基于Prophet-聚类模型的火灾时空聚集性特征及预测研究

为研究火灾发生的时空变化规律和聚集性特征,为火灾的科学防范提供参考,基于全国2003-2017年火灾发生次数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失及31个省级行政区火灾发生次数等统计数据对火灾特征进行了趋势分析和时间序列预测,并通过K-means聚类分析对火灾空间分布特征和风险程度进行了划分.结果表明,2003-2017年月火灾特征呈先下降后上升再下降的趋势,且具有明显的季节趋势特征.春节期间火灾次数显著增多,具有节假日事件特征.使用Prophet模型对火灾次数进行了时间序列预测,均方根误差RMSE为 3 554.25,决定系数R2为0.98,预测精度较高,平均误差为4.6％,表明使用Prophet模型预测具有季节趋势和节假日事件特征的时间序列效果良好.对2015-2017年31个省级行政区的火灾风险程度进行等级划分,发现广东、浙江和江苏的火灾风险最高,总体为严重风险;天津、海南、贵州、西藏、青海、宁夏的火灾风险程度均较低.研究结果可以为更好地挖掘火灾时空分布及聚集性特征,以及消防部门的火灾防控工作提供一定的依据.

Research on spatiotemporal aggrega-tion characteristics and prediction of fire based on Prophet-clustering model