大數據技術在滅火救援中的應用研究

摘要：隨著我國科學技術的持續發展，城市化進程的不斷推動，自動化、多元化、智能化的工藝技術已逐步應用到各行各業中，然而在城市化高速發展以及工業逐步自動化的過程中，火災隱患也在明顯增多。為了保障人民的生命財產不受損失，需要進一步推動大數據技術在滅火救援當中的應用。文章首先歸納了我國大數據時代消防信息化發展現狀，然后剖析了大數據在滅火救援中的具體應用，最后歸納概述了大數據挖掘技術在滅火救援當中的應用，研究成果對促進大數據技術在滅火救援當中的應用具有一定的積極作用。

關鍵詞：大數據;數字化;滅火救援;應用

隨著我國經濟社會的迅速發展以及科學技術的不斷創新，AI智能等大數據前沿科學技術逐步融合到人們生活中，人們對智能化、快速化、精準度的要求不斷提升，信息化的應用，不僅影響了人們日常的生活方式，而且在科學技術領域掀起了產業變革。為了保障人民的生命財產不受損失，需要進一步推動大數據技術在滅火救援當中的應用，文章主要對此進行研究。

一、大數據時代消防信息化發展現狀

（一）接處警方式存在不足

目前，我國消防救援服務的形式多種多樣，其中最重要的兩種形式是“三位一體”和消防隊站集中接警。隨著消防部門一體化作戰系統的集中部署和推廣，以作戰指揮中心建設為基礎的搶險監控系統建設正在穩步推進。然而，在目前的情況下，多數系統連接到監控系統當中存在較大的難度。此外，企業和政府的專職消防隊雖然數量較多，但是消防隊站的分布相對分散，同時由于體制原因，無法與國家綜合性消防救援隊伍共享救援資源和指令，無法實現統一部署。隨著政府對建設專職消防隊的重視，專職消防隊的地位越來越重要，接處警方式的統一已成為消防信息化建設的重點。

（二）分析決策能力存在不足

雖然當前在火災事故調查與統計中，數據分析已經發揮了一定的作用，但是各類數據與消防信息的橫向交換和聯機分析業務的發展還停留在表面。為了獲取對消防工作及有益于社會公眾的參考信息，就需要進一步優化分析數據時采用的數據挖掘、建模、預測的方法和手段，并與公共服務平臺和城市基礎數據庫中的相關信息進行匯聚和融合，從而達到為滅火救援工作提供科學決策的目的。

（三）協同聯動機制仍存在不足

日常的許多信息包括監測、預警、報警等，需要各個部門進行采集，采集的過程中還要保證數據的準確性和及時性。發生警情后，公安、交警、醫院、城管等各個部門的高效協同聯動可以有效提高滅火救援的效率。但是目前，因為互聯網技術以及各個部門協調不力等多方面原因導致協同聯動機制仍未真正形成。

二、大數據在滅火救援中應用的具體分析

（一）事前準備

大數據技術在滅火救援當中的事前準備主要包含管理準備和設施準備。

1.管理準備

管理準備是指把大數據技術應用在人力資源與日常管理上，主要是針對各個層次的管理人員進行培訓。針對中上層的管理人員，要開展相應的管理知識授課及體制改革;而針對基層人員，則應當增加數據采集和專業技術人員的數量，并專門設立機構對其進行培訓。

2.設施準備

設施準備主要是應用大數據技術的軟硬件設施。軟件設施不僅包括采集新數據的設施，也包括分析和挖掘原始數據的設施，而硬件設施主要用于新技術背景下的數據采集。

（二）事中響應

文章通過查閱國內外針對大數據技術在滅火救援當中應用的研究，在當前條件下，大數據技術在事中響應，主要體現在大數據信息流宏觀角度的多元滅火救援和微觀角度大數據信息流的多元滅火救援合作兩個層面。

1.宏觀角度下大數據信息流的多元滅火救援

宏觀角度下大數據信息流在滅火救援當中的應用，受到多種維度的影響，同時各個部門間相輔相成，共享火災信息，實現信息的及時溝通，保障在第一時間利用大數據技術對火災進行判斷，并進行救援，從而形成多元化大數據技術滅火救援系統，見圖1。

2.微觀角度下大數據信息流的多元滅火救援

消防救援隊伍需要平衡日常業務的連續性和滅火救援處置的及時性。基于大數據技術的支持，大數據信息流是一個操作方便、功能強大的信息管理系統，它能夠將具備多項關鍵指標的高效指揮決策輔助系統同時集合起來并做到實時報告，見圖2。

3.事后恢復與總結

當前，“眾包”是大數據技術滅火救援事后恢復與總結當中的常用方式。通常情況下，“眾包” 是指從一廣泛群體，特別是在線社區，獲取所需想法、服務或內容貢獻的實踐，“眾包”主要包含數據采集、數據處理、智能分析和快速反應，為此，在事后恢復與總結當中眾包式方法流程圖如圖3所示。

三、大數據挖掘技術在滅火救援中的應用

（一）挖掘消防水源系統中的數據

在整個滅火救援戰斗中，最重要的一點就是要保證水源的供應充足。所以，要提高城市建筑火災的滅火效率，縮短火災撲救時間，就要合理的對城市消防水源供應系統中的數據進行充分挖掘，再對挖掘出來的數據進行分析處理，從而實現水源覆蓋點的進一步優化設計。

（二）挖掘火災隱患數據

為了降低火災發生的概率，就需要對火災隱患數據和源頭數據進行挖掘。大數據挖掘技術能將潛在的具有利用價值的信息從龐雜的、海量的數據中提取出來，并將其整合。此外，大數據挖掘技術還能分析各類建筑火災獨有的特點，從而預測火災的發展趨勢和速度，并輔助現場指揮員對火場用水量進行科學的判斷。

（三）挖掘現場環境數據

接到報警后，系統會利用大數據挖掘技術對實時路況、水源分布及社會單位的相關數據信息進行分析，優化行車路線選擇。此外，大數據挖掘技術還可以采集事故現場條件、氣候狀況、空氣中有毒氣體含量等數據，利用神經網絡模型，預測二次災害的發生時間、條件及特點，為現場的指揮決策提供重要的技術支持。

四、結語

文章首先概述了大數據技術在城鄉一體化、分析決策能力以及協同聯動機制三個層面的發展現狀，然后從大數據技術在滅火救援事前準備、事中響應以及事后恢復與總結中的應用進行闡述分析，最后探討大數據挖掘技術在消防水源系統、火災隱患數據以及現場環境數據方面的應用，研究成果對促進大數據技術在滅火救援當中的應用具有一定的積極作用。

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作者簡介：王文君（1983.07—），男，山東萊西人，本科，初級技術職務，研究方向：滅火救援。