面向应急作战演练的数据保障关键问题研究

宫丽美 范玉茹 王慧芳

摘 要｜传统数据保障因存在申领、审批层级多、手续复杂，服务单线程进行，非智能化以及服务具有滞后性等问题，无法较好地满足应急作战演练对数据保障的需求。

本文在充分分析应急作战演练数据保障特点的基础上，对做好应急作战演练数据保障的关键问题进行剖析，探讨纵向延伸的智能化数据保障模式。

关键词｜应急作战演练；数据保障；智能化

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1引言

应急作战是基于我国可能面临的安全威胁，结合重要战略方向的使命任务， 是有效扼控危机、争取战略主动以及彰显国家意志的一种作战样式。在未来有效应对“热点”地区危机和周边突发事件中，将会是首要一仗、关键一仗，对保障国家安全具有重要的战略意义。当前国际形势整体安全稳定，但中印边境冲突、俄乌冲突的爆发，再一次给我们敲响了警钟，群体性事件、局部冲突、恐怖袭击等爆发应急作战的可能性依旧存在，快速、及时、准确的数据保障对应急作战任务中指挥员的形势研判和精准决策具有重要意义。传统的数据保障虽然最大程度地保证了数据申领过程的安全性，但存在申领、审批层级多、手续复杂，服务单线程进行，非智能化以及服务具有滞后性等问题，无法较好地满足应急作战演练对数据保障的需求。随着部队网络化建设的不断推进，以及大数据、数据挖掘、智能推荐等技术手段等的快速发展，给打造数字化、智能化和多样化的应急作战演练数据保障模式提供了更多的基础和可能性。

2應急作战演练特征

应急作战演练区别于常规作战任务，其对数据保障的即时性、时效性、准确性、全面性有更高的要求。

2.1即时性

“应急”体现了部队担负作战任务的性质，“急”是应急作战的最显著特征。应急作战往往具有突发性，加之信息化武器装备的运用和信息化战场的建立， 作战节奏也越来越快。这就对数据保障的“即时性”提出更高的要求。只有实 现战场环境数据的快速保障，才能为指挥员第一时间分析判断情况、定下作战 决心、建立指挥体系、组织机动部署、实施综合保障提供有力支持。

2.2时效性

一方面，随着时间的推移，道路、水系、植被、建筑物等自然环境不断发生变化；另一方面随着战争的进行，战场态势必然也不断发生改变。应急作战前的路线规划、兵力部署等对作战区域现行态势和地理信息环境有较大依赖， 一旦数据失去时效性将给作战行动规划带来致命性问题。

2.3准确性

战场情况错综复杂，应急作战对所需保障要素要求较多，一旦出现精度误差大，重要目标错标、漏标等情况很可能导致指挥决策偏差、目标打击错误甚至出现误伤等问题。应急作战战场瞬息万变，一旦出现误判，错失最佳战机， 很可能造成不可估量的损失。

2.4全面性

应急作战战场环境的复杂性和多变性对地形、自然环境等方面数据影响较 大，数据保障必须要做到精准全面。一是要全面满足作战对地理信息、气象水文、时频导航、人文环境等数据保障需求；二是战场环境数据覆盖作战区域全面。

3应急作战演练数据保障关键问题分析

通过对应急作战演练数据保障特点分析可见，传统数据保障模式在应急作战演练数据保障任务中还存在诸多不足，做好应急作战演练数据保障关键还要解决以下几个方面问题。

一是资料的快速查询、推荐问题。传统数据保障模式中，数据需求单位根据任务进行筹划部署，分析需求产品，然后将所需相关数据保障产品逐级上报，经审批后，逐级下达任务至相关数据保障单位进行数据准备，准备完成后通知相关业务部门领取或通过网络进行推送。显然传统的数据保障模式无法满足应急作战演练对数据保障即时性、时效性、准确性、全面性的要求。并且在传统数据保障模式中，服务为单线程进行。数据需求单位对现有数据产品种类、数据规模和可提供的服务保障类型不清晰，同时数据保障单位对作战任务现势了解不及时，不能准确把握作战所需服务种类及产品。因而，协调数据供给与数据需求单位间信息不对等，实现资料的快速查询、推荐，提供全方位、体系化、智能化、多样化保障模式，是做好应急作战演练数据保障需要解决的关键问题之一。

二是资料快速传送问题。应急演练作战任务中，信息传递将呈现多点多线 的特点，要求系统的稳定性、可靠性、时效性强。目前，仅能为部署内部特定 有线专用网络的营区进行数据推送，且仅能推送较小数据量的数据。在所需数 据量较大或者数据需求单位未部署相应有线网络的情况下，则依然仅能通过人 工取送方式进行数据保障。由于应急作战区域具有不确信性，且作战区域可能 距离保障单位较远，大概率未部署有线专用网络，同时所需保障数据量可能较大。如何稳定、可靠、机动灵活通信保障策略，防止敌方在数据传输过程中截获、窃取、篡改数据，保证数据安全、快速地推送至数据需求单位，是应急作战演练数据 保障需要解决的又一关键问题。

三是专题数据的快速制作、出版。专题地图是突出一种或几种自然或社会经济（人文）要素而尽可能完善、详尽地表示制图区内的地图，在指挥决策中发挥重要作用。传统的专题图制作虽然在依靠手工进行的同时也采用了计算机辅助生产，但用户必须要全程参与，存在重复作业、自动化程度不高的情况， 这必然导致制作效率低、准确率难以保证。如何尽可能地避免重复性工作，实现批量自动化生产，提高出图效率和准确率，也是做好应急作战演练数据保障需要解决的关键问题。

4纵向延伸的智能化数据保障模式

根据应急演练数据保障特点，结合关键问题分析，本文提出了一种纵向延伸的智能化数据保障模式，在做好战时的数据快速推送、查询，实时数据获取传输，数据实时处理以及专题图快速制作出版等战时保障的同时，将数据保障向前延伸至战前准备阶段，包括建立各保障方向、不同作战样式保障任务预案， 构建可靠的战场环境保障网络，建立应急资源数据库，优化数据快速查询推荐系统等，向后延伸至战后的复盘分析总结，形成案例化成果，为后续保障提供标准化案例。其总体设计如图1 所示。

4.1建立动态更新的应急数据资源库

根据本单位保障区域特点前置建立应急数据库，应急数据库应涵盖应急基础地理信息数据库、应急专题图数据库、应急案例处置数据库等。应急基础地理信息数据库应涵盖重点保障区域的基础地理信息。應急专题图数据库应根据重点保障区域、保障作战样式特点、保障任务预案等进行前置构建，同时在应急演练完成后要及时整理任务制作过程中的专题图数据并上传至数据库。构建应急案例处置数据库，在完成应急演练事件处置后，进行复盘分析研究，形成案例化成果，为以后应急演练提供处理思路和模板。

4.2构建可靠的战场环境保障网络

应采用“多手段复用，多方式并存”的方式，综合运用有线电路、无线抗中通、星网传输通信手段组网，“三网合一，相互补盲”，形成多路迂回的栅格状通 信网络，尤其要加强复杂电磁环境条件下的通信保障能力，构成相互依托、相 互支撑、实时共享战场环境保障网络，做到“重点方向，重点部位，重点准备， 重要台站，重点线路，重点建设”，确保形成稳定可靠的全区域交叉覆盖的通 信网络。

4.3数据快速查询推荐系统

应急数据库中存储数据量较大，资料种类丰富，单纯的协同过滤算法在解 决历史查询问题方面具有较大优势，但在新内容推荐方面劣势较为明显，知识 图谱算法能够较好地弥补这一不足，通过知识图谱与协同过滤推荐算法的协同 应用，构建数据快速查询推荐系统，解决数据供给与数据需求单位间信息不对等， 实现用户的快速响应查询。

4.4专题图快速制作系统

专题图快速制作系统基于计算机应急地图制图模型，构建应急制图数据库、应急多尺度、多类型制图规则库及应急制图模板库；优化应急制图技术流程， 开发应急地理信息快速制图系统，实现由制图数据到地图数据的自动转换及主要注记冲突自动检测处理、图外整饰、地图输出等，满足标准图幅和任意图幅范围的矢量图、影像图、晕渲图等多种格式数据的快速制图需求，快速制作完成多类型、内容翔实、质量可靠、表现形丰富。

5结束语

本文结合应急作战演练特点，充分分析应急作战演练数据保障任务中需要解决的关键问题，提出了延伸至战前准备、战时保障、战后运维的纵向延伸的智能化数据保障模式，并就应急数据资源库建立维护、战场环境保障网络构建、数据快速查询推荐、专题图快速制作等关键问题进行研究。今后还需继续研究该模式中各系统的建设融合问题，以进一步提高应急服务质量和效率。

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Research on the Key Problems of Data Support for Emergency Operation Exercises

Gong Limei Fan Yuru Wang Huifang

61206 troops， Beijing

Abstract： Due to the problems of multiple application and approval levels， complex procedures， single thread service， non intelligence and service lag， traditional data assurance cannot meet the needs of emergency operation drills for data assurance. Based on the full analysis of the characteristics of emergency operation drill data support， this paper analyzes the key issues of doing well in emergency operation drill data support， and discusses the longitudinal extension of intelligent data support mode.

Key words： Emergency operation drill; Data assurance; Intelligenc