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基于数据挖掘和GIS技术的城市火灾分析

王湛  
【摘要】:随着城市化进程的不断加快,城市构成要素日趋复杂及紧密,以火灾为代表的城市灾害风险愈发严峻,发生起数呈连年上升趋势。对更深层次的未知致灾因素认识不清、灾变规律识别不明、防控手段不足是现有消防体系滞后于城市快速发展的主要原因。因此,如何有效挖掘并探明城市火灾孕育发展的前兆信息,制订合理的消防决策,进而对潜在危险源进行超前防控,是亟需解决的难题。基于此,本文以旧金山市历史火灾数据为研究背景,利用Apriori算法对城市火灾的频繁项集及关联规则进行深入分析,引入GIS技术对高频火灾项集进行可视化展示;并构建了城市火灾空间关联模型和火灾发生起数预测模型,从多个时-空维度揭示了城市火灾的主要致灾因素和演变规律,主要结果如下:(1)利用Apriori算法研究了城市火灾的频繁项集及关联规则,并通过对应分析的方法对火灾原因和类型、场所之间的关系进行了分析。结果表明:城市火灾多发生于固定建筑物中。从火灾发生频次及严重程度考虑,住宅类固定建筑均占主导地位,机械故障是导致严重火灾的主要原因。不同类型和场所火灾的主要原因存在差异,其中材料使用不当和人员操作失误是住宅火灾的主要原因,电气故障是展览厅等场所的主要火灾原因,机械故障则是仓储、室外隧道等场所的主要火灾原因。(2)利用GIS技术,通过核密度、聚类、标准差椭圆等空间点模式的分析方法研究了城市火灾空间分布特征,结果表明:城市火灾在空间上表现出显著的集聚特征,集聚中心区域在城市的东北部。不同属性火灾在空间上呈现差异性的分布特征,其中人员操作失误导致的火灾空间集聚性最强;工厂火灾在空间上的分布呈现集聚特征且具有明显的方向性。(3)构建了基于地理加权回归的城市火灾空间关联模型,研究了城市火灾的空间自相关性和异质性。结果表明:城市火灾的空间自相关性显著,各个年份火灾热点区域均在城市的东北部,且不存在冷点区域。消防站点、POI等因素在不同区域对火灾发生贡献不同的作用,呈现出较为明显的空间异质性。(4)通过数据拟合的方法研究了消防出警时间规律,从不同时间尺度上分析了火灾发生规律,并研究了火灾发生起数的时间序列特征,构建了基于ARIMA算法的预测模型。结果表明:消防出警时间符合对数正态分布的特征,不同场所的消防出警时间存在一定差异,其中仓储与室外场所的出警时间最长。城市火灾在年、月、周、时等不同的时间尺度上表现出不同的特点,1月份、1 pm-10 pm是火灾发生最多的时间段。构建了基于ARIMA的火灾发生起数预测模型,结果发现实际值均在预测值的上下限之中,相对误差在16.67%和32.18%之间。本文研究成果拓展了城市火灾数据分析理论和方法,对进一步深入揭示城市火灾的发生发展规律、构建区域火灾风险评估模型、指导城市消防资源配置和完善城市火灾防控体系具有重要意义和应用价值。该论文含图46幅,表22个,参考文献92篇。


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