交通大数据驱动的应急物流体系韧性提升策略研究

摘要：极端天气事件频发对应急物流体系造成严重冲击，传统应急物流在面对突发状况时暴露出明显脆弱性。本研究基于韧性理论，从抵抗力、恢复力、适应力三个维度分析了应急物流体系韧性内涵，探讨了极端天气通过基础设施损毁、信息不对称、协调机制缺失等途径对应急物流造成的冲击机理。在此基础上，构建了交通大数据驱动的应急物流韧性提升策略体系，提出了智能化风险识别与预警机制、动态路径优化与资源智能调配、多主体协同应急响应体系、韧性评估与持续改进机制等四大核心策略。研究成果为提升应急物流体系韧性提供了理论指导和实践参考。

关键词：应急物流体系；韧性提升；交通大数据；极端天气

一、引言

近年来，全球极端天气事件频发，对城市应急物流体系造成了前所未有的挑战。2021年河南暴雨、2022年四川高温干旱、2023年北方暴雪等极端天气事件，暴露了传统应急物流体系在面对突发状况时的脆弱性[1]。在此背景下，如何提升应急物流体系的韧性，确保在极端天气条件下仍能维持有效的物资供应和人员疏散，成为城市管理者和研究者关注的焦点。随着物联网、人工智能、大数据等技术的快速发展，交通大数据为应急物流韧性提升提供了新的技术支撑。本研究旨在构建基于交通大数据的应急物流韧性提升策略体系，为极端天气条件下的应急管理提供理论指导和实践参考。

二、应急物流体系韧性的核心要素

（一）韧性内涵与评价维度

韧性作为系统应对干扰和冲击的能力，在应急物流体系中具有独特的内涵。从系统论角度来看，应急物流体系韧性体现为三个维度的有机统一：抵抗力即系统在面对极端天气冲击时保持原有功能的能力，主要表现为基础设施的抗灾能力和运输网络的冗余度；恢复力指系统在遭受冲击后快速恢复正常运行的能力，包括损毁设施的修复速度和替代方案的启动效率；适应力则体现为系统通过学习和调整不断优化自身结构和功能的能力。在极端天气场景下，应急物流体系韧性的评价指标应涵盖响应时间、服务覆盖率、资源利用率、协调效率等关键维度，这些指标的综合表现决定了系统在危机状态下的整体表现[1]。

（二）极端天气对应急物流的冲击机理

极端天气对应急物流体系的冲击呈现出复杂的多层次特征。首先，基础设施层面的损毁是最直接的冲击形式，道路桥梁的水毁、机场港口的停运、通信网络的中断等都会导致运输网络的局部或全面瘫痪，形成物流“孤岛”效应[2]。其次，信息不对称问题在极端天气条件下会被放大，需求方无法准确表达需求，供给方难以及时获取灾情信息，调度中心缺乏实时的路网状态数据，导致资源配置效率低下。此外，多部门协调机制的不完善会加剧应急响应的滞后性，政府部门、物流企业、社会组织之间缺乏有效的信息共享和协同机制，往往出现重复调配、遗漏救援、资源浪费等问题，严重影响应急物流的整体效能。

三、交通大数据驱动应急物流韧性提升的核心策略

（一）智能化风险识别与预警机制

构建多源交通数据融合的实时风险监测体系是提升应急物流韧性的基础。通过整合气象数据、交通流量数据、基础设施状态数据、历史灾害数据等多维信息，运用数据挖掘和机器学习技术，建立极端天气影响预测模型。该模型能够识别潜在的风险区域，预测交通中断的可能性和持续时间，为应急预案的制定提供科学依据。同时，建立分级预警机制，根据风险等级自动触发相应的应急响应程序，实现从被动应对向主动防范的转变。预警系统还应具备动态调整功能，根据实时监测数据不断修正预测结果，确保预警信息的准确性和时效性。

（二）动态路径优化与资源智能调配

基于实时交通数据的动态路径优化是提升应急物流效率的关键技术。通过部署智能交通监测设备，实时采集路网状态信息，运用深度学习算法评估道路通行能力，为应急车辆提供最优路径规划。在多约束条件下，综合考虑运输成本、时间效率、安全性等因素，采用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法，实现动态路径调整。资源调配方面，通过需求预测模型分析不同区域的物资需求量和紧急程度，结合供给能力和运输资源的实时状态，构建智能调配决策系统。该系统能够自动生成最优的资源分配方案，包括仓储布局、运力调配、物资配送等各个环节，最大化资源利用效率，确保关键物资能够及时送达受灾地区。

（三）多主体协同的应急响应体系

有效的应急响应需要政府、企业、社会组织等多主体的协同配合[3]。政府部门负责统一指挥和政策保障，企业提供专业的物流服务和技术支持，社会组织承担信息收集和现场协调功能。建立统一的信息共享平台，实现各主体间的实时信息交换和协同决策。平台应具备标准化的数据接口，支持不同系统间的数据互联互通，确保信息的一致性和准确性。跨区域资源共享机制的建立同样重要，通过区域联动协议，实现应急资源的统一调度和互助支援。建立应急物流联盟，整合区域内的物流资源，形成规模效应和协同优势，提升整体应急响应能力。

（四）韧性评估与持续改进机制

构建基于大数据的韧性评估指标体系，是实现应急物流体系持续优化的重要手段。评估指标应全面涵盖系统的结构韧性、功能韧性和性能韧性三个层面。通过实时监测和历史数据分析，建立科学的韧性评估模型。该模型能够量化评估系统在不同极端天气条件下的表现，精准识别薄弱环节和改进空间。此外，需建立应急响应过程的全程监控机制，详细记录每次应急行动的关键数据，包括响应时间、资源消耗、救援效果等，形成完整的应急响应档案。通过对历史数据的深度挖掘和分析，提炼成功经验和失败教训，构建知识库和专家系统，为未来的应急决策提供智能化支持。同时，建立健全反馈机制，定期评估策略实施效果，并根据评估结果灵活调整和优化策略方案。

四、极端天气场景下的实施路径

针对不同类型的极端天气，应急物流体系需要采取差异化的实施路径。台风暴雨场景下，重点关注洪涝风险评估和绕行路径规划，通过水文模型预测积水深度和扩散范围，识别高风险区域，提前调整物流线路；建立应急物资预置点，确保救援物资能够快速投放到受灾地区。冰雪灾害场景下，道路通行能力评估成为关键，通过路面温度监测和除雪设备状态跟踪，评估道路的实际通行条件；根据灾害特点调配防滑链、除雪设备等特殊装备，制定分阶段救援策略。高温干旱场景下，供水物流保障是重中之重，通过用水量监测和供水设施状态评估，识别缺水风险区域；优化易腐物品运输路线，配置保温设备，确保应急物资的质量和时效性。

五、结论

交通大数据技术为应急物流韧性提升提供了有效的技术路径和解决方案。通过构建智能化的风险识别与预警机制、动态路径优化与资源调配系统、多主体协同响应体系以及韧性评估与持续改进机制，能够显著提升应急物流体系应对极端天气的能力。智能化、协同化、动态化将成为未来应急物流发展的重要趋势，需要在技术创新、制度建设、标准规范等方面持续发力。建议完善数据共享机制，建立统一的技术标准和接口规范，构建跨部门协调机制，加强专业人才培养，为应急物流体系的可持续发展提供有力保障。只有通过系统性的策略实施和持续的机制优化，才能真正实现应急物流体系韧性的全面提升。

参考文献：

[1]王玮. 基于智慧物流的应急物流能力指标体系构建及测度研究[J]. 中国物价， 2025， （06）： 30-35.

[2]江苏省防汛防旱物资应急物流体系建设运行关键技术研究与应用[J]. 江苏水利， 2025， （06）： 6.

[3]唐小明， 陈刚. 城市应急物流体系建设研究——以湖州市为例[J]. 综合运输， 2025， 47 （05）： 170-174.