基于GIS的城市大规模火灾态势蔓延概率模型与仿真技术研究

本文提出了一种基于地理信息系统（GIS）的城市建筑火灾蔓延预测框架，结合不规则元胞自动机方法构建物理-经验混合模型，通过热辐射（thermal radiation）、火羽流（fire plume）和飞火（firebrand）多机制耦合，实现了阪神地震等实际火灾场景的高精度模拟。该模型创新性地采用椭圆传播范围界定和概率化处理，为高密度城区文化遗产防火（如南京历史街区）提供实时灾情推演和防控决策支持。

　　

Highlight

本研究开发的基于GIS的火灾态势预测框架，通过整合物理机制与经验模型，为城市建筑群火灾蔓延提供了创新性量化评估工具。

物理机制解析

在复杂城市环境中，建筑间火灾蔓延主要通过三种物理形式实现：

1. 1.

   热辐射（Thermal radiation）：燃烧建筑通过电磁波传递能量引燃邻近建筑

2. 2.

   火羽流（Fire plume）：高温燃烧产物形成的上升气流引发跨街区传播

3. 3.

   飞火（Firebrand spotting）：燃烧碎片随风扩散导致远距离引燃

火灾蔓延范围界定

基于日美重大火灾统计，模型采用椭圆参数化界定传播边界：

• •

  参数a/b/c分别表征下风向、侧向和上风向最大影响范围

• •

  整合火羽流模型后，椭圆长轴与风向夹角θ的余弦值修正为cos2θ

仿真技术流程

1. 1.

   通过ArcGIS提取建筑轮廓数据

2. 2.

   标记着火建筑状态（0→1）并初始化燃烧时长t_burn

3. 3.

   基于物理模型计算各向传播概率

4. 4.

   动态更新建筑燃烧状态（持续/坍塌/熄灭）

模型验证

以1995年阪神地震中神户高桥医院周边火灾为例：

• •

  模拟结果与实际过火范围吻合度达89%

• •

  燃烧建筑数量误差<7%，坍塌建筑预测准确率92%

应用案例

在南京历史街区模拟中，框架成功预测：

• •

  缺乏消防措施时火势将沿风向形成1.2km蔓延带

• •

  重点文保建筑需设置半径50m防火隔离区

Conclusion

该框架突破传统CA模型规则网格限制，通过"粗粒度元胞"划分实现建筑级精度仿真，为智慧防灾（Smart Disaster Prevention）提供关键技术支撑。

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