于海峰,王延章,盧小麗,王　寧

(大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,遼寧大連116024)

基于知識(shí)元的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)熵預(yù)測模型研究

于海峰,王延章,盧小麗,王寧

(大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,遼寧大連116024)

突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中受到多因素高維數(shù)據(jù)和小樣本數(shù)據(jù)信息不完備的約束,無法定量識(shí)別和描述事件風(fēng)險(xiǎn)的不確定性.本文根據(jù)突發(fā)事件已認(rèn)知的知識(shí)要素描述事件的共性本體特征,構(gòu)建了基于知識(shí)元的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型.該模型利用狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),根據(jù)最佳投影方向?qū)τ^測樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,將投影特征值隱含的風(fēng)險(xiǎn)信息在風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)論域內(nèi)進(jìn)行擴(kuò)散,獲得突發(fā)事件不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)發(fā)生的概率,利用風(fēng)險(xiǎn)熵預(yù)測突發(fā)事件發(fā)生的可能性.以2008年長沙突發(fā)雨雪冰凍事件為例,對(duì)提出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法的可行性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證.研究結(jié)果表明,基于知識(shí)元的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)熵能夠定量地反映概率事件發(fā)生時(shí)傳遞的風(fēng)險(xiǎn)信息,可為應(yīng)急管理部門科學(xué)決策提供依據(jù).

知識(shí)元;突發(fā)事件;風(fēng)險(xiǎn)熵;風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

1　引　言

隨著經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)進(jìn)步,人類賴以生存的環(huán)境不斷惡化,各類突發(fā)事件頻繁發(fā)生,造成的危害程度不斷擴(kuò)大,給人類的生存與發(fā)展帶來不可預(yù)料的災(zāi)難性后果.風(fēng)險(xiǎn)分析就是對(duì)誘發(fā)突發(fā)事件的不確定因素進(jìn)行系統(tǒng)分析,定量化研究事件發(fā)生的可能性.及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)信息是政府應(yīng)急管理部門主動(dòng)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的前提,管理決策者可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的變化情況科學(xué)地制定應(yīng)急策略,控制事件發(fā)展、降低事件帶來的損失.

根據(jù)突發(fā)事件應(yīng)急管理的生命周期,從時(shí)間維度上可以將事件風(fēng)險(xiǎn)分析分為事前風(fēng)險(xiǎn)分析、事中風(fēng)險(xiǎn)分析和事后風(fēng)險(xiǎn)分析.事前風(fēng)險(xiǎn)分析是應(yīng)用研究區(qū)域的歷史資料數(shù)據(jù)對(duì)突發(fā)事件潛在的危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)估,評(píng)判事件的風(fēng)險(xiǎn)是否達(dá)到可被接受的程度,屬于事件安全期的預(yù)測性風(fēng)險(xiǎn)分析,主要目的是為制定防災(zāi)減災(zāi)策略提供幫助;事中風(fēng)險(xiǎn)分析是根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)時(shí)狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)對(duì)突發(fā)事件的破壞性進(jìn)行評(píng)估,預(yù)測事件風(fēng)險(xiǎn)的變化直至事件過程結(jié)束,屬于事件發(fā)展期的監(jiān)測性風(fēng)險(xiǎn)分析,主要目的是為應(yīng)急管理決策提供依據(jù);事后風(fēng)險(xiǎn)分析是利用研究區(qū)域的損失統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)突發(fā)事件造成的破壞性進(jìn)行評(píng)估,全面評(píng)估事件造成的損毀程度,屬于事件消亡期的實(shí)測性風(fēng)險(xiǎn)分析,主要目的是為災(zāi)損補(bǔ)償和規(guī)劃重建提供服務(wù).

在突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)研究中,學(xué)者從不同視角對(duì)事件風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià),多以歷史資料數(shù)據(jù)為依據(jù),屬于事前階段的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估或者事后階段的損失評(píng)估,而對(duì)突發(fā)事件發(fā)生時(shí)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)分析研究較少.例如, Guikema基于歷史數(shù)據(jù)采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論對(duì)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析[1],Guzzetti等采用傳統(tǒng)概率的方法對(duì)區(qū)域滑坡災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)研究[2],Iliadis等應(yīng)用基本模糊概念研究自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析[3],王文圣等探討集對(duì)分析法在自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[4],鄒強(qiáng)等提出了基于可變模糊集理論的洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析方法[5],丁繼新等借助災(zāi)害熵的概念提出了區(qū)域泥石流災(zāi)害危險(xiǎn)性定量分析方法[6].突發(fā)事件的事前風(fēng)險(xiǎn)分析不論多么完美,也只能遏止突發(fā)事件的發(fā)生發(fā)展,卻不能做到全面阻止;事后風(fēng)險(xiǎn)分析無法降低突發(fā)事件造成的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,對(duì)應(yīng)急管理的目標(biāo)并無太大意義.因此,只有開展事中風(fēng)險(xiǎn)分析研究,才能實(shí)現(xiàn)真正意義上的突發(fā)事件“應(yīng)急”管理.

由于歷史資料數(shù)據(jù)獲取不充分、提供信息不完備,以往發(fā)生的事件不能夠指引未來事件的發(fā)展態(tài)勢.而突發(fā)事件演化過程的影響因素多,實(shí)時(shí)觀測樣本數(shù)據(jù)少且維數(shù)高,使得風(fēng)險(xiǎn)信息不完備,導(dǎo)致無法定量描述事件風(fēng)險(xiǎn)的不確定性,很難獲得可靠的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果.應(yīng)急管理已經(jīng)趨于常態(tài)化,因此有必要建立科學(xué)有效的突發(fā)事件事中實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)分析方法.為克服突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中的多因素高維數(shù)據(jù)、小樣本數(shù)據(jù)信息不完備、不確定信息難以量化的束縛,本文將投影尋蹤方法、信息擴(kuò)散理論和信息熵三種方法相結(jié)合,提出基于知識(shí)元的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)熵預(yù)測模型.

2　突發(fā)事件知識(shí)元

突發(fā)事件是受時(shí)空條件約束的諸多耦合因素相互作用的復(fù)雜系統(tǒng),具有一定的結(jié)構(gòu)并表現(xiàn)出特定的行為[7].突發(fā)事件結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了系統(tǒng)要素及其相互作用關(guān)系,其行為包括系統(tǒng)的狀態(tài)和變化過程[8].突發(fā)事件知識(shí)元正是在突發(fā)事件系統(tǒng)觀點(diǎn)的框架下,從事件狀態(tài)及引發(fā)這一狀態(tài)突變的要素出發(fā),包含突發(fā)事件所應(yīng)有的基本結(jié)構(gòu)要素和行為要素的最小基本單元.

2.1知識(shí)元模型的建立

王延章[9]認(rèn)為模型是客觀事物屬性及其變化的抽象表述,是客觀事物對(duì)象或系統(tǒng)在人們主觀知識(shí)域上映像的表述,并基于知識(shí)工程的理論與方法,提出了一個(gè)模型管理的共性知識(shí)體系,建立了相應(yīng)的知識(shí)元模型如下

本文采用式(1)的模型共性知識(shí)對(duì)突發(fā)事件知識(shí)元進(jìn)行描述,式中變量含義如表1所示.

表1　突發(fā)事件知識(shí)元模型各變量含義Table 1　The variable meaning in emergency knowledge element model

設(shè)a∈Am,屬性狀態(tài)集對(duì)應(yīng)的知識(shí)元

設(shè)r(r∈Rm)為Am×Am上的一個(gè)映射關(guān)系,屬性映射關(guān)系集對(duì)應(yīng)的知識(shí)元

式(2)和式(3)中變量含義如表2所示.

表2　突發(fā)事件知識(shí)元模型屬性狀態(tài)集和映射關(guān)系集各變量含義Table 2　The variable meaning of attribute state set and mapping relationship set in emergency knowledge element model

突發(fā)事件的應(yīng)急管理具有高度的復(fù)雜性,應(yīng)對(duì)過程中需要決策者充分利用多學(xué)科、多領(lǐng)域、多渠道的知識(shí),進(jìn)行實(shí)時(shí)決策.本體論的方法雖然在一定程度上可以解決跨學(xué)科、跨領(lǐng)域知識(shí)綜合的問題,但概念間顯性描述工作量巨大,極易產(chǎn)生知識(shí)推理不完備的隱患.將知識(shí)元模型擴(kuò)展應(yīng)用于應(yīng)急管理領(lǐng)域中,使得多學(xué)科、多領(lǐng)域之間的知識(shí)融合成為可能.而且通過知識(shí)元屬性間關(guān)系的隱性描述方法,可以解決知識(shí)推理不完備的問題,能夠?yàn)橥话l(fā)事件應(yīng)急管理提供綜合知識(shí)支持.

2.2知識(shí)元模型的優(yōu)勢

運(yùn)用式(1)知識(shí)元模型描述人類已認(rèn)知的突發(fā)事件,與采用其它知識(shí)元模型相比主要具有以下三點(diǎn)優(yōu)勢:一是有利于描述突發(fā)事件,突發(fā)事件知識(shí)元模型從知識(shí)元的屬性、屬性特征以及屬性之間的映射關(guān)系等方面闡述了知識(shí)要素的構(gòu)成形式與關(guān)聯(lián)機(jī)制,在這方面具有其它知識(shí)元模型無可比擬的優(yōu)勢.二是有利于揭示突發(fā)事件演化的本質(zhì)特征,式(1)弱化事件的概念,強(qiáng)化屬性變化是突發(fā)事件發(fā)生和演化過程存在的前提基礎(chǔ).以知識(shí)和屬性為出發(fā)點(diǎn),從突發(fā)事件發(fā)生演化的本質(zhì)上研究突發(fā)事件的共性規(guī)律.三是有利于建立突發(fā)事件之間的鏈接關(guān)系,通過事件知識(shí)元之間屬性的相互匹配,不同事件客體的輸入屬性集合和輸出屬性集合就會(huì)形成交集,自動(dòng)地建立起突發(fā)事件之間的鏈接關(guān)系.

因此,采用知識(shí)元模型描述的突發(fā)事件,通過建立AIr和AOr之間的映射關(guān)系fr,分析fr響應(yīng)過程來研究突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)分布情況.

3　突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

對(duì)于已認(rèn)知而未掌握內(nèi)在變化規(guī)律的突發(fā)事件,雖然可以采用知識(shí)元模型對(duì)其進(jìn)行描述,確定輸入屬性狀態(tài)集AIr和輸出屬性狀態(tài)集AOr,但無法從突發(fā)事件發(fā)生演化機(jī)理入手,建立各屬性狀態(tài)之間的映射關(guān)系fr,更無法根據(jù)fr分析突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)情況.本文針對(duì)此類情況,在突發(fā)事件知識(shí)元基礎(chǔ)上,獲取研究對(duì)象觀測數(shù)據(jù)的時(shí)間序列,采用投影尋蹤方法、信息擴(kuò)散理論和信息熵理論,建立突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,將輸入屬性狀態(tài)集AIr中所隱含的風(fēng)險(xiǎn)信息向輸出屬性狀態(tài)集AOr擴(kuò)散,研究輸入到輸出之間的非線性映射關(guān)系fr(如圖1所示),獲得突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)熵,從而預(yù)測突發(fā)事件發(fā)生的可能性.

圖1　突發(fā)事件知識(shí)元風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型輸入輸出屬性狀態(tài)集映射關(guān)系Fig.1　The mapping relationship from input attribute state set to output attribute state set in emergency risk forecasting model based on knowledge element

突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型包括以下五個(gè)步驟.

步驟1突發(fā)事件知識(shí)元描述.

采用式(1)知識(shí)元模型描述人類已認(rèn)知的突發(fā)事件,建立AIr和AOr,明確事件輸入元素和輸出元素,以及各屬性狀態(tài)之間的關(guān)系.輸入元素通常選擇變動(dòng)性較大且其變動(dòng)對(duì)事件風(fēng)險(xiǎn)分析產(chǎn)生較大影響的因素,輸出元素為風(fēng)險(xiǎn)信息擴(kuò)散后獲得的風(fēng)險(xiǎn)熵.

步驟2知識(shí)元輸入元素樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理.

獲取輸入屬性狀態(tài)集AIr中元素各類狀態(tài)突變的臨界值E=(E1,E2,...,Eg),將其作為突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn).獲取研究對(duì)象AIr元素t-n時(shí)刻至t時(shí)刻觀測數(shù)據(jù)集X={X1,X2,...,Xn},將其作為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的觀測樣本數(shù)據(jù).設(shè)E的元素值為{e(i,j)|i=1,2,...,w;j=1,2,...,g},X的元素值為{x(i,j)|i=1,2,...,n;j=1,2,...,g},其中g(shù)為AIr中元素個(gè)數(shù),w為風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)個(gè)數(shù),n為觀測樣本個(gè)數(shù), e(i,j)為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)第j個(gè)元素的臨界標(biāo)準(zhǔn)值,x(i,j)為第i時(shí)刻第j個(gè)元素的觀測值.對(duì)e(i,j)和x(i,j)采用極值歸一化處理,消除各元素值的量綱,統(tǒng)一各元素值的范圍,e*(i,j)和x*(i,j)為元素歸一化值.

步驟3知識(shí)元輸入元素樣本數(shù)據(jù)降維.

1)尋找最佳投影方向

采用投影尋蹤方法[10,11]尋找g維的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值e*(i,j)投影到一維空間的最佳投影方向α*=(α(1),α(2),...,α(g)),其各分量的大小實(shí)際上反映了輸入屬性狀態(tài)集AIr中各元素對(duì)突發(fā)事件的影響程度,值越大則對(duì)應(yīng)的元素對(duì)事件影響程度越大.

2)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)降維

根據(jù)最佳投影方向,將g維的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值e*(i,j)投影到一維空間,獲取突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值的一維投影z*E(i).

利用標(biāo)準(zhǔn)值的投影z*E(i)與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值y*(i)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,建立突發(fā)事件知識(shí)元AIr中各元素標(biāo)準(zhǔn)值一維投影與事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值之間映射關(guān)系y*(i)=f(z*E(i)).

3)觀測樣本數(shù)據(jù)降維

根據(jù)突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的最佳投影方向α*=(α(1),α(2),...,α(g)),將t-n時(shí)刻至t時(shí)刻g維觀測樣本數(shù)據(jù)x*(i,j)向一維空間投影,獲取觀測數(shù)據(jù)的一維投影值z*D(i).

利用映射關(guān)系y*(i)=f(z*E(i)),計(jì)算突發(fā)事件知識(shí)元輸入元素n個(gè)時(shí)刻觀測樣本的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值y*(i).

步驟4知識(shí)元輸入元素風(fēng)險(xiǎn)信息向輸出擴(kuò)散.

設(shè)y*(i)的指標(biāo)論域?yàn)閂={v1,v2,...,vw},采用信息擴(kuò)散理論[12]將輸入元素t-n時(shí)刻至t時(shí)刻觀測樣本的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值y*(i)所攜帶的風(fēng)險(xiǎn)信息擴(kuò)散到V中的所有點(diǎn),將n個(gè)觀測樣本落在vk處的頻率值作為t+1時(shí)刻突發(fā)事件不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)發(fā)生的概率值p(vk).

步驟5計(jì)算t+1時(shí)刻知識(shí)元風(fēng)險(xiǎn)熵.

根據(jù)信息熵理論與方法[13],將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)自信息量的數(shù)學(xué)期望作為突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)熵

計(jì)算t+1時(shí)刻突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的信息量,作為事件的風(fēng)險(xiǎn)熵,從而預(yù)測t+1時(shí)刻突發(fā)事件發(fā)生的可能性.

將風(fēng)險(xiǎn)熵作為突發(fā)事件知識(shí)元模型的輸出屬性狀態(tài)集AOr的元素,為主動(dòng)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件、控制事件發(fā)展、降低事件帶來的損失提供科學(xué)的決策依據(jù).

4　實(shí)例分析

2008年1月中旬至2月上旬,中國南方地區(qū)發(fā)生了歷史罕見的低溫雨雪冰凍事件,其中湖南省受災(zāi)最為嚴(yán)重,被綜合評(píng)估為特大型氣象災(zāi)害.此次突發(fā)雨雪冰凍事件主要由四次天氣過程造成[14],分別發(fā)生在1月10日至1月16日、1月18日至1月22日、1月25日至1月29日、1月31日至2月2日.其中第一次過程為強(qiáng)冷空氣過程,之后冷空氣勢力不強(qiáng),以擴(kuò)散、滲透形式南下,造成持續(xù)性雨雪、冰凍天氣.前三次雨雪范圍呈逐漸擴(kuò)大趨勢,以第三次過程雨雪、冰凍強(qiáng)度最強(qiáng)、范圍最大,第四次過程整體呈南壓減弱趨勢.2月2日以后,持續(xù)性的雨雪天氣過程趨于結(jié)束.本文以這場突發(fā)雨雪冰凍事件為例,以長沙市為研究區(qū)域,對(duì)提出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證.

4.1雨雪冰凍事件知識(shí)元屬性狀態(tài)

雨雪冰凍事件的發(fā)生與平均氣溫、相對(duì)濕度、24h降水量、平均風(fēng)速、日照時(shí)間等因素密切相關(guān),將這些誘發(fā)因素作為雨雪冰凍事件知識(shí)元的輸入屬性集元素.“風(fēng)險(xiǎn)熵”反映了雨雪冰凍事件過程中的不確定程度,將其作為輸出屬性集的元素.因此,采用知識(shí)元模型描述雨雪冰凍事件,輸入屬性狀態(tài)集AIr包含5個(gè)元素,輸出屬性狀態(tài)集AOr包含1個(gè)元素,各屬性值如表3所示.

表3　突發(fā)雨雪冰凍事件知識(shí)元描述Table 3　The sudden freezing rain and snow event described by knowledge element model

4.2雨雪冰凍事件知識(shí)元數(shù)據(jù)來源

1)雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)

根據(jù)國家氣象行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和湖南省氣象地方標(biāo)準(zhǔn),并結(jié)合長沙地區(qū)歷史同期氣象數(shù)據(jù),建立雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),如表4所示.雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為4級(jí),每級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)5個(gè)輸入元素,屬于4組5維數(shù)據(jù).

表4　突發(fā)雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 4　The risk grade standard of the sudden freezing rain and snow event

為反映日平均氣溫與其它年份同期氣溫的差異程度,在事件等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中引入氣溫異常度

2)觀測樣本數(shù)據(jù)來源

突發(fā)雨雪冰凍事件知識(shí)元輸入元素的觀測數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)提供的中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集和月值數(shù)據(jù)集,版本為3.0,數(shù)據(jù)集包含了中國194個(gè)國際交換站1951年以來地面日值數(shù)據(jù)和月值數(shù)據(jù).選取湖南省長沙站(57679)的氣象觀測數(shù)據(jù),時(shí)間序列為2008年1月1日到2008年2月10日,采用極值歸一化的方法對(duì)獲取的觀測樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理.

4.3雨雪冰凍事件第一次天氣過程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

采用本文提出的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,利用D-10日至D日知識(shí)元輸入元素觀測數(shù)據(jù)的時(shí)間序列,計(jì)算D+1日突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)熵,預(yù)測D+1日突發(fā)事件發(fā)生的可能性.以2008年初雨雪冰凍事件的第一次天氣突變過程為例,說明事件風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測過程.

4.3.1風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

1)最佳投影方向

對(duì)表4中雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的樣本進(jìn)行歸一化處理,采用投影尋蹤方法尋找最佳投影方向.本文利用RAGA優(yōu)化方法,選定父代初始種群規(guī)模為n=400,交叉概率pc=0.80,變異概率pm=0.05,優(yōu)秀個(gè)體數(shù)目選定為50個(gè),加速次數(shù)為7,得出最佳投影方向α*=(0.427 7,0.376 7,0.483 1,0.466 8,0.473 1).

2)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)降維

將α*代入式(4),得各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值的一維投影z*E(i)=(0,0.771 0,1.428 6,2.227 5).運(yùn)用回歸分析,建立z*E(i)與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值y*(i)的多項(xiàng)式關(guān)系如下

對(duì)回歸效果進(jìn)行檢驗(yàn),其中R2=0.999 8,表明擬合程度好,檢驗(yàn)結(jié)果顯著.尋蹤誤差見下表.

表5　雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)投影尋蹤誤差分析表Table 5　The error analysis of projection pursuit for risk grade standard of the sudden freezing rain and snow event

3)觀測樣本數(shù)據(jù)降維

根據(jù)最佳投影方向α*,獲取2008年長沙氣象站1月1日～1月16日輸入元素觀測樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間序列的一維投影值z*D(i),利用式(9)計(jì)算觀測數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值y*(i),如表6所示.

表6　長沙氣象站1月1日至1月16日歸一化觀測數(shù)據(jù)、一維投影值和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值Table 6　The normalized observed data,unidimensional projection value and risk grade value of the Changsha weather station from January 1 to January 16th

4)知識(shí)元輸入元素風(fēng)險(xiǎn)信息向輸出擴(kuò)散

選取雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值y*(i)的指標(biāo)論域V={v1,v2,v3,v4}={I,II,III,IV},利用表6中y*(t)進(jìn)行信息擴(kuò)散,得到長沙市1月11日至1月16日雨雪冰凍事件四個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率值,如表7所示.

表7　長沙市1月11日至1月16日雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)概率值Table 7　The risk probability value of the freezing rain and snow event of Changsha from January 1 to January 16th

5)計(jì)算雨雪冰凍事件知識(shí)元的風(fēng)險(xiǎn)熵

將表7中事件四個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率值代入式(6),逐日計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)熵,如表8所示,以此反映長沙市1月11日至1月16日發(fā)生雨雪冰凍事件的可能性.

表8　長沙市1月11日至1月16日雨雪冰凍事件逐日風(fēng)險(xiǎn)熵Table 8　The daily risk entropy of the freezing rain and snow event of Changsha from January 1 to January 16th

4.3.2風(fēng)險(xiǎn)分析

1)風(fēng)險(xiǎn)熵值變化情況分析

由表8可知,第一次天氣突變過程中,風(fēng)險(xiǎn)熵的變化呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢.風(fēng)險(xiǎn)熵的增加說明天氣系統(tǒng)正從規(guī)則有序的狀態(tài)向無規(guī)則無序的狀態(tài)發(fā)展,一旦進(jìn)入無序狀態(tài)必將導(dǎo)致突發(fā)事件的發(fā)生.因此,采用本文提出的預(yù)測方法獲得的風(fēng)險(xiǎn)熵符合熵增的變化規(guī)律,說明本文方法的正確性和有效性.

2)事件風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢分析

由表6可知,16個(gè)氣象觀測日的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢,由1日1.827 0上升至10日2.433 4,上升幅度達(dá)到33.2%.10日后,風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值一直維持在較高水平.這一結(jié)果表明,從1月1日開始,長沙市天氣狀況不斷惡化,突發(fā)雨雪冰凍事件的可能性逐漸增加,最終在1月10日爆發(fā)了一場歷史罕見的雨雪冰凍事件.

3)事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)程度分析

由表7可知,長沙市1月11日發(fā)生雨雪冰凍事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為I、II、III、IV的概率分別為0.040 8、0.840 8、0.118 4、0.0.此預(yù)測結(jié)果表明,1月11日突發(fā)雨雪冰凍事件低風(fēng)險(xiǎn)的概率較高,即事件的危險(xiǎn)比較低.同時(shí),由于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為III的發(fā)生概率為0.118,此結(jié)果預(yù)示著仍有出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)的可能性.為此,政府管理部門需要密切關(guān)注氣象變化情況,盡早做好防災(zāi)減災(zāi)的工作準(zhǔn)備,降低事件造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失.

4)事件知識(shí)元輸入元素影響程度分析

最佳投影方向中各分量的大小實(shí)質(zhì)上反映了突發(fā)事件知識(shí)元輸入元素對(duì)事件等級(jí)的影響程度,值越大則對(duì)應(yīng)的輸入元素對(duì)事件等級(jí)的影響程度越大.突發(fā)雨雪冰凍事件的最佳投影方向α*=(0.427 7,0.376 7, 0.483 1,0.466 8,0.473 1),該結(jié)果表明,知識(shí)元輸入元素對(duì)事件等級(jí)的影響程度依次為:24h降水量＞日照時(shí)間＞平均風(fēng)速＞氣溫異常度＞相對(duì)濕度.

4.4雨雪冰凍事件全過程逐日風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

利用雨雪冰凍事件知識(shí)元輸入元素觀測數(shù)據(jù)的時(shí)間序列,提取D-10日至D日觀測數(shù)據(jù),采用上述方法,預(yù)測D+1日事件的風(fēng)險(xiǎn)熵.1月17日至2月10日逐日風(fēng)險(xiǎn)熵如圖2所示.

圖2　雨雪冰凍事件逐日風(fēng)險(xiǎn)熵變化曲線圖Fig.2　The change curve of the daily risk entropy of the freezing rain and snow event

由圖2可知,2008年初雨雪冰凍事件中的四次天氣突變過程,對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)熵歷經(jīng)了四次上升過程,第一次和第三次天氣過程的風(fēng)險(xiǎn)熵值最大,2月2日后開始下降.而文獻(xiàn)[14]也指出,在這四次天氣過程中,第一次和第三次產(chǎn)生的影響最為嚴(yán)重,2月2日天氣過程結(jié)束.以上分析結(jié)果表明,本文方法預(yù)測出的風(fēng)險(xiǎn)熵變化情況與文獻(xiàn)[14]所描述的實(shí)際天氣變化過程相吻合,說明了風(fēng)險(xiǎn)熵預(yù)測方法的可行性.風(fēng)險(xiǎn)熵是用來度量突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)的多變性，進(jìn)而預(yù)測突發(fā)事件發(fā)生的可能性.風(fēng)險(xiǎn)熵的增加說明突發(fā)雨雪冰凍事件的可能性在增大，同時(shí)可以提示應(yīng)急管理部門要采取積極應(yīng)對(duì)措施，抵御雨雪冰凍事件，降低事件造成的損失.因此,可以利用風(fēng)險(xiǎn)熵對(duì)天氣系統(tǒng)變化的不確定性進(jìn)行定量表示,從量上反映概率事件發(fā)生時(shí)傳遞的風(fēng)險(xiǎn)信息.

5　結(jié)束語

突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測分析已成為應(yīng)急管理研究的重要內(nèi)容,但由于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中事件誘發(fā)因素多、觀測樣本少維數(shù)高、風(fēng)險(xiǎn)信息難以量化,尚未建立行之有效的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型.本文利用對(duì)各類突發(fā)事件已認(rèn)知的知識(shí)要素描述事件的共性本體特征,提出了基于知識(shí)元的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,給出了模型的具體步驟.以2008年南方突發(fā)雨雪冰凍事件為例,以長沙市為研究區(qū)域,對(duì)提出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法進(jìn)行實(shí)例檢驗(yàn).實(shí)例分析結(jié)果表明本文提出的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法能夠根據(jù)觀測樣本的時(shí)間序列,對(duì)研究區(qū)域突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量的評(píng)估和預(yù)測.

本文提出突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的建模方法對(duì)于已經(jīng)建立實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的重點(diǎn)區(qū)域或?qū)ο箢A(yù)測突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)性具有一定的借鑒意義,能夠輔助決策者科學(xué)制定應(yīng)急方案、及時(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件、控制事件發(fā)展、降低事件帶來的損失.隨著突發(fā)事件共性本體特征認(rèn)知的不斷深入,事件知識(shí)元描述將更加全面,以此預(yù)測突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)性必將更加準(zhǔn)確.關(guān)于如何確定突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)熵的閾值并根據(jù)閾值確定應(yīng)急預(yù)案啟動(dòng)時(shí)機(jī)的問題,本文作者將做進(jìn)一步深入研究.

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Emergency risk entropy forecasting model based on knowledge element

Yu Haifeng,Wang Yanzhang,Lu Xiaoli,Wang Ning
(Faculty of Management and Economics,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)

The emergency risk prediction is limited by multi factor,high dimensional data,small samples and incomplete information not fully distinguishing risk of emergency.This paper provided a method of emergency risk prediction based on knowledge element which described the common ontological characteristics of the emergency.By using real-time data of condition monitoring system,this model reduced the dimensionality of the observed data through the optimum projection direction,diffused the risk information contained in the projected characteristic value into the risk index universe,attained the risk probability of emergency risk levels, and forecasted the emergency possibility through risk entropy.The study took the events of freezing rain and snow in Changsha,China,in Early 2008 as an example to prove the feasibility and validity of the risk prediction method.The results showed that the emergency risk entropy based on knowledge element could quantitatively reflect the risk information when the probability event happen.The finding could provide a scientific basis for the emergency management.

knowledge element;emergency;risk entropy;risk forecast

C931

A

1000-5781(2016)01-0117-10

10.13383/j.cnki.jse.2016.01.012

2013-06-04;

2013-09-30.

國家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃重點(diǎn)資助項(xiàng)目(91024029);國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41201174;71373034);教育部人文社科基金資助項(xiàng)目(12YJC790131);遼寧省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展資助項(xiàng)目(2013lslktjjx-09).

于海峰(1975—),男,黑龍江哈爾濱人,博士生,研究方向:應(yīng)急管理,復(fù)雜系統(tǒng)分析與建模,Email:yuhaifeng75@163.com;

王延章(1952—),男,遼寧開原人,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:電子政務(wù)、復(fù)雜系統(tǒng)分析、應(yīng)急管理,Email: yzwang@dlut.edu.cn;

盧小麗(1976—),女,遼寧鳳城人,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向:環(huán)境管理、旅游管理,Email:luxiaoli@dlut.edu.cn;

王寧(1973—),男,吉林白城人,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向:信息與決策技術(shù)、電子政務(wù)、應(yīng)急管理,Email: wn@dlut.edu.cn.