浅谈火灾调查大数据建设的途径

浅谈火灾调查大数据建设的途径

作者:杨黎明

单位：无锡市滨湖区消防救援大队邮编：223200

摘要：本文在对我国当前消防监测系统建设情况、建设目标、建设思路、建设实践等几个问题进行了探讨和探讨，希望能为火调大数据建设工作提供一些有益的借鉴。

关键词：火灾调查；大数据；智慧消防

一、引言

近年来，全国多地消防救援队伍先后开始积极探索和启动智慧消防、大数据工程建设。消防救援队伍作为社会应急管理的重要力量之一，如何将大数据的思维理念、技术手段和运作模式在火灾调查工作中落地应用，为防火监督和灭火救援等实战提供强有力的支撑，已经成为当前消防救援队伍迫切需要研究和着手解决的重大课题。消防科技工作者应站在科技前沿和未来消防业务高度去定位战略研究思路，大力发展大数据平台和服务体系，为未来火调业务与信息一体化做坚实后盾和技术支撑。

二、火调大数据的时代背景

随着我国城市化进程的不断加快，经济总量的持续增长，人流、物流、资金流日益活跃，社会生产方式、生活方式和人们的行为方式也在发生着急剧变化。城市居民的居住环境向密集化发展，城市交通向地下发展，大型交通枢纽、大型超市、大型娱乐场所比比皆是。如何面对火灾调查工作的新形势、新任务，研究新情况，解决新问题，使火灾调查工作适应新形势的需要，是摆在火灾调查人员面前十分现实的问题。

一是多样化的建筑结构形式以及各种新材料、新能源的广泛应用，使得火灾燃烧模式和过程复杂化，火灾痕迹特征也更复杂；技术多样化的电气设备和用火设备的广泛使用，使火灾隐患不断增加，火灾原因的种类依据复杂，这都增加了火灾安全防控、火灾原因调查的难度。

二是随着我国民主与法制建设的发展，广大群众的法律意识、维权意识不断增强，因火灾原因认定引发的诉讼时有发生，这种情况对消防救援机构的火灾调查工作提出了更新、更高的要求。需要火灾原因认定更加准确，证据更加确凿，程序更加规范。但由于缺乏科学、准确的数据支撑，现阶段一线火调人员很大程度上存在着经验型认定火灾原因的情况，火灾调查查清率和准确率有待提高。三是火灾调查是一门揭示火灾发生、发展规律的综合性学科，涉及法学、火灾动力学、燃烧学、消防工程学、热传导学、电工学、计算机力学、金属材料学、物理化学分析学、图像处理、电子物证学等多个领域。火灾调查人员需要整合多方面的资源和技术，查阅大量的数据和信息，因此，一个完整的科学数据支撑和知识体系的建立对于我国火灾调查人员的培养和训练是极为必要的。

三、火调大数据建设构想

（一）现有数据现状分析

火灾案件数据分散独立、采集困难。长期以来，由于消防监督系统功能升级缓慢、存储空间有限，上传步骤繁琐等原因，造成很多案件的证据无法完整、全面地形成电子档案。如北京、上海、天津、重庆、广东等省市通过多年积累建立了本地区的火灾案例库，尤其是一些规模较大、亡人火灾及复核案件，保存的档案资料比较详尽。但许多对火调不重视的省份，大多数火灾数据分散在各支队或大队个人手中，查找起来较为困难。另外，现行的消防监督系统没有独立的火灾调查模块，对于在消防业务系统中本就复杂、繁冗的火调数据来讲，亟需研发智能化采集设备和专业化数据采集模块，以摆脱这种空白缺失的状态。数据采集的广度、深度以及各个采集系统的接口问题需要统筹考虑，笔者建议火灾调查一体化平台里的数据采集模块必须与大数据系统保持一致。

（二）建设目标

通过汇聚火灾调查数据、消防其他业务系统数据及相关行业数据，建设火灾调查案例分析研判中心，科学有效地对火灾调查数据进行全过程、全要素统计和分析，利用大数据分析技术对数据深度分析与挖掘，挖掘数据的潜在价值和多维因素之间的内联关系。对全面掌握火灾证据、准确认定火灾原因、反映火灾痕迹蔓延规律、研判致灾因素、梳理火灾调查思路具有重要指导作用，让数据直接服务于消防实战和调查决策，用信息化手段采集、分析火灾证据和经验数据，利用数据抽取、分类、处理、清洗、挖掘等技术进行案情研判和信息关联，最终通过火灾调查大数据治理和应用为全国一线火调人员证据采集规范化、火灾调查信息化以及我国火灾调查研究、火灾风险评估、消防监督管理提供数据支撑和共享服务。

四、火调大数据建设实施过程中的建议与思考

（一）大数据架构要选用分布式架构

各省都要使用的大数据系统，选择分布式的大数据架构更合适，就像动车组和火车，每节车厢都有动力，虽然每节都不比火车头强劲，但车厢越多就跑得越快。现有的分析算法，很多时候都是针对“火车头”类型的，没办法拆分成很多小的运算分布到每个节点上。如果沿用之前算法，就必须增加额外软件方案把已经分布出去了的数据再“集中”起来，额外增加的环节，费时费力，效果也不好。因此，对于旧系统中没有出现的新的数据集如视频数据，就应该结合视频数据库结构的特点开发新的应用分析场景，并把这些分析应用场景直接接入大数据架构上，而不是用新的算法嫁接到传统的火灾调查一体化平台上。这种架构的关键是设计更多有意义的分布式算法和机器学习模型，真正帮助火调人员解决大数据应用之惑。

（二）选择高效直接的大数据方案

在大数据平台建设之初，首先要明确火调大数据需要的数据类型、数据量和运行速度，之后再选择大数据方案。未来的火调大数据时代，肯定是多种数据库方案结构并存，但不同方案架构之间的数据库可以联合互通，根据分析场景不同，分析工具运作在不同的数据库架构上。

（三）先把大数据存起来用起来，再完善优化

对于火调大数据平台，建议第一步设计好数据采集方案后，把已有比较明确和完整的案例数据按照不同火灾类型进行录入，然后可以在大数据平台上做一些查询、比较之类的应用。在此基础上，还可实现新的业务应用场景，解决一部分火调人员的实际需求；以此类推可以进行第二个应用，第三个分析等。随着时间的推移，大数据平台逐渐会让更多的人看到老数据新应用的价值。第二步考虑新的大数据平台和原有数据平台的互通融合问题。通过老数据在新平台的运行和新数据在老平台运行两方面的尝试，基本就可以明确哪些应用可以迁移，哪些不可以迁移，为下一步打下扎实的基础。第三步数据源整合，分析应用场景定制。把将会涉及的各类型数据分类，用各自最合适的方法储存起来整理好。然后，把应用、展现工具根据所涉及数据源的不同，应用场景的差异，和不同的数据存储架构做耦合，定制化应用场景，使每个应用都可以充分利用到底层架构的性能和扩展能力。对于需要跨数据源的应用场景，选定中间处理层方案，保证中间处理层方案的定制化，不会因其存在影响底层架构的性能和上层分析应用的实现。

五、结语

大数据是消防工作的重要特点，大数据的运用是一个新的历史契机，大数据素养的培育和大数据战略的实施是我国消防事业发展的必然要求。大数据在今后的发展中所起到的推动和引导的推动，将会给消防事业的发展注入新的活力与活力。尽管在构建火调大数据平台方面还有很长的路要走，但是在新世纪，消防工作必将智能化、信息化，使火情侦查大数据的应用更加广泛，“同类火灾”的数量也会不断减少。

参考文献

[1]王鑫,鲁志宝,王玉领,韩冲.火灾调查大数据建设途径与思考[J].消防科学与技术,2022,41(04):569-571.

[2]潘爱仁,高正达.基于大数据的智慧火灾防控信息化体系建设[J].消防界(电子版),2021,7(04):61-62.

[3]朱飞.浅议消防大数据建设路径的实践与思考[J].中国新通信,2020,22(11):96-97.