海上人命救助力量排序模型分析

引言：构建一套兼顾客观性、动态性与实用性的海上人命救助力量排序模型，不仅能为救助指挥部门提供科学的决策支撑，优化有限救助资源的配置效率，更能通过精准匹配救助力量与任务需求，最大限度缩短响应时间、提升救助成功率，对完善我国海上人命救助体系、保障海洋经济安全发展具有重要意义。

1. 影响海上人命救助力量排序的因素

1.1 救助能力因素

在速度与机动能力方面，救助直升机凭借其快速响应以及可垂直起降的特性，在近距离紧急救助工作中具备更优时效性，高性能救助船舶则需根据航速和转向灵活性，适配中远距离或者复杂海域的任务，二者的速度与机动性可直接减少到达事故现场的关键时间。

救援设备与技术的配备是救助能力的物质基础，如救助船只配备的救生艇、潜水装备、医疗急救舱，以及直升机所配备的绞车、红外探测仪器等，先进设备和技术的完备程度会对遇险人员的定位与转移效率产生影响，又能增强在恶劣环境下作业的安全系数，比如红外探测器可在夜间或浓雾里迅速锁定遇险目标。

承载和续航能力同样关键，救助船的载人量与物资储备情况，关乎能否一次性转移多名遇险者并给予持续物资供应，续航里程对其作业覆盖范围形成限制，特别是远海救助场景下，续航出色的救援力量能避免因中途补给耽误救援时机。而直升机因受续航时长和载重的限制，更适合进行短途小批量的人员运输，这些能力是评估救助力量调配的核心依据，直接影响着救助任务的适配度与实际效果[1]。

1.2 响应时间因素

接警及出动准备阶段为响应时间的起始环节，先进接警系统可迅速完成事故信息核实与任务等级确定，救助力量日常战备情况对出动准备效能有直接影响，若接警后要长时间协调人力、检修器械，会极大延长初始响应时长，

到达事故现场的时间是响应时间的核心要素，直接受救助力量初始部署地点与事故海域间距的影响，相较于远海待命的救助力量，部署在近岸救助基地的力量往往能更快到达，海况会对船舶航速造成影响，气象情况会对直升机飞行造成制约，使实际飞行时间与预期产生偏差，航线规划的合理性对到达时间也存在影响，这些因素共同影响响应时间，进而对救助力量在任务分配里的优先级排序产生影响。

2. 海上人命救助力量排序模型构建

2.1 模型选择依据

海上人命救助力量的排序关联救援效能、反应时间、环境适应状况、协同合作等多项指标，这些指标既有定量的数据，又有定性表述，且各指标间存在量纲上的差异，故而模型应具备处理混合属性数据的能力，避免单维度评价引发的排序偏差。

海上救助场景具有动态变化特性，像事发海域的气象海况可能实时变差、遇险人员数量与危险等级可能变动，模型应具备一定弹性，可在指标权重或数据更新时迅速重新计算出排序结果，而不依靠固定参数和复杂的预设假设，鉴于救助决策需迅速做出，模型应同时考量计算效率与结果精准度，既不能让算法过度繁杂导致决策推迟，还需保证排序逻辑清晰易懂、结果有迹可循，便于救助指挥人员掌握排序依据并迅速规划任务分配方案 [2]。

传统单一排序方法难以兼顾指标权重客观性与数据混合特性，熵权-TOPSIS模型借助熵权法，根据数据自身离散度来确定指标权重，能降低主观经验对权重设定的影响，而TOPSIS 法能计算各救助力量与理想解、负理想解的贴近程度，在多属性决策方面实现科学的排序，既能满足混合数据处理要求，还能在动态变化中维持计算效率和结果可靠性，排序过程和结果易于解读，与救助指挥的实际决策场景相契合，所以成为海上人命救助力量排序模型的优先选择。

2.2 熵权 -TOPSIS 模型原理

熵权法作为确定权重的一种工具，核心是依靠评价指标的信息熵来体现指标的离散状态与重要程度：信息熵越低，表明该指标里不同救助力量的数值差别越大，能为排序提供的区分依据越充分，该指标的权重就应越大；在进行计算时，首先对救助能力、响应时间这类定量与定性指标开展标准化处理，消除量纲的差异，接着计算出各指标的信息熵和差异系数，最后得出客观权重，防止因人为经验赋权产生主观偏差，保证权重分配与数据特征相符。

TOPSIS 法依据熵权法所定权重，经由“理想解－负理想解”的距离对比完成排序：第一步构建加权标准化矩阵，使指标数值与对应权重结合，突出关键指标对排序结果产生的影响；从该矩阵中提取各指标最佳数值构成“理想解”，提取各指标最差数值构成“负理想解”；最后计算每类救助力量与理想解、负理想解的欧氏距离，利用距离的比值计算出贴近度。贴近度越趋近于 1，表明该救助力量和理想解的差异越小，综合表现越佳，据此能对所有救助力量进行从优到劣的排序，此过程既保留各指标的客观数据，又可利用距离量化差异，让排序结果兼具科学性与直观性，满足海上救助力量多属性、高动态的评价要求。

2.3 模型构建步骤

根据海上救助核心需求，从救助效能、反应时长、环境适配性、协作配合四个方面选取关键指标，同时界定各指标的量化标准，构建层次分明、可操作性强的评价指标架构。同时，开展数据标准化处理，鉴于各指标量纲存在明显差异，需采用极差标准化手段把全部指标数据转换至 [0,1] 范围，消除量纲对后续运算造成的干扰，随后进行权重测算，采用熵权法处理标准化后的指标数据，先计算出各指标的信息熵值，再根据信息熵得出差异系数，最后依据差异系数的占比确定各指标的客观权重，规避主观经验对权重分配的干扰，保证权重反映指标自身的信息价值。

结论：综上所述，本文围绕海上人命救助力量高效调配的核心需求，针对传统“就近调配”模式缺乏科学依据、现有排序方法主观性强等问题，开展了海上人命救助力量排序模型的构建与分析研究，未来可进一步引入实时数据接口进一步增强模型的鲁棒性与适配性，为更复杂的海上人命救助场景提供更精准的决策支持。

参考文献：

[1] 孟景慧 , 潘家财 , 邵哲平 . 基于熵权 -TOPSIS 的海上人命救助力量排序模型 [J]. 广州航海学院学报 ,2024,32(4):7-13

[2] 邵年骏 , 宁君 , 田辉 . 基于协调度的海上专业救助力量部署决策研究[J]. 中国航海 ,2024,47(1):62-70