Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Assessment of Safety Level in the Aspect of 2000-2012 Fire Statistics. Temporal And Spatial Characteristics of Residential Buildings Fires in Geographical Information System. Warsaw Case Study
Języki publikacji
Abstrakty
Cel: Celem artykułu, będącego trzecią częścią cyklu publikacji pt. Ocena stopnia bezpieczeństwa w aspekcie statystyk zdarzeń Państwowej Straży Pożarnej (PSP), jest czasowa i przestrzenna charakterystyka pożarów jedno- i wielorodzinnych obiektów mieszkalnych (POM) Warszawy. Poprzez charakterystykę czasową należy rozumieć rozkłady pożarów w funkcji godzin, dni tygodnia, miesięcy, kwartałów, zaś charakterystykę przestrzenną metody budowy map zagrożeń poparte analizą i dyskusją wyników badań. Wprowadzenie: Badania częstości występowania pożarów, miejscowych zagrożeń (MZ) oraz poszkodowanych odnotowanych w raportach Państwowej Straży Pożarnej (PSP) za lata 2007-2012 wskazują, jak istotną problematyką w działalności służb ratowniczych są zagrożenia generowane w obiektach mieszkalnych [1], [4]. Wprowadzenie zawiera najistotniejsze wnioski z poprzedzającej bieżący artykuł publikacji nt. oceny stopnia bezpieczeństwa w aspekcie statystyk pożarów [1] i MZ [4]. Wynika z nich, że częstość pojawiania się POM oscyluje w granicach 17% wszystkich pożarów, zaś współczynniki rannych i ofiar śmiertelnych kilkudziesięciokrotnie przewyższają współczynniki wypadkowości innych klas obiektów, osiągając odpowiednio 75% i 81% wszystkich poszkodowanych [1]. Koncentracja MZ w obiektach mieszkalnych sięga 31% wszystkich MZ z odsetkiem rannych na poziomie 8% oraz ofiar śmiertelnych 22% [4]. Dodatkowo autor przedstawia najważniejsze postulaty z przeglądu 14 wybranych anglojęzycznych pozycji literaturowych w zakresie metod i technik identyfikacji, szacowania, oceny zagrożeń pożarowych, uzasadniające podjęcie problematyki badawczej. Metodologia: Badania przeprowadzono w oparciu o informacje ze zdarzeń za lata 2000-2012 wyselekcjonowane z baz danych Komendy Głównej PSP. W części dotyczącej analizy danych przedstawiono wnioski w zakresie jakości bezpośredniego (współrzędne geograficzne) i pośredniego (dane adresowe) odniesienia przestrzennego raportów. Opisano procedurę generowania map wektorowych w systemie ArcGIS, którymi posłużono się podczas charakterystyki czasowo-przestrzennej. Przedstawiono dwie metody budowy map. Pierwsza na podstawie przynależności pożarów do obszarów miejskiego systemu informacji o osiedlach (MSI) – pożary ograniczone podziałem administracyjnym miasta, druga w oparciu o estymację gęstości skupień zdarzeń metodą KDE (ang. Kernel Density Estimation) – zdarzenia nieograniczone obszarem administracyjnym miasta. Wnioski: We wnioskach podkreślono, że POM mają tendencję do budowy wzorców czasowo-przestrzennych. Ich liczba nasila się w godzinach 7-20, z maksimum w godz. 18-20, po czym jednostajnie spada pomiędzy 21-4. W sezonie grzewczym (grudzień, styczeń luty) oraz miesiącach o wzmożonym ruchu dzieci i młodzieży (czerwiec, lipiec, sierpień) zauważa się zwiększoną ich liczbę. Gęstość pożarów jest większa dla obszarów o zwartej zabudowie mieszkalnej, z przewagą starych budynków mieszkalnych. Wnioski w zakresie metodyki budowy map zagrożeń to lepsze dopasowanie stopnia zagrożenia pożarowego poprzez zaimplementowanie metody KDE. Podkreślono, że warunkiem koniecznym podczas generowania map zagrożeń jest dokładne uzupełnianie raportów służb w zakresie współrzędnych geograficznych podczas zakładania kart zdarzeń zgłoszeń alarmowych (wybór, w miarę możliwości, danych adresowych zaimplementowanych w postaci rejestru TERYT [24] – system SWD-ST PSP) oraz tworzenia raportów.
Purpose: This is the third in a series of four articles entitled “Assessment of Safety Level Based on the State Fire Service Statistics (SFS)”. The paper refers to the experimental research on spatial-temporal analysis of residential building fires that occurred in Warsaw. The temporal analysis means that the author described percentage distribution of residential building fires by categories of hours, days of week, months and quarters. Spatial characteristics shoud be understood as the techniques of residential building fires hazard maps development proven by the research and discussion on its results. Introduction: Research on the frequency of fires, local emergencies and injuries in residential buildings class definitely demonstrates that the issue of risks in residential buildings is very important for the emergency services [1], [4]. The introduction includes the essential conclusions from the previous papers on the assessment of safety level in the aspect of fires [1] and local emergencies [4]. According to the State Fire Service statistics for 2007-2012, residential fires constituted 17% of all fires. Injury (75%) and fatality rates (81%) related to this class of buildings are a few dozen times higher than in case of other classes [1]. The percentage of local emergencies emerging in residential buildings amounts to 31% of all local emergencies with the coefficients of injuries and fatalities constituting 8% and 22% respectively [4]. In addition, the introduction contains the most important postulates from the literature review of 14 selected English language papers on fire hazards identification, estimation and assessment methods, that motivated the author to carry out the research and write this article. Methodology: Research includes a selection of detached house fires and blocks of flats fires that had been registered in the National Headquarters of State Fire Service database between 2000 and 2012. The paper includes summaries on the quality of direct spatial reference (coordinates) and indirect spatial reference (address data) found in the fire reports. The methodology of geo-processing fire statistic into point class vector map that is suitable in geographical information system (GIS) is described too. GIS analysis of temporal characteristics of residential fires by the way of classification of the events by hours, days of the week and months is presented. The author compiled house fire hazard maps on the basis of 2 methods. The first one shows classification of cartography grid based on polyline estate vector map, where each cell’s grid has a parameter of the number of residential fires. The second one based on residential fire density vector map created by Kernel Density Estimation mapping method. Conclusions: It is underlined that residential buildings fires are characterised by spatial and temporal dependencies. The number of residential buildings fires rises between 7-20 o`clock, and is peaking at 18-20. Then the number declines between 21-4. It is proved that the number of house fires is the highest in November, December, January and during the time of holidays such as June, July and August. When the density of dwelling estates rises, the residential fire hazard rises too. One of the hint in the field of residential building hazard maps is to implement KDE GIS method. The method is based on the density of point class vector map (e.g. fires) and it does not involve administrative boundaries. The better coordinates and address data, the better quality of the hazard maps. It is suggested to fill in the emergency calls forms and fire reports with the address data from the registry (if possible). There is an example of registry called TERYT [24] that is kept in SWDST, Polish State Fire Service system.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
47--57
Opis fizyczny
Bibliogr. 33 poz., il.
Twórcy
autor
- Komenda Główna Państwowej Straży Pożarnej, ul. Podchorążych 38, 00-463 Warszawa
Bibliografia
- 1. Mazur R., Kwasiborski A., Ocena stopnia bezpieczeństwa w aspekcie statystyk zdarzeń za lata 2007-2012. Pożary, BITP Vol. 29 Issue 1, 2013, pp. 17-22.
- 2. Rozporządzenie Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 18 lutego 2011 r. w sprawie szczegółowych zasad organizacji krajowego systemu ratowniczo-gaśniczego [Dz. U. z 2011, Nr. 46, poz. 239 z póź. zm.].
- 3. Ustawa z dnia 24 sierpnia 1991 r. o Ochronie Przeciwpożarowej (Dz. U. z 1991, Nr 81, poz. 351 z póź. zm.).
- 4. Mazur R., Marzec M., Ocena stopnia bezpieczeństwa w aspekcie statystyk zdarzeń za lata 2007-2012. Miejscowe zagrożenia, BITP Vol. 31 Issue 3, 2013, pp. 49-58.
- 5. Mazur R., Tyrańska K., Materiały do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu Systemy Informacji Przestrzennej, Szkoła Główna Służby Pożarniczej (materiały niepublikowane), Warszawa, 2010.
- 6. Bielecka E., Systemy informacji geograficznej – teoria i zastosowania, Wydawnictwo Polsko-Japońskiej Wyższej Szkoły Technik Komputerowych, Warszawa, 2006.
- 7. Myrda G., Litwin L., Systemy Informacji Geograficznej. Zarządzanie danymi przestrzennymi w GIS, SIP, SIT, LIS, Wydawnictwo Helion, Gliwice, 2005.
- 8. Longley P. A., Goodchild M. F, Maguire D. J., Rhind D. W, GIS. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2008.
- 9. Pew K. L., Larsen C. P. S., GIS Analysis of Spatial and Temporal Patterns of Human-Caused Wildfires in the Temperate Rainforest of Vancouver Island, “Forest Ecology and Management”, Vol 140 Issue 1, 2001.
- 10. Vakalis D., Sarimveis H., Kiranoudis C. T., Alexandridis A., Bafas G., A GIS Based Operational System for Wildland Fire Crisis Management I Mathematical Modelling and Simulation, “Applied Mathematical Modeling”, Volume 28 Issue 4, 2004a.
- 11. Vakalis D., Sarimveis H., Kiranoudis C.T., Alexandridis A., Bafas G., A GIS Based Operational System for Wildland Fire Crisis Management II System Architecture and Case Studies, “Applied Mathematical Modeling”, Vol. 28 Issue 4, 2004b.
- 12. Siljander M., Predictive fire occurrence modeling to improve burned area estimation at a regional scale. A case study in East Caprivi, Namibia, “International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation”, Vol. 11, Issue 6 2009.
- 13. Brunsdon C., Corcoran J., Higgs G., Visualising space and time in crime patterns: A comparison of methods, “Computers, Environment and Urban Systems”, Vol. 31 Issue 1, 2007.
- 14. Malczewski J., Poetz A., Residential Burglaries and Neighborhood Socioeconomic Context in London, Ontario: Global and Local Regression Analysis, “The Professional Geographer”, Vol. 57 Issue 4, 2005. pp. 516-529.
- 15. Brunsdon C., The comap: exploring the spatial patterns via conditional distributions. Computers, “Environment and Urban Systems”, Vol. 25 Issue 1, 2001.
- 16. Corcoran J., Higgs G., Higginson A., Fire incidence in metropolitan areas: A comparative study of Brisbane (Australia) and Cardiff (United Kingdom), “Applied Geography”, Vol. 31 Issue 1, 2011.
- 17. Chhetri P., Corcoran J., Stimson R., Exploring the spatio temporal dynamics of fire incidence and the influence of socio economic status A case study from south east Queensland Australia, “Journal of Spatial Science”, Vol. 54 Issue 1, 2009.
- 18. Australian Bureau of Statistics (ABS), Census of population and housing 2001, Australia, 2002.
- 19. Townsend P., Deprivation, “Journal of Social Policy”, Vol. 16 Issue 2, 1987.
- 20. Corcoran J., Higgs G., Brunsdon C., Ware A., The Use of Comaps to Explore the Spatial and Temporal Dynamics of Fire Incidents: A Case Study in South Wales, “Professional Geographer”, Vol. 59 Issue 4, 2007.
- 21. Asgary A., Ghaffari A., Levy J., Spatial and temporal analyses of structural fire incidents and their causes: A case of Toronto, “Fire Safety Journal”, Vol. 45 Issue 1, 2010.
- 22. Mazur R., Badanie zakresu implementacji i stopnia wspomagania systemu „SWD-ST” na poziomie powiatu (miasta), BiTP, Vol. 20 Issue 4, 2010, pp. 77-90.
- 23. Abakus Systemy Teleinformatyczne Sp. z o.o., Podręcznik użytkownika Systemu SWD-ST 2.5, Bielsko-Biała, 2012.
- 24. Główny Urząd Statystyczny, Krajowy Rejestr Urzędowy Podziału Terytorialnego Kraju TERYT, [dok. elektr.] http://www.stat.gov.pl/bip/36_PLK_HTML.htm, [dostęp 19.11.2013].
- 25. Environmental Systems Research Institute, Opis produktu ArcGIS for Desktop, [dok. elektr.] http://www.esri.com/software/arcgis/arcgis-for-desktop, [dostęp 19.11.2013].
- 26. Barteczko K., Drabik W., Starosta B., Metody programowania, Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych, [dok. elektr.] http://edu.pjwstk.edu.pl/wyklady/mpr/scb, [dostęp 11.11.2013].
- 27. Kulczycki P., Estymatory jądrowe w analizie systemowej, WNT, 2005.
- 28. Kościelniak P., Ombach J., Szczepański J., Jądrowa estymacja gęstości, Internetowe Laboratorium Statystyki Instytut Matematyki, Uniwersytet Jagielloński, [dok. elektr.]
- 29. http://www2.im.uj.edu.pl/ils/z/zagadnienia.html, [dostęp 11.11.2013].
- 30. Kobos M., Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - własności teoretyczne wraz z testami na sztucznych i referencyjnych zbiorach danych, Politechnika Warszawska [dok. elektr.] http://www.mini.pw.edu.pl/~mandziuk/2011-02-28.pdf, [dostęp 11.11.2013].
- 31. Environmental Systems Research Institute, ArcGIS 10.1 Help, [dok. elektr.] http://resources.arcgis.com/en/help/, [dostęp 11.11.2013].
- 32. Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Najgebauera, Modele zagrożeń aglomeracji miejskiej wraz z systemem zarządzania kryzysowego na przykładzie miasta stołecznego Warszawy, WAT, Warszawa, 2009.
- 33. Rozporządzenie Ministra Infrastruktury z dnia 12 kwietnia 2002 r. w sprawie warunków technicznych, jaki powinny odpowiadać budynki i ich usytuowanie [Dz. U. 2002 nr 75 poz. 690].
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-250dd81a-cb9a-4a4f-ade3-ea815763dbdd