大数据在应急管理中的应用

随着互联网、社交媒体和人工智能的技术发展和应用普及，大数据在应急管理中发挥的作用将越来越重要，是应急管理未来发展的重要方向之一。应急管理部的成立为中国应急管理的发展提供了政策上的支持，也为发展大数据在中国应急管理中的应用提供了契机。现阶段，理论研究尚无法完全预知大数据在应急管理中的具体应用。但基于对应急管理基本原理的掌握，结合对大数据本质属性的理解和对中国应急管理制度情境的了解，我们可以初步厘清大数据在中国情境中应用于应急管理的总体框架、关键功能和政策路径。

发展大数据分析应对新兴风险

在理论上，关于应急管理基本原理的探索已经触及复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）思想。CAS是复杂性理论的一个分支，代表了复杂性理论的最新发展。它强调信息在发展适应性中的作用，在本质上是一种方法论，因而具有广泛的适用性。

20世纪90年代，美国应急管理研究的开创者之一康佛教授将CAS的思想引入应急管理研究，将应急管理定义为一个复杂适应系统，即大规模、异质性的行动主体对信息的搜集、交换和共享。它既适应环境的变化，也相互适应，达成协同行动，实现社会系统从“混沌”向有序的回归。这一理论具有广泛的包容性，涵盖了20世纪90年代以来应急管理研究几乎全部的理论进展，也是继20世纪七八十年代提出并发展的综合应急管理（Comprehensive Emergency Management，CEM）理论之后的最具统摄的理论框架。

这一理论不仅在美国、欧洲、日本的情境中得到了应用，也在中国情境中得到了检验。有学者通过对“汶川地震”“九寨沟地震”“山竹台风”等案例的连续研究显示，中国的应急管理在总体上也需要定义为复杂适应系统。这一系统通过信息技术的应用，既增强行动主体对环境变化的适应能力，也提升行动主体之间的相互适应能力，最终提高应急管理的协同水平和集体绩效。

将应急管理视为复杂适应系统，发展更具适应能力的应急管理体系，这也是中国应急管理发展演化的内在要求。2003年“非典”之后，中国建立起以“一案三制”（应急预案、应急体制、应急机制、应急法制）为核心的应急管理体系。这一体系统筹自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件的预防与准备、预警与监测、救援与处置、善后与恢复。从理论上看，这就是“中国版”综合应急管理体系，且其综合程度较高。应急管理部成立之后，应急管理的职能边界收缩至自然灾害与事故灾难的全过程管理，这实际上是对“中国版”综合应急管理的修正。这同时也显示，综合化并非中国应急管理未来发展的主要方向。那么，中国应急管理未来发展的主要方向是什么？

进入新时代，社会发展的主要矛盾已经转化为人民群众日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。按照这一要求，应急管理未来的发展方向就是，满足人民群众日益增长的安全需要。这就需要大力提升中国应急管理的适应能力。经过“一案三制”体系十余年的实践，针对常规突发事件的应急管理已经趋于成熟，中国应急管理未来的挑战主要来自于新兴风险、极端灾害与跨界危机的冲击。从全世界范围来看，导致应急管理遭遇“失败”的突发事件并非常规突发事件，而是新兴风险、极端灾害和跨界危机。

因此，发展大数据在我国应急管理中的应用要站在上述理论高度，以提升应急管理适应能力为总体思路和发展方向。大数据与中国应急管理提升适应能力的总体思路和发展方向存在内在的契合。大数据在本质上就是一种更高的信息能力，其核心是大数据分析，从体量大、多样化、价值密度低和动态性的数据集提取有价值的信息，识别社会现象之间的关联机制。大数据应用于我国应急管理的总体框架是：站在复杂适应系统的理论高度，通过发展大数据分析增进应急管理的信息能力，进而提高应急管理的适应能力，以应对新兴风险、极端灾害和跨界危机的挑战，满足人民群众日益增长的安全需求。

提高减缓或预防的效果

在上述总体框架之下，大数据在中国情境中应用于应急管理的逻辑主线是提升应急管理的适应能力。

应急管理部成立之后，应急管理的重心必然从全灾害管理走向全过程管理，以解决“一案三制”体系“重应急响应，轻风险管理”的不足。根据应急管理部的职能定位，结合应急管理全过程管理的一般原理，我国应急管理的全过程管理主要涵盖以下功能：减缓——防灾减灾，主要针对自然灾害等不可预防的突发事件，尽量降低脆弱性，以减轻自然灾害发生后造成的损失；预防——安全监管，主要针对安全生产事故等可预防的突发事件，通过努力可以避免其发生；准备——无论是自然灾害，还是安全生产事故，都需要进行应急准备；响应——一旦发生自然灾害或安全生产事故，都需要尽快控制事态；恢复——回归常态，并从灾难中学习，以利于改进或提升。

这五项功能可分为四个阶段，形成一个动态的循环，其中减缓和预防属于同一阶段。根据从全灾害管理转向全过程管理的要求，发展大数据以提升适应能力也应该贯穿于应急管理的全过程。

发展大数据分析，提高减缓或预防的效果。自然灾害的减缓关键是要降低脆弱性，既包括物理脆弱性，也包括社会脆弱性。降低物理脆弱性主要依赖于工程性措施，降低社会脆弱性则主要依赖于非工程性措施。大数据分析在这两方面都可以发挥作用。例如，通过对极端灾害条件下大规模人群行为规律的大数据分析，既可以优化应急避难场所的设置，也可以优化城市公共基础设施的运营，还可以改进公众自救互救的效率。安全生产事故的预防关键是要加强危险源的管理。在这方面，大数据分析也可以发挥作用。例如，可以通过互联网、物联网对重大危险源进行精确标识和动态监控；通过对重大危险源监测大数据与自然灾害监测大数据的关联分析，识别两者之间的耦合规律，以优化重大危险源的储存与运输。

发展大数据分析以改进应急准备的针对性。根据《突发事件应对法》的要求，应急准备主要包括应急预案体系建设、应急物资储备、应急队伍建设、应急演练和培训等。大数据分析可以优化应急物资储备，提升应急演练和培训。例如，对自然灾害或安全生产事故条件下应急物资需求的关联分析，优化应急物资储备的数量配置和存储位置；也可以通过对自然灾害或安全生产事故条件下大规模人群行为规律的大数据分析，有针对性地改进应急演练和培训。

（编辑：温州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!