基于多源数据融合的突发事件决策需求管理理论与实践
徐绪堪，汪利利著.
北京：科学出版社，2022.6
ISBN 978-7-03-072285-0
在当今社会，突发事件的频发性和复杂性对公共管理提出了前所未有的挑战。如何实现精准预警与高效响应，成为政府与学界共同关注的焦点。《基于多源数据融合的突发事件决策需求管理理论与实践》一书立足前沿理论，结合实践创新，为这一领域提供了系统性解决方案。
▲ 突发事件应急响应总体框架
理论创新
构建科学化、精细化的应急管理框架
本书核心在于突破了传统应急决策中“抽象化”“粗放化”的桎梏，提出了一套多层次、多维度的决策需求管理体系。以知识组织理论为基石，从组织机构、业务流程、信息流程三大层次切入，构建了涵盖“多主体协同、多阶段衔接、多层次联动”的整体架构。创新性地将软件工程中的需求管理思维引入应急领域，通过流程化模式优化决策需求的获取、分析与动态调整，显著提升了应急响应的敏捷性与精准性。同时，基于D-S理论的多源数据可信度评估方法，有效解决了异构数据（如传感器数据、舆情数据、业务数据）的融合难题，为决策者提供了高可信度的信息支撑。这些理论创新为应急管理的科学化、智能化转型奠定了坚实基础。
▲ 突发事件决策需求总体架构
▲ 城市水灾害突发事件安全预警与快速响应平台框架
▲ 基于情景相似度的突发事件多粒度响应过程
实践价值
数据驱动与案例验证的双重赋能
本书的实践导向突出，强调“数据驱动决策”，通过多源数据融合技术整合多元信息流（如用户行为数据、灾害传感器数据、社交媒体舆情等），构建了动态更新的应急情报分析框架。提出的“情景相似度响应模型”“犹豫模糊集风险评估方法”等工具，为自然灾害、公共卫生事件等场景提供了可操作的决策路径。更值得关注的是，第8章通过丰富的典型案例（如城市水灾害、网络舆情危机等），验证了理论模型的适用性，提炼出不同场景下的优化策略。这种“理论—技术—案例”三位一体的写作逻辑，既彰显了学术严谨性，又确保了成果的落地价值。
方法论突破
跨学科融合与严谨规范
作者综合运用文献分析、系统建模、多源数据融合、随机森林算法等多种方法，构建了兼具理论深度与实践可行性的研究体系。尤为值得称道的是，书中引入Dempster-Shafer理论量化数据可信度，结合随机森林算法优化突发事件分级模型，展现了数据科学与应急管理交叉创新的巨大潜力。此外，研究严格遵循学术规范，数据来源可靠、案例详实，获国家社科基金支持，体现了学界对该成果的高度认可。236次的文献引用量进一步佐证了其学术影响力。
《基于多源数据融合的突发事件决策需求管理理论与实践》一书，以理论创新为矛，以实践应用为盾，为破解应急决策的“模糊性困境”提供了全新范式。通过可复制的管理框架与工具模型，推动公共管理向智慧化迈进。对于致力于提升城市韧性、完善应急体系的读者而言，本书是不可多得的参考指南。
本书适用于公共政策研究者、应急管理部门从业者、智慧城市规划者、数据科学应用领域专家，以及相关专业的高校师生。
（本文编辑：刘四旦）
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