中國火災損失的聚類分析

臧　鵬

摘要：采用聚類的方法將中國31個省和地區的火災數據按火災損失聚成了3類，得出結論：同一類地區的火災內部特性相對接近，不同類的地區之間差異較大。通過研究客觀發生的、大量的火災現象的數量，以及與火災損失相關的因素分析來揭示出火災產生、發展、和變化規律及其本質特征，進而正確地認識火災規律，提出各地區對火災預防與管理的建議，制定消防法律和對策，進行科學的消防管理。

關鍵詞：聚類分析；火災損失；K均值

聚類分析是人們用多元統計分析的技術進行分類的一種方法，是將一批樣品或變量，按照他們在性質上的親疏程度進行分類。火災的發生造成了國民的重大生命財產損失。如何防止火災，減少生命損失和財產損失受到全國的關注。針對此種情況，筆者通過對中國3l省(市、自治區)2005年由火災造成的生命、財產損失進行聚類，提出合理的建議以指導宏觀的火災防治。

1參數選擇及數據處理方法

1.1參數選取及數據來源

根據參數選擇考慮5個方面的屬性：火災起數，死人數，傷人數，經濟損失，火災發生率，本文采用2005年的數據。研究地區為我國大陸31個省(市、自治區)。原始數據來源為《2006中國社會》統計年鑒——各地區存在事故情況(2005年)(國家統計局社會和科技統計司編)。

1.2數據處理方法

采用聚類分析的K均值法。K均值法是麥克奎因(Macqueen)于1967年提出，其思想是把每個樣品聚集到其最近形心(均值)類中去。其基本步驟為：

(1)選擇k個樣品作為初始凝聚點，或者將所有樣品分成k個初始類，然后將這k個類的重心作為初始凝聚點。

(2)對除凝聚點之外的所有樣品逐個歸類，將每個樣品歸人到凝聚點離它最近的那個類(通常采用歐氏距離)，該類的凝聚點更新為這一類目前的均值，直至所有樣品都歸了類。

(3)重復步驟(2)，直至所有的樣品都不能再分配為止。

2分析結果

2.1火災損失聚類

在SPSS軟件中選擇Analyze—Classify—K-MeansCluster命令，進入K－均值聚類對話框。通過聚類分析，聚為3類。

2.2輸出結果分析

通過以上數據可知，火災區可分為這樣三類：(1)遼寧省，吉林省，黑龍江省，江蘇省，山東省，廣東省)；(2)天津市，山西省，內蒙古，廣西省，海南省，貴州省，云南省，西藏區，甘肅省，青海省，寧夏區)；(3)北京市，河北省，上海市，浙江省，安徽省，福建省，江西省，河南省，湖北省，湖南省，重慶市，四川省，陜西省，新疆區)。

對聚類結果從經濟情況、人口數量、消防投入、地理位置四個方面分析可知：

一類省市：此類區域是火災發生數量、死亡人數、經濟損失最高的區域。這些地區都是人口大省，經濟相對發達。其中，廣東省工業發達，雖然消防的投入較高，但外來務工人員較多，管理難度大，發生火災概率高，火災損失必然較大；東北三省處于林區，北方干旱，易發生火災；

二類省市：此類區域是火災發生數量、死亡人數、經濟損失最小的區域。這些區域經濟發展水平相對低，人口相對少，易于管理。

三類省市：此類區域人口較多，經濟發達，火災發生數量、死亡人數、經濟損失相對較小。這些地區中大多省份處于雨水充足的南方地區，所以火災發生的概率較低。其中北京、上海等地區是因為經濟發展水平高，有較大的消防投入。

3建議

通過火災損失和經濟發展水平、消防投入以及自然因素等方面的分析，量化了不同地區的火災損失水平，揭示了三者之間的內在聯系。由此建議相關部門：

(1)對人口多的地區加強相關防火教育和火災處理知識的宣傳，林區、干旱系數大的區域應加大預防力度，加強火災隱患的檢查和排除；

(2)進一步研究地區經濟發展和消防投入的關系，使生產總值會和火災損失成為負相關；使火災風險和投入匹配最合理；

(3)促進各地區火災控制經驗的交流，提出有各地方特色的火災預防、處理措施。