Rapid Generation and Dynamic Optimization of Traffic Emergency Plans for Large-scale Events
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摘要: 现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。Abstract: The generation and dynamic optimization technology of traffic-emergency plans under large-scale emergencies rely on experience, and the manual plan lacks targeted and quantitative emergency measures.The feature attributes of emergencies are extracted to quickly generate the optimal matching plan.The initial plan is quickly generated based on case-based reasoning(CBR)and naive Bayesian classification and selected according to the posterior probability obtained by the Bayesian classification algorithm.The knowledge base and rule base of traffic emergency plans are established based on rule-based reasoning(RBR), and the content of the plan is modified by forwarding reasoning.The evaluation-index system of emergency-response capability and emergency severity is established based on the fuzzy analytic hierarchy process(FAHP).Taking Beijing 2022 Winter Olympic Games as the case background, the method can quickly generate the optimal matching plan and realize dynamic adjustment and improvement.
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表 1 突发事件特殊属性定义
Table 1. Definition of characteristic attributes of emergencies
字段名称 信息描述 类型 具体说明 sfsj 事发时间 字符 年、月、日（2009-12-31） sfdd 事发地点 字符 非赛事路径、赛事路径 sfdddllx 事发地点道路类型 字符 城市快速路、城市主干道、城市次干道、其他道路 tfsjlx 突发事件类别 字符 大雾天气、暴雨天气、冰雪天气、交通拥堵、火灾事故、爆炸事故、交通事故、非法聚集事件、恐怖袭击 tqzk 天气状况 字符 晴、阴、雨、雪、雾 qxzhyjjb 气象灾害预警级别 数值 1（特别严重）、2（严重）、3（较重）、4（一般） tfsjjb 突发事件级别 数值 1（特别严重）、2（严重）、3（较重）、4（一般） jtydqk 交通拥堵情况 数值 1（特别严重）、2（严重）、3（较重）、4（一般） jtyxsj 交通影响时间 数值 1（特别严重）、2（严重）、3（较重）、4（一般） sjyxcd 事件影响长度 数值 短、中、长 ycjtyxsj 预测交通影响时间 数值 用T表示，单位：h sysj1 T1/T2/T3剩余时间 数值 用t表示，单位：h sysj2 运动员即随行官员剩余时间 数值 用t表示，单位：h sysj3 IF/IPSF剩余时间 数值 用t表示，单位：h sjjjd1 T1/T2/T3时间紧急度 字符 1（不紧急），2（较紧急），3（非常紧急） sjjjd2 运动员即随行官员时间紧急度 字符 1（不紧急），2（较紧急），3（非常紧急） Sjjjd3 IF/IPSF时间紧急度 字符 1（不紧急），2（较紧急），3（非常紧急） njd 能见度 字符 良好、恶劣 sfyrysk 是否有人员受困 字符 无、有 sfyrysw 是否有人员伤亡 字符 无、有 sfyclsh 是否有车辆损坏 字符 无、有 ryyx1 T1/T2/T3人员影响 数值 ryyx2 运动员即随行官员人员影响 数值 ryyx3 IF/IPSF人员影响 数值 rysk1 T1/T2/T3人员受困 数值 rysk2 运动员即随行官员人员受困 数值 rysk3 IF/IPSF人员受困 数值 rysk4 非重要人员受困 数值 rysw1 T1/T2/T3人员伤亡 数值 rysw2 运动员即随行官员人员伤亡 数值 rysw3 IF/IPSF人员伤亡 数值 rysw4 非重要人员伤亡 数值 hzqk 火灾情况 字符 无、轻微、重度 bzqk 爆炸情况 字符 无、轻微、重度 clsh1 T1/T2/T3车辆损坏 数值 clsh2 运动员即随行官员车辆损坏 数值 clsh3 IF/IPSF车辆损坏 数值 clsh4 非重要人员车辆损坏 数值 jdkxd 借道可行度 字符 1（可以）、0（不可以） zydlkxd 专用道路可行度 字符 1（可以）、0（不可以） gjkxd 公交可行度 字符 1（可以）、0（不可以） gdkxd 轨道可行度 字符 1（可以）、0（不可以） sjyxcd 事件影响长度 数值 1（短）、2（中）、3（长） wyxcds 无影响车道数 数值 sfyfc 是否有翻车 字符 无、有 sfylcss 是否有路产损失 字符 无、有 sfybd 是否有暴动 字符 无、有 bffz 不法分子 数值 bz 备注 字符 
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表 2 服务级别定义
Table 2. Definition of service levels
服务级别 主要人员 交通服务特点 时间安排 T1 国际奥委会主席、国际奥委会委员、国际奥委会执行干事、国际奥委会各部部长、国际单项体育联合会的主席、秘书长等 每一位客人提供配有专职驾驶员的小客车服务 最多比赛前1 h到达场馆 T2 国际奥委会医疗委员会、体育仲裁法庭、世界反兴奋剂组织、国家奥委会主席等 提供配有驾驶员的专用合乘小客车服务 最多比赛前1 h到达场馆 T3 国际奥委会主席、委员等的客人，国际奥委会的贵宾及其陪同客人等 提供配有驾驶员的专用合乘小客车服务 最多比赛前1 h到达场馆 运动员和随行官员 参赛运动员、代表团团长及副团长、奥林匹克专员、教练员、医疗人员等 以大客车班车为主 至少1 h到达场馆 注册媒体交通服务 注册的文字媒体工作人员、摄影记者、国际摄影队和国家摄影队、主转播商等 以大客车班车为主 通常转播商需要提前2 h抵达场馆，而文字摄影媒体则一般提前0.5~1 h前往 IF/IPSF 国际技术官员、国内技术官员和工作人员 为每个IF提供2辆分配车辆，为每个IPSF提供1辆分配车辆 一般在比赛前1.5 h到达场馆
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表 3 交巡警部门应急资源配置规则参数
Table 3. Parameters of emergency resource-allocation rules for traffic-police departments
现场措施 直升机10人 可调度公交车30人 私家车4人 CZCS6/13/20 [ N ]/10+1 0 0 CZCS7/14/21 0 [N]/30+1 0 CZCS8/15/22 0 0 [N]/4+1 CZCS28 [ M ]/5+1 0 0 注：[ ]表示取整
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表 4 预案应急能力评价划分标准
Table 4. Evaluation criteria of emergency-response apability
划分标准 21~40 41~60 61~80 81~100 水平 较低 一般 较高 很高
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表 5 预案应急能力指标及权重
Table 5. Capability indices and weights of emergencies
一级指标 一级指标权重 二级指标 二级指标权重 组织管理能力E1 0.131 部门职责完善性E11 0.107 指挥调度协调性E12 0.185 信息广播及时性E13 0.293 分级管制合理性E14 0.415 资源保障能力E2 0.295 应急队伍保障E21 0.140 应急资源保障E22 0.332 应急装备保障E23 0.528 事件救援能力E3 0.482 人员搜查与救治水平E31 0.396 活动重要人员运输水平E32 0.227 突发事件控制水平E33 0.188 人员疏散与安置水平E34 0.118 路网抢通水平E35 0.072 交通恢复能力E4 0.092 善后处理水平E41 1
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表 6 突发事件的不完备属性
Table 6. Incomplete attributes of emergencies
序号 属性名 属性值 序号 属性名 属性值 1 事件等级 2 6 事件影响长度/km 1.2 2 事发地点 赛事路径 7 交通拥堵情况 2 3 事发地点道路类型 城市道路 8 无影响车道数 1 4 天气状况 雾天 9 损坏车辆数 4 5 交通影响时间/h 1.63 10 人员伤亡 2
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表 7 典型案例特征
Table 7. Characteristics of typical cases
序号 特征属性 典型案例C11 典型案例C12 典型案例C13 突发事件X 1 事件等级 Ⅱ级 Ⅰ级 Ⅲ级 Ⅱ级 2 事发地点 赛事路径 赛事路径 非赛事路径 赛事路径 3 事发地点道路类型 城市道路 其他道路 城市道路 城市道路 4 天气状况 晴天 晴天 雨天 雾天 5 影响时间/h 1.5 0.5 0.5 1.63 6 影响长度/km 1 0.1 1 1.2 7 拥堵情况 2 3 3 2 8 无影响车道 2 4 3 1 9 损坏车辆数 4 2 2 4 10 人员伤亡/人 2 1 0 2
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表 8 突发事件属性值的条件概率
Table 8. Conditional probability of attribute values of emergencies
序号 条件概率 概率 1 事件等级“2”/ C11 0.298 2 事发地点“赛事路径”/ C11 0.763 3 道路类型“城市道路”/ C11 0.572 4 “雾天”/ C11 0.174 5 影响时间“1.63 h”/ C11 0.398 6 事件影响长度=“1.2 km”/ C11 0.698 7 交通拥堵情况=“2”/ C11 0.753 8 无影响车道数=“1车道”/ C11 0.369 9 损坏车辆数=“4”/ C11 0.477 10 受伤人数“2”/ C11 0.356
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表 9 更新后的突发事件属性
Table 9. Attribute values of updated emergencies
序号 属性名 属性值 序号 属性名 属性值 1 事件类型 交通事故 16 借道可行度 0 2 事发地点 赛事路径 17 专用道路可行度 0 3 事发地点道路类型 城市主干道 18 公交可行度 1 4 事件等级 2 19 轨道可行度 0 5 是否有火灾 否 20 事件影响长度/km 1.2 6 是否有爆炸 否 21 T1/T2/T3人员是否伤亡 0 7 是否有翻车 否 22 运动员及随行官员是否伤亡 0 8 是否有恐怖袭击 否 23 IF/IPSF人员是否伤亡 0 9 是否有路产损失 有 24 T1/T2/T3人员车辆是否损坏 0 10 T1/T2/T3影响人员 2 25 运动员及随行官员车辆是否损毁 0 11 运动员及随行官员影响人员 140 26 IF/IPSF影响人员 0 12 T1/T2/T3时间紧急度 1 27 IF/IPSF人员车辆是否损坏 0 13 运动员及随行官员时间紧急度 3 28 非重要人员伤亡 2 14 IF/IPSF时间紧急度 0 29 非重要车辆损坏 4 15 交通影响时间/h 1.63
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表 10 优化后的交通应急预案
Table 10. Optimized traffic-emergency plans
层次模块 应急措施 部门联动 通知应急指挥中心、交巡警部门、交通路政、卫生部门、气象部门、广电部门参与事件应急救援工作 交巡警部门出动巡查人员4人，事故调查人员2人，现场警戒与疏导人员30~40人，警车20辆，示警桩36~44个 交通部门调动5辆公交车运送运动员及随行官员；卫生部门出动10人、2辆救护车进行伤员救治。路政部门出动4辆清障车起吊与牵引车辆 交通组织 通过广电部门，应急指挥中心负责及时向社会发布交通管制信息；路桥管理单位负责及时利用可变情报板、可变交通标志准确发布路况信息、交通管制信息 现场处置 视频监控与调度管理应急指挥中心接到交通事故信息后，立即通过视频监控系统查看事故现场的情况，并对后续救援情况进行监控；在应急响应过程中，运用GPS车辆监控调度管理系统，了解响应机构车辆的位置 上报事件信息应急指挥中心将重大交通事故信息及时上报上级主管部门备案，并提出增援请求 T1/T2/T3人员转移交巡警部门到达现场之后，指挥起重机或直升飞机将事故车辆调离，及时疏散拥堵，保证T1/T2/T3人员车辆及时通过 运动员及随行官员转移交巡警部门到达现场之后，安排运动员及随行官员转移，紧急调度邻近公交车辆或活动专车，选择备用参赛路线，优先运输出行服务级别高的重要参与人员，安抚其他重要人员等待转移 现场警戒与疏导交通警察根据现场情况，划定警戒区，禁止无关车辆继续进入事故影响区域，为救援车辆的进入提供空间 事故车辆起吊路政部门根据事故现场情况，派出直升机起吊事故车辆，转移至安全区域 伤员救治医疗救护人员到达事故现场后，首先将重要伤员从危险环境中解救出来，尽快脱离险境，避免继续加重、加大人体损伤；判明伤情和真死假死，按照急救要求采取正确的止血、固定、包扎、心肺复苏等现场紧急处理；迅速将伤员送往距离近、具有急救条件的医院和救护中心，先送危重伤员，后送轻伤员 交通恢复 撤销交通管制在应急指挥中心统一指挥下，路桥管理单位撤销在可变情报板、可变交通标志发布的交通管制信息，广播电台发布撤销路段交通管制的信息；统一发布路况信息，提醒过往车辆减速慢行 间隔放行解除交通管制时，在交巡警部门的指挥下，路桥管理单位对被放行车辆采取间隔放行措施，保障通行安全
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[1] REN Y, LI Z. Construction on government emergency management system for urban emergencies in big data era[C]. International Conference on Education, Management, Arts, Economics and Social Science(ICEMAESS 2018), Sanya, China: ICEMAESS, 2018. [2] AMAILEF K, LU J. A mobile-based emergency system for intelligent m-government services[J]. Journal of Enterprise Information Management, 2011, 24(4): 338-359. doi: 10.1108/17410391111148585 [3] CRISTINA R, MARIO R, JOSE L, et al. Modeling of a nuclear emergency plan: communication management[J]. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 2015, 21(5): 1152-1168. doi: 10.1080/10807039.2014.955383 [4] 李英俊. 郑州市轨道交通应急管理研究[J]. 郑州: 郑州大学, 2017.LIYingjun. Research onemergency management of Zhengzhou rail transit[D]. Zhengzhou [5] 王林. 高速公路大修工程施工区交通组织与应急预案研究[D]. 西安: 长安大学, 2010.WANG Lin. Study on traffic organization and emergency plan in construction area of expressway overhaul project[D]. Xi'an: Chang'an University, 2010. (in Chinese). [6] 张帆. 高速公路隧道群应急策略研究[D]. 重庆: 重庆交通大学, 2018.ZHANG Fan. Research on emergency strategy of expressway tunnel group[D]. Chongqing: Chongqing Jiaotong University, 2018. (in Chinese). [7] 周成颜. 公路应急指挥预案库构建方法及应用[D]. 南京: 东南大学, 2011.ZHOU Chengyan. Construction method and application of highway emergency command plan database[D]. Nanjing: Southeast University, 2011. (in Chinese). [8] 卢文刚, 叶丽娅. 基于风险分析的城市地铁暴恐事件应急能力评价研究[J]. 中国应急救援, 2019(3): 22-28. doi: 10.3969/j.issn.1673-5579.2019.03.006LU Wengang, YE Liya. Research on emergency response capability evaluation of urban metro violent terrorist incidents based on risk analysis[J]. China Emergency Rescue, 2019(3): 22-28. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1673-5579.2019.03.006 [9] 周苗苗. 突发事件下交通应急预案的评价与优化[D]. 南京: 东南大学, 2012.ZHOU Miaomiao. Evaluation and optimization of traffic emergency plan under emergencies[D]. Nanjing: Southeast University, 2012. (in Chinese). [10] 余博. 城市轨道交通运营中的突发事件应急管理研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2017.YU Bo. Research on emergency management in urban rail transit operation[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2017. (in Chinese). [11] 顾加额. 大型社会性公众活动应急预案研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2007.GU Jiae. Research on emergency plan for large scale social public activities[D]. Shanghai: Shanghai Jiao Tong University, 2007. (in Chinese). [12] ZAGIDULIN R. Model of road traffic management in the city during major sporting events[J]. Transportation Research Procedia, 2017(20): 709-716. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352146517301151 [13] MANOUCHEHR O, NABIOALLH M J N. A pattern of fire risk assessment and emergency management in educational center laboratories[J]. Safety Science, 2015(73): 34-42. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925753514002720 [14] YAN A, YU H, WANG D. Case-based reasoning classifier based on learning pseudo metric retrieval[J], Expert Systems with Applications, 2017(89): 91-98. [15] 赵勇. 突发事件下公路应急指挥预案生成技术研究[D]. 南京: 东南大学, 2011.ZHAO Yong. Research on generation technology of highway emergency command plan under emergencies[D]. Nanjing: Southeast University, 2011. (in Chinese). [16] 黄敏敏. 高速公路交通应急救援预案智能匹配方法研究[D]. 东南大学, 2015.HUANG Minmin. Research on intelligent matching method of expressway traffic emergency rescue plan[D]. Nanjing: Southeast University, 2015. (in Chinese). [17] CHUANG C. Application of hybrid case-based reasoning for enhanced performance in bankruptcy prediction[J]. Information Sciences, 2013(236): 174-185. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2459738 [18] RAHMAN N H, et al. The Buffering analysis to identify common geographical factors within the vicinity of severe injury related to motor vehicle crash in Malaysia[J]. World journal of emergency medicine, 2016(4): 278-284. http://europepmc.org/abstract/PMC/PMC5143312 [19] PARK H, HAGHANI A, SAMUEL S, et al. Real-time prediction and avoidance of secondary crashes under unexpected traffic congestion[J]. Accident Analysis & Prevention, 2018, (112): 39-49. -
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图(2) / 表(10)
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