1. 生物恐怖事件发生后的生物危险源扩散演化分析，是建立生物危险源扩散网络与应急物流网络间的协同机制的前提条件。如图1所示，对于水污染生物恐怖事件，可以根据污染物类型、数量、排放方式以及受纳污染物水体的规模和种类不同，分别采取完全混合模式、二维稳态混合模式、弗罗模式、稳态累积流量模式、稳态混合衰减模式等刻画其污染物在受纳水体中的扩散演化行为。对于大规模疫情生物恐怖事件，主要根据生物危险源是否具有潜伏期、治疗期间是否需要隔离、治愈后是否具有免疫力等特性，采取SIR、SEIR、SEIQR、SEIQRS等模型进行生物危险源扩散演化。对于气溶胶空气扩散生物恐怖事件，主要根据生物危险源在空气中释放的地点、高度、风向以及释放形式，采取高斯点源扩散模式、长期平均模式、熏烟模式、多源和面源扩散模式等对生物危险源扩散进行演化分析。通过不同的演化模型在不同的环境背景中的规律分析，探讨生物危险源扩散网络与现实世界复杂网络拓扑结构之间的关系，挖掘控制生物危险源网络扩散的关键参数，为刻画出生物反恐体系中的应急资源需求规律和控制策略提供理论基础。

　　三、生物反恐体系中的应急物流

　　网络协同优化机制

　　对于任何一个政府应急管理部门而言，生物反恐应急决策知识和决策能力都是有限的。生物危险源扩散网络与应急物流网络间的"演化-预测-配置"动态协同机制的建立，不仅能够充分整合城市各应急决策主体的知识和能力，形成更加科学合理的救援方案，而且有助于实现生物反恐体系中的应急物流网络协同优化。

　　1. 各种应急物资混合协同配送机制

　　由于生物反恐体系所具有的一些特性（如生物恐怖事件通常是在人群中释放某种生物危险源导致人群死亡，却并不会像自然灾害那样破坏交通通信、中断应急资源配送路径等），使得生物反恐体系中的应急物资配送与其它灾害环境下的应急物资配送有着一定的差异性。经典的几类物资配送模式有点对点配送（PTP模式）、枢纽辐射式（HUB模式）以及旅行商或多旅行商模式（TSP、MTSP）等，这些物资配送模式都各自具有不同的优势。在应急条件下，如果应急资源能全部采用PTP模式进行配送，则各需求点都能在尽可能短的时间获得应急资源，但相应地，应急资源的配送缺乏规模效益性（反映在实际中即每个需求点都要进行单独配送，需要大量的人力、车辆等资源）。反过来，虽然传统的HUB模式具有较强的规模效益[24]和竞争优势[25]，可是其又会导致救援时效性的相对降低。在实际的应急救援中，由于应急事件的突发性和应急设备的有限性，常见的形式是应急救援的指挥中心根据所拥有的医疗资源（包括医疗车辆、医务人员等）分组同时出发对各应急物资的需求点进行配送或补给应急资源（如接种疫苗），各组之间尽量不重复，使得所有的需求点都在尽可能短的时间内得到应急物资[26]，从而使得经典的TSP或MTSP理论在生物反恐应急物资配送中又具有一定的借鉴性。

　　基于此，结合生物恐怖事件爆发后应急救援初期阶段，受感染区域对应急资源的需求还处于相对稳定状态的特性，可构建一类应急物资混合协同配送模式，使其兼顾各种模式之所长，该混合协同模式结构如图4所示。关于HUB模式与TSP模式的混合，Jiyin Liu等（2003）从运输总成本的角度研究了车辆运输系统的混合配送模式，指出混合后的网络无论从规模效益还是运输频率，都较混合前有所提高[27]。受其启发，笔者在对比分析了PTP模式和HUB模式运输效率的基础上，构建了一种混合协同配送模式以兼顾这两种模式的长处，并给出了具体求解的启发式搜索算法[28]。该混合协同方法的核心可归结为确定应急物资配送网络中哪些点之间的配送采用HUB配送模式，哪些点之间的配送采用PTP模式，并且要求这种混合配送的效果要比两种单纯的配送模式更优。求解该问题的启发式搜索算法的核心思想是利用计算机的快速重复计算功能，将应急物资配送弧集逐次枚举，以寻找出可能改进的地方。进一步地，笔者考虑了在使用MMTSP模式进行应急资源配送的同时，允许部分时间窗要求严格的应急资源需求点采用PTP模式进行配送，以弥补单一应急物资配送模式的不足，从而实现在损失一部分路径长度目标的条件下，却尽可能地将所有车辆充分使用，以更好地逼近现实决策和提高应急救援时效性[29]。

　　2. 多层次、多部门应急物流网络间的动态协同机制

　　相比较而言，上述研究所构建的应急物资混合协同配送方法还是一类静态的规划模型，其所得的规划结果也只适用于生物反恐应急救援的初期阶段（即生物危险源尚未开始大规模扩散）。对于由生物危险源扩散所引起的应急动态变化需求以及动态连续优化配置，尚缺乏变化适应性。基于此，根据上述"演化-预测-配置"动态协同机制，本文从资源驱动的角度（资源供给充足和资源供给可能存在不足两方面），研究构建多层次、多部门应急物流网络间的动态协同机制（如图5所示），从而使得无论在何种环境下，通过应急物流网络的协同优化，都可以实现较好的控制生物危险源扩散，提高应急救援效率。

　　生物反恐体系中，城市储备库、区域疾控中心以及应急定点医院构成了一个多层次复杂网络。在这种多层次复杂应急物流网络中，往往会形成一个上层与下层的控制与协调关系。上层问题和下层问题都有各自的目标函数和约束条件。上层问题的目标函数和约束条件不仅与上层决策变量有关，而且还依赖于下层问题的最优解；而下层问题的最优解又受上层决策变量的影响。上层决策者一般处于一个领导和协调下层各执行部门的地位（如城市储备库的职能），而下层各决策者处于执行地位（如区域疾控中心的职能）。在资源供应充足的环境下，各定点医院的应急资源需求最终总是可以得到满足，所不同的是，通过不同的应急资源配置方式，所需花费的时间和成本是不一致的。在生物危险源扩散演化分析以及应急资源时变需求预测基础上，通过应用Time-space network以及动态规划理论，可建立相应的多层次多部门应急物流网络动态协同优化模型。在应急资源可能存在缺货的环境下，通过不同的应急资源配置方式，不仅花费的应急救援时间与成本不一致，而且所达到的应急救援效果也各不相同，此时，需要对上述的时变需求预测模型做出相适应的修正，以更好地反映出考虑每个决策期形成的应急资源配置对后续应急需求所产生的影响。

　　3. 有补给源和无补给源情况下的应急救援协同机制

　　充足的救援物资是实施生物反恐应急救援活动的基础。一旦救援活动开始，必然伴随着大量的救援物资消耗。而所需物资仅依靠储备网络节点储备库的库存供给往往是难以维持的。若库存物资耗尽，则救援活动无法继续，势必大大影响应急救援的效果。因此，应急救援系统中必须建立救援物资补给系统，由应急救援指挥中心统一领导，根据生物危险源扩散状况及储备网络中救援物资储备情况及时安排救援物资的生产和运输，对救援活动进行支持和保障。补给系统具有一定的属性。这里的属性包括很多方面，如地理位置、生产速率、生产成本、运输速率、运输成本等。不同的应急救援系统，其对应的补给系统所具有的属性各不相同。按照对应的补给系统的不同属性，可以将应急救援系统分为有补给源和无补给源系统两类。赵林度和孙立（2008）研究表明，具有补给源的应急救援系统在运行效率和运行成本方面，比无补给源应急救援系统更加具有优势[30]。

　　有补给源应急救援系统中，紧急救援物资补给系统在地理位置上处于储备库网络中，位于储备库节点周围，如一小时都市圈中。由于优越的地理位置以及便利的交通条件，一旦发生生物恐怖事件，紧急救援物资补给系统可以在较短的时间内将所需物资运送至储备网络中的目标储备库。相对于有补给源应急救援系统，无补给源应急救援系统并不绝对意味着该应急救援系统中不存在补给系统，同时也包括补给系统在储备网络之外，距离储备库较远的情况。由于无补给源应急救援系统中，补给系统远离储备网络，交通条件不便，在一定程度上影响了应急救援补给物资的输送，造成物资运输时间较长。

　　为了提高无补给源应急救援系统的性能，可以构建将临近的紧急救援物资储备库视为补给源，临近的紧急救援物资储备库再从补给源补充资源的协同模式（如图6所示）。基于此，可将某个距离应急需求城市较近的国家储备库视为中转节点，距离应急需求城市较远的国家储备库为补给源，通过向该中转节点补给资源，从而使生物反恐体系中的每一个应急救援系统都能产生有补给源系统的优势。

　　四、结束语

　　科学的应急救援协同决策理论方法，不但能使应急管理系统更好地发挥作用，而且能使政府及公众的应急行为更加自觉和有序，从而产生巨大的协同效应。生物恐怖袭击事件的应对是一项复杂的系统工程，其中如何科学地优化紧急救援物资的储备和应急配送体系，增强整个物流网络的应急保障和应急反应能力，是提高生物反恐预警防御系统稳定性、可靠性和时效性的关键问题。本文所提出的"演化-预测-配置"应急协同决策模式以及应急物资混合协同配送机制、多层次多部门应急物流网络动态协同机制以及有补给源和无补给源情况下的应急救援协同机制等，可为上述关键问题的解决提供可行的思路。在未来的研究中，将进一步落实各种协同机制在生物反恐体系中的应用，形成相应的应急协同决策理论模型。

　　参考文献

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