本书针对当代社会日益复杂的应急管理挑战，以时空感知大数据为核心，系统探讨一系列模型、技术和应用。本书内容分为模型篇、技术篇和应用篇。模型篇重点研究时空大数据的表示与提取模型，以及时空感知大数据的存储和查询模型，为读者在处理和管理海量时空感知数据方面提供指导。技术篇关注于利用时空感知大数据支持应急管理决策和行动的核心技术，涵盖人群行为计算、突发事件检测与分类、应急疏散路径规划、应急物资调度与应急指挥等领域。应用篇则展示在大型活动安全管理、城市交通疏散和自然灾害救援等实际场景中的应用案例，为读者解决实际问题提供参考和借鉴。
本书适合从事应急管理、数据科学、信息技术以及相关领域研究和实践的专业人士和学生阅读。

第1章 绪论
1.1 应急管理概念
1.2 应急管理发展历程
1.3 新时代时空大数据驱动的应急管理
模 型 篇
第2章 时空大数据的表示与提取模型
2.1 矢量感知模型
2.1.1 矢量的表示
2.1.2 矢量的提取
2.1.3 矢量的查询
2.1.4 算法流程
2.2 矢量模型分析
2.2.1 矢量提取存储的准确性
2.2.2 存储数据和更新频率
2.2.3 查询效率
2.3 标签感知模型
2.3.1 感知数据
2.3.2 关联文本数据
2.3.3 感知数据标签
2.4 标签感知模型架构
2.4.1 数值语义标签提取
2.4.2 文本语义标签提取
2.4.3 语义标签数据查询
本章小结
第3章 时空感知大数据的存储和查询模型
3.1 IOT-HSQM系统模型
3.1.1 相关概念
3.1.2 数据分层思想
3.2 IOT-HSQM系统模型架构设计
3.2.1 IOT-HSQM系统模型分层逻辑架构
3.2.2 IOT-HSQM系统模型技术架构
3.3 IOT-HSQM系统模型数据存储和数据查询建模
3.3.1 IOT-HSQM系统模型数据存储建模
3.3.2 IOT-HSQM系统模型数据查询建模
本章小结
第4章 微观感知数据的存储和查询模型
4.1 基于时空块预处理的原始感知数据写入方法
4.1.1 TSBPS写入方法
4.1.2 基于TSBPS方法的HDFS目录结构设计
4.1.3 基于TSBPS方法的原始感知数据写入
4.2 微观感知数据层有效数据的存储设计
4.2.1 微观感知数据层数据清洗和存储
4.2.2 微观感知数据层HBase存储设计
4.3 微观感知数据层查询优化
4.3.1 索引缓存设计
4.3.2 索引的写入和查询
4.3.3 微观感知数据层索引设计
本章小结
第5章 中观感知数据的实时提取和存储模型
5.1 中观感知数据实时提取模型
5.1.1 实时提取模型建模
5.1.2 实时提取模型技术实现
5.2 中观感知数据的存储模型
5.2.1 中观感知数据Druid存储设计
5.2.2 中观感知数据HBase存储设计
5.3 中观数据快速统计分析模型
5.3.1 快速统计分析模型建模
5.3.2 快速统计分析模型技术实现
5.4 快速统计分析模型查询优化
5.4.1 基于历史权值缓存替换的查询方法
5.4.2 中观感知数据的查询设计
本章小结
技 术 篇
第6章 基于轨迹的人群行为计算
6.1 应急管理与人群行为分析
6.2 语义轨迹构建
6.2.1 轨迹停留点检测
6.2.2 频繁停留区域发现
6.2.3 基于POI的语义轨迹
6.3 语义轨迹相似性度量
6.3.1 空间相似性度量
6.3.2 语义相似性度量
6.3.3 时间相似性度量
6.4 语义轨迹相似人群识别
6.4.1 基于时间熵的剪枝技术
6.4.2 相似人群识别与查询
6.5 模型评估
6.5.1 实验环境与设置
6.5.2 模型参数调优
6.5.3 模型有效性验证
6.5.4 高效性查询
本章小结
第7章 大型活动中的时空数据分析与自动分类
7.1 大型活动问题分析
7.1.1 场馆建模实例
7.1.2 区域网格化分析
7.1.3 活动时间间隔化分析
7.1.4 活动分类分析
7.2 基于时间序列的大型活动历史数据模型
7.2.1 模型定义
7.2.2 活动相似性度量
7.3 基于K-Means的大型活动分类算法
7.4 实验评估
7.4.1 环境与设置
7.4.2 实验过程说明
7.4.3 实验结果与分析
本章小结
第8章 基于时空数据的应急疏散区域规划
8.1 问题定义与分析
8.2 区域人群密度表示
8.2.1 区域栅格化
8.2.2 时间分片方法
8.2.3 区域人群密度表示
8.3 基于LSTM的栅格人群密度预测
8.3.1 时间序列预测模型
8.3.2 人群密度预测模型构建
8.4 考虑时间特性的栅格人群密度预测
8.4.1 时间特性分析
8.4.2 子序列构造
8.4.3 预测模型构建
8.5 考虑时空特性的多区域人群密度预测
8.5.1 时空特性分析
8.5.2 栅格密度矩阵序列
8.5.3 预测模型构建
8.6 实验评估
8.6.1 实验环境与设置
8.6.2 模型参数调优
8.6.3 模型有效性验证
本章小结
第9章 基于时空数据的应急路径规划
9.1 概述
9.2 基于车辆状态矢量的道路拥堵状态预测
9.2.1 拥堵系数空间维度度量
9.2.2 拥堵系数时间维度预测
9.3 考虑路网拥堵状态的导航
9.3.1 问题模型定义
9.3.2 最短路径导航算法
9.3.3 基于A*算法的导航
9.4 多区域多车辆疏散导航策略
9.4.1 基于空间多样性疏散
9.4.2 非均匀分布疏散策略
9.5 实验评估
9.5.1 实验环境与设置
9.5.2 矢量存储与查询
9.5.3 单区域导航效果
9.5.4 多区域导航效果
本章小结
第10章 数据驱动的应急物资调度与应急指挥
10.1 概述
10.2 调度模型问题定义
10.2.1 问题描述
10.2.2 应急资源调度

在当今社会快速发展的背景下，我们面临着不断增
多的突发事件和灾害挑战，如疫情、自然灾害和大型活
动的安全管理等。在应对这些紧急情况时，准确且及时
的信息和决策显得至关重要。时空大数据技术的出现为
我们提供了全新的视角和工具，让我们能够更有效地理
解和应对这些挑战。
本书共分为三篇：模型篇、技术篇和应用篇。模型
篇重点介绍时空大数据的表示、提取和存储模型，包括
矢量感知模型和标签感知模型的原理及应用，以及相关
的数据存储和查询模型。这些模型为后续章节奠定基础
，帮助读者更好地理解和处理时空大数据。技术篇深入
探讨基于轨迹的人群行为计算、数据驱动的突发事件检
测与分类、基于时空数据的应急疏散区域规划、应急路
径规划以及数据驱动的应急物资调度与应急指挥等技术
。这些技术的研究和应用将有效提升应急管理的能力和
水平，为决策者提供可靠支持。应用篇介绍一些实际应
用案例，包括冬奥会大型活动安全管理平台、面向应急
决策支持的城市交通疏散平台以及自然灾害应急救援技
术与装备等。这些案例展示时空感知大数据与应急管理
的实际应用场景，为读者提供实际操作和实施的参考。
在编写本书的过程中，我们始终遵循学术研究与实
际应用相结合的原则，力求以简洁明了的方式阐述复杂
的理论和技术内容。本书目标是帮助读者深入理解时空
感知大数据与应急管理的核心概念、方法和技术，并运
用这些知识解决实际问题。此外，本书还提供了丰富的
实例和案例分析，以帮助读者更好地理解和应用相关内
容。这些案例涵盖了不同领域和场景，从大型活动安全
管理到城市交通疏散，从自然灾害应急救援到其他紧急
事件的管理，为读者提供了多元化的视角和应用场景。
此书的编写过程既充满挑战，也富有乐趣。在此，
特别感谢所有为本书做出贡献的专家学者和实践者，他
们的研究和实践经验为本书内容提供了宝贵的支持和参
考。我们同样感激文献作者们的杰出工作，为我们的研
究和写作提供了丰富的素材。此外，我们要向参与本书
编写、审稿、出版的工作人员表示衷心的感谢，没有他
们的辛勤付出，本书的完成将无法实现。
时空感知大数据与应急管理领域的技术非常复杂，
因此，书中如有不足之处，希望广大读者及业界专家指
正。在阅读本书的过程中，如果您有任何疑问、意见或
建议，都可以与我们分享。我们期待与读者进行深入的
交流和讨论，共同推动时空感知大数据与应急管理领域
的发展。
作 者
2023年7月