基于AHP-FCE模型的高校學生宿舍火災風險評估

中圖分類號：F274文獻標志碼：A

0 引言

高校宿舍是大學生學習、生活和休息的主要場所，同時也是人口密集、安全隱患大、消防設施相對落后的公共場所，其安全問題一直備受關注[]。近年來，隨著高校教育連年擴招，2024年在校大學生人數已超過4763萬人，學生宿舍的火災風險也日益凸顯。2022年5月15日晚上，襄陽職業技術學院一名學生使用電熱毯不當引發火災，造成4人受傷；

2023年12月8日晚上，伊拉克蘇蘭大學一棟宿舍樓電路短路引起火災，造成14人死亡，18人受傷；2024年5月25日深夜，中國傳媒大學一名學生使用充電寶充電引發宿舍明火，無人員傷亡。這些事故提醒我們，大學生宿舍的火災風險不容忽視。因此，構建一套科學的高校學生宿舍火災風險評價指標體系，對于準確評估宿舍安全事故風險具有重大價值。

在現有研究文獻中，高校學生宿舍火災安全風險評估方法多樣，包括層次分析法、GAP分析、合作博弈法、多態模糊貝葉斯網絡、PCA-RBF神經網絡等。Hassanain等[2]利用層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）對學生宿舍設施消防安全等級進行評價研究，并確定各指標權重。然而，AHP對專家判斷的依賴性較強，易帶來主觀偏差。Hou等[3]運用GAP分析和層次分析法，對學生宿舍的消防安全、衛生狀況、信息通訊和舒適度等方面進行了全面分析和評價，但該方法主要通過實際與期望差距衡量指標達成情況，缺少對風險因素的因果分析。為了減少主觀偏差，許開立等[4從人、物、環境、管理四方面構建高校宿舍火災風險評價指標體系，運用合作博弈法結合主客觀賦權確定指標權重，并通過修正的雷達圖評價方法對高校學生宿舍火災風險等級進行評估。然而，由于合作博弈法需要更復雜的數據輸入和模型整合，實際應用中可能受到信息獲取不全的限制。吳書強等[5采用多態模糊貝葉斯網絡方法，基于86起高校學生宿舍火災案例，構建火災風險評價體系和貝葉斯模型，確定關鍵致險因子，驗證了該方法在高校學生宿舍火災風險評價中的準確性和有效性。于洪霞等[采用ASET概率密度函數的三角分布模型和FDS、Pathfinder 軟件模擬火災及人員疏散，結果表明火災能見度、煙氣層溫度、人員特征和報警情況顯著影響疏散效率和傷亡人數。宋英華等[采用灰色關聯法構建高校學生宿舍火災風險評價指標體系，運用D-S證據理論評估高校學生宿舍火災風險。張立寧等[8采用PCA-RBF神經網絡模型對高校學生宿舍火災安全進行評價，結果表明主成分分析法有效解決了RBF神經網絡在火災安全評價中的冗余性和維數爆炸問題，驗證了模型的可行性和有效性。然而，神經網絡在處理少量數據或初始參數設置上具有不確定性。王麗等[采用FDS+EVAC軟件模擬仿真高校學生宿舍發生火災，就如何進行有效疏散，開辟逃生通道進行分析。

綜上，目前高校學生宿舍火災安全風險評估方法多樣，各方法在評估中貢獻了不同維度的數據和分析視角。但這些方法仍存在主觀性強、信息利用不足等問題，導致評估可能缺乏系統性和全面性。在此背景下，AHP-FCE模型憑借其在多因素關聯分析和權重整合方面的優勢，避免了過度依賴專家判斷，提升了風險分析的客觀性和科學性。基于此，本文采用AHP確定評估指標的權重，結合模糊綜合評價法（FCE）綜合評估江西省某高校學生宿舍的火災風險，期望能夠實現更全面和準確的安全評估。

1 研究方法

1.1 層次分析法（AHP）

AHP是一種決策分析方法，用于解決復雜決策問題[10]。AHP廣泛應用于決策分析、資源分配和優先排序等領域，因其結構化的決策過程和靈活性而受到廣泛認可。通過將問題分解為層次結構，包括目標、準則和備選方案，通過成對比較的方法確定各元素的相對重要性。專家根據經驗對各元素進行比較，賦予權重，形成判斷矩陣。最后，通過一致性檢驗和計算，得到每個元素的權重和優先級。

1.2模糊綜合評價法

模糊綜合評價法（Fuzzy ComprehensiveEvalua-tion，FCE）是一種基于模糊數學的多因素決策分析方法，適用于處理復雜、不確定性和模糊性問題[11]。FCE廣泛應用于環境評估、風險管理、質量評價等領域，能夠有效處理模糊和不確定信息，提供科學合理的決策依據。其優點在于能夠綜合考慮多個因素，適應復雜系統的評價需求。該方法通過建立評價指標體系，對每個指標賦予模糊集，并計算各指標的隸屬度。然后，結合權重向量，應用模糊運算法則對各指標進行綜合評價，得到評價結果。

2高校學生宿舍火災風險評估指標體系構建

高校學生宿舍火災風險的主要評估對象是高校在校學生。由于宿舍人員高度密集，一旦發生火災，后果將極為嚴重。為了有效降低宿舍火災風險，必須科學、合理地構建一套全面的高校學生宿舍火災風險評價指標體系。本文綜合案例分析法、文獻綜述法和專家咨詢法等多種研究方法，多層次、多維度對高校學生宿舍的火災風險進行了系統、詳盡的分析。具體流程如下：

（1）系統梳理國內外高校學生宿舍火災事件集。通過深入分析和查閱已有的高校學生宿舍火災事件相關資料，對大量數據進行系統整理和歸納。在此基礎上，進一步篩選和精簡，最終篩選出20起具有代表性的火災事件。這些事件在時間和地域上分布廣泛，且涵蓋了多種火災成因及后果差異顯著的具體案例，為研究提供了豐富的素材基礎。部分典型事件的詳細信息見表1。

（2）成立專家評價小組。該小組由高校安全管理、應急管理、消防救援等相關領域的資深專家組成。他們不僅在各自領域內具有豐富的理論知識和實踐經驗，而且能夠結合自身豐富的應急管理經驗，對高校學生宿舍火災事件的風險程度及相關影響因素進行科學、合理的評估。通過多學科、多角度的綜合分析，專家評價小組致力于為高校學生宿舍火災風險的防范與管理提供專業的建議和指導，以確保評估結果的權威性和可靠性。

（3）確定指標體系。基于系統整理出的國內外高校學生宿舍火災事件和對火災演化特征的詳盡分析，結合專家組成員的全面而深人的評價意見，最終確定了一個科學嚴謹、全面細致的高校學生宿舍火災風險評估指標體系，見圖1。

高校學生宿舍火災風險評估指標體系人的因素 物的因素 管理因素 環境因素學生安全意 學生逃生技 違規電器使 吸煙 路老纜 用電器老化 消 逃 火 材彩 安全出 消 宿 消 日 管理 居住 及環練 學校周邊建筑物 消防通道 火災荷載密度災栓及滅火器故障 勝 自動報警系統 火性 數 王制 全制 應 消防安全檢查 人員培 人數及人口密度識 能 用 能 量 度 度 急預案 i

3高校學生宿舍火災風險評估分析

3.1 基于AHP的指標權重確定

（1）構造判斷矩陣。基于Delphi專家打分法，運用Saaty1-9標度法對各要素兩兩對比打分，先對4個一級指標進行相互比較，再將各一級指標內的二級指標進行相互比較，以構造評價指標的判斷矩陣 A^[12] 。

（2）計算權重和特征向量。首先對判斷矩陣 A 的各行向量進行幾何平均，然后進行歸一化，得到各評價指標的權重 w_i 和特征向量 W 。

（3）計算判斷矩陣的最大特征根 λ_max ， n 是判斷矩陣階數，計算式為

（4）計算一致性檢驗指標CI，計算式為

（5）計算一致性比率CR，通過查找隨機一致性指標RI值，確定一致性比率CR的值，其計算式為

各矩陣通過了一致性檢驗，表明一級指標和二級指標權重合理有效，將一級指標和二級指標的權重相乘得到最終的權重。各指標權重大小及排名如表2所示。由表2可知，從一級指標權重來看，人的因素影響最大，環境因素影響最小，而物的因素和管理因素影響則處于中間水平。從二級指標來看，學生安全意識和逃生技能權重在前兩位，綜合權重分別是 0.209 6， 0.179 0 。可以看出，做好宿舍學生管理和監督工作，提高住宿學生的火災安全意識和逃生技能，可有效保障高校學生宿舍人員和財產安全。

3.2基于FCE的高校學生宿舍火災風險評估

（1）建立評價因素集。評價因素集 U 是綜合評價指標的集合，它具有層次性。AHP中的一級指標有4個，即評價因素集 U={u₁，u₂，u₃，u₄} 。每個一級指標

下有若干個二級指標，二級指標記為 u_i={a_i1 a_i2 ，…，a_ij³ ， a_ij 為第i個準則層的第 j 個指標。

（2）構建因素評語集。根據火災風險評價的特點，劃分為5個評價等級[13]，即評語集 V={ν₁，ν₂ 很高，高，中等，低，很低}。

（3）構建模糊隸屬度矩陣。發放調查問卷，邀請專家對高校學生宿舍火災風險影響因素進行評價，從而得到模糊隸屬度矩陣 R 為

式中： R_i 為評價過程中某指標對于評語集 V 模糊子集的隸屬度； r_np 為第 n 個指標第 p 種評價等級的得分。

（4）構建模糊綜合評價的結果集。首先，進行單因素模糊綜合評判，根據用AHP計算出的指標權重 W 和已經建立的模糊隸屬度矩陣 R ，運用模糊運算法則進行綜合運算，得到評價因素集 U 對評語集V 的隸屬向量 B

以江西省某高校學生宿舍為例，根據已確定的火災風險指標體系，設計調查問卷并發放給學校領導、市消防指導員、區消防支隊、街道派出所等，共發送180份，最終回收有效樣本165份，回收率為 91.7% 。經整理、匯總、計算，得到宿舍火災安全風險因素模糊隸屬度，如表3所示。

根據表2的二級指標權重及表3的模糊隸屬度對應的評價集進行單因素模糊綜合評價，首先，進行人的因素模糊綜合評價：

同理，分別對物的因素、管理因素、環境因素3個一級指標進行單因素模糊綜合評價，計算結果如下：

根據最大隸屬度原則，人和物的因素風險屬于“較高”；管理和環境因素風險屬于“中等”。根據單因素模糊評價結果與表2中一級指標權重，進行多層次模糊綜合評價：

由上述模糊綜合評價結果 B 可知，風險評價等級為“低”“較低”“中等”“較高”“高”，占比分別為 4.73% 、 15.70% 、 30.05% ， 29.85% ，19.66% 。按照最大隸屬度原則，“中等”占比最高，表明該高校學生宿舍火災整體風險等級為“中等”。然而，“中等”和“較高”兩項的占比（分別為30.05% 和 29.85% ）接近，表明該宿舍的火災風險實際上接近“較高”級別，存在由“中等”轉向“較高”的可能性。若不采取有效的風險控制措施，該宿舍火災風險很可能持續增高。此外，本研究的實證結果與選取的高校宿舍情況較為吻合。例如，2024年2月，該高校學生宿舍電熱毯使用不當引發火災，所幸發現及時，未造成人員傷亡，僅造成宿舍部分財產損失。

4結論與建議

4.1結論

高校學生宿舍火災風險評估是保障校園安全的重要組成部分。在明確其重要性基礎上采用AHPFCE方法對高校學生宿舍火災風險進行全面的安全評估，將宿舍火災風險分為4個一級指標和23個二級指標，以江西省某高校學生宿舍為例，通過AHP-FCE方法得出各指標的模糊隸屬度向量。根據隸屬度最大原則得出人和物的因素風險屬于“較高”、管理和環境因素風險屬于“中等”，整體風險屬于“中等”。AHP-FCE方法能夠較好地量化風險指標，為高校在宿舍安全管理體系改革中快速準確評估火災風險提供了一種方法。

4.2 建議

（1）強化人員管理和安全意識培訓。宿舍火災事故中，人的行為是關鍵風險因素，建議高校系統性地加強學生和宿舍管理人員的安全意識培訓。在新生入學教育中，學校應將消防知識納入培訓體系，并在每學年定期組織復訓。培訓內容涵蓋火災預防措施、滅火器使用、火場逃生路線和基本急救知識，可以通過線下講座、視頻培訓、應急演練等多樣化形式開展。此外，建議設立宿舍安全管理負責人，督促宿舍用電安全，杜絕違規電器使用。學校也可以考慮安裝智能電源監控系統，限制大功率電器的使用，自動切斷過載電路，以科技手段降低火災隱患。

（2）優化消防設施和應急管理機制。完善宿舍消防設施是提升防火安全的基礎。為每間宿舍配備滅火器、煙霧報警器等基本消防設備，并在樓層的顯眼處設置疏散指引標識。為了保證設備在緊急情況中的有效性，學校應定期安排專人進行檢查和維護，防止設施老化或故障失效。此外，為提高學生的逃生能力和管理人員的應急處理能力，應增加消防演練的頻次，定期模擬火災環境，引入VR演練系統，為學生提供更真實的體驗，使其熟練掌握逃生技能。學校應確保疏散通道的暢通，尤其是定期清理檢查宿舍走廊等容易堆積雜物的地方，并增設夜間應急照明，避免火災時斷電導致逃生困難。

（3）改善宿舍建筑結構和防火環境。宿舍建筑本身的防火性能對火災蔓延和疏散成功率有直接影響，因此建議針對宿舍樓的結構進行防火優化。對老舊宿舍樓可進行必要的結構性改造，增加防火門、防火卷簾和防火墻，形成有效的防火分區，延緩火勢擴散，為學生爭取更多的逃生時間。對于新建宿舍樓，建議采用耐火材料，并在設計中考慮更多的逃生出口。除此之外，可在宿舍樓的公共區域安裝聯網火災自動監控系統，實時監測溫度和煙霧等異常情況，在第一時間發出警報并傳至學校管理中心，確保管理層能夠迅速作出反應，最大程度上減少火災可能帶來的人員傷亡和財產損失。

參考文獻：

[1]曲捷，于深源.社會化管理下的高校學生公寓消防安全問題淺析[J].中國安全生產科學技術，2012，8（11）：211-215.

[2]HASSANAINMA，HAFEEZMA，SANNI-ANIBIREM O.ARankingSystem forFire Safety Performance of Student Housing Facilities[J].Safety Science，2017，92：116-127.

[3]HOUHC，LAIJHK，EDWARDSD.Gap Theory Based Post-occupancy Evaluation（GTbPOE）

ofDormitoryBuildingPerformance：ACase Studyand a Comparative Analysis[J].Buildingand Environment， 2020，185（3）：107312.

[4]許開立，陳西萌，李力.改進雷達圖法在高校學生宿舍火災風險評估中的應用[J].安全與環境學報，2024，24（6）：2104-2115.

[5]吳書強，邵必林，邊根慶，等.基于多態模糊貝葉斯網絡的高校學生宿舍火災風險評價研究[J]災害學，2023，38（2）：31-36.

[6]于洪霞，張英華，秦挺鑫，等.考慮人員傷亡的高校學生宿舍火災風險評估方法研究[J].中國安全生產科學技術，2022，18（1）：81-86.

[7]宋英華，王雅琪，霍非舟，等.基于灰關聯-證據理論的高校學生宿舍火災風險評價方法[J]安全與環境學報，2021，21（6）：2357-2364.

[8]張立寧，范良瓊，安晶，等.基于PCA-RBF的高校學生宿舍火災安全評價及應用[J].安全與環境學報，2021，21（3）：921-926.

[9]王麗，曾堅，任常興.基于FDS+EVAC的某高校學生宿舍樓火災疏散能力研究[J].中國安全生產科學技術，2018，14（1）：136-142.

[10]黃敏，陳嘉淇.基于ISM和AHP的城鄉結合部公眾突發公共衛生事件風險感知關鍵影響因素分析[J].安全與環境工程，2024，31（3）：47-53，64.

[11]夏小強，張樂，要麗娟，等.基于AHP-模糊綜合評價法的渭河河流健康評價[J].西北大學學報（自然科學版），2024，54（3）：413-423.

[12]啜鵬杰，王清清，柳培忠，等.基于PCAGA-BP神經網絡的高校實驗室安全風險評估[J].實驗室研究與探索，2022，41（1）：306-311.

[13]胡業林，孟子筠，陳華亮，等.基于AHP-FCE的通信系統風險評估[J].科學技術與工程，2022，22（28）：12460-12467.

Fire Risk Assessment of University Dormitories Based on AHP-FCE Model

TUJian

（School of Business，Jiangxi Institute ofFashion Technology，Nanchang 33020l，China）

Abstract：The increasing university students have heightened the importance of accurate fire risk assessment in student dormitories.According to the main factors affecting fire occurrence in university student dormitories， an evaluation index system encompassing four critical dimensions（human factors，physical infrastructure， management，and environmental conditions）was established.The fire risk model was developed by integrating the Analytic Hierarchy Process（AHP）with Fuzzy Comprehensive Evaluation（FCE），and was applied to a casestudyofuniversitydormitories inJiangxiProvince.Theresultsrevealedthatwhiletheoverallfirerisk level was “moderate”，nearly 30% of evaluated factors fell into the“relatively high”risk category，indicating potential for risk escalation.Human factors（particularlysafety awarenessand evacuation skils）and physical infrastructure （especially fire equipment reliability）were identified as the most significant risk contributors.Based on these findings，three targeted measures were put forward to improve the management of fire safety in dormitories： enhanced safety training programs，optimized fire protection infrastructure，and upgraded building fire resistance features.

Key words：student dormitory；fire risk；Analytic Hierarchy Process；Fuzzy Comprehensive Evaluation