浅析美国火灾事故报告及数据估算体系

浅析美国火灾事故报告及数据估算体系

范嘉玮

黄冈市消防救援支队 湖北省黄冈市 438000

摘  要：本文是一篇对美国火灾报告系统（NFIRS）及数据应用的调研文章。主要通过对该系统的剖析介绍，提供我国火灾数据统计和分析体系构建和改进思路。令火灾在数据上的呈现能够更好地贴近和反映社会面整体火灾实情，以服务于防火工作的精准决策，从消防领域助力国家治理体系和治理能力现代化的推进。

多年来，我们很难使用火灾数据来科学、精准地指导防火工作方向，也很难使用火灾数据作为结果反馈来评价各类消防安全整治成效，这与数据长期以来的不够准确、不够精细息息相关。过于粗放的数据是往往不具备较高的分析价值，因为趋势可能因为几个数据的偏差而无法形成判断，结论可能因为几个数据的背离而彻底南辕北辙。火灾数据质量上的问题变相导致了专业分析领域发展的停滞。结果是消防治理决策中不时需要依靠人对现象的局限性观察来判断工作方向，并陷入不断追求各种短期治理目标的循环。火灾损失为什么增长，火灾数量在多大幅度内波动是合理区间，部门政策、居民消防素养具体如何影响火灾形势？回答这些问题在促进社会火灾治理体系进一步向科学化发展的同时也会有利于完善防火工作评价体系，减轻防火岗位人员对无限追责的顾虑，推动尽职免责制度逐步趋于合理。为此，笔者对美国火灾事故报告系统进行了调研，以求从中找到可以学习借鉴的内容，以促进我国火灾统计工作的进一步发展。

一、美国火灾事故报告系统及数据估算体系

（一）美国火灾事故报告系统的建立和发展

1968年，美国为应对和改善国内持续多发的火灾及其带来的一系列严重社会问题，在国会的批准下成立了一个由多领域专家和意见人士组成的火灾防控委员会专题调研社会火灾防控工作。1973年，该委员会耗费数年时间调查并汇总发布了一份名为《美国在燃烧》的著名报告。该报告从公共管理、消防组织、产品材料安全、宣传教育等诸多领域对美国面对的火灾防控问题进行了精准剖析，并提出90余条针对性建议和对策，是美国消防事业发展史上的一座里程碑。而联邦层面的消防机构——美国联邦消防局的成立和全国性的火灾数据报送系统——NFIRS（National Fire Incident Reporting System）的开发应用均脱胎于此。

自1974年美国通过《联邦火灾防控法案》（P.L.93-498），正式授权联邦消防局统计和分析全国范围内火灾信息以服务于社会治理以来，NFIRS已经作为美国火灾防控决策的核心数据来源之一在美国运行超过40年之久，为各级政府和大量机构提供了科学分析和决策的依据，真正跨越式地推进了美国消防领域工作的发展进步。期间NFIRS共经历了4次大型版本更新，当前运行中的NFIRS 5.0，其灾情（警情）数据收集范围已不仅限于火灾这一单个类别，而是包含了消防部门需要响应出动的全部灾种（警情）信息。该系统目前也是全球范围内最大型的灾情（火灾）数据系统之一。

（二）NFIRS的运作模式    

NFIRS的内部数据收集和填报主要有三个层级，即地方消防局、州级机构和联邦消防局。地方消防局会将辖区警情通过纸质或电子表格的形式呈送州政府指定的负责机构，此环节报送的为按照NFIRS系统规则编制的模块化数据；州一级负责机构则需要将收集整理的数据汇总，形成数据报告，在录入州级数据库的同时将其传输至联邦消防局下设的国家火灾数据中心（NFDC）。NFIRS的数据填报由于其术语的标准化、系统的模块化、数据的编码化等原因，是一项高度专业的工作，填报人员均需要接受严格的培训后上岗，其数据在报送和编制流程上也需要经过多级审批确认和审查核校。

1.NFIRS的数据覆盖面。美国行政体制下，各州拥有相对较高的自治权，而各地消防工作属于典型的地方政府事权。同时，时间上后于地方消防部门成立的美国联邦消防局与各地方局不存在严格的上下级从属关系，因此NFIRS采取的是鼓励地方消防局以个体为单位自愿加入的方式，没有强制性。换言之，依托NFIRS建立的并非一套强制参与、行政区内全覆盖的数据直报体系。但经由NFIRS数据进行的统计和分析报告对于地方政府的立法、预算编制和其他相关政策制定指导意义重大，因此加入NFIRS的地方消防局一直在逐年增长。至2018年，全美已有24,112个地方消防局加入NFIRS，遍布全部50个州和联邦直属哥伦比亚特区，其中辖区人口超过50万的消防局有38个。根据联邦消防局的估算，目前每年录入NFIRS的火灾总起数占比已达全国实际火灾的75%，再辅以美国在火灾数据研究领域对各种统计工具的使用，令NFIRS这套行政地域 覆盖率不及我国火灾统计系统的统计体系其数据应用效能反而远超我们。该系统的运作现也已被视为美国行政体制下联邦与各州协作的一个成功典范。    

2.有关部门在NFIRS数据准确度和时效性上的抉择与取舍。NFIRS相对我国同类系统而言，其可查数据存在一年左右的滞后性。例如

NFIRS中2020年能查阅到的最近年份数据仅为2018年。这种滞后的时间限度应当是经过官方层面权衡之后所确定的。个人 认为，这种数据时效上一定程度的滞后出现的原因除去美国现行体制的因素外，更多的可能是源于美国当局对数据准确性的追求。一方面由于火灾数据的特点，火灾原因调查、火灾损失和人员伤亡统计等工作都需要耗费大量时间和精力。例如， 我 查阅到在联邦消防局的一份2019年发布的火灾数据估算分析报告中，其列出的2017年火灾仍有14%左右的起因标记为调查中（各口径中的该项数据并不完全一致，但仍可佐证观点）。又如人员伤亡等数据，在单起火灾中也有很大可能随着时间的推移而发生变化。NFIRS还在原始报告基础之上还设定有追加信息报告制度：当某起火灾中计入伤员范畴的人员在1年内死亡的，则会通过此机制追加更新报告。滞后性另一方面也和NFIRS数据审批、审查机制有关。在数据报送流程的三个层面，数据和报告在报送前均需要经过核对和审批确认。特别是联邦消防局的国家火灾数据中心，作为数据的终审方，须对接收的数据报告利用多种工具进行审查、核校以修正各类填报问题，确保数据尽量地真实准确，并符合NFIRS系统编制要求。个人 认为，在美国人看来，终审录入之前两级报送的粗糙数据均不具有较大分析价值。针对包含以上两点在内的多种因素造成的数据滞后性，美国当局的观点认为，NFIRS数据和基于数据推导出的估算分析结果是各级政府和众多部门、机构的重要决策依据之一，相对于不经审查的粗放数据可能造成的政策误判来说，短短一年跨度下略显滞后的火灾数据在用于整体趋势和社会面火灾问题研判上并不会导致分析结果出现南辕北辙般的巨大差别。因此，美国当局为确保准确度而适当牺牲了数据部分的时效性。

（三）NFIRS的数据架构    

NFIRS在系统数据上的最大特点是数据结构上的整体模块化和数据形式上的高度编码化。

1.数据结构的模块化。NFIRS的数据结构大体上可认为由数据模块——数据组——数据项三级构成，现行的5.0版本共为接入用户开放有11个数据模块。从各模块的名称就能看出，NFIRS中的每个模块都相当于一张针对灾情（警情）进行不同角度定向数据收集的表格，模块之间既相互独立又互相关联。按照编制规程，NFIRS-1基础模块为必填模块，任何一起灾情（警情）都必须先填写该模块；NFIRS 2-11需要结合灾情（警情）类别实际，选择对应模块填写，并与基础模块形成挂接。其中，NFIRS 6-11为选填模块，由各州自行权衡本州内地方消防局是否参与此类模块填报。

在数据的实际填报中，通常一个灾情（警情）会根据规程要求调用和填写一个至数个模块以从多角度利用数据完整还原灾情（警情）过程和处置情况。举例来说，一起无人员伤亡的普通住宅火灾可能会需要填写 NFIRS-1、2、3、9、10；而一起道路交通事故救援则可能需要填写 NFIRS-1、6、9、10。

2.数据组以及数据项的编码化。具体到模块内容来看，各模块又由数个至十数个不等的数据组构成，每个数据组会包含若干个具体的数据项以供完善。如 上述 NFIRS-1基础模块 ，该模块进一步细分，由A-M 13个数据组构成，组内则是按类别进一步细分的数据项。在模块的每个数据项中，NFIRS极力将信息填写时的自由度压到最低。除部分项目采用列举高频次选项供直接勾选的方式外，其他部分多使用数据标准化编码的方式辅助填写。这种标准化的编码主要有两类，一类是直接取用消防以外政府行政部门的既有编码，如在地址定位的数据段中就使用有美国邮政编码（ZIP Code），这种部门间通用共认的编码除省去另行设计编码规则的繁复外，在后端数据也更便于部门间的数据交换使用 ；另一类编码的数据是火灾核心领域数据，由联邦消防局自行设计，仅在系统参考指引附录中就列有“使用性质”、“材料/产品”、“区域/地点”、“燃烧物”、“材料类别”、“设备”等6章11类近3000项数据编码清单，每个单项对应一个当前类别内的数字编码供参照填写。

3.NFIRS数据的特点。（1）以数据系统适配为导向的模块化和编码化的数据语言。类似我国近年来大量考试从旧有的卷面答案填写方式更改为答题卡编码填涂的目的，这种模块化和编码化的数据更加有利于电子系统的录入，也令数据调取时配合多种接入工具在分类调取、按需排列等方面的功能性上显得异常强大。 相较我们的旧有系统仅能以固定项目组合生成定制的几类表格，NFIRS数据调取在自由度上要灵活许多。同时 NFIRS编码还变相地以减少信息填写自由度的方式大幅降低了信息录入中会频繁发生的歧义和谬误，为后续核校、审查、修正工作减轻了负担。 （2）以术语标准化为表现的深厚行业发展背景。NFIRS数据编码化表象之外，更为重要的是我们似乎可以从中看到美国整个消防术语体系的全面和完善。NFIRS的编码和术语体系整体以美国消防协会编制的

NFPA 901《事故报告和火灾防治数据标准分类》为参照，进行了调整和适配。其中不少术语在简体中文中都还没有成型的 对应词汇。如“Exposure Fire”，当其他建筑物、机动车辆等发生火灾后引燃当前建筑物、机动车等，那么当前被引燃物发生 的火灾即称为一起“Exposure Fire”。在实际应用中，NFIRS要求诸如一栋建筑起火并蔓延引燃外围一停放车辆此类火灾跨场景蔓延情况下，此车辆火灾和初起建筑火灾应当按照两起独立火灾的模式来分别收集填写数据，完整记录各个火势的初起和发展过程，并进行关联挂接。又如“Overhaul”（野外火灾中对应为“Mop-up”），意指火灾被控制后诸如移除已过火可燃物、检查隔墙内等隐蔽空间可能存在的隐患等进一步确保现场安全的行动，在事故报告和现场指挥中作为标准术语恐怕都有着其独特作用。（3）以后端应用需求为导向的数据采集内容设计。如前所述NFIRS的数据结构设计实现了对每起灾情（警情）和处置过程的多角度、全方位还原。现行NFIRS模块的数据收集项目就 我们的观感来看，恐怕会认为过于繁杂。例如NFIRS-4公民火灾伤亡模块在填写中原则是每名伤亡人员一人对应一份，其 中对 人员 诸如年龄、性别、族裔等基本属性和伤亡时的行动、事故期间所在地点、最初受伤地点等涉及人行为的基本数据有极为细致的采集要求。NFIRS 1.0-5.0多年的发展中，每个模块所需填写的信息、甚至是模块本身，都有过多次新增、调整和删减。所以个人 认为NFIRS目前所保留的项目总体上来看，是美国人权衡数据分析应用价值和收集填报成本后确定的，这也为我们提供了很好的经验参考。当在NFIRS中汇总后，大样本的数据在应用层面就成为涉火灾人员画像和 分析研究人员行为的核心资料，成为以科学思维持续推动建筑结构改良、消防设施革新、模拟软件研发、区域政策调整的重要力量。    

从应用角度来看，大量真实火场的火灾数据而非极为有限的典型案例和火灾实验数据方是消防科研进步的基石，而科研成果、技术转化等对一线应用领域的反哺则是推动火灾防灭工作走向科学化、体系化的核心力量。灭火救援装备的改进、材料燃烧性能的改良、防火工作的决策、相关法规和建筑规范的制定无一不需要数据作为支撑。消防部门对火灾现场数据的收集和整理对于我国消防事业的长远发展至为重要。如NFIRS-3中J数据组所收集的起火点、蔓延过程、建筑各层受损比例等细节信息，对于火灾动力学、燃烧学等学科领域研究有着重大意义。就火灾动力学来看，这一门无论是科研从业者还是一线消防员都需要不同程度涉猎的消防领域核心学科，据我有限的了解，在国内为数不多开设该门课程的高校中仍然只有英文教材使用 。国内这一领域的贫瘠恐怕不言而喻。大名鼎鼎的火灾模拟软件FDS，它的横空出世 何尝不是大量数据基础上迭代发展的结果呢？我们还可以看看身边的例子。我早年在查阅自动喷水灭火系统 能效 的灭控火成功率数据时，发现各信息来源中引用的基本为是英、美等西方国家数据。其中数据较为详实的如《自动喷水灭火系统设计规范》GB50084-2001（2005年版）中，关于该系统灭控火成功率的数据分别引用自美国、澳大利亚、新西兰等国家，本土情况只有寥寥数个案例供列举。而事实上，我们都应该知道，至今我国都无法给出大数据样本下自动喷水灭火系统综合灭控火成功率数据（虽与NFIRS稍有区别，但我们的火灾统计系统中的确早已设计有这一类别的分项）。这对标准制定、监督检查、灭火救援等方面的影响不可谓不大。窥一斑而见全豹，国内消防科研 和科学化消防治理的发展与发达国家确实还有着相当的差距。

（四）美国火灾数据的应用方向 

NFIRS的最终数据在应用端是有限对外开放的。联邦消防局会将数据与诸如消费品安全委员会、国家公路安全管理局、美国消防协会、美国州级消防长官协会、国际消防员协会、志愿者消防联合会等政府部门和社会组织开放。

这些部门和组织会根据需要对数据进行筛选和进一步处理，以辅助自身所在行业领域的工作决策。如笔者找到的一份消费品安全委员会（CPSC）2019年报告就使用了NFIRS内消费品相关数据作为“2014-2016年间全美居住建筑非纵火类案件中的火灾损失估算”的数据源之一，用以研究美国家庭居住建筑常态化火灾荷载、损失与消费品安全情况。

（五）美国火灾数据的估算体系

相较于后端的数据开放方向，个人认为我们应该重点关注的反而是美国火灾数据在从收集汇总得到的粗糙数据到可用以研究分析的精细数据这期间的具体做法。总体来看，美国几乎没有将收集来未经处理（此处的“处理”指的是使用统计算法进行科学估算以追求数据与事实情况的无限接近）的数据直接应用于后端火灾问题分析研判的做法。除了对数据的严谨态度外，我们还要从其火灾数据和应用发展背景来看。    

1.NFIRS建立前后美国国家层级的火灾数据采集和应用。

NFIRS建立之前，美国火灾数据统计和消防治理决策的支撑并非空白一片。全国层面，美国消防协会一直坚持与各地尽可能多的消防局建立联系，以类似调查表的形式从各地收集消防相关数据，并每年汇总成《消防部门年度调查报告》以资全国层面的火灾问题研判使用。这项工作早在联邦消防局成立前就已开始，作为工作成果的年度报告则在很长一段时间内都是国家层面仅有的 较权威的 全局性火灾数据报告。发展至今时今日，美国消防协会的年度报告通常包含三个基础子项目，分别是《全国火灾损失报告》、《全国消防局运行档案》、《全国消防员伤亡报告》。 各州层面 ，NFIRS建立前各地政府很少直接开展本地消防安全问题专项研究，通常做法是将美国保险服务处的城镇火灾风险分级评估结果作为本地公共消防治理领域决策的重要参考。但二者的出发点和核心利益导向存在不小的分歧，因此这种做法也谈不上科学完备。NFIRS建立之后，美国既有的数据治理模式发生了巨大的改变。当前美国的消防相关数据体系以联邦消防局主导的NFIRS和美国消防协会主导的年度调查报告为核心组成，两者的数据目前均不能做到尽善尽美。NFIRS方面如前所述，作为一套完全自愿性质的数据报送系统，其数据源虽然已遍布全部50个州，但各州仍然有众多地方消防局未参与报送，因此并不能将NFIRS火灾数据直接作为全美火灾情况使用。而美国消防协会年度报告方面，由于条件限制，该报告不可能依靠调查表这种形式来获取到覆盖全部消防局的数据。但美国消防协会似乎从来也没想过要这么做，他们精妙地将从全国多如繁星的各类组织形式的地方消防局中接收到一定比例消防局报送数据此过程本身视为一种统计学意义上的概率抽样，之后利用各种统计工具进行数据估算，最终形成具有较高科学可信度的报告用于分析研究。需要特别说明的是，协会仅向公众公开估算数据，从各地接收到的原始数据不会公布，因此协会口所出的年度报告所有数据均为 趋于全国真实火情的 估算值。吹毛求疵地说，无论是NFIRS的数据还是美国消防协会数据都仍与全国实际发生火灾的数据存在一定差距，但不可否认的是就目前人类社会发展来看，它们已经是如此大覆盖面下精度相对最高的火灾数据之一了。

2.NFIRS数据和美国消防协会数据的主要差异以及在应用领域的适用性。细分来看，NFIRS和美国消防协会年度报告二者看似目标都是全国火灾数据的“总盘子”，但实际上之间存在不少区别。了解其中差异有助于我们理解美国现行的数据估算体系。具体来看，NFIRS的优势是大量精确的直报数据、严谨而科学的细项数据分类和虽不极尽全面但却相对广泛的数据覆盖面，可以对特定分项领域研究提供精确的数据支持；协会年度报告胜在概率抽样和后续数据算法上的科学性，在数据分项领域虽不如NFIRS，但各类全国级别的总量数据相较明显未能统计完全的NFIRS基础数据来说，在统计学意义上更为贴近全国总体实际情况。因此，针对后端不同的数据应用需求，需要调用火灾数据的各级各部门对数据源的选择是全然不同的。我所理解的大体原则是：当仅需要全国总体数据而不过多涉及具体分项领域时，考虑直接取用协会年度报告数据。当需要在全国总体规模下对分项领域进行数据分析时（如专题研究全国数据规模下的机动车领域火灾），通常需要同时用到总量高可信度的协会估算数据和火灾分项数据较为精确的NFIRS。具体做法可以粗略地概括如下：（1）核算NFIRS中该分项内火灾数量、伤亡、损失数据占选定数据集合（通常会选取火灾报告率极高的区域内的数据集合）的百分比；（2）以上百分比与协会年度报告总量数据相乘得出理论上的全国范围内发生的所有该分项火灾相关数据。这种算法虽然有因相乘的两者数据是基于不同数据样本而造成的必然误差，但的确是充分发挥了现有两类数据各自的优势，给出了一个相对准确的特定领域火灾总量数据估算方式。

（3）联邦消防局开发的仅基于NFIRS数据的独立估算算法。除以上方法外，联邦消防局其实一直在探索和评估能够依靠NFIRS数据独立完成全国火灾数据估算的算法，目前有两种估算算法的数学建模已经相对成型：基于人口数据的缩放模型和基于一系列火灾影响因子的回归模型。    

缩放模型（Scaling Model）：依托此模型的估算算法的实现基于以下三点事实：一是NFIRS火灾地址数据中设计有邮政编码（ZIP Code）字段，可以通过系统分离出不同邮政编码分区内的火灾数据。二是美国人口调查局（ACS）在普查工作中，使用邮政编码表格地区（ZCTA）作为人口统计的网格分区。因此根据美国人口调查局的调查报告可以获取到各邮政编码表格地区中人口的精确数据。三是美国邮政编码（ZIP Code）区域与邮政编码表格地区（ZCTA）的划分高度相似，两者在大部分地区间的分界都是重合的。在以上三点认知的基础上，联邦消防局采取了以下几个步骤利用缩放模型进行火灾总量数据估算：

第一步，

从NFIRS中筛选到区内全部消防局都加入火灾数据报送的邮政编码（ZIP Code）区，从中以邮政编码（ZIP Code）区为单位调取火灾总量数据。

第二步，从美国人口调查局调取各邮政编码表格地区（ZCTA）人口和全国总量人口数据。

第三步，综合区域人口和火灾数据后，与人口普查结果的全国人口数据进行比较和缩放，得出基于人口数据的全国火灾估算数据。    

当然，以上只是解释基本原理，为极力减少数据误差，实际估算过程要复杂得多。

回归模型（Regression Model）：这一估算中使用的线性回归模型，其算法相较缩放模型更为复杂。利用回归模型估算的火灾总量数据主要由NFIRS数据和模型估算数据叠加组成。其中NFIRS数据覆盖所有参与报告系统报送地区的火灾数据，而模型估算数据则是估算得来的NFIRS无数据地区的火灾数据。简单来说，这一算法主要包括以下几步：

第一步，利用荟萃分析对大量既有文献进行分析，筛选出对火灾发生率有高可信度影响的因素变量（包括人口和社会经济学类变量、环境类变量、商业活动类变量、交通工具事故类变量等），并从相关部门调取所需数据。

第二步，确定需要估算火灾数据的地区范围（即无NFIRS数据地区）。

第三步，使用有NFIRS数据地区的火灾数据和该地区中荟萃分析筛选出的各因素变量数据按类别分别建立回归模型（如交通事故起数——火灾事故起数模型），并分别得到各个自变量数据与火灾数据的线性变化。

第四步，以待估算的无NFIRS火灾数据地区的火灾起数为因变量，以该地区对火灾发生率有影响的因素为自变量，在对应线性回归模型的线性变化上寻找落点，得到具体的火灾估算数据（置信率95%）。

下面给出2009-2011三年间美国消防协会口径、联邦消防局NFIRS口径及该口径下双模型估算的全美火灾起数对比。

可以看到，美国消防协会的数据估算与联邦消防局的估算整体差异不大，而联邦消防局两种基于不同数据的估算结果之间相差最小的年份其数据差更是仅有2%左右，进一步印证了估算数据的可信度。以上估算中，美国的火灾数据估算其目的是为得出部分无数据地区的火灾数据以汇总研判全国性火灾问题。在我国，各地消防部门据实收集和报送辖区火灾数据是基本职责而非可选工作内容，这种估算似乎于我们并无必要。但这一部分笔者仍然花费了较多篇幅来介绍，原因有二：一是借此反映出整个美国科学化导向火灾数据处理体系，吾辈需要奋力追赶。大量使用数理统计的方式还并非仅限于数据估算处理，更多还应用于数据分析领域。消防治理要走向科学化、系统化，更加科学的数据体系和统计方式必将是我们火灾数据研究的大方向。在数据质量和精细度进一步提高后，诸如t检验、卡方检验等大量常用的统计分析技巧以及经济学、人口学等外延领域的知识都需要逐步进入我们的视野。二是我国的数据覆盖面虽然横向纵向到边到角，但多种因素影响下其实远非科学完善。我们需要从美国的数据估算应用中看到只要基础数据能够保证高质量，通过充分使用各种科学的统计算法是可以弥补多种非人为因素下的数据缺损问题以得到与真实火灾情况极为接近的估算数据用以研判的。在提高火灾基础数据质量的过程中，这些算法无论是查漏补缺、数据监督还是效能评判，对我们都有着不小的参考意义。    

二、对我国火灾（警情）数据统计工作的建议

早在2019年，党的十九届四中全会就提出了“推进国家治理体系和治理能力现代化”。在可见的未来，数据会成为部门治理能力现代化成色的标尺，数据更会成为部门话语权的强有力支撑。为对标“国家队、主力军”定位，全面适应“全灾种、大应急”职能要求，给出如下工作建议：

（一）规范数据统计。一是要将火灾和警情统计合二为一，形成一体化的警情（或灾情）统计系统；二是要制定出台统一、细致的统计标准，更新损失统计规则，在灾情分类、场所、出警数据、人员伤亡等方面进一步细化和明确。三是要改变当前多龙治水的数据统计格局，明确单一部门（处室、科室）归口负责火灾和其他警情数据平台管理、数据统计、数据审查工作，数据分析则由相关业务处室（科室）承担。

（二）强化数据督导和清查。由归口部门（处室、科室）根据统计规则，对系统录入数据进行审查，严格数据质量管控。数据审查结果应当纳入年度目标考评范围。

（三）分步数据开放。逐步放开火灾（警情）数据权限，扩大数据监督和数据研究力量。第一步，以1年时间为限，以总队为单位，实现省内各市、州间数据可查。第二步，以1-2年时间为限，将数据开放互查范围扩大至全国消防部门、消防研究所、消防协会及部分合作科研院校。第三步，以3年时间为限，将数据有选择性地向社会第三方消防技术服务机构和公众开放查询。

参考资料：    

1.National Fire Incident Reporting System Complete Reference Guide(FEMA)

2.National Fire Estimation Using NFIRS Data White Paper(FEMA)

3.Fire in the United States 2008-2017 20th Edition(FEMA)

4.NFPA 901:Standard Classifications for Incident Reporting and Fire

Protection Data (2016)

5.2014-2016 Residential Fire Loss Estimates(CPSC)