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      消防救援歷史數(shù)據(jù)趨勢與原因分析

      2022-05-20 08:12:12陳佳祺
      消防界 2022年8期
      關(guān)鍵詞:消防救援相關(guān)性分析數(shù)據(jù)分析

      陳佳祺

      摘要:隨著消防救援工作的不斷展開,消防部門積累了大量的消防救援歷史數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行整理、分析和處理可以得到隱藏的信息,為消防部門決策提供幫助,推動消防救援工作的開展,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用。文章以2018—2021年上海市寶山消防支隊的消防救援歷史數(shù)據(jù)作為分析對象,選取科學的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析方法,對數(shù)據(jù)進行分析,揭示未來寶山區(qū)消防救援的發(fā)展特征和演化趨勢,為寶山消防支隊提供未來防控和救援的重點。

      關(guān)鍵詞:消防救援;數(shù)據(jù)分析;相關(guān)性分析

      隨著信息的不斷發(fā)展,大量的數(shù)據(jù)被收集,這些數(shù)據(jù)中蘊含著豐富的信息,如何有效地對這些數(shù)據(jù)進行梳理、總結(jié)和分析成為研究的重點[1-4]。以消防領(lǐng)域為例,大量的歷史警情信息被收集在各消防系統(tǒng),這些警情信息中包含災情類型、案件發(fā)生的時間、發(fā)生的區(qū)域和處置對象等各類信息[5-6]。目前消防人員對這些信息以人工分析為主,存在效率低下、誤差大的弊端。隨著警情的發(fā)展,數(shù)據(jù)量越來越多,人工的方法無法從大量的數(shù)據(jù)中找到各類災情的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及影響因素,因此利用人工的方法則不再適用[7-8]。

      基于此,文章利用計算機分析消防救援歷史數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計學的方法對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,分析其趨勢,預測未來發(fā)展。并根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果結(jié)合消防經(jīng)驗給出相關(guān)原因,同時利用相關(guān)性分析方法研究火災、搶險救援和社會救助三種災情發(fā)生的強相關(guān)性因素,并根據(jù)關(guān)鍵因素在未來加強相關(guān)設(shè)施和設(shè)備的投入、有針對性地進行消防訓練以及加強相關(guān)的消防宣傳,為防災減災提供豐富的研判信息。

      一、數(shù)據(jù)總體分析

      文章將上海寶山區(qū)2018年1月到2021年9月的消防數(shù)據(jù)進行處理得到18149條消防數(shù)據(jù),其中包含火警出動、搶險救援和社會救助三種類型。具體的消防救援歷史數(shù)據(jù)如表1所示。該表顯示近四年上海寶山區(qū)消防支隊參與的消防任務(wù)量最多的是搶險救援,其次是火警出動,這給寶山區(qū)消防支隊加強在搶險救援和火警出動方面的投入提供數(shù)據(jù)支撐。

      表1? 消防救援歷史數(shù)據(jù)

      時間 火警出動 搶險救援 社會救助 總體

      2018.01—2018.12 1590 2050 1246 4886

      2019.01—2019.12 1651 2068 1311 5030

      2020.01—2020.12 1422 1856 1117 4395

      2021.01—2021.09 1207 1984 647 3838

      2018.01—2021.09 5870 7958 4321 18149

      圖1顯示各年度火警出動、搶險救援和社會救助隨時間變化的趨勢。從圖中發(fā)現(xiàn)火災隨時間變化產(chǎn)生的波動較大,這與全年的氣溫變化有一定關(guān)系,例如夏季溫度高,易發(fā)生火災,這就需要在夏季加強防火措施。搶險救援全年總的來說相對平穩(wěn),社會救助顯示七月份屬于高發(fā)期,要在此時加強設(shè)備維護和人員訓練,做好及時應(yīng)對準備。

      圖2顯示各年度火警出動、搶險救援和社會救助與處置對象的關(guān)系。從表中發(fā)現(xiàn)處置對象以一般居民和一般單位為主,這與城市生活的環(huán)境有密切關(guān)系,通常發(fā)生災情的對象是普通民眾的住宅或者是以單位為對象的各綜合體,這就需要著重關(guān)注重點小區(qū)和特別單位,例如老舊小區(qū)和易產(chǎn)生事故的工廠單位。

      圖3顯示各年度火警出動、搶險救援和社會救助與區(qū)域的關(guān)系。通過分析發(fā)現(xiàn)各災情的主要發(fā)生區(qū)域在外環(huán)以外,首先我們分析這與外環(huán)的消防設(shè)施和基礎(chǔ)設(shè)備落后有很大關(guān)系,其次外環(huán)工業(yè)和產(chǎn)業(yè)園區(qū)眾多易產(chǎn)生消防事故。盡管內(nèi)環(huán)和中環(huán)屬于人員密集區(qū),但各單位和各政府部門強有力的監(jiān)管能夠降低不必要災情發(fā)生的概率,同時各單位管理人員的素質(zhì)和能力足以應(yīng)對小范圍的災情。

      二、相關(guān)性分析

      分析警情發(fā)生的因素并進行相應(yīng)的干預是降低警情的重要手段,通過分析各類警情的相關(guān)性因素,提前做好防范準備,能夠極大地降低警情發(fā)生的概率。影響警情的因素眾多,消防工作人員無法進行逐條分析。因此文章采用相關(guān)性分析的方法挖掘影響各類警情的關(guān)鍵性因素,為消防救援未來的規(guī)劃和投入提供數(shù)據(jù)支撐。

      (一)火災事故相關(guān)性分析

      火災是城市消防的重點,消防部門致力于挖掘火災發(fā)生的原因。以往的火災分析通常依靠大量的人力統(tǒng)計,將火災發(fā)生的原因進行歸類總結(jié),這種方法不僅耗時、耗力,同時面對海量的歷史火災數(shù)據(jù)無法進行快速有效分析。隨著數(shù)據(jù)分析和挖掘的發(fā)展,文章采用相關(guān)性分析對歷史火災的因素進行關(guān)聯(lián)分析,得到影響火災發(fā)生的因素。如圖4所示,火災數(shù)量與處置對象之間具有強相關(guān)性,小區(qū)的消防設(shè)施不完善以及普通居民的消防意識薄弱等,更容易造成火災。

      圖4? 火災與時間、處置對象和區(qū)域的相關(guān)性

      (二)搶險救援相關(guān)性分析

      如圖5所示,搶險救援與發(fā)生的區(qū)域有重要的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通常情況下,外環(huán)以外的郊區(qū)相關(guān)的防護設(shè)施不全,更容易造成險情。不同類型的單位發(fā)生險情的可能性也不盡相同,例如建筑工地更容易發(fā)生高空排險。而小區(qū)人員被困以及戶外水域救援等,這些主要搶險救援的區(qū)域主要發(fā)生在外環(huán)。

      圖5? 搶險救援與時間、處置對象和區(qū)域的相關(guān)性

      (三)社會救助相關(guān)性分析

      社會救助是對因各種原因陷入生存困境的公民給予的扶助。如圖6所示,社會救助與處置對象有著密切聯(lián)系。通常社會人員向消防支隊求助處理日常生活中的事宜,例如上海公園內(nèi),樹木眾多,利于馬蜂做窩,由于馬蜂可能會給社會人員造成損傷,因此摘除馬蜂窩成了主要的社會求助,同時公共場合消防栓眾多,出現(xiàn)故障的概率大,容易給市民造成影響,因此這類求助也相對眾多。同時我們可以看到救助與時間之間的關(guān)系也相對緊密,這是因為各時間發(fā)生災情的情況不同,例如夏季的臺風洪澇等都與時間有關(guān)系。

      圖6? 社會救助與時間、處置對象和區(qū)域的相關(guān)性

      三、結(jié)語

      文章通過統(tǒng)計學方法對消防救援歷史數(shù)據(jù)進行分析,分析該地區(qū)近四年的警情趨勢,并根據(jù)消防經(jīng)驗給出相應(yīng)的原因分析。同時利用相關(guān)性分析手段挖掘影響各類警情的關(guān)鍵因素,并給出分析結(jié)果,從而為消防部門提供影響警情的重點因素,為未來的工作重點和預防提供指導方向。

      參考文獻:

      [1]趙誠婧.大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧消防領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J].消防界(電子版),2021,07(17):68-70.

      [2]陶鈞.大數(shù)據(jù)在消防救援作戰(zhàn)中的運用[J].消防界(電子版),2021,07(18):85-87.

      [3]韓光,李毅,于東興,等.數(shù)據(jù)挖掘在實體火災實驗中的應(yīng)用研究[J].消防科學與技術(shù),2020,39(03):380-384.

      [4]馬軍.信息化技術(shù)在消防應(yīng)急救援中的應(yīng)用探究[J].信息記錄材料,2021,22(10):146-147.

      [5]鐘兆寧.論對消防報警渠道開展數(shù)字化升級[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2021,11(29):116-118.

      [6]王增偉,羅探賾.城市火災防控中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟,2018(08):68.

      [7]李博.基于消防歷史數(shù)據(jù)的火災風險和救援難度評估[D].南京:東南大學,2019.

      [8]林曉冬.人工智能深度匹配學習在消防警情分析上的應(yīng)用[J].電信快報,2020(10):25-28.

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