陳躍毅

（1. 北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院，北京 100871）

城市火災(zāi)風(fēng)險評價是指對城市用地區(qū)域內(nèi)建筑物、場地、設(shè)備等所引起火災(zāi)的風(fēng)險與危害程度做出的綜合評估。系統(tǒng)分析城市、地區(qū)的火災(zāi)隱患情況和變化趨勢，并科學(xué)評價火災(zāi)危險性，有助于當?shù)卣拖嚓P(guān)主管部門進一步認識消防安全現(xiàn)狀，便于根據(jù)影響消防安全的客觀條件采取相應(yīng)對策，從而使消防安全政策更加科學(xué)?；馂?zāi)事故風(fēng)險評價即火災(zāi)事故發(fā)生的概率，是城市規(guī)劃火災(zāi)事故風(fēng)險評價的主要部分，對城市規(guī)劃消防設(shè)計和控制政策的作用比較直接。在我國的Risk、Hazardand Value Evaluation 軟件中，通過細化建筑物單體尺度的相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)其經(jīng)驗而建立的處理模式，對各種建筑物潛在的火災(zāi)風(fēng)險做出了判斷。英國Entec 集團開發(fā)的國際火災(zāi)風(fēng)險評價工具箱在深入借鑒了其他行業(yè)安全性評價與操作實踐的基礎(chǔ)上，從國際火災(zāi)事故風(fēng)險的視角入手，對當?shù)氐幕馂?zāi)事故風(fēng)險做出了判斷。

每年有超過30萬人死于火災(zāi)，是世界上第四大意外傷害因素。根據(jù)可循文獻統(tǒng)計，最先開展火災(zāi)風(fēng)險評價與相關(guān)研究的國家是美國；而最初的研究通常是基于特殊場合，如飛機、能源工廠、核動力電廠等。加拿大研究者Harmathy等則認為，火災(zāi)實驗一般都是根據(jù)某個部分的危害狀況做出的，因此通過防火實驗標準簡單地確定火災(zāi)危害性是不合理的，而應(yīng)將潛在的危險因素建立為一個相輔相成的評估準則進行火災(zāi)風(fēng)險評價。目前國外學(xué)者較多地將環(huán)境生態(tài)科學(xué)的研究成果與各種評價方法進行有機結(jié)合，如將煤礦火災(zāi)案例與各種評價方法有機結(jié)合的火災(zāi)風(fēng)險評價。1994年我國研究人員霍然等最早給出了中國火災(zāi)風(fēng)險評價模式的初步框架，隨后陸偉民等對當時上海市南京東路建筑歷史火災(zāi)與消防進行了現(xiàn)場研究，形成了消防和失火信息資料庫，為建筑物的安全評價提供了重要依據(jù)；目前我國科學(xué)家已在火災(zāi)動力學(xué)理論、防滅火關(guān)鍵技術(shù)、火災(zāi)?；夹g(shù)和滅火標準化等方面進行了大量研究工作，并獲得了許多突破性進展，提升了我國消防的總體科學(xué)技術(shù)水平。由于著火隱患條件的增加，預(yù)防和撲救著火事件的困難隨之加大?；馂?zāi)事故的發(fā)生必然會給人民生命造成巨大傷害，甚至對心理產(chǎn)生巨大沖擊。消防安全對經(jīng)濟社會發(fā)展和百姓安居樂業(yè)的重要性空前提高，使得火災(zāi)事故風(fēng)險評價成為一項亟待探索的問題。分析2015—2019年全國火災(zāi)事故統(tǒng)計資料發(fā)現(xiàn)，我國火災(zāi)事故年均發(fā)生28 萬多起，直接損失達到37 億元，遇難人數(shù)將近1 500 人，傷殘人數(shù)將近1 000人。近5年全國火災(zāi)事故數(shù)量總體穩(wěn)定并略呈減少態(tài)勢，但仍保持在高位運行，尤其是縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)的火災(zāi)事故數(shù)量都有明顯增長態(tài)勢，因此分析火災(zāi)風(fēng)險評估方法、特點、社會意義，對于開展火災(zāi)風(fēng)險評估具有一定的借鑒意義。

1 城市火災(zāi)危險性評估的相關(guān)理念

1.1 城市火災(zāi)危險性評估原則

1949年我國只有10%的人口生活在城市，而截至2019年6月我國有4個直轄市、293個地級市、375個縣級市，近8.3億人在城市生活；城市數(shù)量從132個增至672個，建制鎮(zhèn)數(shù)量從2 176個增至21 297個。國家統(tǒng)計局最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2020年我國城鎮(zhèn)化率為60.65%，預(yù)計到2022年，城市化率將達到62%。隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和城市化進程的加快，城市火災(zāi)發(fā)生的頻率和造成的損失也呈上升趨勢，若防控不當，將嚴重影響我國經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，危害社會治安穩(wěn)定?；馂?zāi)風(fēng)險評估是通過科學(xué)的方法識別、分析并評價火災(zāi)風(fēng)險的大小，以減小和控制火災(zāi)后果的基本手段，是火災(zāi)科學(xué)研究的重要組成部分。城市區(qū)域火災(zāi)風(fēng)險評估是對整個城市或城市的行政區(qū)域、社區(qū)、特殊區(qū)域等進行火災(zāi)風(fēng)險評估，以找到待評價區(qū)域內(nèi)火災(zāi)風(fēng)險較高的地點，有針對性地制定火災(zāi)防范措施和消防規(guī)劃，降低城市火災(zāi)風(fēng)險。根據(jù)上述概念和研究范圍，本文確定城市火災(zāi)危險性評估的基本原理為：

1）區(qū)域的火災(zāi)危險性由其包含的單個對象火災(zāi)危險性構(gòu)成，具有“和”的性質(zhì)。

2）地理意義上的不同區(qū)域火災(zāi)危險性構(gòu)成一個集合，因而區(qū)域間火災(zāi)危險性的關(guān)系與區(qū)域火災(zāi)危險性的運算自然符合集合論中集合之間的關(guān)系和集合運算處理（交換律、結(jié)合律、分配律等）。例如，若區(qū)域A 包含區(qū)域B，則區(qū)域A 的火災(zāi)危險性大于區(qū)域B，即一個城市的火災(zāi)危險性大于其下轄某大隊的火災(zāi)危險性。

3）在同一城市中，具有相似地理、建筑、人口和經(jīng)濟特征的兩個區(qū)域火災(zāi)危險性基本相同。

1.2 火災(zāi)危險性評估研究方法

面對嚴峻的形勢，需要進一步加強消防安全管理工作。國務(wù)院出臺的國發(fā)[2011]46 號《國務(wù)院關(guān)于加強和改進消防工作的意見》要求，每半年對消防安全形勢進行分析研判和綜合評估。為認真貫徹落實上述要求，公安部消防局制定的公消[2012]341號《建立消防安全形勢分析評估制度的指導(dǎo)意見》明確要求，每年開展一次綜合性消防安全形勢分析評估工作，對省、市、縣行政區(qū)域內(nèi)城市和農(nóng)村消防安全形勢進行分析評估；對于一些消防安全重點區(qū)域，可開展區(qū)域性消防安全形勢分析評估。公消[2017]20 號《關(guān)于深入開展消防安全風(fēng)險調(diào)研評估加強評估結(jié)果運用的通知》也要求對城市總體消防安全風(fēng)險進行研判和綜合評估，并采取針對性措施解決突出問題。本文以福州市城區(qū)（三環(huán)內(nèi)）為例，采用統(tǒng)計分析和指數(shù)評價相結(jié)合的方法對福州市城區(qū)火災(zāi)風(fēng)險進行評價，側(cè)重于數(shù)學(xué)方法、淡化主觀認識，量化確定評價指數(shù)計算方法和指數(shù)權(quán)重。

基于由火源所引起的邏輯，本文將引起火災(zāi)的要素簡化為主體—自然環(huán)境—行動，即起火的原因是人在特定環(huán)境下的特定行動，而起火危險性則依人群密度、行動、自然環(huán)境所產(chǎn)生空間而有所不同。因此，本文選取百度人群生活熱力圖數(shù)據(jù)表現(xiàn)居民密度（X1）、城市規(guī)劃發(fā)展現(xiàn)狀土地屬性數(shù)據(jù)表現(xiàn)行動模式（X2）、控制性詳細規(guī)劃中土地發(fā)展特性數(shù)據(jù)表現(xiàn)行動條件（X3），對3類指標因子進行打分和歸一化；再利用ArcGIS柵格化數(shù)據(jù)處理，并通過加權(quán)綜合運算得到火災(zāi)風(fēng)險評價結(jié)果，即y?=b1x1+b2x2+b3x3+b0。權(quán)重確定法主要采用SPSS 多元線性回歸模型，以X1、X2、X3為不同因變數(shù)，以歷史火災(zāi)密度的分布為因變數(shù)的回歸方程，采用多重線性逐步回歸計算3 個指標的權(quán)重。

1.3 城市火災(zāi)危險性水平分級

火災(zāi)是指在時間或空間上失去控制的燃燒所造成的災(zāi)害，是發(fā)生頻率較高和時空跨度最大的一種災(zāi)害。隨著社會的快速發(fā)展和財富的日益增加，火災(zāi)損失增多、危害范圍擴大的總趨勢是客觀規(guī)律。

1）以建筑面積為基數(shù)衡量城市火災(zāi)風(fēng)險水平能建立起連接宏觀風(fēng)險與微觀風(fēng)險的橋梁。由城市火災(zāi)危險性評估原理可知，微觀風(fēng)險的載體是區(qū)域內(nèi)單個對象，單個對象有建筑面積特征，但不具備人口特征，因此建筑面積可作為單個對象火災(zāi)危險性水平變換到單個對象火災(zāi)危險性的乘子，從而起到橋梁作用。

2）盡管國內(nèi)外以人口為基數(shù)衡量火災(zāi)狀況非常普遍，但僅用于宏觀指標表征；而火災(zāi)發(fā)生的可能性，即火災(zāi)危險性以建筑面積為基數(shù)衡量也已廣泛得到相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)支持，如日本的火災(zāi)危險性數(shù)據(jù)，辦公樓火災(zāi)發(fā)生概率為6.67×10-7起/m2·a，商店火災(zāi)發(fā)生概率為4.12×10-6起/m2·a等。因此，選擇以建筑面積為基數(shù)衡量城市火災(zāi)危險性水平更合適。城市火災(zāi)危險性水平分級確定原則為應(yīng)充分考慮火災(zāi)危險性水平分布現(xiàn)狀和發(fā)展以及各分級頻數(shù)分布總體呈類鐘型分布。根據(jù)上述原則，結(jié)合聚類分析和火災(zāi)危險性水平分布，確定城市火災(zāi)危險性水平分級（表1）。

表1 城市火災(zāi)危險性水平分級

2 指標評分

2.1 火災(zāi)出警歷史數(shù)據(jù)

近5年福州市各大隊的出警記錄主要包括火災(zāi)出警、其他搶險、火虛假警等信息，內(nèi)容涵蓋了行政區(qū)劃、接警人員、到場人員、控制人數(shù)、熄滅方法、事件發(fā)生地、參戰(zhàn)方式、事件類別等屬性信息，但由于信息時間跨度過長、記載形式以數(shù)據(jù)為主，沒有事故現(xiàn)場的具體位置數(shù)據(jù)。本文通過篩選采集數(shù)據(jù)庫中所有火災(zāi)事故的出警信息，采用地址編碼方法和網(wǎng)絡(luò)地圖的API 程序開發(fā)方法對9 799 起歷史火災(zāi)事故出警信息中的所有歷史地點屬性進行了地址分析，對所有歷史火災(zāi)位置進行了空間復(fù)原，并將坐標系轉(zhuǎn)換為CGCS2000。

2.2 用地性質(zhì)現(xiàn)狀

本文將土地類別簡化至大類，計算各地類單位面積發(fā)生火災(zāi)的頻率，并進行歸一化處理，作為用地現(xiàn)狀評估值（表2）。歸一性評分結(jié)果柵格范圍為10 m像元大小，若像元中幾個元素都擁有同樣的數(shù)值，則集合這些元素的范圍，像元中擁有最大面積的集合元素為分配給像元的值。

表2 用地現(xiàn)狀評分

2.3 用地開發(fā)性質(zhì)

福州市城市規(guī)劃與管理委員會將土地分為可開發(fā)土地和一般保護用地兩類，其中可開發(fā)土地多為老寮屋區(qū)、老舊小區(qū)、待征遷用地，建設(shè)性質(zhì)、居民群體受教育程度、消防安全意識等狀況十分復(fù)雜，且火災(zāi)安全隱患很大。城市開發(fā)對各地類影響較大，在粗放的土地利用方式下，土地利用變化顯著，主要表現(xiàn)為建設(shè)用地對其他用地的大量占用。土地開發(fā)性質(zhì)指數(shù)評價方法同用地現(xiàn)狀指數(shù)，分值見表3。

表3 用地開發(fā)性質(zhì)評分

2.4 人口分布數(shù)據(jù)

尋找對象之間的相關(guān)性，以此來預(yù)測未來的發(fā)展，是大數(shù)據(jù)分析思維的重要目標。雖然人口分區(qū)熱像圖僅能反映人口密度的無量綱，但仍可從一定程度上討論其與火災(zāi)發(fā)生的空間關(guān)系。由圖1 可知，在清晨、工作時間（包括周末）以及20:00，火災(zāi)的發(fā)生與人們生活壓力有明顯的相關(guān)性。百度熱圖采用工作日9:00、15:00、20:00 等時段的人群分布和熱像圖對工作日上午、下午、晚上3 個時段的人群進行了詳細描述，但數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，該時段的熱量圖量綱比其他時段低得多，因此不能作為該分析的依據(jù)。鑒于人口分布與熱力圖統(tǒng)計的無量綱性，本文對熱力圖數(shù)據(jù)進行重新采樣，將人口聚集程度分為1~5 級，并統(tǒng)一各時間人口集聚度量準則，依次統(tǒng)計各時段各人口集聚等級內(nèi)單位面積火災(zāi)事故的發(fā)生頻次，根據(jù)各時段火災(zāi)的發(fā)生頻次占比決定權(quán)重（表4）。

圖1 城區(qū)火災(zāi)發(fā)生次數(shù)時間分布

表4 人口密度等級評分

3 指標權(quán)重測算

本文對3 種自變量和因變數(shù)值的登機口變量以及一個因變量的柵極變量實現(xiàn)了矩陣化，并利用SPSS多元線性回歸模型中的漸進回歸分析法構(gòu)建了回歸模型，從而校正了權(quán)重。其因變數(shù)均采用10 m×10 m 柵格，人口聚集因子采用工作日20 h內(nèi)的人口分布熱力評分數(shù)據(jù)，因變數(shù)因子則采用19~21 h的人口火災(zāi)分布熱核密度數(shù)據(jù)，像元單位為次/km2。與ArcGIS系統(tǒng)中的像元一一對應(yīng)時，首先通過Matlab算法讀取登機口的每個正像元，并保存為列矢量；然后將轉(zhuǎn)化為列矢量的每個自變數(shù)和因變數(shù)錄入SPSS，并通過多角回歸計算方差分析的結(jié)果（表5），可以看出，采用F 檢驗方法對回歸方程進行顯著性檢驗，并描述了不同因素的復(fù)合影響情形，當F=10 023.01時，顯著性為0.000，證明對回歸方差做了顯著檢查（F 檢驗），形成的線性回歸模型具有統(tǒng)計意義。具體回歸系數(shù)見表6，可以看出，通過t試驗，所有回歸系數(shù)的顯著性和sig值均未達到0.001，表明各數(shù)據(jù)都具有統(tǒng)計意義，則逐步回歸方程為= -4.809+15.140x1+13.083x2+32.480x3。

表5 方差分析

表6 回歸系數(shù)與顯著性檢驗

4 火災(zāi)危險性評估

本文采用多元線性回歸模型率定確定系數(shù)，各像元的火災(zāi)概率得分預(yù)測不僅一定要先把每個系數(shù)所得到的對應(yīng)權(quán)重相加后再加和，而且還需特別注意常數(shù)的問題，因為這樣危險性系數(shù)在一個層次上就可以表達出火災(zāi)頻次預(yù)測。根據(jù)人口密度分布的動態(tài)性，本文提出了動態(tài)評估理論，將人類各個時期的平均生存狀態(tài)數(shù)據(jù)分別代入人口數(shù)據(jù)中，以評價火災(zāi)危險性在年齡序列中的動態(tài)變化情況；再根據(jù)本文提出的回歸方程，將其處理為10 m×10 m 的柵格數(shù)據(jù)；最后通過ArcGIS即可得到研究區(qū)域的火災(zāi)危險性評價結(jié)果（圖2）。

圖2 火災(zāi)危險性動態(tài)評估結(jié)果

5 結(jié) 語

以往的城市火災(zāi)風(fēng)險評價以定性分析為主，或通過專家評分對參數(shù)進行定量分析，這主要是受調(diào)查方法的限制，多源公開信息為精細化分析城市相關(guān)風(fēng)險提供了有力支持。本文通過多源調(diào)查，在因子評估和權(quán)重設(shè)定上做出了另類探索，并以福州市為例進行了火災(zāi)風(fēng)險的動態(tài)評價。調(diào)研結(jié)論基本滿足福州市實際情況，證實了指標因子選擇、評價、權(quán)重的科學(xué)合理。研究中的因子評價、權(quán)重可進行一定范圍的推廣，能很好地為消防專項計劃、城市交通總體規(guī)劃等提供基礎(chǔ)與保障。本文對火災(zāi)出警記錄的時間依賴性較高，同時由于總?cè)丝诘臒崃y(tǒng)計主要來源于互聯(lián)網(wǎng)，其內(nèi)在核心算法不得而知，因此怎樣從計算層次上進一步提高記錄中空間落點的精確度以及怎樣準確表達真實的人口分布情況都需要進一步深入探討。