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    街區(qū)尺度下城市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險研究
    ——以石家莊市中心城區(qū)為例

    2022-03-10 07:40:52李麗石陳志芬
    自然災(zāi)害學(xué)報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域

    李 凡,薛 曄,李麗石,陳志芬

    (1.太原理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山西太原 030024;2.石家莊市消防救援支隊,河北石家莊 050000;3.中國城市規(guī)劃設(shè)計研究院,北京 100037)

    引言

    2021年是“十四五”開局之年,我國在開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的新征程中提出了全面提升城市品質(zhì)的遠(yuǎn)景目標(biāo)。截至2018年末[1],我國已有城市673個,城市建成區(qū)面積達(dá)58 455.7平方公里。其中,城市高密度建成區(qū)是城市發(fā)展的縮影,新型火災(zāi)危險源不斷出現(xiàn)與傳統(tǒng)消防安全問題交織影響,使其中火災(zāi)呈現(xiàn)復(fù)雜化、多樣化、后果嚴(yán)重化的趨勢。進(jìn)行高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估,對城市火災(zāi)風(fēng)險進(jìn)行有效管控具有重要意義,也是當(dāng)前亟待解決的問題。

    火災(zāi)風(fēng)險評估,基于評估對象的不同可分為單體建筑火災(zāi)風(fēng)險評估[2-4]、企業(yè)(行業(yè))火災(zāi)風(fēng)險評估[5]及城市(區(qū)域)火災(zāi)風(fēng)險評估[6-7]三大類。其中,評估城市或區(qū)域的火災(zāi)風(fēng)險(火災(zāi)風(fēng)險類型、大小、特性和趨勢)[8-11]有不同的方法(定性、半定量和定量等方法),但數(shù)據(jù)的收集和信息的整合存在滯后性,強度指標(biāo)(人口密度、人均GDP等)相關(guān)數(shù)據(jù)范圍過大,導(dǎo)致評估結(jié)果相對區(qū)域火災(zāi)現(xiàn)勢滯后、風(fēng)險分區(qū)劃分不夠詳細(xì)。當(dāng)前,國家在轉(zhuǎn)變城市發(fā)展方式中明確提出新建住宅推廣街區(qū)制的目標(biāo),因此,街區(qū)尺度的城市問題研究切實可行且意義深遠(yuǎn)。POI數(shù)據(jù)和遙感影像信息提取技術(shù)[12-14]的應(yīng)用可以一定程度彌補上述局限性,進(jìn)而獲取街區(qū)尺度的城市空間數(shù)據(jù)。城市興趣點(Point of Interesting,POI)[15]描述地理實體的空間和屬性信息,增強了對實體位置的描述能力,可以反映城市活動特點,具有數(shù)據(jù)量大、時效性強等特點,目前,已經(jīng)在空間結(jié)構(gòu)識別等方面得到廣泛的應(yīng)用[16-19]。遙感影像在近年來對城市建成區(qū)的研究中被廣泛使用為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),明顯地提高了區(qū)域尺度范圍內(nèi)土地利用/土地覆蓋的分類精度[20-22]。

    基于此,本文借助POI數(shù)據(jù)的時效性,提高數(shù)據(jù)收集及信息整合過程的效率,并結(jié)合遙感圖像在城市建成區(qū)功能分區(qū)方面的研究,進(jìn)一步挖掘地理信息數(shù)據(jù)內(nèi)涵以輔助高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估,使火災(zāi)風(fēng)險防范措施精細(xì)化,以期為政策制定者與理論研究者提供參考。

    1 研究區(qū)域概況

    河北省省會石家莊市,如圖1所示,地處溫帶季風(fēng)氣候,境內(nèi)京廣、石太、石德、石太客運專線、京廣高鐵、石濟(jì)高鐵6條鐵路干線交會,是中國鐵路運輸?shù)闹鳂屑~城市。至2019年底,全市常住人口1 039.42萬人,地區(qū)生產(chǎn)總值5 392.95億元。

    圖1 研究區(qū)域位置示意Fig.1 Location of the study area

    中心城區(qū)二環(huán)路內(nèi)人口聚集、道路復(fù)雜,是石家莊市的高密度建成區(qū),據(jù)統(tǒng)計,2011年1月-2020年8月間,高密度建成區(qū)涉及的石家莊市核心四區(qū)(橋西區(qū)、新華區(qū)、裕華區(qū)和長安區(qū))共發(fā)生火災(zāi)5 166起,造成29人死亡,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)7 135萬元。從空間層面看,其現(xiàn)狀空間結(jié)構(gòu)與早期規(guī)劃中向東發(fā)展的結(jié)構(gòu)設(shè)想基本一致,50年來形成了以京廣沿線和火車站為中心,向兩翼擴(kuò)展的單中心、外延式的擴(kuò)張模式。從消防安全層面來看,石家莊市高密度建成區(qū)具有以下特征:第一,火災(zāi)重點場所分布多,潛在隱患多;第二,歷史規(guī)劃建設(shè)不全面,城中村、低層建筑居多,防火間距不夠;第三,車輛保有量持續(xù)增多,影響救援效率,停車位規(guī)劃不足,占用消防通道;第四,留存的多合一,三合一場所,起火概率大,人員傷亡率高。

    2 高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估方法

    2.1 基于“點-線-面”要素的“單位-街區(qū)-區(qū)域”框架解析

    消防安全是城市安全板塊中重要的子模塊,火災(zāi)風(fēng)險管控則是實現(xiàn)消防安全的重要保障?;趨^(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)理論,城市火災(zāi)系統(tǒng)具有由孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體復(fù)合組成的結(jié)構(gòu)體系和由孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定性、致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體脆弱性形成的功能體系[23]。城市空間是火災(zāi)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能體系的載體,其構(gòu)成要素深深干擾火災(zāi)的形成與演化。如圖2所示,點作為最簡單的幾何概念,是幾何、物理、矢量圖形和空間的最基本的組成部分,點要素可以表示城市空間內(nèi)部成分的位置并進(jìn)行聚焦,線要素強調(diào)城市空間發(fā)展過程的延伸方向與外形,面要素強調(diào)城市空間內(nèi)部成分的形狀與面積。

    圖2 城市空間“點-線-面”要素與火災(zāi)風(fēng)險評估Fig.2 Urban space‘Spot?Line?Area’elements and fire risk assessment

    近年來,政府層面廣泛依托“大數(shù)據(jù)”開展社會治理,數(shù)據(jù)收集能力的提升,促進(jìn)了城市風(fēng)險評估單元的小型化、精確化。城市空間內(nèi)部道路網(wǎng)絡(luò)“線”劃分區(qū)域“面”為街區(qū)“面”,街區(qū)內(nèi)主成分相互關(guān)聯(lián)又兼具差異性,且街區(qū)作為城市形態(tài)結(jié)構(gòu)、城市功能、城市管理及城市認(rèn)知的基本單元,是城市規(guī)劃中的重要元素之一,也是構(gòu)成居民生活和城市環(huán)境的基本單元[24]。因此,進(jìn)行街區(qū)尺度的城市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估對城市安全未來發(fā)展有重要意義。

    2.2 基于“單位-街區(qū)-區(qū)域”框架的火災(zāi)風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建

    在理論上,風(fēng)險評估本來是研究不確定性的,是試圖將這些不確定性以一種確定性的方式表達(dá)出來,將不確定性降低到最低限度的[25]。廣義災(zāi)害風(fēng)險評估模型為:

    式中,S i為第i種致災(zāi)因子;Pr(S i)為第i種致災(zāi)因子發(fā)生的概率;P0(Pr(S i)為Pr(S i)的可能性分布;X i為第i種災(zāi)害造成的損失;P0(X i)為第i種災(zāi)害的可能性分布。

    狹義災(zāi)害風(fēng)險評估模型為:

    即一定發(fā)生概率的自然致災(zāi)因子與其所造成的后果的乘積。

    基于上述評估模型,結(jié)合區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)論和事故致因論,本文對城市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險發(fā)生的可能性、暴露性、消防能力以及導(dǎo)致的結(jié)果進(jìn)行危險性評估和風(fēng)險綜合評估。衡量高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險的計算公式可以表示為:

    H為火災(zāi)危險性;D*為火災(zāi)損失系數(shù);A1為火災(zāi)發(fā)生可能性;A2為特征暴露性;A3為消防能力。

    綜上所述,區(qū)域火災(zāi)風(fēng)險取決于火災(zāi)危險性及火災(zāi)損失系數(shù)。街區(qū)火災(zāi)危險性取決于街區(qū)火災(zāi)發(fā)生可能性,街區(qū)特征暴露程度及其消防能力;火災(zāi)造成的后果,主要由財產(chǎn)損失、傷亡人數(shù)和社會影響等指標(biāo)來反映,這些指標(biāo)與火災(zāi)波及地區(qū)的社會屬性直接相關(guān)。而街區(qū)主導(dǎo)功能直接決定社會活動及其屬性,因此,街區(qū)火災(zāi)損失系數(shù)由街區(qū)主導(dǎo)功能確定。

    (1)火災(zāi)危險性評估指標(biāo)體系

    對于火災(zāi)危險性評估,借助消防工程中的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范,基于“單位-街區(qū)-區(qū)域”橫向框架,建立“可能性-暴露性-消防能力”三維度的縱向火災(zāi)危險性評估指標(biāo)體系(表1)?;诂F(xiàn)有研究[26],采用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,參考文獻(xiàn)[27、28]中的具體步驟,邀請15位專家進(jìn)行打分,構(gòu)造判斷矩陣,確定最大特征值及特征向量,對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗,逐級逐項得到三維度火災(zāi)危險性評價指標(biāo)權(quán)重。

    表1 高密度建成區(qū)火災(zāi)危險性評價指標(biāo)體系Table 1 Fire hazard evaluation index system for high?density built?up areas

    其中,點要素單位層指標(biāo)計算公式如下:

    Sθ指被評估街區(qū)單元的面積,屬性值字段為Shape-Area;N ij為被評估街區(qū)單元內(nèi)包含的單位層評價指標(biāo)點的個數(shù),屬性值字段為Count;A ij為點要素單位層指標(biāo)的點密度值。

    線要素單位層指標(biāo)計算公式如下:

    Sθ指被評估街區(qū)單元的面積,屬性值字段為Sh a pe-Ar ea;Lφ是街區(qū)單元θ包含的二級公路長度,屬性值字段為Shape-Le1;φ是二級公路的道路通行系數(shù);Lφ是街區(qū)單元θ包含的三級公路長度屬性值字段為S hape-Le2;φ是三級公路的道路通行系數(shù)。

    (2)火災(zāi)損失系數(shù)

    由于評估時期(災(zāi)前、災(zāi)后),評估目的(預(yù)測、重建)的不同,當(dāng)前,我國并未建立統(tǒng)一的火災(zāi)損失評估體系。但是,災(zāi)害損失是災(zāi)害的本質(zhì)特征,考慮火災(zāi)損失與受災(zāi)區(qū)域社會生產(chǎn)活動的直接聯(lián)系,通過街區(qū)主導(dǎo)功能的識別,可以確定各街區(qū)的火災(zāi)損失系數(shù)。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)[29]對各城市用地類型火災(zāi)損失計算的研究,火災(zāi)損失系數(shù)等于火災(zāi)財產(chǎn)損失系數(shù)、火災(zāi)致亡人數(shù)和火災(zāi)社會影響的耦合(表2)。

    表2 各用地類型火災(zāi)損失系數(shù)Table 2 Fire loss coefficient of each land use type

    2.3 地理信息要素識別及處理方法

    火災(zāi)風(fēng)險的綜合評估,利用基于面向?qū)ο蟮倪b感影像識別技術(shù)及基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的用地類型識別實現(xiàn);火災(zāi)風(fēng)險等級的劃分,在ArcGIS軟件中通過疊加分析法和自然斷點法實現(xiàn)(圖3)。其中,疊加分析法評價模型為:

    圖3 評估方法Fig.3 Evaluation method

    式中,E i為第區(qū)域的綜合評分值;P ij為第i個評價目標(biāo)第j個評價指標(biāo)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的量值,W ij為P ij的權(quán)重值。

    在ENVI軟件中處理遙感圖像,根據(jù)影像空間和光譜特征,從高分辨率全色或者多光譜數(shù)據(jù)中提取特征信息,進(jìn)行城市空間內(nèi)部信息的提取,實現(xiàn)地理數(shù)據(jù)的識別與輸出,如圖3中a-b、a-d過程。在ArcGIS軟件中實現(xiàn)地理數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化及計算。

    (1)支持向量機(SVM)

    支持向量機算法是Vapnik[30]等提出的根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則,在有限訓(xùn)練樣本誤差極小化的前提下,提高分類器的泛化推廣能力的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,目前廣泛應(yīng)用于遙感圖像分類中。面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)是集合鄰近像元為對象,基于空間、紋理和光譜信息進(jìn)行分割和分類來識別感興趣的光譜要素[31]。運用試錯法進(jìn)行分割,采取基于對象樣本的方法提取植被、道路、建筑和水域信息,通過監(jiān)督模式提取目標(biāo)類別的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),采用SVM分類器利用訓(xùn)練樣本去識別未知區(qū)域的對象,進(jìn)而實現(xiàn)圖像分類。

    (2)K?means聚類分析

    K?means[32-34]聚類算法采用距離作為相似性的評價指標(biāo),即認(rèn)為兩個對象的距離越近,其相似度就越大?;谠囧e法的圖像分割在不同分割和合并參數(shù)下,不同地物圖像分割的結(jié)果差異增大,本文運用K?means算法產(chǎn)生穩(wěn)定的聚類中心后進(jìn)行圖像分割和合并,從而得到面向?qū)ο蟮亩喑叨葓D像分割結(jié)果。

    (3)ArcGIS空間連接與近鄰分析

    ArcGIS的空間連接工具可以根據(jù)兩個要素類中各要素之間的空間關(guān)系來連接這兩個要素類的屬性,并將該連接寫入/輸出。根據(jù)點-線-面要素的空間包含關(guān)系,可以將點或線要素圖層的字段屬性賦值給面要素圖層;近鄰分析,可計算輸入地理信息要素與其他圖層或要素類中的最近要素之間的距離和其他鄰近信息,用于火災(zāi)危險性評估中三級指標(biāo)距消防站距離的計算。

    (4)無量綱化處理

    高密度建成區(qū)火災(zāi)危險性是由眾多指標(biāo)構(gòu)成的統(tǒng)計指標(biāo)體系進(jìn)行評估的,直接用原始指標(biāo)值進(jìn)行分析,就會突出數(shù)值較高的指標(biāo)在綜合分析中的作用,相對削弱數(shù)值水平較低指標(biāo)的作用,從而使各指標(biāo)數(shù)據(jù)以不等權(quán)參加運算分析,因此,需要對經(jīng)過數(shù)據(jù)識別與地理計算過程得到的三級指標(biāo)值原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。直線型無量綱化方法是指在指標(biāo)實際值轉(zhuǎn)化成不受量綱影響的指標(biāo)值時,二者之間呈線性關(guān)系,指標(biāo)實際值的變化引起標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值一個相應(yīng)的比例變化,符合火災(zāi)風(fēng)險評估模型的要求,各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化分值具體計算公式如下:

    (5)三維空間建模

    通過Python編程,從百度地圖獲取研究區(qū)域的建筑樓層數(shù)據(jù),進(jìn)而得到研究區(qū)域的建筑高度,結(jié)合圖像識別獲得的建筑、道路輪廓等數(shù)據(jù),在ArcScence中建立研究區(qū)域的三維空間模型,如圖2中a-d-gh、a-b-e-h過程。

    (6)聚類和異常值分析Anselin Local Moran′sI

    聚類和異常值分析,可以計算某個要素在指定范圍內(nèi)的相鄰要素總和,使之與所有要素的總和相比較,進(jìn)而可以識別具有高值或低值的要素的空間聚類并識別空間異常值,空間關(guān)聯(lián)的(Moran′s I)統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下所示:

    其中,x i是要素i的屬性是對應(yīng)屬性的平均值;W i j是要素i和j之間的空間權(quán)重,并且:

    n等于要素的總數(shù)目;統(tǒng)計數(shù)據(jù)的ZI i得分的計算方法如下:

    其中:

    計算結(jié)果中,聚類/異常值類型(CO T ype)字段可區(qū)分火災(zāi)風(fēng)險等級的高值(H H)聚類、低值(L L)聚類、高風(fēng)險等級中由低風(fēng)險等級圍繞的異常值(H L)以及低風(fēng)險等級中由高風(fēng)險等級圍繞的異常值(L H)。統(tǒng)計顯著性的置信度設(shè)置為95%。

    2.4 高密度建成區(qū)用地類型確定方法

    城市功能的分區(qū)是一個動態(tài)變化的過程,并不存在一個合適的指標(biāo)去觀測一個城市區(qū)域的功能,由于在功能、強度、利用方向、基準(zhǔn)地價等方面作用大體一致,一定程度上來說,其空間集約利用程度和未來使用潛力也基本相同[35],因而基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可將城市空間劃分為不同功能類型。POI數(shù)據(jù)的核密度分析情況正好可以準(zhǔn)確的反映城市功能在不同空間的集約利用程度。

    如圖4中i-f-e過程,設(shè)研究區(qū)域內(nèi)有n個POI點X={x1,x2,???,x n},在x處核密度估計值為f(x),計算公式如下:

    式中φ()表示權(quán)重函數(shù);ω表示帶寬,d ix表示估計值點x與x i之間的關(guān)系。

    結(jié)合2011年版《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)》,同時考慮城市功能的普遍性和數(shù)據(jù)類別的認(rèn)知度及顯著性,將POI數(shù)據(jù)分為商服用地、居住用地、工業(yè)用地、公服用地、道路與交通設(shè)施用地、倉儲用地、綠地與廣場用地等7個較具代表性的類別,作為相應(yīng)土地利用類型的直接映射(表3)。但是,POI數(shù)據(jù)是點數(shù)據(jù),不能體現(xiàn)出地理實體的占地面積,而在現(xiàn)實世界,不同地理實體之間的占地面積存在較大差異,并且,街區(qū)單元內(nèi)的POI數(shù)據(jù)所代表的地理實體占地面積對該單元的主導(dǎo)功能類型具有重要影響,在進(jìn)行城市空間功能分區(qū)時,對POI數(shù)據(jù)的權(quán)重賦值參考趙衛(wèi)鋒等[36]對POI數(shù)據(jù)公眾認(rèn)知度的排名。

    表3 POI數(shù)據(jù)分類Table 3 POI data classification

    3 石家莊市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估

    3.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    POI數(shù)據(jù)從百度地圖開放平臺獲取,獲取時間為2021年1月;研究區(qū)域基本數(shù)據(jù)源于全國地理服務(wù)資源目錄服務(wù)系統(tǒng)公眾版1:25萬矢量地圖;人口數(shù)據(jù)源于石家莊市統(tǒng)計局第六次人口普查數(shù)據(jù);遙感影像數(shù)據(jù)來源于谷歌影像及微軟地圖;道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源于Open Street Map。位置數(shù)據(jù)均采取WGS84地理坐標(biāo)系統(tǒng)和WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere投影坐標(biāo)系統(tǒng)。從百度地圖開放平臺獲取的POI數(shù)據(jù),使用的是對火星坐標(biāo)進(jìn)行BD-09二次非線性加偏的百度坐標(biāo)系統(tǒng),直接依據(jù)各類型POI數(shù)據(jù)文本自帶的坐標(biāo)信息導(dǎo)入ArcGIS生成點矢量數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)影像和POI數(shù)據(jù)之間地理位置存在偏差,需要使用ArcGIS軟件的空間校正功能糾偏。

    3.2 火災(zāi)危險性評估

    3.2.1 火災(zāi)危險性單位層指標(biāo)評估

    根據(jù)石家莊市高密度建成區(qū)道路網(wǎng)絡(luò),將研究區(qū)域劃分為539個街區(qū)網(wǎng)格圖4(a)。

    圖4 街區(qū)單元劃分及單元層指標(biāo)評估結(jié)果Fig.4 Block unit division and unit level index evaluation results

    對從石家莊市遙感圖像中識別的街區(qū)尺度指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化處理,依據(jù)對應(yīng)的公式及處理方法[2.2節(jié)公式(2)(3)、3.1節(jié)方法(3)]得到指標(biāo)計算值,為更好的描述單位層指標(biāo)火災(zāi)危險性,將各指標(biāo)評分在Arc?GIS軟件中按自然斷點法(Natural Break,組間方差最大,組內(nèi)方差最小)劃分為五個等級(由綠至紅)(圖4)。

    由圖4可知,電力載荷指標(biāo)的四級及以上火災(zāi)危險性街區(qū)單元沿石德線向東側(cè)延伸及民心河各支流兩側(cè)分布(圖4(b))。重大危險源指標(biāo)的13個四級及以上火災(zāi)危險性街區(qū)單元均遠(yuǎn)離市區(qū)中心,沿二環(huán)線及其連接的主要道路分布(圖4(c))。燃?xì)庥昧恐笜?biāo)的四級及以上火災(zāi)危險性街區(qū)單元沿石太線、石德線向東西兩側(cè)延伸,部分以5號街區(qū)為中心,在石家莊站附近區(qū)域聚集(圖4(d))?;馂?zāi)高危單位及人員密集場所指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元以221號、215號街區(qū)為中心聚集,并沿中山路軸線向東西兩側(cè)延伸(圖4(e))。人口密度指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有71個,分屬于人口密度較高的北苑、建安、廣安、休門、裕華路、東里和東風(fēng)等街道(圖4(f))。建筑密度指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有38個,零散分布(圖4(g))。建筑高度指標(biāo)的五級危險性街區(qū)單元共10個,在研究區(qū)域東南部聚集,并在京廣線兩側(cè)零星分布(圖4(h))。防火間距指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有28個,在研究區(qū)域內(nèi)零散分布(圖4(i))。消防通道指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有108個,分別以391號、424號、115號、295號街區(qū)單元為中心聚集(圖4(j))。消防站距離指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有47個,聚集于研究區(qū)域內(nèi)西北部、西南部、東南部等距離消防站較遠(yuǎn)的位置(圖4(k))。消防裝備指標(biāo)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)有488個,因統(tǒng)計的小微消防站多位于內(nèi)有商場、地鐵站及新建住宅區(qū)的街區(qū)單元內(nèi),單元水平差異明顯(圖4(l))。

    3.2.2 火災(zāi)危險性街區(qū)層指標(biāo)評估

    綜合三級指標(biāo)單位層火災(zāi)危險性評分,根據(jù)火災(zāi)風(fēng)險評估模型計算得到二級指標(biāo)街區(qū)層火災(zāi)危險性評分(高危街區(qū)具體評分如表4所列),在ArcGIS軟件中通過自然斷點法將街區(qū)層指標(biāo)評價結(jié)果劃分為5個等級(由綠至紅)(圖5)。

    圖5 街區(qū)層指標(biāo)火災(zāi)危險性評估結(jié)果Fig.5 Results of fire risk assessment of block level indicators

    由于部分街區(qū)單位層指標(biāo)評價值過小,從街區(qū)層指標(biāo)開始,評估結(jié)果按百分制進(jìn)行計算。由如圖5所示,街區(qū)火災(zāi)可能性指標(biāo)五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有24個,在中山路軸線于京廣線交界處聚集性分布(圖5(a))。街區(qū)特征危害性指標(biāo)五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有38個,以181、199號街區(qū)為中心,聚集于火車站東西兩側(cè)(圖5(b))。街區(qū)消防能力指標(biāo)五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有52個,聚集于研究區(qū)域西北部、西南部及東南部位置(圖5(c))。

    3.2.3 火災(zāi)危險性區(qū)域?qū)又笜?biāo)評估

    根據(jù)火災(zāi)風(fēng)險評估模型,綜合各街區(qū)層指標(biāo)火災(zāi)危險性評估結(jié)果,得到研究區(qū)域火災(zāi)危險性評估結(jié)果,在ArcGIS軟件中按自然斷點法(Natural Break)劃分為五個等級(由綠至紅)(圖6)。

    圖6 高密度建成區(qū)火災(zāi)危險性評估結(jié)果Fig.6 Fire hazard assessment results in high?density built?up areas

    由圖6可知,研究區(qū)域內(nèi)的五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元有37個(表4),其中,有36個街區(qū)單元街區(qū)特征暴露性指標(biāo)評分最高,1個街區(qū)單元街區(qū)火災(zāi)可能性指標(biāo)評分最高,1個街區(qū)單元街區(qū)消防能力指標(biāo)評分最高。400、408、409、410、527號街區(qū)聚集于西北位置,136、498、279、280、281、282號街區(qū)聚集于東南部位置,153、54、187、188、189、191、192、193、194、199、200、202、204號街區(qū)在中西部位置以199號街區(qū)為中心聚集,其余街區(qū)單元零散分布于中山路軸線附近。

    表4 五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元各指標(biāo)評分(按百分制計算)Table 4 Scores of each index of the five?level fire hazard block unit(Calculated on a hundred?point system)

    3.3 火災(zāi)損失系數(shù)確定

    對經(jīng)過糾偏、清洗篩選及賦權(quán)等步驟的石家莊市高密度建成區(qū)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度估計,得到各類型POI數(shù)據(jù)的核密度估計分布(圖7)。

    圖7 石家莊市高密度建成區(qū)POI數(shù)據(jù)核密度估計分布Fig.7 The distribution of the core density estimation of POI data in the high?density built?up area of Shijiazhuang City

    劃分100m×100m格網(wǎng)作為基本研究單元,參考經(jīng)濟(jì)地理學(xué)相關(guān)研究[17],參照區(qū)位熵的定義,通過頻率密度與類型比例標(biāo)注其用地類型:

    式中:F i為第i類(本文采用的7種用地類型)POI頻率密度;n i為第i類POI在格網(wǎng)單元中數(shù)量;N i為第i類POI總數(shù)。將POI頻率密度比例等于50%設(shè)定為單一功能區(qū)與混合功能區(qū)的劃分界限,當(dāng)某類型POI比例在某格網(wǎng)單元達(dá)到50%及以上時,確定此格網(wǎng)單元為該類型單一用地類型,否則就取決于格網(wǎng)單元內(nèi)兩種或三種主要類型;當(dāng)格網(wǎng)單元內(nèi)POI頻率密度為0時,該格網(wǎng)為空白區(qū)。如圖8所示,各街區(qū)用地類型由其內(nèi)部格網(wǎng)單元的用地類型累計判定,并進(jìn)一步通過圖像目譯法進(jìn)行檢驗。

    圖8 用地類型識別結(jié)果Fig.8 Space function partition result

    石家莊市高密度建成區(qū)單一用地主要以居住用地、商業(yè)用地和公服用地為主,在單一用地類型中,居住用地地塊數(shù)量最多且總面積最大。空間混合用地相較于單一用地,火災(zāi)發(fā)生后的情況更加復(fù)雜,發(fā)展情況更加難以預(yù)測,因此,混合用地空間的火災(zāi)損失評估結(jié)果取決于混合類型中火災(zāi)損失更高的一類,對應(yīng)各用地類型火災(zāi)損失系數(shù)(表2),得到各個街區(qū)單元的火災(zāi)損失系數(shù)。經(jīng)統(tǒng)計,有111個街區(qū)單元的火災(zāi)損失系數(shù)大于等于1.4,均為工業(yè)及商業(yè)用地類型,面積占比17.71%。

    3.4 火災(zāi)風(fēng)險評估

    根據(jù)高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估模型,綜合火災(zāi)危險性評估與火災(zāi)損失系數(shù)判定結(jié)果,計算得到研究區(qū)域各街區(qū)火災(zāi)風(fēng)險水平,在ArcGIS中利用自然斷點法劃分為5個等級表示(圖9)。

    圖9 火災(zāi)風(fēng)險評估結(jié)果Fig.9 Classification of fire risk assessment results

    研究區(qū)域內(nèi)五級火災(zāi)風(fēng)險街區(qū)單元共計45個,其中有31個也是五級火災(zāi)高危街區(qū)單元,以居住用地為主,另有14個與商業(yè)或工業(yè)活動有關(guān)的街區(qū)單元,因發(fā)生火災(zāi)時可能造成的損失較大,成為五級火災(zāi)風(fēng)險單元,它們以石太線、石德線和火車站為中心,向東西兩側(cè)延伸分布,具體情況如表5所示。

    表5 五級火災(zāi)風(fēng)險街區(qū)單元(按百分制計算)Table 5 Block units of five?level fire risk(Calculated on a hundred?point system)

    續(xù)表5

    3.5 火災(zāi)風(fēng)險空間分布特征

    利用聚類和異常值分析(Anselin Local Moran′sI)方法計算得到石家莊市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險空間分布,火災(zāi)風(fēng)險高-高聚類區(qū)域P值均值為0.011312369,低-低聚類區(qū)域P值均值為0.008426206,均通過空間顯著性檢驗。研究區(qū)域內(nèi)火災(zāi)風(fēng)險具有明顯的組團(tuán)特征,四個火災(zāi)風(fēng)險高-高聚類區(qū)域主要集中于中山路軸線位置、西北部、東南部位置以及由裕華西路、槐安西路與城角街、中華南大街合圍的區(qū)域(表6紅底色),兩個低-低聚類區(qū)域主要集中于東北部、中南部位置。

    表6 火災(zāi)風(fēng)險高-高聚集區(qū)域Table 6 High fire risk?high concentration areas

    12、76、122、270、466號街區(qū)單元是研究區(qū)域內(nèi)火災(zāi)風(fēng)險異常值,列出單元內(nèi)空間模型(表8黃或紅底色區(qū)域),是這些單元周圍范圍的重點監(jiān)測街區(qū)單元。12、76、270號為研究區(qū)域內(nèi)高-低風(fēng)險異常值,這兩個街區(qū)單元火災(zāi)風(fēng)險的管控是保障其周圍范圍消防安全的重點。122、466號為研究區(qū)域內(nèi)高-中風(fēng)險異常值,這些街區(qū)單元火災(zāi)風(fēng)險的管控是其周圍范圍火災(zāi)防范的節(jié)點。

    3.6 石家莊市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險防范建議

    火災(zāi)風(fēng)險防范是一項系統(tǒng)工程,依賴政府決策與實施、規(guī)劃引導(dǎo)、工程項目建設(shè)、宣傳教育等復(fù)合途徑。本文結(jié)合①~④號火災(zāi)風(fēng)險高-高聚集區(qū)及12、76、122、270、466號5個火災(zāi)風(fēng)險異常街區(qū)單元的主成分屬性及主導(dǎo)功能,以石家莊市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險空間分布及分區(qū)特征為主要命名依據(jù),將4個聚類分區(qū)命名為“重點整改區(qū)、消防優(yōu)化區(qū)、重點監(jiān)測區(qū)、整改優(yōu)化區(qū)”,將5個火災(zāi)風(fēng)險異常值街區(qū)單元命名為“重點監(jiān)測點”(圖10),進(jìn)而提出了防范對策與建議。

    圖10 石家莊市高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險防范措施Fig.10 Fire risk prevention measures in high?density built?up areas in Shijiazhuang City

    (1)重點監(jiān)測點:健全對小范圍內(nèi)火災(zāi)風(fēng)險相對突出的街區(qū)單元的監(jiān)督與管理,需落實到內(nèi)部,因“點”制宜,分別采取對老舊建筑進(jìn)行耐火改造,完善消防設(shè)施級裝備,加強消防監(jiān)控工程建設(shè)等與各點實際情況相合的措施。12號街區(qū)周圍的富強大街消防救援站是保障附近消防安全形勢的中堅力量;76號街區(qū)南側(cè)的孫村長宏錦園二區(qū)已經(jīng)建成,在此設(shè)立高層火災(zāi)瞭望臺監(jiān)測火災(zāi)風(fēng)險動態(tài)切實可行。122號街區(qū)內(nèi),第一要點是集通物流公司火災(zāi)隱患的自排,第二要點是眾多高層建筑消防水源壓力的保障;270號街區(qū)內(nèi),應(yīng)在政府主導(dǎo)下以中華大街小學(xué)為核心,實現(xiàn)環(huán)居民區(qū)與商用區(qū)消防設(shè)施的整體升級。466號街區(qū)內(nèi)西側(cè)高層建筑云集,應(yīng)選擇視角良好的地點設(shè)立火災(zāi)瞭望臺,且棉三社區(qū)應(yīng)依托老舊小區(qū)改造政策,改善社區(qū)防火間距,保障消防通道暢通,徹底清除私拉亂接等火災(zāi)高危行為。重點監(jiān)測點火災(zāi)風(fēng)險的防范成果,是其周圍環(huán)境消防安全的重要保障。

    (2)重點整改區(qū):該區(qū)域內(nèi)低層、中層建筑與超高層建筑混合,建筑密度大。196號街區(qū)單元為現(xiàn)存城中村,低、中層建筑多為為磚混結(jié)構(gòu),耐火等級較差,防火間距小,火災(zāi)容易蔓延。并且,區(qū)域內(nèi)的超高層建筑內(nèi)停留人數(shù)眾多,火災(zāi)發(fā)生時人員疏散困難。因此,針對區(qū)域性問題,相關(guān)部門需結(jié)合政府民生工程,對區(qū)域性消防供水、建筑物耐火等級、消防通道、防火間距問題進(jìn)行打包整改。同時,有關(guān)單位要落實高層建筑消防管理問題,從源頭杜絕高層火災(zāi),才能解決根本問題。

    (3)消防優(yōu)化區(qū):該區(qū)域平均建筑高度較高,整體位置距離周圍的消防站較遠(yuǎn),發(fā)生火災(zāi)時一旦失控,撲救工作將非常困難。因此,區(qū)域的消防優(yōu)化整改應(yīng)分兩步進(jìn)行:第一步,建立一個以政府為主導(dǎo),消防、住建、公安、治安、街道辦、綜合執(zhí)法、社區(qū)、物業(yè)等各部門、單位各司其職的聯(lián)動機制,定期召開會議通報情況,研究問題并及時解決,隨時消除火災(zāi)隱患;第二步,向有關(guān)部門申請加強消防站、消防水源建設(shè),提升救援人員的裝備水平,設(shè)立社區(qū)微型消防站,增強該區(qū)域的整體消防能力。

    (4)重點監(jiān)測區(qū):該區(qū)域位于城市核心區(qū)域,因此,區(qū)域內(nèi)部高樓林立、商業(yè)發(fā)達(dá),人員密集場所聚集分布。區(qū)域的優(yōu)化內(nèi)容由三部分組成,第一是提升區(qū)域內(nèi)超高層建筑區(qū)的自我管理水平,強化相關(guān)崗位的消防安全培訓(xùn),從自身自職責(zé)出發(fā)構(gòu)筑火災(zāi)防范“圍墻”;第二是保障區(qū)域范圍內(nèi)消防監(jiān)控設(shè)備的使用率,通過緊抓“智慧消防”建設(shè)的重大機遇,推廣應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),進(jìn)一步實現(xiàn)自身裝備的智能化、精準(zhǔn)化;第三是設(shè)立火警瞭望塔,依托區(qū)域內(nèi)部超高層建筑優(yōu)勢進(jìn)行火情監(jiān)測。

    (5)整改優(yōu)化區(qū):該區(qū)域低層、中層、高層建筑混合,建筑密度大,建筑年代久,耐火等級差,并且,這里為居-公-商混合用地,與消防站距離遠(yuǎn),火災(zāi)傷/亡人率高??紤]區(qū)域?qū)嶋H情況,第一步,有關(guān)部門應(yīng)發(fā)展多形式消防隊伍,借鑒國外發(fā)達(dá)國家消防體制建設(shè)的先進(jìn)經(jīng)驗,通過建立小型消防站或者專職消防隊,探索多形式消防力量齊頭并進(jìn)的全社會防火滅火“立體式”格局;第二步,相關(guān)單位責(zé)任人應(yīng)強化基層消防安全監(jiān)管,保障基層消防工作組織的場所與經(jīng)費,理清各級網(wǎng)格員職責(zé)分工,延伸基層消防監(jiān)管觸角,落實“網(wǎng)格化”管理措施。

    4 結(jié)論與討論

    4.1 結(jié)論

    本文基于由遙感圖像中獲取到的街區(qū)尺度的空間數(shù)據(jù)和百度開放平臺的POI數(shù)據(jù),針對石家莊市高密度建成區(qū),進(jìn)行了街區(qū)尺度的火災(zāi)風(fēng)險研究,得出以下結(jié)論:

    (1)街區(qū)尺度的火災(zāi)風(fēng)險評估為火災(zāi)風(fēng)險的溯源降低了難度,借助城市管理的基本單元,可以實現(xiàn)從根源處防控火災(zāi)風(fēng)險。國家在十四五遠(yuǎn)景目標(biāo)中明確提出新建住宅推廣街區(qū)制,因此,將消防安全管理下沉到街區(qū),全員融合,是符合未來城市發(fā)展的可行方法。三維空間模型的建立,突出了街區(qū)之間的立體差異性,是地理信息大數(shù)據(jù)在城市治理中的進(jìn)一步應(yīng)用,可以為政策制定者與理論研究者研判區(qū)域火災(zāi)變化形勢提供依據(jù)。

    (2)火災(zāi)危險性評估發(fā)現(xiàn)研究區(qū)域內(nèi)有37個街區(qū)單元為五級火災(zāi)危險性街區(qū)單元,其中有36個街區(qū)特征暴露性指標(biāo)評分最高,因此,從街區(qū)規(guī)劃方面提出火災(zāi)防范措施是可行的。街區(qū)特征火災(zāi)風(fēng)險暴露程度不僅僅取決于單一的建筑類型,多種建筑類型的混合可能會令街區(qū)火災(zāi)情況更加復(fù)雜,不同建筑主體間的配合是解決火災(zāi)問題的可行方法。

    (3)火災(zāi)風(fēng)險評估發(fā)現(xiàn)有111個街區(qū)單元火災(zāi)損失系數(shù)大于等于1.4,均為工業(yè)及商業(yè)用地類型,面積占比17.71%。45個五級火災(zāi)高風(fēng)險街區(qū)單元,存在高-高聚集現(xiàn)象,4個集群分別位于西北部、東南部、中山路軸線及裕華西路、槐安西路與城角街與中華南大街合圍區(qū)域。商業(yè)及工業(yè)是高密度建成區(qū)最活躍的活動,隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,其影響范圍是不斷擴(kuò)大的,有效的商業(yè)管理及合理地工業(yè)搬遷是保障高密度建成區(qū)消防安全的有力手段。

    4.2 討論

    城市高密度建成區(qū)內(nèi)火災(zāi)形勢復(fù)雜多變,城市快速發(fā)展導(dǎo)致的新型火災(zāi)危險源不斷涌現(xiàn),因此,采取動態(tài)變化的火災(zāi)風(fēng)險評估方法才能有效管控城市區(qū)域火災(zāi)。

    (1)考慮城市火災(zāi)事故具有的必然性和隨機性,以及信息資料的可獲取性,本文在建立高密度建成區(qū)火災(zāi)風(fēng)險評估指標(biāo)體系時所選取的指標(biāo)及指標(biāo)權(quán)重的計算對研究數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性具有一定的依賴性,現(xiàn)今,數(shù)字化浪潮正深刻變革人們的生產(chǎn)生活方式,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益成熟,未來城市治理大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建是解決這一局限性的有效方法。

    (2)街區(qū)尺度的火災(zāi)風(fēng)險研究提升了火災(zāi)危險源溯源的可操作性,加強了基層單位的火災(zāi)風(fēng)險防范能力,當(dāng)前街區(qū)是基于地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行的最優(yōu)劃分,滿足了實證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性與科學(xué)性。但是,在真正的實踐中,歷史發(fā)展因素的制約是不可忽視的,未來可以通過問卷調(diào)研與實地考察實現(xiàn)街區(qū)單元的更優(yōu)劃分。

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