多源数据融合下火灾调查证据链构建方法优化研究

摘要：随着信息技术的飞速发展，火灾调查领域面临的数据来源日益多元化。多源数据融合技术为火灾调查证据链的构建提供了新的思路和方法。本文深入探讨了多源数据融合在火灾调查中的应用背景与意义，分析了当前火灾调查证据链构建中存在的问题，如数据来源单一、证据关联性弱、分析方法落后等。在此基础上，提出了一套基于多源数据融合的火灾调查证据链构建方法优化策略，包括数据采集与整合、证据关联分析、模型构建与验证等环节。通过优化证据链构建方法，旨在提高火灾调查的科学性、准确性和效率，为火灾原因认定和责任追究提供更加可靠的依据。

关键词：多源数据融合；火灾调查；证据链构建；方法优化

火灾是一种具有严重危害性的灾害，不仅会造成人员伤亡和财产损失，还可能对社会稳定和经济发展产生负面影响。准确、及时地查明火灾原因，构建完整的证据链，对于火灾预防、责任认定和司法审判具有重要意义。传统的火灾调查主要依赖现场勘查、询问证人、物证检验等手段，数据来源相对单一，证据之间的关联性分析不够深入，难以满足复杂火灾调查的需求。随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，火灾调查领域可获取的数据来源日益丰富，包括火灾现场的传感器数据、监控视频、气象数据、建筑信息模型（BIM）数据等。多源数据融合技术能够将这些来自不同渠道、不同类型的数据进行整合和分析，挖掘数据之间的潜在关联，为火灾调查证据链的构建提供更全面、准确的信息支持。因此，研究多源数据融合下火灾调查证据链构建方法的优化具有重要的理论和实践价值。

一、当前火灾调查证据链构建存在的问题

（一）数据来源单一

传统火灾调查主要依赖现场勘查人员的主观判断和有限的物证收集，数据来源局限于火灾现场的痕迹、物证以及相关人员的陈述。这种单一的数据来源方式容易导致信息不完整，难以全面反映火灾发生、发展的全过程，影响火灾原因认定的准确性。

（二）证据关联性弱

在证据链构建过程中，不同证据之间的关联性分析不够深入。现场勘查人员往往只关注单个证据的证明力，而忽视了证据之间的内在联系和逻辑关系。例如，火灾现场的电气线路故障痕迹与当时的用电负荷数据、电气设备运行状态数据之间缺乏有效的关联分析，难以形成完整的证据链条。

（三）分析方法落后

传统的火灾调查分析方法主要依靠经验判断和简单的统计分析，缺乏对多源数据的深度挖掘和分析能力。面对海量的火灾相关数据，传统方法难以快速、准确地提取有价值的信息，无法满足现代火灾调查对科学性和高效性的要求。

二、多源数据融合下火灾调查证据链构建方法优化策略

（一）数据采集与整合

在火灾调查证据链构建中，数据采集与整合是关键环节。首先要建立多源数据采集体系，全面涵盖火灾现场的各类传感器数据，像温度、烟雾、气体浓度等，同时采集监控视频数据、气象数据、建筑信息数据以及电气设备运行数据等。借助物联网技术达成数据的实时采集与传输，保障数据的及时性与完整性。采集到的多源数据往往存在噪声、格式不统一等问题，需进行预处理，通过清洗、转换和归一化等操作，去除噪声数据与异常值，统一数据格式和量纲，以此提升数据质量[1]。完成预处理后，运用数据融合算法对多源数据进行融合，挖掘数据间潜在关联。常用的数据融合方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。经过数据融合，能生成更为全面、准确的火灾相关信息，这些信息为火灾调查证据链的构建筑牢了坚实的数据基础，助力火灾原因的精准查明。

（二）证据关联分析

在火灾调查中，证据关联分析是构建完整证据链的关键环节。首先要构建证据关联模型，此模型依托多源数据融合结果，着重描述不同证据间的逻辑与因果关系。以火灾现场为例，它能够清晰呈现起火点与电气线路故障、易燃物分布等因素之间的关联，为后续分析搭建起框架。完成模型构建后，需开展关联规则挖掘。借助关联规则挖掘算法，如常用的Apriori算法、FP-Growth算法等，从融合后的数据里深度挖掘证据之间的关联规则。通过合理设定支持度和置信度阈值，筛选出具有实际价值的关联规则，这些规则为证据链的构建提供了有力依据[2]。最后进行证据链可视化。运用可视化技术，将证据关联分析结果以网络图、流程图等直观的图形方式呈现。如此一来，调查人员能够一目了然地了解证据之间的关联关系，从而更便捷地对证据链进行梳理和完善，提升火灾调查的效率与准确性，助力火灾原因的精准查明。

（三）模型构建与验证

在火灾调查证据链构建里，模型构建与验证环节至关重要。首先是构建火灾原因推断模型，此模型以多源数据融合和证据关联分析结果为基础，借助机器学习算法开展训练，像决策树、支持向量机、深度学习等算法均可应用。将融合后的数据和关联规则作为输入，模型便能输出火灾原因的推断结果，为火灾原因认定提供科学参考。完成模型构建后，需对其进行验证与优化。采用交叉验证、留出法等方法评估模型的准确性和可靠性，依据验证结果调整模型参数和算法，以此提升模型性能，确保推断结果更精准。此外，还要建立证据链评估指标体系，从证据的完整性、关联性、可靠性等多个维度对构建的证据链展开评估[3]。通过评估可发现证据链存在的问题与不足，进而及时补充和完善，让证据链更加完整、可靠，为火灾调查提供坚实支撑。

三、优化方法的应用效果与展望

（一）应用效果

优化多源数据融合下火灾调查证据链构建方法，成效显著。此方法能切实提升火灾调查的科学性、准确性与效率。多源数据融合汇聚了火灾现场各类信息，为调查提供更全面、精准的支撑，利于挖掘隐藏的火灾原因与线索。同时，证据关联分析和模型构建方法可深入剖析证据间的内在关联，构建出更为完整、可靠的证据链。凭借这一完整证据链，能为火灾原因认定提供坚实依据，在责任追究方面也能发挥关键作用，有力推动火灾调查工作的高效开展。

（二）展望

未来，信息技术持续演进，多源数据融合技术在火灾调查领域的应用前景广阔。在数据拓展上，可引入社交媒体数据、卫星遥感数据等，丰富火灾调查信息维度，挖掘更多潜在线索。技术应用方面，应强化人工智能在火灾调查中的融入，开发智能火灾调查辅助系统，推动调查工作自动化与智能化，提升效率与精准度。此外，鉴于多源数据融合涉及诸多敏感信息，需加快相关法律法规和标准制定，明确应用规范，保障数据安全与隐私，为技术健康发展筑牢根基。

四、结论

多源数据融合技术为火灾调查证据链构建方法的优化提供了新的契机。通过数据采集与整合、证据关联分析、模型构建与验证等环节的优化，能够有效解决当前火灾调查证据链构建中存在的问题，提高火灾调查的质量和效率。在未来的研究和实践中，应不断探索和创新多源数据融合技术在火灾调查中的应用方法和模式，为火灾预防和应急救援提供更加有力的支持。

参考文献

[1]章进. 关于火灾事故调查中证据审查判断的思考 [J]. 水上消防， 2021， （05）： 10-12.

[2]罗晓明. 浅论火灾调查工作证据的时效性、全面性和证据链 [J]. 黑龙江科学， 2015， 6 （03）： 96-97.

[3]管崇然. 火灾原因认定中证据链的构建和应用 [J]. 消防技术与产品信息， 2012， （12）： 41-42.