湖南林火分布特征及其基于气象因子的预报模型

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森林火灾模型

森林火灾模型森林火灾模型目录摘要................................... .. (3)问题分析................................... (4)提出假设................................... (5)构建模型................................... (5)模型结果分析................................... . (8)模型评价................................... (10)结论................................... .. (10)参靠文献................................... (11)摘要森林火灾是一种影响后果严重、人为很难控制的一类自然灾害。

森林火灾危害巨大，它不仅毁坏森林资源，破坏自然环境,造成环境污染，而且可以造成巨大的生命和财产损失。

1987年5月6日至6月2日的黑龙江省大兴安岭火灾造成的火灾场面积达到133万平方千米，有10807户、56092人受灾,死亡213人,直接经济损失高达20亿元。

国家每年投人大量的资金用于森林防火。

在1997，1998，1999年的防火经费分别达到2103万元、5181万元和7350万元,呈逐年上升的趋势。

因此，长期以来国内外开展了关于森林火灾成灾规律、火蔓延规律、林火的特殊火行为以及林火发生规律的研究。

森林火灾发生时，快速准确地模拟和预测火势的蔓延和发展，可以为及时部署灭火力量、控制火灾蔓延提供科学的决策依据，且具有重大的实际意义。

本文根据林火蔓延的自身特点结合元胞自动机(CA)分析，并提炼出影响森林火灾蔓延的关键影响因素。

这一模型中森林用一个二维网格来表示,其中每个格点代表一棵树或代表空地,各节点的树具有相同的生长概率和着火概率,以一定的规则进行演化。

林火蔓延多模型预测系统的开题报告

林火蔓延多模型预测系统的开题报告一、研究背景及意义林火是一种严重的自然灾害，给人类社会带来了极大的威胁和损失。

近年来，林火频发情况严重，造成的损失越来越大，尤其在一些地区(如南欧、澳洲、美国、西班牙等)，更是对当地民众的生命安全和财产造成了重大影响。

针对这种情况，开发一种准确预测林火蔓延的多模型预测系统，对应急处理、降低林火损失、改善空气质量等方面具有极大的现实意义。

二、研究现状近年来，国内外学者已经开始对林火蔓延模型进行了研究。

主要的模型包括统计模型、物理模型和机器学习模型等。

1. 统计模型这种模型通过建立统计模型预测林火的蔓延，如基于历史数据的时间序列模型等。

但是，这种模型往往无法处理复杂的自然条件和人类活动变化带来的影响。

2. 物理模型这种模型是基于物理学原理，结合地形、气象、火场周围植被等变量来预测火势蔓延情况。

但是，物理模型需要大量的数据和计算量，且对变量间关系的理解程度要求非常高。

3. 机器学习模型机器学习模型通过建立火场蔓延的关联，如神经网络、支持向量机、随机森林等方法。

这种方法依赖于大规模的数据训练和算法的准确性，能够较好地预测火场蔓延。

三、研究目标和内容本课题主要研究一种基于统计模型、物理模型及机器学习模型进行综合预测林火蔓延情况的多模型预测系统。

其主要研究内容包括：1. 构建基于历史数据分析的统计模型，分析历史数据，发掘影响林火蔓延的关键因素，并预测火势蔓延趋势。

2. 结合气象、火场周围植被、地形等多方面因素，构建物理模型，准确预测火势蔓延。

3. 基于机器学习模型，如人工神经网络、支持向量机等算法，对火势蔓延进行预测。

4. 将统计模型、物理模型和机器学习模型进行融合，构建多模型预测系统，提高预测精度和实用性。

五、研究计划与进度安排1. 第一年1) 研究各类林火蔓延预测方法的特点和优缺点。

2) 建立基于历史数据分析的统计模型，确定影响林火蔓延的关键因素。

3) 针对火场周围植被、地形等因素，建立物理模型，准确预测火势蔓延。

基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

林业工程学报，２０１９，４（３）：１３２－１３６ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０１９．０３．０２０收稿日期：２０１８－０９－１７㊀㊀㊀㊀修回日期：２０１８－１２－１４基金项目：国家自然科学基金（６１７０２０９１）；中央高校基本科研业务费专项基金（２５７２０１８ＢＨ０６）㊂作者简介：孙立研，男，研究方向为林业信息工程㊁机器学习㊁数据挖掘㊂通信作者：刘美玲，女，讲师㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｍｌｌｉｕ＠ｎｅｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法孙立研１，刘美玲１，２∗，周礼祥１，于洋１（１．东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨１５００４０；２．哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨１５０００１）摘㊀要：森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏，间接导致气候的变化和极端天气频发㊂对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施，具有重要意义㊂传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络，当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题㊂深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势，其模型具有多层网络结构，通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值，发现数据间的隐含关系，达到准确分类预测的目的㊂因此，本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法，将深度信念网络（ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＢＮ）作为预测模型，气象因子作为输入数据，以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题；同时结合过采样ＳＭＯＴＥ（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃｍｉｎｏｒｉｔｙｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）算法，平衡林火数据集和增加训练数据量，提升了森林火灾的预测准确度㊂结果表明，在面对更大的数据量时，该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型，证明了将深度学习应用在林火预测的优越性㊂该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考㊂关键词：森林火灾；预测模型；气象因子；深度信念网络；ＳＭＯＴＥ算法中图分类号：Ｓ７６２．２㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：２０９６－１３５９（２０１９）０３－０１３２－０５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇＳＵＮＬｉｙａｎ１，ＬＩＵＭｅｉｌｉｎｇ１，２∗，ＺＨＯＵＬｉｘｉａｎｇ１，ＹＵＹａｎｇ１（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｈａｓｂｅｅｎｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｕｓｅｓｓｅｒｉｏｕｓｄａｍａｇｅｔｏｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙｃａｕｓｉｎｇｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇａｎｄｅｘｔｒｅｍｅｗｅａｔｈｅｒ．Ｔｈｅｒｅｉｓａｃｌｅａｒｆｅｅｄｂａｃｋｂｅｔｗｅｅｎｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅ．Ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｄｕｃｅｓｗｅａｔｈｅｒｅｘｔｒｅｍｅｓ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓ，ｗｈｉｌｅｆｉｒｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｃｏｎ⁃ｔｒｉｂｕｔｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．Ａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｃａｎｅｎａｂｌｅｒｅｌｅｖａｎｔｐｅｒｓｏｎｎｅｌｔｏｔａｋｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｐｒｅｖｅｎ⁃ｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｍｅａｓｕｒｅｓｉｎａｄｖａｎｃｅ．Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｎｏｔｏｎｌｙｐｒｏｔｅｃｔｓｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎ⁃ｍｅｎｔ，ｂｕｔａｌｓｏｇｒｅａｔｌｙａｄｄｒｅｓｓｅｓｃｌｉｍａｔｅｉｓｓｕｅｓ，ｓｏａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎ⁃ａｌｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓａｒｅｍｏｓｔｌｙｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｈａｌｌｏｗｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｅｙｔａｋｅｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏ⁃ｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｓｔｏｐｒｅｄｉｃｔｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅ．Ｗｈｅｎｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｙａｒｅｐｒｏｎｅｔｏｂｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｓｕｃｈａｓｍｏｄｅｌｉｎｇｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｈａｓｃｅｒｔａｉｎａｄｖａｎｔａｇｅｓｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｄａｔａ，ａｎｄｉｔｓｍｏｄｅｌｈａｓａｍｕｌｔｉ⁃ｌａｙｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｂｙｔｒａｉｎｉｎｇｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄ⁃ｅｌ，ｍｏｒｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｖａｌｕｅｓｃａｎｂｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｉｍｐｌｉｃｉｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｍｏｎｇｄａｔａｃａｎｂｅｆｏｕｎｄ，ｔｏａ⁃ｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆａｃｃｕｒａｔｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｈａｓａｄｅｅｐｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｃａｎｂｅａｄｊｕｓｔｅｄａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｌｙｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａ，ｗｈｉｃｈｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｄａｔａ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｕｓｅｄｔｈｅｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＢＮ）ｉｎｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌａｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｃｏｕｌｄｎｏｔｐｒｅｄｉｃｔｗｅｌｌｗｈｅｎｆａｃｅｄｗｉｔｈｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｓｏｆｄａｔａ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｅＳＭＯＴＥ（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃｍｉｎｏｒｉｔｙｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＤＢＮｔｏｂａｌａｎｃｅｔｈｅｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｄａｔａｓｅｔａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａ，ｗｈｉｃｈｍａｄｅｔｈｅｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｄａｔａｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒＤＢＮ．Ａｓａｒｅｓｕｌｔ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｗａｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ａｎｄｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＢＰ）ｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｒｅａｃｈ８４％，ｗｈｉｃｈｗａｓｏｂｖｉｏｕｓｌｙｂｅｔｔｅｒｔｈａｎＳＶＭａｎｄＢＰｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｔｗａｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈｅ㊀第３期孙立研，等：基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法ｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｏｆａｐｐｌｙｉｎｇｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ；ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒ；ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ；ＳＭＯＴＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ㊀㊀森林火灾危害巨大，不仅给社会经济造成了严重损失，更严重威胁到林业可持续发展和人民生命财产安全［１］㊂众多学者基于气象因子建立林火预测模型，实现对森林火灾的预测［２－３］㊂大量研究表明，温度㊁湿度和风速等是影响森林火灾发生的主要气象因子［４－６］㊂杨景标等［７］采用ＢＰ神经网络构建林火预测模型，将广东省２０００年全年的气象因子作为输入，火灾情况作为输出，证明了利用ＢＰ网络预测林火发生的可行性㊂但受限于浅层网络结构，仅能保证处理少量数据的准确度，并且易出现过拟合现象㊂许志卿等［８］通过气象因子预测森林火险等级，采用自定义核函数的支持向量机构建预测模型，具有较高的预测准确率，但存在数据量增加时预测精度降低的问题㊂深度学习是机器学习研究中的热门领域［９］，其实质是构建具有多个层次的机器学习架构模型，通过大量训练自主学习到具有代表性的特征信息［１０］，再利用训练后的模型达到分类预测的目的㊂深度信念网络（ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＢＮ）作为一种热门的深度学习模型已经被广泛应用到人脸识别［１１］㊁植物叶片识别［１２］㊁情感分析［１３］等各个领域，都取得了巨大的成功㊂该模型分类准确度高，适用于大量的㊁非线性的数据，无论是处理复杂图像还是大量无标签数据都能从中自动提取到有效的特征信息㊂但目前罕有学者利用深度学习模型进行森林火灾预测的研究报道㊂针对上述问题，本研究提出基于深度学习的林火预测模型㊂该模型将过采样ＳＭＯＴＥ算法与ＤＢＮ网络结合，通过ＳＭＯＴＥ算法平衡林火数据中的数据类别，增加ＤＢＮ网络的训练数据量，提升预测精度，较好地解决了数据量增加的条件下传统模型预测精度下降的问题㊂１㊀数据采集与研究方法１．１㊀数据来源实验（一）数据来源于ＵＣＩ［１４］机器学习数据库，共５１７条林火数据㊂该数据为２０００２００３年葡萄牙Ｍｏｎｔｅｓｉｎｈｏ自然森林公园中心气象站获得的气象资料，其中包括气温㊁相对湿度㊁风速和降雨量等气象数据及其对应的火灾面积㊂部分数据见表１㊂表１㊀实验（一）部分数据集Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ（１）ｐａｒｔｉａｌｄａｔａｓｅｔ序号气温／ħ相对湿度／％风速／（ｋｍ㊃ｈ－１）降雨量／（ｍｍ㊃ｍ－２）起火面积／ｈｍ２１８．２５１６．７００２１８．０３３０．９００３１４．６３３１．３００４８．３９７４．００．２０５２１．２７０６．７０１１．１６６２２．２２９５．４００７２４．１２７３．１００８８．０８６２．２００５１７１３．１６３５．４００㊀㊀实验（二）数据为黑龙江省大兴安岭塔河气象站（国家标准气象站号５０２４６）１９７４２００８年的数据㊂该研究区地处北温带，属寒温带大陆性气候，受大陆和海洋季风更替的影响，季节变化显著㊂年均气温－２．４ħ，年均降水量４６３．２ｍｍ，且主要集中在７８月㊂该地区森林覆盖率为８１％，为火灾易发区㊂１．２㊀数据准备与预处理将两种研究区的实验数据整理成相同形式的４种气象因子及火灾情况，一种进行正常的预测实验，另一种作为模型检验，两种实验流程基本一致㊂将已有的气象数据以及过采样处理后的数据（日均气温㊁相对湿度㊁风速㊁降水量）使用ＭＡＴＬＡＢ中的ｍａｐｍｉｎｍａｘ函数归一化至数值［０，１］，使所有输入数据适用于本研究中的模型，归一化函数原理见公式（１）㊂ｙ＝（ｙｍａｘ－ｙｍｉｎ）ˑ（ｘ－ｘｍｉｎ）ｘｍａｘ－ｘｍｉｎ（１）式中：ｘ为未处理的数据；ｘｍａｘ㊁ｘｍｉｎ为该类数据中的最大㊁最小值；ｙ为归一化后的数据；ｙｍａｘ㊁ｙｍｉｎ分别为１㊁０（归一化至［０，１］）㊂将火灾发生时赋予数值１，不发生火灾赋予数值０，即通过输出数值０或１来预测是否发生火灾㊂同时将数据集去噪，去除缺失值等㊂１．３㊀ＳＭＯＴＥ算法ＳＭＯＴＥ是一种被广泛应用的过采样方法［１５－１７］㊂利用人工添加少数类样本的方法来解决数据集不平衡的问题㊂该算法的思想是随机选取少数类样本中一点作为中心样本点，并在该点与其３３１林业工程学报第４卷近邻的若干个样本的连线上，随机地插入若干个新合成的少数类别样本㊂随机插值原理如公式（２）所示㊂ｙ＝ｒａｎｄ（０，１）ˑｘ＋［１－ｒａｎｄ（０，１）］ˑｒ（２）式中：ｘ为选定的中心样本点；ｒ为该中心点的任一近邻点；ｙ为新合成的数据点㊂１．４㊀深度信念网络ＤＢＮ深度信念网络是由多个受限的Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ机（ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄＢｏｌｔｚｍａｎｎｍａｃｈｉｎｅ，ＲＢＭ）和一层ＢＰ神经网络组成的深层神经网络［１８－１９］，基本结构如图１所示㊂每个ＲＢＭ包含可视层和隐含层，层内神经元间无连接，两层之间神经元全连接㊂训练过程是从最底层的ＲＢＭ开始接收数据，各层ＲＢＭ无监督地逐层贪婪训练，获得生成模型的权值㊂在顶层利用ＢＰ网络引入标签数据，反向有监督地调整模型的判别性能㊂图１㊀ＤＢＮ结构图Ｆｉｇ．１㊀Ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｈａｒｔ整个训练过程分成两个阶段：预训练和微调㊂第１阶段无监督地训练ＲＢＭ，保留特征信息；第２阶段通过ＢＰ网络接收特征信息并有监督微调整个ＤＢＮ网络㊂１．５㊀Ｓ⁃ＤＢＮ模型传统ＤＢＮ模型虽然具有多层网络结构，但在训练数据不足以及数据类别不平衡的条件下，模型分类预测的效果欠佳㊂因此，本研究在传统ＤＢＮ的输入数据层添加ＳＭＯＴＥ算法，对输入数据进行过采样处理，平衡数据集的同时增加了训练数据量㊂将融合ＳＭＯＴＥ算法的ＤＢＮ模型命名为Ｓ⁃ＤＢＮ预测模型，其网络结构如图２所示㊂在数据输入前先经过ＳＭＯＴＥ算法进行过采样处理，然后逐层训练ＲＢＭ，获取其可视层和隐含层图２㊀Ｓ⁃ＤＢＮ结构图Ｆｉｇ．２㊀Ｓ⁃ＤＢＮｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｈａｒｔ间的权值和偏置值㊂其训练的本质是ＲＢＭ可视层接收数据并通过一个向量将特征值传到隐含层，确定了可视层和隐含层间的权重参数㊂训练完毕的ＲＢＭ隐含层将作为下一层未经训练ＲＢＭ的可视层接收数据，重复之前的步骤，直到所有ＲＢＭ都被训练，完成模型各个参数的初始化工作㊂其中，ＲＢＭ神经元设定为二值变量，能量函数如公式（３）所示㊂Ｅ（ｖ，ｈθ）＝－ðｎｉ＝１ðｍｊ＝１ｖｊＷｉｊｈｉ－ðｍｊ＝１ｂｊｖｊ－ðｎｉ＝１ｃｉｈｉ（３）式中：ｖ为可见层神经单元；ｈ为隐含层神经单元；θ＝｛Ｗ，ｂ，ｃ｝，为ＲＢＭ参数集；Ｗ为可见层神经元与隐含层间的连接权值；ｂ和ｃ分别为显层和隐层的偏置；ｍ和ｎ分别为该层的神经元个数㊂顶层ＢＰ网络作为有监督的分类器，激励函数选取Ｓｉｇｍｏｉｄ函数㊂该函数如公式（４）所示㊂ｆ（ｘ）＝１１＋ｅ－ｘ（４）２㊀结果与分析２．１㊀林火预测流程首先构造Ｓ⁃ＤＢＮ林火预测模型，将预处理（归一化以及过采样处理）完毕的数据分为训练集和测试集，其中训练集和测试集都分为普通数据集和标签集㊂通过带有标签的训练数据集训练Ｓ⁃ＤＢＮ模型，使其通过训练具有分类预测的能力，之后将４３１㊀第３期孙立研，等：基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法测试数据集代入训练好的Ｓ⁃ＤＢＮ，使最终的输出结果与测试标签集进行比对，得出预测准确度㊂预测流程如图３所示㊂图３㊀预测流程图Ｆｉｇ．３㊀ＦｏｒｅｃａｓｔｆｌｏｗｃｈａｒｔＳ⁃ＤＢＮ的各个训练参数需要被提前设置㊂本研究中，输入层节点数设置为４（４种气象数据），输出层节点数为２，即两种火灾情况（火灾发生或火灾不发生），其余模型参数需根据实验确定㊂２．２㊀实验内容实验硬件环境为Ｗｉｎｄｏｗｓ７专业版６４位，Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｃｏｒｅ（ＴＭ）ｉ７⁃６７００ＣＰＵ＠３．４０ＧＨｚ，４Ｇ内存，ＭＡＴＬＡＢ２０１５ｂ深度学习工具箱（ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｒａｓｍｕｓｂｅｒｇｐａｌｍ／ＤｅｅｐＬｅａｒｎＴｏｏｌｂｏｘ）㊂通过Ｓ⁃ＤＢＮ将研究区（一）的数据量添加扩充到５０００条带标签的林火数据，其中起火数据２４００条，非起火数据２６００条㊂部分数据见表２，其中火灾情况０表示未发生火灾，１表示发生火灾㊂将所有数据预处理，整理为适用于Ｓ⁃ＤＢＮ的数据集㊂实验使用Ｋ折交叉验证方法，将Ｋ取１０㊂即将所有气象数据随机等分为１０份，９份输入到Ｓ⁃ＤＢＮ作为训练数据，最后一份为测试数据，取１０次实验结果的平均值作为最终结果㊂使模型从有限的数据集中得到充分训练，获取更多有效的信息，同时可以在一定程度上减小过拟合现象㊂需通过大量实验，确定Ｓ⁃ＤＢＮ模型的初始参数（ＲＢＭ层数，每层ＲＢＭ的隐含层结点等）㊂将１５分别设置为ＲＢＭ层数，５２０设置为隐含层节点数，其余参数设置为工具箱内默认值㊂经过多次实验，确定出得到最高预测精度的各个参数值㊂再将确定的参数值略微调整，如调整参数后的预测精度低于参数调整前的预测精度，则将原参数值确定为最优参数值，避免了偶然现象的发生㊂在实验（一）中，最终的参数设定为３层ＲＢＭ结构，隐含层节点１０，迭代次数５０，学习率０．００１㊂表２㊀添加后的部分数据Ｔａｂｌｅ２㊀Ｐａｒｔｉａｌｄａｔａｔａｂｌｅａｆｔｅｒａｄｄｉｔｉｏｎ序号气温／ħ相对湿度／％风速／（ｋｍ㊃ｈ－１）降雨量／（ｍｍ㊃ｍ－２）火灾情况（０，１）１８．２５１６．７００２１８．０３３０．９００１０００２７．３６３４．９０１４９９５２７．８３５２．７０１４９９６２７．８３２２．７０１４９９７２１．９７１５．８１．４０４９９８２１．２７０６．７００４９９９２５．６４２４．０００５０００１１．８３１４．５００㊀㊀本研究中将塔河研究区的数据作为实验（二）来进行模型检测，其实验流程同实验（一）基本一致㊂将１９７４２００７年数据作为训练数据，将２００８年数据作为测试数据，得出预测精度㊂最终的参数设定为５层ＲＢＭ，隐含层节点１０，学习率０．０１㊂２．３㊀预测结果对比本研究将预测精度，即预测正确率表示为林火预测结果，具体方式见公式（５）㊂ｒ＝ｓ／ｎ（５）式中：ｓ为输出结果与测试标签集对比结果相同的个数；ｎ为标签集总个数；ｒ为预测精度㊂㊀㊀运用ＭＡＴＬＡＢ工具箱中ＢＰ神经网络和ＳＶＭ支持向量机模型，将相同数据集代入其中，并将各模型预测结果进行比对，将实验（二）的预测结果与文献［２］中的随机森林算法进行比较㊂比对结果见表３㊂其中，上标１代表使用研究区（一）的数据，２代表使用研究区（二）的数据㊂表３㊀预测结果对比Ｔａｂｌｅ３㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ预测方法平均预测精度／％文献［７］的ＢＰ１５７Ｓ⁃ＢＰ１５５文献［８］的ＳＶＭ１７９Ｓ⁃ＳＶＭ１７５ＤＢＮ１７３Ｓ⁃ＤＢＮ１８４文献［２］的随机森林２８３Ｓ⁃ＤＢＮ２８５㊀㊀由表３可知，经过ＳＭＯＴＥ算法提升数据量以后，传统预测模型ＢＰ㊁ＳＶＭ的预测精度均有下降，而本研究提出的Ｓ⁃ＤＢＮ林火预测模型的预测精度明显优于其他预测模型；实验（二）中的结果同样证明了在采用相同数据的条件下，Ｓ⁃ＤＢＮ具有较高的预５３１林业工程学报第４卷测精度㊂其主要原因是过采样处理后数据类别达到平衡，训练数据充足，深度信念网络的多层训练网络逐层学习提取有效的特征值，优化分类预测的结果㊂充分表明深度学习模型更适用于大量数据的分类预测，符合林业大数据时代的研究趋势㊂３㊀结㊀论本研究将ＳＭＯＴＥ算法与ＤＢＮ结合，通过将气象因子作为输入，对葡萄牙Ｍｏｎｔｅｓｉｎｈｏ自然森林公园和塔河地区的林火情况进行预测㊂实验结果表明，在数据量增加的条件下，该模型具有较高的林火预测准确度，明显优于其他传统林火预测模型；多层网络结构可逐层学习特征信息，自主调整训练参数，解决了传统预测模型在面对大量数据时预测精度不高以及建模困难等问题㊂实验结果也从侧面表明将深度学习应用在林业大数据分析领域的可行性㊂本研究主要基于气象因子对林火进行预测，对其他诱火因子（如植被可燃物因子㊁地形地貌因子等）考虑较少，Ｓ⁃ＤＢＮ预测精度仍有较大的提升空间㊂下一步将利用更多的诱火数据，优化深度学习模型，进一步提升对森林火灾的预测准确度㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］苏立娟，何友均，陈绍志．１９５０２０１０年中国森林火灾时空特征及风险分析［Ｊ］．林业科学，２０１５，５１（１）：８８－９６．ＤＯＩ：１０．１１７０７／ｊ．１００１－７４８８．２０１５０１１０．ＳＵＬＪ，ＨＥＹＪ，ＣＨＥＮＳＺ．ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓｉｎＣｈｉｎａｆｒｏｍ１９５０ｔｏ２０１０［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｔｉａＳｉｌｖａｅＳｉｎｉｃａｅ，２０１５，５１（１）：８８－９６．［２］梁慧玲，林玉蕊，杨光，等．基于气象因子的随机森林算法在塔河地区林火预测中的应用［Ｊ］．林业科学，２０１６，５２（１）：８９－９８．ＤＯＩ：１０．１１７０７／ｊ．１００１－７４８８．２０１６０１１１．ＬＩＡＮＧＨＬ，ＬＩＮＹＲ，ＹＡＮＧＧ，ｅｔａｌ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｔｈｅｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｎＴａｈｅａｒｅａｂａｓｅｄｏｎｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｔｉａＳｉｌｖａｅＳｉｎｉｃａｅ，２０１６，５２（１）：８９－９８．［３］潘登，郁培义，吴强，等．基于气象因子的随机森林算法在湘中丘陵区林火预测中的应用［Ｊ］．西北林学院学报，２０１８，３３（３）：１６９－１７７．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－７４６１．２０１８．０３．２６．ＰＡＮＤ，ＹＵＰＹ，ＷＵＱ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔａｌ⁃ｇｏｒｉｔｈｍｏｎｔｈｅｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅｈｉｌｌｙａｒｅａ，ｃｅｎｔｒａｌＨｕｎａｎｐｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１８，３３（３）：１６９－１７７．［４］郑琼，邸雪颖，金森，等．伊春地区１９８０２０１０年森林火灾时空格局及影响因子［Ｊ］．林业科学，２０１３，４９（４）：１５７－１６３．ＤＯＩ：１０．１１７０７／ｊ．１００１－７４８８．２０１３０４２４．ＺＨＥＮＧＱ，ＤＩＸＹ，ＪＩＮＳ，ｅｔａｌ．ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓｉｎＹｉｃｈｕｎａｒｅａｄｕｒｉｎｇ１９８０－２０１０ａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｔｉａＳｉｌｖａｅＳｉｎｉｃａｅ，２０１３，４９（４）：１５７－１６３．［５］ＢＯＮＯＲＡＬ，ＣＨＥＣＣＡＣＣＩＥ，ＲＯＭＡＮＩＭ，ｅｔａｌ．ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａａｎｄｆｉｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｉｎａＭｅｄｉｔｅｒｒａｎｅａｎａｒｅａ（ＴｕｓｃａｎｙＲｅｇｉｏｎ）［Ｊ］．ＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００６，２３４：Ｓ６３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｆｏｒｅｃｏ．２００６．０８．０９１．［６］陈锋，林向东，牛树奎，等．气候变化对云南省森林火灾的影响［Ｊ］．北京林业大学学报，２０１２，３４（６）：７－１５．ＤＯＩ：１０．１３３３２／ｊ．１０００－１５２２．２０１２．０６．０１０．ＣＨＥＮＦ，ＬＩＮＸＤ，ＮＩＵＳＫ，ｅｔａｌ．ＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｏｎｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｉｎＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｓｏｕｔｈｗｅｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１２，３４（６）：７－１５．［７］杨景标，马晓茜．基于人工神经网络预测广东省森林火灾的发生［Ｊ］．林业科学，２００５，４１（４）：１２７－１３２．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１００１－７４８８．２００５．０４．０２２．ＹＡＮＧＪＢ，ＭＡＸＸ．ＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｔｈｅｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｉｎＧｕａｎｇｄｏｎｇｐｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｔｉａＳｉｌｖａｅＳｉｎｉｃａｅ，２００５，４１（４）：１２７－１３２．［８］许志卿，苏喜友，张颐，等．基于支持向量机方法的森林火险预测研究［Ｊ］．中国农学通报，２０１２，２８（１３）：１２６－１３１．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－６８５０．２０１２．１３．０２３．ＸＵＺＱ，ＳＵＸＹ，ＺＨＡＮＧＹ，ｅｔａｌ．Ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌ⁃ｌｅｔｉｎ，２０１２，２８（１３）：１２６－１３１．［９］尹宝才，王文通，王立春．深度学习研究综述［Ｊ］．北京工业大学学报，２０１５，４１（１）：４８－５９．ＤＯＩ：１０．１１９３６／ｂｊｕｔｘｂ２０１４１０００２６．ＹＩＮＢＣ，ＷＡＮＧＷＴ，ＷＡＮＧＬＣ．Ｒｅｖｉｅｗｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１５，４１（１）：４８－５９．［１０］ＬＥＣＵＮＹ，ＢＥＮＧＩＯＹ，ＨＩＮＴＯＮＧ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２０１５，５２１（７５５３）：４３６－４４４．ＤＯＩ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１４５３９．［１１］柴瑞敏，曹振基．基于Ｇａｂｏｒ小波与深度信念网络的人脸识别方法［Ｊ］．计算机应用，２０１４，３４（９）：２５９０－２５９４．ＤＯＩ：１０．１１７７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－９０８１．２０１４．０９．２５９０．ＣＨＡＩＲＭ，ＣＡＯＺＪ．ＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＧａｂｏｒｗａｖｅｌｅｔａｎｄｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉ⁃ｃａｔｉｏｎｓ，２０１４，３４（９）：２５９０－２５９４．［１２］刘念，阚江明．基于多特征融合和深度信念网络的植物叶片识别［Ｊ］．北京林业大学学报，２０１６，３８（３）：１１０－１１９．ＤＯＩ：１０．１３３３２／ｊ．１０００－１５２２．２０１５０２６７．ＬＩＵＮ，ＫＡＮＪＭ．Ｐｌａｎｔｌｅａｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｆｅａ⁃ｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎａｎｄｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１６，３８（３）：１１０－１１９．［１３］ＭＡＮＮＥＰＡＬＬＩＫ，ＳＡＳＴＲＹＰＮ，ＳＵＭＡＮＭ．Ａｎｏｖｅｌａｄａｐｔｉｖｅｆｒａｃｔｉｏｎａｌｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｐｅａｋｅｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｌｅｘａｎｄｒｉａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＪｏｕｒｎａｌ，２０１７，５６（４）：４８５－４９７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ａｅｊ．２０１６．０９．００２．［１４］ＭＥＲＺＣ，ＭＵＲＰＨＹＰ．ＵＣＩｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙｏｆｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｄａｔａ⁃ｂａｓｅｓ［ＤＢ／ＯＬ］．ｆｔｐ：／／ｆｔｐ．ｉｃｓ．ｕｃｉ．ｅｄｕ／ｐｕｂ／ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ⁃ｄａ⁃ｔａｂａｓｅｓ．［１５］封化民，李明伟，侯晓莲，等．基于ＳＭＯＴＥ和ＧＢＤＴ的网络入侵检测方法研究［Ｊ］．计算机应用研究，２０１７，３４（１２）：３７４５－３７４８．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１７．１２．０５１．ＦＥＮＧＨＭ，ＬＩＭＷ，ＨＯＵＸＬ，ｅｔａｌ．Ｓｔｕｄｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｒｕ⁃ｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＳＭＯＴＥａｎｄＧＢＤＴ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｃａ⁃ｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ，２０１７，３４（１２）：３７４５－３７４８．［１６］ＶＥＲＢＩＥＳＴＮ，ＲＡＭＥＮＴＯＬＥ，ＣＯＲＮＥＬＩＳＣ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓ⁃ｉｎｇｎｏｉｓｙｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｓｅｔｓｕｓｉｎｇＳＭＯＴＥｅｎｈａｎｃｅｄｗｉｔｈｆｕｚｚｙｒｏｕｇｈｐｒｏｔｏｔｙｐｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１４，２２：５１１－５１７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ａｓｏｃ．２０１４．０５．０２３．［１７］ＤＯＵＺＡＳＧ，ＢＡＣＡＯＦ，ＬＡＳＴＦ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｉｍｂａｌａｎｃｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｔｈｒｏｕｇｈａｈｅｕｒｉｓｔｉｃｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｋ⁃ｍｅａｎｓａｎｄＳＭＯＴＥ［Ｊ］．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１８，４６５：１－２０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｉｎｓ．２０１８．０６．０５６．［１８］ＨＩＮＴＯＮＧＥ，ＯＳＩＮＤＥＲＯＳ，ＴＥＨＹＷ．Ａｆａｓｔｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏ⁃ｒｉｔｈｍｆｏｒｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｓ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２００６，１８（７）：１５２７－１５５４．ＤＯＩ：１０．１１６２／ｎｅｃｏ．２００６．１８．７．１５２７．［１９］ＨＩＮＴＯＮＧＥ．Ｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｄａｔａｗｉｔｈｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００６，３１３（５７８６）：５０４－５０７．ＤＯＩ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１１２７６４７．（责任编辑㊀田亚玲）６３１。

森林火灾气象条件预警模型设计

森林火灾气象条件预警模型设计摘要：森林火灾是一种具有突发性和破坏性的灾害，严重威胁人类和自然资源的安全。

为了提前预警和减少森林火灾的损害，本文设计了一个基于气象条件的森林火灾预警模型。

该模型主要基于历史森林火灾数据以及气象数据，采用机器学习算法来建立预警模型。

通过对气象条件的分析和纳入其他相关因素，该模型可以有效地预测和警示潜在的森林火灾风险，并为相关部门提供科学的决策参考，以保护森林及其周边地区的安全。

1. 引言森林火灾是生态系统中一种极具破坏性的自然灾害，不仅会造成巨大的经济损失，还会对生态环境造成严重破坏。

预测和预警是减少森林火灾损害的重要手段之一。

气象条件对森林火灾的发生、发展和蔓延起着关键性的作用，因此，建立一个有效的森林火灾气象条件预警模型对于提前预警和采取相应措施至关重要。

2. 数据收集与处理2.1 历史森林火灾数据在建立森林火灾预警模型之前，首先需要收集和整理历史森林火灾数据。

这些数据包括火灾发生时间、地点、严重程度等信息。

通过对历史数据的分析，可以提取出与火灾发生相关的特征和模式，为后续模型的建立提供参考。

2.2 气象数据森林火灾的爆发与气象条件密切相关。

因此，收集与火灾发生时段和地点相对应的气象数据非常重要。

气象数据包括温度、湿度、风速和降水等指标。

这些数据可以通过气象观测站、气象卫星等渠道获取。

2.3 数据处理获得森林火灾和气象数据后，需要对其进行数据处理。

这包括数据清洗、缺失值填充和特征提取等步骤。

清洗数据可以去除异常值和重复记录，确保数据的准确性和一致性。

缺失值填充是为了保证数据的完整性和可用性。

特征提取是通过选择和变换数据中的关键特征，以便更好地描述和表示森林火灾和气象条件。

3. 模型建立3.1 特征选择根据历史数据和专业知识，可以选择一些与森林火灾发生相关的特征指标。

例如，温度和湿度是影响火灾发展的重要因素，风速和降水量也会对火势传播产生显著影响。

基于这些特征指标，可以建立一个初始的特征集。

湖南省森林火险天气等级预测模型研究

ｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙ，ｒａｉｎｆａｌｌａｎｄｏｔｈｅｒｗｅａｔｈｅｒｆａｃｔｏｒｓｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｉｒｆｅｉｎＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ．Ｇｏｔｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｗｅｉｇｈｔｕｓｉｎｇｐｉｎｃｒｉｐａｌ
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Ｄｅｃ．２０ｌ６
Ｄｏｉ：１０．１４０６７／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７３ — ９２３ｘ．２０１６．１２．００８
ｈｔｔｐ：／／ｑｋｓ．ｃｓｕ１ｆ．ｅｄｕ．ｃｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｉｍｐｒｏｖｅＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｗｅａｔｈｅｒｇｒａｄｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｉｆｒｅｒｉｓｋａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｍｐｔｙａｎｄｆａｌｓｅｎｅｇａｔｉｖｅｒａｔｉｏ，ｂａｓｅｄｏｎｆｏｒｅｓｔｉｒｆｅｄａｔａｆｒｏｍ２００５ｔｏ２０１５ｉｎｃｏｕｎｔｉｅｓｉｎＨｕｎａｎｐｒｏｖｉｎｃｅａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｈｅｔｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａｆｒｏｍ

森林防火考试复习资料

（2）按易燃程度划分：
易燃可燃物：指容易干燥，易被引燃，燃烧速度快的各种可燃物。
燃烧缓慢可燃物：指体积粗大或排列紧密的可燃物。
难燃可燃物：指正在生长发育着的乔木、灌木、草本植物、藤本植物等。
（3）按可燃物挥发性划分
高挥发性可燃物：指体内挥发性物质含量较高的可燃物。
低挥发性可燃物：指体内挥发性物质含量较低的可燃物。
营林防火：考虑该地区的营林防火措施，尤其对易燃林分应首先加以考虑，明确逐年完成营林防火的任务及其实施地点。
生物与生物工程防火：设计防火林带的分布位置，总长度和各种生物防火带的长度。
以火防火：应论证哪些可燃物类型可能用火和需要用火的目的、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法和用火时间。
森林防火工程：发挥地面防火工程网的总体作用，使林火预报、监测、通讯、交通阻隔和扑救网等相互连接，协调作用，防止各自为体系，互补关联的现象出现。
自然火源：在特殊的自然地理条件下产生的热源，主要包括雷击、火山爆发、陨石坠落、滚石火花、滚木自燃或泥炭自燃等。
由于人类活动导致林火的各种原因。可分为：生产性火源、非生产性火源
5.我省(安徽)林火主要发生月份：2～3月
6.森林可燃物的分类：
（1）按生长特性分：地衣、苔藓、蕨类、草本植物、灌木、乔木、森林枯死物
2.“隐患险于明火，防范胜于救灾，责任重于泰山”，积极贯彻“预防为主，积极消灭”的森林防火方针。
3．防火线：在一定线路上，人工清除一定宽度的乔灌木和杂草，形成阻止林火蔓延的地带。（种类：国境防火线、铁路防火线、其他防火线）
4.防火线开设原则：
必须充分考虑现有道路、河流、湖泊、茶果园、天然或人工障碍物的分布状况，尽量利用这些有利条件，以节省投资。
四、森林火灾的扑救

基于气象监测网络的森林火险快速预警模型

第22卷第12期2020年12月加棟信蘸斛竽Journal of Geo-inform ation Science 'Vol.22, No. 12 Dec., 2020引用格式:李玉，张黎明，张兴国，等.基于气象监测网络的森林火险快速预警模型[J].地球信息科学学报，2020,22(12):2317-2325. [ Li Y，Zhang L M, Zhang X G, et al. Forest fire risk rapid warning model based on meteorological monitoring network[J]. Journal o f G eo-inform ation Science, 2020,22(12):2317-2325. ] D O I: 10.12082/dqxxkx.2020.190799基于气象监测网络的森林火险快速预警模型李玉w，张黎明u，'张兴国2,王昊张鑫港U41.兰州交通大学测绘与地理信息学院，兰州730070;2.信阳师范学院地理科学学院，信阳464000;3.地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究，兰州730070;4.甘肃省地理国情监测工程实验室，兰州730070Forest Fire Risk Rapid Warning Model based on Meteorological Monitoring NetworkLI Yu'3'4,ZHANG Liming1'3'4",ZHANG Xingguo2,WANG Hao'34,ZHANG Xingang'341. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China;2. College of Geography Science, Xinyang Normal University, Xinyang 464000, China;3. National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China;4. Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, ChinaAbstract: Forest fire occurs frequently and suddenly.Therefore,it is essential to carry out the rapid warning of forest fire danger for the reduction of the loss caused by forest fire and the promotion of sustainable development of forest resources.This paper designs an early-warning model based on GIS spatial analysis and visualization technology and the construction of real-time meteorological monitoring network using ground meteorological stations,which can achieve timely and rapid warning of forest fire danger.To build the model,this paper first determines the forest fire danger early-warning factors,which are the input parameters of the model.Secondly,a hierarchy model of the importance of early warning indicators is constructed to determine the weight of the early warning factors via using the AHP method and combining the analysis of early warning factors.Then,the thresholds and grade division criteria of the early-warning factor are determined according to the national, industrial,and local regulations for determining forest fire danger levels,which is suitable for the model.Finally, the Voronoi Diagrams are used to establish a meteorological monitoring network based on weather stations and real-time weather data.The Overlay Analysis technology is used to calculate the early warning result.Based on the model and real-time acquisition and processing of data,a rapid warning system for forest fires was constructed.This paper took Qinghai Province as the experimental area where the feasibility and applicability of the system were verified,which indicates that early warning of forest fire danger can be realized by the model comprehensively,accurately,and rapidly.Results show that: (1) According to the early-warning model,the realtime early-warning indicators which were set before,and real-time meteorological monitoring data,the early-warning signal can be sent in time,which can quickly realize early warning and timely response of forest fire收稿日期:2019-12-24;修回日期：2020-03-25.基金项目：国家自然科学基金项目（41761080);甘肃高等学校产业支撑引导项目（2019C-04);受兰州交通大学优秀平台支持（201806);河南省自然科学基金资助项目(2023〇〇410345)。

浅析森林火灾与气象的关系

３雷击．
定的、利的、当的天气气候有适
背景下发生的。不同的地域、同不的季节发生森林火灾的天气气候背景也有所不同。利和不利的气有
一
候背景和气象条件对火灾的作用
是：缓或加剧火灾燃烧势，能减并
伴随着大火往往有旋风发生。这种旋风从微尺度尘卷风到龙卷风，种可能都有。大火时发生旋风的气象条件是：成大各形
发生或很少发生林火；日降水量２５－ｍｍ时，降低林区燃烧性；能
大于５ｍ时，ａｒ能使林地面积可燃物吸水达到饱和状态，较难发
生火灾。
相对湿度关系到火灾的着火和蔓延两个方面。在森林火灾方
饱和时，＝，ｌ０；未饱和时，ＥｅｒＯ％＝ｅＥ，１０，气越干燥，对湿＜ｒ０％空＜相
度值越小
温度升高蒸发加大，干燥的枯枝落叶极易引起火灾。进入雨季后火灾明减小。据统计，每月平均降水量大于ｌＯｍ时，Ｏｍ一般不
越影响灾害面积的大小。因此注意对
指气候背景进行分析和研究，重视对
森林火灾的非常重要的一环：
雷击也是森林火灾发生的重要因素之一。就我国大兴安岭
而言，乎每年都有雷击引起的林火。据统计，９７１６，几１５～９４年雷

影响森林火灾发生的气象因子分析

2019年3月应对此引起重视。

4结束语信息技术的出现彻底改变了人类的生产与生活方式,尤其是在其取得了近乎革命性的成果之后,无纸化的办公风潮更是正逐渐流行于世界各国,而且在某些注重环保的国家更是取得了较好的发展成果,诸如瑞典、瑞士、挪威等国家。

我国也正是在这一风潮的影响之下,开始了自身的信息化办公道路。

但是由于受到信息技术安全风险的客观存在,当前在我国某些企业以及政府的重要部门无纸化办公受到了一定的阻碍。

且我国当前缺乏统一的信息风险评估标准,客观上更是对信息安全具有较大的威胁,所以在对于信息安全风险评估关键技术研究与实现上仍需要进一步的努力。

参考文献[1]刘莹.基于知识库的信息安全风险评估技术研究与软件实现[D].山东轻工业学院,2009.[2]孙鹏鹏,张玉清,韩臻.信息安全风险评估工具的设计与实现[J].计算机工程与应用,2007,43(9):95~98.[3]陈鑫,王晓晗,黄河.基于威胁分析的多属性信息安全风险评估方法研究[J].计算机工程与设计,2009,30(1):38~40.[4]胡伟,李铁克,崔建双.基于模糊层次分析法的信息安全风险评估[J].网络安全技术与应用,2005(6):32~35.收稿日期：2019-2-18作者简介：吕虹(1986-),女,黑龙江哈尔滨人,讲师,硕士研究生,研究方向为算法设计。

影响森林火灾发生的气象因子分析王威1，冯慧1，丁俊琦2，余文会1（1.岳阳市气象局湖南省，岳阳市414000；2.岳阳市林业局湖南省，岳阳市414000）【摘要】利用某地区1995~2014年的森林火灾和相同时期的气象资料，分析了该地森林火灾产生的月和日的变化规律，对与森林火灾发生相关的气象因子进行了深入分析，得出结论，为森林防火气象服务和林火的预防提供了参考。

【关键词】林火；气象；相关性【中图分类号】S762【文献标识码】A 【文章编号】1006-4222（2019）03-0227-02图1某市1996~2014年森林火灾月际分布图图2某市2015~2017年森林火灾日变化图1引言习总书记提出“绿水青山就是金山银山”,然而一直以来我国都是森林火灾较为严重的国家之一,由于自然和历史的原因,森林火灾频频发生,对我国森林资源和生态环境的破坏十分严重,不仅烧毁森林,降低林分密度,还破坏森林结构、降低森林的利用价值(李勇,我国森林火灾发展趋势及原因分析)。

浅析气象因子对林火的影响

摘要:气象因子的变化是影响林火环境的主要因素之一,根据这些气象因子的变化,确定次日和最近几天的着火危险等级,可为森林火险等级预报奠定基础。

关键词:气象因子;林火;影响森林火灾的发生与发展，与气温、空气湿度、降水、风等气象因子密切相关，火灾危险天气预报站可以根据这些气象因子的变化，确定次日和最近几天的着火危险等级，为森林火险等级预报奠定基础。

1气温对林火的影响气温是用来表示大气冷热程度的物理量，是指距离地面1.5m高处的空气温度，通常用摄氏度(℃)表示，以百叶箱中干球温度为代表。

描述气温的指标主要有最低温度、最高温度、平均温度等。

气温的高低主要取决于太阳辐射强度，太阳辐射强度大，地面长波辐射强，气温高。

所以，每天的气温以日出前最低，以午后14：00左右最高。

气温是影响林火发生的重要因子，往往用日最高气温作为某一地区森林着火与否的主要指标。

原因主要有两个方面：①气温越高，越能促使可燃物的水分蒸发，加速可燃物的干燥；②气温越高，越能促使可燃物本身的温度升高，进而导致可燃物达到燃点所需热量大大减少。

所以温度越高，森林火灾发生的危险性就越大。

根据火险天气预报积累的经验和普查统计，当气温达到12℃时，森林火灾次数开始增多；15℃以上，森林火灾经常发生；气温高于20℃时，森林火灾可大量发生；当气温低于5℃，即使着火，燃烧也缓慢；0℃以下时，很少发生森林火灾。

2空气湿度对林火的影响空气湿度是用来表示空气中水汽含量和湿润程度的气象要素，常用的指标是相对湿度。

相对湿度是指空气中实际水汽压与同温度下饱和水汽压之比，单位用百分数表示(%)。

相对湿度的日变化随气温有规律的变化，气温越高，相对湿度越小；气温越低，相对湿度越高。

因此，相对湿度的日变化有一个最高值，即出现在清晨；有一个最低值，即出现在午后。

相对湿度的变化直接影响可燃物含水量，相对湿度越小，表示空气越干燥，可燃物含水率越低，森林容易着火；相对湿度大，可燃物的含水率会增大，火灾危险性相应降低。

森林火灾和气象因子相关性的研究

912021.5森林火灾和气象因子相关性的研究杨柏威（凤城市林业发展服务中心，辽宁凤城 118100）习近平总书记提出“绿水青山就是金山银山”的重要思想。

然而我国一直都是森林火灾较为严重的国家之一。

这是因为我国的自然条件和历史的原因，致使我国森林火灾频发，严重破坏我国的森林资源及生态环境，不仅烧毁森林，降低林业分密度；而且还破坏森林结构，降低森林的利用价值。

森林火灾的发生会受到许多因素的影响，其中气象条件是一个起决定性作用的因子。

1　森林火灾发生的条件分析森林火灾的发生、蔓延与可燃物、火源和天气气候等要素密切相关。

在整个气候适宜森林燃烧的前提下，火源是发生火灾的主导因素，可燃物的类型及特性又与林火的大小、性质及蔓延速度有关，这是火灾发生的物质基础，大气中的温度、湿度、降水量、风速等则是森林火灾发生的环境条件。

风可以为森林火灾提供充足的氧气促使火势蔓延；温度及降水量可直接影响可燃物的水分含量，进而决定了森林火灾的燃烧程度。

合适的风速、气温及湿度是造成森林火灾的必要气候条件。

1.1　森林火灾的年季规律一般来说，当降水量少、干旱天数长，相对湿度低、风力较大、光照充足时，森林火险等级就会偏高，发生概率就会增加；当这些情况都属于正常时，森林火灾发生的概率就会变小，由此可以看出森林火灾的年季变化与气候干湿有关。

1.2　火源有火源，才会发生火灾，所以火源是发生森林火灾最直接的因子。

根据相关资料显示，引起森林火灾的火源有2种，一是人为火源，约占98%；二是自然火源，约占2%。

人为火源涉及的范围比较广，主要包括生产火源和非生产火源，其中生产火源主要是林业施工企业；而非生产火源主要有上坟烧纸、小孩玩火及交通参与者在林区道路上随意丢弃带有火星的烟头等，都有可能成为森林火灾发生及蔓延的重要火源。

自然火源包括自燃、雷击等。

所以需要加强监督和管理非生产火源。

1.3　可燃物森林中的所有有机物都是可燃物，包括森林中的乔木、灌木、草本植物、苔藓、地衣、枯枝落叶、腐殖质和泥炭等。

森林火灾对土壤水分、温度和粒径分布的影响分析及其预测模型建立

森林火灾对土壤水分、温度和粒径分布的影响分析及其预测模型建立森林火灾对土壤水分、温度和粒径分布的影响分析及其预测模型建立引言：森林是地球上的重要自然资源之一，对调节气候、保护水源、净化空气等起着至关重要的作用。

然而，森林火灾是一种常见的自然灾害，不仅对森林本身造成严重的破坏，还对环境和生态系统产生广泛而深远的影响。

本文将对森林火灾对土壤水分、温度和粒径分布的影响进行分析，并尝试建立预测模型，以提供森林火灾管理和防治的科学依据。

一、森林火灾对土壤水分的影响1.1 火灾对土壤水分的损失森林火灾可以引起大量的土壤水分损失。

火焰照射、高温燃烧和火苗吸走了土壤表面的水分，造成土壤干燥甚至脱水。

此外，火灾还会破坏植被覆盖，减少蒸腾作用，降低土壤水分的蓄积和补充。

1.2 火灾对土壤水分的循环和分配火灾不仅破坏了土壤水分的储存，还对水分的循环和分配产生了影响。

火焰和高温燃烧破坏了土壤结构，导致水分的渗透性和保水能力下降，造成水分在土壤中的移动受限，加剧土壤水分的不均匀分布。

1.3 火灾对土壤水分的恢复火灾后，经过一段时间的恢复，土壤水分有望逐渐恢复。

新生植物的生长和根系的发展可以帮助保持土壤水分，并减少水分的流失。

同时，补充水源和降雨的增加也有助于土壤水分的重新积累和分布。

二、森林火灾对土壤温度的影响2.1 火灾对土壤温度的升高森林火灾产生的高温可以使土壤温度迅速升高。

火焰燃烧产生的高温直接作用于土壤表面，加速土壤温度的升高。

而火灾产生的烟雾和气流也会使周围大气中的温度上升，间接影响土壤温度。

2.2 火灾对土壤温度的下降火灾后，由于森林的破坏和植被的减少，日照强度增加，土壤温度会出现一定程度的下降。

此外，土壤中的含水量减少也会导致土壤温度的降低，因为水具有良好的热传导性，能吸收和释放热量。

2.3 火灾对土壤温度的恢复随着时间的推移，土壤温度有望逐渐恢复到火灾前的水平。

新生植物的生长和根系的发展可以帮助热量的分散和吸收，有利于土壤温度的回升。

林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报

林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报引言：林火是一种具有破坏性的自然灾害，给人类社会和生态环境带来了巨大的损失。

随着全球气候变暖和人类活动的加剧，林火频发和严重性逐渐增强。

有效地预测和预报林火的发生和蔓延对于采取应对措施和减轻灾害影响至关重要。

本文将从林火预测预报的方法、技术和现状等方面进行综述。

一、林火预测方法林火预测主要基于火灾发生的推理过程，结合火险评估和监测数据，采用多种数学模型和算法进行分析预测。

根据预测的时间尺度和空间范围，林火预测方法可以分为短期预测和长期预测两种。

1. 短期预测短期预测主要依靠实时监测和数据分析，通过对气象条件、地形地貌、沿海风、植被状况等因素的综合分析，预测林火的发生和蔓延。

目前应用较广泛的短期预测方法包括火险评估模型、火场动态模拟和火险指数模型等。

2. 长期预测长期预测主要预测未来一段时间内的火险程度和可能遭受林火的区域。

长期预测可以基于历史火灾数据、气候模型、火险评估指标等进行分析和建模。

利用气候模型模拟未来气候变化，结合火险评估指标预测林火的发生概率和蔓延速度。

二、林火预测技术随着科技的不断进步，新的技术不断应用于林火预测。

以下是一些主要的林火预测技术：1. 遥感技术借助卫星影像和航空遥感数据，可以实时监测和获取林火的发生、蔓延和扩展情况。

利用遥感技术能够对火点热点进行探测，提供精确的火场边界和面积信息，为预测提供数据支持。

2. 气象模型基于大气环流、降水、温度等气象要素的模型，可以通过数学运算和统计分析，预测未来一段时间内的气象变化，从而预测林火的发生概率和蔓延速度。

3. 人工智能深度学习和机器学习等人工智能技术被广泛应用于林火预测。

通过训练模型和算法，可以利用历史火灾数据、气象数据和植被信息等进行预测，提高预测精度。

三、林火预测预报的现状当前，林火预测预报在国际上已取得了一定的进展。

例如，美国的“火险天气预报”系统利用气象数据和卫星遥感数据，实时监测火险地区并进行预测，提供预警和决策支持。

林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报

林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报一、引言林火是自然灾害中常见且具有严重破坏力的一种现象。

随着气候变化和人类活动的影响，林火频发的情况逐渐加剧，给自然环境和人类社会造成了巨大的损失。

因此，准确预测和预报林火成为了保护生态环境、减少人员伤亡与财产损失的关键。

二、林火的预测与预报方法1. 经验法经验法是从历史数据中总结出的一种预测林火的方法。

通过分析过去的林火发生频率、天气条件、地理环境和人类活动等因素的关系，寻找出一些具有相关性的规律，从而进行林火的预测。

经验法虽然简单易行，但受限于数据的局限性，预测结果可能存在一定的误差。

2. 物理模型物理模型是一种基于物理机理的林火预测方法。

通过建立林火发生的数学模型，考虑林火的传播特性、燃烧参数、天气条件等因素，进行数值模拟和预测。

物理模型能够更精确地描述林火的发展过程，但对模型参数和输入数据的准确性要求较高，模型建立和参数调整的过程较为繁琐。

3. 统计学方法统计学方法是一种基于统计推断的林火预测方法。

通过对大量的观测数据进行统计分析，建立统计模型，预测林火的发生概率和可能性。

统计学方法能够较好地反映观测数据的变化趋势和规律，但对数据的连续性和稳定性要求较高。

4. 数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过挖掘大数据中隐藏的信息来预测林火的方法。

通过分析林火发生的历史数据和相关的环境因素数据，利用数据挖掘技术和算法，寻找出数据之间的关联性和规律，从而预测未来林火发生的概率。

数据挖掘方法需要大量的数据支持，并且对算法和模型的选择和优化要求较高。

三、林火预测预报的挑战实现准确的林火预测和预报仍然面临一些挑战。

1. 多因素影响林火的发生受到多种因素的综合影响，如气候条件、地理环境、植被情况、人类活动等。

这些因素之间相互作用复杂，预测和预报的结果不仅需要考虑单个因素的影响，还需要综合考虑多个因素之间的相互关系。

2. 数据获取和质量准确的预测和预报需要大量的数据支持，包括林火历史记录、气象数据、地理信息数据等。

林火分布规律

林火分布规律
林火分布受到多个因素的影响，包括气候、地形、植被类型和人类活动等。

以下是一些常见的林火分布规律：
1. 气候因素：干燥和炎热的气候是林火发生的主要因素之一。

气温高和降水量较少的地区更容易发生林火，并且林火的频率和规模通常比较大。

2. 地形因素：地形的陡峭程度和高度也会影响林火的发生。

在山区和丘陵地带，地势的起伏和坡度可以导致火势的迅速蔓延，增加林火爆发的可能性。

3. 植被类型：不同类型的植被对林火的发生有不同的影响。

例如，干燥的草地和灌木林更容易燃烧，而湿润的森林通常有较高的湿度和绿色植被覆盖，火势相对较小。

此外，火险等级高的植被类型，如松树林和桉树林，也容易引发大规模的林火。

4. 人类活动：人类活动是林火发生的重要因素之一。

无论是意外的还是故意的纵火，都可能导致林火的发生。

此外，人类活动也会导致林区的积极砍伐和森林草原的过度放牧，破坏了生态平衡，增加了林火的风险。

需要注意的是，林火分布规律因地区而异，不同地区的气候、地形和植被类型等因素都有所不同。

因此，了解特定地区的林火分布规律非常重要，以制定适当的防火和扑火措施。

基于林区智能网格的精细化森林火险气象预报模型及应用

基于林区智能网格的精细化森林火险气象预报模型及应用
基于林区智能网格的精细化森林火险气象预报模型及应用韩焱红,苗蕾,郝淑会,吴英,赵鲁强
【摘要】基于智能网格气象产品、全国森林植被分布数据，选取动态气象因子和静态植被因子，建立了精细化森林火险气象预报模型并开展业务应用。

利用火灾个例以及重点防火期内森林火灾实际过程，对模型预报效果进行评估，结果表明：①火险预报模型通过加入静态植被因子，考虑了不同类型的可燃物特征，基于GIS研发了精准到林区网格的精细化森林火险气象等级客观预报产品；
②我国西南、华南、东北、华北等林火高发地区的重点防火期期间，降水晴雨准确率较高，采用的智能网格气象预报产品为模型提供了可靠、精细的动态气象背景场；③模型对火险气象条件模拟效果较好，对森林火灾的发生具有较好的指示意义；④模型实现了基于植被的森林火险气象等级网格化预报，产品空间分辨率5 km，预报时效为10 d，在国家级森林火险气象等级短、中期无缝隙精细化预报以及火场保障服务中取得了良好的应用效果。

【期刊名称】中低纬山地气象
【年(卷),期】2019(043)002
【总页数】7
【关键词】智能网格预报；森林植被；火险因子；森林火险气象预报
资助项目：公益性行业(气象)科研专项(GYHY201406034)：高时空分辨率的森林草原火险预报与灾损评估关键技术。

1 引言
近年来，我国森林资源日益增长、林内可燃物载量持续增加，受全球异常气候变化、传统习俗及林内多种经营活动增多等因素叠加影响，我国已进入森林火。

湖南省森林火灾人为火源时空分布特征

湖南省森林火灾人为火源时空分布特征孙玉荣;张贵【期刊名称】《中国农学通报》【年(卷),期】2011(27)28【摘要】人为火源是引发森林火灾的主要原因,对火源时空分布特征的认识关系到火源管理工作成效,也是实现林火生态预防的重要基础。

以湖南省2001—2008年导致森林火灾的生产性火源和非生产性火源数据为例,应用变异系数、基尼系数和集中度3种方法分析湖南省人为火源的区域差异变动情况、空间分布均衡程度及地域分布。

结果表明,生产性火源和非生产性火源的差异变动表现出波动上升趋势,3种方法所反映的火源空间分布特征一致。

特别是近3年来,非生产性火源的差异变动幅度大,上升趋势极为明显。

表明湖南省森林火灾的生产性火源和非生产性火源的区域差异和空间聚集特征明显;森林火灾的发生受自然调节、人为调控作用影响;近年来,区域非生产性火源导致的森林火灾差距有扩大趋势,空间聚集程度加剧,反映出人类社会活动较大程度上影响了森林火灾的发生;湖南省人为火源引发的森林火灾主要集中在邵阳、长沙和永州等地。

【总页数】6页(P103-108)【关键词】森林火灾;人为火源;时空分布特征;变异系数;基尼系数;集中度【作者】孙玉荣;张贵【作者单位】中南林业科技大学理学院【正文语种】中文【中图分类】S762.2;TP389.1【相关文献】1.森林火灾人为火源因素影响程度的主成分分析 [J], 孙玉荣;张贵2.福建省森林火灾发生和火源时空分布规律研究 [J], 林花明3.黑龙江省3种主要火源引发森林火灾的次数和面积时空分布特征 [J], 尹赛男;王东昶;单延龙;韩喜越;高博;王明霞4.辽宁省森林火源时空分布特征研究 [J], 贾斌英5.湖南省森林火灾时空分布特征及典型个例分析 [J], 周慧;唐林;黎祖贤;周莉;蔡瑾婕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

气候变化对岳阳市森林火灾的影响与对策研究

气候变化对岳阳市森林火灾的影响与对策研究发布时间：2021-08-09T15:02:52.843Z 来源：《探索科学》2021年6月作者：林南1 陈世文1 胡满花2 金芳伊3 赖顶梅3 [导读] 在全球气候增暖的大背景下，岳阳市气候也发生了不同程度的变化。

通过分析发现岳阳市近六十年气温呈显著增加变化趋势，降水量、降水日数年际间分布不均，年平均风速2.7 m/s，常年风向为NNE向。

湖南省岳阳市气象局1 林南1 陈世文1 414000平江县林业局2 胡满花2 414500 平江县气象局3 金芳伊3 赖顶梅3 414500摘要：本文首先利用岳阳市1955-2015年气温、降水、风以及极端天气资料对当地气候变化趋势进行分析，接着重点探究了气候变化对岳阳市森林火灾的影响，并提出了一些科学有效的防御森林火灾的对策，以供相关人士参考。

关键词：气候变化；森林火灾；影响；对策；岳阳市引言近年来，随着全球气候变暖，我国森林火灾出现频率攀升，森林防火压力也变得十分严峻。

掌握气候变化与森林火灾之间的关联性，对于科学控制以及防御森林火灾具有重要意义。

岳阳市隶属于湖南省，位于湖南省东北部，地理坐标处于28°25′31.65″～29°51′6.23″N，112°18′33.13″～114°09′11.64″E之间，为长江中游城市，境内包含丘岗、盆地、平原等地貌等多种类型，属于湿润的大陆性季风气候。

整体气候特征：四季分明，温暖湿润，季节性强；热量丰富，春温多变，盛夏酷热；雨水丰富，降水集中。

岳阳市森林资源丰富，为当地水土保持、水源涵养、生态旅游发展等带来了极大优势。

但与此同时，受全球气候变暖的影响，岳阳市气候也发生了不同程度的变化，极端气候事件增多，极易诱发森林火灾。

基于此，本文首先分析了近六十年岳阳市气候变化趋势，接着探究了气候变化对森林火灾的影响，最后提出了几点森林火灾预防对策。

1岳阳市气候变化趋势分析 1.1岳阳市气温变化趋势通过对岳阳市1955-2015年年平均气温变化趋势进行分析可以发现，岳阳市近六十年平均气温呈增温变化态势，气候倾向率为0.18℃/10a, 即平均每年十年岳阳市气温增加大约0.1 8℃，增温趋势比较明显，其中春季与冬季气温增加速率更大，分别为0.29℃/10a、0.24℃/10a。

湖南省森林火灾空间格局及应急资源空间分布探析

湖南省森林火灾空间格局及应急资源空间分布探析近年来，湖南省森林火灾发生次数明显增多。

2000年来，全省已相继发生森林火灾12 182次，其中重大火灾12次，造成了79人死亡、27人受伤[1]，特别是2008年初由于受到雨雪冰冻灾害的影响，湖南省大部分地区森林火灾频发，呈现出来势猛、范围广、扑救难等特点[2]。

因此，预防和控制森林火灾是该省目前重点关注的问题。

通常，森林火灾应急管理工作包括预防、准备、应急及灾后恢复4个阶段，在应急阶段中，灭火物资的配置情况直接影响森林火灾的应急管理效果[3]。

合理的应急物资储备品种、数量和分布格局能够使应急管理主体在第一时间快速做出反应，启动物资保障预案，进行物资的筹集、配置与调度，最快捷地向突发事件事发地供应物资，抓住黄金救援时间，最大限度地保证人民群众的生命财产安全[4-5]。

为给湖南省森林防火部门做好森林火灾应急管理工作提供支持，进而保护该省的生态成果。

本文对湖南省森林火灾的空间分布情况进行了研究，并在此基础上，对湖南省森林火灾应急资源现状的空间分布和配置合理性进行了分析。

1湖南省森林火灾数据整理和分析根据国家2009年1月1日起施行的《森林防火条例》规定，森林火灾分为一般森林火灾、较大森林火灾、重大森林火灾和特别重大森林火灾。

将湖南省共计102个县市的森林火灾数据按年份（2000—2010年）和地区分类统计到Excel 表格当中，借助Excel和Matlab统计软件的数据分析功能，对湖南省森林火灾在时间和空间上的总体分布规律进行了初步分析。

1.1时间分布规律根据王明玉等[2]人的研究结果，2008年1月中下旬至2月上旬，由于湖南省发生特大冰雪灾害，导致地表可燃物空间结构、燃烧性以及载量发生变化，从而进一步导致了2008年湖南省的火灾次数异常增加。

因此，在时间分布规律图中，于2008年出现了1个高峰值（图1）。

查询2003年、2004年及2005年的气象资料，发现湖南省2003年春季湖南省严重干旱，2004年、2005年湖南省降水量为1951年以来历时同期最小值，少雨时间长，因此这2年森林火灾发生次数相对较高。

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上旬之间，４月下旬至８月受西南季风和热带气旋影响，雨量充沛，空气潮湿，植被含水量丰富，不易燃烧，火
灾发生的危险性较小。１０月到次年２月主要受北方干冷
１３：ｏｏ１５：００，也就是一天中气温最高时，如具备以下条件：风力２级以上，林问相对湿度９０％以下，加上其他火灾因素具备时易发生山火。
１６０２０１５，Ｖｏ１．３，Ｎ５ｏ．，７
农业与技术
※气象科学
Ｊｘｌ速关系密切。主要发生在每年９月下旬到次年４月中、
束的第２～３天以后，即无降水日数存２～３ｒ１以上
的连晴日容易发生山火。就ｌｄ而言，一般在午后
中国农学通报，２０１１，２７（２８）：１０３ — １０８．
当９月～次年５月的气温、相对湿度、降水量达到
一
定的阈值时。需要发布林火预警，提醒此时产生林火的可能较高。
【３ｊ杜毓龙，李新亚，李生袖等．陕北春季森林、ｋ灾气象条件分
根据近年发生山火情况和气温、卡Ｈ对湿度、降水量等气象资料统计分析，得到９月～次年５月山火易发区
空气影响，降雨减少，日照充足，空气十燥，植被含水量减少，平均风力加大，只要有火源，极易引起山林大火。
３基ｆ气象因子的林火预报模
根据统计分析，大部分山火发生在降雨过程结
域预警阀值（表１）。其中，考虑到特殊时段人类活动的影响，４月义分为清明节期间和清明节后。
表１９月～次年５月发布林火预警的气象要素阀值
参考文献
４结论
湘东、湘南的山地为林火高发区。受人类活动影响，
３～４月为林火高发期，其次为秋冬季，夏季发生林火
较少。
… 韩志刚，田大怆，张贵．湖南省森林火灾空间分布特，正兮析 …．
中南林业科技大学学报，２０１０，３０（孙玉荣，张贵．湖南古森林火灾人为火源时空，叮＼布特征ｌＪＪ．
析【Ｊ１．延安大学学报（自然科学版），２００４，２３（４）：７１ —
７９．
『４】赵慧颖，孟军，宋卫士等．２００６年红花尔基博子松林重大火
灾发生的气象条件 …．气象，２００７，３３（２）：１０７ — １ｌＩ．