Table of Contents

Жизненоважната роля на преброяването на данни в планирането на спешните услуги

Спешна помощ съществува за защита на живота и собствеността по време на кризи, от природни бедствия и пандемии до промишлени аварии и терористични актове. Ефективността на тези услуги зависи от цялостна подготовка, която от своя страна зависи от подробното разбиране на общностите, на които служат. Данните от преброяването осигуряват фундаменталната демографска и географска интелигентност, която аварийните плановици използват за разпределяне на ресурси, проектиране на евакуационни маршрути, доставки и влакови служители. Без точни, навременни данни за населението, дори най-добре финансираната система за аварийно реагиране може да се провали при поставяне на теста.

Сред тях, на десетгодишното преброяване и свързаните с тях проучвания като проучването на Американската общност (ACS) предлагат най-обширната картина на населението. Тези данни влияят на всичко от местоположението на противопожарните станции до броя на линейките, необходими в дадена област, и от капацитета на обществените приюти до нивата на персонала на спешни медицински услуги (EMS). Тази статия изследва сложната връзка между данните за преброяването и планирането на аварийните услуги, като подробно описва как се събира, анализира и прилага демографската информация за изграждане на устойчиви общности.

Разбиране на преброяването на населението:

В САЩ, САЩ, Бюрото за преброяване на населението провежда преброяването на десетгодишните на всеки десет години и произвежда по-чести оценки на ACS на годишна база. Тези набори са публично достъпни и широко използвани от аварийните планери, изследователи и нематоди.

Ключови демографски променливи за аварийно планиране

Планиращите извънредни ситуации се фокусират върху няколко специфични променливи от данните от преброяването, които пряко засягат възможностите за реагиране:

  • Гъстота на напулацията и разпространението:[ Градските райони изискват различни стратегии за реагиране от рядко населените селски райони. Високата гъстота на населението увеличава риска от бързо предаване на болести, усложнява логистиката за евакуация и концентрира търсенето на спешни услуги.
  • Повече структура:[ Общности с висок дял на възрастни жители или малки деца изискват специализирана медицинска помощ, по-бавна скорост на евакуация и допълнителни услуги за поддръжка.
  • Социално-икономически статус: По-ниските доходи кварталите често имат по-малко лични превозни средства, по-малко достъп до здравеопазване и по-стари жилищни запаси, които са по-податливи на щети. Цензура данни за доходите, равнището на бедността, и наличието на превозни средства помощ плановици насочени ресурси за тези, които са най-необходими.
  • Наемен тип и наем: Мобилни домове, високо-жилищни сгради, и еднофамилни домове всеки от които представлява уникален риск по време на бедствия. Наемните имоти могат да имат по-бавни отговори за поддръжка, а многосемейните структури изискват специфични планове за потискане на пожарите и евакуация.
  • Статут на езикова дейност и увреждане:[ Изследванията на преброяването улавят информация за езиците, говорени у дома, както и разпространението на увреждания като слух, зрение или увреждане на мобилността. Тези данни дават възможност за създаване на достъпни системи за предупреждение, многоезични кампании за обществена информация и регистри за специални нужди.
  • Пътят на хората между дома и работата означава, че дневните популации в бизнес районите могат да бъдат много пъти по-големи от жилищните популации.

Как преброяването на данни директно оформя спешните услуги

Спешна помощ обхваща широк спектър от функции, и данните за преброяването докосва всеки един по различен начин. По-долу ние разглеждаме основните области на обслужване и тяхното доверие на демографска информация.

Услуги по пожар: Място на станцията и персонал

Пожарните отдели използват данни за преброяването, за да определят оптималните места за пожарни станции, броя на необходимия пожарен персонал и необходимите видове уреди. Стандартите, определени от Националната асоциация за противопожарна защита (НФПА), препоръчват да се намират противопожарни станции, така че компанията за първи път да пристигне в рамките на 4 минути след повикване в градските райони и 6 минути в селските райони. Планерите използват гъстотата на населението и данните за уличните мрежи, за да моделират времето за реагиране и да идентифицират пропуски в обхвата. Данните за температурата на сградите, тип на включване и възраст на структурите помагат да се предвиди пожарен риск. Например общностите с по-голямо разпространение на по-стари дървени структури изискват по-агресивни програми за предотвратяване на пожара и по-високи капацитети за пожарогасители.

Освен това, получени от преброяването социално-икономически данни помагат на пожарните отдели да пригодят усилията за обществено образование. Ниските доходи квартали често имат по-високи проценти на смъртни случаи, свързани с пожар поради липса на аларми за дим, опасни практики за отопление и пренаселени жилища.

Спешна медицинска помощ (ЕИС): разпределение на ресурсите

Планирането на спешни медицински случаи е силно зависим от преброяването на данни за прогнозиране на обема на разговорите, определяне на разполагане на линейката, и план за масови инциденти. Възрастта е един от най-силните предсказуеми медицински спешни случаи: възрастните хора използват EMS при проценти от два до три пъти по-високи от по-младите възрастни. Планерите използват възраст-стратифицирани данни за населението, за да се оцени броят на парамедиците и линейките, необходими за всеки човек. Американската асоциация за сърдечни заболявания .

Данните за хроничното разпространение на заболяванията не са пряко събрани, но социално-икономическите показатели и условията на жилища са силни проксита. Областите с висока степен на бедност и ниското образование са склонни да имат по-високи нива на диабет, сърдечни заболявания и астма, всички от които увеличават търсенето на ЕМС.

Правоохранителни мерки: превенция и реагиране на престъпността

Въпреки че не е строго спешна служба, правоприлагането е критичен елемент от спешните действия по време на граждански размирици, терористични нападения и мащабни евакуации. Данните от преброяването помагат на полицейските отдели да разпределят патрули въз основа на разпределението на населението, демографските промени и моделите на звука.

По време на извънредни ситуации, изискващи управление на тълпата или полицейски час за изпълнение, знаейки, че дневната популация на търговските райони е от съществено значение. Census пътуване-работа данни показват, че много от центъра на града са с ниски жилищни популации, но голям брой дневни пътуващи, което означава, че плановете за евакуация трябва да се дължи на временно увеличение на населението.

Подготовка и реагиране при бедствия

На ниво агенции за управление на извънредни ситуации данните от преброяването са гръбнакът на плановете за намаляване на риска, моделирането на евакуацията и изчисленията на капацитета на приюта. Едно от най-подробните приложения е в управление на наводненията. FEMA използва данни за броя на населението на блоково ниво, съчетано с карти за опасност от наводнения, за да оцени броя на хората, които ще трябва да се евакуират по време на 100-годишно събитие на наводнение. Тази информация насочва местоположението на аварийните убежища, разположението на висоководните превозни средства и предварителното разполагане на спасителни екипи за бързоходни води.

По време на пандемията COVID-19, Центровете за контрол и превенция на заболяванията (CDC) разчитаха на данни от преброяването, за да идентифицират общностите с най-висок риск за тежки резултати. Индексът на социална уязвимост (SVI), разработен от ЦКЗ чрез данни на АЦС, редици на преброяванията по фактори като бедност, липса на достъп до превозни средства и пренаселено жилище. Обществено здраве използва СВИ за приоритетизиране на разпространението на ваксини, местата за тестване и кампаниите за обществена осведоменост.

Примери и проучвания на случаи в реалния свят

Прилагането на данни от преброяването при планиране на извънредни ситуации не е теоретично.

Ураганът Катрина (2005)

Може би най-скандалният пример за провалено аварийно планиране се е появил, когато ураганът Катрина удари Ню Орлиънс. Анализите по-късно разкриха, че данните от преброяването показват точно, че значителна част от населението не е имало лични превозни средства, приблизително 27% от домакинствата в Ню Орлиънс нямат достъп до кола. Въпреки това плановете за евакуация предполагаха обща самоизселване. Резултатът беше хуманитарна катастрофа, при която хиляди хора бяха закъсали.

Калифорнийски диви пожари (2017....)

По време на пожарите в Северна Калифорния, като пожара в Тъбс и лагер, службите за спешна помощ се сблъскват с предизвикателства с гъсто населени райони с тесни пътища и ограничени пътища за излизане. Планерите използват данни за преброяването, за да идентифицират общности с високи размери на възрастните хора и домакинствата без превозни средства. В някои области, спазването на заповедта за евакуация е подобрено чрез насочване на многоезични сигнали, базирани на ACS данни на езици, говорени у дома.

COVID-19 Пандемична (...) (...)

Вентрикуларните кампании са разположени мобилни клиники в тези области. Междувременно болниците използват данни за преброяването, за да проектират бъдещи случаи товари и разпределя вентилатори и PPE. Държавите, които нямат фино зърнести данни за ACS за по-малките популации понякога се борят ефективно да се насочите към ресурсите.

Предизвикателство и ограничения на преброяването на данни

Въпреки многобройните си ползи, данните от преброяването не са перфектни.

Навременност и честота

В много общности характеристиките на населението могат да се променят значително в рамките на този период, особено в области, които изпитват бърз растеж или спад. ACS предоставя годишни оценки, но за малки географски райони (цензови трактати) 5-годишните оценки имат забавяне на времето до пет години. Ново развитие на жилища или затваряне на фабриката могат да променят демографската достатъчно, за да направят дори 5-годишна оценка ненадеждни.

Сведение за броя на популациите на труднодостъпни

Някои групи са известни като недостатъчно преброени в преброяването, включително бездомни лица, недокументирани имигранти, местни популации на резервации, и деца под пет. Тези групи често имат най-голяма нужда от спешни услуги. Например, недокументирани имигранти могат да избегнат взаимодействие с властите, което води до подценяване на населението в някои квартали. Планьорите трябва да използват алтернативни източници на данни като НПО, здравни центрове на общността и данни за местоположение на мобилни телефони, за да запълнят пропуски.

Поверителност и потисничество на данните

Бюрото по преброяването приема неприкосновеността на личния живот сериозно, особено след прилагане на диференциална поверителност през 2020 г. За защита на физическите лица, някои данни за много малки области (блокове или блок групи) могат да бъдат потиснати или смутени. Това може да направи трудно да се планира за конкретни квартали.

Преходни и дневни популации

Големи градове като Ню Йорк или Вашингтон, D.C., имат дневни популации, които са два до три пъти техните жилищни популации поради пътуването. Катастрофа, която се случва в 2 PM може да изисква евакуиране на много повече хора, отколкото резидент предполага. Планерите използват данни за пътуване до работа и мобилни модели на мобилност, за да се оцени дневните популации, но тези методи все още не са стандартизирани.

Бъдещи тенденции: интегриране на данни от преброяването с модерни технологии

Връзката между данните от преброяването и службите за спешна помощ се развива с появата на нови източници на данни и аналитични инструменти.

Данни за населението в реално време

Данните за местоположението на мобилните телефони от превозвачи и приложения като Google Maps или Apple Mobile могат да предоставят почти реални оценки за това къде са хората във всеки един момент. Тези динамични популационни данни могат да бъдат преброени с преброяване на населението, за да се създаде по-богата картина по време на извънредна ситуация. Например, по време на 2021 Surfside кондомиум колапс във Флорида, длъжностни лица използват данни за мобилни телефони, за да се оцени броят на хората в сградата по време на колапс, допълване на данни за преброяване на жителите.

Изкуствен интелект и предсказуем модел

Някои пожарни служби вече използват прогностични модели за предварително позициониране на екипажи в рискови зони по време на тежки метеорологични събития. Тези модели разчитат на данни за обучение, които включват променливи за преброяване, като например възраст на жилищата, гъстота на населението и доходи.

По-добри платформи за интеграция на данни

Усилията като Министерството на вътрешната сигурност на САЩ Интегрирана система за предупреждение и предупреждение (ИППВ) подобряват начина на използване на данните от преброяването за целите на спешните сигнали. Като свързват системите за предупреждение с географията на преброяването, властите могат да изпращат безжични сигнали само до клетъчни кули, обслужващи специфични преброявания. Това позволява географски точни предупреждения, без да тревожат целия регион.

Най-добри практики за аварийните планери

За да се увеличи стойността на данните от преброяването, организаторите на извънредни ситуации следва да приемат следните практики:

  • Използвайте няколко източника: Никога не разчитайте само на един набор от данни. Комбинирайте данните от преброяването на населението с оценки на ACS, архиви на местното правителство, данни от здравния отдел и проучвания на общността.
  • Обновяване редовно:[ Преизчислява демографските допускания поне веднъж годишно. Когато възникнат значителни промени (например мащабни промени в жилищните сгради, затваряне на инсталации), преизчисли нуждите от ресурси.
  • Партньори на общността: Работа с местни неправителствени организации, общности на вярата и културни организации могат да помогнат за идентифициране на населението, което е недостатъчно или е в специален риск.
  • План за собствен капитал:[ Използвайте индексите на уязвимост, базирани на преброяването, за да се гарантира, че службите за спешна помощ се разпространяват справедливо. CDC год. SVI е добра отправна точка; местните плановици могат да го персонализират с допълнителни данни.
  • Планове за изпитване със сценарии упражнения: Симулирайте различни извънредни ситуации, използвайки данни от преброяването, за да се оцени въздействието. Например, пуснете tabletop упражнение за химически разлив в квартал с висока плътност и да видим дали вашите ресурси са подходящи.
  • Постоянни отворени портали за данни: Много държавни агенции за управление на извънредни ситуации и самото бюро за преброяване предлагат данни, които могат да бъдат внасяни в картографирани инструменти като ArcGIS или QGIS.

Заключение

Данните от преброяването не са просто исторически запис; това е динамичен инструмент, който пряко подкрепя мисията на службите за спешна помощ за спасяване на животи и защита на имущество. От местоположението на пожарните станции и персонала на линейките до дизайна на маршрутите за евакуация и насочването на кампаниите за общественото здраве, демографската информация е втъкана във всеки аспект на аварийното планиране. Въпреки това, плановитеците трябва да бъдат бдителни относно ограниченията на данните от преброяването, особено по отношение на навременността, недостатъчното преброяване и защитата на неприкосновеността на личния живот. Чрез интегриране на традиционните данни за преброяване с нововъзникващи технологии като анализи за мобилност в реално време и прогностично моделиране, службите за спешни случаи могат да станат още по-отзивчиви, ефективни и справедливи.

Връзката между точни данни за населението и ефективния отговор на спешни случаи е ясна: общностите, които инвестират във висококачествена демографска интелигентност, са по-добре подготвени за неочакваното. Тъй като климатичните промени и населението растат по-градско и по-разнообразно, необходимостта от точни, ефективни данни само ще се увеличи.

За по-нататъшно четене се консултирайте с Бюрото за преброяване на населението Декениална програма за преброяване на населението, CDC . Индекс за социална уязвимост и . . . . ]Hazard Mitigment Planning page.