張海濤，周紅磊，李佳瑋，張鑫蕊

（1.吉林大學管理學院，長春 130022；2.吉林大學信息資源研究中心，長春 130022；3.吉林大學國家發(fā)展與安全研究院，長春 130022）

1 引 言

近年來，國際環(huán)境錯綜復雜、新冠疫情影響深遠，國家發(fā)展面臨深刻復雜的變化，我國正處于傳統(tǒng)安全與非傳統(tǒng)安全的威脅之中。同時，我國正處于社會轉(zhuǎn)型階段，人民矛盾變化迫使各種利益訴求增多，各類突發(fā)事件頻繁發(fā)生，對人民生命健康和社會經(jīng)濟發(fā)展帶來嚴重危害，我國進入了一個充滿風險的社會時期。習近平總書記強調(diào)，“建設(shè)更高水平的平安中國意義重大，各地區(qū)、各有關(guān)部門要認真貫徹黨的十九屆五中全會精神，要落實總體國家安全觀，堅持共建、共治、共享方向，聚焦影響國家安全、社會安定、人民安寧的突出問題”①http://www.gov.cn/xinwen/2020-11/11/content_5560493.htm。在當前形勢下，對于自然災害、事故災難、公共衛(wèi)生事件和社會安全事件等各類重大突發(fā)事件的研究，已經(jīng)成為總體國家安全觀的重要組成部分。重大突發(fā)事件特有的復雜性演變方式、動態(tài)不確定性以及多方面快速蔓延等性質(zhì)，都會對應急決策造成阻礙。凡事預則立，不預則廢，在哲學上反映的是原因和結(jié)果的關(guān)系，如果無法感知當前事件發(fā)展態(tài)勢、判斷事件間演變關(guān)系，那么會導致相關(guān)部門在實際工作中處于被動狀態(tài)。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及決策支持等技術(shù)方法難以滿足現(xiàn)實需求，僅靠專家經(jīng)驗進行態(tài)勢研判也存在較多的局限性，導致事件態(tài)勢的預測與真實值存在偏差。因此，如何實現(xiàn)重大突發(fā)事件的態(tài)勢感知及理解預測，判斷重大突發(fā)事件發(fā)生、發(fā)展過程中衍生的國家安全風險，在信息不完全狀態(tài)下，實現(xiàn)重大突發(fā)事件的演變態(tài)勢分析，已經(jīng)成為突發(fā)事件態(tài)勢感知與應急決策亟待解決的問題。

2020年，我國氣候年景偏差，自然災害以洪澇、地質(zhì)災害、臺風災害為主，雪災、森林草原火災等災害也有不同程度的發(fā)生。為全面貫徹落實習近平總書記關(guān)于總體國家安全觀、開創(chuàng)新時代國家安全工作新局面的重要思想，有效應對各類風險挑戰(zhàn)，充分發(fā)揮情報工作的風險研判和防范能力，本文基于事理圖譜開展重大突發(fā)事件的態(tài)勢感知研究，從態(tài)勢要素感知、態(tài)勢理解及態(tài)勢預測三個層面構(gòu)建理論模型?；跀?shù)據(jù)和知識的雙向驅(qū)動，研判事件演變態(tài)勢及可能衍生的重大風險，旨在立足“總體國家安全觀”及“國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化”的戰(zhàn)略視角，實現(xiàn)信息不完全狀態(tài)下重大突發(fā)事件的有效應對，輔助應急決策實施，深入思考防范化解國家安全風險的思路舉措，研究邏輯如圖1所示。

圖1 研究邏輯

2 相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)

2.1 重大突發(fā)事件

朱力[1]認為，突發(fā)事件是事物內(nèi)在矛盾由量變到質(zhì)變發(fā)展過程中的一個關(guān)節(jié)點，通過偶然的契機，以獨特的形式表現(xiàn)出來，在時空上有很大的不確定性。范維澄等[2]認為，突發(fā)事件是指可能對人、物或社會系統(tǒng)帶來災害性破壞的事件，通常表現(xiàn)為災害三要素的災害性作用，災害要素本質(zhì)上是一種客觀存在，其超過臨界量或遇到一定的觸發(fā)條件就可能導致突發(fā)事件。本文所研究的重大突發(fā)事件，是指國家發(fā)展進程中，突然發(fā)生、危害程度高、影響范圍大、可能會危及人民生命安全和社會穩(wěn)定的重大級別事件。重大突發(fā)事件研究存在眾多難點。首先，重大突發(fā)事件的信息不完全狀態(tài)對于事件處置帶來嚴重影響，事件的理解和分析需要豐富的基礎(chǔ)知識。其次，應急響應決策是非程序化的、信息不完全的、后果高度不確定的決策，更加強調(diào)動態(tài)性[3]。同時，現(xiàn)有研究多缺乏有規(guī)律的實踐智慧，如何基于知識驅(qū)動的思想挖掘事件間復雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，將重大突發(fā)事件的歷史經(jīng)驗和已有知識應用到事件管控中也亟待考慮。最后，在實際的重大突發(fā)事件應對中，還存在網(wǎng)絡(luò)輿情的管控、應急管理主體協(xié)同、衍生風險量化等難點。

2.2 事理圖譜理論

哈爾濱工業(yè)大學劉挺團隊提出了“事理圖譜”這一概念[4]，并采用有向圖模型形式化地表征人機物行為演化機理，推進了事理概念與金融產(chǎn)業(yè)的深度融合。李綱等[5]認為，事件的組成要素間存在著復雜、固定的邏輯關(guān)系，這種關(guān)聯(lián)關(guān)系意味著網(wǎng)絡(luò)分析與社會管理存在邏輯契合點。Li等[6]構(gòu)建了敘事事理圖譜，并基于該圖譜進行網(wǎng)絡(luò)表示學習，對事件未來發(fā)展作出預測。王軍平等[7]認為，事理是人類識別、推理和理解社會發(fā)展的重要概念，提出了事理認知圖譜，采用五元組<事件,狀態(tài),行為,時間,關(guān)聯(lián)影響>概率圖模型，對事理邏輯進行分析。周京艷等[8]從“事理圖譜”的視角去解讀“過程數(shù)據(jù)庫”，認為情報事理圖譜通過分析事件之間的順承、因果等關(guān)系，揭示事件演化規(guī)律及邏輯。于強等[9]提出了一種基于事理知識圖譜的輿情事件推演方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘事件因果邏輯，對輿情事件的演化趨勢做出預測，為輿情監(jiān)管提供一定支持。

綜上可知，事理是事物的道理，是事物運動規(guī)律的描述；事理圖譜是基于事件級別的理解，是一種高度概括的事理邏輯知識，重大突發(fā)事件的事理圖譜是一套蘊含事理邏輯的方法論。事件圖譜是以事件為核心，包含了事件、事件屬性和事件間關(guān)聯(lián)關(guān)系的一種知識網(wǎng)絡(luò)，事理圖譜是事件圖譜的抽象化表達，更加關(guān)注泛化的事件信息，以及事件之間抽象的邏輯關(guān)系知識。事理圖譜及事件圖譜為重大突發(fā)事件的應急決策提供支撐，通過挖掘事件之間隱含的、深層的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提高應急管理決策效率，與重大突發(fā)事件的研究思路相吻合。

2.3 態(tài)勢感知理論

態(tài)勢感知（situation awareness）的概念源于軍事需求，最初運用在航空、國防領(lǐng)域的態(tài)勢感知系統(tǒng)中，是評估戰(zhàn)場復雜形勢從而做出預測行動的過程。Endsley[10]將態(tài)勢感知定義為：在一定的時空范圍內(nèi)，提取環(huán)境中的要素、理解要素內(nèi)涵，并預測未來可能發(fā)生的情況，包括感知、理解和預測三個層次，未來態(tài)勢感知研究要模擬的是人的決策過程。2016年，國際關(guān)系學院和對外經(jīng)濟貿(mào)易大學發(fā)布了共同研究成果“國際安全態(tài)勢感知指數(shù)”[11]，圍繞安全外交理論與實踐、領(lǐng)土沖突與國際安全秩序、跨境安全議題與全球治理三個議題對國際安全問題進行量化評估。楊峰等[12]認為，情報感知是在數(shù)據(jù)、信息和知識被刺激，并在被激活下形成的一種新的認知，面向應急決策的突發(fā)事件情報感知是以情報資源為基礎(chǔ)，對突發(fā)事件風險及其演化態(tài)勢的認知洞悉。徐緒堪等[13]針對城市洪澇突發(fā)事件態(tài)勢演化迅速、難以控制的特征，基于粒度原理構(gòu)建了一種融合情景的動態(tài)響應模型，實現(xiàn)了從決策高層到基層的情景細化。Turoff等[14]提出突發(fā)事件的信息態(tài)勢預測極為重要，認為各類應急信息的獲取和判斷應納入例行的應急管理活動中。

態(tài)勢感知相關(guān)研究多存在理論層面，由于態(tài)勢感知、理解和預測的相關(guān)內(nèi)容量化較為困難，在重大突發(fā)事件的實際應對中缺少切入點。重大突發(fā)事件的演變態(tài)勢多基于單一維度進行分析，對重大突發(fā)事件的態(tài)勢感知缺乏系統(tǒng)思考，未能實現(xiàn)多維度衍生風險的全面考量，同時，將重大風險和事件演變在總體國家安全觀的背景下整體把握。

2.4 混沌理論

動力系統(tǒng)理論（dynamics）關(guān)注對系統(tǒng)的描述和預測，研究相互作用的、組分的集體行為涌現(xiàn)出宏觀層面的復雜變化，混沌學作動力系統(tǒng)理論的分支，在近年來廣受關(guān)注?；煦缋碚摚╟haos theory）是一種兼具質(zhì)性思考與量化分析的方法，用來探討動態(tài)系統(tǒng)中（如人口移動、化學反應、氣象變化、社會行為等）必須用整體的、連續(xù)的數(shù)據(jù)關(guān)系，才能加以解釋和預測的行為，是關(guān)于非線性系統(tǒng)在一定參數(shù)條件下展現(xiàn)分叉、周期運動與非周期運動相互糾纏，以至于通向某種非周期有序運動的理論[15]。混沌理論解釋了看似混沌的行為有可能來自確定性系統(tǒng)，由于混沌系統(tǒng)對初始條件具有敏感依賴性，使得混沌系統(tǒng)的具體變化及長期預測難以實現(xiàn)，但在大量混沌系統(tǒng)的普適共性中存在一些“混沌中的秩序”。例如，通往混沌的倍周期之路及費根鮑姆常數(shù)。因此，雖然在細節(jié)上“預測變得不可能”，但在更高的層面上混沌系統(tǒng)卻是可以預測的。吸引子是微積分和系統(tǒng)科學論中的重要概念，系統(tǒng)具有朝著某個狀態(tài)穩(wěn)定發(fā)展的趨勢，該穩(wěn)態(tài)就叫作吸引子，吸引子分為平庸吸引子和奇異吸引子。其中，奇異吸引子表現(xiàn)了混沌系統(tǒng)中非周期性，多用于解釋無序的系統(tǒng)狀態(tài)，如天氣預測等系統(tǒng)[16]。重大突發(fā)事件的發(fā)生、發(fā)展態(tài)勢涉及眾多內(nèi)容，受到環(huán)境屬性、應急處置決策、承災區(qū)域的區(qū)域彈性和飽和度及承災主體的應急素質(zhì)等內(nèi)外部因素的影響，是一個復雜的動態(tài)系統(tǒng)[17]，存在非線性和信息不完全狀態(tài)，事件演化的長期預測存在困難。因此，為了更好地進行重大突發(fā)事件研究，借助事理圖譜及系統(tǒng)動力學的技術(shù)方法，從中發(fā)掘規(guī)律和知識，提煉各因素間的非線性關(guān)系進行態(tài)勢預測，通過周期倍化、間歇陣發(fā)和環(huán)面分岔以及同宿和異宿分岔等混沌先兆作出判斷[18]，為重大突發(fā)事件應對提供參考。

2.5 信息不完全狀態(tài)

重大突發(fā)事件的應急處置具有很強的時效性，決策者需要在有限時間內(nèi)利用部分信息快速采取響應措施，信息不完全狀態(tài)下的應急決策是實際管理工作的重點和難點。本文基于混沌理論及應急管理過程中遇到的實際問題解釋重大突發(fā)事件的不穩(wěn)定性和不確定性，初步考慮以下三種信息不完全狀態(tài)。

2.5.1 初始狀態(tài)的不確定性

隨著風險社會的演化，突發(fā)事件的模糊性、復雜性和不確定性不斷升高，各級應急主體獲取的數(shù)據(jù)可能存在誤差或缺失。由于混沌系統(tǒng)對于初始值具有敏感的依賴性，事物運動中任何初始條件的微小改變都可能會引發(fā)嚴重后果，系統(tǒng)的非線性、復雜性、多樣性以及不確定性都會導致系統(tǒng)的長期變化在原則上難以預測[19]。因此，政府部門不僅要從碎片化的信息中研判危機態(tài)勢，同時，要面臨啟動響應可能引發(fā)的社會恐慌、輿情危機以及應對不力帶來的追責等現(xiàn)實問題[2]。

2.5.2 事件鏈路信息缺失

應急管理通過預測事件未來態(tài)勢輔助決策實施，只有清晰事件的真正狀態(tài)后，才能采取針對性措施，但突發(fā)事件演化過程中信息高度缺失，所觀察到的往往是事件部分現(xiàn)象，應急決策者需要通過事件外在表現(xiàn)研判事件的真實狀態(tài)，根據(jù)現(xiàn)有的觀測值，預估未來事件演變趨勢。由于實際運算中存在信息不完全現(xiàn)象，重大突發(fā)事件觀測值和真實值多存在偏差，易導致事件邏輯驅(qū)動鏈路等關(guān)鍵信息缺失，如圖2所示。利用這些參數(shù)進一步分析可能會忽略未知的因果關(guān)系和演變鏈路，在實際的應急處置中如果未采取相應的應急措施，那么極易導致更嚴重的未知風險。

圖2 事件鏈路信息缺失狀態(tài)

2.5.3 系統(tǒng)的混沌特性

有學者認為，一個事件在社會復雜網(wǎng)絡(luò)中是一個隨機變量[8]，事件本身具有不確定性質(zhì)。同樣，非線性系統(tǒng)也具有多樣性和多尺度性，任何一個時間序列都可以看作一個由非線性機制確定的輸入輸出系統(tǒng)，可以利用混沌現(xiàn)象的決策論非線性技術(shù)實現(xiàn)短期預測[20]。突發(fā)事件是事物內(nèi)在矛盾由量變到質(zhì)變發(fā)展過程中的一個關(guān)節(jié)點，事物以一定的時空契機為誘因，以爆發(fā)的形式表現(xiàn)出來，而這個契機是偶然的，表現(xiàn)的是一種不確定性[1]。因此，由于對初始條件的敏感依賴性，重大突發(fā)事件的演變態(tài)勢，原則上也無法長期、準確預測，即對于其初始測量如果有極其微小的不精確，都會導致對其后續(xù)的預測產(chǎn)生巨大誤差，這是提高數(shù)據(jù)的全面性、準確性或通過各種技術(shù)手段進行信息補全等，都難以解決的問題，是實際應對難點所在。然而，根據(jù)觀測資料進行短期預測是可行的，研究人員提出了多種混沌時間序列預測方法，常見有全域法、局域法、加權(quán)零階局域法、加權(quán)一階局域法等[21]，可以作為認識重大突發(fā)事件的重要手段。

3 重大突發(fā)事件的態(tài)勢感知模型

針對當前研究目標，將重大突發(fā)事件的態(tài)勢感知視為一種可以洞悉國家安全風險的能力，通過事理邏輯挖掘?qū)崿F(xiàn)事件演變態(tài)勢的精準研判，是從數(shù)據(jù)到信息再到情報，從而輔助決策的升華過程[22]，理論模型如圖3所示。首先，整合歷史事件信息、應急決策信息和領(lǐng)域知識等內(nèi)容，構(gòu)建重大突發(fā)事件的事理圖譜，構(gòu)成態(tài)勢感知模型的事理層，即挖掘事件來龍去脈的事理知識層，是高度凝練、泛化的蘊含事理邏輯關(guān)系及內(nèi)在知識的層級。事件層是針對具體事件即時數(shù)據(jù)的實例化，從事理層到事件層的映射可以實現(xiàn)事件發(fā)展態(tài)勢的初步研判。因此，某一重大突發(fā)事件爆發(fā)后，在事理圖譜和海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上推演事件的演變脈絡(luò)，實時獲取事件要素的屬性值，基于事件演變的邏輯鏈路進行動態(tài)建模，分析倍周期分叉過程，判斷系統(tǒng)進入混沌的周期窗口，繼而分析重大突發(fā)事件的演變路徑、衍生風險及關(guān)鍵管控節(jié)點等內(nèi)容，即從數(shù)理層面實現(xiàn)重大突發(fā)事件的態(tài)勢感知。

圖3 理論模型

本研究將重大突發(fā)事件態(tài)勢感知模型理解為在信息不完全的狀態(tài)下，感知“需要獲取哪些態(tài)勢要素”，理解“當前事件態(tài)勢及事件發(fā)生、發(fā)展的關(guān)鍵原因和邏輯驅(qū)動鏈路”，預測“事件可能會如何演變”“會衍生哪些重大風險”，對當前發(fā)展態(tài)勢進行分析研判，實現(xiàn)“應該如何應對”的目標導向。以災害事件為例，洪澇是已經(jīng)出現(xiàn)的事件狀態(tài)，首先，通過態(tài)勢要素感知判斷需要獲取哪些要素及其具體屬性，如降雨量、風力等級、降雨時間以及環(huán)境要素（大壩、水庫、排水系統(tǒng)等實際情況）。其次，根據(jù)構(gòu)建好的事理圖譜，初步推斷當前狀態(tài)的根本原因及事件間邏輯關(guān)系，并根據(jù)要素值進行動態(tài)建模及混沌時間序列分析。最后，預測的是事件演變的趨勢及衍生風險，如土地受災、糧食減產(chǎn)、人員傷亡、房屋坍塌等災害后果，繼而提前采取應對措施，具體實現(xiàn)思路闡述如下。

3.1 事理圖譜構(gòu)建

事理圖譜構(gòu)建主要包括事件抽取及事件關(guān)系抽取。本文使用哈工大訊飛聯(lián)合實驗室發(fā)布的中文預訓練語言模型BERT-wwm-ext模型[23]對文本語料進行處理，利用BERT（bidirectional encoder representations from transformers）強大的語義表示能力，將文本映射成一個詞向量或者字符向量[24]；然后，將詞向量輸入雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，再使用條件隨機場對BiLSTM（bidirectional long short-term memory）的輸出序列處理，得到一個全局最優(yōu)序列，從而得到事件觸發(fā)詞和事件元素，BERT+BILSTM+CRF（conditional random field）模型原理如圖4所示。事件的泛化是將抽取出來的事件表示成向量，然后利用BERT-wwmext和K-means++對事件進行聚類泛化處理。事件關(guān)系的抽取采用模式匹配的方法，根據(jù)句法模式和匹配規(guī)則，抽取出句子中的原因子句和結(jié)果子句。

圖4 BERT+BiLSTM+CRF模型

3.2 態(tài)勢要素感知

態(tài)勢要素感知，即為掌握事件全貌，獲取的事件關(guān)鍵要素及其屬性等。應急決策者需要在環(huán)境復雜、時間緊迫、信息缺失和壓力巨大的特殊背景下快速制定應對方案。因此，判斷獲取哪些要素對于重大突發(fā)事件態(tài)勢感知極為重要。事件發(fā)生、發(fā)展過程中涉及的具體事件要素為定性和定量兩種類型。要素屬性值的獲取主要以數(shù)據(jù)的易獲取、可量化及準確性為原則。本文根據(jù)課題的相關(guān)研究成果，以重大突發(fā)事件情景要素包含的事件要素、事件對象要素、事件環(huán)境要素為依據(jù)，確定態(tài)勢感知要素，重點關(guān)注有關(guān)重大突發(fā)事件安全風險的相關(guān)內(nèi)容，態(tài)勢要素感知示例如表1所示。

表1 態(tài)勢要素感知示例

3.3 態(tài)勢理解

態(tài)勢理解，即對情報資源進行深度加工，理解事件演變的動因、過程及性質(zhì)等。本文主要通過事件演變動因挖掘、事件演變過程分析、系統(tǒng)混沌性質(zhì)判別進行態(tài)勢理解研究，可以有效避免信息不完全狀態(tài)導致的重要事件演化鏈路缺失等問題，為態(tài)勢預測奠定基礎(chǔ)。態(tài)勢感知模型中，事件及事件關(guān)系抽取后構(gòu)成重大突發(fā)事件的事件層，有助于實現(xiàn)事件更細粒度的把握，提升態(tài)勢感知能力。態(tài)勢理解，即通過挖掘突發(fā)事件的核心動因?qū)⒁蚬录P(guān)聯(lián)起來，同時整合事件驅(qū)動鏈路，挖掘多條邏輯鏈路構(gòu)成事件演變過程，將出現(xiàn)的若干事件情景進行組合分析，判斷當前事件在事理邏輯鏈路中的所處狀態(tài)，進而構(gòu)成整個事件的演變過程，全面理解當前重大突發(fā)事件的演變態(tài)勢。同時，將事件以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和邊的形式進行分析，可以基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析視角，挖掘事理圖譜中重要的事件節(jié)點[25]，進一步發(fā)現(xiàn)處于網(wǎng)絡(luò)中核心位置的關(guān)鍵事件。

3.4 態(tài)勢預測

重大突發(fā)事件態(tài)勢預測，即情報深度推理的過程，重點關(guān)注重大突發(fā)事件應急管控切入點的相關(guān)內(nèi)容。本文基于點-線-面視角開展態(tài)勢預測的研究。點，即事件演化的關(guān)鍵管控節(jié)點；線，即事件演變的驅(qū)動徑分析；面，即事件發(fā)生、發(fā)展的全過程。突發(fā)事件的發(fā)生地點具有偶然性，發(fā)生時間具有隨機性，是災難醞釀過程中可能產(chǎn)生的風險。突發(fā)事件的風險是一種不確定性損失，更加強調(diào)潛在的威脅[26]。重大突發(fā)事件態(tài)勢預測重點關(guān)注有關(guān)國家安全風險的重要內(nèi)容，在科學構(gòu)建重大突發(fā)事件事理圖譜，并深入挖掘事理邏輯的基礎(chǔ)上，對事件的演變趨勢進行預測，從事理和數(shù)理兩個層面，實現(xiàn)關(guān)鍵管控節(jié)點識別、事件衍生風險預測及事件演變趨勢研判等，為事件決策治理者提供科學有效的治理依據(jù)。

4 模型應用及結(jié)果分析

2020年2月，習近平總書記對全國春季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作作出重要指示強調(diào)，“越是面對風險挑戰(zhàn)，越要穩(wěn)住農(nóng)業(yè)，越要確保糧食和重要副食品安全”“保障國家糧食安全是實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展、社會穩(wěn)定、國家安全的重要基礎(chǔ)”。本文以干旱事件為例，根據(jù)上述重大突發(fā)事件態(tài)勢感知模型進行實證研究，進一步闡釋本文的研究思路。

4.1 重大突發(fā)事件事理圖譜構(gòu)建

本文主要通過兩類信息源構(gòu)建事理圖譜。第一類為政府官方提供的突發(fā)事件新聞服務的網(wǎng)站，如中國政府網(wǎng)、國家突發(fā)事件預警信息發(fā)布網(wǎng)、中國應急信息網(wǎng)以及各地方應急管理廳（局）等；第二類為特定領(lǐng)域的學術(shù)期刊論文，以“干旱”“旱災”等主題詞為例，獲取的相關(guān)文獻知識。圖5為經(jīng)過高度泛化的干旱領(lǐng)域事理圖譜，“發(fā)生干旱”事件為中心節(jié)點，其他節(jié)點為與該事件相關(guān)的原因事件和結(jié)果事件，邊代表事件之間的因果邏輯關(guān)系。其中，有向邊的兩端連接著一組因果事理，方向代表了其間的因果指向，事件之間形成了完整的邏輯演變鏈路，構(gòu)成了關(guān)于干旱事件的動態(tài)邏輯知識庫，為后續(xù)的突發(fā)事件應急管理提供輔助。

圖5 干旱事件事理圖譜

4.2 重大突發(fā)事件態(tài)勢要素感知

以本團隊的研究成果“重大突發(fā)事件情景模型”為依據(jù)，從干旱類事件要素、干旱事件對象要素以及干旱事件環(huán)境要素三個方面進行態(tài)勢要素感知，獲取其屬性值。其中，事件包括干旱、農(nóng)作物減產(chǎn)、全球變暖、糧價上漲、降水量減少、高溫天氣等，其屬性值包括時間、地點、日均溫度、干旱程度、受災面積、受災人口、絕收面積、降水量等。

4.3 重大突發(fā)事件態(tài)勢理解

4.3.1 事件演化動因挖掘

模擬森林干旱事件發(fā)生情景，進行事件因果關(guān)系抽取，如表2所示。其因果事件包括“大氣環(huán)流異?！l(fā)生干旱”“森林面積縮減→河流水位降低”“持續(xù)干旱→森林覆蓋率降低”“降雨減少→土壤失墑”“土壤水分虧缺→形成旱災”“破壞自然植被或陡坡→水土流失”等，可以得出驅(qū)動“森林干旱”事件發(fā)生的相關(guān)原因，包括高溫天氣、氣溫降低、土壤水分流失等，此類事件是整個演變過程中的直接驅(qū)動原因。在實際的重大突發(fā)事件發(fā)生時，應急決策人員可以借助事件知識，挖掘可能導致事件發(fā)生的原因事件，從而進行事件應對。

表2 森林干旱因果事件

4.3.2 事件演變過程分析

事理圖譜可以分析重大突發(fā)事件的演變邏輯，基于知識驅(qū)動實現(xiàn)事件邏輯知識庫的建立，將事件發(fā)展的各個鏈路按照邏輯關(guān)系關(guān)聯(lián)起來，構(gòu)成事件的發(fā)生、發(fā)展全過程。事件圖譜關(guān)注具體的事件信息，可以更細粒度地解釋當前事件的演變過程。調(diào)用以森林干旱相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建的森林干旱事件圖譜，如圖6所示。以糧食減產(chǎn)事件為例，除“全球變暖”“持續(xù)干旱”等直接驅(qū)動原因外，還可以進一步分析其整體演變過程，如從最初的“社會經(jīng)濟快速發(fā)展導致森林植被降低、進而導致糧食減產(chǎn)”等，通過整合多條事件驅(qū)動鏈路構(gòu)成事件演變過程，將出現(xiàn)的若干事件進行組合分析，輔助相關(guān)部門從全局把控事件應急管理流程。

圖6 森林干旱事件圖譜(局部)

4.3.3 系統(tǒng)混沌性質(zhì)判別

Rossler吸引子[27]是著名的混沌吸引子之一，其微分方程組為

其中，x為干旱程度；y為水分缺失值；z為降水減少量；a、b、c是系統(tǒng)參數(shù)。該方程也適合對旱災現(xiàn)象進行系統(tǒng)動力學分析。本文以事理圖譜中的事件鏈路為支撐，構(gòu)建局部干旱事件演化鏈路的動力學演化機制。由于篇幅有限，本文僅以“土壤水分缺失，降水減少，干旱”三條事件鏈路構(gòu)建微分方程組。其中，土壤水分缺失及降水減少是干旱的主要動因，而干旱會引發(fā)更加嚴重的水分缺失。

判斷系統(tǒng)的動態(tài)行為是否具有混沌特征，通常關(guān)注混沌吸引子的兩個突出特征：系統(tǒng)對初始值的敏感性及相空間吸引子的特征[21]。吸引子是一種用以刻畫狀態(tài)空間中長期行為的幾何形式，是耗散系統(tǒng)長時間演化的最終歸宿。吸引子可以反映混沌系統(tǒng)的運動特征，在混沌沒有進入分叉期時，事件的短期預測成為可能。如圖7所示，通過改變方程系數(shù)，模擬事件不同情景，可以發(fā)現(xiàn)事件進入演化周期倍化，事件的混沌特征也是應急管理的難點所在。

圖7 系統(tǒng)進入混沌狀態(tài)

4.4 重大突發(fā)事件態(tài)勢預測

4.4.1 關(guān)鍵管控節(jié)點識別

基于動力系統(tǒng)學理論視角，突然的周期倍增被稱為分叉。倍周期分叉過程是一條通向混沌的典型道路，即從周期窗口中進入混沌的一種方式，是大量非線性系統(tǒng)中普遍存在的“混沌中的秩序”。因此，混沌強弱不同時，系統(tǒng)演化行為的預測完全是不同的，雖然重大突發(fā)事件在細節(jié)上的預測變得極為困難，但在更高的層面上是可以預測的。由圖7可知，事件處于經(jīng)過一定規(guī)則的連續(xù)變動后，可能演變出始料所未及的后果，進入無規(guī)律震蕩的混沌狀態(tài)，而如圖8所示，調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)可以看到隨著時間的不斷變化，干旱程度在有規(guī)律的區(qū)間內(nèi)發(fā)生震蕩變化，其演變趨勢有著可以預見的秩序。因此，在實際的應急管理工作中，基于事理圖譜得到事件演變的邏輯驅(qū)動路徑，進而構(gòu)建演化動力學機制，判斷事件進入混沌的關(guān)鍵節(jié)點，可以為事件管控提供參考。

圖8 不同參數(shù)的混沌周期倍化

4.4.2 事件演變趨勢研判

事理圖譜是高度抽象的、可以在宏觀層面指導事件的演變趨勢研判。事件圖譜對事件和事件之間關(guān)聯(lián)關(guān)系進行細粒度描述，將事件的即時狀態(tài)進行數(shù)據(jù)化呈現(xiàn)。由圖9可知，“移民開墾高峰→造成移民潮”“大規(guī)模移民開墾→氣候變化影響與政策響應”“大規(guī)模移民開墾→政策調(diào)整”“產(chǎn)生旱災→飲水困難”“持續(xù)干旱→糧食減產(chǎn)”等事件的未來演變趨勢，可以通過事理圖譜及事件圖譜知識挖掘而來；其中的“產(chǎn)生旱災”“溫高雨少”“全球氣溫升高”等原因事件都鏈接著多個結(jié)果事件，可以較為全面地追蹤其未來發(fā)展趨勢。因此，通過實時數(shù)據(jù)獲取可以判斷事件所處的位置及驅(qū)動路徑，進而研判事件的未來演變方向，輔助應急管理人員精準施策。

圖9 干旱事件圖譜(局部)

4.4.3 事件衍生風險預測

重大突發(fā)事件一旦擴散，將引發(fā)社會連鎖反應，給整個社會系統(tǒng)帶來嚴重的影響。事理圖譜可以分析重大突發(fā)事件的事理邏輯，基于知識驅(qū)動實現(xiàn)事件邏輯知識庫的建立，判斷當前事件未來演變趨勢，避免因信息缺失而導致遺失重要鏈路。在總體國家安全觀的戰(zhàn)略指導下，事件衍生的軍事安全風險、經(jīng)濟安全風險、文化安全等風險均會影響國家安全和社會穩(wěn)定。圖10為干旱事件的事理邏輯圖，是在干旱事件事理圖譜的基礎(chǔ)上歸納而成的?？梢钥闯?，此類重大突發(fā)事件是人類社會和自然社會相互影響的作用結(jié)果，除了關(guān)注事件本身以外，其中形成“干旱→農(nóng)作物減產(chǎn)”“農(nóng)作物減產(chǎn)→糧食安全危機”“干旱→用水困難”“饑荒瘟疫→社會動蕩”等事件，會成為直接影響社會穩(wěn)定的重要風險因素，衍生出經(jīng)濟和政治等安全風險。因此，在突發(fā)事件的實際應對中，事理邏輯圖可以輔助相關(guān)部門研判事件發(fā)展衍生的風險事件，及時規(guī)避其他衍生事件導致的重大風險，從而構(gòu)建更為完善的應急管理機制。

圖10 干旱事件事理邏輯圖

5 結(jié)論與展望

首先，本文分析了重大突發(fā)事件的三種信息不完全狀態(tài)，包括初始狀態(tài)的不確定性、事件鏈路信息缺失以及系統(tǒng)的混沌特性；構(gòu)建了重大突發(fā)事件態(tài)勢感知模型，主要是通過事理圖譜的技術(shù)方法，從數(shù)據(jù)和知識的雙向驅(qū)動，實現(xiàn)模型的態(tài)勢要素提取、態(tài)勢理解以及態(tài)勢預測功能；基于事件演變視角，降低信息不完全狀態(tài)導致的事件演變風險和不確定性，是在重大突發(fā)事件應急管理工作中的一次嘗試，也是對重大突發(fā)事件精準決策的路徑探索。其次，本文將混沌理論與重大突發(fā)事件研究相結(jié)合，為解釋信息不完全狀態(tài)和情報工作提供可行路徑和參考思路，得出在實際的應急管控中，隨時間的推移可能較難實現(xiàn)重大突發(fā)事件的準確預測。因此，應把握事件應對的關(guān)鍵周期，及時更新應急方案，將各類重大風險事件實時報送至各級應急主體，防止因情報工作失效而造成更大的損失。

理論貢獻方面，事理圖譜能夠從大量的顯式事件中識別事件要素及關(guān)聯(lián)關(guān)系，為事件應對提供事理知識，本文基于事理圖譜，為事件演變研究提供新的視角，創(chuàng)新了依靠主觀思辨的突發(fā)事件演變分析思路，可以輔助應急決策主體追蹤溯源，引發(fā)重大突發(fā)事件的多方面動因，研判事件演變趨勢及衍生風險，這是知識驅(qū)動思想的重要實踐。在應用實踐方面，本文面向國家需求戰(zhàn)略開展重大突發(fā)事件的應急管理研究，旨在科學認識重大突發(fā)事件的演變過程，降低重大突發(fā)事件造成的風險損失。

本文由于涉及內(nèi)容較多，相關(guān)技術(shù)和概念在本研究團隊的其他論文中有所提及，故適當省略。此外，本文也存在一定的局限性：第一，因數(shù)據(jù)源有限，未能實現(xiàn)更細粒度的事件未來發(fā)展趨勢預測，未來會獲取更全面的數(shù)據(jù)來源，完善各類重大突發(fā)事理圖譜，構(gòu)建更加完整的動力學機制及事件風險測算指標，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的實踐規(guī)律。第二，有關(guān)混沌理論的應用問題，多為初步思路和想法，未來如何實現(xiàn)重大突發(fā)事件的有效應對，提供更優(yōu)質(zhì)的情報服務輔助相關(guān)部門決策，仍是本研究團隊關(guān)注的重要課題。