Page 180 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期

1202 武 汉 大 学 学 报 （信 息 科 学 版） 2025 年 6 月

时空强关联性、动态演变性、业务耦合性。 类干预与自然恢复也会动态重构灾害系统的演
多模态异构性是指灾害系统中各类数据在 化轨迹，使灾害防御数据呈现多尺度演化特征。
来源、结构、尺度及语义上的多元异质特征。灾 业务耦合性是指灾害数据与应急管理全业
害防御数据分属于不同行业和学科领域生产和 务流程深度交织、动态互馈的特性。灾害数据采
管理 ［16］ ，涵盖遥感影像、传感器时序数据、社交媒 集、处理与应用紧密耦合于监测预警-风险评估-
体文本、地理矢量数据等多模态表现形式。文献 应急处置-恢复重建的业务闭环，深度嵌入业务流
［17-19］指出，灾害数据表现为结构化、半结构化 程。跨部门、多层级业务主体的数据交互形成动
与非结构化数据并存，微观与宏观、秒级与年际 态知识网络，使数据主体趋于协同。业务需求驱
等多尺度数据交织，不同领域数据存在术语体系 动数据持续更新，而数据智能分析又反向优化业
和评估标准的语义鸿沟。 务决策，形成数据-业务双向增强循环。
时空强关联性。灾害数据天然具有时空属 1.2 数据内容
性，时间关联性表现为灾害演化具有周期循环、 依据相关数据标准规范，全面汇聚包括自然
趋势突变或滞后效应等时序特征，空间关联性体 资源、水利、建设、公厅、交通运输、文化和旅游、
现为灾害影响范围的空间异质性、扩散路径的拓 卫生健康、统计、气象、地震、林业等部门共享交
扑依赖性及区域间的连锁反应，二者通过复杂的 换的减灾资源、专业监测预警、自然灾害风险隐
灾害系统相互作用形成时空强耦合场，因此描述 患 等 数 据 ，用 于 地 质 灾 害 、小 流 域 山 洪 、城 市 内
其发生、发展的数据也随之具有高度关联性。 涝、森林火灾、地震等灾害的综合风险分析、监测
动态演变性是指灾害系统在发生、发展及消 预 警 以 及 多 灾 种 、次 生 衍 生 灾 害 的 综 合 预 测
退过程中，其数据特征随灾害生命周期呈现出的 预警。
非线性演化规律和时变特性，表现为致灾因子、 灾害防御数据库建设主要包含减灾资源库、
承灾体与应急响应等多要素相互作用引发的数 风险监测库、风险隐患库、案例库和模型产品库。
据动态关联，灾害系统临界相变会引发数据特征 基于现有行业分工，各行业部门负责更新维护单
的突变和状态跃迁，同时蕴含短时突发性与长周 灾种防治的相关数据，形成跨部门分布式灾害防
期趋势性的嵌套演化模式。文献［20-23］指出，人 御数据库（见图 1）。

图 1 灾害防御数据库
Fig. 1 Disaster Prevention Database

1）减灾资源库主要存储了应急机构、救灾物 源等手段，最大限度地减少灾害损失，保护人民
资、应急通信、避灾安置场所等各类应急资源数 群众生命财产安全。
据，为灾害应急准备阶段提供详尽的数据支持， 2）风险监测库主要存储了地质、气象、水文等
助力制定科学的应急预案、开展针对性的培训演 灾害的实时监测数据，服务于灾害风险识别、风险
练、优化资源配置布局等工作，同时为应急救援 研判、风险管控等阶段。基于风险监测库，结合数
快速响应、高效协调、精准救援提供强有力的支 据分析、模型模拟等手段，能够评估灾害的潜在影
撑，通过动态调整救援策略、协调跨区域救援资 响范围、强度及持续时间，为应急响应提供决策参