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智慧应急提升全社会防灾减灾能力
伴随全球气候变暖,极端天气气候事件时有发生来源:https://aiyou168.com/bkjj/202412-72.html。利用现代信息技术手段,提升监测预警、风险管控、抢险救援等能力,实现灾害管理的精准治理,已经成为全社会的共同期待来源:https://488wan.com/zhishi/202412-68.html。国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》,明确提出要推进智慧应急建设;国家减灾委员会印发的《“十四五”国家综合防灾减灾规划》也提出,要优化整合运用各类科技资源,有针对性地实施精准治理。
目前各地已经逐步在实践中通过智慧应急为灾害管理提供有力支撑和强大动力:黑龙江利用自然灾害监测综合预警系统以及动态风险评估态势图,及时发布大风雪及冰冻大风极端天气预警信息,为运输调度、灾区电力抢修、道路恢复等提供有效预警监测和态势评估。云南、河北等地利用森林防灭火平台系统,融合卫星数据和视频智能分析技术对森林草原防火区进行监测,实现火场态势、火情扑救的动态标绘,为精准抢险救援提供重要依据。北京专门制定了智慧应急三年计划,提出建设监测预警感知工程、智能应急指挥调度工程、智能救援实战工程等重点工程。来源:https://aiyou168.com/bkjj/202412-65.html
通过这些案例可以看出,已逐步建立起智慧应急的认识并不断推进面向具体场景的应用。进一步讲,它是运用航天技术、遥感技术、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术,将应急管理的业务模块进行深度融合,实现信息、组织、资源的高效整合形成的应急生态系统。它不仅是数字政府建设的重要内容,而且是夯实全社会防灾减灾能力、实现应急管理体系和能力现代化的重要手段。
智慧应急强调灾害的全周期、全过程管理,有利于转变灾害管理理念。智慧应急有助于各级应急管理部门改变传统的以事件处置为中心的管理理念,转向风险动态监测预警的现代“智”理理念。智慧应急通过横向联动、上下协同、央地贯通的指挥信息网、一体化网络安全防御系统、应急资源管理等平台,实现信息技术与灾害管理业务模块的融合,将灾前监测与预警、灾中处置和救援、灾后恢复和评估纳入应急管理信息系统,实现全灾种、全周期、全过程管理,为防范和化解重大安全风险,有效应对各类灾害提供思想准备和技术支撑。
智慧应急有利于实现灾害要素的数字化整合,提升灾害应对能力来源:https://aiyou168.com/zhishi/202412-5.html。智慧应急的优势在于,一方面将分散在不同层级、部门、领域的应急管理相关数据,如地理地质条件、气候气象特征、历史灾情等数据高效地汇集起来,有助于科学把握全球气候变化背景下灾害孕育、发生和演变规律特点,对各类灾情进行精准评估、风险管控和精准预警;另一方面,它通过卫星数据、遥感技术等提供的灾情现场实时数据,形成智慧化指挥决策,将分散在政府、市场、社会的应急资源进行智能化匹配,为实现预案实施精准、抢险救援精准、恢复重建精准提供重要载体。
智慧应急着重突出标准化建设,进一步提升灾害应对的效率。标准化建设是确保智慧应急系统有效运行的基础,也是落实自然灾害应急预案和防灾减灾救灾技术标准的重要内容。智慧应急着重突出标准化建设,如智能化设备采集、通讯终端、现场指挥装备、保障装备应当符合国家建设标准和应用标准;数据采集、使用权限、流通和共享以及相关技术风险和操作指南应有统一规范和制度安排;组织运行、人事安排、物理空间、资金保障等均有制度护航来源:https://488wan.com/bkjj/202412-140.html。智慧应急的标准化体系建设能够进一步优化自然灾害管理体系,提升灾害应对效率。
智慧应急鼓励多元化社会治理,提升基层综合减灾能力。多元化社会力量是灾害救援、灾后重建的重要组成部分,特别是在救灾捐赠、生活救助、恢复重建、心理疏导和社会工作、科普宣传教育等方面都发挥着重要作用。智慧应急鼓励、支持和引导基层灾害信息员、安全网格员、保险从业人员等社会力量参与综合风险调查、隐患排查治理等工作,借助智能化信息平台,有助于进一步提升社会动员能力,增强全民防灾减灾意识,增强全社会抵御和应对灾害能力。
综上所述,智慧应急不是简单地依靠“技防”提升灾害应对能力,而是需要转变理念,构建标准化体系建设以及全社会共同参与,提升全社会防灾减灾救灾能力,实现灾害的精准治理。来源:https://aiyou168.com/cshi/202501-161.html
SMART模型。
定量决策的方法包括线性规划法、敏感性分析法、其他数学模型、数据挖掘等。
1、线性规划法:线性规划法是一种优化方法,基于给定的约束条件,通过建立一个数学模型,来最大化或最小化一个目标函数来源:https://www.dbssx.com/cshi/202501-237.html。该方法可应用于资源分配、产业经济等多个领域,包括生产、运输、库存等来源:https://488wan.com/bkjj/202412-21.html。它通过数学模型的优化,使企业在有限的资源下实现最大利润或最小成本来源:https://488wan.com/cshi/202412-75.html。来源:https://aiyou168.com/cshi/202501-223.html
2、敏感性分析法:敏感性分析法是一种常用于金融和投资领域的定量分析方法。它通过对决策模型中参数的改变,来评估这种变化对决策结果的影响。该方法可以帮助投资者评估投资风险,并制定相应的策略。
3、其他数学模型:除了线性规划法外,还有其他一些数学模型,例如非线性规划、多目标决策、决策分析、时间序列分析、回归分析等。这些方法主要应用于实现更多的目标、评估决策风险以及预测未来的情况。
4、数据挖掘:数据挖掘是使用人工智能和机器学习技术来分析数据,发现其中的模式,并提取出有用的信息。通过数据挖掘,企业可以优化决策流程、识别趋势、降低成本和提高效率,从而提高决策的准确性和效率。
定量决策含义
定量决策(Quantitative Decision Making)是指使用数学和统计学方法来进行决策的过程来源:https://dbssx.com/bkjj/202412-128.html。与定性决策相比较,定量决策更加注重基于数据分析和计算的精确性、可重复性和科学性。通过运用多种数学方法如线性规划、数据挖掘、风险分析等,能够提高决策的准确度并减少决策的偏见和主观性。
定量决策可广泛应用于不同领域、行业和阶段。例如,在金融领域中,收入和资产的预测通常基于风险管理和资产负债表的统计数据。 在供应链和物流管理中,定量技术可以实现合理的库存控制和物料需求计划。而在市场营销中,定量技术可用来分析市场细分、产品定价和推广效果等方面。来源:https://488wan.com/cshi/202501-165.html
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