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Method of Emergency Response Force Planning

  • YANG Xue-sheng ,
  • HUANG Qian ,
  • GUAN Yong
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  • Chinese Academy of Military Science, Beijing 100091, China

Received date: 2020-10-09

  Revised date: 2020-11-02

  Online published: 2021-06-10

Abstract

Emergency response force planning has practical significance. Due to the uncertainty, complexity and particularity in emergence response, force planning is different from traditional military force planning to a great extent. Aiming at the characteristics of this kind of problems and based on data analyze and simulation, this paper gives a practical and general planning method. Firstly, it analyzes and mines the regular pattern and digital model of the occurrence, response rules and resource requirement of historical emergencies. Secondly, it builds the task capability of response force by scale of areas or districts based on the results of first step. Thirdly, it constructs emergent task set and deduces multiple options using different rules including force distribution modes. Finally, it develops simulation system, assesses and selects several suggested options by multiple indices.

Cite this article

YANG Xue-sheng , HUANG Qian , GUAN Yong . Method of Emergency Response Force Planning[J]. Command Control and Simulation, 2021 , 43(3) : 114 -118 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2021.03.022

《中华人民共和国突发事件应对法》(2007年)中规定,突发事件,是指突然发生,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[1]。由定义看出,突发事件具有突然性和破坏性,比如特大地震、洪水、核生化泄漏、重大疫情、大规模群体性事件等,对国家、人民、社会、环境安全与秩序有严重影响和后遗作用,必须及时调度可用专业资源进行快速有效处置,防止事态恶性发展和蔓延。科学规划规模适中、结构科学、布局合理的各类应急处置力量体系具有重要意义,规模过大浪费社会资源,规模不够无法有效应对,同时还要考虑结构布局的合理性,力求做到力量资源配置最优化。对突发事件应急处置力量的规模结构和布局进行科学论证,具有重要现实意义。突发事件的随机化特性、管理专业性和处置复杂性等原因,使得开展应急处置力量规模结构的规划论证的方法手段比较匮乏,目前更缺乏运筹学、建模仿真和信息技术等现代科学方法和技术手段进行辅助支撑,相关领域研究具有很强的学术价值。
力量规模结构问题常见于军事领域,主要是确定和调整武装力量的数量规模和比例结构,使之尽可能保持科学合理,满足军事战略明确的使命任务,同时符合国家经济社会承受能力,比如美国每四年一度的防务审查报告中通常报告兵力结构分析。规模结构论证方面的理论方法研究是军事运筹学的传统内容,属于兵力规划范畴,有典型的运筹分析框架流程和通用技术手段,可以为突发事件应急处置力量规划提供基础参考。近些年也有一些对具体问题和事件类型的演化模型和过程仿真软件,能够模拟某些类型事件从发生到结束的过程与处置效果,但通常只限于具体场景和单个事件处置,如场馆疏散、火灾救援等,对大规模事件、多地同时处置、全国范围多层级力量调度等复杂情况鲜有考虑,但也可以为规模结构论证中个别环节提供有益的参数数据。
在论证方法研究上,由于突发事件具有时间、地点、类型、规模、强度等方面的不确定性,受地理、气候、人口、文化、交通、民族等多种外界因素所影响,其分布特点具有高度复杂性,研究范围是全国各地域事件处置和多级力量的规模结构问题,且许多领域应急处置力量的任务指标与典型事件处置的力量需求不具体,不易标准化度量,处置行动的效果评估方法和模型缺乏,给科学测算力量规模需求和结构布局带来比传统兵力规划更难的挑战。
作者运用运筹学和建模仿真手段进行尝试性研究:一是对相关领域研究现状进行概要分析;二是针对问题域特点,设计基于数据挖掘与建模仿真的规划论证框架;三是在框架中挖掘分析主要数量关系,确定各级力量任务能力指标,设计多个规模结构方案,仿真实验优选等环节的计算模型与实现技术等进行重点阐述。

1 相关研究

与突发事件应急处置力量规模论证最直接相关的领域即军事运筹学中的兵力规划问题[1],旨在寻求兵力结构与规模的合理方案,使兵力在满足使命任务需求和给定的费用可能内,达到能力与费用之间的平衡。对应于规模结构的层次性特征和影响因素复杂性,规模结构目标方案一般采取上下结合的分层次研究方法定性定量相结合的方式进行分析。在一般性运筹分析框架中,首先,依据威胁估计和军事战略方针、使命任务等,确定需要响应的威胁事件;然后,拟制作战想定,分解任务并确定能力需求指标;第三,考虑现有情况及可能的装备更新等,借助兵力需求模型计算并完成各项任务的兵力需求,综合形成待选兵力方案;第四,考虑多种评价准则对方案进行评估,如作战能力或效能满足、兵力轮换管理要求、装备结构现代化程度、军费预算限额、兵力调整过程波动性和稳健性等因素;最后,根据效能费用以及其他影响因素,对比得出各规划方案的优劣。在兵力需求计算、目标方案权衡选择和方案空间压缩等方面,有相应的技术方法和研究成果。上面的兵力规划分析框架虽然是针对兵力规模结构问题的,但其蕴含的运筹分析思维和基本流程仍具有很强的启发借鉴意义。在典型任务的需求计算模型方面,一般运用任务级的行动效能评估和需求计算模型,在具体技术上有两种:一是采用解析方法,直接输入任务和指标要求,例如利用兰彻斯特方程直接求解行动效果,计算任务的兵力需求;二是采用过程仿真方法,输入交战双方的构想和行动方案,利用事件步长或事件步长推演得出作战过程数据,最后统计各类评估指标得出交战效果,进而推算任务的兵力需求。美国海军陆战队作战发展司令部的Herman J.Touggy Orgeron总结了小规模应急行动运筹分析研究方法[2],主要研究解决小规模应急行动的同时应对数量、资源需求、行动持续时间和发生地域等方面问题,大部分方法都需要历史数据案例和定性定量相结合,其中重点介绍了“Stochastic Analysis for Deployments and Excursions(SADE)”随机分析方法,核心是构建排队论模型然后进行仿真验证。这些方法主要问题是,可以用于分析非战争军事行动任务数量和处置力量规模需求,但对于处置力量的结构和布局,比如在民用领域中不同地域或行政区划内的力量梯次配置和地域分布等,无法有效适应。
在社会仿真领域,有关于政治、经济、社会、传播等方面的突发事件演化机理和处置行动过程仿真研究[3-4],这些模型主要是利用Agent建模方法开展,构建各类Agent的行为模型、环境变化模型和关联失效模型等,分析突发事件的演化过程与变化机理。典型研究有美国阿拉莫斯国家实验室的疾病仿真系统EPISIM[5],该系统基于TRANSIMS交通高分辨率的城市交通仿真系统的人群流动仿真,并构建天花病毒人间传播模型,实现城市内的天花病毒人群疾病传播仿真,隔离与治疗等处置效果评估等。美国圣地亚哥国家实验室构建了基于ASPEN的恐怖袭击模型经济系统仿真模型,ASPEN基于Agent方法构建有政府、银行、制造商、家庭、市场、美联储等,仿真美国经济市场活动,在此基础上该实验室补充开发恐怖袭击涉及的联邦危机管理局、国民警卫队、医疗系统、交通系统、生活支持系统和生产消费行为等模型,能够仿真信息攻击、电力破坏、生化袭击、核袭击等四种恐怖事件对经济社会的影响效果。该实验室后续又开发了N-ABLE仿真框架,强化了恐怖袭击对经济、社会和基础设施影响效果的仿真,被美国政府用于反恐教学演练。另外,在大规模群体行为建模领域的相关研究,也涉及突发事件过程仿真和处置效果评估[6-7]。总体上讲,现有突发事件仿真目前主要用于特定事件和应用构建,重点是针对特定事件辅助形成预案,大规模突发事件处置行动仿真模型较少或者专业局限性较大,缺乏多级力量布局配置考虑和事件处置力量需求分析评估研究,同时高分辨率的专业仿真模型往往需要更大的数据需求和精确的行动规则,也不太适合用作力量规模结构层次的分析论证。

2 规划论证框架设计

现有兵力规划和事件仿真研究成果并无法满足规模结构论证需要,许多关键因素与兵力规划有重要不同。比如现有兵力规划论证方法通常不涉及多级力量布局、体系配置和属地优先处置等问题,力量方案的结构与兵力方案不尽相同,典型事件的力量需求计算模型也远远比不上陆海空兵力行动效能和兵力需求计算建模领域研究成熟与深入。由于这些特殊性,需要进行有针对性的拓展深化和创新发展。
按照“以任务定需求、以需求定结构”的分析思路,综合运用军事运筹学、仿真实验和数据分析等方法技术,提出一种突发事件应急处置力量规模结构规划论证框架,并设计了配套的技术支撑手段。框架采用层次化流程来表达,主要包括以下步骤:首先利用历史数据统计分析,挖掘出突发事件发生和处置力量需求等基本量化特征,为后续计算提供参考;运用统计和聚类分析方法分析威胁,辅助推导出各级处置力量的任务能力指标,形成最大任务集;之后运用力量布局基本原则和以上量化数据相结合给出多个规模结构和布局方案,最后构建处置行动仿真模型并对方案进行实验优选,推荐决策备选方案。框架中具体流程如图1所示。
图1 突发事件应急处置力量规划论证框架
突发事件处置力量论证中,需要着重解决任务集、力量需求计算、方案效果综合评估等三个方面技术问题,下面将逐一分析。在分析之前,需要简要描述一下突发事件的特征维度量化问题,突发事件的类型划分,需要针对自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等领域进行细化,比如自然灾害事件可以分为地质灾害、气象灾害、海洋灾害、森林草原火灾、生物灾害等;安全事件可以分为一般性群体性事件、群体械斗、暴/骚乱、恐怖袭击等。在规模维度上可以分为特大、大、中、小。另外还可以根据实际需要或数据分析划分地域分布、行政区划分布等。

3 主要方法与模型

3.1 数量规律统计建模

量化论证规模结构需要有数据模型支撑,辅助分析使命任务、典型事件的需求量计算等。本文提出的基于仿真的规模结构论证方法需要准备突发事件发生、力量出动和使用量等三个方面的规律和数据。对于没有明确数据来源的突发事件领域,可以采用多源历史数据分析挖掘,得出数量关系。
通过搜集到的各种数据,统计时间分布、地域分布、类型分布、规模分布等突发事件发生规律,统计得到的发生时间、规模和地域分布。
统计各级力量历史参与处置事件情况,可以得出各级力量的出动次数和平均动用规模,分析得出各级力量的出动特征分布,为后续设计任务集提供参考。
应急处置力量的使用量规律分析,主要是采用数据拟合方法,对历史用兵数据进行分析,得出事件规模和使用量之间的数量关系,为推算后续各级力量需求提供量化参考。具体做法是:以历史使用量情况数据为样本,区分事件类型,将事件规模和用兵数量作为一组数据,绘制散点图;选择最适合的曲线形式;用最小二乘法求取参数,得到逼近散点图分布的最佳曲线,该曲线即事件规模和处置力量使用量的近似规律函数关系。图2是曲线形态示例。
图2 处置力量使用量规律曲线示意

3.2 任务指标设计方法

以任务为牵引论证规模结构,必须要有最大任务集。形成最大任务集的方法有多种,比如像兵力规划中那样通过使命任务进行分解,但往往不适用于许多突发事件领域。文中采用的办法是,通过分析确定各级力量的任务,即能应对处置何种类型和规模的突发事件,进而推算形成最大任务集。但对于许多突发事件领域,这些任务指标数量关系通常没有明确界定,需要有技术手段辅助分析研判。这里将重点给出如何分析任务指标的一种定性定量方法:构建形势分析模型,计算各区域的威胁系数;构建聚类分析模型,综合安全系数、人口、面积、交通、教育、民族等因素,确定各区域的安全威胁等级;在此基础上综合论证各区域应急处置力量的任务指标。
1)威胁系数计算。利用统计数据,对各区域(如各级行政区划)突发事件数据进行分类统计,得到事件发生次数、事件平均人数和最大人数等数据,然后进行归一化,得到各区域社会安全形势量化系数。在计算社会安全形势量化系数基础上,考虑各区域人口、面积、交通等修正因素,计算得到突发事件处置的力量需求系数。
定义力量需求系数计算公式如下
V'area= S ' p r o v · P ' s u m · r ' f l o a t · A ' p r o v · r ' e d u · r ' s e l L r o a d A p r o v ' · L h i g h A p r o v ' · L r a i l w a y A p r o v '
式中各符号含义如下:
S'prov:形势量化系数;
P'sumr'floatA'provr'edur'sel L r o a d A p r o v' L h i g h A p r o v' L r a i l w a y A p r o v':分别表示归一化后的人口总量、流动人口率、面积、未受教育率、民族占比、单位面积普通公路里程、单位面积高速公路里程、单位面积铁路里程等因素值。
经过计算得到各区域的力量需求系数,系数越高,说明需求越大。依据系数分布,可以将各区域分为不同的需求等级。
2)各级力量任务指标设计方法
任务指标就是要明确各级需要承担的任务,能够应对的突发事件的类型和规模,以及到达时间要求,这是形成最大集和后续规模结构论证的基础。但许多突发事件管理领域,由于各种原因都没有明确的界定,没有跟上部门编制体制改革调整步伐。实践上需要针对突发事件领域特点,在力量需求等级划分基础上结合力量布局基本要求,参考典型事件使用量计算模型,定性定量相结合地确定各级力量任务指标。
设定力量部署按照行政区划进行,比如分为县、市、省、全国等4个级别。对于每一级区域,结合突发事件发生的类型和规模统计数据,分析该级区域内发生的主要事件类型和规模。结合使用量规律,确定该力量需要有效处置辖区内上述事件的力量需求基准,而后按照上面给出的该级区域的力量需求分级进行增减。
同时,通过在地理信息系统上建模机动路网,描述力量从该级区域中心点沿路网向各方向最远点机动,探索形成各级力量的有效到达圈,计量准备、装卸载、输送环节的时间,将对应的机动到达时间作为到达时间指标参考要求,根据部署位置不同,具体时间会有所变化。
通常来讲,县级主要定位早期预警和应对小微事件,处置能力有限;而市级为一线先期处置力量,具备处置中小规模事件能力;区域级是突发事件应对的主体力量,一般能够有效处置辖区内大规模一般性事件和中等规模的高强度事件,全域力量是全国范围使用的力量。各级力量任务指标示意格式如表1所示。
表1 各级力量任务指标示意格式
地域
区分
一般
事件
严重
事件
重大
事件
特大
事件
到达时间
要求示例/h
小规模 1
市级 小规模 小规模 小规模 小规模 3
省级 大规模 大规模 大规模 大规模 4
全域 5

3.3 备选方案拟制方法

依据各级应对力量任务指标要求,参考使用量规律,按照成建制配备原则,可以推算得出各级力量的数量规模,形成多种初始方案。这里需要在纯处置力量基础上,考虑管理机构和后勤保障的力量编成,得到成建制的力量配置。使用不同的编制原则,可以有不同的方案。
考虑不同行政区域的形状和人口分布特点,部署位置可以不设置在行政区域中心,如市县政府驻地或省会城市,可以对部署位置进行多种原则的调整,比如对于狭长型和椭圆型地域,可以有不同的布局形式作为不同方案。
另外还可以将初始方案为基础,通过适当的增减各级力量的数量,生成系列的拓展方案。

3.4 方案评估仿真模型设计

有了备选方案后,需要构造评估模型进行实验分析,排序优选形成基本推荐方案。由于突发事件具有多种随机不确定性,方案评估的重点是对遂行的不确定性行动进行效果评估。评估涉及随机事件分布、力量布局形式、力量逐级运用、机动多方向到达等多种因素,其相互交织与影响,构造解析评估模型比较困难,可适合采用仿真方法。具体地,可以利用离散事件建模与仿真方法,构建突发事件产生模型,应急处置力量实体模型、处置行动过程模型等,直接开发离散事件仿真系统或利用商用仿真框架构造仿真系统;同时开发配套的方案设计、过程展示、过程数据采集和统计分析等辅助工具。
建模仿真主要包括三个方面:一是按照各类事件的发生时间、规模、地域、城乡和持续时间等,统计事件发生概率的离散分布,用于支持对事件的随机发生过程建模。二是按照力量运用基本原则,比如就近、逐级、成建制使用等,设计需求规则、调动规则、各级出动数量规则、机动方式规则、到位时间规则、回撤规则等,开发决策与出发准备、交通路网机动、事件处置、回撤等仿真模型,完成行动过程的建模仿真。三是构造方案的综合评估指标,首先统计单项指标如按区域、按类型统计各类事件的处置成功率、兵力到位平均时间、各级力量任务强度等,然后进行归一化和加权处理形成综合评估指标。
系统构造好之后,录入各种兵力方案,按预先设定的最大事件集(即最大任务集)或进行随机事件蒙特卡洛随机仿真实验,即按照历史统计规律及威胁形势发展趋势,随机产生服从特定分布特征的事件,然后对给定力量配置下的处置过程进行仿真,得出具有统计规律的仿真结果以及评估指标数值。最大事件集仿真,即人工设置好各种可能发生的各类事件,系统对这些预设的事件及其处置过程进行仿真。在仿真的基础上,可以通过实验结果的统计指标对多个方案进行评估比较,也可不断调整已有方案的兵力配置并进行迭代仿真实验,最终完成多个方案对比分析和优选工作。

4 结束语

突发事件快速响应和有效处置极为重要,研究应急处置力量规模结构论证方法非常必要,也是一个较新的研究领域,目前相关研究成果还比较少。本文提出的基于数据挖掘分析与建模仿真的流程,从规模结构基本问题出发,针对突发事件特点给出规模结构论证方法,并结合实践研究给出了关键问题解决方案。这些研究是较为初步的探索,其他提到的方法在某些领域得到了应用和验证,在解决具体问题时还需要针对性地进行深化细化。
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