消防救援历史数据趋势与原因分析

陈佳祺

摘要：随着消防救援工作的不断展开，消防部门积累了大量的消防救援历史数据，对这些数据进行整理、分析和处理可以得到隐藏的信息，为消防部门决策提供帮助，推动消防救援工作的开展，实现数据的有效利用。文章以2018—2021年上海市宝山消防支队的消防救援历史数据作为分析对象，选取科学的数据统计和分析方法，对数据进行分析，揭示未来宝山区消防救援的发展特征和演化趋势，为宝山消防支队提供未来防控和救援的重点。

关键词：消防救援;数据分析;相关性分析

随着信息的不断发展，大量的数据被收集，这些数据中蕴含着丰富的信息，如何有效地对这些数据进行梳理、总结和分析成为研究的重点[1-4]。以消防领域为例，大量的历史警情信息被收集在各消防系统，这些警情信息中包含灾情类型、案件发生的时间、发生的区域和处置对象等各类信息[5-6]。目前消防人员对这些信息以人工分析为主，存在效率低下、误差大的弊端。随着警情的发展，数据量越来越多，人工的方法无法从大量的数据中找到各类灾情的关联关系以及影响因素，因此利用人工的方法则不再适用[7-8]。

基于此，文章利用计算机分析消防救援历史数据，通过统计学的方法对历史数据进行统计，分析其趋势，预测未来发展。并根据统计结果结合消防经验给出相关原因，同时利用相关性分析方法研究火灾、抢险救援和社会救助三种灾情发生的强相关性因素，并根据关键因素在未来加强相关设施和设备的投入、有针对性地进行消防训练以及加强相关的消防宣传，为防灾减灾提供丰富的研判信息。

一、数据总体分析

文章将上海宝山区2018年1月到2021年9月的消防数据进行处理得到18149条消防数据，其中包含火警出动、抢险救援和社会救助三种类型。具体的消防救援历史数据如表1所示。该表显示近四年上海宝山区消防支队参与的消防任务量最多的是抢险救援，其次是火警出动，这给宝山区消防支队加强在抢险救援和火警出动方面的投入提供数据支撑。

表1  消防救援历史数据

时间 火警出动 抢险救援 社会救助 总体

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

图1显示各年度火警出动、抢险救援和社会救助随时间变化的趋势。从图中发现火灾随时间变化产生的波动较大，这与全年的气温变化有一定关系，例如夏季温度高，易发生火灾，这就需要在夏季加强防火措施。抢险救援全年总的来说相对平稳，社会救助显示七月份属于高发期，要在此时加强设备维护和人员训练，做好及时应对准备。

图2显示各年度火警出动、抢险救援和社会救助与处置对象的关系。从表中发现处置对象以一般居民和一般单位为主，这与城市生活的环境有密切关系，通常发生灾情的对象是普通民众的住宅或者是以单位为对象的各综合体，这就需要着重关注重点小区和特别单位，例如老旧小区和易产生事故的工厂单位。

图3显示各年度火警出动、抢险救援和社会救助与区域的关系。通过分析发现各灾情的主要发生区域在外环以外，首先我们分析这与外环的消防设施和基础设备落后有很大关系，其次外环工业和产业园区众多易产生消防事故。尽管内环和中环属于人员密集区，但各单位和各政府部门强有力的监管能够降低不必要灾情发生的概率，同时各单位管理人员的素质和能力足以应对小范围的灾情。

二、相关性分析

分析警情发生的因素并进行相应的干预是降低警情的重要手段，通过分析各类警情的相关性因素，提前做好防范准备，能够极大地降低警情发生的概率。影响警情的因素众多，消防工作人员无法进行逐条分析。因此文章采用相关性分析的方法挖掘影响各类警情的关键性因素，为消防救援未来的规划和投入提供数据支撑。

（一）火灾事故相关性分析

火灾是城市消防的重点，消防部门致力于挖掘火灾发生的原因。以往的火灾分析通常依靠大量的人力统计，将火灾发生的原因进行归类总结，这种方法不仅耗时、耗力，同时面对海量的历史火灾数据无法进行快速有效分析。随着数据分析和挖掘的发展，文章采用相关性分析对历史火灾的因素进行关联分析，得到影响火灾发生的因素。如图4所示，火灾数量与处置对象之间具有强相关性，小区的消防设施不完善以及普通居民的消防意识薄弱等，更容易造成火灾。

图4  火灾与时间、处置对象和区域的相关性

（二）抢险救援相关性分析

如图5所示，抢险救援与发生的区域有重要的关联关系。通常情况下，外环以外的郊区相关的防护设施不全，更容易造成险情。不同类型的单位发生险情的可能性也不尽相同，例如建筑工地更容易发生高空排险。而小区人员被困以及户外水域救援等，这些主要抢险救援的区域主要发生在外环。

图5  抢险救援与时间、处置对象和区域的相关性

（三）社会救助相关性分析

社会救助是对因各种原因陷入生存困境的公民给予的扶助。如图6所示，社会救助与处置对象有着密切联系。通常社会人员向消防支队求助处理日常生活中的事宜，例如上海公园内，树木众多，利于马蜂做窝，由于马蜂可能会给社会人员造成损伤，因此摘除马蜂窝成了主要的社会求助，同时公共场合消防栓众多，出现故障的概率大，容易给市民造成影响，因此这类求助也相对众多。同时我们可以看到救助与时间之间的关系也相对紧密，这是因为各时间发生灾情的情况不同，例如夏季的台风洪涝等都与时间有关系。

图6  社会救助与时间、处置对象和区域的相关性

三、结语

文章通过统计学方法对消防救援历史数据进行分析，分析该地区近四年的警情趋势，并根据消防经验给出相应的原因分析。同时利用相关性分析手段挖掘影响各类警情的关键因素，并给出分析结果，从而为消防部门提供影响警情的重点因素，为未来的工作重点和预防提供指导方向。

参考文献：

[1]赵诚婧.大数据技术在智慧消防领域的应用研究[J].消防界（电子版），2021，07（17）：68-70.

[2]陶钧.大数据在消防救援作战中的运用[J].消防界（电子版），2021，07（18）：85-87.

[3]韩光，李毅，于东兴，等.数据挖掘在实体火灾实验中的应用研究[J].消防科学与技术，2020，39（03）：380-384.

[4]马军.信息化技术在消防应急救援中的应用探究[J].信息记录材料，2021，22（10）：146-147.

[5]钟兆宁.论对消防报警渠道开展数字化升级[J].科技创新与应用，2021，11（29）：116-118.

[6]王增伟，罗探赜.城市火灾防控中大数据的应用分析[J].内蒙古科技与经济，2018（08）：68.

[7]李博.基于消防历史数据的火灾风险和救援难度评估[D].南京：东南大学，2019.

[8]林晓冬.人工智能深度匹配学习在消防警情分析上的应用[J].電信快报，2020（10）：25-28.