大数据背景下提升灭火救援指挥及辅助决策能力的方法

王玉坤

摘要：在消防工作中，灭火救援是重中之重。在大数据背景下，灭火救援工作也面临着新挑战，如何在这样的环境下将灭火救援工作的指挥和辅助决策能力进一步提升，是消防工作的重点。鉴于此，文章对大数据背景下提升灭火救援指挥及辅助决策能力的措施进行分析，以期给相关工作者提供参考。

关键词：大数据;灭火救援指挥;辅助决策能力;提升策略

近年，国内火灾情况越来越多，使得灭火救援工作难度进一步增大，因此，减少火灾隐患，降低火灾风险是消防工作需解决的问题。若未能及时将火灾隐患消除，导致火灾发生，不仅威胁到财产安全，还会危及人们的生命，后果非常严重。因此，提高灭火救援工作的指挥和辅助决策能力，开展有效的灭火救援工作势在必行。要将灭火救援工作的效率进一步提升，顺应时代发展潮流非常关键，随着大数据时代的到来，消防工作需充分利用好大数据，将工作和决策能力进一步提升，达到解决问题的目的。

1  大数据背景下灭火救援指挥及辅助决策能力提升的必要性

随着信息时代的到来，大数据已经被广泛运用在各行各业当中，并获得一定的成果。但是，在消防行业当中，大数据的运用效果并不明显，导致火灾救援工作还存在一定的滞后性，救援不及时、指挥调度不合理、决策不科学等问题依然存在，要避免这一系列问题的出现，将大数据技术充分利用起来非常必要。大数据技术能够将消防工作中需要的数据进行有效整合，然后分析，给救援工作提供有利的證据。大数据的利用，能够让火灾救援指挥调度更具有针对性，提高出警的效率，能够让决策者的决策更科学，提高救援的效率，减少火灾带来的损失，总之，提升灭火救援指挥及辅助决策能力，大数据技术的利用极其必要[1]。

2  大数据背景下提升灭火救援指挥及辅助决策能力的策略

2.1  创建智能的分析管理体系

要将大数据技术运用在消防工作当中，创建有效的分析管理体系非常重要，首先，相关单位必须按照相应的预案制作及力量调度的等级，进行警情受理时将接警消息自动输进去，通过大数据分析，进行智能、自动调度指挥。其次，作战人员规划方面，需进一步强化人员模块设置，把所有参与作战的工作者根据身份配置进行定位，调度到适合的岗位。另外，加强首站调集也非常关键，这一系统需将部队的车辆器材数据充分利用起来，根据类型及等级创建出合适的灾情处理系统，通过演练拉动确认修订，最后构成模块式力量[2]。

2.2  进一步提升研判警情的水平

根据近几年所经历的火灾及救援数据来看，要将研判警情的水平进一步提升，就要先将灾情信息的敏感度、警情准备速度及预案准备度的效率进一步提升。对此，消防单位应当将大数据信息充分利用好，在信息共享的平台上进行动态实时监管，对所涉及的信息进行全面整合并分析，确保收到灾害事故信息后能够及时的关联并响应，将离现场最近的消防资源充分及时地调动起来，并能够制定出最合适的救援线路，达到智能分析并处理。总之，提升研判警情的水平，就要将大数据技术充分利用起来，实现有效分析，智能处理[3]。

2.3  充分利用好监控数据

随着信息技术的进一步发展，城市发展中智能交通得以进一步完善，城市中监控技术的完善，对消防工作也有很大的帮助。相关工作者可根据网络监控的相关数据，判断火灾发生的位置及情况，并设计出一条科学的路线。由于城市发展所产生的数据非常庞大，而且具有不确定性因素，因此，消防工作中必须将城市监控利用好，对相关数据进行深入采集后分析，及时判断实情，将灭火救灾效率进一步提升。

2.4  创建大数据共享平台，加大信息采集量

消防单位应当基于自身各种业务创建相应的系统软件，建立大数据共享平台，将信息数据录入量进一步增加。另外，为保证录入信息质量高，消防单位需对信息数据录入者进行专业培训，同时在选拔人才时统一选拔标准，保证录入者具有较高水平，才能保证录入信息高质。另外，还要多收集有关城市应急联动平台的相关数据，将所收集到的信息进行优化处理，确保录入信息具有及时性和有效性，可为城市应急救援指挥工作提供有效的帮助。城市发展规模在不断壮大，使得灭火救援工作的难度也进一步加大，面对灾难，消防员如何立即定位并达到现场实施救援成为目前需要解决的难题。面对这一问题，将信息数据的采集量进一步扩大，让消防工作者对城市发展相关数据有更多了解，可以将救援工作的效率进一步提升。此外，利用数据共享平台，可将灾难周边的相关信息进一步展现，有利于救援工作决策的科学性，进而开展有效的救援[4]。

2.5  加强数据分析与利用，保证指挥调度精确

（1）灭火救灾工作中，要确保相关工作顺利实施，保证救援工作有效，就要加强大数据的分析，并利用好大数据，进一步完善指挥调度及警情研判等工作结构，将数据优势转变成决策的优势，确保调度指挥有把握、有效率。在进行火灾救援的过程中，需处理很多相关因素，例如：了解火灾的起源、时间和地点，火灾所造成的损失（人员及财产）等，加强这些问题的分析，才能更好得出救援需要出动的人力、车辆、救援战术及需要的灭火时间等，若不能对这些数据进行有效分析，就会使救援变得更加困难，甚至无法开展救援工作，也失去了数据分析的意义。加强数据分析，会获得与区域相关的社会、地理及消防信息，再根据已有数据创建相应的数据模型，便能对火灾救援形式一目了然，给决策者提供更多有效信息，进而提升决策的科学性，将消防工作效率进一步提升，也给城市发展及人民生活提供有效保障。

（2）细化数据分析。所谓细化数据分析，就是要将灭火救援工作中涉及的数据都分析出来，比如：城市建筑的分布和人员流动等。其中建筑数据是指导火灾救援的关键点。以往，进行城市火灾救援时常常依靠消防员的自身判断，对人员较多、高层建筑、工厂等场所未能有科学的评判，导致火灾救援进行困难，再加上缺乏科学的数据支撑，救援设施到现场后不能科学布置，导致火灾救援工作效率极低。因此，大数据技术对城市建筑消防工作的开展有很好的支撑作用，通过分析建筑相关数据，消防指战员可对城市的分布有更深的了解，在进行消防决策时更具有科学性和针对性。此外，了解城市建筑分布，还能很好预防城市火灾发生，降低火灾发生率。其次，对城市人员流动数据进行分析，可通过数据了解各个时段的火灾防控要点。了解人员流动数据，包含了电力、水量及供气情况，通过对这些能量的使用情况分析，了解人员分布及流动，对数据进行细化分析，可得出某时间段某一片区人员集中情况，例如：商场某个时间段的流动人口最多，社区中某个时间段的人员集中率最高，了解这些数据，有利于消防员制定消防工作，针对性实施救援，细化这些数据，对火灾救援顺利开展、快速实施有积极的意义。另外，要保证指挥调度具有更强的针对性，可借助大数据技术，将微信及微博等利用起来，上传已有成果，对远程指挥进行主动有效的研究，将回传警情的功能开发利用起来，给扁平化指挥提供可视、动态的图像资源，确保能够因地制宜实现指挥调度[5]。

3  结语

要实现灭火救援指挥与辅助决策能力的提升，就要顺应时代发展的潮流，将大数据技术充分利用起来。大数据技术主要是对各个领域中涉及的数据有效整合后进行分析，给相关工作决策提供一定的辅助，该技术到目前为止是社会发展的关键成果，在各大行业及领域中均有运用。在消防工作中，将大数据技术利用起来，对提升救火效率有很好的促进作用。要实现大数据技术的充分利用，消防单位要增加相关数据的采集量，实现各部门之间的协调，把各种数据充分整合，细化分析数据后再进行利用，将指挥调度和辅助决策的能力进一步提升。

参考文献：

[1]相樹权.浅谈灭火救援指挥智能化体系建设[J].山东工业技术，2018（05）：124.

[2]刘贺.试论灭火救援初战指挥员决策要素与运用[J].今日消防，2020，5（02）：28-29.

[3]肖调伟.基于大数据+GIS技术的灭火救援“一张图”构想[J].中国公共安全（学术版），2018（02）：65-67.

[4]陈新全，彭胜利.关于数字化高空建筑系统灭火救援系统的几点思考[J].城市建筑，2017（05）：161.

[5]郭慧文.浅谈提升消防指挥中心作战效能的策略[J].数字化用户，2017（18）：121.

The era of big data： methods on promoting the ability

of direction and aided-decision in firefighting and rescue

Wang Yukun

Dongcheng District Detachment of Beijing Fire Rescue Corps

Abstract： Firefighting and rescue are important part in fire protection. Under the background of big data era， new challenges emerged in fire accident disposal——how to make further progress in pushing forward rescue direction and aided-decision in a fire. It is a major issue. Therefore， the paper analyzes relevant solutions on coping with these issues under the big data era， so as to provide references for professional personnel.

Keywords：big data; fire fighting and rescue direction; aided decision capability; improving strategies