基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测

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基于 Logistic 回归的森林火险天气等级模型

基于 Logistic 回归的森林火险天气等级模型
张伟;王峰;郭艳芬;郑煜
【期刊名称】《东北林业大学学报》
【年(卷),期】2013(000)012
【摘要】根据大兴安岭地区林业局1975-2004年火灾资料及气象数据，利用logistic 回归选择最优配比建立了森林火险天气等级模型，并对其进行检验。

经验证该模型具有较好的应用效果，能够为当地林业部门制定防火策略时提供参考。

【总页数】3页(P121-122,131)
【作者】张伟;王峰;郭艳芬;郑煜
【作者单位】东北林业大学，哈尔滨，150040;东北林业大学，哈尔滨，150040;东北林业大学，哈尔滨，150040;东北林业大学，哈尔滨，150040
【正文语种】中文
【中图分类】S762.1
【相关文献】
1.湖南省森林火险天气等级预测模型研究 [J], 郭海峰;禹伟
2.基于极大似然估计的 logistic 回归模型在煤与瓦斯突出危险等级评价中的应用[J], 王江荣;文晖;张克功;罗资琴
3.连续化森林火险天气等级预报模型的研究与实现 [J], 赵璠;周汝良;王艳霞;舒立福;叶江霞
4.基于Logistic回归的肇庆市区雾天气的预报模型 [J], 陈荣泉;彭端;赖燕冰;周华
娣
5.连续化森林火险天气等级预报模型研究 [J], 石霖晟杰
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基于机器学习对森林火灾的预测分析

基于机器学习对森林火灾的预测分析1.引言森林火灾已经成为备受关注的环境问题，不仅影响森林保护，还会造成巨大经济损失和严重的生态破坏，给人类的生活带来灾难性影响。

森林火灾的发生源于多种原因(如人为疏忽和闪电)，尽管越来越多的国家斥巨资来控制这场灾难，全世界每年仍有数百万公顷的森林葬身火海。

近几年，快速检测已慢慢成为预测火灾的关键要素，但由于传统的监视费用昂贵且受主观因素的影响较大，人们逐渐重视并发展自动化的解决方案。

这些方案大致可分为三类：卫星，红外扫描仪和局部传感器。

由于卫星定位的延迟和扫描仪高昂的设备成本和维护成本，这些方案不能用来解决所有的情况。

研究表明，天气条件，如气候和相对湿度，是影响火灾发生的关键因素。

而自动气象站通常可以提供有效数据，这些数据可以实时采集且成本低廉。

在过去，气象数据已纳入量化指标体系，用以预防火灾危险、警告公众和支持消防管理决策。

特别是，加拿大森林火险天气指数(FWI)系统的设计，在上世纪70年代计算机还十分稀缺的情况下它只需要利用手动收集的四个气象观测读数(气候，相对湿度，风速和降水量)进行简单的计算。

现今，由于计算机技术的快速发展，使得对数据的采集越发的实效和便捷。

机器学习就是信息技术进步的一个体现，使用自动化的数据挖掘工具分析原始数据可以为高层决策者提取有效信息。

事实上，机器学习技术已经应用到火灾探测领域。

例如采用神经网络(NN)预测人类引起的森林火灾；红外扫描仪和神经网络结合在减少森林火灾误报率方面达到90%的成功率；北美森林大火的卫星图像应用支持向量机获得了75%的准确率在预测森林火灾可能性上；利用机器学习对森林火灾的发生做出预测，并分析模型的错判率。

应用多种方法（即多元回归，支持向量机和随机森林）对四类指标进行分析（即分布空间，时间，气候指标和FWI系统指标）。

将对四类不同性质的指标分别进行基于机器学习的数据分析，如气候指标（即气候，相对湿度，风速和降水量）与支持向量机相结合，能够预测森林火灾的燃烧面积，构建火灾燃烧等级对未来的火灾防治和消防管理决策是非常有用的。

基于回归分析方法的城市火灾事故预测

基于回归分析方法的城市火灾事故预测
基于回归分析方法的城市火灾事故预测
为了实现城市火灾事故的预测，可以基于回归分析方法。

回归
分析是一种统计学技术，它用于研究变量之间的关系，并对未来可
能的结果进行预测。

在城市火灾事故预测中，我们需要选择一些可能影响火灾的因
素作为预测变量，例如人口密度、建筑密集度、能源消耗量等等。

然后，我们可以通过回归模型来描述这些变量与火灾发生率之间的
关系，并进行预测。

具体步骤如下：
1. 收集数据：收集与火灾相关的数据，例如过去发生的火灾事件、人口数据、建筑信息等等。

2. 确定影响因素：选择可能影响火灾发生的因素作为预测变量。

可以通过领域知识和统计分析方法来确定这些变量。

3. 数据处理与分析：对收集到的数据进行处理和分析，例如数
据清洗、缺失值处理、变量之间的相关性分析等等。

然后，使用回
归模型对变量之间的关系进行建模。

4. 预测结果：通过回归模型对未来的火灾发生率进行预测，并
根据预测结果制定相应的预防措施。

需要注意的是，预测的准确性受到多个因素的影响，例如数据
质量、回归模型的选择和调整、未知或难以预测的外部因素等等。

因此，我们需要进行适当的数据处理和分析，选择合适的回归模型，并识别不确定性。

这样才能更好地预测城市火灾事故的可能性，减
少损失。

森林火险预测模型与数据分析

森林火险预测模型与数据分析
王亦欣;辛喆
【期刊名称】《农业工程》
【年(卷),期】2012(002)006
【摘要】火灾对人类生存环境产生极大危害,预防火险成为许多领域共同关注的焦点.该文旨在借鉴加拿大森林火险天气指数系统(FWI)各指标对于火险发生影响,确定森林火险发生的主要影响因子,在对现有数据分析与处理的基础上,建立预测火险发生模型.
【总页数】4页(P21-24)
【作者】王亦欣;辛喆
【作者单位】中国人民大学财政金融学院,北京100872;中国农业大学工学院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】S711
【相关文献】
1.基于气象因子的福建省森林火险预测模型 [J], 苏漳文;刘爱琴;梁慧玲;郭福涛;赵嘉阳;林芳芳
2.湖南省森林火险天气等级预测模型研究 [J], 郭海峰;禹伟
3.基于气象因子的福建省森林火险预测模型 [J], 苏漳文;刘爱琴;梁慧玲;郭福涛;赵嘉阳;林芳芳;
4.大数据分析的景区客流量预测模型研究 [J], 李冬
5.森林可燃物含水率气象预测模型在森林火险预报中的应用 [J], 高永刚;张广英;顾红;周尔滨
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森林火灾数据分析预测报告

森林火灾数据分析预测报告概述森林火灾是造成生态系统破坏、财产损失和人员伤亡的重大自然灾害。

为了有效应对和减少森林火灾带来的影响，我们进行了数据分析和预测研究。

本报告旨在通过分析历史数据以及建立相应模型，提供针对未来森林火灾情况的预测结果，并为防控措施提供科学依据。

一、数据收集与处理1. 数据来源我们从卫星遥感数据、气象观测站点、地理信息系统等渠道获取了涉及森林火灾的多源数据。

2. 数据清洗与整合采用清洗工具，对原始数据进行去噪和筛选，同时利用统计方法将各个来源的数据融合成一个完整且可靠的数据库。

确保所用于分析和预测的数据质量高且无误。

二、历史趋势分析1. 火险等级变化趋势根据历年的火险等级评估指标（如Relative Drought Index, RDI等），我们绘制了时间序列图来展示过去几十年间不同季节的火险等级变化趋势。

通过分析这些曲线，我们可以了解在不同季节和地区森林火灾可能发生的高峰期和趋势。

2. 火灾数量与气候参数的关联结合历史记录的火灾数量和各项气象参数（例如温度、湿度、风速），我们使用相关性分析方法来探索它们之间的关系。

建立统计模型，揭示不同气候因素对森林火灾发生和扩散的影响程度。

三、未来预测模型建立1. 时间序列预测根据历年数据，采用时间序列分析方法（如ARIMA模型）构建了针对不同地区和季节下未来森林火灾数量的预测模型。

通过该模型，我们可以预测出可能出现的火灾情况，并及早制定相应防控措施。

2. 机器学习算法利用机器学习算法（如随机森林、神经网络等），基于大量历史数据进行训练，在给定气象条件下建立了一个辅助判断当前是否存在高险地区以及是否有潜在火源点的模型。

该模型能够提供准确的预警，帮助专业人士进行火灾风险评估和预测。

四、预防与应对策略1. 加强监测根据数据分析结果，结合无人机和卫星遥感技术，实现对森林火情的持续监测以及及时报警功能。

同时提高地面观测设备覆盖密度和效果，加强实时气象数据收集能力。

基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测

针对上述问题，本次研究通过分析其他行业对回归模型应用的成果 [1<"11]，发现预测模型需要具有灵活的非线性拟合能力，比如影响林火发生的因素是多维的，包括不同地区地形、植被、林区人员活动情况等都会影响预测的准确度。本研究通过对广东省南方电网超高压输电线路途经位置的 2007-2017林火数据和气象数据进行数据分
* 基金项目：广东省林业科技创新项目（2017KJCX046);华南农业大学校级教学改革项目（JG17088 ) 第一作者：文斌（ 1981 — ) , 男，实验师，主要从事数据分析教学研究， E-mail:vvenzip@。通信作者：谢献强（1980 — ) , 男，教授级高级工程师，主要从事森林防火工作， E-mail:xqxie@ 1 2 6 . com。
林业与环境科学
2019年 8 月第35卷第4 期
Forestry and Environmento g istic回归模型的森林火灾预测+
文斌 1 谢献强2
孙萌 3 杜治国1
李溯2 黄平2
朱宇浩2 谢柏联2
( 1 . 华南农业大学数学与信息学院，广东广州 510642; 2 . 广东省航空护林站 / 广东省林火卫星监测中心，广东广州
广东省 2007-2017年的 2 4 个国家级气象监测
图 1 广东省超高压输电线路地理位置
Fig. 1 Geographical location of UHV transmission lines in Guangdong Province

森林火灾预测模型的优化研究

森林火灾预测模型的优化研究森林火灾是古今中外的重大自然灾害之一，造成的经济损失和人员伤亡都是不可估量的。

而随着全球气候变化的加剧和人类活动扰动森林生态的不断增强，森林火灾的发生频率也越来越高，且规模也越来越大。

因此，研究森林火灾的预测模型，减少其危害对环境和社会的影响，成为了迫切的问题。

一、森林火灾预测模型的运用森林火灾预测模型是通过收集森林的气象、地形、植被等环境数据，利用相关的算法形成的预测模型。

这些模型可以帮助森林消防人员及时发现火灾，准确评估火灾的危害，有效地采取预防和控制措施。

然而，现有的森林火灾预测模型还存在一些问题，例如精度不高、预测能力差等。

二、森林火灾预测模型的优化为了解决现有模型存在的问题，科学家们进行了不断的研究和探索，致力于优化和改进模型的效能。

其中，采用人工智能技术的森林火灾预测模型，已经成为了应用人工智能技术于森林管理领域的重要一步。

1、机器学习技术在森林火灾预测中的应用机器学习是利用人工神经网络、决策树、支持向量机等算法，通过不断学习，从数据中提取出隐藏的知识和规律。

该技术可用于森林火灾预测中，利用历史数据和实时数据进行训练，可以提高预测精度和准确率。

2、深度学习技术在森林火灾预测中的应用深度学习是近年来发展较快的一种机器学习技术，其利用多层神经网络对复杂的非线性关系进行建模和分析，具有可自适应性、强泛化能力等特点。

在森林火灾预测中，利用深度学习技术可以更全面、深入地挖掘数据中的信息，更准确地预测和评估火灾风险。

三、森林火灾预测模型的改进方向除了采用人工智能技术进行优化，还有其他方向可以继续改进森林火灾预测模型。

1、多元特征融合目前的森林火灾预测模型主要依靠局部特征分析，忽略了森林生态系统中内在的复杂关系。

因此，在改进预测模型的过程中，可以将多元特征进行融合，建立更为全面的特征指标体系，以便更好地预测火灾的发生。

2、灾后评估预测模型建立后，不断地校准和改进模型是必须的。

基于机器学习算法的森林火灾风险评估研究

第４７卷　第５期２０２３年９月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．５Ｓｅｐｔ．，２０２３　收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２２０２１１修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２２０７１２　基金项目：江苏省重点研发计划（ＢＥ２０２１７１６）。

　第一作者：李史欣（２５０１９７２１８５＠ｑｑ．ｃｏｍ）。

通信作者：张福全（ｚｆｑ＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），教授。

　引文格式：李史欣，张福全，林海峰．基于机器学习算法的森林火灾风险评估研究［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（５）：４９－５６．ＬＩＳＸ，ＺＨＡＮＧＦＱ，ＬＩＮＨＦ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（５）：４９－５６．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２２０２００４．基于机器学习算法的森林火灾风险评估研究李史欣，张福全，林海峰（南京林业大学信息科学技术学院，江苏　南京　２１００３７）摘要：【目的】利用森林火灾风险图可提高有效巡护，优化有限防火资源，基于地形、人类活动、植被和气象因素数据，采用基于机器学习算法构建了林火发生预测模型，对林火防护提供一定的参考。

【方法】以安徽省滁州韭山为研究对象，提取林区的坡度、海拔、坡向、到居住点的距离、到道路的距离、地形湿度指数、归一化植被指数和温度驱动因素，评估火灾发生驱动因子，将潜在驱动因子分成地形、人类活动、植被与气象因素等４类；使用哨兵火灾产品，提取林区内的历史火点，然后采用机器学习算法建立林火发生的预测模型；最后利用混淆矩阵评估指标和接受者操作特征曲线（ＲＯＣ）进行精度评价。

基于加权VHSD-EM模型的森林火灾风险评估

基于加权VHSD-EM模型的森林火灾风险评估
王亚男;李勇;陈飞飞;王新建
【期刊名称】《广西林业科学》
【年(卷),期】2022(51)6
【摘要】森林火灾的频繁发生严重破坏了林业资源和生态系统安全。

为实现对我国森林火灾风险的科学评估,基于我国森林火灾风险因素的复杂特征,从经济水平、自然环境、管理水平、防火投入和历史灾情5个维度选取26个基本指标构建森林火灾风险评估体系。

鉴于组合赋权法的优势,将纵横向拉开档次法(VHSD)与熵值赋权法(EM)相结合,构建加权VHSD-EM模型,将影响森林火灾发生的时间因素和个体信息量同时纳入评估过程中,确定森林火灾风险指数。

结果表明,加权VHSD-EM模型在森林火灾风险评估方面具有良好的适用性,模型的稳健性良好,实用价值较高;内蒙古、四川和山西等地区仍面临较高的森林火灾风险。

本研究的开展为从时间维度评估森林火灾提供了一种新思路。

【总页数】6页(P853-858)
【作者】王亚男;李勇;陈飞飞;王新建
【作者单位】中国消防救援学院基础部;中国消防救援学院消防工程系;黑龙江省森林消防总队哈尔滨支队
【正文语种】中文
【中图分类】S762.1
【相关文献】
1.基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测
2.基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测
3.基于无人机技术的森林火灾中森林资源损失调查评估方法初探——以沁源3·29火灾为例
4.基于加权贝叶斯网络的森林火灾风险评估
5.中国与符合DSSI资格国家的双边债务分析及风险评估--基于违约风险加权模型和风险敞口模型
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大兴安岭森林火灾树木死亡率建模与预测

产能经济大兴安岭森林火灾树木死亡率建模与预测陈宝麟　戴安然北京林业大学经济管理学院统计系2014级摘要：大兴安岭北部1987年春发生严重的森林火灾，造成了巨大的损失。

本文从森林防火决策和森林保险的角度出发，运用数理统计方法，根据Logistic回归模型原理，以该场火灾中的落叶松、樟子松、白桦山杨为研究对象，建立森林火灾后树木死亡率模型，开展森林火灾风险评估，为未来森林火灾防范预案、经济损失估计以及森林保险费率厘定等提供参考及决策支撑，具有重要的实用价值。

关键词：Logistic回归；森林火灾；树木死亡率；大兴安岭中图分类号：S762.2 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)012-0339-02一、引言近年来，随着工业化城镇化的推进、生态环境恶化的加剧、自然灾害损失的增加和融入国际水平的提高，我国对林业发展的重视程度空前提高。

我国是一个森林火灾多发国家，1950~2010年，我国累计发生森林火灾78.8万次，受害森林面积达到3801.8万公顷。

尤其是1987年发生的大兴安岭火灾，过火面积达到1.7万平方公里，造成的危害至今仍未彻底消除。

林火发生具有突发性、随机性和复杂性，致使林火实时数据的获取十分困难，建立的模型预测预报精度低，普适性差，与之相应的扑救决策缺乏科学依据，加上落后的传统林火数据处理手段，不能满足对大量带噪声数据的精细研究，林火研究的现状不尽如人意。

结合当前我国发展森林保险、管理森林灾害风险的迫切需求，本文以大兴安岭北部1987年大火后的树木为研究对象，根据Logistic回归模型原理，建立了定量的森林火灾后树木死亡率模型，为森林火险等级模型的建立提供数据支撑，为未来森林火灾防范预案、经济损失估计、森林保险保费厘定等提供参考及决策支撑，具有重要的实用价值。

二、数据收集1988年火灾后的主要森林类型及所占比重是：落叶松林为70%、白桦林19%、樟子松林8%、山杨2%、河岸杨柳、赤杨林1%。

基于线性回归算法的森林火灾预测研究

风速袁单位为 km/h 相对湿度
细小可燃物湿度码粗腐殖质湿度码干旱码初始蔓延速度当天的温度
3 线性回归算法模型
3.1 算法概述
线性回归渊Linear Regression冤是一种基本的机器学习回归算法袁是利用线性回归方程对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析遥该算法输入为训练数据集 T={渊x1袁y1冤袁渊x2袁y2冤噎渊xn袁yn}和样本特征向量袁对应的输出为样本 x 的标签值 y遥
森林一旦遭受火灾袁最直观的危害是损害树木袁从而导致森林蓄积下降袁森林生长受到严重影响曰其次袁树木庞大的根系可以在一定程度上固定土壤袁森林火灾会导致林地水土流失现象频发曰最后袁树木燃烧会产生大量的烟雾袁其中所含物质的含量超过某一限度时会造成空气污染袁威胁人类身体健康及野生动物的生存遥野早发现袁早预防冶是限制火灾发生的根本举措袁因此本研究利用机器学习算法高效预测森林火灾发生有十分重要的现实意义遥
和 b沂R 是模型参数遥
3.2 模型构建
据前文可知袁线性回归模型包含参数 w 和 b袁模型参数估
计为求出最好的参数 w尧b 即得到预测效果最好的模型的过
程袁本文选用的参数估计方法为均方误差最小化袁其包括构建
损失函数和梯度下降法两部分遥
3.2.1 损失函数
损失函数是一种衡量机器学习模型预测失败程度的函
2019 年 4 月
论述 227
基于线性回归算法的森林火灾预测研究
杨锦茹（西安交通大学附属中学航天学校，陕西省西安市 710100）
【摘要】众所周知，森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害，近年来随着森林火灾的不断发生，森林面积逐渐减
小，水土流失和泥石流等自然灾害的频繁发生，因此预防森林火灾事关森林资源和生态安全，事关人民群众生命财产安全。针对这个问题，本研

林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型

林火数据的Ｌｇｓｃ和零膨胀Ｐｉｏ（Ｉ）ｏｉｉｔｏｓｎＺＰ回归模型ｓ
缪柏其韦剑，，宋卫国，常春谭
（中国科学技术大学１统计与金融系合肥２０２；３０６２中国科学技术大学火灾国家重点实验室合肥２０２）３０６
入与输出结果之间的映射关系，是无法得到简洁、但具有明确意义的表达式。考虑到目前已经有大量的森林火灾及其相关的气象记录等统计数据，为数理
统计模型的应用创造了条件。如果可以利用数理统计方法建立这些数据的统计模型，可以得到数学将
意义明确的表达式，而揭示数据内部的统计规律。从Ｌｇｓｃ回归模型和零膨胀Ｐｉｏｏｉｉｔｏｓｎ回归模型，们ｓ它已经在金融工程、理分析等领域得到了广泛的应心
用，这些统计模型具有处理属性数据和离散数据的
优点，可能是两种对火灾研究适用的模型。因此，文采用Ｌｇｓｃ回归模型和零膨胀本ｏｉｉｔＰｉｏｏｓｎ回归模型描述森林火灾数据，ｓ进行了模型选择，火灾发生的概率及发生次数进行了预测。用对ｏｉｉＬｇｔｓｃ回归模型将数据分别视为分组数据和有序
已有一些学者对森林火灾和气象条件的关系进
行了研究，确定火灾与湿度温度日照等气象条件的关系（详见ｊ＿）＿４。有些结果已经可以达到实用要

应用地理加权逻辑斯蒂回归模型分析浙江区域野火的相关因子

东北林业大学学报JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITY Vol.44No.3 Mar.2021第49卷第3期2021年3月应用地理加权逻辑斯蒂回归模型分析浙江区域野火的相关因子1}彭徐剑靳全锋詹庆斌郭福涛（南京森林警察学院，南京,10023）（丽水职业技术学院）（南京森林警察学院）（福建农林大学）摘要野火是森林生态系统重要干扰因子，维持生物多样性和生态系统结构关键因子，也是对森林资源、大气环境和人类生命财产安全造成威胁主要因子。

以2001—2010年浙江区域MODIS野火数据为研究基础，运用地理加权逻辑斯蒂回归方法，结合气象、植被和地形等自然因素，分析浙江野火时间变化特征及相关因子。

结果表明：浙江区域野火时间变化不均匀，导致防火期提前，当年10月至次年4月野火发生占全年总火点的9542%,其它月份仅占442%。

防火期对野火的发生影响显著的因子主要有日最高地表气温、日平均风速、日降水量、日平均气压、日最低温度、日最小相对湿度、年平均降水量、海拔、坡度和植被覆盖度；非防火期对野火发生影响显著的因子主要有日最高地表气温、日降水量、日照时间、年平均降水量、年平均气温、海拔、坡向指数和前一年植被覆盖度。

防火期和非防火期的高火险区域主要集中在温州中部和东部、温州与丽水市交汇区域、绍兴市与宁波市交汇区域，说明不同时期、不同区域可以采取不同的野火管理政策。

关键词浙江；地理加权逻辑斯蒂回归模型；野火；气象因子；地形因子分类号X513Relevant Factor Analysis of Wildfire of Zhejiang Province Using Geographically Weighted Logistic Regression Models//Peng Xujian(Nanjing Forest Police College，Nanjing210023,P.R.China)；Jin Quanfeng(Lishui Vocational and Technical Collegn)；Zhan Qingbia(Nanjing Forest Police Collegn)；Guo Futno(Fujian Agricelture and Forestry Uai-versity)//Journal of Northeast Forestry University,2021,49(3)：52-66.Wildfire it an importani disturbaace factor in tic forest ecosystem,a key factor in maintaining biodiversity and ecosystem structure,and is also s main threat to forest resources,atmospheric environmeni and human life and property safety.We exploreS the characteristics of temporai change and releveat factors of wildfires in Zhejiang Proviace from2201ty2213 with tUe MODIS wildfire data and weathee,▼6X61800(and topopraphy factors by using eeopraphica0y weighteX Cpistic re-The fire season of Zhejiang was earliee due to the uueven temporai change of wildfires.The wildfire number during OctoPes-Aprii accounted fos9542%of the total fire aumbes in a yeas,and the othee mopthe accounted fos4.72%.The sif-nificani influencing factors ou wildfireduring fire season iecluueX daily maximum sorface temperature-daily av-eraae wind speea,daim precipitatiov,daim averafe pressure,daild minimum temperature,daim minimum relative humidity,annual average precipitatiov,altitude ,slope and vegetatiov ceverafe.The factors that sipnificantld Sect the0101X6(0 of wildfire in nop-fire-seasou are daif maximum surface temperature,daif precipitatiov,sunshine duratiou,annual avec-age precipimtiou,averafe temperature,aOituUe ,aspect index and veaetatiou coverage of the previous yeas.The high fire risO area during fire season and nou-fire season is mainld coucentrateX in the06x0x0and eastern parts of Weazhov,the intersechou betweea Weazhov and Lishui City,and the intersection betweea Shaoxing and Ningbo City.The study indicatea that didereat wildfire managemeat poUcies can be afoptea in didereat peUoPs and reaious of Zhejiang Proe-ince.KegWOrOs Zhejiang Province;GeopraphicaCd weightea lopistic rearessiou moPels；Wildfire；Climate factors；To-popraghy factors野火是森林生态系统重要干扰因子，维持生物多样性和生态系统结构关键因子，也是对森林资源、大气环境和人类生命财产安全造成威胁主要因子[W]o近年随着全球气候变暖、人口急剧增加、人类活动和工业化进程加快，中国亚热带区域野火具有频率高、强度小、高污染等特点。

森林火灾预测模型的构建与应用

森林火灾预测模型的构建与应用在全球气候变化日益严峻的情况下，严重的森林火灾已成为了全球性问题。

每年大量的森林被烧毁，造成大量的生态环境破坏和人员伤亡，甚至导致经济损失。

因此，如何预测和减少森林火灾的发生，已成为了一个全球范围内的热门话题。

本文将探讨森林火灾预测模型的构建与应用，以期为森林火灾预防和控制提供一些有益的思考。

一、森林火灾预测模型概述森林火灾预测模型是一种建立在数据挖掘、模式识别、人工智能、概率论等技术基础之上的综合型预测模型。

基于这种模型，可以对森林火灾的多个相关因素进行全面分析和预测，如森林面积、植被类型、天气、温度、湿度、风速等。

该模型可以通过收集分析大量的历史数据，并运用各种预测算法，对不同场景下的森林火灾进行预测和评估，从而提前采取措施进行预防和控制。

二、森林火灾预测模型的构建方法1. 数据源的选择与获取森林火灾预测模型的建立需要大量的数据支撑。

因此，在构建模型之前，我们需要选择和获取可靠的数据来源。

可以从各种公开的气象和森林管理平台中获取相关数据，并对数据进行清洗和分类。

2. 数据处理与特征选择数据处理和特征选择是建立森林火灾预测模型的第一步。

通过对数据进行归一化、缺失值处理、异常值处理等数据预处理技术，使得数据更加适合模型分析和处理。

同时，选择合适的特征对于模型的建立和精度的提高非常重要。

在选择特征时，需要根据实际情况和专业知识进行判断和选择，确保最终的模型具有较高的预测精度。

3. 模型算法的运用在模型的建立中，算法的选择和运用将直接影响模型的最终效果。

常见的森林火灾预测算法包括：人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、决策树(CART)、贝叶斯分类器(Bayesian)、随机森林(Random Forest)和回归分析(Regression Analysis)等。

根据实际情况和需要，选择合适的算法进行模型的建立和训练。

三、森林火灾预测模型的应用案例森林火灾预测模型在实际应用中广泛用于森林火灾风险预警、火灾态势评估、火灾发生概率预测等方面，取得了一定的成效。

森林火灾灾害的预测与应对技术研究

森林火灾灾害的预测与应对技术研究近年来，森林火灾灾害在全球范围内愈发严重，给人们的生命财产安全带来了极大的威胁。

特别是在干旱季节，火灾的发生率更是呈现上升的趋势。

因此，如何有效地预测和应对森林火灾灾害，已经成为一个亟需解决的问题。

一、森林火灾灾害的预测技术研究：为了有效地预测森林火灾灾害，引入机器学习等相关技术成为目前的研究热点。

如今，人工智能技术的发展和普及，为森林火灾灾害的预测带来了更好的契机。

基于机器学习的预测模型可以通过模拟森林内部的复杂结构和特征，可以更加准确地预测森林火灾的发生。

这种方法一般采用相关数据进行模拟，比如空气湿度，风速和温度等，以呈现一组稳定、可重复的结果。

通过对时间序列数据的分析，深度学习算法也可以非常准确地预测出火灾爆发的风险。

二、森林火灾灾害的应对技术研究：针对火灾爆发后的应对问题，许多科研机构也在尝试应用人工智能和大数据等技术进行处理。

例如，可以使用卫星数据来捕捉火灾场景和公共安全设施，以便更好地指导灾害风险评估和对策完善。

智能机器人也可以在森林火灾灾害后前往现场，开展自主结构和战斗任务。

这些机器人可以携带用于采集数据和进行森林材料打包、清理等的仪器和工具。

此外，还有些组织在探测火灾时使用飞行无人机和其他飞行器，增强了地面巡逻的范围和效率。

三、发掘森林火灾灾害数据的价值：森林火灾数据本身也蕴含着很多有价值的信息，可以借助相关技术进行挖掘。

随着传感器和物联网技术的不断发展，火灾数据的采集、存储和处理都得到了显著改善。

基于所持有数据的精度和复杂程度，火灾模拟和可视化处理技术也得到了较大的提高。

这种趋势预示着，越来越多的机构和开发商将会投入到创新火灾数据处理和可视化方法研究方面。

四、结语：随着人类社会进入信息化时代，智能化和科技化正在成为灾害监测、预测和救援的主要趋势与手段。

然而，为保证对森林火灾灾害的预防和应对工作，必须广泛掌握相关领域的知识。

只有不断吸收新型技术和思想，加强细节研究和创新设计，才能不断提升对灾害防治工作的贡献和应对能力。

基于加权融合算法的森林火灾识别系统

研究结果可为森林火灾识别提供一种更有效的方案。
关键词：加权融合算法；森林火灾；识别；局部二值模型；灰度共现矩阵
中图分类号：S 762
文献标志码：A
我国受森林火灾影响的面积逐年增大，对快速、高效
识别森林火灾的需求也逐渐扩大。2022 年全国多地发生森林火灾，导致数万亩的土地被烧毁。基于图像特征的林火识别技术具有时效性强、识别率高等优势，能够尽快识别
性能。
该文基于一种用于识别和分类森林火灾的支持向量
机，并结合比较卷积神经网络来验证该算法的准确性和有
效性。卷积神经网络是一种采用卷积计算、具有深度结构
的前馈神经网络，是深度学习的代表性算法之一。卷积神
经网络已经广泛应用于计算机视觉领域，该文利用其图像
识别能力对森林火灾图像中的火灾进行识别。首先，该算
个能够最大程度地对数据进行分类的判定函数。所有样本
数据对应如公式（8）所示。
¦ minimize w,b,]
1 2
w

w

C
i
n 1
]
i
（8）
式中：w 为超平面的法向量；b 为超平面的截距；C 为惩
罚参数。从现有样本中提取带有火焰的森林火灾图像和干
涉图像的 LBP 直方图分布特征和 GLCM 特征，形成 14 维
求，其计算方法如公式（1）所示。
程度和平滑度，如公式（6）所示。
- 146 -
生产与安全技术
2023 NO.12（上）中国新技术新产品
¦¦ I
Cb1 ,b2 b1 b2 1 b1 b2 2
（6）
相关度量空间灰度共现矩阵元素表示行或柱状方向
上的相似性，同时也可进一步表示森林火灾灰度图像的线

森林火灾数据的回归分析报告

森林火灾数据的回归分析报告概述在全球气候变化日益严重的背景下，森林火灾频发成为一个全球性问题。

而了解和预测森林火灾的发生与规模对于采取有效措施进行防控、保护生态环境具有重要意义。

本篇报告旨在通过回归分析方法，对影响森林火灾的主要因素进行深入研究，并提供一些基于数据分析的预防和管理建议。

数据收集为了完成此次回归分析，我们收集了全球各地2000年至2020年间的相关数据，包括森林火灾发生次数作为目标变量以及多个可能影响因素如气温、降水量、相对湿度等。

这些数据来自气象观测站点和卫星遥感技术获取的遥测数据。

方法介绍在这里我们选择使用线性回归模型来分析森林火灾数据与其它因素之间的关系。

线性回归模型能够帮助我们确定不同变量之间的相关性，并预测未来的情况。

结果及讨论1. 气温与森林火灾的关系通过对数据的回归分析，我们发现气温是一个与森林火灾高度相关的因素。

统计结果显示，在气温升高的情况下，森林火灾次数呈明显上升的趋势。

这可能是由于高温能够加速植被生长和枯死物质积累，极易引发火灾。

因此，在预防和管理森林火灾时，应考虑采取措施来控制气温上升。

2. 降水量与森林火灾的关系此外，我们还发现降水量对森林火灾也有直接影响。

数据分析结果表明，在降雨量较低或者干旱条件下，森林容易遭受严重的破坏，并容易爆发大规模的火灾。

因此，提高地区内降水量是预防森林火灾的重要手段之一。

3. 相对湿度与森林火灾的关系相对湿度在许多研究中已被证实与森林火灾密切相关。

较低的相对湿度会导致土壤、植被和空气中含水量减少，从而增加火灾的风险。

数据分析结果显示，当相对湿度低于一定水平时，森林火灾次数显著增加。

因此，在预防和管理森林火灾时，应注意合理提高周边环境的湿度。

4. 人为活动与森林火灾的关系除气象因素外，人为活动也是引发森林火灾的重要原因之一。

过去研究表明，超过70%的火灾是由人类活动引起的。

数据回归分析显示，在那些经常进行农业焚烧、非法放火以及乱丢烟蒂等不当行为比较多的地区，森林火灾发生频率显著增长。