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数据驱动的海上重特大事故应急风险评估

数据驱动；海上突发事件；风险评估

二、大数据与复杂系统管理 > 3.数据驱动非线性关系挖掘

海上运输在全球贸易中具有举足轻重的地位。当下，在国际贸易量持续增长的同时，海运业务也相应增长，但这同时带来的不可预期的运输风险却越来越大。这些海上重特大事故的后果可能是灾难性的，包括船舶相撞、沉没、火灾或化学品泄漏等严重的环境污染，经济损失巨大，人员伤亡惨重。因此，高效准确的海上重特大事故风险评估对于预防和治理这类事故至关重要。本文探讨了数据驱动方法在此领域的应用及其潜力，同时也分析了实施过程中所面临的挑战。

意外事件的发生在海上，往往既突然又扑朔迷离。传统的风险评估方法主要依赖历史数据和专家判断，这种方法在处理静态和简单案例时表现良好，但面对复杂、动态的实时情况则显示出局限性。此外，传统的专家判断方法很难实时捕捉到所有影响安全的因素，如突发的自然灾害和人为错误。

相较于这种传统方法，数据驱动的风险评估方法显现出极大的优势。这种方法利用从多个来源收集的大量实时数据，例如通过卫星和传感器收集的气候变化数据、GPS追踪的船舶位置数据以及其他相关的海洋活动数据。通过集成这些数据，并使用数据驱动的人工智能技术和机器学习算法，通过构建动态模型来预测和评估事故风险。