重大突發事件的情景圖譜構建

張海濤，劉偉利，欒 宇，劉 嫣

（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.吉林大學國家發展與安全研究院，長春 130022）

1 引 言

目前，世界百年未有之大變局加速演進，我國所處國內和國際社會形勢復雜嚴峻，各類重大風險點顯著增加。近年來，我國南方洪澇、北方凍雨、危化品爆炸、新冠疫情等重大突發事件頻發，嚴重威脅了我國的公共安全。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中指出，“在十四五期間，需要不斷提升國家治理效能，不斷健全防范化解重大風險體制機制，不斷提高突發公共事件應急能力和自然災害防御水平，為高質量發展提供堅強安全保障”[1]。由此可見，重大突發事件的應急管理是國家治理體系現代化的重要組成部分，如何科學應對重大突發事件，已然成為總體國家安全觀下亟待研究的關鍵問題。

重大突發事件中，情景是科學應對的基礎和依據，“情景-應對”模式是重大突發事件實時決策的基本模式，情景表示是實現“情景-應對”型應急決策態勢研判的依據。在以往的研究中，學者們利用知識元模型[2]、本體模型[3]、Petri網[4]等對情景進行描述，構建了一系列情景模型。但是這些模型主要集中于情景要素狀態的描述，沒有深入挖掘要素之間的聯系。其中，大部分模型并沒有考慮事件、事件參與對象以及事件所處環境三者之間的交互；雖然有一部分模型研究了三者之間的聯系，但也未考慮事件之間的相互作用。

事物是普遍聯系的，當我們研究重大突發事件時，首先浮現在腦海中的是一幅事件和事件對象及事件環境之間相互作用的畫面，這幅畫面就是事件的情景。為了實現重大突發事件的科學應對，本文利用情景模型對情景進行高度抽象，再基于情景本體對情景的要素及要素間聯系進行規范說明，最后構建情景圖譜對情景進行具象化呈現。研究邏輯如圖1所示。

圖1 研究邏輯

2 相關概念和理論基礎

2.1 重大突發事件

突發事件是指突然發生，造成或者可能造成嚴重社會危害，需要采取應急處置措施予以應對的自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件，一般分為特別重大、重大、較大和一般四個等級[5]。本文所研究的重大突發事件是指在國家發展進程中，突然發生、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定的重大級別事件。

重大突發事件具有突發性、復雜性、衍生性、次生性等特點，一旦發生就可能會嚴重威脅到公共安全。近年來，學者們從事件演化規律、應急決策、網絡輿情、事件預警等方面對重大突發事件展開了大量的研究。例如，袁輝[6]深入地分析了重大突發事件發生形成原因以及演變規律，并對重大突發事件應急決策進行了探討和研究；Wilson等[7]針對重大突發事件應急響應中的傷亡處理問題，構建了一種包含有關傷員健康的隨機性、多地點緊急情況的空間性以及醫院的動態能力的多目標組合模型；陳志宗等[8]通過分析重大突發事件應急救援設施選址問題的特點，整合傳統選址模型，建立了一個多目標決策模型；徐緒堪等[9]通過細粒化情景單元，構建了一種融合情景的突發事件多粒度響應模型，實現了從決策高層到基層的情景細化；種大雙等[10]分析了重大突發事件的輿情傳播過程，并建立了一種政府干預下的輿情傳播控制系統，提出了一種合理運用控制因子，促使輿情傳播發生改變的方法。

2.2 情景相關概念

情景是指對未來情形以及能使事態由初始狀態向未來狀態發展的一系列事實的描述[11]，在重大突發事件情景構建領域，學者對于突發事件情景的內涵進行了界定。姜卉等[12]從應急實時決策的角度，將罕見重大突發事件情景定義為：決策主體所正在面對的突發事件發生、發展的態勢，即事件當前所處狀態和未來的發展趨勢；劉鐵民[13]認為，“情景”不是某典型案例的片段或整體的再現，而是無數同類事件和預期風險的系統整合，是基于真實背景對某一類突發事件的普遍規律進行全過程、全方位和全景式的系統性描述，是對某一類重大風險的系統化和形象化的呈現。前者面向應急實時決策，對具體事件當前狀態和未來趨勢進行分析，是一種解釋型情景，而后者面向應急預案編制，是對某一類事件和預期風險的系統集合，通過聚類形成一種預防型情景。

近年來，不同的學者采用不同的方法對突發事件情景進行了描述，包括知識元模型、Petri網、本體模型、系統動力學模型、“卵-黃”模型等。例如，戎軍濤等[3]針對公共危機事件，以本體作為知識組織體系的描述手段，以語義知識網絡作為情景表現形式，構建了公共危機事件情景模型；王循慶等[4]利用隨機Perti網研究群體性突發事件演化系統，模擬出了系統的變化過程及其當前所處的狀態；張志霞等[14]運用知識元表示法和動態網絡貝葉斯建立了網絡輿情驅動下的情景演變網絡結構；Helbing等[15]從典型案例出發，基于系統動力學分析了多種具體災害情景下的因果關系網絡，構建了災害傳播的動力學模型。這些情景模型均較好地對情景進行了表示，但是缺乏知識基礎，只有大量借助專家經驗，才能對突發事件進行情景描述，自動化程度相對較低。

2.3 本體理論

本體是共享概念模型的明確的形式化規范說明[16]。事件本體是一種面向事件的知識表示方法，與傳統本體存在諸多不同：一方面，事件本體強調事件的動態性表示；另一方面，事件本體以事件類之間的層次結構為主線，降低了概念之間關系的復雜性。現有的描述事件本體的模型主要有ABC模型[17]等，如表1所示。事件本體模型主要分為三類。第一類是按照傳統本體結構，對事件和相關的概念進行分類來構建事件本體模型，例如，ABC模型對事件進行分類，并描述了事件和事件要素之間的關系，但很難描述事件之間非分類關系以及要素之間的關系[17]；第二類是基于事理邏輯的事件本體模型，例如，Kaneiwa等[18]提出的針對事件和事件關系的上層本體模型，描述了事件之間的邏輯關系；第三類是基于事件和事件要素構建的事件本體模型，例如，朱文躍等[19]提出的五元組事件本體模型F_EO（five tuples_event ontology），F_EO將事件類分為上層事件類和下層事件類，不僅可以描述事件的時間、地點、對象等要素，還能描述事件類之間的關系。

表1 事件本體表示模型

3 重大突發事件情景模型

從哲學的視角來看，世界圖景是指在一定的、現有認識水平的基礎上對世界的概括化描述，是關于世界的存在與演化的主觀理解與主觀框架[20]。圖景是對事物的描述，即關于事物存在與演化的主觀理解；情景是圖景的具體形式；情景模型是情景的描述框架。重大突發事件的圖景，是關于重大突發事件發生、發展和突變的主觀理解；重大突發事件的情景，是指重大突發事件的發生、發展態勢，是事件各要素的狀態集合；重大突發事件的情景模型，是事件各情景要素的狀態及其間關系的抽象描述框架。

事物發展的原因在于事物的內部矛盾，以及事物之間的相互作用；前者是事物發展的根本原因，后者是事物發展的條件，任何事物只有在一定的聯系中才能存在和發展[21]。對重大突發事件而言，事物內在矛盾由量變到質變是其發生、發展和突變的根本原因，事物之間的聯系是其發生、發展和突變的條件，要真正地認識和理解重大突發事件的演變規律，就必須把握事物的狀態及其間聯系。因此，本文構建了重大突發事件的情景模型，深入探討情景構成要素、情景要素關系和情景要素狀態表示，旨在為情景提供抽象化的描述框架。

3.1 情景構成要素

情景要素是情景的構成單元，也是分析情景間關系的重要依據，是指表現、反映突發事件發生、發展態勢的主要因素[22]。公共安全三角形模型指出，突發事件、承災載體、應急管理和災害要素是表現、反映突發事件發生、發展態勢的主要因素，它們之間的相互作用推動了重大突發事件的發生、發展和突變[23]。因此，將突發事件、承災載體、應急管理和災害要素作為重大突發事件情景構成要素，可以直觀地反映重大突發事件的發生、發展態勢。

情景模型需要反映各個事物的狀態和事物之間的聯系。但是，事物之間的聯系是普遍的、多種多樣的，難以直接對事物之間的聯系進行挖掘，需要借助事件之間的聯系來建立事物之間的聯系。以事件為中心分析情景構成要素，不僅可以表示突發事件、承災載體、應急管理、災害要素和孕災環境等一系列要素，還可以通過事件建立起要素之間的聯系。因此，本文將事件、事件對象和事件環境作為情景構成要素，構成重大突發事件情景三要素。

1）事 件

事件指在某個特定的時間和環境下發生的、由若干角色參與、表現出若干動作特征的一件事情[24]。每一個重大突發事件都是由許多個小事件構成的，其中既包含災害類事件，也包含救災類事件。

2）事件對象

事件對象是指事件的參與對象，包括參與事件的所有角色。在重大突發事件中，事件對象既包括導致災害發生或受災害事件影響的人和物，也包括救災事件中的主客體。

3）事件環境

事件環境是指事件所處場所及其特征。在重大突發事件中，主要包括影響事件發展的自然環境和社會環境。

3.2 情景要素關系

情景要素之間聯系，即情景要素間關系，包括相同類別情景要素之間的關系和不同類別情景要素間的關系。在同類情景要素之間，事件與事件之間存在邏輯關系，事件對象與事件對象之間也存在客觀聯系；對于不同類情景要素，事件、事件對象和事件環境兩兩之間都存在聯系。本文重點討論事件之間的關系、事件與事件對象的關系以及事件與事件環境的關系，旨在依托事件之間的聯系，建立情景要素之間的聯系，從而挖掘事物之間的聯系。

1）事件之間的關系

一般而言，大部分的事件都不是孤立的，事件之間存在一定的聯系，并且總是相互作用、相互影響的，一個事件的發生，可能會影響另一個事件的發生與發展。事件之間的聯系，即事件關系，事件關系主要包括順承關系、因果關系、組成關系、上下位關系等，如表2所示。其中，順承事件對之間存在一個介于0~1的轉移概率，即一個事件發生后，另一個事件會具有一定的概率發生；因果事件對之間則存在一個介于0~1的因果關系強度值，即一個事件的發生有一定概率會導致另一個事件的發生。

表2 事件關系表

2）事件與事件對象之間的關系

事件與事件對象之間存在多對多的關系，每一個事件都可能有一個或多個對象參與其中，同時每一個對象可以參與一個或多個事件。在重大突發事件中，事件與事件對象之間也是多對多的關系。

3）事件與事件環境之間的關系

事件與事件環境要素也是多對多的關系，一個事件涉及一個或多個主要環境要素，同時多個事件可能同時涉及某一個環境要素。在重大突發事件中，事件與事件環境要素之間也存在多對多的關系。

3.3 情景要素屬性

情景要素屬性是指情景要素的性質或特征，包括要素的外觀、量度、特性、關系、狀況、數量特征、數量等。情景要素屬性可以描述要素的關鍵特征，從而反映要素的狀態。根據屬性的時間特性，情景要素屬性分為隨時間變化的屬性和不隨時間變化的屬性，前者多用于描述事物的狀態信息，后者多用于表達事物的固有特征。不同的情景要素需要賦予不同的屬性。事件的屬性可以表示事件本身的信息和事件的影響等，具體包括發生時間、發生地點、事件類型、傷亡情況等；事件對象的屬性可以表示事件對象的固有特征及狀態信息，以房屋為例，房屋的樓層、抗震等級和房屋的損害程度等都是房屋這一事件對象的屬性；事件環境的屬性可以表示事件所處環境的固有特征和狀態信息，如氣溫、風向、風速等。

情景要素屬性值是情景要素屬性的真值，情景要素屬性域是情景要素屬性的取值范圍。情景要素屬性的取值可以是數值型、布爾型、字符串型、對象型，也可以是空；取值可以是連續的，也可以是離散的。但是無論是哪一種，情景要素屬性的取值都不是任意的，只有限定在特定的范圍內，所表示的情景才有現實意義。針對重大突發事件，不同類型的重大突發事件，其涉及的事件對象和環境存在較大的差異，因此，其要素屬性也存在巨大的差異，在為各個要素添加屬性或確定屬性域時，都必須充分考慮各情景要素的特性和實際情況。

3.4 情景模型

為了更直觀地展示情景要素的狀態，即其間聯系，本文在情景構成要素分析、要素間關系分析和要素屬性分析的基礎上，構建了重大突發事件情景模型SM（scenario model），即

其中，SM表示情景模型；SE(e,o,v)表示情景構成要素，即事件e、事件對象o、事件環境v；R(se)表示情景構成要素之間的關系；A(se)表示情景構成要素的屬性。

重大突發事件情景模型是對重大突發事件所涉及的事件、事件對象和事件環境進行全景描述的框架，如圖2所示。事件、事件對象和事件環境分別對應事件層、事件對象層和事件環境層。事件層是一個事件網絡，該網絡以事件和事件屬性為節點，以事件間關系和事件與屬性的關系為邊；事件對象層以事件對象和事件對象屬性為節點，以對象與屬性之間的關系為邊；事件環境層以事件環境要素和環境要素屬性為節點，以環境與屬性之間的關系為邊；事件層、事件對象層與事件環境層共同構成事件-事件對象-事件環境三層網絡，各層之間的聯系依賴于事件與事件對象、事件與事件環境要素之間的關系。

圖2 重大突發事件情景模型

4 重大突發事件情景本體

4.1 情景本體結構

重大突發事件情景本體是共享的、客觀存在的事件類，事件對象類，事件環境類，以及它們之間的關系的明確規范。基于上文提出的情景模型，本文將情景本體定義為一個五元組，即

其中，UC表示上層類，用于描述類之間的分類關系；LC表示下層事件類，用于描述類之間的非分類關系；上層類和下層類都包括事件類EC、事件對象類OC和事件環境類VC；RE是類與類之間關系的集合，包括分類關系和非分類關系；A是類的屬性，用于描述類的特征和狀態；RU是一些推理規則，即類之間關系的推理規則。

基于情景本體五元組，本文設計了重大突發事件的情景本體結構，如圖3所示。情景本體分為上下兩層，上層即上層類的層次分類結構，下層包含類的屬性和下層類之間非分類關系。

圖3 重大突發事件情景本體結構

4.2 上層情景本體構建

4.2.1 上層類設計

由情景模型可知，事件、事件對象和事件環境是情景三要素。因此，本文將事件、事件對象、事件環境作為情景本體的頂層父類，按照國家標準和專業領域標準，采用自上而下的方法，進行類層次結構設計。

1）事件類

事件類（event class）是指具有共同特征的事件的集合。就突發事件而言，事件包含突發事件和應急管理。事件類分類體系參照《突發事件分類與編碼》[25]中的分類結構，把突發事件類別體系分為三個層次，第一層包含自然災害、事故災害、公共衛生事件和社會安全事件4個大類，第二層包含46個亞類，第三層包含253個細類。參照《中華人民共和國突發事件應對法》[5]把應急管理分為預防與應急準備、監測與預警、應急處置與救援、事后恢復與重建4個大類，如圖4所示。

圖4 事件層次結構圖

2）事件對象類

事件對象類（event object class）是指具有共同特征的事件參與對象的集合。事件對象是主動或被動參與事件的實體。因此，事件對象可以分為事件主體和事件客體。

3）事件環境類

事件環境類（event environment class）是指具有共同特征的事件發生地的環境要素的集合。事件環境分為自然環境和社會環境。就重大突發事件而言，自然環境包括地形、地貌、水文、氣象、植被、土壤和生物，社會環境包括交通系統、經濟市場、公共場所、各種管線等。

4.2.2 關系設計

類之間的關系即類的對象屬性。情景本體是以事件為中心進行建模，依靠事件之間的關系來解釋人、事物和環境之間的復雜關系。由情景模型可知，類之間的關系主要包括事件類之間的關系、事件類與事件對象類之間的關系以及事件類與事件環境類之間的關系，如圖5所示。具體的對象屬性如表3所示。

圖5 類之間關系圖

表3 上層情景本體核心對象屬性表

4.3 下層情景本體構建

下層情景本體構建采用的是深度學習和人工輔助相結合的方法。針對重大突發事件中的某一類事件，通過事件抽取，提取與該事件類型相關的概念集，包括事件和事件論元。然后，利用事件關系抽取，確定事件之間的聯系。最后，將自動抽取獲得的概念與上層類進行關聯，從而構建出領域情景本體。

4.3.1 領域概念抽取

情景本體領域概念抽取主要依賴于元事件抽取，通過事件觸發詞識別和事件論元抽取，抽取事件三元組，從而提取與事件、事件對象和事件環境相關的概念。首先，使用BERT（bidirectional enocod‐er representations from transformers）+BiLSTM（bidi‐rectional long short-term memory）+CRF（conditional random field）模型對文本語料進行事件抽取，然后利用BERT-wwm-ext[26]和K-means++對事件進行聚類泛化處理，最后通過人工輔助完成領域概念抽取。

1）事件抽取

首先利用BERT-wwm-ext模型將文本映射成為一個詞向量或者字符向量；然后將詞向量輸入雙向長短期記憶網絡，識別事件觸發詞和事件元素；最后使用條件隨機場對BiLSTM的輸出序列處理，結合條件隨機場中的狀態轉移矩陣，根據相鄰之間標簽得到一個全局最優序列，從而得到事件元組，BERT+BiLSTM+CRF模型原理如圖6所示。

圖6 BERT+BiLSTM+CRF模型

2）事件泛化

事件泛化即對事件進行聚類，本文利用BERTwwm-ext將抽取出來的事件表示成向量，再使用Kmeans++對向量進行聚類，從而實現事件的泛化。

4.3.2 概念關系抽取

概念之間的關系包括事件之間的關系，事件與其他類之間的關系。其中事件與其他類之間的關系在事件抽取時即已完成，而事件與事件之間關系的抽取主要依賴于事件關系抽取。事件關系抽取采用模式匹配的方法，首先根據句法模式和匹配規則抽取出句子中的原因子句和結果子句，然后將原因子句和結果子句描述的事件進行事件抽取，得到具有因果關系的事件對，具體抽取流程如圖7所示。

圖7 事件關系抽取流程圖

5 重大突發事件情景圖譜

情景圖譜是情景的具象描述，重大突發事件情景圖譜是在情景本體這一模式層的指導下，對具體事件情景的具象化全景描述。情景圖譜的構建流程為：①在情景模型指導下，依靠概念抽取和概念關系抽取構建領域情景本體；②采集具體事件的實時信息，在情景本體的指導下，構建具體災害事件情景圖譜，具體如圖8所示。為了驗證情景模型的有效性和情景圖譜構建流程的合理性，本文基于上述構建流程，以2007年吉林省特大旱災情景圖譜為例進行實證研究。

圖8 情景圖譜構建流程圖

5.1 情景本體構建

本文選取中國新聞網、新華網、新浪財經和中國知網關于干旱災害的新聞報道、分析報告和科研論文等，共計415篇，以此作為構建情景本體的語料。

5.1.1 事件抽取結果

對語料進行事件關系抽取和事件抽取，共獲得499個事件節點、394條關系，部分節點如圖9所示。對499個事件節點和事件關系對進行自動聚類和人工命名，共得到25個泛化后的事件節點。

圖9 部分事件節點圖

5.1.2 類和屬性設計1）事件類

結合知識庫、案例庫和專家經驗分析，對泛化后的事件節點和事件關系進行人工分析，得到與水旱災害相關的18個事件以及與旱災應急管理相關的6個事件，將這24個節點映射到上層情景本體中，得到干旱情景事件類，如圖10所示。

圖10 干旱災害情景的事件類結構

2）事件對象類和事件環境類

事件對象和事件環境類設計都是圍繞事件展開的，上述事件節點中，涉及的事件對象包括參與機構、人、物資、土壤、農作物和牲畜，涉及的事件環境包括氣候、水文、土壤、植被、動植物等。

3）屬性設計

對象屬性設計指類之間的關系，事件、事件對象和事件環境三者之間的關系可以直接復用上層類的對象屬性。事件之間的非分類關系指事件關系抽取得到的因果關系、順承關系等。數據屬性指事件、事件對象和事件環境的屬性，部分數據屬性如表4所示。

表4 干旱災害情景數據屬性

5.2 情景圖譜構建

東北三省是我國的糧食主產區之一，對于保障我國糧食安全具有至關重要的作用。但是東北經常發生干旱導致糧食減產，旱災對東北的糧食儲備造成了很大的沖擊。因此，本文以2007年吉林省特大旱災為案例，基于旱災情景本體，構建了2007年吉林省特大旱災情景圖譜，如圖11所示，圖中的實心橢圓代表事件，實心圓代表事件對象，實心矩形代表事件環境，空心矩陣表示要素屬性。

圖11展示了發生在2007年6月26日與吉林省特大旱災密切相關的各項情景要素的狀態及其之間的聯系。旱災情景圖譜一方面充分反映了旱災當時的狀態，描述了一些正在發生和已經發生的事件的狀態、事件參與對象的特征以及事件所處環境的特征，另一方面也能依賴于事件關系、事件對象特征和事件環境特征反映旱災未來的發展趨勢。

圖11 2007年吉林省特大旱災情景圖譜

情景圖譜用數據描述了事件和事件對象的狀態和特征，用事件之間的關系描繪了事件可能的演變路徑，用事件對象特征和事件所處環境特征來確定最可能的演變路徑。以吉林省西部農作物減產事件為例，事件的發展狀態包括受災地點、受災面積、絕收面積等；事件對象的特征包括農作物的生長階段、抗旱性能等；農作物減產、糧食短缺事件和糧價上漲三個事件之間的因果關系展示了農作物減產事件未來的發展趨勢，即可能導致糧食短缺和糧價上漲；農作物的特征在一定程度上反映了農作物減產這一事件的發展趨勢，即可能導致正處在灌溉期的小麥大幅減產，而暫時不會導致還未到灌漿期的玉米大幅減產。以白城市降雨減少事件為例，事件所處狀態包括日均降雨量等，事件所處環境特征包括海拔、地勢、季風風向等，白城市的自然環境在一定程度上反映了事件的走向，即白城市的地形可能導致白城市降雨持續減少。

6 結論與展望

本文首先對重大突發事件情景進行高度抽象，構建了重大突發事件情景模型。該模型以事件為中心，依賴事件間的關系建立情景要素之間的聯系。其次，基于情景模型，提出了重大突發事件雙層情景本體結構，采用自上而下的方法構建情景上層本體，再利用事件抽取和人工輔助相結合的方法，自下而上構建下層情景本體。最后，提出了情景圖譜的構建流程，構建了旱災情景本體，并對情景本體進行實例化，構建了2007年吉林省特大旱災情景圖譜。

本文的學術價值體現在：第一，以事件為中心，基于公共安全三角形模型，提出了重大突發事件情景模型，該模型不僅可以反映各個情景要素的狀態，還能夠直觀地反映要素之間的內在聯系；第二，基于情景模型提出了一種情景本體結構，將情景本體分為表示分類關系的上層本體和表示非分類關系的下層本體，實現了情景模型中的要素、關系和屬性的共享和復用；第三，提出了一種BERT+CRF模型和人工輔助相結合構建重大突發事件情景本體的方法，該方法可以在很大程度上彌補專家判斷的主觀性，從而大大降低了領域情景圖譜構建的時間復雜度；第四，本文構建的情景圖譜不僅能夠描述事件、事件對象和事件環境的狀態和特征，還能夠解釋事件發展與演變的內在動因，預測事件未來的發展趨勢。

本文也存在一定的局限性。首先，構建情景本體時所使用的語料較少，不能夠完全反映干旱這一突發事件的全貌。因此，在未來的研究中，將擴大突發事件的語料庫，完善重大突發事件情景本體。其次，在領域概念抽取、情景圖譜構建等過程中，還是需要大量依賴于人工。因此，在未來的研究中，將進一步將采用自動化的方法完成領域概念抽取和情景圖譜構建。除上述兩點外，未來將基于情景模型、情景本體和情景圖譜研究重大突發事件的情景演變，構建情景演化網絡模型，探究情景演變的機制，實現重大突發事件的關鍵情景推演。