基于數據分析的火災調查方法研究

摘要：隨著我國都市化發展步伐持續加快，城鎮居民數量和聚集程度均呈上升趨勢。與此同時，火災的發生頻次也呈現逐步增多態勢。在消防工作中，火災調查是其中非常重要的工作內容之一，高質量的火災調查能夠對火災事件起因、發展過程進行深入分析，并提出預防措施和改進建議，從而為消防工作提供有力支持。隨著近些年計算機信息技術、大數據技術的發展，火災調查也逐漸應用數據分析方法，使得調查人員能夠更加全面、科學了解火災事故的發生原因和蔓延途徑?；诖?，本文首先分析了火災調查的重要價值，接著對火災調查中數據分析的重要性進行了探究，最后提出了基于數據分析的火災調查具體方法。

關鍵詞：數據分析；應用價值；火災調查；方法

引言

當前都市化步伐加速，建筑物數量持續上升，與之相對應的火災潛在危險也在逐步提高。據統計數據顯示，火災已成為城市災害中的重要災害之一[1]。近幾年來，火災發生率不斷攀升，對民眾生命和財產安全構成了極大威脅。結合目前現狀來看，隨著人口集中和城市建設區的擴大，人口密度大幅增加，而高層建筑增多使得火災發生概率隨之增加。特別是在商業區、居民區和工業區，人員聚集和各類設施共存，一旦發生火災，后果將不堪設想[2]。由于城市建設規模龐大，火災隱患不容忽視。例如，老舊建筑的電線老化、私拉亂接、消防設施缺失等問題嚴重，大大增加了火災發生概率。同時，城市中諸如化工廠、油庫、地下車庫等涉及危險品的場所也成為潛在火災源，一旦發生火災，后果非常嚴重[3]。因此，結合相關數據做好火災調查研究對于當前城市消防工作有著至關重要的意義。

一、火災調查的重要價值

火災調查工作是當前消防救援工作的組成部分之一，具有重要的價值，可以為火災預防和安全管理提供有力支持。首先，火災調查可以幫助確定火災起因和災害成因，對于火災隱患的識別和消除起到至關重要的作用。通過詳細的火災現場勘察和證據收集，可以確定火災起因是由于設備故障、人為原因還是其他因素引起[4]。根據調查結果，可以針對性改進和完善建筑設計、裝飾裝修、消防措施等，從而減少火災發生。其次，火災調查可以提供經驗教訓，為火災防控工作提供寶貴指導。通過對火災事故的深入調查和分析，可以總結出事故中存在的不足之處和問題，揭示出火災防控工作中的薄弱環節和短板。這些經驗教訓可以為相關部門和從業人員制定火災防控政策和規范提供參考，同時也可以幫助政府和企業改進管理方法和完善安全制度，提高火災防范能力。此外，火災調查還可以為火災事故責任追究提供依據[5]。通過調查和分析，可以明確事故中的責任主體和責任范圍，查明事故過程和責任鏈條，為事故責任追究提供科學、客觀依據?；馂恼{查還可以為火災應急預案提供參考和決策依據。通過調查分析，可以發現火災應急預案中存在的不足和問題，為今后的預案編制工作提供改進和優化方向。同時，調查結果還可以為火災應急演練和培訓提供實踐案例，提高從業人員的應急處理能力和火災現場處置能力。

二、火災調查中數據分析的重要性

在最近幾年里，隨著大數據科技的進步，優質的數據解析給各種不同領域的任務實施提供了巨大支持。在消防工作中，火災調查中的數據分析可以幫助識別火災高發地點和高發時段。通過對歷年火災數據的分析，可以確定火災發生地理分布和時間分布規律，找出火災高風險區域和高風險時段[6]。這為相關機構在制定防范措施以及加強隱患排查和管理上提供了科學參考，而且數據分析還可以發現火災中的共性和特殊性。通過對多起火災數據進行比對和分析，可以發現火災中的共同特點和漏洞，揭示出火災防控工作中的薄弱環節和短板。同時，數據分析還可以發現火災中的特殊情況和異?，F象，對于改進火災防控策略和提高應急處理能力具有重要意義。此外，數據分析還可以為火災預測和預警提供參考。通過對歷史數據的趨勢分析和模型建立，可以預測火災的可能發生情況和趨勢。這為相關部門提前做好防控準備和應急響應提供重要依據。

三、基于數據分析的火災調查具體方法

（一）數據收集和整理

基于數據分析的火災調查，數據收集和整理是非常關鍵的步驟。在數據收集階段，需要收集與火災相關的各種數據，包括火災發生時間、地點、起因、損失情況等。這些數據可以作為基礎數據，為后續的分析提供依據[7]。此外，大多數消防救援工作還會記錄火災的撲滅過程、使用的滅火器材和方法等信息，這些數據對于分析火災起因和撲救效果也非常有價值。

（二）數據清洗和預處理

在處理和分析數據的過程中，數據清洗和預處理工作被視為一項關鍵性環節。從概念上來說，數據清洗主要是指對收集到的火災數據進行篩選、去重、糾錯和填補缺失值等操作，以消除數據中的錯誤和異常，保證數據的準確性和一致性。數據預處理是對清洗過的數據進行標準化、規范化和變換等步驟，以利于接下來的數據解析和模型建立。在實際應用上，對于數據清洗，我們需要對收集的火災信息進行挑選和消除重復。通過對數據進行篩選，可以排除掉不符合調查目標或無效的數據，以保證分析的精準性和有效性。同時，需要對重復的數據進行去重處理，以避免重復計算和分析影響。通過比較數據的關鍵字段，如火災發生時間、地點和起因等，可以識別和去除重復數據，確保數據的唯一性。數據糾錯也是數據清洗的重要環節。在數據采集和整理過程中，可能會出現數據錯誤的情況，如數據錄入錯誤、傳輸錯誤等。通過進行數據驗證和修正，我們能糾正不準確信息，從而增強數據的精確性。例如，可以通過比對數據的邏輯關系和規則，識別和糾正不合理和矛盾的數據，保證數據的一致性和可靠性。此外，還需要對數據缺失進行處理。在數據收集和整理過程中，可能會出現數據缺失的情況，如某些字段或數值沒有記錄或記錄不完整。對于缺失數據，可以采用填補缺失值的方法進行處理。常用的方法包括均值填充、中位數填充、插值方法等。采用恰當的補充方式，可以維護數據的完備性和統一性，降低在數據分析和建模過程中的偏見。在數據預處理階段，主要對清洗后的數據進行標準化、規范化和轉換操作，以便后續的數據分析和建模。標準化旨在將數據轉化為同一形式，以消弭各種變量之間的度量差距。常見的標準化方式包括Z-Score以及Min-Max等。規范化則是將數據轉換為特定范圍的形式，以便于比較和分析。常用的規范化方法包括離差標準化和正則化等。

（三）數據分析方法選擇

選擇正確且適當的數據分析方式對火災研究具有重要意義。在全面的研究和描述過程中，我們可以使用描述性統計分析手段進行操作。通過計算火災發生頻率、持續時間、地點分布等指標，可以了解火災的基本情況和趨勢。同時，還可以通過繪制柱狀圖、折線圖、餅圖等圖表，直觀展示火災數據的分布和變化情況，這樣可以對火災調查提供全面的數據背景和參考。在對火災數據中的關聯關系分析中，可以采用關聯規則分析方法展開。通過挖掘數據中的頻繁項集和關聯規則，可以發現火災發生的相關因素和規律。例如，可以發現某些特定天氣條件、建筑結構或火災原因與火災發生的關聯性。這樣可以為火災預防和控制提供重要的參考依據，有針對性采取措施進行干預。此外，可以采用聚類分析方法對火災數據進行群組劃分和分類。通過對火災數據中的特征進行聚類分析，可以將火災案例劃分為不同類別，每個類別具有相似的特點和規律。例如，可以將火災按照地理位置、火災原因或損失程度等特征進行分類。這樣可以幫助了解火災的空間分布和發生機理，指導火災調查和滅火救援。對火災數據進行時間相關性的分析和預測，通?？梢圆捎脮r間序列分析方法進行。消防人員對火災數據的時間序列進行建模和分析，可以發現火災發生的周期性和趨勢性規律，并進行未來火災發生預測。這樣可以提前制定火災預防和控制策略，提高火災防控和預測的準確性和及時性。

（四）數據挖掘和模型建立

數據挖掘技術在目前各行各業中的應用十分廣泛，將其應用在火災調查中也有著較好的效果。數據挖掘是通過從大量數據中發現隱藏的模式和關聯，從而揭示火災發生的可能原因和特征，而模型建立則是將挖掘得到的知識轉化為可用于預測和解釋的模型，以幫助調查人員深入分析火災案件。工作人員在進行數據清洗和預處理之后，工作人員需要進行特征選擇與提取，概括來說調查人員需要從大量的特征中選擇最相關的特征，以提高模型的準確性和解釋性。特征提取則是將原始數據轉化為更具代表性的特征表達，例如通過計算各個特征的統計指標或者使用機器學習算法進行特征編碼。接下來，模型建立部分包括模型選擇、模型訓練和模型評估等步驟。在模型選擇中，消防人員需要根據火災調查的具體需求，選擇適合的模型類型，例如決策樹、支持向量機或者神經網絡等。然后，調查人員需要使用已清洗和整理的數據集進行模型訓練，以學習數據中的模式和關聯。在模型訓練過程中，調查人員還需要進行模型參數調優，以提高模型的性能。最后，在模型評估中，調查人員需要使用獨立的測試數據集來評估模型的準確性和泛化能力。

（五）結果驗證和解釋

結果驗證和解釋是基于數據分析的火災調查中不可或缺的步驟。通過合理的驗證方法和技術，消防人員可以確保分析結果的準確性和可靠性。首先，結果驗證可以通過交叉驗證和模型評估等方法進行。交叉驗證是一種常用的驗證方法，它將數據集分為訓練集和測試集，然后使用訓練集進行模型訓練，再使用測試集進行模型評估。通過對多次交叉驗證的結果進行綜合分析，可以得到更準確的模型性能評估。此外，模型評估還可以采用其他指標，如準確率、發生率、F1值等，來評估模型的性能。其次，結果驗證還可以通過與現有知識和經驗進行對比來進行。消防人員可以與相關領域的專家進行討論和交流，以驗證分析結果的合理性和一致性。此外，消防人員還可以與其他類似案件的調查人員進行溝通，共享經驗和知識，進一步驗證分析結果。再次，解釋是對分析結果進行解釋和說明的重要環節。消防人員需要將分析結果與火災案件的背景和情況相結合，提出合理的解釋和推斷。例如，如果分析結果顯示火災發生地點與某種特定條件或因素有關，消防人員可以通過解釋這種關聯關系來推斷火災起因。此外，解釋還可以通過可視化技術和圖表等方式來呈現分析結果，以便更直觀理解和解釋。最后，為了進一步提高結果驗證和解釋的可靠性，調查人員還可以采用多種方法和技術的綜合應用。例如，調查人員可以利用不同的數據分析算法和模型進行比較，以確認分析結果的一致性和穩定性。此外，消防人員還可以使用敏感性分析等方法，評估不同因素對分析結果的影響程度，從而提供更全面和可信的結果驗證和解釋。通過合理的解釋和說明，消防人員可以理解和利用分析結果，為火災調查提供有力支持。這些方法和技術的應用可以提高火災調查效果和質量，為預防和處理火災案件提供科學依據[8]。

結語

隨著大數據技術、信息技術的不斷發展，基于數據分析的火災調查方法已經成為了當前消防工作的重要工作內容，也為火災預防、研判、預警等提供了有力支持。因此，在以后的發展中，需要不斷推進數據技術與火災調查工作的融合，從而有力推動消防救援工作高質量發展。

參考文獻

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[8]張茜，阿倫·拉科維奇.基于統計數據的公共汽車火災調查分析[J].消防技術與產品信息，2016（02）：81-83.

作者簡介：吳鐳（1985- ），男，漢族，陜西渭南人，本科，初級專業技術十一級，研究方向：火災調查。