基于大數據的滅火救援指揮調度優化策略研究

引言

大數據技術在滅火救援領域實現了全方位的創新應用，顯著提升了災害應對能力。在實時監測預警方面，通過部署智能傳感器網絡和視頻分析系統，構建了多維度火災監測體系，能夠實現對早期火情的識別和快速預警。在資源優化配置方面，基于歷史災情數據和實時態勢分析，建立了科學的救援力量調度模型，確保資源精準投放。在救援路徑規劃方面，融合GIS空間分析和實時交通數據，開發了動態導航算法，為救援車輛提供最優行進路線。在災后評估方面，運用數據挖掘技術對救援全過程進行復盤分析，形成可量化的效能評估體系。當前技術應用仍面臨數據采集完整性不足、系統間兼容性有限、人機協同效率待提升等挑戰。未來，需要重點構建統一的大數據平臺，完善數據標準化治理體系，強化信息安全保障措施，并深化人工智能輔助決策功能。通過建立“監測一預警一調度一評估”的全流程智能化指揮系統，推動滅火救援工作向更高效、更精準的方向持續發展。

一、大數據在滅火救援中的重要性

（一）提高決策的準確性

在滅火救援過程中，決策的準確性至關重要。傳統的決策方式往往依賴有限的信息和經驗，而大數據分析能夠提供全面、準確的信息支持。通過對海量數據的挖掘和分析，消防指揮員可以更加深入地了解火場情況，包括火源位置、火勢蔓延趨勢、人員被困情況等，從而做出更加科學、合理的決策。這不僅提高了滅火救援的效率，還最大程度地減少了人員傷亡和財產損失。

（二）增強救援的協同性

在現代火災救援中，單一力量往往難以取得最佳效果，因此需要多方力量協同作戰。大數據技術可以實現救援力量之間的實時信息共享和協同作戰。通過大數據平臺，各救援隊伍可以實時獲取火場動態信息，包括火情變化、人員傷亡情況、救援資源分布等，從而實現快速反應、有效協同。這種協同作戰的方式大大提高了整體救援效率，確保了救援行動的順利進行[1]

（三）降低救援成本

大數據技術在滅火救援中的應用還可以降低救援成本。通過合理調配資源和優化救援流程，大數據可以幫助消防部門更加高效地利用現有資源，避免資源浪費和重復投入。例如，通過對歷史救援數據的分析，可以預測未來火情的可能發生地點和時間，從而有針對性地部署救援力量。同時，大數據還可以幫助優化救援路線和救援方案，減少不必要的行程和損耗。這些措施都有助于降低救援成本，提高救援效益。

（四）提升救援的安全性

在滅火救援過程中，保障人員安全和救援效果至關重要。大數據分析可以提前發現潛在的安全隱患，及時采取措施加以防范。例如，通過對火場環境的監測和分析，可以及時發現易燃易爆物質泄漏、建筑結構不穩定等安全隱患，為救援行動提供重要的信息支持。同時，大數據還可以輔助制定應急預案和救援方案，確保救援行動的安全性和有效性。

二、大數據在滅火救援中的應用場景

（一）實時火災監測與預警

在現代消防領域，消防部門需實現對火情的精準研判與高效處置。火災態勢的實時監測是應急救援決策的重要依據。當前，依托大數據技術，通過多源傳感器網絡可全面感知火災現場動態，并實時采集溫度、煙霧及有毒氣體濃度等關鍵參數，從而精準識別異常狀況。一旦監測到險情，系統將自動觸發預警機制，確保快速響應與高效滅火。在災后階段，基于大數據的分析模型可有效預測火災蔓延趨勢，為救援策略制定提供科學支撐。相較于傳統模式，大數據技術能夠整合資源信息與火災動態數據，優化救援方案，顯著降低決策的盲目性。消防部門可據此建立預測預警體系，實現對災情的超前研判與快速響應[2]。

（二）救援資源優化配置

在滅火救援過程中，科學合理的資源調配是提升救援效能的關鍵。大數據技術能夠為消防部門提供全面的現場態勢感知，并基于實時救援需求實現資源的動態優化配置。其核心價值在于對多源異構數據（如火災發展態勢、地形地貌特征、建筑結構參數及人員分布信息）的集成分析與智能處理，從而為救援提供精準的決策支持。此外，大數據平臺可通過算法模型，生成最優救援路徑規劃與裝備調度方案。消防指揮部門可結合這些智能化建議，進行資源需求評估與分配決策，顯著提升資源利用率。在應急響應方面，該技術能夠實現救援信息的實時共享與力量整合，既降低了傳統指揮體系中的信息延遲損耗，又確保了有限救援資源的最優空間配置。

（三）救援路徑規劃與導航

在復雜城市環境中，滅火救援行動需要確保方案規劃的科學性與執行過程的可靠性。基于大數據技術的路徑規劃與導航系統能夠有效地減少救援過程中的探索時間，顯著提升救援效率。該技術通過整合實時地圖數據、交通流量信息等多維數據，可生成最優救援路線。當消防力量抵達現場后，大數據分析平臺能進一步結合現場態勢，為救援人員提供動態路徑指引。此外，依托大數據的災情評估功能，可輔助現場指揮決策，使救援資源投放更加精準，整體提升救援行動的有效性。

（四）災后數據分析與經驗總結

災后數據分析與經驗總結是消防部門能力提升的關鍵環節。基于大數據技術的分析系統能夠全面整合火災現場多維數據，包括火源定位、燃燒物特性等關鍵信息。通過對這些結構化數據的深度挖掘，消防部門可準確識別火災發生規律與特征，為未來應急救援決策提供數據支撐。此外，大數據分析還能優化災后重建方案，通過智能評估受損程度和資源需求，確保災后恢復工作的高效實施，切實保障受災群眾的生命財產安全。

三、大數據技術在滅火救援指揮調度中應用存在的問題

（一）數據采集不全面

在滅火救援指揮調度中，大數據技術實現了對火場態勢的實時監測與智能分析。救援人員在復雜火場環境中往往面臨信息不對稱的困境，難以全面把握火災發展態勢。通過部署多源傳感網絡（包括溫度、濕度、煙霧及有毒氣體濃度監測設備），指揮系統可動態獲取關鍵環境參數，并據此優化救援方案。然而，受限于現場環境的復雜性和多樣性，部分核心數據仍存在獲取障礙[3]。在建筑結構復雜的火場中，火源定位與火勢演變數據難以實時捕獲；偏遠地區及特殊環境存在監測設備覆蓋不足的問題。同時，部分傳感設備的可靠性不足，導致數據采集質量下降。

（二）數據安全和隱私保護問題突出

在滅火救援過程中，實時火情監測為消防作戰提供了關鍵的決策依據。指揮系統通過動態獲取現場情報，可實施精準調度。當火勢迅猛時，優先集中力量控制火勢；當火場存在大量被困人員時，應快速調集救援力量實施協同作戰，最大限度地保障人民群眾生命財產安全。然而，隨著大數據技術的深度應用，數據安全與隱私保護問題日益突出。在救援過程中，采集的人員定位信息、裝備狀態參數等敏感數據，若發生泄露或不當使用，不僅會侵犯個人隱私，還可能危及整體救援安全。因此，在充分發揮大數據技術優勢的同時，如何構建完善的數據安全保障機制，已成為當前智慧消防建設面臨的重要課題。

（三）應用技術與現場需求不匹配

火災現場異常態勢不僅嚴重威脅受災群眾的生命財產安全，還給救援人員帶來挑戰。基于大數據技術的火災發展態勢預測模型，可為指揮決策提供科學依據，通過準確識別火災發展階段（初期/后期）并綜合被困人員分布情況，實現救援方案的動態優化。然而，當前指揮調度系統面臨技術迭代滯后的突出問題。一方面，現有系統功能更新遲緩，難以滿足現代救援需求；另一方面，部分先進裝備因操作復雜、維護成本高等因素導致普及受限。此外，基層單位技術裝備配置水平參差不齊，與實際救援需求存在顯著差距，這些問題共同制約了滅火救援效能的提升。

四、滅火救援指揮調度優化策略

（一）建立完善的大數據平臺

滅火救援指揮調度需要構建集成化的大數據平臺，實現跨部門（消防、公安、醫療等）協同作戰。該平臺應建立全方位的數據采集體系，通過物聯網感知層（監控設備、通信網絡等）實時獲取并傳輸火場態勢數據、人員分布信息及救援資源狀態。平臺架構需包含分布式存儲模塊，采用多節點冗余存儲策略，以提升數據的可靠性與安全性[4]。在數據處理層面，需結合云計算與機器學習技術。一方面，利用數據挖掘算法（如聚類分析）可視化人員移動軌跡;另一方面，通過關聯規則，揭示事件間的潛在聯系。同時，硬件基礎設施的持續升級是保障海量數據高效處理的重要支撐。

（二）加強數據安全與隱私保護

滅火救援領域的智能化轉型對提升救援效能具有決定性作用。通過精準態勢感知與高效行動協同，不僅顯著提高了救援成功率，還實現了對救援資源的優化配置。在指揮調度體系中，數據資產是基礎，需依托大數據技術實現對敏感信息的實時采集與安全傳輸，為資源調度提供決策支持。為確保火場數據的完整性與機密性，必須采用高強度加密算法，防止數據在傳輸過程中遭受篡改或泄露。鑒于滅火救援具有多部門聯合作戰的特性，指揮人員、調度中心及一線消防員需建立統一的信息共享機制。基于當前救援業務的數據安全需求，應在專業技能培訓中納人數據安全模塊，重點培養加密技術應用能力與應急響應處置能力，從而充分發揮大數據技術的實戰價值。

（三）推廣智能化應用

滅火救援指揮調度作為現代消防救援體系的核心環節，其響應速度與決策質量直接關系災害處置成效。人工智能技術通過以下三個維度顯著提升了指揮效能。首先，基于智能感知網絡的實時數據采集系統，結合深度學習算法，實現了對火情的自動識別與精準評估（如通過視瀕分析確定起火點時空坐標）；其次，運用自然語言處理技術，挖掘歷史災情數據，可建立火災風險預測模型；最后，虛擬現實技術構建的仿真訓練平臺，通過沉浸式場景模擬為指揮決策提供可視化支持。特別值得關注的是，VR系統允許指揮人員交互式評估不同救援方案的可行性，在虛擬環境中量化分析各要素對救援效果的影響權重，從而優化實際救援策略。

結語

大數據技術在滅火救援領域展現出多方面的應用價值。在實時監測方面，通過智能傳感器網絡實現了火災早期預警;在資源調度方面，基于數據分析優化了救援力量部署；在路徑規劃方面，利用空間算法提供了最佳導航方案；在災后評估方面，依托數據挖掘技術實現了經驗總結。這些應用顯著提升了滅火救援的效率和精準度。當前技術應用仍存在數據采集不完整、系統更新滯后等挑戰。未來，需要重點完善大數據平臺建設，強化數據安全保障措施，深化智能決策支持功能。通過構建集成化的指揮調度系統，實現監測預警、資源調配、路徑規劃等環節的智能化協同，從而推動滅火救援工作向更高效、更科學的方向發展。

參考文獻

[1］鄧凡杰，司喬瑞，李方忠，等.山區和邊遠災區應急供水系統提水裝備發展現狀[J].排灌機械工程學報，2023，41（06）：614-623.

[2]張震，孔令濤，郭向海，等.智能公交系統的大數據平臺信息資源規劃[J].河南科技，2023，42（05）：26-31.

[3］劉曉.數字賦能社會治理信息平臺智慧化建設實踐分析[J].中阿科技論壇（中英文），2024（08）：22-26.

[4］王渝穎.K市鐵路車站治安防控信息化建設研究[D].云南師范大學，2023.