基于数据分析的火灾调查方法研究

摘要：随着我国都市化发展步伐持续加快，城镇居民数量和聚集程度均呈上升趋势。与此同时，火灾的发生频次也呈现逐步增多态势。在消防工作中，火灾调查是其中非常重要的工作内容之一，高质量的火灾调查能够对火灾事件起因、发展过程进行深入分析，并提出预防措施和改进建议，从而为消防工作提供有力支持。随着近些年计算机信息技术、大数据技术的发展，火灾调查也逐渐应用数据分析方法，使得调查人员能够更加全面、科学了解火灾事故的发生原因和蔓延途径。基于此，本文首先分析了火灾调查的重要价值，接着对火灾调查中数据分析的重要性进行了探究，最后提出了基于数据分析的火灾调查具体方法。

关键词：数据分析；应用价值；火灾调查；方法

引言

当前都市化步伐加速，建筑物数量持续上升，与之相对应的火灾潜在危险也在逐步提高。据统计数据显示，火灾已成为城市灾害中的重要灾害之一[1]。近几年来，火灾发生率不断攀升，对民众生命和财产安全构成了极大威胁。结合目前现状来看，随着人口集中和城市建设区的扩大，人口密度大幅增加，而高层建筑增多使得火灾发生概率随之增加。特别是在商业区、居民区和工业区，人员聚集和各类设施共存，一旦发生火灾，后果将不堪设想[2]。由于城市建设规模庞大，火灾隐患不容忽视。例如，老旧建筑的电线老化、私拉乱接、消防设施缺失等问题严重，大大增加了火灾发生概率。同时，城市中诸如化工厂、油库、地下车库等涉及危险品的场所也成为潜在火灾源，一旦发生火灾，后果非常严重[3]。因此，结合相关数据做好火灾调查研究对于当前城市消防工作有着至关重要的意义。

一、火灾调查的重要价值

火灾调查工作是当前消防救援工作的组成部分之一，具有重要的价值，可以为火灾预防和安全管理提供有力支持。首先，火灾调查可以帮助确定火灾起因和灾害成因，对于火灾隐患的识别和消除起到至关重要的作用。通过详细的火灾现场勘察和证据收集，可以确定火灾起因是由于设备故障、人为原因还是其他因素引起[4]。根据调查结果，可以针对性改进和完善建筑设计、装饰装修、消防措施等，从而减少火灾发生。其次，火灾调查可以提供经验教训，为火灾防控工作提供宝贵指导。通过对火灾事故的深入调查和分析，可以总结出事故中存在的不足之处和问题，揭示出火灾防控工作中的薄弱环节和短板。这些经验教训可以为相关部门和从业人员制定火灾防控政策和规范提供参考，同时也可以帮助政府和企业改进管理方法和完善安全制度，提高火灾防范能力。此外，火灾调查还可以为火灾事故责任追究提供依据[5]。通过调查和分析，可以明确事故中的责任主体和责任范围，查明事故过程和责任链条，为事故责任追究提供科学、客观依据。火灾调查还可以为火灾应急预案提供参考和决策依据。通过调查分析，可以发现火灾应急预案中存在的不足和问题，为今后的预案编制工作提供改进和优化方向。同时，调查结果还可以为火灾应急演练和培训提供实践案例，提高从业人员的应急处理能力和火灾现场处置能力。

二、火灾调查中数据分析的重要性

在最近几年里，随着大数据科技的进步，优质的数据解析给各种不同领域的任务实施提供了巨大支持。在消防工作中，火灾调查中的数据分析可以帮助识别火灾高发地点和高发时段。通过对历年火灾数据的分析，可以确定火灾发生地理分布和时间分布规律，找出火灾高风险区域和高风险时段[6]。这为相关机构在制定防范措施以及加强隐患排查和管理上提供了科学参考，而且数据分析还可以发现火灾中的共性和特殊性。通过对多起火灾数据进行比对和分析，可以发现火灾中的共同特点和漏洞，揭示出火灾防控工作中的薄弱环节和短板。同时，数据分析还可以发现火灾中的特殊情况和异常现象，对于改进火灾防控策略和提高应急处理能力具有重要意义。此外，数据分析还可以为火灾预测和预警提供参考。通过对历史数据的趋势分析和模型建立，可以预测火灾的可能发生情况和趋势。这为相关部门提前做好防控准备和应急响应提供重要依据。

三、基于数据分析的火灾调查具体方法

（一）数据收集和整理

基于数据分析的火灾调查，数据收集和整理是非常关键的步骤。在数据收集阶段，需要收集与火灾相关的各种数据，包括火灾发生时间、地点、起因、损失情况等。这些数据可以作为基础数据，为后续的分析提供依据[7]。此外，大多数消防救援工作还会记录火灾的扑灭过程、使用的灭火器材和方法等信息，这些数据对于分析火灾起因和扑救效果也非常有价值。

（二）数据清洗和预处理

在处理和分析數据的过程中，数据清洗和预处理工作被视为一项关键性环节。从概念上来说，数据清洗主要是指对收集到的火灾数据进行筛选、去重、纠错和填补缺失值等操作，以消除数据中的错误和异常，保证数据的准确性和一致性。数据预处理是对清洗过的数据进行标准化、规范化和变换等步骤，以利于接下来的数据解析和模型建立。在实际应用上，对于数据清洗，我们需要对收集的火灾信息进行挑选和消除重复。通过对数据进行筛选，可以排除掉不符合调查目标或无效的数据，以保证分析的精准性和有效性。同时，需要对重复的数据进行去重处理，以避免重复计算和分析影响。通过比较数据的关键字段，如火灾发生时间、地点和起因等，可以识别和去除重复数据，确保数据的唯一性。数据纠错也是数据清洗的重要环节。在数据采集和整理过程中，可能会出现数据错误的情况，如数据录入错误、传输错误等。通过进行数据验证和修正，我们能纠正不准确信息，从而增强数据的精确性。例如，可以通过比对数据的逻辑关系和规则，识别和纠正不合理和矛盾的数据，保证数据的一致性和可靠性。此外，还需要对数据缺失进行处理。在数据收集和整理过程中，可能会出现数据缺失的情况，如某些字段或数值没有记录或记录不完整。对于缺失数据，可以采用填补缺失值的方法进行处理。常用的方法包括均值填充、中位数填充、插值方法等。采用恰当的补充方式，可以维护数据的完备性和统一性，降低在数据分析和建模过程中的偏见。在数据预处理阶段，主要对清洗后的数据进行标准化、规范化和转换操作，以便后续的数据分析和建模。标准化旨在将数据转化为同一形式，以消弭各种变量之间的度量差距。常见的标准化方式包括Z-Score以及Min-Max等。规范化则是将数据转换为特定范围的形式，以便于比较和分析。常用的规范化方法包括离差标准化和正则化等。

（三）数据分析方法选择

选择正确且适当的数据分析方式对火灾研究具有重要意义。在全面的研究和描述过程中，我们可以使用描述性统计分析手段进行操作。通过计算火灾发生频率、持续时间、地点分布等指标，可以了解火灾的基本情况和趋势。同时，还可以通过绘制柱状图、折线图、饼图等图表，直观展示火灾数据的分布和变化情况，这样可以对火灾调查提供全面的数据背景和参考。在对火灾数据中的关联关系分析中，可以采用关联规则分析方法展开。通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，可以发现火灾发生的相关因素和规律。例如，可以发现某些特定天气条件、建筑结构或火灾原因与火灾发生的关联性。这样可以为火灾预防和控制提供重要的参考依据，有针对性采取措施进行干预。此外，可以采用聚类分析方法对火灾数据进行群组划分和分类。通过对火灾数据中的特征进行聚类分析，可以将火灾案例划分为不同类别，每个类别具有相似的特点和规律。例如，可以将火灾按照地理位置、火灾原因或损失程度等特征进行分类。这样可以帮助了解火灾的空间分布和发生机理，指导火灾调查和灭火救援。对火灾数据进行时间相关性的分析和预测，通常可以采用时间序列分析方法进行。消防人员对火灾数据的时间序列进行建模和分析，可以发现火灾发生的周期性和趋势性规律，并进行未来火灾发生预测。这样可以提前制定火灾预防和控制策略，提高火灾防控和预测的准确性和及时性。

（四）数据挖掘和模型建立

数据挖掘技术在目前各行各业中的应用十分广泛，将其应用在火灾调查中也有着较好的效果。数据挖掘是通过从大量数据中发现隐藏的模式和关联，从而揭示火灾发生的可能原因和特征，而模型建立则是将挖掘得到的知识转化为可用于预测和解释的模型，以帮助调查人员深入分析火灾案件。工作人员在进行数据清洗和预处理之后，工作人员需要进行特征选择与提取，概括来说调查人员需要从大量的特征中选择最相关的特征，以提高模型的准确性和解释性。特征提取则是将原始数据转化为更具代表性的特征表达，例如通过计算各个特征的统计指标或者使用机器学习算法进行特征编码。接下来，模型建立部分包括模型选择、模型训练和模型评估等步骤。在模型选择中，消防人员需要根据火灾调查的具体需求，选择适合的模型类型，例如决策树、支持向量机或者神经网络等。然后，调查人员需要使用已清洗和整理的数据集进行模型训练，以学习数据中的模式和关联。在模型训练过程中，调查人员还需要进行模型参数调优，以提高模型的性能。最后，在模型评估中，调查人员需要使用独立的测试数据集来评估模型的准确性和泛化能力。

（五）结果验证和解释

结果验证和解释是基于数据分析的火灾调查中不可或缺的步骤。通过合理的验证方法和技术，消防人员可以确保分析结果的准确性和可靠性。首先，结果验证可以通过交叉验证和模型评估等方法进行。交叉验证是一种常用的验证方法，它将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集进行模型训练，再使用测试集进行模型评估。通过对多次交叉验证的结果进行综合分析，可以得到更准确的模型性能评估。此外，模型评估还可以采用其他指标，如准确率、发生率、F1值等，来评估模型的性能。其次，结果验证还可以通过与现有知识和经验进行对比来进行。消防人员可以与相关领域的专家进行讨论和交流，以验证分析结果的合理性和一致性。此外，消防人员还可以与其他类似案件的调查人员进行沟通，共享经验和知识，进一步验证分析结果。再次，解释是对分析结果进行解释和说明的重要环节。消防人员需要将分析结果与火灾案件的背景和情况相结合，提出合理的解释和推断。例如，如果分析结果显示火灾发生地点与某种特定条件或因素有关，消防人员可以通过解释这种关联关系来推断火灾起因。此外，解释还可以通过可视化技术和图表等方式来呈现分析结果，以便更直观理解和解释。最后，为了进一步提高结果验证和解释的可靠性，调查人员还可以采用多种方法和技术的综合应用。例如，调查人员可以利用不同的数据分析算法和模型进行比较，以确认分析结果的一致性和稳定性。此外，消防人员还可以使用敏感性分析等方法，评估不同因素对分析结果的影响程度，从而提供更全面和可信的结果验证和解释。通过合理的解释和说明，消防人员可以理解和利用分析结果，为火灾调查提供有力支持。这些方法和技术的应用可以提高火灾调查效果和质量，为预防和处理火灾案件提供科学依据[8]。

結语

随着大数据技术、信息技术的不断发展，基于数据分析的火灾调查方法已经成为了当前消防工作的重要工作内容，也为火灾预防、研判、预警等提供了有力支持。因此，在以后的发展中，需要不断推进数据技术与火灾调查工作的融合，从而有力推动消防救援工作高质量发展。

参考文献

[1]路庄.探讨电子数据在火灾调查中的作用[J].电子元器件与信息技术，2022，6（06）：69-72.

[2]王鑫，鲁志宝，王玉领，等.火灾调查大数据建设途径与思考[J].消防科学与技术，2022，41（04）：569-571.

[3]魏鑫.电子数据在火灾调查中的作用[J].今日消防，2020，5（06）：112-113.

[4]王晓怀.火灾调查中电子数据的作用分析[J].通讯世界，2020，27（05）：55-56.

[5]何昌金.浅析如何有效发挥电子数据在火灾调查中的作用[J].今日消防，2020，5（02）：63-64.

[6]王凡，闫晓辉，宁傲.基于数据分析的电气火灾调查[J].内江科技，2019，40（01）：87-88.

[7]尹大勇.电子数据在火灾调查中的作用探讨[J].消防技术与产品信息，2018，31（07）：42-45.

[8]张茜，阿伦·拉科维奇.基于统计数据的公共汽车火灾调查分析[J].消防技术与产品信息，2016（02）：81-83.

作者简介：吴镭（1985- ），男，汉族，陕西渭南人，本科，初级专业技术十一级，研究方向：火灾调查。