突发事件背景下基于大数据的交通运输应急管理措施的实时监测与调度

文/王官

交通运输是人类社会正常生产和生活的重要基础设施，对保障社会经济稳定和人民生命财产安全具有重要意义。本文针对交通运输突发事件应急管理措施的实时监测与调度问题，在对交通运输突发事件及其特征分析的基础上，基于大数据分析理论和交通运输应急管理措施的特征，构建基于大数据的交通运输应急管理措施的实时监测与调度系统，并提出了基于大数据分析技术的交通运输应急管理措施实时监测与调度系统的设计方案，旨在为进一步开展交通运输突发事件应急管理措施的实时监测与调度研究提供新思路。

交通运输突发事件及其特征分析

随着我国交通运输行业的快速发展，交通运输行业面临的风险也不断增大，交通运输突发事件的发生频率和影响范围日益扩大，对人民群众生命财产安全造成了严重威胁。为此，我国在《中华人民共和国突发事件应对法》中对交通运输突发事件进行了明确定义：“交通运输突发事件是指在交通运输活动中突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。”

从国内外的经验来看，交通运输突发事件的发生具有突发性、不确定性、复杂性和多阶段性等特点。因此，应加强对交通运输突发事件的监测与预警，及时制定有效的应急处置措施，最大限度地减少和避免交通运输突发事件所造成的损失。

交通运输突发事件具有以下特征。

突发性：突发事件通常缺乏预警或提前准备的时间，突然发生，使交通运输系统无法正常运转。

不可预测性：这些事件往往是由于各种原因引起的，如恶劣天气、交通事故、设备故障等，很难事先准确预测和防范。

多样性：交通运输突发事件种类繁多，可能发生在不同的交通运输领域，如道路交通、铁路运输、水上运输和航空等，每种事件都有其特定的特征和影响。

影响范围广泛：交通运输突发事件的影响范围通常不仅限于特定的交通运输领域，还可能扩散到相关的社会、经济领域，影响人员安全、货物运输和经济发展等方面。

处理复杂性：应对交通运输突发事件需要协调各方的资源和行动，包括交通管理部门、交通从业人员、救援机构、相关企业等，需要快速、有效的响应和决策。

大数据技术在交通运输应急管理中的应用

在交通运输应急管理中的应用大数据技术，可以提高应急管理的效率和准确性。通过对交通运输数据的收集、整理和分析，可以快速发现和解决问题，提高应急响应速度，为保障交通运输安全和人民群众生命财产安全发挥重要作用。

大数据采集与存储技术

大数据的采集与存储技术是指对海量数据进行收集、存储、管理和分析的方法。在交通运输应急管理中，大数据可以分为实时大数据和非实时大数据。非实时大数据包括：交通运输突发事件发生前产生的数据（如事故预测、路线规划等），交通运输突发事件发生时产生的数据（如道路拥堵、天气变化等），交通运输突发事件发生后产生的数据（如人员伤亡、损失统计等）。

这些数据通过网络通信系统收集和传输。因此，可以根据大数据的类型选择合适的数据采集和存储方式，以提高大数据采集与存储的效率。在交通运输应急管理中，可以采用以下方式进行数据采集与存储：

建立大数据采集与存储系统，利用云计算平台对交通运输应急管理中产生的海量非实时大数据进行收集和存储。

通过云计算平台，实现数据的集中存储、备份和管理，提高数据的可靠性和可用性，同时减少对本地存储设备的依赖。

安装车载传感器和网络通信系统，实时采集交通运输突发事件相关的实时大数据。利用车载传感器监测车辆速度、位置和状态，通过网络通信系统将这些信息传递给应急管理部门，实现实时监测和处理交通突发事件。

移动互联网等方式，收集交通运输突发事件相关的非实时大数据。如利用手机移动通信系统收集人员伤亡、道路拥堵等信息，通过移动应用程序或短信等形式将这些数据上传到应急管理部门，以供分析和决策。

利用物联网技术，实时采集交通运输突发事件相关的大数据。通过在道路上部署传感器，实时监测道路拥堵情况、车辆行驶状态等信息，并将这些数据传递给应急管理部门，帮助其做出及时的应急响应和资源调度。

利用地理信息系统，进行交通运输应急管理中相关数据的采集。通过地理信息系统，获取道路、铁路、水路等交通网络的数据，包括交通流量、路况等信息，为应急管理部门提供决策支持和优化路线调度。

大数据分析与处理技术

随着互联网、物联网、移动通信、卫星通讯等技术的发展，数据总量呈指数级增长，海量数据成为了推动社会发展的重要动力。据统计，全球每年产生的数据约为80ZB，而随着大数据技术的不断发展与成熟，其产生的数据量将呈现指数级增长。

大数据分析与处理技术是指利用先进的信息处理技术和工具对海量复杂数据进行分析处理，从中提取有价值信息和知识，从而为科学决策提供支持的技术体系。大数据分析技术的发展有助于实现数据之间的协同、融合、共享及挖掘，可以将不同来源、格式和规模的数据统一起来，充分发挥多种信息资源优势，形成统一的信息处理平台，为多源异构大数据提供统一、高效、可靠、低成本的计算和存储能力。如在近几年的疫情防控过程中，海量数据汇聚形成了规模庞大、种类繁多、结构复杂的各类交通运输应急管理措施。

因此，如何利用大数据分析技术对交通运输应急管理措施进行实时监测与调度就成了一个亟待解决的问题。首先是海量数据信息存储问题。疫情防控过程中产生了大量交通运输应急管理措施相关数据，如车辆运输轨迹、人员流动轨迹、交通管制情况等。其次是对海量数据信息进行快速检索和分析处理问题。在疫情防控过程中，各种交通运输应急管理措施相关数据呈指数级增长，若以传统方式对其进行存储与检索会耗费大量资源且难以实现实时性。通过大数据分析技术就实现了交通运输应急管理措施相关信息的快速查询与分析预测难的问题。

大数据实时监测与调度技术

大数据实时监测与调度技术是指通过对交通运输系统中大量的数据进行实时收集、处理、分析和应用，以实现实时监测和调度的技术手段。

首先，大数据实时监测与调度技术可以提供交通运输系统的实时状态和变化情况。通过对交通流量、交通信号、道路状况等数据的实时监测和分析，可以及时发现交通拥堵、事故等紧急情况，为应急管理提供准确的情报和决策依据。

其次，大数据实时监测与调度技术可以实现交通运输系统的智能调度和优化。通过对大数据的分析和建模，可以预测交通拥堵和事故发生的可能性，为交通运输系统的调度和优化提供科学的决策和指导。例如，根据实时交通数据和预测模型，可以调整交通信号配时、调度公交车等，以缓解交通拥堵和提高交通运输效率。

此外，大数据实时监测与调度技术还可以提供有效的应急响应和资源调配。在交通事故、自然灾害等紧急情况下，通过对实时数据的监测和分析，可以及时发现受影响的路段和交通节点，以及受伤人员和交通工具的位置信息，将这些信息与救援资源进行匹配和调配，实现快速的应急响应和救援。

基于大数据的交通运输应急管理实时监测与调度系统的架构设计

本文提出的交通运输突发事件应急管理措施实时监测与调度系统，可以实时监测和对交通运输突发事件采取应急管理调度，为相关部门和机构及时有效地应对、处置交通运输突发事件提供决策支持。该系统由数据采集与处理模块、交通运输状态监测与预测模块和交通调度与决策支持模块构成。

由上述模型及设定情况可得，在100 m更换轨枕范围内，在将扣件松卸并向两端各延伸10 m的情况下施工时，只要轨温不大于6.35℃，就不会出现胀轨现象。

数据采集与处理模块

该模块主要完成交通运输应急管理措施的数据采集与处理，同时结合交通运输应急管理措施的特征，利用大数据分析技术，对实时采集到的交通运输应急管理措施数据进行预处理和清洗。该模块包括交通运输应急管理措施实时监测与调度系统和大数据分析平台两部分，两者之间通过动态链接库进行交互。

交通运输状态监测与预测模块

该模块是基于大数据分析技术和交通运输应急管理措施的特征，在交通运输突发事件背景下，利用交通大数据分析理论和方法，对交通流进行实时分析与预测，为相关部门提供精准的交通流信息，为突发事件背景下交通运输应急管理措施的实时监测与调度提供支持。通过该模块能够实现对疫情防控、城市拥堵、道路事故等方面的交通流信息进行实时监测，并能根据实时监测到的信息进行实时预警。同时该模块还能够实现对城市道路、轨道交通、长途客运等方面的事故发生与拥堵情况进行实时监测。

交通调度与决策支持模块

在交通运输突发事件的应急管理措施实时监测与调度系统中，交通流调度与优化、应急响应策略制定等核心功能模块主要由交通流调度与优化两部分构成，前者为系统的基础功能模块，后者为系统的辅助功能模块。交通流调度与优化模块以突发事件交通信息为数据源，构建相应的动态交通流模型，并在此基础上利用实时动态交通信息进行实时动态交通流分析，从而实现对突发事件下道路和公交车站的实时交通流调度与优化，以最小化减少突发事件下道路通行能力损失；同时，根据应急管理部门发布的应急响应策略，制定相应的应急响应策略，从而实现对突发事件的快速响应。

基于大数据的交通运输应急管理实时监测与调度系统的关键技术

实时交通流分析与预测算法

根据对交通运输突发事件的实时分析与预测需求，从以下几个方面开展技术研究。一是针对实时交通流数据特点，提出一种基于小波变换和支持向量机（SVM）的实时交通流数据特征提取算法；二是基于贝叶斯网络和多元线性回归方法构建实时交通流数据预测模型，实现对突发事件发生前后一段时间内的城市路网通行能力预测；三是研究面向突发事件监测与应急处置需求的实时交通流数据分析方法；四是基于海量交通数据构建突发事件时变特征空间模型，提取突发事件下的关键特征信息，构建实时交通流数据分析与预测算法。

通过将大数据技术与方法应用于交通运输突发事件的监测与应急处置中，可以提高对交通运输突发事件的预测能力、应急处置能力以及智能决策能力。

交通调度与优化算法

在突发事件背景下，如何实现应急管理措施的实时调度是交通运输应急管理研究的关键。研究中，首先需要考虑的是交通运输应急管理措施的实时监测与调度问题。在交通运输应急管理措施的实时监测与调度研究中，需要考虑的因素包括交通运输突发事件、交通运输应急管理措施的特征、交通运输突发事件监测与调度系统的功能需求等。基于大数据分析技术和大数据分析方法，构建基于大数据分析技术的交通运输应急管理措施实时监测与调度系统，关键技术包括：数据采集及预处理、数据存储及管理、交通运输应急管理措施的实时监测与调度、基于大数据分析技术的交通运输突发事件监测与调度系统等。

其中，数据采集及预处理技术包括：海量数据实时采集、多源异构数据融合处理、海量数据存储等；数据存储及管理技术包括：分布式存储和备份技术、数据库集群技术等；基于大数据分析技术的交通运输应急管理措施的实时监测与调度包括：数据提取、处理及分析算法等；基于大数据分析技术的交通运输应急管理措施实时监测与调度系统主要由三部分组成：核心算法库（包括突发事件信息提取和预处理算法库、交通运输应急管理措施实时监测与调度算法库）、应用软件开发及实验平台等。

应急响应策略制定算法

在交通运输突发事件发生后，通过实时监测系统获取实时数据，将监测数据与历史数据进行比较分析，判断当前状态是否处于异常状态。如果当前状态是异常状态，则可采用应急响应策略对异常状态进行响应；如果当前状态不是异常状态，则可采用常规应急响应策略。需要注意的是，在对不同类型需求进行分解时需要考虑应急措施和非应急措施之间的关系。

用户需求分析与个性化服务

在交通运输突发事件背景下，基于大数据分析理论和方法，提出了交通运输应急管理措施实时监测与调度系统，为交通运输突发事件的预防和应急管理提供了支撑，在疫情防控期间发挥了重要作用。然而，在新冠肺炎疫情防控期间，如何满足人们个性化的出行需求成为一个重要的问题。因此，在进行交通运输应急管理措施的实时监测与调度系统设计时，必须考虑到用户的个性化需求问题。

交通运输行业在我国国民经济中占有重要地位，其运营状况直接影响着社会经济的稳定和发展。面对交通运输突发事件的发生，及时准确地采取应对措施，对保障人民群众生命财产安全、维护社会稳定具有重要意义。然而，传统的交通运输突发事件监测与预警系统主要是以人工方式进行信息采集和处理，不能满足交通运输突发事件的快速响应需求，无法有效应对大规模交通运输突发事件。本文结合大数据分析理论，从交通运输突发事件及其特征、基于大数据分析的交通运输应急管理措施、系统架构、技术路线、功能模块等方面出发，构建了基于大数据分析的交通运输应急管理措施实时监测与调度系统。同时，该理论的提出也为我国交通运输行业应急管理体系建设提供一定的参考价值。