大数据背景下各类信息化技术在灭火救援工作中的实际应用

引言：

全球范围内火灾等灾害频发，传统灭火救援模式在应对复杂灾情时暴露出信息滞后、资源调配不精准等问题，大数据、云计算、5G通信等技术的成熟为灭火救援的智能化转型奠定了基础，通过物联网设备实时监测火灾隐患，利用人工智能分析灾害发展趋势，或依托地理信息系统（GIS）优化救援路径，这些技术的应用显著提升了救援响应能力，如何将这些技术有机整合到实际救援中，仍面临数据共享、系统兼容性等挑战。

1.基于GIS技术的火灾风险区域实时动态监测

系统采用克里金空间插值算法对气象站、可燃物湿度传感器及红外热成像仪采集的离散数据进行栅格化处理，生成空间分辨率为30 米的火险等级分布图，并通过加权叠加分析将地形坡度、植被类型、历史火点密度等因子融入动态火险指数计算，在数据融合层面，利用时空序列预测模型以15 分钟为周期更新火险态势，当某区域火险指数超过预设阈值 0.7 时，系统自动触发预警机制，通过空间缓冲区分析确定受影响范围，并调用Dijkstra最优路径算法为消防车辆规划避让拥堵路段的救援路线。核心参数包括采用NDVI植被指数修正可燃物载量估算，以及基于风速风向矢量场构建的火势蔓延速率预测模型，该模型通过元胞自动机模拟不同气象条件下的火场扩展趋势，实战中指挥中心可依托三维地形可视化平台，叠加实时热力图与消防资源分布图层，结合空间统计分析模块识别高风险聚集区，动态调整重点巡护区域的无人机巡航频次至每小时2 次。

2.利用无人机热成像技术实现火场快速侦查

无人机群采用分布式组网通信架构，基于时间同步协议实现多机协同作业，其中长航时侦察机在 300 米高度执行大范围扫描，辐射定标后的温度矩阵数据生成火场等温线分布图，同时配备双光吊舱的突击机组在50 米低空采用区域分割法对建筑坍塌危险区进行精细测温，利用边缘计算技术实时识别温度梯度突变点并标记潜在爆燃风险，关键参数包括采用斯特藩-玻尔兹曼定律反演火焰真实温度场，以及基于热惯量差异的余火识别算法，该算法通过比对相邻帧间像素级热辐射变化率来判定隐蔽燃烧点[1]。无人机编队遵循预设的蛇形扫描路径对火场实施分层立体侦查，将热成像数据与激光雷达点云融合后，卷积神经网络自动分割过火区域与安全通道，并将处理后的温度异常区域坐标以 0.5 米精度实时回传至指挥系统，针对高层建筑火灾，无人机搭载的微型气象站可采集不同海拔高度的风速风向数据，结合计算流体力学模型预测烟气扩散路径，为内攻小组提供动态避险指引。

3.应用BIM模型构建建筑火灾三维可视化救援指挥平台

平台采用体素化处理技术将BIM构件转化为可计算的三维网格单元，并集成计算流体力学模拟引擎，以0.25 立方米的空间分辨率实时渲染高温烟气在建筑腔体内的扩散路径，关键参数包括基于材料燃烧特性的热释放率动态修正模型，以及采用光线投射算法实现的能见度衰减可视化，该技术通过比尔-朗伯定律计算烟雾浓度对视野的遮蔽效应，在指挥终端层面，系统通过建筑运营维护数据库自动调取防火分区拓扑图，结合UWB室内定位系统获取的消防员实时轨迹，在三维场景中动态标注人员位置与生命体征数据。当无人机热成像系统传回建筑外立面温度场数据时，平台通过特征点匹配算法将二维热力图与BIM几何体精准对齐，利用有限元分析法计算承重构件在高温下的结构失效时间，并以颜色梯度方式预警坍塌风险区域，针对特殊危险环境，系统可启动路径规划模块，综合考量烟气浓度、温度分布和疏散通道宽度等约束条件，采用A*寻路算法生成最优救援路线，并通过增强现实头盔显示器向突击队员投射三维导航指引。

4.依托物联网传感器网络实时监测消防设施状态

在消防水泵、喷淋系统、排烟风机等关键节点部署MEMS压力传感器和振动加速度计，形成覆盖建筑消防系统的全维度感知网络，该系统采用LoRaWAN低功耗广域通信协议实现传感器数据的远程回传，通过自适应卡尔曼滤波算法消除环境噪声干扰，实时提取设备运行特征参数，其中关键指标包括基于小波包分解的轴承故障特征频率分析，以及采用支持向量机分类器实现的设备健康度评估模型[2]。监测平台通过OPC UA工业通信标准将传感器数据与BIM运维系统对接，在三维可视化界面中动态显示消火栓水压波动曲线、防火卷帘门开闭状态等关键信息，当检测到喷淋管网压力持续低于 0.25MPa 阈值时，系统自动触发拓扑分析算法定位管网泄漏区段，并生成包含最近检修通道的应急处置方案，针对电气火灾防控，在配电柜部署的无线温度传感器阵列采用Zigbee网状组网技术，结合高斯过程回归预测电缆接头温升趋势，提前预警绝缘老化风险，所有监测数据均通过时间序列数据库进行存储，利用长短时记忆神经网络建立设备性能退化预测模型，结合维护记录自动生成预防性保养计划。

5.采用移动终端APP实现灭火救援现场多方协同作战通信

构建基于抗毁伤自组网技术的分布式通信架构，结合智能终端搭载的软件定义无线电模块实现在公网瘫痪环境下的多跳中继传输，核心功能模块采用端到端加密的WebRTC实时通信协议，支持语音、视频与战术标记数据的低延迟同步传输，关键技术创新包括基于超宽带脉冲定位的室内外无缝切换机制，以及采用数字孪生技术构建的战场态势协同标注系统，救援人员佩戴的增强现实智能眼镜通过特征点匹配算法将现场视频流与建筑BIM模型实时叠加，指挥中心推送的战术路径规划以三维箭头形式投射在队员视野中，利用语义分割技术自动识别并高亮显示危险化学品标识。前线侦查组使用具备防水防爆特性的加固平板电脑，运用手写笔迹识别引擎将手绘火场草图转化为标准化作战示意图，结合地理围栏触发技术自动向进入高危区域的队员发送振动告警，系统采用多级QoS服务质量保障机制，优先传输生命体征监测数据和关键指令，当网络带宽受限时自动启用H.265视频压缩编码降低码流。

结语：

大数据与信息化技术的快速发展为灭火救援工作带来了革命性的变革，数据驱动的决策支持和智能化工具的应用，救援行动的精准性和效率得到了显著提升，技术的落地仍需克服数据整合、协同机制等多重障碍，随着技术的进一步成熟和跨领域合作的深化，信息化技术必将在灭火救援中发挥更加关键的作用，为构建更加安全、高效的社会应急体系提供坚实支撑，这一领域的探索不仅关乎技术创新，更是对生命至上理念的践行。

参考文献：

[1]罗杰. 大数据背景下各类信息化技术在灭火救援工作中的应用研究[J]. 消防界(电子版), 2024, 10 (18): 105-107. .

[2]张树龙. 大数据背景下各类信息化技术在灭火救援工作中的实际应用 [J]. 今日消防, 2023, 8 (03): 52-54.