摘要：随着环境风险的增加，突发环境事件的应急处置面临巨大的挑战。传统的应急响应依赖于人工判断和分散的信息系统，难以满足现代突发环境事件处置的需求。本文提出了一种基于大数据和人工智能的应急处置决策支持系统，旨在通过集成实时环境监测数据、历史应急案例数据和人工智能算法，提升应急决策的科学性和及时性。通过系统化地整合多源数据，利用智能分析算法，本系统能够为决策者提供准确、实时的决策支持，优化应急响应措施，并有效提升处理效率和事件应对能力。

关键词：突发环境事件；大数据；人工智能；决策支持系统；应急处置

引言

突发环境事件，特别是不可预见的自然灾害、工业事故或污染泄漏等，已经成为全球各国面临的重大挑战。这些事件的复杂性和不确定性要求应急响应不仅依赖于专业知识，还需要实时信息的快速整合与处理。然而，传统应急管理往往依靠经验判断，缺乏科学的决策支持工具。因此，构建一个高效、智能的决策支持系统，已成为提高应急响应效率和准确性的迫切需求。随着大数据和人工智能技术的快速发展，将这些技术应用于应急处置决策中，能够为决策者提供更为精准、全面的决策依据，进而优化资源调配和响应策略。

1.大数据与人工智能在突发环境事件中的应用现状

大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据技术能够从海量的现有突发环境事件应急处置的方法、环境监测数据、社会媒体数据、气象数据等多个源头中，实时收集、处理并分析信息，为应急决策提供数据支持[1]。通过对历史数据的深度分析，能够揭示环境事件发生的潜在规律和趋势，从而为事件的预测与预防提供依据，作出预警提示。例如，通过对污染物扩散模型的实时模拟，结合气象大数据，预测污染物的未来扩散趋势，帮助决策者提前采取措施，避免灾害扩大。

人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能技术尤其是在数据处理与决策支持中的作用也日益突出。通过机器学习和深度学习算法，AI能够从大量复杂数据中识别出关键因素并给出智能化的预测和分析。人工智能在应急响应中的重要作用表现为其能够实时评估突发事件的影响范围，优化资源配置，并提供决策建议。结合大数据分析，AI能够实现环境事件的实时监控、评估、预警和处理，帮助决策者迅速做出反应。

2.基于大数据和人工智能的决策支持系统架构

基于大数据和人工智能的应急处置决策支持系统架构旨在通过多个技术层次的协同工作，实现突发环境事件中高效、科学的决策支持。系统的核心是数据采集层，这一层负责从各种数据源中收集大量实时数据，这些数据包括各类突发环境事件应急处置方法、实时各类环境监测数据、地形数据、城市建设情况数据、居住群体数据、环境敏感点数据。通过多维度数据的汇聚，系统能够全面了解环境事件的动态变化，为决策提供可靠的基础[2]。接下来的数据处理层，通过数据清洗、预处理和存储，确保所有数据具备高质量与一致性，这对于确保后续分析的准确性至关重要。在数据处理后的基础上，人工智能算法开始发挥作用，通过深度学习、模式识别、趋势预测和关联分析等技术，智能地从海量数据中提取有价值的信息。这些分析结果为决策支持层提供了强有力的数据支撑，使得系统能够针对不同类型的环境事件场景，提出具体的应急响应建议，如灾难发生后的最佳应急处置方案、应急疏散路线、人员调度等。同时，系统还能够结合历史应急案例进行情景模拟，为决策者提供类似事件的应对策略，降低决策风险。最终，系统将这些分析结果以可视化方式呈现给用户，确保决策者能够迅速理解信息，并作出及时、科学的响应。

3.决策支持系统的核心技术与实现方法

3.1大数据技术

大数据技术在应急处置决策支持系统中扮演着至关重要的角色，主要体现在其对海量、异构数据的高效处理能力。应急决策通常涉及来自多个来源的数据，这些数据可能包括成熟的应急处置方案、实时天气数据、周边地形环境数据、实时监测数据、卫星遥感数据、社交媒体信息、历史记录等。这些数据不仅来源广泛，而且格式、结构不统一，具有明显的异构性。大数据技术能够有效地进行数据筛选和整合，将这些异构数据转化为一致、可靠的信息，从而为后续的智能分析提供坚实的基础。数据筛选过程能够剔除噪声数据和错误信息，提高数据的准确性和可用性。与此同时，数据整合技术使得来自不同来源和格式的数据可以统一存储和管理，为系统的后续处理提供了便利。

此外，大数据技术利用分布式存储和计算架构，能够处理和分析海量数据，并确保在高并发、大规模数据环境下系统的稳定性和高效响应。分布式计算不仅能够加速数据的处理速度，还能保证系统在面对突发事件时，能够快速进行数据处理和分析，提供实时的决策支持[3]。这对于应急响应至关重要，因为许多应急事件需要快速反应，任何延迟都可能导致不可挽回的后果。因此，利用大数据技术，能够确保决策支持系统在高压环境下稳定运行，并及时提供精准的决策建议。

3.2地理信息系统（GIS）

地理信息系统（GIS）技术在应急处置决策支持中具有不可或缺的作用，尤其是在突发事件发生后的实时监控和空间分析中。GIS技术通过将事件数据与地理信息结合，能够直观地展示事件的地理分布、扩展趋势和影响范围。这种空间分析能力使决策者能够快速识别事故的发生地点，并通过可视化展示，精准地确定灾害或事故的扩展区域，帮助他们评估可能受到影响的区域或人群。GIS系统不仅能提供事故的即时位置信息，还能够根据实时数据动态更新事故的扩展情况和未来可能的发展趋势。例如，在洪水、火灾等灾害引起的化学泄漏等应急事件中，GIS能够将实时监测数据（如水位、气象变化、火势蔓延等）与地理信息融合，生成动态地图，展示灾害的变化过程和潜在威胁区域。

通过GIS系统，决策者可以清晰地看到不同区域的资源分布、道路状况和人口密集情况，从而更有效地规划应急响应、应急方案和应急队伍的部署和人员疏散路径。GIS不仅能够提升决策的科学性，还能大大提高应急响应的效率，确保资源和救援力量的精准调配。在多变的应急场景中，GIS的空间分析功能能够为决策者提供实时、直观的信息支持，帮助他们在最短时间内作出最合适的决策，有效应对突发事件。

3.3专家系统与智能决策

专家系统是决策支持系统（DSS）中的一个关键组成部分，尤其在处理突发环境事件的应急处置过程中发挥着重要作用。它的核心功能是将领域专家的经验和知识转化为计算机能够理解和执行的规则和算法，从而帮助决策者在复杂和动态的环境中做出及时而准确的决策。在应急管理中，尤其是在灾害响应和资源调度等方面，专家系统通过模拟专家的判断和决策过程，为系统提供了强大的支持。

通过将领域专家的应急处置经验、成熟的应急处置方案与大数据结合，专家系统能够在面临突发事件时，利用历史数据和实时信息，推导出科学的应对策略。例如，当发生突发环境事件时，专家系统可以依托积累的专家知识，迅速分析事件的性质、发展趋势及可能的影响，进而提供应急处置的决策建议。在缺乏足够历史数据的情况下，系统也能够结合专家提供的基于经验的规则，进行合理的推断和决策。这使得专家系统能够在很多场合下，作为决策支持的有效工具，弥补数据不足的短板。

在智能决策的框架下，专家系统还可以与人工智能（AI）和机器学习（ML）技术相结合，进一步提升系统的智能化水平。通过机器学习，专家系统可以不断从历史事件中积累经验，自动优化决策规则，调整应急方案。当新的数据被引入系统时，它能够根据历史数据和实时反馈进行自我学习和改进，从而在应急响应中提供越来越精准的决策支持。AI技术使得专家系统不仅能处理固定规则，还能通过分析大量数据中的隐含模式，发现潜在的风险因素并预测未来事件的发展趋势，进一步提升应急决策的精准性。例如，在突发环境事件中，专家系统可以分析实时监测数据（如污染物浓度、气象信息、交通状况等）以及历史事件的处理结果，实时调整应急响应的优先级和策略。系统通过模拟不同应急措施的效果，评估每种方案的可行性与效率，帮助决策者制定最为合适的处置方案。此外，随着更多数据的积累，专家系统还能够识别和消除先前决策中的不足，使得每次应急响应都更加优化。

结束语

基于大数据和人工智能的突发环境事件应急处置决策支持系统，凭借其强大的数据处理和智能分析能力，能够为应急管理提供更加科学和精确的决策依据。随着技术的不断发展和应用案例的积累，未来这一系统有望在各类突发环境事件中发挥更加重要的作用，提升应急响应的时效性和效果。然而，系统的实际应用仍面临数据质量、跨部门协作、算法优化等方面的挑战，需要不断完善技术框架和管理机制，以更好地服务于突发环境事件的应急处置工作。

参考文献：

[1]刘冰.辽河流域铁岭段水环境突发事件应急处置对策研究[J].环境保护与循环经济，2024，44（09）：56-58.

[2]黄忠顺.突发生态环境事件应急处置费用请求权及其实现[J].法学，2024，（07）：140-157.

[3]薛伟.新闸街道突发环境事件应急管理的问题和对策研究[D].中国矿业大学，2023.DOI：10.27623/d.cnki.gzkyu.2023.003315.

[4]符强.基于大数据和人工智能的突发环境事件应急监测与预警系统研究[J].中国资源综合利用，2024，42（04）：163-165.

[5]高琳珍.人工智能和大数据在高校突发事件应对中的应用研究[J].才智，2024，（14）：93-96.

作者简介：杨志宏，1975，男，汉，湖南新化，大专，中级工程师，副总经理，研究方向：环境保护技术咨询-突发环境事件应急预案。