城市火灾次数与气象因素的回归分析

陈 聪，徐菀鋆

（福建农林大学，福建 福州 350002）

据统计，我国2012-2021 年近十年期间发生的火灾超过335 万起，因火灾造成的死亡人数和受伤人数分别高达15 748 人和11 547 人，直接经济损失逼近420 亿元[1]。影响火灾发生的因素有很多，如社会经济因素、自然因素等，气象因素是主要的自然因素之一。研究气象因素与火灾次数之间的相关关系，有助于在了解气象相关数据时，对于火灾的发生进行预判，从而降低火灾发生的概率，有效地进行火灾防治。

目前对城市火灾次数与气象因素之间关系的研究主要集中在我国北方城市，南方的较少。黄韬等运用自回归模型，研究了北京市月度火灾起数与气象因素之间的关系[2]；谭常春等运用逐步回归模型和Adaptive-Lasso 分析方法研究了天津市月度火灾发生次数之间与气象因子间的关系[3-4]。南北方气候差异显著，对火灾次数的影响也不一样。本文将运用最小二乘回归和分位数回归对福州市月度火灾次数与气象因素之间的相关性进行研究。

1 研究方法

1.1 最小二乘回归

在传统的多元线性回归模型中，使用残差平方和最小准则即最小二乘法估计模型的回归参数。

随机抽取容量为n 的样本观察值{（x1i，x2i，…，yi）：i：1，2，…，n}，多元线性回归模型可表示为：

根据最小二乘原理，参数估计值应使

达到最小，求解待估参数的正规方程组就能得到

1.2 分位数回归

分位数回归模型[5]可表示为：

其中，Y=（y1，y2，…，yn）' 为被解释变量，X=（1，x1，x2，…，xk）'为解释变量，βτ=（β0，β1，…，βk）为参数向量，ετ=（ε1τ，ε2τ，…，εnτ）'为对应的误差向量，τ（0＜τ＜1）表示特定的分位数。

分位数回归通过给定被解释变量Y 的分位数τ，然后利用加权残差和最小求参数估计，具体表示如下：

其中，ρτ=μ（τ-I（μ））是损失函数，I（μ）为示性函数，即

从而得到Y 的条件分位数估计为

2 实证分析

2.1 数据来源与预处理

本文火灾次数数据来源于福州市人民政府(http://www.fuzhou.gov.cn/)，气象因素数据来源于中国气象数据网（http://data.cma.cn/）的地面资料中数据与产品中的中国地面国际交换站气候资料月值数据集。

从图1 可以看出，福州市2017-2019 年间的月度火灾次数有离群点，为避免其影响模型拟合结果，将3个异常数据剔除。对所有数据取自然对数，得到月火灾对数次数lnN、月平均对数风速lnM、月平均对数气温lnW、月平均对数降水量lnP 及月平均对数相对湿度lnH。

图1 福州市2017-2019 年月火灾次数箱线图

考虑到月火灾次数可能与某些气象因素的前期值有关，引入滞后变量[2]。对滞后0、1、2 期的变量进行Spearman 相关系数检验，根据表1 结果选择对月平均相对湿度进行滞后一期处理。最后建立回归模型如下：

表1 滞后变量的Spearman 相关系数检验

2.2 最小二乘回归

对模型（8）进行最小二乘回归，回归结果和拟合效果分别见表2 和图2。

表2 最小二乘回归结果

图2 最小二乘回归拟合图

回归模型F 检验的p 值为0.000 7，说明模型的回归效果是显著的。从图2 可以看出，模型的拟合效果较好，可用于解释福州市月火灾次数与气象因素之间的相关关系。从表2 可以看出，气温、降水量、相对湿度这三个因素的系数都通过了显著性检验，说明它们对福州市月火灾次数的影响是显著的，且月火灾次数与风速、温度和降水量呈负相关关系；与相对湿度呈现正相关关系。从回归系数的估计值可以看出，在各解释变量中最为敏感的是相对湿度，当上月相对湿度减少两个单位时，本月的月火灾次数平均减少1起。模型中系数都较小，说明火灾次数还受到其他因素的影响，但火灾次数和气象因素之间存在密不可分的关系。

2.3 分位数回归

选择0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9 九个分位点对模型（8）进行分位数回归，结果见表3。

表3 分位数回归结果

从表3 可以看出，风速对福州市月火灾次数的影响是不显著的。但可以看到，风速在不同分位点处对月火灾次数的影响还是有差异的，在高分位点对于福州市月火灾次数的影响从绝对值方面看要高于在低分位点上的影响，且整体与福州市月火灾次数呈现负相关关系。

气温与福州市月火灾次数呈负相关关系，在0.3～0.5 分位点处对福州市月火灾次数的影响显著，说明月平均气温在温度较高即春季即将进入夏季，夏季即将进入秋季时，对于福州市月火灾次数有显著的影响。在这两个较高温季节，是温度、湿度都在转变的季节，易燃物所处环境容易受到突然的变化。在春季即将进入夏季时，虽然温度升高，但湿度也升高，所以对于火灾次数有一定的抑制作用。在夏季进入秋季时，温度保持一定的“高度”，湿度也在增加，所以对于火灾次数也存在抑制作用。

降水量与福州市月火灾次数呈负相关关系，当降水量越大时，火灾所处的环境便会较为湿润，故火灾次数较少。相较于其他影响显著的因素，降水量对福州市月火灾次数的影响稍小，仅在0.3 分位点影响显著，这可能与福州的地理位置所处的气候带常年雨水充足有关。

相对湿度在0.3～0.8 分位点处对福州市月火灾次数均有显著影响，在中位数处的影响最大。不管在火灾高发期还是低发期，相对湿度都对于火灾次数有显著的正相关影响。福州容易发生“回南天”的现象，出现“回南天”时，相对湿度变高，容易发生电路短路火灾和生产经营性火灾，使得火灾的发生概率提高。模型中的湿度因素为上月平均相对湿度，当上月平均相对湿度低时，容易引起相关部门的注意，从而对于易燃物及其所处的环境更加重视，进而使本月的月火灾次数得到降低。

截距可以认为是当各个气象因素值均为零时，福州市月火灾次数所受到的影响。经计算，截距的95%置信区间均为正值，说明福州市月火灾次数不仅受到本文提到的四种气象因素的影响，还受到其他气象因素或其他因素的影响。

3 结论

本文分别运用最小二乘回归和分位数回归研究了月平均风速、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度等气象因素对福州市月火灾次数的影响。两种方法比较发现，分位数回归不仅能够反映出最小二乘回归所得到的各气象因素与火灾次数的相关性，还可以反映出不同分位点上各因素对火灾次数的影响。

结果表明，气象因素中月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度对火灾次数影响显著，而月平均风速对火灾次数的影响不大。