随着社会发展规模的扩大和日益多元化，公共安全形势也日益复杂，同时也伴随着潜在的危机与矛盾，社会差距逐步扩大，矛盾也日益凸显，公共安全受到严峻的挑战，各种公共安全事件给个人生命和财产造成了巨大损失[1]，并对社会公共秩序和可持续发展构成威胁，其中人为制造危机、自然灾害危机的不断增加，成为公共安全风险不断加大的主要因素。2005年3月29日京沪高速公路淮安路段发生液氯泄露事故，导致29人死亡，350人入院治疗，上万人紧急疏散，直接损失1 700余万元；2013年11月22日青岛东黄输油管道泄漏爆炸事故发生后导致62人死亡、136人受伤，直接经济损失75 172万元。这些重大的公共安全事故给我们留下了深刻的教训：城市运行管理必须把公共安全放在首位，并针对不同的事件建立相应的应急预案，达到在事故发生前做好应急准备工作；在突发事件的预防、响应和处置过程中需要科学规范的决策和组织协调，才能在事故发生时，有条不紊，尽可能地控制风险，在灾后重建中有法可依、有章可循的目的[2]。
而在复杂重特大公共安全的应对中，事故往往表现出高度破坏性、衍生性、快速扩散性和不研究性等特征，每一次重特大公共安全事故的发生对于决策者而言，很可能都是类型全新、特征全新、危害全新的灾难，如何快速且有效应对这类重特大公共安全事故是该文的研究重点。
1 城市公共安全管理应急决策指挥系统
1.1 城市公共安全管理
城市公共安全管理是及多部门、多行业与一体的复杂体系，事故处理过程中通常汇集了公安、交通、安监、环保、卫生、气象等多个部门，以及消防抢险、疏散搜救、环境监测、医疗救护、工程抢修等多支救援队伍。总而言之，城市公共安全管理主要指：公共安全部门对城市公众活动和社会运行实施影响、控制、协调，以实现公共安全目标的过程[3]。
城市公共安全管理以城市公共安全类事件的应急角色为主要研究对象，其中公共安全类事件大多是在人们毫无准备的情况下发生，尤其是重特大安全事故往往使应急救援人员不知所措，很可能導致错误决策或者错过最佳应对时间。因此，如何采取应急决策，对于决策者能够在应对各种灾害和安全事件突发时，及时采取有效措施降低事件的严重程度、减小损失有一定的决定性作用。
文中建立了如图1所示的应急决策过程，该决策表现为一个动态过程，是指在突发事件突然发生时，应急决策主体在有限的时间、资源和人力等约束的压力下，搜集、处理灾难事故现场的信息，通过全局性考量而明确问题与目标，依据决策经验和计算机辅助决策支持系统等，分析评价各种预案并选择适用的方案，组织实施应急方案，跟踪检验并不断调整方案直至行动更趋于合理化并且事件得到控制为止的一个动态决策过程。
1.2 基于事件复杂特征的应急决策指挥系统
基于事件复杂特征的应急决策和指挥系统，是采用定性研究辅以定量研究的方式，对重大安全突发事件的复杂系统特征进行系统研究，继而综合应用复杂系统、优化理论、系统建模、层次分析、模糊评价、案例分析等理论和方法，借助地理信息系统（GIS）技术、数字视频技术、三维技术，提供包括电子地图、多维报表、三维影像、视频图像等不同层面的图形化展现形式，为应急指挥人员提供决策依据。
其中，地理信息系统[2-3]（GIS）是一种空间信息系统，其功能是对各种空间的复杂结构进行处理、表示和分析。其具有强大的空间处理能力和分析能力以及数据唯一空间的分析功能和决策[4]，GIS在城市公共安全管理中起到重要作用。但是，现阶段GIS主要基于2维平面来处理现实中遇到的问题，在动态性和可见性并没有达到要求。应急技术支撑平台综合应用系统是复杂的应急管理与决策支持系统，将应急信息进行可视化表达，并借助真实的地理三维场景、遥感影像、DEM等数据手段，再现事故现场周边环境情况，对应急决策是至关重要的。因此，基于事件复杂特性采用了可视化救援地理信息系统（V-RGIS）辅助决策者做出更优、更准确的决策。
除了原始的地理信息之外，V-RGIS还包括了多个信息层的结合，其中主要包括以下几个方面。
（1）空间信息平台：包括与公共安全事件相关的具有空间信息的矢量数据和专题图件栅格数据，以及遥感动态系统采集的具有空间信息的遥感影像数据、属性数据和多媒体数据等。
（2）公共数据接口层：整个系统各个子系统实现继承的关键和基础。它以灵活的方式与数据库管理系统连接，通过连接管理数据，并能为下一层提供基本的数据组织形式。
（3）专业应用分析层：此层在不考虑应用的基础上，抽象出一些地理信息系统的基本、通用的功能，为下一层提供的功能模块、缓冲区分析、网络分析、DEM分析、涂层叠置分析、行动标绘、方案预演等应用。
2 基于事件特征和V-RGIS的应急决策指挥平台设计
2.1 系统总体设计
应急指挥决策系统涉及领域广，技术层次深，系统的构架也是比较复杂[5]，其平台功能结构如图2所示。文中基于上节分析，在决策平台结构基础上主要围绕可视化救援地理信息系统中的空间信息平台、公共数据接口层、专业应用分析层之间的关系，建立基于事件特征的城市公共安全管理应急指挥平台系统框架，如图3所示。该系统涉及主要技术包括V-RGIS技术、应急决策的推理技术和开放式规则引擎技术[6]。
2.2 可视化应急救援地理信息（V-RGIS）技术
采用多层次的方式建立如图5所示的数字地图，实现基于地理位置的“静态”和“动态”信息结合：（1）以电子地图的方式真实模拟城市及其周边地区的地貌、设施、道路、桥梁等信息；（2）以数据连接的方式把不直观的报表数据直观地在地图上表现出来；（3）利用GPS定位对重点的人员、车辆、物资的实施运送情况和路线进行了解。
基于GIS建立的可视化物理环境模型，可以实现各种可能的物理破坏情形的模拟，如危机发生时，某条道路被水淹没等可能情况下如何产生有效的冗余计划；还可以分析各相关部门协作的能力评估，如协助分析消防站、救助站如何分布才能实现最佳应急救助的反应能力和效率。在演习或实际灾害发生前后的灾前准备、灾中应对、灾后重建等应急管理过程中能藉由GIS提供充分的地理环境资讯：（1）在危机发生前可藉由此系统，了解与应急管理相关的各种信息，包括政府机构、重要设施、道路建设、管网建设、及周边可利用资源等各种城市信息；（2）危机发生时，可以根据所模拟或实际发生的情况，在第一时间提供即时的资讯，如灾害的位置、飓风路径、道路淹水情况、事件的蔓延范围、需要调用的资源位置等；（3）提供中央、地区、及地方政府正确的应急预案资讯，帮助其做出正确的处理方式。
2.3 应急决策的推理技术与实现方法
在充满变化、极具风险、难以预测的公共安全事故发生初始，根据实时事态信息，应急决策者需要解决的问题是如何从案例库中迅速检索并提取相似度最高的案例做决策提示与对策参考；如何根据源案例进行事件推理以获取目标问题解；如何基于地理信息技术、物联网技术、以及风险分析预警技术实现应急指挥平台的智能感知。
根据无线传感网络的特点，网络节点对采集的对象收集数据时会存在很多信息的冗余或者错误，如果对这些情况不进行处理再进行传输的话，那么会加快节点能量的消耗，从而缩短网络寿命[6-7]。因此该系统增加如图6所示的基于BP神经网络结构的数据进行数据融合，其中融合算法采用LEACH算法。
2.4 开放式规则引擎技术
可视化应急救援地理信息（V-RGIS）技术为应急决策提供了可靠的辅助信息，而如何将这些数据和资源提取出来并作为辅助决策的参考，并运用到决策演练当中，需要一套完备的业务规则管理系统（BRMS），其中开放式规则引擎[8]是BRMS的核心部分，是代替规则嵌入到程序代码中的部分，是链接应用程序与业务规则的桥梁。主要分为接口层、适配层、核心、数据层、规则管理层，各层之间的关系如图4所示。规则引擎核心得到BOM之后，将该对象（LUA中的Table）传入运行的上下文环境，然后对规则进行逐條运算，最终得到运算结果的输出BOM，中间可能也得经过适配层并访问数据库填充数据成为DTO并返回给应用程序。
该系统使用LUA脚本与C++混合使用的方法实现规则外置。使用这种方法，在执行代码中，嵌入对规则判断及处理的LUA脚本的调用，在LUA脚本中调用执行代码中的部分代码。举例来说，对于行动规则，主要是依赖应急力量的类型、行动点值（与行动时间相关）、以及地图、地形、路况等数据来进行综合判断。那么规则就可以写成如下形式（伪代码）：
Function condition_move（Object A）
{
If （A.type = 0） then //地面力量
Mapgrid=GetCurrentMapGrid（A
Barrier=GetCurrentBarrier（Mapgrid）
A.MoveHP=A.MoveHP–Mapgrid.value– Barrier.value
Else if （A.type == 1） then // 空中力量
…
Else if （A.type == 2） then // 水面力量
…
Endif
}
在每個时间片的执行代码中，只需按照一定的筛选方法，筛选出在当前时刻所发生的事件，并调用LUA脚本中对应的事件处理函数即可。
3 结语
通过引入应急救援地理信息技术、计算机技术、物联网技术等，实现机构联动、资源联动、信息联动，进一步增强应急管理的综合减灾和早期预警能力。通过采用开放式规则引擎技术和基于BP神经网络结构的LEACH算法的数据融合提高城市管理资源的整合利用效率，加强城市管理的统一指挥、统一调度、统一协调力度，实现常态管理与应急处置的有机结合，提高及时发现、快速处置城市管理突发事件的能力，能够确保城市运行安全、有序运转，减少灾害的再度发生。
参考文献
[1] 谭庆琏.提高综合减灾能力，保障城市公共安全[J].土木工程学报，2005，38（5）：105-106.
[2] 刘影，施式亮.城市公共安全管理综合体系研究[J].自然灾害学报，2010，19（6）：158-162.
[3] 赵秀玲.城市化公共安全管理[J].南阳师范学院学报：社会科学版，2005，4（5）：44-46.
[4] 吕志慧.地理信息三维可视化系统应用研究[D].郑州：郑州大学，2002.
[5] 翁凯.基于GIS及专家系统的应急指挥平台在旅游行业的研究及应用[J].科技向导，2015（18）：304-305.
[6] Xiang M，Shi W R，Jiang C J，Zhang Y.Energyefficient clustering algorithm for maximizing life time of wireless sensor networks[J].AEU-International Journal of Electronic & Communication，2010，64（4）：289-298.
[7] 彭磊.规则引擎原理分析[J].福建电脑，2006（9）：42-43.
[8] 候冰俏.无线传感器网络中数据融合算法研究[D].山东师范大学，2014.
