許菁 賈亞茹 趙東婕

摘要：2019年，我國接連發(fā)生多起森林火災(zāi)事故，在自然資源被破壞的同時(shí)，多條鮮活的生命也被大火無情地奪走。在感慨水火無情之時(shí)，作為自然界中一份子的人類，我們只能盡自身所能優(yōu)化火災(zāi)預(yù)防以及調(diào)度策略，為了實(shí)現(xiàn)這一目的，需要完善的火災(zāi)等級評價(jià)體系作為支撐。因此，需要引入數(shù)字化手段通過數(shù)據(jù)分析來達(dá)到這一目的。通過觀察數(shù)據(jù)并根據(jù)相關(guān)資料，對影響因素進(jìn)行描述及擴(kuò)展。然后利用層次分析方法，得出判別矩陣，進(jìn)而得出各因素及其子因素在最終評價(jià)模型中所占權(quán)重值。根據(jù)層次分析模型公式，得出火災(zāi)等級評價(jià)模型，最終得到十場大火災(zāi)的編號。為了明確建立重點(diǎn)防火位置的篩選原則為該地附近更容易發(fā)生火災(zāi)等級更高的事故，因此首先需要根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)并結(jié)合評價(jià)體系預(yù)測出各地發(fā)生火災(zāi)的概率，進(jìn)而根據(jù)經(jīng)緯度（區(qū)域）進(jìn)行聚類設(shè)定某一點(diǎn)為重點(diǎn)防火位置。

根據(jù)評價(jià)結(jié)果及聚類結(jié)果，重點(diǎn)防火位置為出救點(diǎn)，類中其余點(diǎn)為應(yīng)急點(diǎn)，依次評價(jià)區(qū)域中其余所有樣本發(fā)生火災(zāi)等級以及所需人力情況，建立單出救點(diǎn)模型并利用免疫科隆算法進(jìn)行求解，選取最大值作為對應(yīng)出救點(diǎn)的真實(shí)需求。由于待分配消防人員數(shù)量有限，因此根據(jù)每個(gè)出救點(diǎn)的需求計(jì)算權(quán)重從而得到人員分配方案。

關(guān)鍵詞：火災(zāi)等級評價(jià);層次分析法;GM（1，1）;聚類分析;應(yīng)急調(diào)度算法

一、火災(zāi)等級評估

1.1 評價(jià)的指標(biāo)體系

火險(xiǎn)評估指標(biāo)的選取決定著評價(jià)模型的質(zhì)量，是建立火險(xiǎn)等級評價(jià)模型的一項(xiàng)關(guān)鍵工作。相關(guān)研究表明，影響火災(zāi)發(fā)生及發(fā)展的因素主要有地形條件[3]、可燃物狀況[5～6]、氣象條件[7～9]、人為活動(dòng)[10]等4個(gè)方面?；谝陨戏治?，本項(xiàng)研究依據(jù)大興安嶺林區(qū)落葉松人工林采伐跡地火災(zāi)的特點(diǎn)，選取影響火災(zāi)發(fā)生的主要因素有地形條件、可燃物狀況、氣象條件、人為影響，以火災(zāi)經(jīng)緯度位置、初始火災(zāi)面積、可燃物含脂量及含水量、火災(zāi)蔓延速度、當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)速、溫度、濕度以及救援難度系數(shù)作為火災(zāi)危險(xiǎn)等級評定的指標(biāo)，并用樹狀層次結(jié)構(gòu)表示各層指標(biāo)，見圖5-1。

1.2 指標(biāo)權(quán)重層次分析

采用層次分析法（Analytical Hierarchy Process，AHP）進(jìn)行構(gòu)建與分析，它是一種對指標(biāo)進(jìn)行定性和定量分析的方法。通過將每個(gè)因子所包含的指標(biāo)進(jìn)行比較、判斷和計(jì)算，獲得各指標(biāo)的權(quán)重，最終確立最低層至最高層的相對重要性權(quán)值或作相對優(yōu)劣次序的排序，選出最優(yōu)方案[11]。

根據(jù)數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度情況經(jīng)過查詢可知，表中自然火災(zāi)的位置主要集中在東北（如大興安嶺）、西北（如新疆維吾爾地區(qū)）、華北（如內(nèi)蒙古草原）、中南（如河南）、西南（如四川）等地區(qū)，根據(jù)查閱相關(guān)資料以及數(shù)據(jù)分析，確定上述評價(jià)指標(biāo)，并根據(jù)不同指標(biāo)對于火災(zāi)產(chǎn)生影響力的不同利用判別矩陣法得到各層的判別矩陣。具體方法為：將所有指標(biāo)列出來（共n個(gè)），組成一個(gè)n×n的方陣，然后對各指標(biāo)兩兩比較并打分，最后對各指標(biāo)的得分求和，并作規(guī)范化處理，給出幾個(gè)評價(jià)矩陣。得到評價(jià)矩陣后，為各矩陣先按列求和歸一化后按行求和并歸一化（公式如下）：

最終得到各特征向量xi如表5-2所示：

按照下式所有特征向量進(jìn)行歸一化，即可得到最終權(quán)重矩陣：

通過求解矩陣特征根進(jìn)行一致性檢測：

由于人為因素僅有救援難度系數(shù)一項(xiàng)，故其權(quán)重為指標(biāo)B4所占權(quán)重，為26.33%。經(jīng)一致性檢驗(yàn)，C.R.值均小于0.1，故所用指標(biāo)體系設(shè)計(jì)正確。

1.3 火險(xiǎn)等級評價(jià)模型

由火災(zāi)危險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重指數(shù)值來確定火災(zāi)危險(xiǎn)等級。因?yàn)槁铀俣鹊睦鄯e權(quán)重是所有指標(biāo)累積權(quán)重中最小的，故設(shè)其為單位系數(shù)1，其他指標(biāo)系數(shù)由各自的累積權(quán)重除以可燃物厚度的累積權(quán)重得出。故可得落葉松人工林采伐跡地火災(zāi)危險(xiǎn)等級計(jì)算式為：

式中：HTZ為落葉松人工林采伐跡地火災(zāi)危險(xiǎn)指數(shù)，A為經(jīng)緯度，B為火災(zāi)面積，C為可燃物含脂量，D為可燃物含水量，E為火災(zāi)蔓延速度，F(xiàn)為風(fēng)力大小，G為區(qū)域溫度，H為區(qū)域濕度，I為救援難度系數(shù)。根據(jù)上式，得出最后等級最高的十條記錄編號為：1055、1135、961、880、987、1175、623、1130、1593、1015?？梢钥闯?，前十名中有九個(gè)樣本屬于西南地區(qū)，一個(gè)屬于東北地區(qū)，因此可以初步得出結(jié)論：西南與東北發(fā)生大火災(zāi)頻率較高。

根據(jù)火險(xiǎn)指數(shù)的分布狀態(tài)，將火險(xiǎn)評定為4個(gè)等級——一般火災(zāi)、較大火災(zāi)、重大火災(zāi)、特大火災(zāi)，詳見下表5-7。

二、重點(diǎn)防火位置確定

2.1 k-means經(jīng)緯度坐標(biāo)聚類

k-means算法是一種聚類算法，所謂聚類，即根據(jù)相似性原則，將具有較高相似度的數(shù)據(jù)對象劃分至同一類簇，將具有較高相異度的數(shù)據(jù)對象劃分至不同類簇。聚類與分類最大的區(qū)別在于，聚類過程為無監(jiān)督過程，即待處理數(shù)據(jù)對象沒有任何先驗(yàn)知識，而分類過程為有監(jiān)督過程，即存在有先驗(yàn)知識的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

k-means算法中的k代表類簇個(gè)數(shù)，means代表類簇內(nèi)數(shù)據(jù)對象的均值（這種均值是一種對類簇中心的描述），因此，k-means算法又稱為k-均值算法。k-means算法是一種基于劃分的聚類算法，以距離作為數(shù)據(jù)對象間相似性度量的標(biāo)準(zhǔn)，即數(shù)據(jù)對象間的距離越小，則它們的相似性越高，則它們越有可能在同一個(gè)類簇。數(shù)據(jù)對象間距離的計(jì)算有很多種，k-means算法通常采用歐氏距離來計(jì)算數(shù)據(jù)對象間的距離。算法詳細(xì)的流程描述如下：

輸入：類簇個(gè)數(shù) ，迭代終止閾值

輸出：聚類結(jié)果

For t=1，2，...，T

For every xi（對于所有數(shù)據(jù)對象）;

根據(jù)公式（1），計(jì)算dist（xi，Center）;

將xi劃分至距離其最近的類簇中心所在類簇中;

End for

根據(jù)公式（2），更新所有類簇中心;

根據(jù)公式（3），計(jì)算兩次迭代的差值ΔJ;

If ΔJ<

Then 輸出聚類結(jié)果;

break;

End if

End for

由于重點(diǎn)防火地區(qū)需要兼顧同范圍地區(qū)的火災(zāi)救援問題，出于防火代價(jià)最小的角度考慮，采用k-means聚類算法，對于2033條數(shù)據(jù)篩選出200個(gè)重點(diǎn)防火位置。

2.3 GM（1，1）火災(zāi)概率預(yù)測模型

在一些預(yù)測方法中，灰色理論以其獨(dú)特的優(yōu)勢，例如小樣本信息，計(jì)算簡單而被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中，其中GM（1，1）模型是灰色系統(tǒng)的核心，所以運(yùn)用更為廣泛。再采用相對誤差作為狀態(tài)劃分依據(jù)，建立Markov隨機(jī)轉(zhuǎn)移概率矩陣，依據(jù)平均絕對誤差、均方根誤差和Pearson相關(guān)系數(shù)評價(jià)模型優(yōu)度。

采用灰色系統(tǒng)生成理論運(yùn)用Matlab R2016b按最小二乘法進(jìn)行參數(shù)求解，建立全國森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)和火場面積GM（1，1）灰色預(yù)測模型如下：

進(jìn)過計(jì)算，本研究建立的GM（1，1）灰色模型發(fā)展系數(shù)a均大于-0.3，火災(zāi)等級GM（1，1）模型參數(shù)a為0.02515954、b為2.381673373，初始面積GM（1，1）模型參數(shù)a為0.036744214、b為1.546236003，模型可用于中長期預(yù)測。

2.4 重點(diǎn)防火位置

通過將預(yù)測結(jié)果與聚類中心進(jìn)行綜合篩選，其原則為——選擇聚類中心附近經(jīng)緯度半徑為0.5的范圍內(nèi)的所有點(diǎn)中的概率最大的點(diǎn)198個(gè)點(diǎn)作為重點(diǎn)防火位置，將其與地理信息聯(lián)系起來得到可視化結(jié)果如下圖1-2所示：

三、出救點(diǎn)設(shè)置

設(shè)所有的重點(diǎn)防火位置即為出救點(diǎn)，同一類中火災(zāi)地區(qū)為應(yīng)急點(diǎn)。而對于人員分配而言，應(yīng)滿足區(qū)域點(diǎn)中最大人力以及最強(qiáng)力度火險(xiǎn)搶救需求?；谝陨侠斫?，建立火險(xiǎn)單出救點(diǎn)模型如下。

出救點(diǎn)根據(jù)著火點(diǎn)的火勢蔓延速度分配應(yīng)急人力資源[13]。火勢蔓延速度較快時(shí)，根據(jù)損失最小原則分配資源，安排多輛車分別向各著火點(diǎn)運(yùn)輸資源[14～15]（如圖5-5），這里的資源特指題目中的人力資源。

設(shè)救援應(yīng)急分配系統(tǒng)是由一個(gè)出救點(diǎn)S與I個(gè)著火點(diǎn)構(gòu)成，出救點(diǎn)的供應(yīng)能力為s，著火點(diǎn)的需求量為Di = （i = 1，2，...，I）， ，分配救援資源時(shí)，要兼顧效率和公平使各著火點(diǎn)都能得到相應(yīng)的資源。因此，要根據(jù)受災(zāi)屬性對著火點(diǎn)的受災(zāi)嚴(yán)重度排序，并按嚴(yán)重度配送資源。這里將著火點(diǎn)的火勢蔓延速度作為受災(zāi)屬性，認(rèn)為火勢蔓延速度越快，著火點(diǎn)的受災(zāi)嚴(yán)重度越高，越應(yīng)優(yōu)先得到救災(zāi)資源。

免疫克隆算法是一種為適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化問題存在一系列無法相互比較的Pareto-最優(yōu)解的特點(diǎn)而發(fā)展起來的新算法，這里使用該算法求解。設(shè)w1=0.9，F(xiàn)=w1F1+w2F2，抗體群規(guī)模M=100，抗體ai（it）編碼長度21，計(jì)算終止代數(shù)gmax=100，克隆比例q=5，期望保留的抗體群規(guī)模Mn=20，得到結(jié)果如下。

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