上溢油，现场监护}，

actionj={疏散群众，设置警戒线，围堵泄漏原油，泡沫覆盖泄漏点，注水冲刷，现场监护，防止原油入海}。

假设决策者注重应急行动的相似性，设w1、w2、w3分别为0.2、0.3、0.5，则将权值带入公式Si3j2=[0.2，0.3，0.5]·[0.5，1，0.5]T=0.65。

依次方法将应急管理案例库中的多个情景链进行比较，即可按照排序条件，得到一组相似情景基础上的事件序列，并且可以提取其中的应急处置任务和行动的相似性信息。

通过上例的验证，两个情景链的证明结果和实际情况基本符合，说明计算方法有效。

6 结语

本文提出的“事件-情景-应急处置任务-应急行动”的结构化突发事件模型，以情景的视角研究突发事件响应的全过程，构成了情景-任务-行动的序贯链条，为利用突发事件的有效信息做了铺垫，也提高了对应急决策的辅助能力。以此模型为基础构建突发事件的情景链，文章利用情景链的结构和情景名称的语义的相似度比较，获得一类突发事件发展的多见性情景链以及对当前情景下的突发事件发展趋势的预测。以情景链上具体情景的处置任务与应急行动的相似度比较，不仅可以获取当前情景下突发事件的建议性应急方案，还可以对预测到的发展趋势下相应情景的处置任务与应急行动进行提示。该方法与思路为建立突发事件案例库、智能辅助决策系统提供很好的理论支撑。

在相似度算法中涉及到权值的给定，一方面决策者可以根据自己当前的需求设定不同的权值，进而可以得到不同的相似度排序，也就得到不同突发事件的提示信息；另一方面客观地约束着规律性信息的提取。下一步工作的重点是丰富突发事件情景库，结合事件链的研究并引入案例推理和规则推理技术，提高情景库的利用效率。

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ResearchontheSimilarityoftheStructuredEmergencyEventsBasedonScenario

ZHANG Ming-hong1，SHE Lian2，GENG Bo3

(1.China HARZONE Industry Corporation Limited, Wuhan 430223,China;2.Academy of Chinese Government, Beijing 100089,China;3.Research Institute of Nuclear Power Operation,Wuhan 430223,China)

decision; emergency; scenario chain; similarity

1003-207(2017)01-0151-09

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.01.016

2015-12-18；

2016-03-01

国家自然科学基金资助项目(91324203)

张明红(1981-)，女(汉族)，山东临沂人，湖北华舟重工应急装备股份有限公司，博士，研究方向：公共安全预警与应急管理，E-mail: mingg52011@163.com.

C93

A