导读：
本文运用大数据技术、物联网技术、云计算技术构建了一个大数据应急救援云平台。该平台总体架构分为基础设施层、数据层、支撑层、应用层，服务架构采用B/S、C/S、分布式集群相结合的模式，数据存储及处理综合运用Hadoop、Hive、Kafaka、Spark等大数据技术，功能涵盖监测预警、应急预案启动、应急通信、智能指挥、灾后损失评估。该平台的建设为应急管理决策提供了基于大数据的科学支持，有助于提升对各类突发事件的应变能力。
作者信息：
刘小满*, 莫洁安#：广西民族师范学院数学与计算机科学学院，广西 崇左；朱 叶：广西安全工程职业技术学院信息安全学院，广西 南宁
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架构设计
大数据应急救援云平台总体架构分为4个层次：基础设施层、数据层、支撑层、应用层。大数据应急救援云平台的总体架构设计如下图1所示。
大数据应急救援云平台采用B/S、C/S、分布式集群相结合的服务架构，以满足不同的应用场景和需求。
数据分为实时处理和离线处理两种方式。对数据产生后需要立即被处理和分析的采用实时处理，如实时气象数据、实时视频与图像数据、实时生命体征等。对产生后一段时间内(如小时、天、周)需要被批量处理的数据进行离线处理，如历史灾害数据、历史救援行动数据、部分用于分析和报告生成的埋点数据。
大数据应急救援云平台的数据流转设计如图2所示。
功能设计
监测预警子系统功能设计如图3所示。
应急通信子系统功能设计如图4所示。
智能指挥子系统功能设计如图5所示。
灾后评估子系统功能设计如图6所示。
结语
运用大数据技术、物联网技术、云计算技术建设大数据应急救援云平台，设计平台的总体架构、服务架构、数据处理流程和子系统功能，为应急救援信息化系统建设提供了参考，为应急管理部门提供了基于大数据的决策支持，有助于构建高效、智能、协同的应急救援体系，有助于提升应对各类突发事件的应变能力。未来，应急救援领域的研究应更加重视大数据、物联网、云计算等高科技的融合应用，构建更为科学的应急救援响应机制，以便为现代救援决策提供更强有力的高科技支持。
基金详情：
2025年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目《基于改进的卷积神经网络在白头叶猴面部识别的研究》(编号：2025KY0928)阶段性成果
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