在硬件设计和统一的网络平台之上，作者设计的城市应急系统包括以下三大部分：
1.统一接处警处理
统一接处警处理负责对来自不同网络（如电话、手机、互联网、车载GPS等）和报警形式的报警信息，进行接警和处警，供各联动单位（交通、医疗、工商等）对来自指挥中心的案情进行处理和反馈。
2.城市基础信息系统
城市基础信息系统包括综合数据库、基础GIS平台、三维公共场所仿真等三个部分。
综合数据库：包括基础信息（如人口、社会经济数据和应急资源数据等）、接处警信息（如录入信息）、利用分析预警模块进行分析、挖掘后得出的信息（如毒气扩散范围等信息）。
基础GIS平台：利用城市的基础地理信息（如交通、林业）、人口数据（如人口年龄结构、性别比等）、宏观社会经济数据、基本单位数据构建的地理信息系统平台。该平台包含了城市的主要基础信息，利用GIS技术的空间分析和可视化功能，可以方便地分析任何区域的宏观社会经济数据、人口分布和人口密度以及医疗卫生、警力、道路交通等的分布状况。
三维公共场所仿真：实现城市某个区域的三维仿真，有利于台风、洪水等与地形密切相关的灾害的评估和预测。
3.城市危机预警及处理系统
城市危机预警及处理系统包括查询和分析处理系统、危机预警系统、预案库与知识库、车辆监督调控系统等部分。
查询和分析处理系统：查询系统，为指挥人员提供各类综合或者专业数据的查询。如人口信息、车辆信息、犯罪记录、出入境记录、公共预案信息以及水、电、气、医疗的专业信息等。分析处理系统，在数据查询的基础上，对突发事件发生后采取的各种应急资源的调配路线、警力和医疗力量的配置以及交通管制和人员疏散路线等，利用数学模型进行分析处理，提出合理的方案，形成动态预案并发布。
危机预警系统：预警系统对各类接警信息（毒气、疫情、火灾等）、社会信息（如社会经济指数、人口指标）等在物理、化学、经济学模型的基础上进行综合分析，对各种警情进行分析预测，据此启动不同的预案。针对不同的突发事件，采用不同的数学模型进行分析、挖掘和预测，使系统具有很好的扩展性。
预案库、知识库：预案的保存、更新、删除、接受、发布等功能；以及各种数学模型的保存和更新。
车辆监督调控系统：充分利用GIS、GPS技术，在基础地理信息图层上实时显示车辆的方位和运动，加以监督；同时通过与车辆的通讯联系实现调度功能。
在上述框架下，如何针对某些特定的灾害和恐怖事件，采取必要的措施和控制模式，是研究的重要内容之一。应急系统也是一种决策支持系统，而各种不同的紧急事件，其控制模式、处理程序（决策过程）都是不尽相同的，必须在应急系统中体现其特点和差异。下面将以两种典型的紧急事件来探讨该问题。
（三）预案实例
城市应急计算机系统实例：毒气扩散
1.处置流程
在人口密度大的区域释放毒害气体，是常见的恐怖手段，包括化工厂的毒气泄漏、地震次生毒气等，都属于性质接近的事件，需要统一防范。对于此类事件，系统处理流程如下：
（1）接警，记录事件发生地点、时间和报警人。
（2）调动专业处置预案，明确各部门责任，统一指挥。
（3）处警，将警报发送至相关单位。
（4）接受到报警信息后，在电子地图上精确定位事件发生的地点，明确毒气的种类和泄漏量的估计数据。并打开人口信息、交通道路、基本单位等相关图层。
（5）启用危机预警系统，调用模型库中的毒气扩散模型，预测毒气在一段时间内的扩散范围和浓度，并反映在电子地图的各个图层上。
（6）启动查询和分析处理系统，展开交通管制，求解人员疏散的最优路径和医疗、警力等应急资源的快速调送路线。
（7）根据系统分析预测结果，制作并发布动态预案，及时开展救援活动。
在泄漏未得到有效控制之前，要动态地了解毒气不同浓度的扩散范围，并预测未来时段的毒气扩散情况。在城市GIS中，毒气浓度分布的背景条件可以是所有的图层界面。模拟结果给出各种危害性区域的同时，利用GIS的叠置分析功能，分析各区域内的人员和基本单位的数量与分布，进而根据其道路和人员状况，确定救灾条件、避难疏散和应急抢险的路线。
2.高斯模式及其在GIS系统中的应用
毒气泄漏或扩散的仿真作为城市公共安全系统的一部分，受到硬件和软件条件的限制，要求数据量不能太大。本系统中采用较为简单的高斯模式，因为它被广泛使用，并具有诸多优点。
烟羽模式是在烟团模式的基础上得到的（略）。据此作者可以进行以地表面为主的二维数值分析与仿真，也可进行三维空间的模拟与仿真。现假设经度110.306490、纬度25.259209点为毒气扩散源，毒气种类为沙林，气象条件为风向33.0度，风速10米/秒，大气稳定度为极不稳定；在系统中录入上述信息，调用毒气扩散处理模块，求出50分钟后使人致死、使人受到严重损害、使人受到轻度损害的三种不同浓度的覆盖范围。
利用GIS的叠置分析功能，还可以得到不同覆盖区域内的人口信息和交通状况，以及相关的处置方案，如人员疏散最优路径图。毒气泄漏后，按粗色箭头所指方向疏散人员即为最优路径。
二、公共危机管理应急系统模型与方法
（一）数学模型的应用与意义
应急系统至少有如下三个特点：
第一，数据量大。应急不仅受灾害和紧急事件的复杂性、多样性的影响，还与灾害发生地的人口、社会经济状况、当地的警力、医疗等应急人员和物资量有密切关系。
第二，覆盖面广。应急涉及卫生、公安、交通、城管等各众多部门，覆盖气象、地质等领域；在应急中，需要做出关于人员疏散、交通管制、物资调度和通讯指挥等影响整个城市的决策和行动。
第三，属于多学科交叉研究。为了指导应急决策，所采用的方法多而复杂：需要评估灾害程度、预测灾害发展趋势和态势；需要采用信息论、决策论、动态规划等方法来统一指挥。
基于应急系统的特点，在理论研究的基础上必须应用数学模型，运用计算机技术来解决。应急计算机系统以应急为中心任务，采用数字化手段，方便、快捷、可视化地处理各种灾害和紧急事件。
（二）公共危机管理应急系统模型与方法实例——地区突发性传染病
1.处置模式
城市必须正视各种传染性疾病的威胁和困扰。2003年的SARS事件就是一个生动的例子。由于疾病的传播具有空间相关的特性，因此GIS以其独特的空间数据存储、可视化以及空间分析功能，在公共卫生领域获得了广泛应用。
同时，必须将GIS与模型技术、数据挖掘技术等结合起来，才能全面有效地处理公共卫生的系列问题。例如，将相关模型和方法，如疾病传播的统计和预测模型，集成到地理信息系统之中。必须构建一个具有应急指挥、疫情收集、疫情控制、疫情分析和发布等功能的应急系统，将获得的各种疫情相关数据如人口、病源、疫情、医疗结构和力量等数据，结合城市电子地图，以专题图的方式进行可视化展现；在此基础上，迅速收集疫情信息，追踪扩散情况，科学分析其变化趋势，并及时向公众发布信息。
城市公共安全应急系统设计框架正可以服务于上述工作内容和模式。疫情发生后，系统处置流程如下：
（1）实时信息收集统计。各级医疗卫生机构及时通过统一网络平台向控制中心报告突发性疫情信息，并通过控制中心向相关部门发布信息；通过与人口、交通、商业、医疗等图层的叠加，建立专题图，反映传染病的空间分布状况。
（2）发布专业预案，确定各部门职责；展开传染源追踪，调查确诊和疑似病人近期的活动场所、途径的地点及时间，标识在专题图上，为可能要采取的隔离措施做准备。
（3）定时通过网络向公众发布疫情信息。
（4）启动危机预警系统，调用模型库中传染性疾病预测模型，采用多种不同方法对疾病的发展态势做定量和定性研究。
（5）通过查询和分析处理系统查询当前疫情的发展情况，包括确诊病人数、疑似病人数等；查询本市医疗机构的基本数据，包括病床床位、医护人员数量等；利用运筹学模型，制定病员救治和人群隔离方案。
（6）根据系统运行结果制定动态预案，并发布到各相关部门。
为了更好地发掘出疫情的传播和发展规律和趋势，系统中采用多种模型对疾病控制进行定量预警和模拟仿真。例如采用时间序列、指数曲线预测模型、灰色模型等。应用多种方法来对突发性传染病进行分析，力图提供全面客观的参考。北京大学林国基等应用小世界网络模型对北京地区SARS的发展过程进行了预测，其中针对性地引入疫情信息透明度、病人隔离时间等参数，很有现实意义。为此，我们也将其纳入模型库，以此为例介绍本系统的应用。
2.小世界网络模型及其应用
（1）小世界网络模型
20世纪50年代，心理学家斯坦利·米尔格对人类社会的网络结构进行定量分析。试验结果认为，任意两个人都可平均通过6个熟人联系起来，这就是“小世界效应”。传统的流行病传播模型建立在把社会中人与人的关系看成规则网络的基础上，基于小世界效应的思想，则此模型已经不能如实反应传染病传播的实际情况。在1998年提出的小世界网络模型（W-S模型）在疾病传播研究上有广泛应用。其本质是具备一定随机性的一维规则点阵。构建方法是：在环状一维点阵中用“断键重连”的方法，按顺序浏览每条边，以较小的概率p（0.01左右）将边的另一端移到一个随机位置上。由于p很小，网络仍大致维持规则结构。但是由于随机边的存在，使得两点之间的平均距离随着p的增大下降很快。所以W-S模型具备规则网络的高集团化性和随机网络的“小世界效应”。
（2）模型的应用
把某个地区中的人视为网络节点，人与人之间密切接触联系则可以视为节点间的连接边。设该地区人口总数为N，p＝0.01，K作为每个点平均相连的边数。
当某地区发生某种传染性很强的急性传染病后，需要预测该地区的一段时间后的传染病发展的态势。包括：没有被传染的自由状态人数；被传染后暂时没有发病的潜伏状态人数；被传染后已经发病，而没有被隔离的传染状态人数；隔离状态人数，包括隔离治疗中的人数和隔离观察中的人数；治疗状态人数；当前或要预测的某个时刻被感染的总人数。
利用本系统，通过构造一个小世界网络，可以从当前状态，预测某段时间（单位：天）后的状态。在预测过程中，基本假设有以下变量：
网络容量N，即总人口数；
接触人数K：每位居民日均接触人数；
构造参数p：小世界网络的构造参数，例如取0.01左右；
传染率Pi：假设在不同的人是标准差为Di的高斯分布；
透明度G：进行自我隔离的人占总人口的比例，反映公共卫生信息机制的完善程度；
潜伏期Q，假设在不同的人中为标准差为Dq的高斯分布；
传染期T，服从标准差为Dt的高斯分布；
治疗期Cu，服从标准差为Dcu的高斯分布；
隔离期C：病人被隔离的天数，假设其服从标准差为Dc的高斯分布；
天数n。
在网络中引入病源，可以模拟出一定时期内总的患病人数Nt和当天仍患病的人数Ni。在该模型中，参数K反映人们之间联系的密切程度，T反映发现、隔离传染源的速度。政府部门应采取得力措施重点控制这两个参数。
现假设在一个人口为N＝30万的地区，传染率为Pi＝0.05，传染期T＝10天，潜伏期Q＝6天，治疗期为5天，隔离期为1天，前30天，每人平均日接触人数K＝23，透明度G＝0.1，则其发病人数迅速上升；而第31天调整参数为K＝1，透明度G＝1，则可看出发病人数呈急速下降趋势。据此，作者可以参考该模型，来预测城市未来时段内的疾病态势的变化，还可以通过研究某些参数的变化对疾病传染情况的影响程度，为决策提供参考意见。
第三节公共危机管理政策仿真应用
在充满风险与危机的现代社会，重大公共危机事件不仅仅表现在上一节所列举的毒气事件、地区性传染病这些突发性公共危机事件，还存在着诸多常态危机，比如人口的容量、人口的老龄化，对这些常态危机已成为国家、社会和学者关注与研究的重点之一。本节将会列举厦门市适度人口容量和中国农村社会养老保险制度发展的风险因素分析及政策仿真这两个不同的案例并进行简述。
一、人口安全管理政策仿真应用案例分析：厦门人口分布与社会经济发展
由于厦门的人口分布呈现出其独特性：岛外地域面积远远大于岛内，但人口比重却恰恰相反。用哲学的观点来看，普遍性蕴含于特殊性之中，因此，在讨论人口分布引发的人口安全问题时，作者拟将厦门作为案例进行分析，以期明晰人口分布安全与当地经济发展的必然关联。
（一）厦门人口分布概况
2003年5月经国务院批准，同意厦门市调整部分行政区划，行政区划调整后，厦门市辖思明、湖里、集美、海沧、同安和翔安6个区。