社科在线杨昆，朱彦辉
针对城市应急管理中信息获取手段单一、突发事件预警预报不准确及时、灾情信息表达不直观、多灾种联防联控不协同的问题，在国家 863 计划、国家自然科学基金项目等支持下，我们云南师范大学与云南省地震局、武汉中地数码科技有限公司联合攻关，历经10余年研发的“城市应急管理空间信息模型及决策支持技术”项目，构建了一套完整的城市应急管理技术体系及决策支持系统，获2021年度云南省科学技术进步奖一等奖。
我们突破了天空地一体化的应急信息感知、基于多种人工智能技术的城市突发事件预警模型和快速损失评估模型、基于云计算和大数据的城市多灾种协同预警与响应等关键技术，针对社会安全、自然灾害、公共卫生事件以及事故灾难等城市应急管理的四个方面内容，研发了突发事件的应急管理空间决策支持系统，形成基于“云-数-网-端”的智慧城市“应急大脑”。该系统已在云南省和国内典型城市推广应用，为城市应急管理提供了重要科技支撑。
这一城市应急管理空间信息模型及决策支持系统的研制，针对城市应急管理中的5类典型案例（公安、地震、传染病、水污染事件、城市管网），实现了三大主要科技创新。
科技创新点一：构建多种信息获取技术集成、多源数据深度融合、多类型数据动态更新、点面结合、动静互补的“天空地一体化”的城市突发事件监测体系
针对城市湖泊水质监测、蓝藻水华预警及管网漏损监测需求，我们研发了多源异构数据融合与同化技术，提出遥感影像特征提取、定量反演等关键技术，实现湖泊水质、管网漏损的动态监测，为灾害预防提供实时准确数据。
我们突破了城市突发事件海量数据检索、信息提取与清洗、数据实时更新与管理关键技术。针对社会安全与公共卫生应急管理需求，构建多类型数据接入和管理数据库，搭建多角度、多场景、多目标的数据采集平台，研发智能清洗、空间匹配与信息抽取算法，为突发案事件、传染病暴发研判提供可靠数据支撑。
此外，我们还突破了基于遥感技术的城市地震灾后影像数据配准、特征提取关键技术。针对地震灾后快速应急响应需求，研发城市自然灾害数据收集、获取、存储与更新技术，提出多源遥感影像快速配准、特征提取算法，为烈度衰减、人员伤亡、房屋破坏、经济损失、滑坡风险评估等模型构建提供数据基础，为城市自然灾害事前风险评估、事后应急救援提供重要支撑。
科技创新点二：突破多种人工智能方法与GIS的集成技术，构建了定性、定量、定位相结合的地震灾害损失评估模型、警情研判分析模型、蓝藻水华爆发模拟模型、城市管网预警模型、传染病传播模拟模型等城市应急管理空间信息模型
针对西南地区地震灾害地理环境的复杂性，将GIS与人员伤亡评估、房屋破坏评估、经济损失评估和滑坡风险评估等技术集成，研发了适用于西南地区的地震灾害损失评估空间信息模型。
该模型基于地震烈度衰减原理，结合区域地形、地貌、地质、土壤、人口、资源、建筑等自然与社会经济状况，实现震后地震影响场速判，在地震发生后迅速完成各类损失评估，为近10年来云南历次5.0级以上重大地震应急救援提供了决策支撑，为中国地震局、云南省政府及灾区各级政府部门快速了解震情灾情、科学部署应急工作提供了重要技术支撑。
我们突破了案事件风险评估和警情研判分析模型与GIS集成技术，实现了案事件信息地理空间可视化。基于历史案事件数据和突发事件现场信息，利用地理空间信息技术、大数据分析技术和案事件发生机理构建案事件风险评估模型，计算不同时空尺度下案事件发生的概率并进行地理空间可视化预警；构建警情研判分析模型，通过推演分析形成应急响应调度决策，基于时空大数据可视化方法动态展示研判结果，显著提升了城市公共安全突发事件应急响应决策的科学性。
我们还突破了长短期记忆网络、BP神经网络、灰色理论等机器学习方法与GIS集成技术，研发了蓝藻水华爆发情景模拟与预测空间信息模型。针对内陆湖泊蓝藻水华爆发规律性、突发性、随机性、区域性等特点，以多尺度水质观测数据、城镇化数据、气象数据为基础，利用机器学习算法的推理能力，构建基于机器学习和深度学习技术的水质情景模拟与蓝藻水华爆发预测模型，可基于历史数据再现湖泊水质变化过程，基于实时数据预测湖泊蓝藻水华爆发概率。
我们揭示了传染病时空信息机理，突破了智能体建模、小世界网络和GIS集成技术，研发了传染病时空传播模拟模型。围绕艾滋病、人感染H7N9和COVID-19等传染病，基于复杂系统建模理论和GIS技术，我们探索传染病疫情的环境风险因素及其动力作用机制，结合二值Logistic回归模型及智能体建模方法，研究传染病传播空间信息机理，构建传染病疫情风险预测模型和传染病传播模拟多智能体模型，实现传染病时空传播模拟，直观展示疫情发展态势、人员流动轨迹和医疗资源综合态势，为我国传染病防控提供科学理论支撑和信息化决策工具。
我们突破了城市管网数据采集与监测控制系统与GIS的集成技术，研发了城市管网监测预警模型。基于物联网和移动互联网技术实现管网漏损信息及时感知，集成DMA分区管理、物联网、移动互联网等技术，应用DMA区域划分、管网改造、数据系统化分析等手段，将传统SCADA系统与GIS技术集成，实现准确的夜间计量、实时的噪声监测、爆管定位和抢修等功能，应用于城市供排水、燃气管道漏损检测与决策支持工作中，显著提升了城市管网应急决策的精准性。
科技创新点三：基于云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，突破了城市应急管理空间信息模型与大数据耦合集成技术，研发了“云-数-网-端”架构的城市综合应急管理空间决策支持信息平台，实现了联防联控、协同应对的多灾种快速应急响应。
我们将基础地理数据、业务数据、实时感知数据等结构化、半结构化和非结构化数据进行叠加融合，研发时空大数据分析引擎与实时感知引擎，突破地震灾害损失评估模型、公安应急响应模型、水污染事件预警模型、城市管网模型、传染病传播模拟模型等5类核心算法，形成可在云环境中部署应用的应急管理基础算法模型库、业务算法模型库及空间信息模型库，为城市应急管理提供智能化算法、空间信息模型服务和数据分析挖掘服务。
按照”应急事件感知→应急事件预警→灾害损失评估→应急事件响应”管理框架，我们将应急感知设备、监测数据、地理空间信息模型等无缝集成于云端，构建了基于大数据技术的城市应急管理数据资源中心，实现城市应急响应态势分析、统一指挥调度、监测预警、模拟演练、辅助决策、事件过程管理、研判分析、智能服务等功能。
该系统应用后成效显著，比如：地震应急辅助决策支撑系统形成9个服务组、10个独立访问接口，将应急响应时间缩短至5分钟内；智慧公安决策支持系统将案事件处理时间由过去的十几分钟到半个小时缩短至几十秒；城市管网应急管理空间决策支持系统使管网漏损率从15%降至5%左右。
我们进一步将平台与新一代信息技术综合集成，形成”智慧城市应急大脑”，整合气象、公安、规划等多部门数据，叠加重大危险源、高风险区等重要目标专题数据，汇集应急救援、应急物资、避灾安置等信息，建立多灾种协同机制，显著提升智能分析研判与联防联控能力。
我们在 Science 发表的学术研究成果“Quake warning funds on shaky ground”引起国际同行的关注，期刊编辑特邀美国加州大学伯克利分校R. M. Allen教授等世界著名地震专家撰写社论。
我们研发的地震应急系统已在云南省及16个地州市、129个区县部署应用；智慧公安系统在江苏省13个地市推广并产生全国示范效应；城市管网系统应用于大连、桂林、深圳、济南、泰安等市；传染病传播模拟与决策支持信息系统在艾滋病、H7N9流感、COVID-19等多种疫情事件中发挥关键决策支撑作用。
作者简介：杨昆，教育部长江学者奖励计划特聘教授，国家“万人计划”教学名师，博士生导师。现任西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心主任，国家级地理空间信息技术虚拟仿真实验教学中心主任。中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会副主任、中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会副主任、国际地球观测组织新十年战略执行计划中期评估专家、国家863十二五地球观测与导航技术领域GIS主题专家、中国全球综合地球观测发展战略规划专家组成员等。
长期从事现代城市治理、城市地理信息系统、智慧城市等方面的教学科研工作。在科研方面，主持完成了国家863计划专题项目、国家973计划前期研究专项项目、国家重大水专项子课题、国家自然基金重点项目、国家科技型中小企业技术创新基金项目等项目20余项；在Science、Communications Earth & Environment、Water Resources Research、Journal of Hydrology、《环境科学》《中国环境科学》《湖泊科学》《农业工程学报》《地理研究》《中国土地科学》等发表论文280余篇。授权专利8项，登记计算机软件著作权30余项，出版学术著作3部，教学专著1部，教材10部。
在成果获奖方面，2025年获得教育部第四批“全国高校黄大年式教师团队”，2022年获云南省科技进步奖一等奖，2022年获得云南省教学成果奖一等奖，2020年获国家“万人计划”教学名师，2018年获国家教学成果二等奖，2018年获云南省万人计划教学名师，2017年获云南省哲学社会科学优秀成果一等奖，2017年获云南省教学成果一等奖，2012年获中国侨界贡献奖（创新人才），2009年获云南省技术创新人才，2010年获 云南省有突出贡献的优秀专业技术人才，2012年获云南省留学人员联谊会建言献策先进个人，2007年获昆明市信息化建设先进个人。
