自建房火灾致因网络拓扑特征及脆弱性研究

邢艳冬, 孟文静, 周建亮, 薛树国

(1.中国矿业大学力学与土木工程学院,江苏 徐州 221116;2.湖南工业大学城市与环境学院,湖南 株洲 412007;3.中建交通建设集团有限公司,北京 100142)

0 引言

2021年,中共中央、国务院发布《关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》,明确提出要“加强县乡村应急管理和消防安全体系建设”,可见消防安全是助推乡村振兴的重要保障[1]。然而,随着近年来我国城乡建设的快速发展,自建房不断增多且连片建设,造成大量区域性消防安全问题,尤其乡镇地区屡屡发生自建房“小火亡人”事故[2]。据国家消防救援局统计,2021年发生自建住宅火灾15.6万起、死亡848人,2022年17万起、死亡804人,比2021年增加1.4万起,特别是发生较大火灾31起,比2021年增加9起[3-4]。因此,开展自建房火灾事故致因研究,对预防自建房火灾事故和乡村振兴具有重要意义。

目前,国内学者已开展自建房火灾相关研究,研究成果主要集中在自建房楼梯—走道组合结构中的火灾烟气运动规律数值模拟[5]、多层经营性自建房火灾动力学模拟分析[6]、自建出租房火灾数值模拟和人员疏散模拟[7]、自建房实体火灾模拟试验分析[8]、自建房式出租屋消防安全管理中存在的问题及其成因分析[9]、自建房火灾致因因素间的对抗层级拓扑模型构建及分析[10]等方面,这些研究缺少从微观层面定量揭示自建房火灾事故致因因素间的结构特征及复杂作用关系,且未考虑网络特征在自建房火灾风险演化中的作用。自建房火灾事故是多致因因素耦合作用的结果,致因因素间的交互作用使其风险呈现出非线性变化的特征。复杂网络理论在分析复杂因素相互作用及其演化过程方面和揭示关键节点及节点间的结构特性方面具有较大优势[11-12]。目前,该理论已在建筑火灾事故领域得到应用,主要体现在建筑群火灾蔓延节点重要性评估[13-14]、城市综合体建筑灾害链风险分析[15]、密室逃脱类场所火灾风险评估[16]、火灾室内通行网络脆弱性分析[17]等方面。已有研究成果为从网络视角分析自建房火灾致因因素间的拓扑结构特征和结构脆弱性提供理论依据和基础。

鉴于此,本文以具有住宿功能的自建房火灾事故致因研究为主题,采用事故致因“2-4”模型(24Model)分析自建房火灾事故调查报告文本,识别并编码得到事故致因因素及因素间的致因关系,基于复杂网络理论,构建自建房火灾致因网络拓扑结构模型并分析其拓扑特征,采用Python编程仿真分析在单节点攻击策略下和累积节点攻击策略下网络的脆弱性,对比分析累积节点攻击策略下的随机攻击、入度攻击、出度攻击、度攻击、介数攻击及接近中心性攻击的脆弱性效果,得到网络关键致因因素节点,并提出防灾措施及建议,以期在理论上丰富自建房火灾致因的相关研究,弥补现有研究的不足,在实践上为自建房消防安全管理工作提供思路。

1 自建房火灾致因网络构建

1.1 数据收集

为保证数据的可靠性和准确性,本文从各级政府应急管理部门官方网站获取自建房火灾事故调查报告文本,筛选出设置住宿功能的自建房火灾案例39起。事故的发生年份、地点、死亡人数和受伤人数分布,如图1。发生时间显示,2020、2021和2022年的事故较多;发生地显示,发生在阜阳市的事故较多;死亡人数显示,死亡1人和5人的事故较多。事故等级统计获得:重大事故1起、较大事故24起、一般事故14起,共造成153人死亡,78人受伤。

图1 自建房火灾事故基本信息图谱

1.2 事故致因模型

运用事故致因“2-4”模型(24Model)识别自建房火灾事故调查报告中的风险因素及事件,并对风险因素和风险事件及其之间的风险传递关系进行编码。24Model是国内学者傅贵等[18-19]在系统梳理和分析国内外各个时期的事故致因理论研究成果的基础上,运用因果关系,综合事故案例分析,提出的事故致因模型,该模型可体现事故致因因素的划分及因果逻辑关系,如图2。

图2 事故致因“2-4”模型

1.3 自建房火灾致因因素识别

基于24Model对39份事故调查报告进行分析并编码,得到48个致因因素及事件,如图3。利用质性分析软件NVivo 14比较参与本研究的2位成员的编码结果,得到用于一致性检验的指标Kappa系数均大于0.75,说明编码结果的一致性程度在可接受范围内。

图3 自建房火灾致因因素及事件编码

1.4 自建房火灾致因网络拓扑结构模型

复杂网络来源于图论和拓扑学,是将复杂系统中的元素抽象为节点,元素间的关系抽象成边,研究复杂系统中个体间相互作用的网络拓扑结构模型。基于24Model中因素间的因果逻辑关系并结合事故调查报告原文语义,编码得到48个致因因素及事件间的128条致因关系,构建自建房火灾致因网络拓扑结构,如图4。图4中以致因因素及事件映射为节点,以致因关系映射为有向边。

图4 自建房火灾致因网络拓扑结构模型

2 自建房火灾网络拓扑特征分析

2.1 小世界特性

网络的平均路径长度(平均距离)是网络中所有节点对之间最短路径长度(距离)的均值,平均集聚系数是网络中所有节点聚类系数的均值[11]。根据复杂网络理论对小世界网络的解释,如果一个网络与相同规模的随机网络相比,其平均路径长度较小、平均集聚系数较大,则可以理解该网络具有小世界效应[20]。由表1可知,与规模相近的随机网络相比,自建房火灾致因网络的平均路径长度较短,平均集聚系数较高,证明自建房火灾致因网络具有小世界特性,表明大多数致因因素彼此间不存在直接关系,但可以通过较短路径影响其他致因因素。这也说明自建房火灾致因网络连通性较好,致因因素的传播速度较快,解释了自建房火灾中风险事件较为快速发生的原因。

表1 自建房火灾致因网络与随机网络的特征参数对比

2.2 度分布特征

2.2.1 无标度特性

度分布(即对复杂网络中节点度数的总体描述)服从或者接近幂律分布的复杂网络称为无标度网络(scale-free network)[21]。本文通过网络的互补累积度分布判断自建房火灾致因网络是否具有无标度特征,如图5。横坐标为网络节点度k,纵坐标为互补累积度分布函数pk。

由图5(a)可知,自建房火灾致因网络的互补累积度分布函数的拟合曲线服从幂律模型(拟合判定系数R2=0.89659),由图5(b)可知,在双对数坐标下,自建房火灾致因网络的互补累积度分布函数的拟合曲线服从直线模型(R2=0.89762),说明自建房火灾致因网络的度分布服从幂律分布,是一个无标度网络。无标度网络具有异质性,少数关键节点与大多数节点相连,使得在自建房火灾致因网络的演化过程中,新的致因因素更有可能与关键致因因素相关联,为预防自建房火灾事故提供思路。

2.2.2 节点的入度、出度和度分布

节点的度是网络中该节点与其他节点之间存在的链接数目,反映该节点在网络中的重要程度,在有向网络中,节点的度等于其入度和出度之和[11]。自建房火灾致因网络节点的入度、出度和度分布情况,如图6。由图6(a)可知,入度前6位节点为E04、E02、E01、UA01、UC01、HUB07、UC04和UC10(其中,HUB07、UC04、UC10并列第6位),表明影响这些因素的途径较多,控制难度较大;出度前6位节点为HUB06、HUB07、UA07、UA10、UA04和HUB02,表明这些因素对后续因素的影响程度较大;度前6位节点为HUB06、HUB07、UA07、UA10、E04和E02,表明这些节点是自建房火灾致因网络中的中心节点,是事故中的关键因素。

图6 网络节点的入度、出度和度分布情况

由图6(b)可知,入度、出度和度对应的节点数目分布,呈现出度值大的节点数目较少,度值小的节点数目较多,这与自建房火灾致因网络的无标度特性相符合。综上所述,度值大的节点数量较少,但其具有主导地位,在自建房火灾致因网络中起着关键作用,这些因素更容易受到其他因素影响或导致其他因素发生,引发事故因素间的连锁反应。因此,在自建房消防安全管理工作中应特别注意对这些因素的管控。

2.3 中介中心性和接近中心性

中介中心性是以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标,反映该节点作为中介的重要程度[22]。自建房火灾致因网络中节点的中介中心性和接近中心性分布,如图7。由图7(a)可知,在自建房火灾致因网络中,介数前6位节点为HUB07、HUB06、UA07、SMS04、HUB02和E02,说明这6个节点在网络中起到重要的“桥梁”作用,其中,消防安全隐患排查及整改不到位(HUB07)和消防安全意识淡薄(HUB06)的介数最高,表明这2个因素在整个网络风险传播中被多条最短路径经过,在火灾风险传递中起重要作用。

图7 中介中心性和接近中心性分布

接近中心性通过计算节点与其他节点最短路径的均值来衡量其重要程度,一个节点与网络中其他节点的平均距离越小,该节点的接近中心性越大[13]。由图7(b)可知,在自建房火灾致因网络中,节点的接近中心性差异很大,排名前6位的节点为E02、UC10、UC15、UC06、E03和UC14,表明这些节点在自建房火灾网络中处于相对中心位置,与其他致因因素密切相关,可以在短时间内影响其他致因因素,导致人员伤亡和财产损失的快速发生,也表明自建房火灾事故中这些因素不容易被控制。因此,在自建房消防安全管理工作中,应重点排查自建房存在的以上不安全物态因素。

3 网络脆弱性分析与防灾措施

3.1 网络脆弱性评价指标

自建房火灾致因网络脆弱性是指自建房火灾致因网络中存在关键节点,当其遭受随机或蓄意攻击失效后,导致网络结构和性能发生变化,常用网络连通度和全局网络效率2个指标来量化[12]。

(1)网络连通度。节点遭受攻击失效后的网络连通情况可以用最大连通子图的节点规模来反映,即最大连通子图节点数和网络初始节点数的比值。有向网络中包含最大强连通子图和最大弱连通子图,因此,本文选取最大强连通子图相对大小SCC来衡量有向网络中考虑传递方向的连通度,选取最大弱连通子图相对大小WCC来衡量有向网络基础图的连通度。最大强连通子图相对大小SCC和最大弱连通子图相对大小WCC的计算公式分别为:

(1)

(2)

式中:

nmax(S)—网络遭到节点攻击后最大强连通子图的节点数,个;

nmax(W)—网络遭到节点攻击后最大弱连通子图的节点数,个;

N—初始网络节点总数,个。

(2)全局网络效率。用网络中所有节点间距离倒数的平均值来界定全局网络效率,通常反映整个网络中节点与节点之间连接的难易程度。全局网络效率Eg计算公式为:

(3)

式中:

dij—节点i到节点j之间的最短路径长度,若2节点间不存在最短路径则将长度表示为无穷大,对应节点对的距离倒数为0。

3.2 单节点攻击策略仿真分析

单节点攻击策略是指对节点逐个单独移除且每次攻击在初始网络上进行,得到单个节点失效时的最大强连通子图相对大小、最大弱连通子图相对大小和全局网络效率,如图8。

图8 单节点攻击策略下脆弱性指标变化

由图8可知,单独攻击48个节点时,少数节点单独失效对网络的最大强连通子图相对大小、最大弱连通子图相对大小和全局网络效率的影响较大,表明少数节点对网络的整体连通性的影响较大,是网络中的关键节点。单节点攻击中,造成最大强连通子图相对大小降幅明显的节点为UA07、HUB06、HUB02和SMS04等,造成全局网络效率降幅明显的节点为HUB06、UA07、HUB07、HUB02和SMS04等。可以发现,最大强连通子图相对大小和网络全局效率的变化趋势高度一致,这是由于造成最大强连通子图相对大小和全局网络效率降幅明显的大部分节点位于自建房火灾致因网络的最大强连通子图中,表明最大强连通子图中的节点对自建房火灾风险的传递起着重要作用。单节点攻击中,造成最大弱连通子图相对大小降幅明显的节点为E04、HUB05和SMS01,表明这3个节点的单独失效使网络中的弱连接性(节点之间路径的存在性)受到明显破坏,导致有向网络的基础图连通性明显降低。在单节点攻击策略中,以上节点对网络的稳定性和风险传递起关键作用,针对这些节点进行有效管控可以最大程度地破坏网络的整体结构和性能。

3.3 累积节点攻击策略仿真分析

累积节点攻击策略为在初始网络上进行连续移除节点,分为随机攻击策略和蓄意攻击策略。随机攻击策略是随机连续移除节点,蓄意攻击策略是分别按照节点的度、入度、出度、介数和接近中心性由大到小顺序连续移除节点。累积节点攻击策略下,网络脆弱性评价指标的变化情况,如图9。

图9 累积节点攻击策略下脆弱性指标变化

由图9(a)可知,在蓄意攻击(度)和蓄意攻击(出度)策略下,最大强连通相对大小下降速度最快,表明按出度由大到小连续进行节点攻击导致网络的节点之间有向路径连通性破坏最严重,出度大的节点处于网络中最大强连通子图的核心位置。然而,在蓄意攻击(接近中心性)策略下,移除节点比例小于0.298时,最大强连通子图相对大小无变化,表明接近中心性大的节点不处于网络中强连通子图的核心位置。由图9(b)可知,在蓄意攻击(度)策略下,最大弱连通子图相对大小最先下降到最小值,当移除节点比例达到0.426时,降幅达到91.7%,超过其他蓄意攻击策略,表明按节点度由大到小连续进行节点攻击导致有向网络的基础图结构破坏效果最优,网络表现出较强的脆弱性。在随机攻击策略下,最大强连通子图相对大小下降到0.0208,下降速率最慢,需要移除的节点最多,最大弱连通子图相对大小下降速率明显逊色于蓄意攻击策略,表明从有向路径结构破坏和基础图结构破坏2个角度考虑,随机连续攻击节点时网络都表现出较强的鲁棒性。

由图9(c)可知,在蓄意攻击(度)策略下,全局网络效率下降最快,表明按节点度由大到小连续进行节点攻击导致网络的火灾风险传播效率损失最严重,攻击效果最优,网络最脆弱。在随机攻击策略下,全局网络效率下降到最小值时对应的移除节点比例最大,表明随机连续攻击节点时,需将网络中绝大多数节点从网络中移除,才能使整个网络瘫痪。从攻击节点的顺序可知,蓄意攻击先攻击重要节点会使网络较快地产生很多连通子图,网络的拓扑结构发生快速变化,致使网络整体连通性快速下降;而随机攻击时,恰好攻击到重要节点的概率比蓄意攻击小很多,因而随机攻击足够多的节点时,才会使网络瘫痪。

综上所述,在累积节点攻击策略下,自建房火灾致因网络的最大强连通子图相对大小、最大弱连通子图相对大小和全局效率均随着移除节点比例的增加而降低,自建房火灾致因网络在蓄意攻击(度)策略下表现出较高的脆弱性,在随机攻击策略下的鲁棒性和容错性较强,符合无标度网络面对不同节点故障策略时的特点,为自建房消防安全管理和预防事故的发生提供思路。

3.4 防灾措施及建议

根据仿真分析结果,针对自建房致因网络中度排名靠前的节点提出以下防灾措施及建议。

(1)针对消防安全意识淡薄(HUB06),提出加强消防安全知识宣传教育,提高村民消防安全意识。在村(居)委会设立消防知识宣传点,成立消防志愿者队伍,驻村干部和当地青年志愿者登门入户开展宣传,讲解消防安全知识,重点帮扶孤寡老人和留守儿童。利用村广播、微信群和短视频平台,向村民宣传消防常识,在路边墙面绘制消防安全漫画和标语。将消防知识与当地文化相融合,以当地歌舞为载体,传唱消防安全知识。

(2)针对消防安全隐患排查及整改不到位(HUB07),业主未落实消防安全主体责任(UA07),提出加强治理整改,排查消防安全隐患,并督促业主落实消防安全主体责任。推动各地将消防安全纳入乡村振兴有关规划,充分发挥乡镇政府、村委会、派出所、专职消防队、乡镇政府综合执法队等的职能作用,做好自建房安全隐患排查整治工作,落实消防安全整改措施。加强乡镇中下店上宅和前店后宅式自建房消防安全隐患的排查。向自建房业主提供关于消防安全法律法规的宣传资料,使其了解自己的义务和责任,帮助业主制定消防计划。

(3)针对违规扩建改造原有建筑(UA10),提出加强对扩建改造原有建筑的违规行为查处。广大乡村地区自建房的建设监管是一个难点,执法部门可以定期巡查乡村地区,并提醒村民遵守规定,建立举报机制,鼓励村民报告违规建设,借助卫星遥感数据和图像分析技术识别乡村地区自建房违规改扩建。

(4)针对救援与安全撤离失败(E04),提出加强消防应急演练,提升救援和逃生能力。结合乡镇消防点设置情况,各村各消防网格定期组织群众开展应急消防演练,模拟火灾场景,进行消防设施设备使用操作培训,提升群众消防应急能力。

(5)针对火势蔓延扩大(E02),提出构建乡村自建房火灾智慧防控体系,预防火灾发生及火势蔓延扩大。物防层面,推广自建房安装智能断电开关和独立式烟感火灾探测报警器;技防层面,借助物联网技术,形成“点面结合、内外兼顾”防控模式;人防层面,通过监控基层消防网格员手机APP动态监管基层工作开展情况,将消防工作数字化、程序化、可视化。

4 结论

(1)运用24Model进行自建房火灾事故调查报告原文语义分析,编码得到48个致因因素和128条致因关系,基于复杂网络理论,构建自建房火灾致因网络拓扑结构模型,分析网络的度、介数、接近中心性等拓扑特征,得出自建房火灾致因网络具有小世界效应和无标度特性。

(2)通过仿真分析单节点攻击策略下和累积节点攻击策略下自建房火灾致因网络的脆弱性,得到自建房火灾致因网络在遭受单个节点攻击时和遭受随机连续节点故障时,鲁棒性和容错性较强,在遭受蓄意连续节点攻击时,表现出较强的脆弱性,揭示自建房火灾致因网络结构和性能稳定性的变化规律。进一步分析得到在蓄意攻击策略中,在蓄意攻击(度)策略下自建房火灾致因网络表现出的脆弱性最强,得到自建房火灾的关键致因因素,并提出相应的防灾措施及建议,为预防乡村自建房火灾事故提供理论基础。

(3)本文在探究编码致因因素间的致因关系过程中存在一定的主观性,在后续研究获得大量的案例数据后将采用因果发现算法挖掘致因关系。构建的致因网络为有向无权网络,没有考虑致因因素间的影响强度,下一步将构建有向加权网络进行研究。