Predicting Fire-Following-Earthquake Ignition Probabilities in California: Validation Across Earthquake Events
本研究利用历史加州地震数据开发并验证了一个人口普查区层级的逻辑回归模型，旨在有效预测并优先排序空间地震后火灾起火风险，并在交叉验证以及应用于美国地质调查局（USGS）HayWired地震情景中展现出强劲的性能。
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当城市地面震动时，直接的危险通常是建筑物的倒塌和基础设施的断裂。然而，历史表明，重大地震造成的最具破坏性的后果往往是随之而来的火灾。在1906年的旧金山大地震中，火焰摧毁的城市面积远超震动本身造成的破坏，吞噬了广大区域内的数千座建筑。这种被称为“地震后火灾”的次生灾害，产生于剧烈的运动导致物品位移、气管断裂或热水器倾倒，从而在紧急响应系统正因最初的灾难而应接不暇时引发火灾。随着水源被切断和道路被阻塞，这些独立的火灾可能会合并成无法控制的烈焰。对于城市规划者和应急管理者而言，关键的挑战不仅在于预测火灾会发生，还在于准确知道它们最可能在哪里开始。这种知识使他们能够在地面开始移动之前，就战略性地部署资源，从而可能挽救生命并限制破坏。
北京工业大学的一个研究小组通过建立一种新的方法来绘制加利福尼亚州这些火灾的风险图，解决了这一问题。他们专注于一个具体的问题：如果某个特定社区发生地震，那里发生火灾的可能性有多大？为了回答这个问题，他们回顾了1983年至2014年间发生在加利福尼亚州的七次重大地震。他们收集了受影响区域内每一个人口普查区（用于人口统计的小型定义化社区）的数据。总计，他们分析了超过7,000个观测值，记录了哪些社区经历过至少一次火灾，以及哪些没有。随后，他们将这些结果与广泛的因素进行了交叉比对，包括地面震动的强度、建筑物的年龄和类型、人口数量，甚至包括地震发生的时间。
研究人员在工作中面临着一个重大障碍：如何确保他们的预测在明天发生一场全新的地震时依然有效。许多之前的研究通过将同一场地震的数据分为训练组和测试组来测试其模型，这可能会产生准确性的错觉。为了避免这种情况，该团队使用了一种严谨的方法，即利用六场地震的数据构建预测工具，然后将其完全应用于第七场地震进行测试，并且对数据集中的每一次事件都重复这一过程。这种被称为“嵌套交叉验证”的方法起到了严格压力测试的作用，确保模型学习的是关于火灾风险的一般规则，而非仅仅记忆过去事件的细节。结果令人鼓舞。当模型针对这些完全未见的地震进行测试时，它成功地对社区进行了排名，将实际发生火灾的区域排在了列表的前列。具体而言，当研究人员观察被预测为高风险的前20%的社区时，他们发现这些区域包含了七次历史事件中近72%的实际发生的火灾。
研究还确定了使一个社区更容易发生起火现象的具体因素。模型发现，震动强度是一个主要驱动因素，但建筑环境的特征也同样重要。较旧的住房存量，特别是1970年以前建造的房屋，以及天然气供热建筑密度较高的地区，显著增加了火灾发生的可能性。研究人员将这些因素结合在一起，形成了一个最终的预测工具，该工具为每个社区分配一个概率得分。他们在一个假设的未来情景下测试了这个工具：即发生在著名的海沃德断层（Hayward Fault）上的7.0级地震（即HayWired情景）。模型预测，最高风险将集中在阿拉米达县（Alameda）、康特拉科斯塔县（Contra Costa）和圣克拉拉县（Santa Clara）。这一发现与独立评估的该情景下可能发生火灾的地点高度吻歇，表明该模型有效地捕捉到了火灾蔓延的现实动态。
研究人员并未止步于单一方法；他们还测试了其结果是否取决于他们测量震动的方式或拆分数据的方式。他们发现，虽然不同的地面运动测量方式会改变某些社区的具体排名，但模型识别高风险区域的整体能力依然保持强劲。最一致的结果出现在使用一种与人类感受到的震动及结构反应高度相关的特定震动强度测量指标时。研究结论指出，通过聚焦于地面运动、建筑年龄和燃料来源的正确组合，可以创建一个可靠的火灾风险图。这张图并不能预测火灾开始的确切时刻，但它提供了一个清晰的、基于数据的指南，指明应急人员应将注意力集中在哪里。在一个资源总是有限的世界里，知道首先看向哪里是减少震动后破坏力的强大工具。
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