暢陽(yáng)紅 郁曉東

摘 要：我國(guó)是災(zāi)害多發(fā)頻發(fā)的國(guó)家，為防范化解重特大安全風(fēng)險(xiǎn)，消防救援隊(duì)必須加強(qiáng)消防救援組織工作。組建國(guó)家綜合性消防救援隊(duì)伍，是以習(xí)近平同志為核心的黨中央堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想，著眼我國(guó)災(zāi)害事故多發(fā)頻發(fā)的基本國(guó)情作出的重大決策，對(duì)于推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化，提高國(guó)家應(yīng)急管理水平和防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力，保障人民幸福安康，實(shí)現(xiàn)國(guó)家長(zhǎng)治久安，具有重要意義。

關(guān)鍵詞：消防應(yīng)急，數(shù)值分析，曲線擬合，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型

引言：

習(xí)近平總書記向國(guó)家綜合性消防救援隊(duì)伍授旗并強(qiáng)調(diào)：“組建國(guó)家綜合性消防救援隊(duì)伍，是黨中央適應(yīng)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化作出的戰(zhàn)略決策，是立足我國(guó)國(guó)情和災(zāi)害事故特點(diǎn)、構(gòu)建新時(shí)代國(guó)家應(yīng)急救援體系的重要舉措，對(duì)提高防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力、維護(hù)社會(huì)公共安全、保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全具有重大意義”。

問(wèn)題1：將每天分為三個(gè)時(shí)間段，每個(gè)時(shí)間段安排不少于5人值班。每天有30人可安排值班，確定消防隊(duì)在每年2月、5月、8月、11月中第一天的三個(gè)時(shí)間段各應(yīng)安排多少人值班。

通過(guò)分析2016年-2020年2月，5月，8月，11月這四個(gè)月的消防救援次數(shù)以及每個(gè)月中發(fā)生事故時(shí)間段的頻率，消防隊(duì)每天有30人可安排值班，在每個(gè)時(shí)間段安排的人數(shù)不少于5人的前提條件下，運(yùn)用曲線擬合與人員時(shí)間安排的方法，分配每個(gè)時(shí)間段的人數(shù)。

查詢2016年到2020年五年之間的數(shù)據(jù)，二月份的三個(gè)時(shí)間段的接警次數(shù)，0：00到8：00接警次數(shù)較少;8：00-16：00與16：00-24：00接警次數(shù)較多。五月份的三個(gè)時(shí)間段的接警次數(shù)不同，其中時(shí)段1接警次數(shù)明顯少于時(shí)段2和時(shí)段3，8：00-16：00點(diǎn)的接警次數(shù)高于16：00點(diǎn)以后的，五月份的消防安全問(wèn)題大多發(fā)生在8：00到16：00間。隨著8月份的到來(lái)，不同時(shí)間段對(duì)接警次數(shù)的影響不是特別明顯。三個(gè)時(shí)間段都存在消防救援問(wèn)題，故在每個(gè)時(shí)間段都應(yīng)安排較多的人員。11月份接警次數(shù)發(fā)生明顯的變化，總接警次數(shù)明顯少于5月份和8月份，而接警大致發(fā)生在8：00到16：00這個(gè)階段。16：00以后的接警情況時(shí)有發(fā)生。

結(jié)論：在考慮每年月份三個(gè)不同時(shí)間段的的基礎(chǔ)上，利用數(shù)值分析篩選出滿足題意要求的數(shù)據(jù)。同時(shí)結(jié)合題目中給的限定條件，利用曲線擬合與人員時(shí)間安排求得擬合數(shù)據(jù)，五年中各個(gè)月份各個(gè)時(shí)間段安排人數(shù)的方程。得到的結(jié)論是：在二月份三個(gè)時(shí)間段安排人數(shù)為5人，13人，12人;5月份應(yīng)安排人數(shù)為6人，13人，11人;8月份人數(shù)安排為5人，11人，14人;11月份人數(shù)為5人，17人，8人。

問(wèn)題2：以該地2016年1月1日至2019年12月31日的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以月份為單位，建立出警次數(shù)的預(yù)測(cè)模型;以2020年的數(shù)據(jù)作為模型的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，對(duì)2021年各月份的救援出警次數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

通過(guò)使用時(shí)間序列分段法， 2016年-2019年發(fā)各月份接警次數(shù)的數(shù)據(jù)圖中可以看出每年4月份到6月份為救援高峰期，其中五月份接警次數(shù)達(dá)到最大，3月份，9月份，11月份出警次數(shù)也相對(duì)較高，其他幾個(gè)月份出警次數(shù)相對(duì)較少。出警次數(shù)隨著每年的情況在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，在每年的相同月的變化也大致相同。

我們利用SPSS運(yùn)用正態(tài)P-P對(duì)以月份為單位的接警次數(shù)進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，由以上變量的正態(tài)P-P圖可知，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的各點(diǎn)基本呈一條直線，即實(shí)測(cè)累計(jì)概率與預(yù)期累計(jì)概率呈現(xiàn)正相關(guān)，建立合理的消防救援接警預(yù)測(cè)方案既要通過(guò)對(duì)2016年到2019年實(shí)際接警次數(shù)情況進(jìn)行了解與分析，又要結(jié)合實(shí)際進(jìn)行大膽預(yù)測(cè)，接警次數(shù)情概況最多的幾個(gè)月份，以2020年度的實(shí)際數(shù)據(jù)可知接警次數(shù)符合結(jié)果，因而選取這個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型作為合理的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)接警次數(shù)的P-P圖分析可知實(shí)際點(diǎn)與模型點(diǎn)更加的擬合，重合率很高，表明該種預(yù)測(cè)方案所帶來(lái)的差異小，真實(shí)性高。因而該種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方案極為最優(yōu)預(yù)測(cè)方案。

結(jié)論：將時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型與曲線擬合所得公式結(jié)合起來(lái)對(duì)2021年各個(gè)月份的消防救援出警次數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，每月值如下：57，70，62，45，146，95，48，38，44，32，44，54次。

問(wèn)題3：依據(jù)7種類別事件的發(fā)生時(shí)間，建立各類事件發(fā)生次數(shù)與月份關(guān)系的多種數(shù)學(xué)模型，以擬合度最優(yōu)為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，確定每類事件發(fā)生次數(shù)的最優(yōu)模型。

通過(guò)因子篩選法將不同的類別事件進(jìn)行歸納總和。并對(duì)每個(gè)事件進(jìn)行分析建立每類事件發(fā)生次數(shù)與月份的曲線擬合關(guān)系圖。在曲線擬合時(shí)，應(yīng)依據(jù)曲線的形狀來(lái)選擇函數(shù)模型。由于所選的擬合函數(shù)不同，會(huì)產(chǎn)生不同的擬合效果，需要人們按最優(yōu)原則來(lái)選擇最佳擬合函數(shù)—數(shù)據(jù)點(diǎn)的最小誤差平方和。忽略擬合數(shù)據(jù)出現(xiàn)的誤差，通過(guò)對(duì)四種擬合方法的研究，linear fitting，polynomial，power，smoothing?spline得出每類事件發(fā)生的次數(shù)的最優(yōu)模型。

分析每類事件不同時(shí)間段的消防救援接警次數(shù)的數(shù)學(xué)期望與方差得到，求取隨機(jī)變量取值的平均值，對(duì)以概率為權(quán)重的隨機(jī)變量進(jìn)行加權(quán)求和可以得出各類事件發(fā)生次數(shù)與月份的關(guān)系。同時(shí)用方差來(lái)衡量曲線擬合的波動(dòng)程度，穩(wěn)定性情況。最終可以得出smoothing?spline是①、③、④、⑤、⑦曲線擬合模的最優(yōu)模型。linear?fitting是第②、⑥曲線擬合模的最優(yōu)模型。同時(shí)第⑦類事件還可以采用polynomial曲線擬合方式。

問(wèn)題4：根據(jù)圖1，請(qǐng)建立數(shù)學(xué)模型，分析該地區(qū)2016-2020年各類事件密度在空間上的相關(guān)性，并且給出不同區(qū)域相關(guān)性最強(qiáng)的事件類別。

利用SPSS分析不同區(qū)域七類事件密度person相關(guān)系數(shù)。通過(guò)對(duì)|r|值的分析建立相關(guān)系數(shù)公式。從而得到不同區(qū)域person相關(guān)系數(shù)占比與對(duì)應(yīng)的事件間類型。

Pearson相關(guān)系數(shù)適用于測(cè)量變量之間的相關(guān)性，將15個(gè)區(qū)域與事件密度進(jìn)行相關(guān)性比較，排除一些與事件密度相關(guān)性無(wú)關(guān)的區(qū)域，對(duì)剩余區(qū)域進(jìn)行相關(guān)性描述分析，求出其平均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差個(gè)數(shù)。|r|越接近于1，表明兩變量相關(guān)程度越高，他們之間的關(guān)系越密切。

由數(shù)據(jù)所得大部分區(qū)域與事件密度呈現(xiàn)正相關(guān)，少部分呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，其中P區(qū)域與事件密度即消防救援接警次數(shù)有著強(qiáng)烈的相關(guān)關(guān)系。如下采用SPSS分析不同區(qū)域person相關(guān)系數(shù)占比百分比對(duì)應(yīng)事件之間的類型。

結(jié)論：A-P區(qū)域相關(guān)型最強(qiáng)的事件分別為7，4，3，2，7，1，3，1，7，6，1，4，7，7，3。

問(wèn)題5：分析該地各類事件密度與人口密度之間的關(guān)系。

利用曲線擬合，分析各類事件密度與人口密度之間的關(guān)系。通過(guò)計(jì)算15個(gè)區(qū)域的人口數(shù)量與區(qū)域占地面積，算出人口密度。同理，通過(guò)篩選某一區(qū)域不同事件類別的個(gè)數(shù)，求出事件密度。將事件密度與人口密度建立模型。

不同事件類型對(duì)應(yīng)的事件密度隨著區(qū)域的變化不同，不同地區(qū)對(duì)應(yīng)的人口密度大致相同，稍有偏差，而在P區(qū)域出現(xiàn)反常：區(qū)域面積小，人口數(shù)量多從而導(dǎo)致人口密度達(dá)到最多。如圖25所示，通過(guò)將不同地區(qū)人口密度與事件密度擬合在一起，建立密度模型圖，觀察其人口密度與事件密度之間的關(guān)系。

結(jié)論：不同區(qū)域有著不同的人口數(shù)量與面積，但整體來(lái)看，每一個(gè)地區(qū)的事件密度與人口密度有著明顯的關(guān)系隨著人口密度的增長(zhǎng)，消防救援接警次數(shù)越多，事件密度越多。大致呈現(xiàn)正相關(guān)變化。

結(jié)束語(yǔ)

目前我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌、社會(huì)轉(zhuǎn)型的特殊時(shí)期。公共安全形勢(shì)日益嚴(yán)峻而消防工作是國(guó)家治理體系和治理能力的重要組成部分，涉及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展方方面面，同人民群眾生產(chǎn)生活息息相關(guān)。安全是現(xiàn)代化城市的第一要素，各種事故災(zāi)害的頻頻發(fā)生，使得我們迫切需要了解消防救援隊(duì)的工作任務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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