地理信息系统文献翻译——摘要

本研究运用完整的时空框架创新地发展了针对室内多层建筑的最佳应急设施位置模型。本研究中以典型的紧急医疗设备自动体外除颤器的部署为例，自动体外除颤器主要用于在心脏骤停事件发生时，在最开始也是最关键的几分钟内进行紧急现场处理。在许多公共建筑物内，自动体外除颤器已经成为基本生命支持服务的一个重要组成部分。拟议框架是以可以捕捉潜在需求的时间依赖的离散时间窗概念为基础的，随机构建抗阻的检测时间组件模型，其中的抗阻是一种需求的时空分布函数。心脏骤停的结果（例如，脑损伤或死亡）用一种有关痛苦时间函数来表示，不同的削减它的优化目标被不断阐述和解决。第一种模式是多时间窗口的最大覆盖选址问题模型，它优化了自动体外除颤器的位置，使其最大限度地覆盖了所有时段的需求。第二个模型是多时间窗口的P-中位数模型，它描述了自动体外除颤器放置在哪个地方能够最大化在多个时间窗口的除颤治疗的情况下，死亡或永久性脑损伤的预期值。两种模型都能通过商业地理信息系统软件来和线性规划求解的紧耦合实现。它们在两个主要方面是创新的，即位置在三维微尺度上空间建模和空间和时间的考虑的整合上。本文提出的可视化技术对于自动体外除颤器室内定位和覆盖也是创新的。

关键字：位置分配建模；3D可视化；微尺度空间；时空；社会技术系统

1.简介

在过去十年左右，建筑物环境的微尺度空间，如广场，庭院，建筑物、房间、过道等的室内空间的研究，一直是地理科学研究的前沿之一。当然，由于这些空间是相当私人的，因此这方面的研究人员往往很难接近。然而，更为严重的是，到目前为止能够用于微尺度空间研究的代表性技术和建模技术仍然是稀少的。自从2001年9月恐怖袭击以来，出于应急管理和响应的考虑，人们一直在提高对微观环境的地理模型的兴趣，特别是位于建筑物内部的地理模型。在这篇文章中，我们期待在设施的最佳位置的两个关键方面的问题上取得新的进展。首先，我们明确地认识到多层建筑的室内空间，规避了固有的倒塌空间两个维度对于立体感的还原缺陷。其次，我们在分析问题时将不同的空间和时间的考虑紧密联系起来。尤其是我们学习的最佳位置自动体外除颤器，作为一个突出的例子对于部署的应急设备。这个例子所提出的方法可以很容易地适用于其他室内应急设备，如紧急电话，火灾报警器，灭火器等。在Arriola等人提出的显著的例外中，最佳设施选址模型已远离了他复杂的现实室内空间，而削减了这些模型对于室内设施规划目标的适用性。

自动体外除颤器被设计作为一种基本生命支持的服务的关键要素，允许在心脏骤停时由外行人员现场处理。对于很大一部分人来说心脏骤停是一个重大的生命威胁，因为其发生突然，没有任何事先征兆，也因为基本生命支持服务援助的需要，它能增加患病者生存的机会和而且.......

Abstract

This research innovatively extends optimal emergency facility location models to the interior space of multistory buildings with an integrated spatial-temporal framework. We present the case of deployed emergency medical devices known as automated external defibrillators (AEDs), which serve to treat sudden cardiac arrest on-site within the first few critical minutes of the event. AEDs have become a critical element of basic life support services in many public buildings. The proposed framework is based on the concept of discrete time windows to capture the time-dependence of potential demand and stochastically model the detection time component of impedance as a function of space–time distribution of demand. Different optimization objectives minimizing sudden cardiac arrest outcome consequences (e.g., brain damage or death) as a function of suffering time are formulated and solved. The first model is the multiple-time-window maximal covering location problem model which optimizes the placement of AEDs by maximizing the covered demand over all time periods. The second is the multiple-time-window p-Median model which places AEDs to maximize the expected value of prevented death or permanent brain impairment in case of defibrillation treatment over multiple time windows. .......