Page 151 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期

第 50 卷第 6 期 姚立伟等：地震灾害应急预案的生成式编制方法 1173

4 结 语 tificial Intelligence［J］. Geomatics and Information
Science of Wuhan University， 2025， DOI： 10.
本文围绕地震场景下的灾害应急预案智能 13203/j. whugis20240300.
化编制需求，设计并实现了一套基于智能体、知 ［2］ 刘纪平， 刘猛猛， 徐胜华， 等 . 大数据时代下的一
体化综合减灾技术综述［J］. 武汉大学学报（信息科
识增强以及 LLM 技术的预案智能生成工作流。
学版）， 2020， 45（8）： 1107-1116.
该工作流模拟人类专家在预案编制过程中的标
LIU Jiping， LIU Mengmeng， XU Shenghua， et al.
准路径，采用任务解耦与结构控制方式，构建了
A Survey on Integrated and Comprehensive Disaster
涵盖需求解析、风险识别、响应策略生成、内容优
Reduction Technology in the Era of Big Data［J］.
化与质量审查的串行执行机制，实现了从自然语 Geomatics and Information Science of Wuhan Uni‑
言输入到结构化预案输出的全流程自动化生成。 versity， 2020， 45（8）： 1107-1116.
研究同步开发了交互式预案生成工具，支持一键 ［3］ 范维澄，刘帅 . 发展新质生产力推动中国应急管理
生成与逐步生成两种使用方式，具备良好的操作 体系和能力现代化［J］. 中国减灾，2025（1）：18-19.
性与推广潜力。结果表明，该方法能够基于预案 FAN Weicheng，LIU Shuai. Developing New Pro‑
模板自动识别地震灾害情境下的主要风险类型， ductive Forces to Promote the Modernization of Chi‑
nas Emergency Management System and Capabilities
匹配对应的应急处置与保障措施，并按照预案结
［J］. Disaster Reduction in China，2025（1）： 18-19.
构 要 求 组 织 生 成 条 理 清 晰 、内 容 规 范 的 文 本段
［4］ 范维澄 . 落实总体国家安全观 推动应急管理体系
落，为地震灾害应急编制提供了可行的技术路径。
和能力现代化［J］. 中国减灾， 2024（1）： 10-11.
尽管在智能化预案生成方面取得了一定进
FAN Weicheng. Implementing the Overall National
展，但仍存在以下局限性：（1）当前灾害风险分析 Security Concept and Promoting the Modernization
主要依赖对互联网资料的检索与归纳构建风险 of Emergency Management System and Capacity
库，该方法虽在预案制定阶段具有参考价值，但 ［J］. Disaster Reduction in China， 2024（1）： 10-11.
存在数据更新滞后、对新兴风险识别能力不足等 ［5］ AI B，ZHANG D，JIA M X，et al. A Decision-Sup‑
问题，尤其在特定地区的细粒度风险覆盖上仍显 port Model for the Generation of Marine Green Tide
Disaster Emergency Disposal Plans［J］. Journal of Ma‑
不 足 ，影 响 实 际 应 急 响 应 阶 段 的 时 效 性 与 动 态
rine Science and Engineering， 2022， 10（12）： 1890.
性；（2）语言模型的控制精度仍有待提升，尽管通
［6］ NI W J，LIU T，CHEN S Y. Rapid Generation of
过知识增强缓解了幻觉问题，但在生成复杂文本
Emergency Response Plans for Unconventional Emer‑
结构或应急策略链条时，仍可能偏离应急管理标
gencies［J］. IEEE Access，2020，8：181036-181048.
准或实际应用需求；（3）知识资源的覆盖范围仍
［7］ YU L A， LAI K K. A Distance-Based Group Deci‑
不够全面，目前主要依托历史应急预案，尚未充 sion-Making Methodology for Multi-Person Multi-
分整合灾害管理实践经验、国际案例以及最新技 Criteria Emergency Decision Support［J］. Decision
术手段，限制了系统应对多变情境的能力。 Support Systems， 2011， 51（2）： 307-315.
未来研究可从 3 个方向进一步拓展：（1）构建 ［8］ LI P， WEI C P. An Emergency Decision-Making
具备动态更新机制的知识体系，提升系统对突发 Method Based on D-S Evidence Theory for Probabi‑
listic Linguistic Term Sets［J］. International Journal
事 件 中 高 频 演 化 模 式 与 新 型 风 险 的 适 应 能 力 ；
of Disaster Risk Reduction， 2019， 37： 101178.
（2）引入多模态数据（如遥感、社交媒体、传感器
［9］ ZHAO M， LIU X. Development of Decision Sup‑
流等），增强模型对灾害情境的认知能力与推理
port Tool for Optimizing Urban Emergency Rescue
能力；（3）将该流程推广至更广泛的自然灾害应
Facility Locations to Improve Humanitarian Logis‑
急管理场景，如台风、洪涝、山体滑坡等，提升多
tics Management［J］. Safety Science， 2018， 102：
灾种条件下的智能应急决策支持能力。 110-117.
［10］ Losada J， Sánchez S R， García M C， et al. Rapid
参 考 文 献
Response to Large-Scale Emergencies： A Neural
［1］ 刘纪平， 王琢璐， 徐胜华，等 . 人工智能时代下的应 Network Model and a Decision-Tree Algorithm［J］.
急 测 绘［J］. 武 汉 大 学 学 报（信 息 科 学 版）， 2025， EMERGENCIAS， 2012， 24（3）： 175-180.
DOI： 10. 13203/j. whugis20240300. ［11］ WANG L， ZHANG Z X， WANG Y M. A Pros‑
LIU Jiping， WANG Zhuolu， XU Shenghua， et al. pect Theory-Based Interval Dynamic Reference
Emergency Surveying and Mapping in the Era of Ar‑ Point Method for Emergency Decision Making［J］.