基于无人机技术的传统村落火灾蔓延改造分析*

高学文

（昆明理工大学建筑工程学院 昆明 650500）

0 引言

我国现存大量古村镇，截至2019年，已有五批次共计6 819个村落入选“中国传统村落名录”。这些古村镇多为连片建设的全木、砖木结构建筑群，一旦发生火灾极易造成建筑间的火灾蔓延。如2014年云南香格里拉独克宗大火，343栋木结构建筑焚毁；2016年贵州键合县苗寨火灾，烧毁房屋60座致使木结构建筑为主的苗寨燃烧殆尽；2021年中国最后的原始村落“翁丁村”发生严重火灾，烧毁杆栏式房屋104余间。

针对连片建设的木结构建筑群，许多学者在火灾蔓延风险分析和火灾模拟方面进行了深入的研究，许镇等［1］、曾翔等［2］提出了基于OSG图形引擎的可视化火灾蔓延模拟，实现了对贵州苗寨和云南独克宗两地火灾蔓延过程的还原。王鹏飞［3］对陕西韩城市党家村建筑群的火灾模拟与风险预测研究。张健等［4］将有向图的节点运用到翁丁村木结构建筑群的火灾蔓延危险识别及防火改造。郭福良等［5］对木结构吊脚楼建筑的火灾进行了模拟，分析得到不同起火位置对建筑火灾蔓延的影响。张雨［6］对古城镇建筑门窗洞口热辐射特征进行研究，得到不同位置和门窗洞口大小的热辐射规律。上述研究在建筑群火灾蔓延建模上存在建模数据获取困难等问题，针对此类问题，采用无人机倾斜摄影技术结合现场勘查获取建筑群各单体建筑位置、尺寸及单体建筑的建筑内部特征等建模数据，并采用场-网区域模拟村落单体建筑的火灾蔓延特性，对建筑群进行火灾蔓延风险分析后得出建筑群火灾蔓延损失值。

1 传统村落建筑信息采集

1.1 无人机倾斜摄影技术

1.1.1 无人机航飞区域的选择

以云南省丽江市大东乡为火灾蔓延改造对象，选取该乡福禄村为倾斜摄影航飞区域，摄影区域总面积为4 km2，福禄村地势东北高西南低，采用无人机倾斜摄影测量技术获取村落建筑群的房屋布置、道路信息和地面高程等数据。无人机航拍高度为100m，运行速度为7 m/s，旁向重叠率为70%，航向重叠率为80%。

1.1.2 倾斜影像三维模型

将无人机外业航飞工作采集的影像数据［7］、POS文件、像控点布设等导入预处理软件中，检查该测区范围内影像重叠度、照片质量、飞行质量等工作，对于重叠度不合格和照片质量不达标的影像及时重飞，确保数据无误。

预处理好的数据导入到地图软件中进行数据分析，经过空三加密解算、区域网联合平差、多视影像匹配、DSM生成、真正射纠正、实景三维模型等，形成OSGB格式的三维模型，如图1所示。

图1 福禄村倾斜影像三维模型

1.1.3 建筑群火灾蔓延网络的构建

将无人机航空摄影技术得到的福禄村倾斜影像数据导入到EPS三维测图系统中，建立单体建筑等比例网格化模型。此时的单体建筑网格化模型具有地理位置参数和相应的面积信息，福禄村单体建筑通过有序号的网格化模型显现出来，如图2所示。

图2 福禄村单体建筑网格化模型

由于木结构建筑群的防火间距小和耐火等级低等缺点，火灾很容易在相邻的建筑之间蔓延。村落建筑群中的单体建筑起火后，主要由热辐射和热羽流蔓延至周边房屋。以建筑起火时热辐射强度值为计算依据，判断出单个建筑起火后引燃周围房屋的路径方向，如图3所示。

图3 福禄村单体建筑火灾蔓延路径

1.2 现场勘查数据

无人机倾斜摄影测量技术在获取建筑群地理位置信息时具有灵活、方便、高效的优势，但无法勘查建筑内部结构特征。为保证单体建筑模型的准确性，采用现场勘查获取单体建筑的内部构造、材料属性、耐火等级、门窗尺寸、外墙开口率等信息（如表1所示），弥补了无人机倾斜摄影测量技术无法深入单体建筑内部的弊端。

表1 现场调研数据

2 火灾蔓延原理

建筑群火灾蔓延发展过程主要包括单体建筑的室内火灾蔓延过程和建筑群之间的火灾蔓延过程。单体建筑室内火灾发展过程采用场-网区域模拟进行分析，建筑群火灾之间的蔓延方式最主要是通过热辐射进行传播，其次是热羽流携带着高温烟气受风速的影响扩散到周边建筑。

2.1 点源热辐射

对于点火源的热辐射强度，一般假设辐射能量是在火源中心位置释放出来的，其辐射强度可用式（1）计算。

式中，qR为距离处接收的热辐射通量，即辐射热流值，kw/m2，Q为火源热释放速率，kw为火源中心至受接收辐射面的水平距离，m。

2.2 面源热辐射

对于面源热辐射［8］，其热辐射强度在某点处引起的热辐射通量按公式（2）计算。

式中，qe为辐射面的辐射强度；为形态系数，与发射面的几何尺寸、发射面和接收面之间的位置关系有关。矩形辐射源发射面与接收面平行时，形态系数的计算公式为：

2.3 辐射引燃

辐射引燃［9］是火灾在室内及相邻建筑间蔓延的主要方式，其热辐射来自起火建筑室内的热烟气和门窗洞口喷出的火焰。经过对门、窗口火源和外墙辐射量的计算，起火建筑通过具有开口的外墙发出的热辐射强度可以按照式（5）计算。

2.4 火灾蔓延风险分析

基于单体建筑vi可得到一个建筑群的集合V，集合V是初始起火建筑为vi时，可能引燃的所有建筑。不同的初始起火建筑，会导致不同的蔓延结果，从而产生一个蔓延的损失场景，对于一个具有N个节点的建筑群，在考虑有n个初始起火节点的情况下，其损失场景数共有CnN个。为便于讨论，这里只考虑一个初始起火点的情况，此时共计有N个损失场景，这些损失场景可以通过将所有建筑逐一设定为起火点后计算得到，经过建筑火灾蔓延风险分析可用式（6）得到建筑群蔓延矩阵Pm×m。

式中，V为基于单体建筑vi起火后引燃所有建筑的集合。蔓延矩阵Pm×m的第i行取值为1的元素的列，表示单体建筑i起火后，能够引燃的建筑节点编号；蔓延矩阵Pm×m第j列为1的行，表示不同初始源点的蔓延场景中会引燃建筑j的场景。

火灾蔓延场景损失值可以用火灾引燃建筑的数量或火灾引燃建筑的面积表示，可用式（7）计算火灾蔓延场景损失值。

式中，Li为火灾蔓延场景损失值；Pm×m为建筑群的蔓延矩阵。若不考虑单体建筑面积的情况下，S=[1，1，…1]T为m行元素值为1的列向量；若考虑建筑面积的情况下，si（i=1，2，…M）为第i个单体建筑的面积，S=[s1，s2，…sM]T为m行面积值的列向量。

3 案例分析

大东乡福禄村位于云南省丽江市古城区东北区域，是云南省典型的合院式民居建筑群，属于民族传统村落。福禄村共有砖木结构建筑152栋，房屋样式多为穿斗式木梁瓦屋顶，采用10 cm厚的木板作为楼板，单体建筑面积总体不大，根据其建筑面积大小分为6类，如表2所示。福禄村建筑群为砖木结构耐火等级低，村落建筑群连片建设导致防火间距小，存在极大的火灾蔓延风险。

表2 福禄村单体建筑面积分类

3.1 单体建筑场-网区域模拟

采用火灾动力学模拟软件Pyrosim模拟福禄村单体建筑房间起火后，最终引燃整栋房屋的过程。该栋单体建筑长度为11.1 m，宽度为7.2 m，高度为7.23 m，上下两层各有3个房间，建筑占地面积为79.92 m2。建筑一层门尺寸为1.2 m×2.0 m，二层外墙窗户尺寸为1.2 m×1.4 m，根据以上数据建立出单体建筑模型，如图4所示。该栋单体建筑主要由木材和其他材料构成，根据相关文献［8］，木材设定的热解温度为220～380℃，热解吸热值为5×103kJ/kg，燃烧放热值为1.8×104kJ/kg，热释放速率如图5所示。经场-网模拟结果得出单体建筑起火后周围最大热辐射值为65 kw/m2，远大于木材的临界热辐射值12.5 kW/m2，从而判断出单体建筑起火后对周围建筑产生较大的火灾蔓延风险。

图4 单体建筑Pyrosim模型

图5 单体建筑热释放速率

3.2 建筑群火灾蔓延分析

依次对福禄村152栋单体建筑进行火灾蔓延风险分析，每栋单体建筑对应一种火灾蔓延场景，由现场勘察数据通过面状热辐射计算公式确定出各个单体建筑间的火灾蔓延路径后，得到村落建筑群的火灾蔓延路径，选取其中蔓延场景损失较大的几个区域，如图6所示。

图6 福禄村火灾蔓延路径

考虑福禄村所有单体建筑的火灾蔓延场景，通过现场调研数据统计出村落单体建筑蔓延信息，根据式（6）～（7）对福禄村建筑群进行火灾蔓延风险分析，得到福禄村建筑群蔓延场景损失面积，如图7。

图7 福禄村火灾蔓延场景损失面积

3.3 火灾蔓延改造分析

根据上述火灾蔓延风险分析的结果，确定出福禄村蔓延场景损失值较大的20号、38号、64号、114号、116号等5栋单体建筑。对上述5栋单体建筑进行火灾蔓延安全改造，主要改造方法［9-10］为：①对建筑主体结构和外墙涂刷防火涂料；②用防火石棉网封堵蔓延风险较大的洞口；③修建防火墙等改造措施。

上述5栋单体建筑进行火灾蔓延改造后，再重新建立福禄村单体建筑的蔓延矩阵，根据火灾蔓延风险分析得到火灾蔓延改造后的福禄村建筑蔓延场景损失面积和蔓延场景损失数量，如图8、图9所示。

图8 福禄村改造前后蔓延场景损失面积

图9 福禄村改造前后蔓延场景损失数量

4 结论

本文采用无人机倾斜摄影技术结合现场勘查获得福禄村落建筑群的火灾蔓延网格化模型，通过面状热辐射计算建筑群间的火灾蔓延路径关系，得出村落建筑群火灾蔓延损失，并进一步对损失较大的建筑进行火灾蔓延改造，从而降低该村落建筑群火灾蔓延风险，得出以下结论：

1）无人机倾斜摄影测量技术具有灵活、准确、方便的特点，可以快速地获取村落建筑群三维模型，实现对房屋层数、长度、面积、高度等信息的获取，极大地减少了现场勘查的工作量。

2）福禄村落建筑群存在较大的火灾风险，火灾蔓延场景损失超过6栋以上的场景共有7处，蔓延场景损失超过9栋以上的场景共有5处。

3）对福禄村20号、38号、64号、114号、116号等5栋单体建筑进行火灾蔓延改造后，火灾蔓延最大损失栋数由18栋下降至8栋，降幅为55.55%；火灾蔓延最大损失面积由1 310.22 m2下降至730 m2，降幅为44.24%。