前言

智慧城市是在城市设施、资源环境、社会民生、经济产业等领域中，充分利用人工智能、物联网、互联网、云计算、大数据等新兴信息技术，进行智慧感知、互联、处理和协调，形成更方便、高效、安全的新城市生态系统。

各种自然灾害和人为灾害的频发，给国家的社会经济发展造成了巨大的损失，严重威胁到了人们的生命财产安全，这也成为智慧城市需要重点解决的问题。常见的自然灾害主要有地震、海啸、火山喷发、洪涝、干旱、飓风、雪灾、雷暴和传染病等；常见的人为灾害主要有自然资源枯竭、环境污染、火灾、交通事故和雾霾等。如何减少和避免各种灾害给社会造成的负面影响是全球共同面对的难题，利用新一代信息技术建立高效的灾害管理和应急处理平台也是智慧城市的关键组成部分之一。

随着大数据时代的到来，各个领域更加期待利用大数据分析技术来提高抗害救灾的水平。大数据分析的本质是从海量的数据中挖掘人们感兴趣、隐含的、尚未被发现的有价值信息。一般大数据的生命周期可分为采集、提取、存储、预处理、分析以及可视化等阶段，这些阶段涉及的主要技术有大数据定向爬取技术、大数据自动摘要技术、大数据存储技术、大数据预处理技术、大数据分析技术和大数据可视化技术等；涉及的主流平台主要有大数据批处理平台、大数据采集平台、流数据处理平台、内存计算平台、云计算平台和深度学习平台等。

在大数据时代的背景下，灾害管理和应急处理等方面普遍存在以下几个关键问题：

（1）缺乏基于大数据的灾害数据提取和情景感知能力。广泛、高效地获取与灾害相关的数据，是灾害管理和应急处理发挥作用的基础。灾害数据具有海量、多源、异构、时空敏感等特性，这给灾害数据的获取和融合带来了极大的困难。因此，如何在各级政府公告、会议发布、地理信息数据融合的基础上，开展海量、多源、异构数据的获取和融合方法研究，进一步从实时性极高的网络新闻，以及非结构化的图片、视频等多媒体中提取准确、有效的灾害数据，提高对灾害现场情景感知的能力，是本书要解决的一个关键问题。

（2）缺乏自动捕捉用户关注点的个性化信息推送。灾害管理中的用户角色比较复杂，如政府、企业、个人等不同的用户往往会关心不同的事件或同一事件的不同方面。在大数据时代的背景下，用户很难有时间和精力在大量的多源冗余灾害数据信息中筛选出感兴趣的信息。因此，如何自动捕捉用户关注点，并将信息精准地推送给用户，是实现信息推送的关键问题。

（3）缺乏对灾害大数据进行有效处理，以及灾后应急疏散和救援的能力。高效的灾害管理和应急处理系统需要越来越多的数据分析技术。尽管数据挖掘的研究工作已经开展了多年，但如何将数据挖掘工具及算法有效地与具体实践结合起来，特别是对灾害大数据进行处理，仍然面临着严峻的挑战。灾害管理领域中数据的独特性，使得该领域的数据管理、处理和分析面临着很大的挑战。紧密结合灾害精准预测、智能决策支持、快速响应并实施灾后救援，为灾民规划并推荐安全、快速、有效的疏散路径，科学指导灾民撤离避难，有着重要的意义，也是本书要解决的关键问题。

在学术界，灾害大数据与应急处理的关键技术已成为大数据分析、灾害应急处理及相关领域最活跃的研究热点之一，很多的高校和研究部门都对灾害大数据与应急处理技术展开了多方面的研究，很多重要的国际会议和期刊都相继刊载了灾害大数据与应急处理的相关研究成果。

各国政府也投入大量的人力、物力和财力进行灾害管理与应急处理的战略部署。例如，美国政府和日本政府于2014年联合发布了利用大数据技术帮助灾害信息管理与应急处理的专项研究计划（US-Japan Big Data and Disaster Research）。该专项研究计划支持两国的计算机科学家、工程师、社会学家、物理学家、数学家等协作开展以大数据技术为基础的、提高灾害分析与抗灾能力的研究工作，使得大数据时代的灾害管理与应急处理成为当今社会最重要的前沿研究课题之一。目前，我国在基于大数据的灾害管理与应急处理的研究方面尚处于探索阶段，在灾害管理、灾后避害行为等方面的研究还缺乏理论基础、创新模型和实用系统。

本书作者在大数据分析和处理、应急疏散和救援等领域进行了多年的研究，具有扎实的理论基础和实践经验。本书的内容主要源于作者的科研团队承担和参与的国家重点基础研究发展计划（973计划）项目“物联网络基础理论与实践研究（物联网混杂信息融合与决策研究）”（编号2011CB302903）、江苏省重点研发计划项目“基于大数据的灾害管理与应急处理关键技术的研究与应用示范”（编号BE2016776），以及江苏省重点研发计划项目“基于群智感知的应急搜救关键技术研究及平台研发”（编号BE2013666）等的研究工作和成果。

为了满足目前国内各界对灾害大数据与应急处理技术的研发需求，在搜集国内外最新资料的基础上，认真总结作者主持的科研项目取得的科研成果，精心组织编写了本书。本书详细、深入地介绍了灾害的种类、灾害大数据的来源、灾害大数据的技术和平台、地震数据分析、灾害现场数据的采集与传输、应急疏散路径规划，以及应急救援系统，反映了灾害大数据与应急处理的新思路、新观点、新方法和新成果，具有较高的学术参考价值和实际应用价值。

从内容结构来看，本书可分为五个部分。第一部分包括第1章和第2章，主要介绍灾害和灾害应急管理，以及灾害大数据的相关知识，旨在让读者对灾害、灾害应急管理和灾害大数据有较为全面的认识；第二部分包括第3章和第4章，主要介绍灾害大数据的定向爬取技术和自动摘要技术，旨在广泛、高效地获取与灾害事件相关的数据，自动捕捉用户的关注点，以及将信息精准地推送给用户；第三部分只包括第5章，以地震大数据为例介绍灾害大数据的分析方法，旨在通过信息技术对地震大数据进行分析；第四部分只包括第6章，主要介绍灾害现场数据采集与传输，旨在满足灾害现场数据采集与传输的需要；第五部分包括第7章和第8章，主要介绍应急疏散路径规划和应急救援系统，重点介绍应急疏散路径规划和救援系统的相关技术、实现方法及相应的系统，旨在能够在灾害发生后用最短的时间对人群进行疏散，并对被困者进行感知及搜救，以提升应急疏散和应急救援的效率。

由于时间仓促，以及作者水平有限，本书难免会有疏漏和不足之处，敬请广大读者批评指正。

作者

2019年8月