火災危險性評估方法研究綜述

■ 王睿琛，張文文，龍騰騰,2，王秋華,2（ 西南林業大學土木工程學院；2 云南省森林災害預警與控制重點實驗室/西南林業大學消防研究所）

火災每年造成30多萬人死亡，是全球意外傷害的第四大原因（僅次于道路交通事故、跌倒和溺水）[1]。據可循文獻數據，最早進行火災危險性評估相關研究的國家是美國。剛開始的相關研究都是基于特定場所展開，如飛機、燃料加工廠、核動力廠等。Harmathy 等[2]加拿大學者提出火災測試都是針對特定部分的危險情況而進行的，所以憑借防火測試標準輕易地得出火災危險性是不合理的，應將潛在的危害制定為一套相輔相成的評判標準進行火災危險性評估。國外目前多開展環境生態科學方面的研究與多種評估方法相結合的案例分析研究，如將煤礦火災實例與多種評估方法相結合的火災危險性評估[3]。我國的火災危險性評估研究工作始于1994年，霍然等[4]研究人員首次提出了火災危險評估模型的基本結構。同年，陸偉民[5]等對當時上海南京東路房屋歷史上火災及防火作了實際調查，建立了防火與失火資料數據庫，從而對房屋防火安全性評估提供依據。新中國成立以來，我國在火災動力學基礎理論、防滅火技術、火災模化技術及消防標準化等方面開展了大量研究工作，取得了一系列突破性進展，顯著地提高了我國消防工作的整體科技水平[6]。

隨著火災危險因素的增多，預防和撲救火災的難度相應增加?；馂囊坏┌l生必然會對人們財產造成巨大的損失，甚至在心理等方面造成嚴重影響[7]。消防安全對社會發展與人民安居樂業的重要性空前增長，使火災危險性評估成為一個值得研究的課題[8]。通過對2015—2019年我國火災事故統計數據來看，全國平均每年發生火災在28萬余起，直接經濟損失達 37億多元，死亡近1500人，受傷近1000人。近五年來，我國火災的起數總體平穩且略呈下降趨勢，但每年火災起數仍處于高位運行，特別是縣城、鄉鎮和農村的火災起數均表現出了上升勢頭[9]。因此分析火災危險性評估方法、特征、作用等對防火措施的研究具有重大參考價值。

一、火災危險性評估方法

火災危險性是指火災事件發生的可能性及危險程度與危害后果等[10]?；馂奈ｋU性評估以評估火災危險性為目標，對火災危險進行正確評估來衡量每種特定的預防和防護措施（即通過不同的消防安全策略）使火災危險性降低[11]。目前，國內火災危險性評估方法主要包括定性和定量兩個研究方向。定性評估主要是針對火災事故特點和類別，借助指標體系進行危險性評估，具有真實性、全面性、靈活性、深刻性；定量評估主要是針對火災自身特點，借助相關物理模型和計算方法，定量評估火災的危險，具有可預測性、客觀性、嚴密性、普遍性、驗證性[12]。

二、現行主要火災危險性評估方法比較

對火災危險性評估方法網絡進行研究時，度中心性（Degree Centrality）可以反映其在網絡中內容流動的程度大小。類似生活中朋友之間的關系，在該關系中，入度可以看成個人在群體中受歡迎的程度，出度則可以看成是合群狀況。度中心性利用了該思想，對在一個網絡中具有更多連接關系的結點而言，度中心性較高的節點對于整個網絡的作用也就越大[13]。因此分析度中心性可以讓我們更好地選取火災危險性評估方法。該研究利用CiteSpace 可視化分析軟件對1995年到2020年火災危險性評估方法研究文獻進行可視化分析，提取分析結果中度中心性排名在前4的評估方法。表1中主要以定性方法為主，提供有效且完整的多方面評估方法，均可運用到建筑類火災危險性評估當中。

表1 度中心性前四的火災危險性評估方法

層次分析 25定性和定量系統、靈活、簡潔特征值及其向量計算比較復雜目標系統是分層交錯的評價指標，且目標值又難于定量描述的場景模糊綜合評判13 定性有效性高，評價全面獲取權重向量單一且主觀具有模糊的、難以量化的及非確定性問題的場景Logic tree 7 定性 完整性較高難以分析事故后果的大小和影響范圍由于一系列復雜的、相互關聯的問題同時出現，導致一系列事故的場景FDS模擬 6 定量 準確性較高只能創建立方體模型和模擬感溫探測器相對密閉，人員密集的場景

（一）層次分析法

層次分析法是一種定性定量相結合的系統分析方法[14]。層次分析法通過分析問題、建立結構模型、構造判斷矩陣、層次單排序和總排序，來計算相對于總目標各個構成要素組合的權重，從而得出不同的綜合評價值，為選擇最優方案提供依據[15]。該方法具有系統、靈活、簡潔的特點，其權重向量計算方法分別是：幾何平均法、算術平均法、特征向量法和最小二乘法[16]。

（二）模糊綜合評判

模糊綜合評判就是對多種因素所影響的事物或現象做出總體評價，其依據為模糊變換最大隸屬原則[17]。主要的模糊綜合評判方法有兩類：基于模糊積分和模糊矩陣的評判方法[18]。應用模糊綜合評判法的具體步驟如下：（1）確定方案的風險因素集和評判集且分配權重；（2）確定通過評判獲得的因素指標值，并給出隸屬函數；（3）明確風險因素指標值并求出其對各評判的隸屬度，得出模糊關系矩陣；（4）計算模糊綜合評判向量；（5）通過各方案模糊綜合評判向量相對比，對方案做出選擇[19]。

（三）邏輯樹

事件樹可以在給定一個初始事件的前提下，分析初始事件可能導致的各環節成功與失敗的過程和結果；故障樹圍繞某個特定事故作層層深入的分析，探究頂事件與導致頂事件發生的中間和底事件之間的邏輯聯系；邏輯樹模型綜合了二者的優點，對事件樹每一個失效階段，采用故障樹進行故障預測和診斷，確定事故致因因素之間的動態關聯性，識別系統的薄弱環節[20]。邏輯樹由具有替代可信模型和權重的分支組成，這些權重表示與相應分支模型的適用性有關的置信度值。認知不確定性以一組分支權重表示[21]。然而各個分支機構的權重通常是由專家或專家組通過主觀判斷分配的，因為對于統計分析而言，可用數據很有限[22]。

（四）FDS 模擬

FDS 是模擬火災中流體運動的一種流體動力學計算軟件。該軟件采用N-S 方程，以火災中的煙氣和熱傳遞過程為計算重點[23]。且大型及全尺寸火災實驗對其在模擬可靠性、準確性和穩定性方面進行了驗證。目前，已在火災研究和工程設計等方面被廣泛應用[24]。

（五）其他主要方法

目前火災危險性評估方法最新的熱點方法如下：

1.聚類分析是數據挖掘的一項重要的方法[25]。聚類問題本質上是將一份數據分解成若干份，每份的所有對象具有很大相似性，不同份之間存在較大差異性，尋找數據之間的內在聯系。通過參考以下指標評價聚類有效性：聚類質量的度量、聚類算法與數據集的匹配度、最佳聚類數目[26]。

2.多元線性回歸被廣泛應用于社會、經濟、技術以及眾多自然科學領域的研究中[27]。在多元線性回歸的應用中可能碰到這樣的問題：在某個檢驗水平α 下，整個回歸方程的統計檢驗小于α，而方程的各偏回歸系數的檢驗卻大于α；某自變量與因變量間應關系密切，檢驗結果卻大于α。在統計學中這種現象稱為多重共線性（multicollinearity）[28]。

3.貝葉斯信念網絡是一種模擬人類推理過程中因果關系處理不確定性的模型[29]。該網絡在缺少某一數據變量的情況下仍可以建立精確的模型，是因為其反映的是整個數據域中數據間的概率關系[30]。

三、結論與展望

在火災風險性評估過程中，每種評估模型都有其自身的特點和適用范圍，面對不同的火災類型，沒有一種評估方法是完全適用的。而隨著經濟和社會的高速發展，我國城市人口和財富不斷聚集，城市規模不斷擴大，人口不斷高度集中，高層和特殊類型的現代建筑物也不斷建成。這些建筑在使用功能、建筑材料、結構形式、空間大小、配套設施等多方面與傳統建筑有很大不同，一旦發生火災事故，容易造成人員的群死群傷和財產巨大的損失。提前對其進行火災危險性評估，具有重要的現實意義和科學價值。

由于火災類型多樣化，在進行火災危險性評估時，單獨的唯一的評估方法已不能滿足需求，應逐漸采取多種評估方法結合的模式。以一種火災風險性評估方法為主，其他一種或者幾種方法為輔，綜合評估、長期評估、聯合評估以及定量精準評價，結果更具科學性、科學性和實用性將是未來研究的重點和方向。研究多類型火災機理和燃燒特點以及潛在危害性，在此基礎上，結合學科交叉，學科融合，探尋更多的綜合評估方法進行火災危險性評估，將有利于加強防火措施，減少火災危險，有利于提高滅火效能，一旦著火，能夠更快控制住火勢，減少火災損失和人員傷亡。