基于案例推理的突发大气污染事件应急支持系统的研究

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突发污染事件由于其发生时间和地点不确定、相关的诱发因素较多、瞬时集中排放大量污染物、现有设施难以及时有效处理处置、容易引发次生(或衍生)环境问题等特性,对环境和事发地居民存在极大的潜在危害,甚至危及人的生命。分析研究了国内外的相关案例,可以看出,在应对突发污染事件上存在两难:方面,突发污染事件的影响程度和范围固然主要是由事件本身的性质决定的,但应急响应不迅速、救援不及时、事发初期采取的处置措施不恰当等也是重要原因。由此可见,突发污染事件一旦发生,如何快速制定和实施科学有效的应急解决方案,是应急决策指挥和成功处理事件的关键;另一方面,因突发污染事件往往类型多种多样、诱发因素复杂而多变、发生机制模糊或重叠不清、第一时间获得的有用和有效的信息很少且零乱甚至相互矛盾,所以,难以立刻通过现场专家的专业背景知识进行完整的逻辑推理后,提出有针对性的应急解决方案。针对上述两难,以突发大气污染事件为研究对象,采用系统分析法、案例推理法和数据库技术对突发大气污染事件应急支持系统进行了初步研发,其内容主要包括“突发大气污染事件应急特性的分析研究”和“突发大气污染事件应急支持系统的设计开发”两大部分。研究结果表明:(1)现有突发污染事件应急预案尽管体系较完整、覆盖面较广,普遍性考虑得较多,但表现形式比较单一,针对性和特殊性体现得较少,尤其是大多缺乏配套的应急技术系统作支撑,使现场应急面临巨大挑战。单纯依靠现场决策人员的知识结构和技能水平已经难以快速有效应对现场错综复杂的局面,有必要借助于专家系统等辅助决策技术支持系统。(2)由于案例推理(CBR)系统运行模式与人的思维方式接近,具有通过与源案例的比对、适配后即可给出对新问题的解决方案,并能通过案例更新和扩充不断提高判断能力等功能,尤其适合用于处理像突发大气污染事件这类不确定性因素较多、信息量匮乏,而又需要及时做出决策的问题。(3)本应急支持系统能够在事件发生第一时间,只需通过易于获取且对于初期影响范围的判断影响相对较大的事件类型、周围地形、天气状况(分为风速,雨,雪,雾)等有限信息作为应急检索属性,并在案例推理的基础上,结合专业判定,给出解决方案,从而较好地满足现场决策的需要。(4)与现有突发环境污染事件应急支持系统的相关研究成果相比,本研究成果在一定程度上克服现有突发环境污染事件应急响应支持系统的不足(如:应急响应模型复杂、模型参数难以获取、缺乏有针对性的解决方案等),可在有限信息条件下及时为决策提供更加科学合理的技术依据,对其他同类应急支持系统的研究和应用也有一定的借鉴作用。
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