发布时间：2014-10-01 09:46

１．１　应急物流指挥中心

政府要对事态的发展做到实时的监控，就需要在第一时间迅速成立应急物流指挥中心。应急物流指挥中心被看做是应急物流系统最核心的部门，其设立能有效应对非常规突发事件，起到组织、指挥、协调各救援部门的重要作用^［３］。职责包括向主管的政府部门和该地区政府首要负责人汇报情况，负责整个应急物流系统的组织管理工作，保障整个应急物流系统高效运转。

１．２　应急物流信息系统

应急物流信息系统被称作是应急物流系统的神经网络，自始至终贯穿于应急物流实施的整个过程之中。应急物流信息系统的特点包括时效性、整体性、动态性、共享性，主要通过运用各种先进的信息技术获得所需的信息资源。信息资源来源广泛，可以是应急物流指挥中心在工作过程中产生的信息，也可以是从各个物流节点收集的信息。需要对信息资源进行科学地调度和处理，加强应急物流管理过程的合理化和科学化^［４］，为应急指挥中心的应急决策提供决策支持。

１．３　应急物流中心

应急物流包括应急物资的筹措、采购、储备、调度、运输、配送、回收等环节。当突发事件发生后，立即开启应急系统，由专家决策系统根据突发事件的影响范围、性质、大小等因素，初步判断应急物资的需求情况；再利用应急物流信息系统中存储的信息，查询应急物资的准备情况，包括物资的分布、品种、储备等，根据查询到的信息决定所供应的应急物资的种类和数量；然后筹措和采购应急物资，组织运输与配送，及时将应急物资送到灾区。

２　应急物流信息系统的构成

应急物流信息系统贯穿于应急物流救援活动始终，为应急救援活动的顺利开展提供强有力支持。应急物流信息系统的主要功能包括：实时监控突发事件的发展动态、存储应急物资的相关信息、处理应急业务、辅助应急决策、构建基础数据库等。
应急物流信息系统主要由预警、储备、配送、监控、决策和评价６个子系统构成^［５］。预警子系统主要是处理非常规突发事件的报警，并及时作出确认、处理，待信息确认属实后通过各种媒介公布信息；储备子系统主要是储存应急物资的相关数据信息，非常规突发事件发生后，根据预警系统确认的信息从储备子系统中调用所需的应急物资；配送子系统是在指挥中心确认应急物资的初步需求后，对应急物资进行合理配给^［６］；监控子系统负责对整个应急救援活动进行全程监控，直到应急物流的善后处置阶段，并对数据库进行及时更新，保证信息的实时性^［７］；决策子系统需要根据预警子系统确认的信息启动相应的应急预案，及时实施救援，并依据事态的进展，对决策进行实时调整；评价子系统主要是对应急决策进行事后的总结评价，找出应急物流实施过程中的不足和缺陷，总结积累经验，不断丰富案例库，为以后的决策提供参考。

３　数据挖掘在应急物流信息系统中的应用

３．１　理论分析

数据挖掘是指从大量复杂的数据中发现有价值的、但还未被人们认识的数据和知识^［８］。这些数据和知识能满足信息需求者的需要，为他们提供决策支持。
应急物流信息系统的构建是整个应急物流体系构建过程中十分重要的一环，将数据挖掘技术运用到应急物流信息系统的构建中，可以大大提高效能。数据库具有面向主题、集成、稳定的特性，利用它的这些特性可以对应急物流信息系统中的海量数据进行有效组织、选择和集成。利用ＯＬＡＰ（联机分析处理）分析应急物流信息系统中复杂多样的数据，挖掘出各类有效信息，并在短时间内向应急指挥人员提供信息。数据挖掘的主要任务，就是集成、筛选和分析应急物流信息系统数据库中所存储的各种有价值的数据，做出归纳性的推理，将发现的有效信息传递给应急指挥人员，以帮助应急指挥者正确调整应急救灾策略，减少风险。
应急物流信息系统应该是全天候运作的。平时，根据国家的政策法规，组织应急物资供应商和运输商等加盟，实施信息发布和组织管理工作；通过网络将全国应急物资储备库连接在一起，便于实时掌握应急物资的动态信息；管理和分析数据库中存储的历史数据，总结各种突发事件与对应的应急物资和应急救灾活动之间存在的联系。一旦发生突发事件，能够有效地预测其强度、破坏程度等；更新突发事件的发展动态，使应急指挥中心能有效地指挥和协调各部门工作，也使各个应急部门能随时掌握应急物资的调配情况和灾区的动态变化^［９］。

３．２　数据挖掘在应急物流信息系统中的应用步骤

应急物流信息系统要实现上述目标，需要有强大而灵活的数据库支撑。应急救援过程中产生各种数据，在经过抽取、净化和选择后保存在数据库中，然后根据各个应急部门的具体需要，使用不同的分析工具来获取所需信息，通过不同的知识和模式表达分析结果，最终用于辅助决策。数据库是应急物流信息系统的基础，支撑着应急物流信息系统的各个子系统。数据挖掘技术则能从应急物流信息系统的数据库中发现有价值的知识和信息，以可视化呈现出来。数据挖掘技术在应急物流信息系统中的应用步骤如图２所示。

图２　数据挖掘技术在应急物流信息系统中的运用
３．２．１　数据准备阶段　应急物流的数据源包括应急物资数据源、应急部门数据源、应急物资生产企业数据源、各种途径数据源等，这些都是数据挖掘前期的数据准备。再通过数据的集成、抽取、净化、选择等手段去除海量数据源中的噪音数据，补全数据源中的不完整数据，提取数据源中的有用数据，并将这些数据进行整合，存储在数据库中。
３．２．２　数据挖掘阶段　这个阶段是整个系统最核心的部分。应急物流有多个模型库，关系型模型库和多维数据库主要通过数据之间的关系对数据进行深度分析，进而按规则对数据分类；方案库主要是存储各种应急预案和实施方案，以便在突发事件发生之后能有有效的方案应对，减少突发事件初期的无序现象；模型库主要是建立各种模型，决策者可以根据应急物流的具体情况选择适合当前的模型来分析现状，保证应急决策的准确性；知识库主要是存储一些知识经验，例如总结过去应急物流过程中的成功经验，这些知识和经验能为应急救援的实施提供借鉴。数据库也负责对这些模型库的数据进行存储，这就使数据庞大而复杂，数据挖掘主要是从数据库中发现潜在的、对决策有用的信息和数据，同时也可以直接从这５个模型库中获取信息和数据。
３．２．３　结果分析表述和挖掘应用阶段　在数据挖掘后期，将挖掘到的有用信息通过可视化方法直观显现出来，便于决策者理解和使用；利用筛选、评价等手段获取挖掘结果中的有用部分，通过信息流传递到应急物流信息系统，为其６大子系统提供有用信息。

４　结束语

将数据挖掘应用于应急物流信息系统的构建中，可以提高应急管理的效率。数据挖掘可以从海量复杂的数据中发现潜在的、未被人们知晓的但又具有有用性的知识和信息。这些知识和信息可以不断丰富和更新应急物流信息系统，为应急指挥的决策者和相关部门提供他们所需的信息，从而辅助决策者作出应急决策。

［　参　考　文　献　］
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［４］袁长河，吴永明．基于数据库的决策支持系统研究与建
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［５］ 吴志丹．应急物流信息系统设计研究［Ｊ］．生产力研究，
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［６］ 徐　琴．突发公共事件应急物流系统优化中的定位———路径问题研究［Ｄ］．成都：西南交通大学，２００８．
［７］ 王宗喜，赵　蕾．应急物流指挥平台的建设［Ｊ］．权威，
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［８］ 高晓婷．基于数据挖掘的物流信息系统研究［Ｊ］．信息
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［９］ 蒋长兵，赵宝钗，白丽君．基于数据库技术的应急物流信息系统架构研究［Ｊ］．江苏商论，２０１０（０５）：６５－６６，９１．


本文编号：9376