灾后搜索与营救行动的两阶段志愿者分配模型

为何在灾后组织救援人员至关重要

当大地震或洪水发生时，成千上万的人会前来援助。但单有善意还不够：必须把志愿者派到合适的地点、合适的时间，并匹配到他们能安全完成的任务。本文提出了一种实用的规划方法，展示城市如何在灾前决定设立哪些志愿者集结点，以及在突发事件发生后如何将不同技能水平的志愿者分配到合适岗位，从而把稀缺的专业能力用在最能挽救生命的地方。

寻找最佳的志愿者集合地点

作者首先关注地理问题：在任何城市中，可能有许多安全的空旷区域可作为地震或洪水后的集结点。开设太少的中心会导致拥挤和长时间的行程；开设太多又会使人员分散、协调困难。研究者利用土耳其小城图恩杰利（Tunceli）的数据，采用一种经典的选址工具，从14个可能的灾后集合区中选择一小部分响应中心，综合考虑人口与距离因素。该方法旨在最小化邻里到选定集结点的总体行程距离，确保大多数需要帮助的人能就近获得支援，同时不过度消耗系统资源。在本例中，模型指向七个中心，作为覆盖与可管理性之间的最佳平衡。

按能力对志愿者进行分类

接着，研究把焦点转向人而不是地点。并非所有志愿者到达时具备相同能力：一些人接受过搜救和急救训练，而另一些可能是新手，更适合支持性岗位。基于先前对志愿者九项技能（包括团队合作和设备使用）的评分，作者将124名志愿者分为四类，从“专家”到“不适合”高风险现场任务。较欠准备的志愿者并未被排除；相反，模型将他们引导到更安全的工作，如食物分发或与幸存者的沟通，同时为他们提供通过培训和演练积累经验以备下次灾害的路径。

把技能与紧急程度匹配并考虑休息

论文的核心是一种数学分配模型，该模型决定在灾后关键的72小时内，哪位志愿者在哪个中心、在哪个8小时班次工作。每个响应中心被赋予从安全到非常紧急的等级，并为每个班次设定目标人数。模型尝试通过将最有技能的志愿者与最紧急的需求配对来最大化分配的“价值”，同时遵守若干现实规则：不得连续上两个班次，每位志愿者同一时间只能在一个中心服务，且中心收到的志愿者数不得多于或少于所需。实际上，模型类似于一个自动化的规划者，既平衡了类似医疗分诊的优先级，又维护了人性化的工作条件。

在真实灾情情景中测试该方案

为检验该方法在实践中的表现，作者运行了三类情景。在全市范围的危机中，当每个中心都被视为高度紧急时，专家志愿者被大量调用，通常在九个可能班次中工作五个，几乎所有志愿者都会获得某种任务。在更不均衡的事件中——只有部分辖区遭受重创或余震引发次生紧急情况时——模型会把专家集中到受灾最严重的中心，如果志愿者总数不足，较低紧急度地区会部分人员不足。在小范围的局部灾害中，例如沿河堤的洪水，仅需两个中心提供支援且总体需求低；在这种情况下，只有技能最高的志愿者会被派遣，许多经验较少的志愿者则被限制不去从事潜在危险的工作。

对未来灾害响应的意义

总体而言，研究表明，将智能选址规划与考虑技能与休息的排班相结合，可以使志愿者工作既更安全又更有效。通过预先选定响应中心，并随后使用透明的规则将适当的人在适当的时间派往适当地点，灾害管理者可以减少混乱，避免耗尽最有能力的志愿者，同时在安全可行的情况下仍然利用经验较少的帮手。作者指出他们的模型存在局限——仅在志愿者规模有限的小城市中进行了测试——但他们认为该模型可以扩展，并可通过加入行程时间、预算和个人偏好等因素来丰富，适应多种灾害类型和志愿者组织。

引用: Ozdemir, U., Mete, S. & Gul, M. A two-stage volunteer assignment model for post-disaster search and rescue operations. Sci Rep 16, 11159 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41627-8

关键词: 灾害管理, 志愿者协调, 搜救, 优化模型, 应急响应规划