Urban Fire Spatial-Temporal Prediction Based on Multi-Source Data Fusion

H. Xiang

doi:10.3390/fire8050177

2025-04-30

DOI：10.3390/fire8050177

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城市火灾事件对公共安全和基础设施构成显著风险，需要精确的时空预测以增强火灾预防和应急响应策略。然而，预测火灾发生仍是一项复杂任务，由于空间和时间因素的复杂相互作用，包括动态环境条件、历史依赖性以及区域间相关性。时间变量，如过去的火灾事件和气象条件等外部影响，显著影响火灾风险，而空间属性，包括区域特征和跨区域交互，进一步加剧了预测建模的复杂性。本研究引入UFSTP，一种用于城市火灾时空预测的创新框架，通过整合多源数据提高预测精度。UFSTP采用神经区域状态表示来捕捉内在和外在的时间依赖性，并结合时空传播机制来建模区域间相关性。从真实数据集中提取关键环境和历史特征，构建全面的火灾风险表示，以促进对火灾发生时间和空间的精确预测。在Anci和Guangyang区真实数据集上的广泛评估表明，UFSTP在时间预测方面相较于最先进基线平均降低了16.2%的平均绝对误差（MAE），在区域预测方面提升了3.3%的top-1命中率。所提出的框架为城市火灾风险评估提供了一种鲁棒且可解释的方法，为优化火灾预防措施和应急资源分配提供关键见解。

Keyword:

urban fire events

multi-source data

deep neural network

spatial-temporal prediction

期刊

Fire Switzerland

IF:

2.7

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机构

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学者数:

论文数: 13

被引数: 6

引用论文

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Socioeconomic determinants of urban fire risk: A city-wide analysis of 283 Chinese cities from 2013 to 2016

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