我国城市建筑面积和建筑密度不断增大,火灾风险逐年走高,城市火灾成为引发人员伤亡、经济损失和环境破坏的重要因素。消防站作为保护公共消防安全的基层组织单元,是城市安全、快速发展的可靠保障。为提升城市消防站应急救援能力,本文分析了我国城市火灾的时空分布和事故特征,基于消防需求点（源于地理信息系统中“兴趣点”的概念,即Point of Interest,POI）开展了城市火灾风险等级与空间分布可视化研究,在火灾风险等级约束下对城市消防站空间布局进行了优化,从空间维度提高了消防救援能力与火灾风险大小的匹配性,并对单个消防站的作战能力进行了评价,进而提出了相应的救援能力强化措施。论文旨在从整体消防站布局和单体消防站建设双层面为提升城市消防站救援能力提供借鉴。通过本文研究,主要得到以下结论:（1）我国火灾发生频率与伤亡损失常年居高不下,统计区间内事故数量始终高于10万起/年,伤亡人数高于1500人/年,直接经济损失高于15亿元/年;火灾事故在空间分布上具有明显区域性,主要集中于经济发达、建筑密集的广东、浙江和江苏三省;城市区域是火灾事故的重灾区,住宅类建筑则是发生火灾事故的主要场所,该类场所事故数量占火灾总数的32.2%,电气和生活用火不慎致灾次数达到火灾总数的50%,是引发火灾的主要原因。（2）我国消防救援任务依然艰巨,近10年火灾事故促发的消防救援出警次数呈现上升趋势,消防参战人员的死亡数量平均值可达12人/年;以消防救援历史统计数据为样本,建立了一种基于遗传算法-BP神经网络的消防救援压力预测模型,训练后模型对样本数据预测结果的平均误差降至1.1%,利用该模型对2020年和2021年我国的消防出警次数进行了预测,结果分别是109.7万次和160.6万次,表明我国将来仍面临较高的消防救援压力。（3）基于POI数据点类型将火灾风险场所划分为8类,提出了一种基于“历史数据-专家经验”双参量的城市火灾风险权重确定方法,得到不同场所的火灾风险权重值;对研究区域进行栅格划分并对POI数据进行核密度分析,加权叠加不同场所的火灾风险权重和POI数据核密度得到火灾风险大小,利用自然间断点分级法将火灾风险划分为高、较高、中等、较低、低5个等级,最后将确定的火灾风险等级赋给对应栅格,实现城市火灾风险等级空间分布的可视化分析。（4）以POI数据点空间分布为基础,提出了一种城市消防站空间布局优化方法。基于最小化设施点数量原则和最大化覆盖率原则确定消防站数量和初始位置,实现消防站数量最少条件下对消防需求点覆盖率的最大化;根据分配给消防站的POI数据点,采用拓扑凸包划分方法进行消防站服务区识别,实现消防站服务区覆盖面积的最大化和重叠覆盖面积的最小化;叠加火灾风险等级与消防站服务区空间分布图,对消防站位置进行局部调整,保证对高等级火灾风险区的全覆盖,在空间维度上实现火灾风险大小与消防救援能力的最佳匹配,并对消防站可达区域的时间敏感性进行分析,掌握关键时间内无法抵达区域的空间范围。（5）对郑州市中原区消防站空间布局进行了优化,现有7座消防站未能满足消防救援需求区覆盖要求,对消防需求点的覆盖率低于72%,以凸包为服务区的有效覆盖面积仅为全区面积的31.34%;在现有消防站的基础上,追加3座新消防站可达到对消防救援需求点95%以上的覆盖率,并实现对该区高风险和较高火灾风险区的全覆盖;对短期规划建设后10座消防站的可达性进行分析,4.3min内的可达区域面积为108.8km~2,达到全区面积的50%,10min内可以到达94%的区域,15min内能到达所有区域,整体可达性良好。（6）建立了城市消防站应急救援能力综合评估模型,以消防站应急救援能力为目标层,准则层涵盖人员、装备、环境、管理和经济投入5个指标,子准则层被划分为25个消防救援相关指标,构成城市消防站应急救援能力评估体系;对郑州市中原区7座消防站进行评估,结果表明特勤三中队、桐柏路站、高新区消防站的消防应急救援能力等级属于“很高”,陇海西路站、富民路站、友爱路站和朱屯站的消防应急救援能力属于“较高”;根据救援能力评估结果与服务区救援需求的不对等性提出了消防站救援能力提升措施。（7）对郑州市中原区某次火灾救援案例进行了分析,该次救援实际行车用时6min,采用本文方法对该区消防站空间布局和单体消防站救援能力进行优化后,行驶时间降至2.5min,较实际减少3.5min,并通过现场出警实验验证了上述结果;火灾频率-过火面积曲线斜率与消防救援力量到达时间成正比,表明降低消防救援抵达时间可有效提高救援效率,减少过火面积和灾害损失。