●郭艷麗,蘭月新

(武警學(xué)院 a.消防工程系;b.基礎(chǔ)部,河北 廊坊 065000)

火災(zāi)的普遍性和嚴(yán)重危害性,決定了企事業(yè)單位必須采取相應(yīng)的防控對(duì)策加以預(yù)防,而所采取措施和對(duì)策的科學(xué)性應(yīng)建立在量化分析基礎(chǔ)上。火災(zāi)的發(fā)生具有隨機(jī)性和偶然性,是一種隨機(jī)事件。單起火災(zāi)并不能表現(xiàn)出任何概率規(guī)律性,但一定時(shí)期內(nèi)多起火災(zāi)的發(fā)生卻往往能夠表現(xiàn)出非常明顯、嚴(yán)格的概率規(guī)律性,這正是對(duì)火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)和依據(jù)?；馂?zāi)統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)不僅能夠客觀地反映和預(yù)測(cè)一個(gè)地區(qū)受到火災(zāi)危害的程度,而且還是消防部門認(rèn)識(shí)火災(zāi)發(fā)展規(guī)律、判斷火災(zāi)形勢(shì),制定火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)防范和控制計(jì)劃、制定城市消防規(guī)劃、制定滅火預(yù)案以及進(jìn)行消防技術(shù)裝備與滅火救援指揮等消防決策的重要依據(jù)。本文基于 2007年 24小時(shí)火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立了火災(zāi)隨時(shí)間發(fā)生規(guī)律分析與控制的時(shí)間序列模型,根據(jù)模型分析得出控制火災(zāi)發(fā)生的關(guān)鍵時(shí)間段,并結(jié)合實(shí)際給消防部門提出了若干建議。

1 時(shí)間序列分析法

時(shí)間序列分析(Time Series Analysis)是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,是一種根據(jù)研究對(duì)象歷史上的一系列已知數(shù)據(jù)(時(shí)間序列),分析并找出研究對(duì)象隨時(shí)間發(fā)展變化的軌跡,用數(shù)學(xué)模型去描述研究對(duì)象隨時(shí)間變化的發(fā)展規(guī)律,并根據(jù)該模型預(yù)測(cè)事物的未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r的定量分析方法。該方法基于隨機(jī)過(guò)程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問(wèn)題。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析都假定數(shù)據(jù)序列具有獨(dú)立性,而時(shí)間序列分析則側(cè)重研究數(shù)據(jù)序列的互相依賴關(guān)系。時(shí)間序列分析法實(shí)際上是對(duì)離散指標(biāo)的隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)分析,所以可將其看作是隨機(jī)過(guò)程統(tǒng)計(jì)的一個(gè)組成部分。

2 時(shí)間序列分析的建模思想

時(shí)間序列分析的建模思想為：(1)開發(fā)思想。通過(guò)定性分析、研究,明確研究的方向、目標(biāo)、途徑和措施,并將結(jié)果用準(zhǔn)確精練的語(yǔ)言加以表達(dá)。(2)搜索和審核資料。全面準(zhǔn)確的搜索和審核資料,是分析與預(yù)測(cè)的重要保證。(3)確定時(shí)間序列模型。選擇適當(dāng)?shù)臅r(shí)間序列模型進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。(4)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)來(lái)判斷模型的精度,若模型精度不理想,由通過(guò)建立對(duì)應(yīng)的修正模型來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。(5)寫出分析報(bào)告。這不是單純的根據(jù)模型進(jìn)行定量分析,而是在定量的基礎(chǔ)上定性的系統(tǒng)分析。

3 時(shí)間序列模型的建立

時(shí)間序列模型有很多種,需要根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)的圖形形態(tài)確定選擇哪種模型,常見的時(shí)間序列模型主要分為傾向線的擬合和傾向線的修正兩種方法體系。

3.1 傾向線的擬合方法

傾向線的擬合方法實(shí)質(zhì)上是一種時(shí)間序列回歸分析法,主要是通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型,將已掌握的數(shù)據(jù)通過(guò)軟件擬合成曲線,然后再根據(jù)數(shù)學(xué)工具對(duì)該曲線進(jìn)行分析,從而發(fā)現(xiàn)研究對(duì)象的發(fā)展規(guī)律。傾向線的擬合方法需要計(jì)算擬合程度的不一致系數(shù),見式(1)。傾向線的擬合方法主要有多項(xiàng)式曲線法、指數(shù)曲線法和生長(zhǎng)曲線法。

在利用多項(xiàng)式曲線模型時(shí),首先要根據(jù)數(shù)據(jù)做出散點(diǎn)圖,然后根據(jù)散點(diǎn)的趨勢(shì)選擇適當(dāng)?shù)那€。一般而言,多項(xiàng)式次數(shù)越高,擬合時(shí)間序列越好。但在實(shí)際應(yīng)用中,次數(shù)越高,計(jì)算過(guò)程越復(fù)雜,一般通過(guò)比較不一致系數(shù)來(lái)確定次數(shù)。

相對(duì)于實(shí)踐,事物的發(fā)展(特別是在事物發(fā)展的初期階段)是按指數(shù)或者接近指數(shù)規(guī)律增長(zhǎng)時(shí),常采用指數(shù)曲線模型。例如文獻(xiàn)增長(zhǎng)規(guī)律(常見的是普賴斯曲線模型)、文獻(xiàn)的老化規(guī)律(負(fù)指數(shù)模型)等。研究對(duì)象處于發(fā)展初期的時(shí)間序列一般可以用一次或者二次指數(shù)曲線模型來(lái)分析,但對(duì)事物處于蓬勃發(fā)展接近穩(wěn)定的階段時(shí),常采用修正指數(shù)曲線來(lái)擬合并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在實(shí)際的研究工作中,很多事物的發(fā)展過(guò)程中都要經(jīng)歷發(fā)生、發(fā)展、成熟(穩(wěn)定)三個(gè)階段,如在研究文獻(xiàn)增長(zhǎng)規(guī)律的研究中,文獻(xiàn)的增長(zhǎng)是具有階段性的。在初始階段,文獻(xiàn)的增長(zhǎng)是符合指數(shù)規(guī)律的,但是當(dāng)文獻(xiàn)增加到某一定值時(shí)(曲線拐點(diǎn)),其增長(zhǎng)率開始變小,最后階段文獻(xiàn)緩慢增加。生長(zhǎng)曲線包括Logistic曲線和 Gompertz曲線。前者是對(duì)稱的 S型曲線,后者是非對(duì)稱的 S型曲線。在模型選擇時(shí),要考慮對(duì)象的發(fā)展和已生長(zhǎng)量及待生長(zhǎng)量的關(guān)系,如果受雙重影響,則選擇 Logistic曲線,如果只受已生長(zhǎng)量影響,則選擇 Gompertz曲線。

3.2 傾向線的修正方法

傾向線的修正方法是對(duì)時(shí)間序列不規(guī)則、有突變的軌跡大致地修勻,形成平滑的傾向線,以此把握事物的發(fā)展趨勢(shì)。傾向線的修正方法主要有移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法。

移動(dòng)平均法是最簡(jiǎn)單的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的定量分析方法,這種方法根據(jù)時(shí)間數(shù)據(jù)序列,事先給定移動(dòng)周期(參與平均的數(shù)據(jù)序列項(xiàng)數(shù)),按照這個(gè)移動(dòng)周期,逐項(xiàng)移動(dòng),依次計(jì)算一個(gè)移動(dòng)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)序列均值,以反映該數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)事物的長(zhǎng)期趨勢(shì)。如果時(shí)間序列受到?jīng)_擊擾動(dòng)比較多,反映在數(shù)值上就是起伏較大,發(fā)展趨勢(shì)不明顯,在這種情況下,可以使用移動(dòng)平均法,盡可能地降低沖擊擾動(dòng)的影響,分析、預(yù)測(cè)序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)。

指數(shù)平滑法是移動(dòng)平均法的發(fā)展和改進(jìn),移動(dòng)平均法主要有兩點(diǎn)不足,其一是需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量比較大,其二是只考慮參與計(jì)算的 N期數(shù)據(jù),并且賦予了相同的權(quán)值,而不考慮以前的數(shù)據(jù),這往往與實(shí)際情況不相符合。指數(shù)平滑法對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行加權(quán)平均處理,并且權(quán)數(shù)呈指數(shù)規(guī)律變化,不僅使用了全部歷史數(shù)據(jù),而且對(duì)各期數(shù)據(jù)的重要性進(jìn)行了區(qū)分,較好地反映了實(shí)際情況。

4 時(shí)間序列模型在研究火災(zāi)隨時(shí)間發(fā)生規(guī)律上的應(yīng)用

4.1 24小時(shí)火災(zāi)起數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

以《中國(guó)消防年鑒》(2003～2008年)中的 24小時(shí)火災(zāi)起數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù),火災(zāi)起數(shù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)分布圖見圖 1。圖 1清晰地顯示出 24小時(shí)內(nèi)火災(zāi)的發(fā)生有明顯的規(guī)律性。這里任選某一年(如 2007年)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用時(shí)間序列分析方法研究其火災(zāi)起數(shù)隨時(shí)間的發(fā)生規(guī)律。2007年全國(guó) 24小時(shí)火災(zāi)發(fā)生的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表 1。

圖1 火災(zāi)起數(shù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)分布圖

4.2 火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析

以 24小時(shí)火災(zāi)起數(shù)為原始序列,記為 X(0),累加起數(shù)為累加序列,記為 X(1)。針對(duì)累加起數(shù)做折線圖,觀察變化趨勢(shì),見圖 2。依據(jù)分析折線圖的曲線趨勢(shì),采用三次曲線擬合數(shù)據(jù)。由 SPSS軟件擬合數(shù)據(jù)所得的三次曲線模型為(2)式,其中,t=1,2,…,n。同時(shí)由 SPSS軟件得可決系數(shù)為 R2=0.999 9,且不一致系數(shù)為 0.004,圖像擬合良好,則模型通過(guò)誤差檢驗(yàn)。

圖2 火災(zāi)累加起數(shù)與時(shí)間關(guān)系變化趨勢(shì)圖

4.3 火災(zāi)的趨勢(shì)分析及控制

根據(jù)預(yù)測(cè)模型得到拐點(diǎn)時(shí)間：t=8.687。計(jì)算拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)時(shí)間為 16時(shí) ～17時(shí),也就是說(shuō)在 16時(shí) ～17時(shí)前是火災(zāi)發(fā)生起數(shù)增長(zhǎng)最快的時(shí)候,而過(guò)了這段時(shí)期,火災(zāi)發(fā)生起數(shù)增長(zhǎng)速度明顯減緩。分析其原因,主要是這一時(shí)段是大多數(shù)人將要結(jié)束一天工作的時(shí)候,人們從思想上放松了管理,而電氣線路、設(shè)備等經(jīng)過(guò)幾個(gè)小時(shí)的連續(xù)運(yùn)行,也出現(xiàn)了疲勞,自身存在的危險(xiǎn)隱患就會(huì)暴露出來(lái),從而導(dǎo)致火災(zāi)發(fā)生起數(shù)有上升的趨勢(shì)。因此,消防監(jiān)督管理人員應(yīng)在這個(gè)時(shí)間段之前加大監(jiān)督管理力度和宣傳力度,企事業(yè)單位的安全管理人員也應(yīng)該提高警惕,加強(qiáng)對(duì)員工的消防安全意識(shí)教育,適時(shí)開展防火安全檢查,制定科學(xué)合理的防火對(duì)策,使拐點(diǎn)時(shí)間提前從而減少火災(zāi)發(fā)生的數(shù)量。

表1 2007年全國(guó) 24小時(shí)火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)時(shí)間序列分析法對(duì)火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,研究不同區(qū)域或時(shí)間段火災(zāi)發(fā)生規(guī)律,探究火災(zāi)預(yù)防對(duì)策,有利于達(dá)到“預(yù)防為主”防控目的。

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