事故应急处置网络的联动能力研究与分析

赵冬平 郭雅娟 戚湧

摘要：事故事件作为社会公共安全的重要威胁源，极易造成巨大经济损失，甚至导致人员伤亡。事故事件是随机事件，如何强化事故应急处置网络的联动能力，分析其内部规律是该领域亟待突破的重要问题。本文引入Uncertainty factor参数因子，建立了应急资源联动的模型，引入Lyapunov Function推导和分析了应急资源联动的有效性，提出联动取证依据，分析了资源连通率、事故应急处置网络覆盖、备用资源数和事故应急不确定性等对联动能力及有效性的影响。理论分析和仿真实验表明，资源连通率、事故应急处置网络覆盖、备用资源数概率与事故应急处置网络的全局和局部联动有效性是负相关的。

关键词：事故应急处置网络；联动能力；事故事件

中图分类号：TN391 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2017.08.007

引言

交通事故、城市火灾等突发事件作为社会公共安全的重要威胁源，极易造成巨大经济损失，甚至导致人员伤亡。随着智慧城市建设在全国范围如火如荼的展开，城市突发事故的应急联动处理网络先后在北京、上海、广州、深圳、南京、重庆等城市建立，各大城市都在探索建立行之有效的突发事故的应急组织指挥协调系统，确保在突发重特大道路交通事故时，能及时、有效地开展事故应急救援工作，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。

事故应急处置网络的核心问题是应急资源联动有效性问题，即诸因素围绕同一任务目标开展集体协作行动的一致性问题，包括：（1）快速反应原则：应急处置要做到反应快、报告快、处置快；（2）先期处置原则：一旦发生事故，立即启动现场处置方案，迅速采取有效措施，控制事态发展；（3）统一指挥原则：由应急指挥中心全面负责统一指挥、统一调度，保证救援工作的统一高效；（4）协调作战原则：现场应急小组在应急指挥中心的统一领导指挥下，按照各自职责，密切协作，相互配合，共同做好事故的应急处置和抢险救援工作。

应急资源联动有效性研究方面，相关研究主要集中在网络联动策略设计方面。如针对网络结构状态的联动与反联动的自适应控制，网络动态拆分的多重边融合自适应联动建模，复杂动态网络的双重变时滞联动问题的联动算法，分布式网络结构的变量耦合联动问题的有效性分析。

本文首先针对事故的发生随机性和事件状态的不确定性增强，在传统联动理论的基础上增加Uncertainty factor参数因子，建立新的事故应急处置网络联动能力模型和取证依据；其次，为提高应急资源联动模型的实际效率，设计了全局联动和局部联动两种方式；最后，分别讨论资源连通率、事故应急处置网络覆盖、备用资源数和不确定性等因素对应急资源联动能力的影响，有助于通过调整关联因素来优化应急资源联动的有效性。

1 事故应急处置网络的联动建模

令影响应急资源联动的因素为与时间相关的，主要包括，①资源连通率，即资源各因素间的连通关系，它决定了事故应急处置网络的信息共享能力；②事故应急处置网络覆盖，它不仅决定了网络信息的获取和交互效率，还直接影响着网络的联动能力；③备用资源数在一定程度上影响事故应急处置网络的效能；④不确定性将直接影响事故应急处置网络的信息处理能力。事故应急处置网络的各个因素满足网络动力学方程，网络构成因素总和为，共同构成连续时间耗散耦合动态网络。本文在传统网络联动模型基础上考虑了Uncertaintyfactor参数因子，可得事故应急处置网络的应急资源联动模型，

若事故应急处置网络达到联动有效狀态，则满足。其中，为事故应急处置网络的各个因素达到联动时所处状态变量，即表示该网络联动状态下，事故应急处置网络的各个因素的结构、参数因子性能和运行轨迹逐渐趋于一致；为网络因素

所处状态变量；为网络因素：所满足的网络动力学函数，对应网络因素/参与集体安全防御的运行轨迹；常数c>0为耦合强度，表示事故应急处置网络的各个因素间的信息连通度；讯为内耦合函数，表示事故应急处置网络的各个因素间的信息输出关系；为网络因素所对应的不确定性函数，对应网络发生随机故障和遭受网络破坏等不确

定性；为耦合矩阵，是事故应急处置网络的各个因素间的信息连接状态矩阵，若因素与因素之间具有信息连接关系，则，反之，为柄足鍋合约束条件，定义对角元为：

运用主有效性函数方法，对式（1）关于联动状态的线性化，令6为第个节点状态的变分，可得式（1）的变分方程：

其中，和分别为作和关于5的雅克比矩阵。令，矩阵Z的若当分解为，其中。根据中引理1-1，矩阵z存在一个为0的一重特征值，其他7V-1个特征值均为负值。则式（3）可表示为：

等式两边同时乘，令S=rp，式（4）可表示为

应用Lyapunov指数法分析事故应急处置网络的应急资源联动有效性，其联动化区域/与最大Lyapunov指数的有关。如果信息连通度e与连接矩阵Z特征值的乘积在联动化区域/内（即0），则该区域为资源的联动区域[13，2G]。对于事故应急处置网络的资源，随着以与七大小取值的不同，其联动可能达到整个系统区域，也可能限于某一局部区域。由以上推理，按照全局联动和局部联动两类情况，进一步分析事故应急处置网络的应急资源联动：

局联动。事故应急处置网络的各个因素信息连通覆盖整个网络，事故应急处置网络能够实现整个网络的联动，即全局联动。令其所对应的联动区域，其中，如果細足方程，即，则网络全局联动有效。显然，毛值越小，网络全局联动能力越强，有效性越强。

②局部联动。事故应急处置网络的各个因素信息连通覆盖网络部分区域，事故应急处置网络在相应区勝臟动，即局部联动。令对应的联动区域，其中，如果满足方程，即，则网络局部联动有效。显然，值越小，网络局部联动能力越强，有效性越强。

2 联动取证依据

取证依据1对动力网络式，

为矩阵的特征值。设为阶对角阵，尽为阶单位阵，常数，若对，存在满足方程：则网络联动有效。

证明：构造Lyapunov FunctionG=SrPS，并对其求导可得：

3 联动影响因素

分析可知，应急资源联动主要取决于网络因素间的连接矩阵，可通过分析矩阵的特征值人值判定网络联动。结合（1）式中值与因素与因素的通信连接关系（即），影响应急资源联动的因素可进一步表述为：

①资源连通率。资源连通率是指网络中边的数量与网络构成因素总和的比值，即：

其中，网络边是指事故应急处置网络的各个因素间建立的通信连接关系，影响式（10）中的取值，从而影响矩阵特征值；的值，即影响木和的值，相应的影响事故应急处置网络的联动能力。

②事故应急处置网络覆盖。事故应急处置网络覆盖是指网络构成因素的总和。事故应急处置网络覆盖扩大，网络因素通信连接相应增多，即矩阵中的值增多。令为扩大后网络新

增边连接，由式（10）可得：

其中，为扩大后的事故应急处置网络覆盖，，为事故应急处置网络覆盖扩大后的资源连通率，通信连接。由式（11）可知，#通过改变从而改变和的值，相应的影响事故应急处置网络的联动能力。

③备用资源数。备用资源数是指替换遭受破坏受损因素的网络备用因素的数量。网络备用因素在维持事故应急处置网络覆盖动态有效的同时与网络其他因素建立新的通信连接关系，即矩阵中的值发生变化。令为网络备用因素加入后网络新增边连接，则由式（10）和式（11）可得：

其中，为网络备用因素加入后的资源连通率，通信连接、由式（12）可知，网络备用因素通过改变/从而改变和的值，相应的影响事故应急处置网络的联动能力。

④不确定性。不确定性是指因网络故障或网络破坏导致网络受损因素的数量与网络构成因素总和的比值，即：

代入（10）式，可得：

其中，为不确定性，为因网络故障或网络破坏导致网络受损因素的数量，为事故应急不确定性发生后的资源连通率，为移除受损因素后网络构成因素。由式（14）可知，移除网络受损因素使得矩阵中相应移走维的网络因素，相应的和的值发生变化，进而影响事故应急处置网络的联动能力。

4 仿真分析

本文收集了2011年至2016年江苏发生重大火灾的当地事故发生的天气信息、应急处置网络资源状况和火灾致灾原因相关数据。其中，天气数据特征分为：阵雨，小雨，中雨，大雨，多云，晴，阴；温度数据特征为连续数据，为指定日期指定地点的日平均温度；风级数据特征分为1-5级风，其中5级风包括（>5级）；风向数据特征表示当前日期当地风向；湿度数据特征表示当前日期当地空气湿度；建筑物数据特征如表1所示，根据建筑物不同使用性质，具有不同特征，这些特征用数值描述[5，6]。标签数据特征为火灾致灾类型，包括：正常无隐患1.自然原因导致火灾2.电路原因导致火灾3.可燃物原因导致火灾。

仿真分析部分重点考虑资源的复杂性和不确定性对应急资源联动的影响，对事故应急处置网络资源的全局联动、局部联动及其有效性进行验证。按照应急资源联动取证依据，分别从资源连通率、事故应急处置网络覆盖、备用资源数和不确定性等四个方面进行。

令资源连通率在区间（0，1）内取值，步长为0.05。图1和图2分别给出了在事故应急处置网络覆盖和条件下，资源连通率对网络全局联动能力、局部联动能力及其有效性的影响。由图2可知，当p=0时，毛趋近于0，网络全局联动能力最低，网络不有效；随着P逐渐增大，丰值逐渐降低，最终趋近于，网络全局联动能力逐渐增强，并逐漸趋于有效。由图3可知，当P=0时，4/4值达到最大，网络局部联动能力最低，系统不有效，随着P逐渐增大，4/牟值逐渐降低，最终有效于某一特定值，网络局部联动能力逐渐增强，逐渐趋于有效。

仿真结果表明，当事故应急处置网络的各个因素间没有建立通信连接关系时（即P=0），无法实现事故应急处置网络的应急资源联动；当事故应急处置网络的各个因素间通信连接逐渐增强时，即P逐渐增大，事故应急处置网络的各个因素间的信息交互、资源共享程度逐渐增强，事故应急处置网络能力得到增强，相应的事故应急处置网络的应急资源联动能力得到增强，并最终趋于有效。

令事故应急处置网络覆盖在区间（10，1000）内取值，步长为2。图3和图4分别给出了资源连通率p=0.05和p=0.1条件下，事故应急处置网络覆盖对网络全局联动能力、局部联动能力及其有效性的影响。由图4可知，当时，毛趋近于0，无法实现事故应急处置网络的应急资源联动；随着不断扩大，逐渐变小，网络全局联动能力逐渐增强，并逐渐趋于有效；由图5可知，当时，次最大，网络局部联动能力最低，网络不有效，随着不断扩大，名值逐渐变小，并最终趋于某一特定值，网络局部联动能力逐渐增强，并逐渐趋于有效。

仿真结果表明，当网络构成因素极少时（即），很难构成结构完整、功能健全的网络，无法实现事故应急处置网络的应急资源联动；当网络构成因素逐渐增多时，即不断扩大，网络的结构、功能等特性得到完善，事故应急处置网络能力得到增强，相应的事故应急处置网络的应急资源联动能力也得到增强，并最终趋于有效。

令事故应急处置网络覆盖#在区间（10，500）内取值，步长为10，备用资源数分别取。考虑网络备用因素与事故应急处置网络覆盖的关系，这里综合事故应急处置网络覆盖和备用资源数两类因素对网络全局联动能力、局部联动能力及其有效性的影响，如图6和图7所示。由图6可知，当一定时，随的增加不断下降，网络全局联动能力逐渐增强，当事故应急处置网络覆盖达到一定时（如图5中），只与m有关，网络全局联动有效；

当一定时，4随W的增大而降低，网络全局联动能力逐渐增强，并逐渐趋于有效；由图7可知，当一定时，随at的增加而降低，网络局部联动能力逐渐增强，当事故应急处置网络覆盖达到一定时（如图6中），只与有关，网络局部联动有效；当一定时，随的增大而减小，网络局部联动能力逐渐增强，并逐渐趋于有效。

仿真结果表明，当网络中不存在备用因素时（即，网络无法得到修复，无法实现事故应急处置网络的应急资源联动；当网络中备用因素逐渐增多时，即逐渐增大，网络支撑能力得到提高，事故应急处置网络能力得到增强，相应的事故应急处置网络的应急资源联动能力得到增强，并最终趋于有效。

令不确定性/在区间（0，0.1）内取值，步长为0.05。图7和图8分别给出了在事故应急处置网络覆盖，备用资源数条件下，事故应急不确定性/对网络全局联动能力、局部联动能力及其有效性的影响。由图8可知，当0时，最小，网络全局联动能力最强，网络有效；随着/逐渐增大，处于网络随机故障下值逐渐增大，涨幅较小，网络全局联动能力有所减弱但影响不大，网络相对有效；处于网络蓄意破坏下的值逐渐增大，当时，处于网络蓄意破坏下的值为，并保持不变，无法实现网络全局联动，网络不有效。由图9可知，当时，；值（约为0.0324）最小，网络局部联动能力最强，系统有效；随着/逐渐增大，处于網络随机故障下的值呈现增大后减小趋势，但减幅较小，有效范围内，处于网络蓄意破坏下的值同样先增大后减小，但减幅较大，当时，值骤减为，并保持不变，此时无法实现网络局部联动，网络无效。

仿真结果表明，当网络不受不确定性因素影响时（即），网络不发生随机故障或遭受蓄意破坏，网络支撑能力达到最强，相应的事故应急处置网络的应急资源联动能力最强，系统有效；当事故应急不确定性增大时，即/逐渐增大，网络发生随机故障导致网络中连接度较小的因素被移除，对网络的连通性影响较小，事故应急处置网络能力基本保持不变，相应的事故应急处置网络的应急资源联动能力基本保持不变，网络相对有效；网络遭受蓄意破坏导致网络中连接度较大的因素被移除，网络的连通性降低，随着网络蓄意破坏的增多，当增大图8中和图9中时，最终会导致网络连通性彻底丧失，无法实现事故应急处置网络的应急资源联动。

5 结束语

本文首先针对事故的发生随机性和事件状态的不确定性增强，在传统联动理论的基础上增加Uncertainty factor参数因子，建立新的事故应急处置网络联动能力模型和取证依据；其次，为提高应急资源联动模型的实际效率，设计了全局联动和局部联动两种方式；最后，分别讨论资源连通率、事故应急处置网络覆盖、备用资源数和不确定性等因素对应急资源联动能力的影响，有助于通过调整关联因素来优化应急资源联动的有效性。