我校园艺园林学院韩冰老师在GIS与遥感领域SCI一区Top/中科协T1期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》(2024, Volume 133:104112)发表题为《Optimization of pre-hospital emergency facility layout in Nanjing: A spatiotemporal analysis using multi-Source big data》(DOI: 10.1016/j.jag.2024.104112)的学术论文。该论文第一作者为金陵科技学院园艺园林学院韩冰老师，金陵科技学院为第一署名单位。

研究以南京市为例，利用多源大数据，包括 2016 年 6 月至 2017 年 5 月的救护车 GPS 日志、高德地图交通拥堵指标以及南京市现有应急设施的调查数据。通过对现有数据进行预处理和分析，本研究深入研究了应急需求的时空分布以及交通拥堵对应急服务有效性的影响。因此，该模型包含约束条件，确保在指定的规划和实际交通条件下，可以在 8 分钟的路线时间内满足 95% 的模拟应急需求。使用遗传算法优化院前急救站的位置，在第 120 次迭代中实现最佳解决方案。验证确认了 134 个最佳地点;在排除 52 个现有地点后，确定了 82 个潜在地点。新的布局规划将南京的平均应急响应时间从 18.6 分钟缩短到 12 分钟。此外，在高峰和平均交通条件下，应急需求覆盖率分别从 15 分钟的 76.92% 和 83.18% 提高到 12 分钟的 95.61% 和 98.10%。这些结果表明，新布局显著提高了实际应用的有效性。本文提出的方法解决了以前被忽视的紧急事件和交通状况的随机性，为提高应急站规划和选址模型的效率和有效性提供了创新策略。

该研究工作得到江苏省高校哲社项目（2024SJYB0428）、金陵科技学院高层次人才科研启动基金（jit-6-202321）、国家自然科学基金面上项目（52278051）的资助。