森林火灾监测、预警与决策支持系统的研究
预警系统的研究及其应用
预警系统的研究及其应用随着科技的不断进步，各种智能系统被广泛应用于各个行业，其中预警系统是其中的一种重要系统。
预警系统是通过大数据分析和传感器采集信息进行分析，根据分析结果给出相应警示和预警提示的一种系统。
本文将从预警系统的定义和组成部分、研究方法、应用领域等方面进行论述。
一、预警系统的定义和组成部分预警系统是通过采集信息、分析数据和进行模拟仿真研究，建立一套早期预警机制，及时发现和预警可能发生的灾害及其他重大事件，便于相关管理部门及个人采取有效措施以避免人员伤亡和其他重大财产损失。
预警系统包括三部分：传感器网络、大数据平台和决策支持系统。
传感器网络使用大量的传感器和监测设备采集大量数据，包括精度、速度、磁场、温度、湿度、噪声、光线、压力等，传输至大数据平台。
大数据平台是处理这些数据的核心，使用基于数据挖掘和人工智能技术的方法，对数据进行分析、统计、识别和预测。
最后，决策支持系统将处理后的数据翻译成具有预测能力的结果输出，可供相关管理部门进行决策。
二、研究方法预警系统的研究方法是预测和预测建模。
预测是指基于数据探测建立的统计和机器学习，用数据来推断事件的发展趋势及其可能的结果。
预测模型是预测的基础。
通过多年的数据分析，对模型进行修正和优化，最终得到该模型的预测结果。
预测建模是指采用多种数学计算方法和模型，从大规模数据中提取信息，对将来可能发生的事情进行预测性建模。
其中，包括时间序列分析、神经网络、支持向量机、遗传算法等多种建模方法。
预测分析建模方法的选择是根据预测问题的需求和子模型的准确性确定的。
三、应用领域预警系统广泛应用于许多实际应用场景，如气象灾害预警、交通事故预警、工业安全预警等等。
其中，气象灾害预警是应用最广泛的预警系统之一。
这主要是因为气象灾害对社会产生的影响非常大，需要持续优化预警系统来快速准确的预测和应对可能发生的气象灾害。
交通事故预警是另一个广泛应用预警系统的领域。
采用摄像机和传感器等设备收集交通信息和计算出现交通事故的概率。
森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持系统的设计与应用研究
森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持系统的设计与应用研究研究问题及背景随着全球气候变化的加剧以及人类活动的影响，森林火灾日益频发且规模愈加庞大，给生态环境和人类社会带来了巨大的威胁。
在森林火灾扑救过程中，指挥与调度决策的效率和准确性直接影响着扑火行动的结果。
然而，目前针对森林火灾的指挥与调度决策支持系统的研究还相对薄弱，缺乏系统性、实时性及智能化程度不高等问题。
研究方案方法本研究旨在设计和应用一种森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持系统，并通过采集和分析大量的实时数据，提供准确、实时和智能化的指导建议。
1.需求分析：通过对森林火灾扑救行动中的指挥与调度要求进行详细调研，梳理出决策支持系统所需的功能和特性。
2.系统设计与建模：基于需求分析结果，设计一个完整的指挥与调度决策支持系统框架，包括数据采集、数据存储、智能决策模型等组成部分。
3.数据采集与处理：利用现代传感技术和智能化设备，在森林火灾扑救行动中收集各类实时数据，如火势、风向、地形等，并通过合适的数据处理算法进行预处理，以确保数据的准确性和可用性。
4.数据分析与模型构建：针对采集到的实时数据，运用数据挖掘、机器学习等技术，构建与森林火灾扑救相关的指挥与调度模型，为后续的决策提供科学依据。
5.系统实现与应用：在设计的指挥与调度决策支持系统框架的基础上，进行系统开发与实现，并在实际的森林火灾扑救行动中进行应用与验证。
数据分析和结果呈现通过数据采集与处理的方法，我们得到了大量的实时数据，包括火势大小、火势蔓延速度、风向及速度、地形等方面的信息。
通过对这些数据的分析和建模，我们得到了一系列与火灾扑救相关的决策模型，包括火势预测模型、风险评估模型、应急应变模型等。
通过在实际扑救行动中的应用验证，我们发现该系统能够准确地预测火灾发展趋势，评估火灾扩散的风险，并能根据实时数据提供针对性的指挥与调度建议，有效提升了扑火行动的效率和准确性。
结论与讨论本研究基于森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持的需求，设计并实现了一种智能化的决策支持系统。
森林草原防火监测预警系统研发与应用
推广应用价值
提高森林草原防火监测预警能力 降低火灾发生率和损失 保护生态环境和生物多样性 促进森林草原资源可持续发展
市场前景分析
市场需求：随着全球气候变化和森林草原火灾频发，防火监测预警系统市场需求巨大。
技术优势：本系统采用先进的物联网、大数据和人工智能技术，具有较高的技术优势和市场竞争 力。
政策支持：政府对森林草原防火工作的重视和支持，为本系统的推广应用提供了政策保障。
网络连接：有线、无线、VPN等
数据备份与恢复：定期备份、灾难恢复等
系统升级与维护：定期检查、修复漏洞、 更新软件等
用户培训与支持：提供操作手册、培训视 频、技术支持等
实际运行效果分析
系统运行稳定 性：长时间稳 定运行，无明
显故障
预警准确率： 高准确率，能 有效预测火灾
风险
用户反馈：用 户满意度高， 认为系统操作 简便，预警及
用性
合作与交流： 加强与其他相 关领域的合作 与交流，共同 推动防火监测 预警技术的发
展和应用
对未来发展的影响与贡献
提高森林草原防火监测预 警能力
减少火灾损失，保护生态 环境
促进相关产业发展，创造 就业机会
增强社会对森林草原防火 的意识和重视程度
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发展趋势：随着科技的不断发展，未来防火监测预警系统将更加智能化、精准化，市场前景广阔。
技术创新与升级路径
技术创新：利 用AI、大数据、 物联网等技术， 提高防火监测 预警系统的准 确性和实时性
升级路径：根 据用户需求和 行业发展趋势， 不断优化系统 功能和性能， 提高用户体验
应用场景：适 用于森林、草 原、城市等多 个场景，提高 防火监测预警 的覆盖面和实
森林火灾预防中的林火监测预警系统研究
森林火灾预防中的林火监测预警系统研究研究主题：森林火灾预防中的林火监测预警系统研究1. 研究问题及背景森林火灾是林业、生态环境和人类社会的巨大灾害，对生态环境破坏严重且给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。
快速、准确的林火监测和预警系统对于有效遏制火灾蔓延、减少灾害损失具有重要作用。
然而，传统的人工观测方法存在着局限性，步伐不灵活、作用范围有限、耗时较长等问题。
因此，研究和开发一种可靠的林火监测预警系统势在必行。
2. 研究方案方法2.1 数据采集通过辅助手段如卫星、无人机等获取火场相关数据，包括地理信息、天气数据、植被覆盖率以及人为因素等。
这些数据将为后续的研究和分析提供重要参考。
2.2 数据预处理对采集到的数据进行预处理，包括数据去噪、特征提取、数据预处理以及数据标准化等。
有助于准确识别出火灾特征。
2.3 建立监测模型基于已经采集到的数据和预处理的结果，采用相应的算法或模型进行监测预警模型的建立。
如传统的回归分析、时空数据分析或机器学习等方法。
2.4 模型验证与优化通过不断收集的火灾数据进行模型验证和优化，以提高模型的准确性和可靠性。
3. 数据分析和结果呈现基于已建立的监测预警模型，对输入的数据进行实时分析。
通过对不同指标的监测，如温度、湿度、风速等，可以发现潜在的火灾风险。
同时，结合地理信息和火点特征，可以对火灾可能蔓延的方向和速度进行预测。
研究结果可以通过可视化手段进行呈现，如构建火灾监测预警地图或者叠加火势预测的等高线图等。
4. 结论与讨论通过研究，我们建立了一种基于数据分析和模型构建的林火监测预警系统。
该系统可以提供快速、准确的火灾监测和预警，为防火部门和相关机构提供科学参考和决策支持。
然而，系统的准确性和可靠性仍然需要不断优化和改进。
未来的研究方向可以包括与气象预报系统的融合、更高分辨率的空间数据采集等。
综上所述，本研究提出了一种林火监测预警系统的研究方案，通过数据采集、预处理、建模和结果呈现，实现了对林火的快速准确监测和预警。
森林火灾扑救力量调度与指挥决策支持系统研究
森林火灾扑救力量调度与指挥决策支持系统研究研究主题：森林火灾扑救力量调度与指挥决策支持系统研究摘要:随着全球气候变暖和人类活动的增加，森林火灾成为世界范围内的一种严重自然灾害。
有效的森林火灾扑救力量调度与指挥决策支持系统可以提高灾害应对效率，减少人员伤亡和财产损失。
本研究旨在开发一种创新的系统，帮助森林管理部门对森林火灾的扑救力量进行精确调度和指挥决策，从而提高火灾扑救效果。
1. 引言森林火灾对环境、经济和社会都造成了严重影响。
如何高效组织调度扑救力量成为一项紧迫的任务。
本研究旨在基于先进的技术手段开发一种高效的森林火灾扑救力量调度与指挥决策支持系统。
2. 研究问题与背景2.1 研究问题本研究通过分析现有的森林火灾扑救力量调度与指挥决策支持系统，以及相关文献，归纳了以下研究问题：(1) 如何准确预测森林火灾的发展趋势和扩展速度？(2) 如何根据火灾情况快速调度和调配扑救力量？(3) 如何帮助指挥部快速做出决策并指挥火灾扑救行动？2.2 研究背景随着传感器技术、遥感技术和地理信息系统的不断发展，获取森林火灾监测数据的能力和处理数据的能力也不断提高。
这为提高森林火灾扑救力量调度与指挥决策的水平提供了机会。
3. 研究方案方法本研究拟采用以下研究方案方法：3.1 森林火灾发展趋势与扩展速度预测：基于历史火灾数据和气象数据，建立预测模型，通过机器学习算法对火灾发展趋势和扩展速度进行预测。
3.2 火灾扑救力量调度与调配：结合火灾情况和资源分布情况，建立资源调度模型，通过优化算法对火灾扑救力量进行调度和调配。
3.3 指挥决策支持：基于火灾监测数据和模拟推演，建立指挥决策支持模型，通过小波神经网络对火灾发展趋势进行预测，帮助指挥部快速做出决策并指挥扑救行动。
4. 数据分析与结果呈现根据研究方案方法，我们使用实际火灾数据和监测数据进行实验，并将结果进行分析和呈现。
通过对数据的分析，我们得出了以下结论：(1) 预测模型能够准确预测火灾发展趋势和扩展速度；(2) 优化算法能够有效调度和调配火灾扑救力量；(3) 指挥决策支持模型能够帮助指挥部快速做出决策并指挥扑救行动。
森林火灾的监测与预警技术及其应用研究
森林火灾的监测与预警技术及其应用研究研究问题及背景：森林火灾是对环境和人类安全造成严重威胁的自然灾害之一。
传统的森林火灾监测和预警方法存在一定的局限性，如监测覆盖范围有限、监测手段落后等。
因此，开展森林火灾的监测与预警技术及其应用研究具有重要的实践意义。
本论文旨在通过对森林火灾监测与预警技术的研究，提出一种创新的、综合性较强的解决方案。
研究方案方法：首先，我们将收集与森林火灾相关的数据，包括森林植被类型、气象数据、人为因素等。
在此基础上，我们将采用遥感技术进行数据的获取与分析。
通过高分辨率卫星遥感影像，我们可以获取到更为准确、实时的森林火灾发生情况。
同时，利用卫星遥感技术，我们还可以获取到森林植被的生长状态、水分含量等相关信息，进一步完善火灾监测与预警的能力。
其次，我们将运用数据挖掘与机器学习的方法进行数据分析。
通过建立森林火灾发生模型，我们可以利用历史数据和相关因素，预测火灾发生的可能性和趋势。
同时，我们还可以利用机器学习算法，对大量的数据进行分析和处理，提取出与火灾发生相关的特征和规律。
数据分析和结果呈现：在数据分析过程中，我们将利用统计学方法、图表分析等手段对数据进行处理和展示。
通过分析数据，我们可以了解到森林火灾的发生频率、分布特征和发展趋势。
同时，我们还可以根据不同的因素，对火灾发生的影响程度进行评估和排序。
在数据分析的基础上，我们将绘制相应的结果图表，以直观、清晰的方式呈现研究成果。
结论与讨论：根据研究结果，我们可以得出以下结论：1. 利用遥感技术和机器学习算法，能够有效监测和预警森林火灾的发生。
相比传统方法，这种综合性方法在监测覆盖范围和准确性方面有明显优势。
2. 森林火灾的发生与多种因素相关，包括气象条件、人为因素和森林植被状态等。
在火灾预警中，需要综合考虑这些因素，并通过合理的模型建立和算法评估，提高预警的准确性。
3. 火灾监测与预警技术的应用还存在一些挑战，如遥感影像的解译、数据挖掘方法的选择等。
森林火灾的监测与预警系统研究
森林火灾的监测与预警系统研究论文标题：森林火灾的监测与预警系统研究摘要：本论文旨在研究森林火灾的监测与预警系统，系统地探讨了研究问题的背景、研究方案方法、数据分析和结果呈现以及结论与讨论。
通过分析现有森林火灾监测技术和方法的不足，我们提出了基于人工智能和地理信息系统的创新监测与预警系统，能够准确、实时地检测和预测森林火灾，为决策者提供科学依据，以降低森林火灾的发生和破坏。
关键词：森林火灾、监测与预警系统、人工智能、地理信息系统、数据分析1. 引言1.1 研究背景森林火灾是全球范围内的重要环境问题之一，其对自然生态系统以及人类社会造成了严重的损害。
传统的森林火灾监测方法主要依靠人工巡逻和航空遥感，存在监测范围有限、非实时性以及数据分析效率低等问题。
因此，我们需要建立一种基于新技术和方法的森林火灾监测与预警系统，以提高监测效率、预测准确性和决策支持能力。
1.2 研究目标与意义本研究的目标是开发一种利用人工智能和地理信息系统的森林火灾监测与预警系统，可以实时准确地监测和预测森林火灾的发生，并根据火势情况提供相应的预警信息。
该系统将为决策者提供科学依据，促进森林火灾防控工作的科学化、信息化和智能化。
2. 研究方案方法2.1 数据采集方法通过无人机、遥感卫星等技术手段获取高分辨率的影像数据，结合气象观测数据、森林资源数据等，构建全面、多维度的数据集，为后续的火灾监测和预测提供基础数据支持。
2.2 火灾监测方法基于卷积神经网络和深度学习技术，分析火灾烟雾、热点等特征，实现对森林火灾的实时监测。
通过对监测数据的实时分析和处理，系统能够准确地识别火灾的位置和规模。
2.3 火灾预测方法建立火险预警模型，利用历史森林火灾数据、气象数据以及地理信息数据，通过机器学习和数据挖掘方法，对森林火灾的发生概率进行预测。
同时，考虑到火灾发展的动态性，在预测过程中引入实时监测数据进行修正和更新。
3. 数据分析和结果呈现通过对多组实验数据的分析和比对，验证了所提出的森林火灾监测与预警系统的可行性和准确性。
森林火灾预测与预警系统研究
森林火灾预测与预警系统研究随着人类活动的不断扩大和人口数量的不断增加，大量的自然资源得到了更为广泛的开发和利用。
其中森林资源的开发规模越来越大，在让人们得到发展和生活条件的同时，也带来了种种问题和风险。
其中，森林火灾的发生是一项极其严重的问题，不仅对生态环境和生态系统造成了很大的损害，同时也会导致巨大的物质损失和人员伤亡。
因此，建立一套完整的森林火灾预测和预警系统成为了当下的一项非常重要的任务。
一、森林火灾预测和预警的意义随着经济的发展和技术的进步，人们对生态环境保护的重视程度日益提高。
同时，各地发生的森林火情愈加频繁且数量不断攀升，森林火灾成为了公共关注的一个热点话题。
对于建立一套完整的森林火灾预测和预警系统，其意义主要体现在以下几个方面。
1、提高自然资源的保护水平森林火灾作为自然灾害之一，在极端干燥和高温的气候下，火灾的发生概率较高，往往造成较大的损失。
通过开发森林火灾预测和预警系统，可以在森林火灾发生前及时发现并采取有效的措施，减少火灾对森林及其生态环境的破坏。
2、提高公共安全森林火灾往往会导致人员伤亡，且在火势燃烧过程中，火势的方向和火势蔓延的速度是无法预测的。
一旦这些火情引发附近的爆炸、崩塌等次生灾害，必将有更多的人受到伤害。
因此，建立森林火灾预警系统，可以在火灾发生时及时避难，减少公共安全方面的隐患。
3、提升社会效益随着科技的发展，建立一套森林火灾预测和预警系统可以提高公共安全，减少森林火灾的发生和灾害损失，提升生态环境保护的能力，建立科学、可靠的风险管理方案，为社会带来更多的效益。
二、森林火灾预测与预警系统的研究当前，针对建立森林火灾预测和预警系统的研究工作主要围绕四个方面展开:火灾发生的基本原因、火灾的传播规律、火灾预测和火灾预警系统的开发。
1、火灾发生的基本原因森林火灾的发生主要有两个因素，林区环境因素和人为因素。
其中，环境因素可以分为气候因素和地形因素，它们直接影响火灾的发生和蔓延。
森林火灾预测与预警系统的技术研究与应用
森林火灾预测与预警系统的技术研究与应用随着全球气候变暖和人类活动日益增多，森林火灾已经成为世界范围内的重大自然灾害之一。
由于其迅猛的蔓延速度和巨大的破坏力，森林火灾对人类社会和生态环境造成了严重的威胁。
因此，研究森林火灾的预测与预警系统是非常重要的，可以帮助人们及时采取措施来减轻灾害的损失。
森林火灾预测与预警系统的研究始于上世纪70年代，目前已经取得了显著的进展。
该系统的核心是利用先进的技术手段和数据收集方法来分析森林火灾的概率和危险性，并通过预警系统将这些信息及时传达给相关的部门和个人，以便他们能够迅速做出反应。
首先，森林火灾预测与预警系统的技术研究主要涉及火灾概率和危险性预测。
这些预测通常依赖于大量的气象数据、地理信息系统数据和火灾历史数据。
通过收集和分析这些数据，研究人员可以建立出复杂的模型，来预测火灾的发生概率和扩散速度。
例如，气象数据可以帮助确定火灾期间的天气条件，地理信息系统数据可以提供火灾蔓延的地理环境信息，而火灾历史数据可以用来查找火灾的模式和规律。
通过结合这些数据，研究人员可以建立出准确的火灾预测模型，以指导灾害管理人员采取相应的预防和应对措施。
其次，森林火灾预测与预警系统的应用主要包括火灾监测和预警发布。
通过安装在森林中的各种传感器和监测设备，可以实时监测森林火灾的发生和蔓延情况。
这些传感器可以检测到火源产生的热量和烟雾等指标，并将这些数据传输到数据中心进行分析和处理。
一旦火灾被检测到，预警系统将会自动发出警报，并立即通知相关的人员和机构，以便他们能够采取必要的行动来控制火灾。
森林火灾预测与预警系统的技术研究与应用面临着一些挑战和难题。
首先，火灾的预测和预警需要大量的数据支持，包括气象数据、地理信息系统数据和火灾历史数据等，这些数据的采集和处理工作较为繁琐。
其次，火灾预测模型的建立需要考虑到不同地域和环境的差异性，因此需要进行大量的实地调查和研究。
此外，火灾预测和预警系统的应用需要各个环节的协调和配合，涉及到政府、科研机构、救援队伍和公众等多个方面。
林火预警系统监测森林火灾危险
林火预警系统监测森林火灾危险随着全球气候变化的影响，森林火灾日益成为世界各地的重大自然灾害之一。
为了有效地预防和应对这些灾害，林火预警系统被广泛应用于森林管理中。
本文将探讨林火预警系统的原理、功能以及在森林火灾危险监测中的应用。
一、林火预警系统概述林火预警系统是一种利用先进的技术手段监测和预测森林火灾危险的系统。
它结合了遥感、气象、地理信息系统等多种技术手段，通过对森林环境参数的连续观测与分析，提供实时的火灾危险预警信息，帮助相关部门和人员采取相应的防范和应急措施。
二、林火预警系统的原理与功能1. 数据采集与处理：林火预警系统通过遥感技术获取大范围的森林环境数据，如温度、湿度、风向风速等。
这些数据被传输到中央处理系统进行分析，快速获得火灾发生的概率和危险程度预测结果。
2. 火险指标计算与评估：中央处理系统利用多种算法和模型，计算出火灾危险指标，并将其与历史数据和标准值进行对比，进一步评估当前森林火灾的危险程度。
3. 实时预警与通知：基于火险指标的计算结果，林火预警系统能够及时发出火灾预警信息。
预警信息通过不同途径传达给相关的森林管理部门、消防部门以及附近居民，使他们能够及时采取措施减少火灾带来的损失。
4. 多维数据分析：林火预警系统还能进行多维数据分析，探测火灾的可能原因、蔓延趋势、受影响区域等信息。
这些分析结果为灾后评估、灾情分析以及森林资源管理提供了重要依据。
三、林火预警系统在森林火灾危险监测中的应用林火预警系统在森林火灾危险监测中扮演着至关重要的角色。
它能够提供精准的预警信息，帮助管理部门及时采取措施，减少火灾的发生和扩大。
具体应用包括以下几个方面：1. 火险等级评估：林火预警系统可以对不同地区的火险进行评估，并根据评估结果划分火险等级。
这有助于管理部门采取相应的措施，如提醒民众注意、限制野外用火等。
2. 火源监测：通过对森林环境数据的实时采集与分析，林火预警系统能够及早发现火源，准确确定火灾的位置和规模，并进行初步预测和评估。
基于GIS的森林火灾扑救指挥辅助决策系统的建立及应用研究
ｎ ｅ ｔ 技术 、Ｓ Ｑ Ｌ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ 数据库技 术 、Ｓ ｋ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ三维 可视 化技 术 、Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ开 发组 件为 基础 ，结合 Ｇ Ｐ Ｓ芯 片 、
通讯 网络及智能手机进行集成 开发。系统建立示 范 以来 ，在 日常林 火管理 中能及 时发现 潜在森林 火灾 、开展 计
Ｅｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｎｄ Ａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｆｏ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｆｉ ｒ ｅ Ｓ ｕｐ ｐｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｍ ａ ｎ ｄ
Ａｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＧＩ Ｓ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
叶江 霞 ，舒立 福 ，邓 忠坚 ，赵 瑶 ，王艳 霞 ，周 汝 良
（ １ ．西南林业大学 ，云南 昆明 ６ ５ ０ ２ ２ ４ ；２ ．中国林业科学研究院森林生态环境与保 护研究所 ，北京 １ ０ ０ ０ ９ １ ）
摘要 ：针对 山地森林火 灾预防难 、扑救难 、易伤 亡的特 点 ，在对 森林 防火业 务进 行需 求分析 的基 础上 ，以 Ｇ Ｉ Ｓ
Ｙ Ｅ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ — ｘ ｉ ａ ，Ｓ Ｈ Ｕ Ｌ ｉ — ｆ ｕ ，Ｄ Ｅ Ｎ Ｇ Ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ － ｊ ｉ ａ ｎ ，Ｚ Ｈ ＡＯ Ｆ ａ ｎ ，ＷＡ Ｎ Ｇ Ｙ ａ ｎ — ｘ ｉ ａ ， Ｚ ＨＯ Ｕ Ｒ ｕ ． １ ｉ ａ ｎ ｇ
算机辅助决策与处置 ， 实现森林 防火计算机信息化 ，从而提高林火管理水平 ， 取得 良好 的防灾 、 减灾效果 。
关键词 ：森林火灾 ；扑救指挥 ；辅助决 策 ；Ｇ Ｉ Ｓ ；数据库
森林火灾预警系统的研发与实现
森林火灾预警系统的研发与实现森林火灾预警系统的研发与实现随着全球气候变化的加剧和人类活动对自然环境的影响，森林火灾成为一项严峻的全球性挑战。
为了应对森林火灾的威胁，各国纷纷研发和实施森林火灾预警系统，以提前探知火灾隐患并采取有效的应对措施。
本文将探讨森林火灾预警系统的研发与实现，并详细介绍企业在火灾隐患排查及整改方面的工作实践和思考。
在研发森林火灾预警系统时，首要任务是通过综合利用卫星遥感技术、气象数据、地理信息系统等多种数据源，建立火险等级评估模型。
这个模型可以综合分析森林的湿度、温度、气象条件等参数，并结合历史火灾数据进行学习和训练，从而准确评估森林的火灾风险。
在建立模型的还应该建立实时监测系统，以及将模型与监测数据进行关联，在发现火灾隐患时能够快速预警。
企业在火灾隐患排查方面的工作实践主要包括火灾隐患的识别、记录和分析。
消防安全专家应该深入了解森林生态环境特点，通过勘查和数据分析，分析出可能导致火灾的风险因素。
例如，干燥的天气和长时间没有清理的枯叶是火灾爆发的主要原因之一。
企业应制定相关的排查方法，如地毯式排查和无人机巡检，全面梳理森林中的枯草和干燥的植物。
还应建立火灾隐患的记录和分析系统，统计火灾隐患的数量、类型和分布情况，并对其进行综合分析，识别出重点区域和重点环节。
在整改方面，企业需要制定有效的消防安全整改措施，并确保它们的落地实施。
应建立完善的防火设施和消防通道，并确保其通畅和易于调度。
应加强火灾防范意识和培训，使员工具备及时应对突发火灾的能力。
应定期检查和维护消防设备，保证其正常工作状态。
企业还可以建立火灾应急预案，并定期组织演练，以提高应对突发火灾的能力和效率。
在制定排查方法和整改措施的过程中，应注意以下几点。
要全面排查火灾隐患，包括易燃物质的堆放、电器设备的安全使用、明火野炊的管理等。
要量化火灾隐患的风险等级，根据风险等级的高低确定相应的整改措施的优先级。
要建立监督和考核机制，对整改措施的执行情况进行监督和追踪，确保整改工作的有效性和实施。
林火预警与监测系统的设计与实现
林火预警与监测系统的设计与实现近年来，全球范围内的林火事件频发，给人们生产生活带来了巨大的灾害和财产损失。
为了及时监测和预警林火，保护森林资源和人类安全，林火预警与监测系统成为越来越重要的技术工具。
本文将针对林火预警与监测系统的设计与实现进行探讨。
一、系统需求分析林火预警与监测系统的设计需要考虑以下几方面的需求：1. 实时监测能力：系统应具备实时监测林区的能力，通过传感器、监控摄像头等设备采集环境数据并传输至监测中心。
2. 数据处理与分析：系统应具备对传感器数据进行处理与分析的能力，通过数据模型和算法判断是否存在火灾风险，及时发出预警信息。
3. 预警能力：系统应能够通过不同的通信方式（如短信、电话、APP推送等）向相关人员发送预警信息，确保他们能够及时采取相应的措施应对灾害。
4. 数据存储与管理：系统应具备数据存储与管理的能力，将历史数据保存并进行备份，以供后续分析和研究。
二、系统设计与实现基于以上需求分析，林火预警与监测系统的设计与实现应包括以下几个关键步骤：1. 硬件设备的选择与安装选择适应于森林环境的传感器、摄像头等硬件设备，并进行安装与调试。
传感器可以监测环境温度、湿度、风速等数据，摄像头可以实时监测林区的状况。
同时，需要考虑设备的耐用性和防水防尘等特性。
2. 数据采集与传输通过传感器和摄像头采集到的数据，经过处理与编码后，通过物联网或其他通信方式传输至监测中心。
同时，需要保证数据传输的实时性和稳定性。
3. 数据处理与分析在监测中心，通过数据库和云计算等技术手段，对传输过来的数据进行处理和分析。
可以利用机器学习算法建立林火风险模型，根据环境数据的变化来判断是否存在林火风险，并及时发出预警信息。
4. 预警信息的发送与响应根据预先设定的预警规则和联系人信息，系统将预警信息通过短信、电话、APP推送等方式发送给相关人员。
同时，预警信息还可以在监测中心的大屏幕上实时显示，以便相关人员能够随时关注。
可见光林火智能监测与决策支持系统的设计与应用
2020年第22期现代园艺林火监测技术在现阶段开展过程中，主要有4种方法，包括人力地面巡护、近地面监测、航空巡护及卫星监测4种方法。
而随着科学技术的进步，这4种方法又逐步引入了科学技术内容，进行了优化与完善，现如今，物联网技术也被逐步应用于林火预警系统中，但由于缺乏捕获其图像早期特征，导致很难在第一时间发现林火出现，往往发现时林火已呈现出一定的蔓延态势。
1系统设计1.1系统应用现状林火发生时，最早出现的显著视觉现象，往往是从烟雾的腾升而开始，因此，监测系统都是通过补充对应区域存在烟雾，进而定位林火发生及具体位置。
但在实际应用过程中，关于可见光识别的应用，我国目前还处于静态识别阶段，静态识别是指我国现阶段对烟雾的识别并非动态捕捉，而是通过静态识别其颜色和纹理特征，这导致在识别过程中，可能会存在较大误判。
此后，我国除了进一步开展自主研发工作外，不同地方都开始相继引入国外林火智能检测软件系统，通过光散射光谱特征算法，动态监测烟雾，有效提升了监测的准确性，且定位准确，识别率超过了95%以上，且能在较早时间内监测到林火。
总之，我国林火智能系统最大的区别在于对林火识别的算法及基于算法形成的火灾点定位，而此内容又渗透到4个模块中，具体内容如下。
1.2烟雾识别模块烟雾识别模块是林火智能监测与决策支持系统中的核心模块，是决定林火智能监测与决策支持系统能否发挥作用的关键点。
究其根本，就是通过图像处理器、烟雾算法2个部分形成的图像处理系统。
具体到实际中，光散射光谱特征林火烟雾算法就是通过监测林火烟雾，对比其可见光波长，并通过烟雾与背景光散射强度的不同性，得出结论，形成火情预警[1]。
值得一提的是，烟雾识别模块会形成基础的数据库，即汇总并分类已监测完成的数据，如记忆监测区域内存在的厂房烟雾或道路烟雾，然后存入数据库中，后续在监测发现这类烟雾时，通过数据对比能较快地形成判断，且不进行火情预警行为，大大降低了误报的可能性。
森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持系统研究
森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持系统研究研究题目：森林火灾扑救中的指挥与调度决策支持系统研究1. 研究问题及背景森林火灾是一种严重的自然灾害，常常对人类和生态环境造成巨大损失。
指挥与调度决策对于森林火灾的扑救至关重要，然而，由于火场环境复杂且不确定性较高，火场指挥员常常面临多种复杂的决策问题，如何合理规划资源和指挥决策成为森林火灾扑救过程中的关键问题。
2. 研究方案方法为了解决森林火灾扑救中的指挥与调度决策问题，本研究提出了基于信息技术的决策支持系统。
具体研究方案如下。
2.1 数据采集通过火灾数据及相关预测模型，获取森林火灾扑救所需的关键数据，包括火势大小、火场风向、降雨情况等。
这些数据可以通过远程火灾监测系统、气象站以及相关设备获取。
2.2 模型建立基于采集到的数据，建立火场火势扩展模型，考虑火势传播速度、火场边界变化等因素。
同时，结合空间分析方法，构建火灾蔓延路径模型，预测火势蔓延方向和速度。
2.3 资源调度优化通过优化算法，对扑救资源进行合理规划和调度，以实现最大化的火灾扑救效益。
考虑资源之间的相互作用和竞争关系，使资源调度更加高效和灵活。
2.4 决策支持系统构建将以上模型和方法集成到一体化的决策支持系统中，为指挥员提供实时的火场情报和决策支持。
系统可以根据火场状况和指挥员的需求，自动产生多种可行的扑救方案，对每种方案的效果和风险进行评估，辅助指挥员做出科学决策。
3. 数据分析和结果呈现本研究将收集到的森林火灾数据和模型计算结果进行分析和整理。
通过对数据的统计和趋势分析，可以了解火灾发展的规律和特点。
同时，通过对系统应用的实际案例进行比较和评估，可以评估系统的性能和有效性。
4. 结论与讨论通过本研究，我们实现了基于信息技术的森林火灾扑救指挥与调度决策支持系统。
该系统能够提供实时的火场信息和多种扑救方案，辅助指挥员做出科学决策。
与传统的人工决策相比，系统具有更高的效率和准确性。
然而，系统的性能仍然可以进一步提升，例如在数据采集和模型建立方面还存在一定的局限性。
林火预警与监测系统设计与实现
林火预警与监测系统设计与实现林火是一种具有巨大危害性的自然灾害，经常给人们的生命财产造成严重损失。
为了提前发现和及时控制林火，必须建立起有效的林火预警与监测系统。
本文将从系统设计与实现的角度，探讨林火预警与监测系统的相关内容，以期对该系统的建立提供一些参考和指导。
一、需求分析林火预警与监测系统的设计，首先需要明确系统的功能需求。
根据实际情况，该系统应具备以下几个方面的功能：1. 林火监测：通过安装在森林中的传感器，实时感知温度、湿度、风向等环境参数，并将数据传送到中央处理器进行分析和处理。
2. 健康状况监测：系统需要能够监测森林的健康状况，包括监测树木的生长情况、病虫害等，以便及时采取措施进行干预。
3. 预警功能：根据监测到的数据进行分析和模型建立，实时预警环境变化，尤其是林火的可能发生。
及时向相关部门和用户发送预警信息，以便采取措施防止和控制林火的蔓延。
4. 数据分析与共享：系统需要具备强大的数据分析和处理能力，为相关人员和部门提供决策支持。
同时，系统还应该能够实现数据的共享，以方便各方相互交流和合作。
二、系统设计1. 网络架构设计：基于云服务的林火预警与监测系统可以提供更高的稳定性和可用性。
采用B/S结构，用户通过浏览器访问系统，无需安装任何客户端软件。
2. 传感器技术：通过部署大量的传感器节点，在森林中实现全面监测。
传感器能够感知环境的温度、湿度、风速、风向等参数，并将数据实时传输到服务器端进行处理和分析。
3. 数据处理与分析：服务器端使用强大的数据处理和分析算法对传感器采集到的数据进行处理，并建立相应的预测模型。
通过与历史数据比对，提前发现林火的可能发生，并发出预警信号。
4. 预警信息推送：预警信息可以通过短信、手机APP、电子邮件等方式发送给相关的部门和用户。
预警信息包括预警等级、预警区域、可能发生时间等，以便及时采取应对措施。
5. 数据共享：系统可以将监测数据和预报结果进行共享，以方便各方进行决策和合作。
多灾种综合预测预警与决策支持系统研究共3篇
多灾种综合预测预警与决策支持系统研究共3篇多灾种综合预测预警与决策支持系统研究1多灾种综合预测预警与决策支持系统研究在当代社会中，自然灾害频繁发生已经成为了一个不可避免的现实。
台风、地震、洪水等各种自然灾害给人们生命和财产带来的威胁越来越大。
在这些灾害发生之前，如果能够提前预测警告，就能够减少许多损失。
因此，多灾种综合预测预警与决策支持系统的研究变得越来越重要。
多灾种综合预测预警与决策支持系统的研究是一项复杂的工程，需要多个领域的专家共同合作。
系统主要包括数据收集、数据处理、预测模型构建、系统优化和决策支持等方面。
其中，数据收集是关键的一步，系统需要收集各种气象、地质、地理等数据。
通过数据处理，构建出能够反映灾害发生的趋势的预测模型。
在系统优化阶段，可以通过计算机仿真的方法，对模型进行优化，提高系统的准确性和可靠性。
最后，通过决策支持，向有关部门提供指导，并且加强公众的灾害防范意识。
对于不同的自然灾害类型，系统的建立和优化也有所不同。
如对于台风，系统需要包括气象因素和气象预报的处理，在建立预测模型的同时，需要对模型进行动态调整，以提高预测准确性。
在系统优化方面，可以通过计算机模拟多个场景，以确定最佳预测模型，降低误报率和漏报率。
对于地震等地质灾害，需要考虑到地质因素的影响，同时可以利用地震预警系统进行提前预警。
在数据处理方面，系统可以利用地震数据，来预测地震的可能发生时间和地点。
在模型优化方面，需要综合利用地震和地质数据，进一步优化模型的准确性和可靠性。
多灾种综合预测预警与决策支持系统的研究对于灾害防范和应急救援都具有重要意义。
在灾害预测方面，系统可以为相关部门提供科学预测以及预警服务，从而更好的协调各部门抢险措施，减少人员伤亡和财产损失。
在应急救援方面，系统可以提供最新的预警信息，以及必要的指导建议，为抢险救援行动提供重要决策支持。
因此，建立一个能够综合多灾种信息的预测预警和决策支持系统，将大大提高应对灾害的能力和效率。
森林火灾辅助决策支持系统
森林火灾辅助决策支持系统
森林火灾辅助决策支持系统由中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室开发，集决策支持系统、信息管理系统和办公自动化于一身，初步具备了火险预报、林火监测辅助管理、地表火火行为预测预报及仿真、林火扑救指挥辅助决策等模块，既可在森林防火期或林火发生时为决策人员提供科学的决策依据，也可在非防火期对管理人员进行模拟培训。
主要模块包括：
森林火险预报系统
充分发挥了地理信息系统在空间分析方面的优势，简化了火险等级的计算量，加快了火险预报的速度，提高预报精度，并使动态火险预报成为可能。
●林火监测辅助规划系统
可以通过本系统了解现有防火了望台的监测覆盖区和盲区，有针对性地制定防火计划。
同时也为了望台的规划设计提供了强大的工具，对于减少设计的盲目性、充分利用资源将起到积极的作用。
●地表火蔓延预测预报系统
实现了对复杂条件下（变风速、风向、地形、植被）林火蔓延的动态模拟和预测，可预报火蔓延速度、火强度、火场面积等重要的火行为参数，为林火扑救指挥提供科学的依据。
（相关理论研究成果于1993年获中国科学院自然科学二等奖。
）
扑救辅助决策系统
林火扑救辅助决策系统充分体现和运用了森林火险预报系统和林火行为预测预报系统的各项研究成果，为优化决策提供可靠支持。
具体实现了以下功能：1)提供可供选择的扑救战术方案；2)提供火场全貌的相关参数值；3)火情预测预报；4)提供扑救兵力配置方案；5)提供火场扑救态势；6)提供扑救路线。
森林火灾预报与扑救决策支持系统
森林火灾预报与扑救决策支持系统在人类社会中，自然灾害一直是一大威胁，其中森林火灾是最为常见和严重的一种。
森林火灾不仅危害人类，还会对整个生态环境造成严重影响。
所以，及时的预警和有效的扑救是非常必要且关键的。
随着科技的发展，越来越多的工具和技术被用于森林火灾预报和扑救决策支持系统中，让我们来更深入地了解一下。
1. 森林火灾预报火灾预报是预测未来火灾发生概率和范围的过程。
森林火灾预报是指对森林火灾发生的可能性、火势和火灾轨迹进行预测。
在预报系统中，使用了大量的技术和数据，其中包括地理信息系统(GIS)、气象站、卫星遥感技术和火灾数据。
这些技术将卫星图像和气象数据合并在一起，以确定火灾发生的可能范围和燃烧程度。
此外，科学家还利用地理信息系统建立火灾概率分布模型来预测火灾的发生概率。
2. 扑救决策支持系统随着科技的不断发展和应用，越来越多的装备和技术应用于扑救中来。
扑救决策支持系统(DSS)是指一种可以帮助消防部门从容应对森林火灾的计算机系统。
这个系统可以收集并整合各种与火灾相关的数据，例如火灾的起源、火源的颜色、烟雾的浓度、风向等，以此来评估火灾的严重程度和扩散情况，重新计划扑救策略。
此外，还可以根据数据建立火场模型，以模拟火灾的蔓延速度，以便制定更合理的扑救计划。
3. 森林火灾应急救援近年来，我国发生了多次大型森林火灾，森林部门和消防部门的扑救已经取得了巨大的成效，但是还需要不断完善和提高。
为了提高应急保障能力，应加强与周边地区的合作和协调。
同时，还需加快消防员培训和技术装备的升级，以提高他们应对火灾的能力。
在应急救援方面，紧急处理也是重要的一部分。
如果森林突发火灾，消防员和相关部门应在最短时间内展开行动，进行快速有效的处理。
总之，在减少森林火灾和应对森林火灾方面，科技发挥了重要作用。
只有继续加强这方面的研究，才能更好地保护人们的生命财产以及环境。
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森ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 火灾监测 、 预警 与决策支持 系统 的研究
刘 禹
（ 黑龙江省计算 中心， 黑龙江 哈 尔滨 １ ５ ０ ０ ３ ６ ） 摘 要： 建设 森林 火灾监测 、 预警与决策支持 系统 ， 将在 当前的森林 防火和将 来的生态环境 建设 中具有重 大的作用。它将森林气象因 子 采集、 无 线传 感器网络和应用领域数据有机地结合在 一起 ， 它所提供 的数据和信 息将在 森林 火灾系统模 型下进 行分析和评测 ， 产生森 林 防火预警 结果 ， 为政 府或 林业主管部 门提供森林 防火宏观决策 、 指挥 管理、 生态资源规 划及 建设 ， 实现社会、 经济的高速发展和 自然 、 生 态环境 的有效保护 ， 保证 可持 续发展 。 关键词 ： 森林防火 ； 气象因子 ； 无线传感 网络 ； 决策支持
１ 概 述 子数据监测 中的不足 ， 主要在能量 的基础上对 Ｌ ＥＡ Ｃ Ｈ做出改进 ， 以 森林是全球生态系统的重要组成部分 ， 是人类 社会 生存 发展与 适应 实际需要 。 基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 的定位手段 ， 结合多维定标技术和同事定 生态环境演变不可或缺的重要物质 基础 。 森林火灾是人类所面临的 位构 图的思想 ， 设计相对定位算法 ， 以实现 网络的拓扑控制 。 通过最 最重要 的自然灾害之一 ， 给人们 的生命财 产造成严 重的威胁 。本研 小距离聚类法 ， 融合多传感 器的感知数据 ， 提高数据融合结 果客观 究 以实时采集的森林火灾相关因子为基础数据 ， 引入关 联规则数据 性的同时 ， 减小数据的传输量 ， 以延 长网络生命周期。 挖掘技术对火情信息进行 分析监控 ， 建立在林火发 生的第一时间智 结 合森林环 境的特点 ，通过对动态 电压调整技 术进行优 化研 能启动应 急灭火措施 ， 同时 提供 合理 、 科学 、 实用的森林火 灾监测 、 究 ， 实现在不影响处理器性 能的前提下 ， 通过性能预测软件 根据处 预警与扑救方案的智 能决 策支持 系统 。 理器 的繁忙程度调整处理器的工作 电压 和工作频 率 ， 达到降低芯片 采 用理论计 算和物理模拟相结 合的方法 ， 从采集森林火 灾相 关 功耗 的 目的， 以实现无线传感器 网络系统生命期的最大化。采用多 因子人手 ， 分析火险隐患规律及概率 。通过试验 ， 结合硬件 ， 实现森 种定 位方法相结合 的技 术 ， 改进 多维定标技术 ， 在定位过程 中减 少 林 消防防火阀用智能驱动器的 自动监测 ， 出水 和复位 等为火 灾发生 信标节点数量 的同时提高定位的精度 。 通过对无线传感 器网络 的多 提供预防应 急准备。通过定性模 型与理论计 算预测火行为 ， 模 拟相 跳路 由协议 Ｌ Ｅ ＡＣ Ｈ算 法进行优化 ，实现无线传感器 网络进行 自组 似火情 建立 森林火 险智能 预防与决策支持系统 。 织、 自配置 ， 提高网络的生存 时间。 ２森林气 象因子数 据实时采集 针对传统的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法需要产生大量的候选项集 ， 另外该算法 在进行森林气象 因子数据监测 和传输 时 ， 要对多种条件下 的环 需要多次重复扫描数据库 的不 足 ， 项 目提 出一种产生频繁项集的有 境进行 同时测量 ， 通常需要对风向 、 风速 、 温度 、 湿度、 光照 、 降水量 、 效算法 ， 利用 ０和 １的数据存储方式来表示影响火险因素在火情 信 蒸 发量 、 二氧化碳 和土壤含水量等指 标监测 ， 发生火灾 等突发事 件 息集 各事务中 的支持情 况 ， 提 出一种新 的不需要产生候选 集 ， 并 且 时还须精确定位火灾发生地 ， 为系统模型提供气象 因子数据 。利用 只需要扫描一次数据库的关联 规则算法 ， 分析各因素造成火险的规 无 线传感器 网络 ， 将 大量的节点播撒 到需要监测 的区域 ， 即可实 现 律及概率机制 。 气象 因子数据 的测量与传输 。 火行为 图像处理研究及其算法实现 ， 提 出各火点周 围火行 为图 利用无线传感 网络监测有着突 出优势 ： 像的概率特征融合模 型 ， 为火灾的识别判断以及火行为跟踪 奠定理 传感器节点体积小 、 数量 大 ， 整个森林监测可 以一 次布置到位 ， 论基础。 每个传感器节点均可准确及时地采集环境数 据 ， 并汇总到基站 ； 结合森林火灾实地情况 ， 提出一种 基于案例推理的决策分析方 无线传感器节点本身具有一定 的计算 和存储能力 ， 可 以对环境 法 ， 为森林火灾预防与决策 选择 提供理论支持 。 的变化进行较为复杂 的监控和判断 ，同时又具有无线 通信 能力 ， 可 ７结 论 以进行 节点 间协 同监控 ，并能在 网络遭到破坏 时进行 自动恢复组 建设森林 火灾监测 、 预警 与决策支持 系统 ， 将在 当前 的森林 防 网、 传 递信息等功能。 火和将来的生态 环境建设 中具有重大的作用 。 它将森林气象因子采 ３火情信息监测与分析 集无线传感 器网络和应用领域数据有机地结合在一起 ， 提供 的数据 以植被 类型 、 高程 、 坡向、 坡度、 道路 网 、 水 系缓 冲区 、 气温、 降 和信息将在森林 防火 系统模型下进行分析和评测 ， 产生森林 防火预 水、 相对湿度 以及森林气象 因子数据等 因素作为预测火险的基本指 警结果 。为政府或林 业主管部 门提供 防森林 火宏观决策 和指挥管 标 ，利用改进 的关联规则数据挖掘技术挖掘火险 出现 的关联规 则 ， 理、 生态资源规划及建 设 ， 实 现社 会 、 经济 的高速 发展和 自然 、 生态 研究实时监控分析森林火情的方法。 制作火情监测多通道合成彩色 环境的有效保护 ， 保证 可持续发展 。 图像 、 火点 信息列表 等各类火情监测信 息 ， 及时 向防火部 门传送 ， 为 参 考 文 献 有关领导和业务人员 了解火灾发展态势 、 制订 防火 、 扑火决策 ， 分析 【 １ 】 赵 凤君， 舒 立福 等． 森林 火险 中长期预 测预 报研究进展 ［ Ｊ ］ ． 世 界林 火险天气提供了大量信息。 业研究， ２ ０ ０ ７ ， ２ ０ （ ２ ） ： ５ ５ — ５ ９ ． ４火 行 为 跟 踪 预 测 【 ２ 】 李光辉等． 基－ Ｉ － Ｊ Ｌ线传感器 网络的森林火 灾监测预警 系统『 Ｊ １ ． 传感 基于概率 的火行为蔓延 图像表示方法 ，对火行 为进行跟 踪预 技 术学报， ２ ０ ０ ６ ， （ ６ ） ： ６ ９ — ７ ２ ． 测 。对不 同火点火行为采用分区局部搜索算法跟踪火势 ， 经过对观 ［ ３ ］ Ｚ ｒ 鲁 河等． 森林 防火辅助决 策支持 系统的设计 与 实现 ［ Ｊ ］ ． 管理科 测数据进行处理后得到的火行 为的概率信息创建火势走 向地图。 学． ２ ０ ０ ３ ， １ ６ （ ３ ） ： ２ １ — ２ ４ ． ５森林火灾监测、 预警与决策支持 系统 结合森林 实地火情信 息分析结果 ， 基 于案例 推理算法 建立 火灾 智 能决策 系统 ， 实 现机器学 习 、 搜索调 用 、 结果 输出等功能 ， 智 能指 导消防人员 扑救及疏散群众等决策 。 并就灾后扑救决策评估及时更 新案例库 。 ６关 键 技 术 分 析