張 恒，呂宗輝，李 昂，周 梅

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018)

0 引言

火災(zāi)是當(dāng)今世界上嚴(yán)重威脅人類生存和發(fā)展的常發(fā)性災(zāi)害之一。我國(guó)火災(zāi)總量很大，火災(zāi)四項(xiàng)指標(biāo)(發(fā)生起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失)居高不下，特別是重特大火災(zāi)時(shí)有發(fā)生，給人民的生命和財(cái)產(chǎn)造成了嚴(yán)重?fù)p失[1]。根據(jù)《中國(guó)消防年鑒》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2008—2016年共發(fā)生重特大火災(zāi)39起，致使601人死亡，452人受傷，造成直接經(jīng)濟(jì)損失115 207.249萬元。死亡人數(shù)很高的極端特別重大火災(zāi)事件，還會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響，處置稍有不慎，極有可能引發(fā)群體性事件[2]。

關(guān)于火災(zāi)數(shù)據(jù)的整理及研究，很多學(xué)者統(tǒng)計(jì)并分析了我國(guó)火災(zāi)的發(fā)生規(guī)律、特征及原因，研究了我國(guó)火災(zāi)總體形勢(shì)和特點(diǎn)。如陳子錦等[3]采用聚類分析方法對(duì)我國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，對(duì)各地區(qū)的火災(zāi)損失進(jìn)行了評(píng)價(jià)。陳云國(guó)等[4]對(duì)1993—2003年全國(guó)特大火災(zāi)規(guī)律、特征及原因進(jìn)行分析。李海江[5]對(duì)2000—2008年全國(guó)重特大火災(zāi)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為正確認(rèn)識(shí)和預(yù)測(cè)我國(guó)火災(zāi)形勢(shì)，做好特大火災(zāi)的預(yù)防工作提供了參考。馬銳[6]對(duì)我國(guó)群死群傷火災(zāi)形勢(shì)進(jìn)行了分析，陸松[7]在對(duì)群死群傷火災(zāi)分析中開創(chuàng)性地聯(lián)系到了時(shí)間維度，得到了火災(zāi)在時(shí)間上的分布規(guī)律。黃東方等[8]針對(duì)某一年或兩年我國(guó)發(fā)生的火災(zāi)進(jìn)行因子分析，研究火災(zāi)的發(fā)展趨勢(shì)，沈陽等[9]第一次利用因子分析的方法對(duì)全國(guó)火災(zāi)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并得出了2009—2010年火災(zāi)發(fā)展的趨勢(shì)變化。這些成果分析了我國(guó)消防工作取得的進(jìn)展和存在的問題，為我們提供了很好的前期資料和參考。但是，對(duì)于使用因子分析法對(duì)多年的火災(zāi)數(shù)據(jù)匯總分析還未有較系統(tǒng)的研究，尤其針對(duì)重特大火災(zāi)的分析。鑒于此，本文對(duì)2008—2016年以來我國(guó)發(fā)生的火災(zāi)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，研究重特大火災(zāi)成因及規(guī)律[10-11]。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

使用2009—2017年《中國(guó)消防年鑒》的火災(zāi)數(shù)據(jù)，不包括森林、草原和軍隊(duì)、礦井地下部分及港澳臺(tái)地區(qū)火災(zāi)[12]。將2008—2016年全國(guó)發(fā)生重特大火災(zāi)的地區(qū)、死傷人數(shù)、直接財(cái)產(chǎn)損失、場(chǎng)所及發(fā)生原因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并分類進(jìn)行整理得出單獨(dú)自變量所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。使用SPSS軟件將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并進(jìn)行因子分析，分析重特大火災(zāi)成因及規(guī)律。

1.2 研究方法

因子分析就是用少數(shù)幾個(gè)因子來描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個(gè)因子來反映原資料的大部分信息的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，考慮多項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，利用降維中的因子分析法將其轉(zhuǎn)換為一組綜合指標(biāo)。并通過因子分析得出解釋的總方差，成分得分系數(shù)矩陣，將兩者結(jié)合起來得出一系列的特征值及貢獻(xiàn)率，得出各個(gè)分析對(duì)象的火災(zāi)綜合指數(shù)[9]。分析原理如下：

假定有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本共有p個(gè)變量，構(gòu)成一個(gè)n×p階的數(shù)據(jù)矩陣。

設(shè)樣本數(shù)據(jù)矩陣：

使用因子分析中的降維，并選定主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到解釋的總方差矩陣及成分得分系數(shù)矩陣，并將兩個(gè)矩陣轉(zhuǎn)換為成分因子計(jì)算矩陣，如表1所示。

表1 成分因子計(jì)算矩陣

先計(jì)算各變量所對(duì)應(yīng)的因子得分：

f1=a11x1+a21x2+…+ap1xp

(2)

f2=a12x1+a22x2+…+ap2xp

(3)

…

fm=a1mx1+a2mx2+…+apmxm

(4)

再使用因子得分計(jì)算綜合指標(biāo)得分：

F=β1f1+β2f2+…+βmfm

(5)

式中，x為分析中所選取的自變量，aij為成分得分，β為因子分析中成分所對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率。F是依據(jù)單個(gè)變量的不同數(shù)據(jù)得到的綜合指數(shù)，F(xiàn)值過高表明這項(xiàng)變量對(duì)整體數(shù)據(jù)的分析影響較大。綜合數(shù)據(jù)將會(huì)明顯展現(xiàn)整體數(shù)據(jù)的差異以及單個(gè)變量對(duì)其的影響[13]。

2 結(jié)果分析

2.1 以火災(zāi)發(fā)生地區(qū)為分析對(duì)象

以省級(jí)行政區(qū)域作為分析對(duì)象，利用因子分析對(duì)2008—2016年我國(guó)發(fā)生重特大火災(zāi)的16個(gè)地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，選取表1中的4組變量組成一個(gè)初始的數(shù)據(jù)矩陣X，作為分析數(shù)據(jù)。所選擇的自變量有：火災(zāi)起數(shù)X1，死亡人數(shù)X2，受傷人數(shù)X3，直接財(cái)產(chǎn)損失X4，如表2所示。

由表2可以大致看出在16個(gè)地區(qū)中，4組變量的數(shù)值分布兩極化，如北京、廣東、吉林等地4組數(shù)據(jù)都很大，而重慶、上海和云南等地部分?jǐn)?shù)據(jù)為0。將表2數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得出成分因子的計(jì)算矩陣(見表3)和成分因子的碎石圖(見圖1)。

表2 2008—2016年重特大火災(zāi)因子分析統(tǒng)計(jì)

表3 成分因子計(jì)算矩陣

圖1 火災(zāi)發(fā)生地區(qū)的成分因子碎石圖

在表3所示矩陣中使用各變量的得分系數(shù)和特征值運(yùn)用因子得分公式得到因子得分，并求出火災(zāi)綜合指數(shù)F(見圖2)。根據(jù)火災(zāi)綜合指數(shù)的大小，全國(guó)發(fā)生重特大火災(zāi)的16個(gè)地區(qū)可大致分為三類：(1)綜合指數(shù)大于3 000的3個(gè)地區(qū)，包括新疆、吉林和北京，其中新疆的綜合指數(shù)遠(yuǎn)超其他地區(qū)。(2)綜合指數(shù)處于1 000～3 000的5個(gè)地區(qū)，包括重慶、遼寧、云南、上海和黑龍江。(3)綜合指數(shù)低于1 000的其他8個(gè)地區(qū)，這些省份的火災(zāi)綜合指數(shù)處于較低區(qū)間，對(duì)總體影響不是很大。

圖2 火災(zāi)發(fā)生地區(qū)的綜合指數(shù)得分圖

2.2 以火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所為分析對(duì)象

以火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所作為分析對(duì)象，使用同樣的方法，將4組變量組成一個(gè)初始的數(shù)據(jù)矩陣。由表4可以大致看出在火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所中，4組變量的數(shù)值分布兩極化，如公共娛樂場(chǎng)所、廠房等場(chǎng)所4組數(shù)據(jù)都很高，而辦公場(chǎng)所、養(yǎng)老院等場(chǎng)所數(shù)據(jù)較低。

表4 2008—2016年重特大火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所的因子分析數(shù)據(jù)

將數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析并整理出火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所的成分因子計(jì)算矩陣，求出火災(zāi)綜合指數(shù)F(見圖3)。由圖3可以看出，根據(jù)火災(zāi)綜合指數(shù)的大小，可將發(fā)生重特大火災(zāi)的14類場(chǎng)所大致分為兩類：(1)綜合指數(shù)大于500的4類場(chǎng)所，即商場(chǎng)、廠房、物資倉儲(chǔ)場(chǎng)所和建筑工地，尤其是商場(chǎng)的火災(zāi)綜合指數(shù)達(dá)到了2 206。(2)綜合指數(shù)小于500的其他10類場(chǎng)所，這些場(chǎng)所的綜合指數(shù)低，對(duì)整體影響并不是很大。

圖3 火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所的綜合指數(shù)得分圖

2.3 以火災(zāi)原因?yàn)榉治鰧?duì)象

以火災(zāi)原因作為分析對(duì)象，使用同樣的方法，將4組變量組成一個(gè)初始的數(shù)據(jù)矩陣。由表5可以大致看出在10種火災(zāi)原因中，4組變量的數(shù)值分布兩極化，如電氣線路故障等原因數(shù)據(jù)都很大，而焊割原因部分?jǐn)?shù)據(jù)為0。將數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析并整理出火災(zāi)原因的成分因子計(jì)算矩陣，求出火災(zāi)綜合指數(shù)F(見圖4)。如圖4所示，根據(jù)火災(zāi)綜合指數(shù)的大小，可將發(fā)生重特大火災(zāi)的10種原因大致分為兩類：(1)綜合指數(shù)大于5 000的3種原因，即其他原因、電氣線路故障和燃放煙花爆竹。(2)綜合指數(shù)小于5 000的7種原因。

表5 2008—2016年重特大火災(zāi)發(fā)生原因的因子分析數(shù)據(jù)

圖4 火災(zāi)原因的綜合指數(shù)得分圖

3 結(jié)論與討論

火災(zāi)的發(fā)生與發(fā)展具有確定性和隨機(jī)性的雙重特性，因此不能單純以發(fā)生火災(zāi)起數(shù)和造成財(cái)產(chǎn)損失作為對(duì)宏觀消防工作的唯一評(píng)價(jià)依據(jù)[14]。通過分析得到以下結(jié)論：(1)以火災(zāi)發(fā)生地區(qū)為分析對(duì)象。新疆的綜合指數(shù)遠(yuǎn)超其他地區(qū)，不難看出，當(dāng)前我國(guó)火災(zāi)形勢(shì)最嚴(yán)峻的是西部經(jīng)濟(jì)稍落后的地區(qū)，在2008—2016年間發(fā)生了兩起重特大火災(zāi)造成經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)3億元。而諸如北京、廣東、吉林和遼寧等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份，也易造成重特大火災(zāi)及過多的財(cái)產(chǎn)損失。因此，火災(zāi)發(fā)生與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人員密度等有著密不可分的關(guān)系。(2)以火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所作分析對(duì)象。商場(chǎng)作為火災(zāi)發(fā)生最嚴(yán)重的場(chǎng)所，人員密集，火災(zāi)隱患多，人員消防安全意識(shí)薄弱，消防工作的投入無法做到全面覆蓋，造成了重特大火災(zāi)的多發(fā)。而建筑工地等場(chǎng)所，由于在場(chǎng)所建設(shè)過程中經(jīng)常進(jìn)行電氣作業(yè)等原因，造成火災(zāi)多發(fā)。因此，火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所與場(chǎng)所使用功能、生產(chǎn)活動(dòng)危險(xiǎn)性、人員密度等有著密不可分的關(guān)系。(3)以火災(zāi)原因?yàn)榉治鰧?duì)象。結(jié)合火災(zāi)發(fā)生場(chǎng)所來看，在商場(chǎng)、廠房、建筑工地等場(chǎng)所電氣線路故障是引發(fā)火災(zāi)的重要因素，在2008—2016年間因電氣線路故障發(fā)生的重特大火災(zāi)事故高達(dá)14起。火災(zāi)原因與人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活、群眾消防意識(shí)、消防工作的投入有密不可分的關(guān)系。