【摘 要】
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城市空间是火灾灾害系统的载体,街区是城市管理的基本单元,火灾风险评估则是火灾风险管控的关键.本文先利用遥感图像识别结合支持向量机算法及K-means聚类获取街区尺度的空间数据,进行“单位-街区-区域”层次的高密度建成区火灾危险性评估;然后通过POI (Point of Interesting)数据挖掘,识别城市空间用地类型衡量火灾损失,对高密度建成区进行火灾风险综合评估;最后利用聚类和异常值分析探究火灾风险空间分布,提出高密度建成区火灾风险防范措施.结果 表明:研究区域的539个街区单元中,有37个为五级
【机 构】
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太原理工大学经济管理学院,山西太原030024;石家庄市消防救援支队,河北石家庄050000;中国城市规划设计研究院,北京100037
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城市空间是火灾灾害系统的载体,街区是城市管理的基本单元,火灾风险评估则是火灾风险管控的关键.本文先利用遥感图像识别结合支持向量机算法及K-means聚类获取街区尺度的空间数据,进行“单位-街区-区域”层次的高密度建成区火灾危险性评估;然后通过POI (Point of Interesting)数据挖掘,识别城市空间用地类型衡量火灾损失,对高密度建成区进行火灾风险综合评估;最后利用聚类和异常值分析探究火灾风险空间分布,提出高密度建成区火灾风险防范措施.结果 表明:研究区域的539个街区单元中,有37个为五级火灾危险性街区单元,45个为五级火灾风险街区单元;街区特征暴露性是影响火灾危险性的主要因素,工业和商业活动范围是城市火灾的高损失区域;提出了集“重点监测点-重点监测区-重点改造区-消防优化区-改造优化区”于一体的石家庄市中心城区火灾风险防范建议;POI数据及遥感图像识别技术的引入,不仅提升了风险溯源能力,还弥补了火灾风险评估模型没有充分考虑城市动态变化的局限.街区尺度的火灾风险研究为高密度建成区消防安全保障提供了新思路.
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