基于大数据的城市消防安全评估体系研究

梁凯　陈银雷　王陈　张思源　王景鑫

摘要：本文以温州市发展过程中存在的消防安全问题为契合点，应用大数据技术统计城市空间类型分布，构建城市容纳本体与外界风险相结合的分类指标评估体系，充分分析城市不同区域的火灾风险大小，旨在为智慧型城市的消防安全治理提供可靠的风险评估方法，对于提高城市安全治理能力，解决城市公共安全问题具有重要意义。

关键词：消防安全；大数据；火灾风险；城市安全治理

一、城市消防安全风险评估现状

随着城市化的发展，城市人口和建筑密度呈不断上升趋势，城市火灾的发生越发频繁，城市建设的快速推进催生出火灾高负荷的建筑业态和救援高难度的施救场所，如大量高层建筑、地下建筑、城市综合体、产业园、小微园等，造成的危害和损失也与日俱增。

消防安全作为城市综合防灾体系构建的关键，历来受到全社会的广泛关注[1]，消防安全反映在城市治理方面的核心在于强化火灾预防及安全风险管控两个维度，须提高对城市火灾风险的预测性研判和综合性评估。消防风险评估是对城市火灾预防治理以及应急救援能力的一种考察方法，主要通过应用安全系统工程原理和方法，对特定系统区域发生火灾事故的危险性进行定性或定量分析。消防安全评估是安全管理和决策科学化的基础，是依靠现代科学技术预防火灾事故的具体体现[2-5]。目前，在消防安全评估研究方面，多数学者采用如文献、案例、实地调研的方法开展目标区域的消防安全现状分析，根据分析结果提出针对性的定性意见；依据目标区域的火灾风险状况，建立分级指标体系，运用科学的评价方法构建评价模型，量化火灾风险值大小，采取相应的对策措施。传统的消防评估方法在一定程度上能够评价区域的消防安全水平，但是缺乏科学、合理化的指标体系，不能够充分反映出该地区的消防安全治理水平，已无法满足新时代的要求。地理信息系统即GIS技术是一种集地理信息与计算机数据分析结合的空间分析技术，在对各类空间属性和非空间属性数据的管理、操作、空间数据分析和显示方面具有很大的优势，可以较好优化评估流程，能够利用该技术直观评估，可以通过建模与计算，精确评估区域风险指数，对避免和减少城市火灾事故、提高城市本质安全化建设提供理论依据和指导[6-8]。

二、基于GIS技术的城市火灾风险评估指标体系的构建

（一）火灾风险指标构建

利用GIS技术对城市的空间数据进行处理。核密度分析可以显示出不同区域内火灾事件的集聚程度，通过可达性分析计算各区域消防设施的覆盖程度和便捷性[9-10]。应用的技术主要有城市POI大数据、高德路径规划、手机信令大数据等。采用高德、百度、腾讯等多个大数据平台数据构建城市POI大数据库，精确识别城市用地地类和城市特殊区域的空间分布。通过路线规划接口精确模拟城市道路车行实况，利用手机信令数据，通过手机用户在基站之间的信息交换来确定用户的空间位置，精确识别人口密度，挖掘人口时空特征。根据数据建立的分类指标体系如图1所示，将城市火灾风险分为物体本体风险和外界风险。其中物体本体风险分为基础风险指数和附加风险指数。基础风险指数由本体的用地性质确定；附加风险指数由居住用地人口密度、用地开发强度确定。外界风险指数由各类易燃易爆、化工危险源等级指标和周边建筑距离指标综合确定。

（二）火灾风险评估因子选择

火灾风险评估单位可分为消防安全重点单位和其他单位用地两大类。消防安全重点单位根据消防安全重点单位界定标准确定，并根据城市安全重点单位职能变化

进行调整。细化评估单位从区域建筑物本体和外源风险两个方面考虑，建筑本体风险主要与建筑所述功能相关，根据功能划分，可分为公共服务类、交通市政仓储类、危化设施三大类，其中公共服务类单位包括如商圈、礼堂、学校及馆藏单位等，交通市政仓储类包括如轻轨站点、机场、车站及用地大于20公顷的仓储等，危化设施包括油库、天然气液化气储配设施、化工、燃气工业及易燃易爆危险品仓库、加油站等高风险单位。相比消防安全重点单位，其他用地单位的综合面较为广泛，主要为一些特定面积大小的各类基础设施。根据以上评估单位的划分，构建相应的火灾风险评估因子指数，评估因子可分为本体因子与外源因子，评估因子指数权重配备参考如下表2、3所示。火灾风险评估本体因子的权重根据区域用地分类、用地类别、基础风险指数、开发强度、居住用地人口密度、高层建筑和特殊区域（历史文化建筑）等进行分类赋值。开发强度根据公共服务设施强度分区做调整，将开发强度三区作为风险指数基本值（1.0），开发强度一至五区由1.4-0.6的等差数列对应分为五个级别。高层建筑指标方面，将15-29层高层建筑取值1.8，30层以上建筑取值2.2。历史文物建筑根据面积进行赋值，面积范围在1000m2取值1.2，处于1000至5000m2取值1.4，当面积大于5000m2取值1.6。火灾风险评估外源因子的权重根据区域用地分类、用地类别、基础风险系数及外建筑与危险源距离及风险调整系数等进行赋值，其中所包含的危化设施、化工危险源和易燃易爆化学物品需要另外确定外建筑与危险源的距离及相关调整系数。用地分类包括化工危险源和易燃易爆化学物品、城市交通可达性、消防力量配比，针对危化品使用单位，其外建筑与危险源距离及风险调整系数通过直线距离进行确定，其基础的风險系数都在1以上，综合的火灾风险指数在4以上；对于城市交通可达性，根据不同时间的拥堵系数，计算城区极端车行情况，通过自然间断法划分层级区域，通过数学模型计算城市空间可达性最高区域，模拟人群聚集区；针对消防力量配比方面，通过量化消防站救援力量、消防站车行覆盖面积及微型消防站等其他消防设施确定外源风险因子。

火灾风险指数按照本体风险和外源风险两种因素叠加后，按0-10数量单位区间确定。通过评估单元测算，各本体风险指数做了相应调整。风险评估单元值处于分

级临界值时靠用上一级。人口密度指标风险指数依据现状人口密度数据和《城市用地分类与规划建设用地标准》控制要求，采用现状人口密度指标计算。高层建筑风险指数采用现状数据。消防安全重点单位作为火灾风险评估的主要本体因子，其它普通单位作为一般本体因子。另外，将易燃易爆、化工危险源等作为外源因子，以此综合确定评估因子。综合而言，根据城市火灾防控实际情况，可根据量化范围将城市区域火灾风险等级分为五个等级，具体分级如下表4所示，风险等级分别为极高风险区、高风险区、中风险区、一般风险区和低风险区，其中风险等级具体的特征描述通过发生的火灾事故的可能性及类型、火灾伤亡或直接经济损失进行衡量。

结语

大数据技术在社会安全治理中有着无限的潜能和广阔的应用前景，成为各个行业的研究热点。以大数据技术为基础，建立数据库与实地数据结合，利用现代可视化技术进行火灾隐患评估和预测，重点关注火灾高风险场所，包括易燃易爆危险品场所、人员密集场所、高层建筑及城市商业综合体、地下空间、出租房、九小场所及老旧居民小区等火灾易发区域。将区域风险评估分为本体与外源两部分因子，根据该区域用地分类类别、人口密度和城市開发强度，对不同类型的建筑场所划分基础风险系数、火灾风险指数，结合危险源与外建筑的风险调整距离，综合确定评估指标因子，通过评估因子的赋值，量化城市区域的风险等级，将城市区域火灾风险等级分为极高风险区、高风险区、中风险区、一般风险区和低风险区五个级别。以此作为依据，综合分析特定城市区域的消防安全形势，构建该地区消防安全区域风险模型，研究制定针对性的解决对策，对提高智慧型城市的消防安全治理能力，解决城市公共安全具有重要意义。

参考文献

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作者简介：梁凯（1995- ），男，汉族，陕西蒲城人，硕士研究生，助教，研究方向：建筑防火。

基金项目：温州市科技局基础性软科学研究科研项目“基于大数据的城市消防安全评估模型构建及应用研究-以温州市经开区为例”（项目编号：R20220047），本文为该项目的阶段性成果。