大数据技术在火灾调查项目档案管理中的应用路径

1、引言

火灾作为一种常见灾害，对公共安全构成了严重威胁。根据应急管理部消防救援局统计数据，2019-2023 年间，中国年均发生火灾约 24 万起，造成的直接财产损失超过 40 亿元。在火灾事故处理过程中，火灾调查项目档案作为记录火灾原因、发展过程及损失评估的关键载体，承载着重要的法律依据和技术资料价值。然而，当前火灾调查项目档案管理面临着数据量激增、格式多样化以及关联分析需求提升等挑战。传统的档案管理方法已难以应对这些新情况，而大数据技术的出现为解决这一困境提供了新思路。

2、火灾调查项目档案管理的现状与挑战

2.1 火灾调查项目档案的特点及管理需求

火灾调查项目档案具有显著的专业性、综合性和多样性特点。这类档案不仅包含火灾现场照片、视频资料、物证采集记录等多媒体数据，还涵盖调查报告、鉴定意见、责任认定书等文本资料，以及各种实验数据和模拟结果。据应急管理部消防研究所 2022 年的研究显示，一次中等规模火灾调查平均产生的数据量在 5GB 以上，且数据类型多达 20 余种。这些异构数据的有效组织和关联成为档案管理的首要挑战。

2.2 传统档案管理方法的局限性

传统的火灾调查项目档案管理主要依赖纸质存储和简单的电子文档系统，这种管理模式在面对现代火灾调查工作时暴露出诸多局限。首先，存储方式单一且容量有限，无法高效处理和保存持续增长的多媒体数据。据 2023 年中国消防协会的调查，全国超过 60% 的消防部门仍在使用建立于 2010 年前的档案管理系统，其中 36% 反映系统存储容量不足，已无法满足当前需求。

2.3 大数据时代下的档案管理新要求

大数据时代为火灾调查项目档案管理带来了新的要求和机遇。一方面，档案管理需要具备处理海量异构数据的能力。根据国家应急管理部2022 年的统计，我国每年产生的火灾调查相关数据超过 50TB，且增速达到年均 15‰ 。这些数据不仅包括传统的文字记录，还涵盖高清图像、三维扫描、热成像等新型数据形式，要求档案管理系统具备强大的数据处理和整合能力。

3、大数据技术在火灾调查项目档案管理中的应用可能性

3.1 大数据技术的核心特征及优势

大数据技术以其处理海量、多样、高速数据的能力，为火灾调查项目档案管理提供了强大支持。其核心特征可概括为 "5V" 模型：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和 Veracity（真实性）。在存储技术方面，分布式文件系统如 Hadoop HDFS 和 NoSQL 数据库能够有效应对PB 级数据存储需求，且具备良好的可扩展性。据IDC 2022 年研究报告显示，采用分布式存储技术的组织机构在数据处理效率上平均提升了 42% ，存储成本降低 30% 以上。

3.2 大数据技术与火灾调查项目档案管理的契合点

大数据技术与火灾调查项目档案管理在多个层面存在天然契合。首先，在数据汇聚方面，大数据平台能够整合来自现场勘查、实验测试、监控录像等多种来源的异构数据，构建完整的火灾档案知识库。智能感知设备与大数据平台的结合，使得数据采集从被动记录转向主动感知，提高了档案资料的全面性和准确性。根据 2021 年中国消防科学研究院的统计，集成大数据采集技术的火灾调查项目，现场数据完整率提升了 35%^[3] 。

3.3 国内外相关应用案例分析

国内外消防部门已开始探索大数据技术在火灾调查档案管理中的应用。美国国家消防保护协会（NFPA）于 2020 年启动的 " 火灾数据实验室 " 项目，整合了全美超过 2000 万起火灾记录，构建了基于云计算的档案管理平台。该系统运用机器学习算法分析火灾模式，已成功识别出多种新型火灾风险，为修订消防法规提供了数据支持。系统上线两年来，火灾调查信息检索速度提升了 10倍，跨部门协作效率提高了 45‰

4、大数据技术在火灾调查项目档案管理中的具体应用路径

4.1 数据采集与存储：构建多源异构数据融合平台

火灾调查项目涉及大量多源异构数据，包括消防监测传感器数据、火灾现场取证数据、音视频资料、调查文书和专家分析报告等。构建多源异构数据融合平台是实现高效档案管理的基础环节。基于对中国消防行业近五年数据的分析，2019-2023 年间，全国火灾调查档案数据量年均增长率达到42.7%，传统存储方式已难以应对。多源异构数据融合平台采用分布式存储架构，结合 Hadoop和NoSQL 数据库技术，实现了PB 级火灾调查数据的高效存储与管理。

4.2 数据处理与分析：开发智能化档案管理算法

智能化档案管理算法是大数据技术在火灾调查项目档案管理中的核心应用。基于机器学习和深度学习技术，开发了一系列专用于火灾调查档案处理的智能算法。统计数据显示，2023 年中国消防部门应用智能算法处理的火灾调查档案数量比 2019 年增长了 215% ，档案分析效率提升了近 8 倍。这些算法主要包括基于卷积神经网络的火灾图像识别算法、基于自然语言处理的调查文书智能分类算法、基于知识图谱的火灾原因关联分析算法等。

5、结论

从数据采集与存储、数据处理与分析、数据可视化与共享、数据安全与隐私保护四个维度构建了完整的应用框架。研究表明，大数据技术的应用显著提升了火灾调查项目档案管理的效率和质量，对优化火灾防控具有重要价值。多源异构数据融合平台解决了数据碎片化问题，智能化档案管理算法提高了数据分析深度，全方位档案信息服务系统促进了信息共享和利用，多层次安全防护机制保障了数据安全和隐私保护。

参考文献

[1]刘函如, 陈勇, 赵兰明. 浅议人工智能技术在火灾调查中的应用[A].全国火灾调查技术学术工作委员会 , 火灾调查科学与技术 2024[C]. 连云港市消防救援支队 ; 连云港市火灾调查技术中心 ; 江苏海洋大学环境与化学工程学院 ;: 全国火灾调查技术学会工作委员会 , 2024: 120-124

[2]石莹, 曾东洲. 基于大数据技术的火灾事故延伸调查应用 [J]. 大数据时代 , 2024, (03): 43-47.

[3]赵林 . 火灾调查大数据建设途径与思考 [J]. 消防界 ( 电子版 ),2023, 9 (18): 93-95.

叶宸辰，女，汉族，四川南部，1988 年 1 月，大学本科，中级技术职务，研究方向：火灾调查