森林火灾模型
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。
森林火灾蔓延规律与预测模型建立
森林火灾蔓延规律与预测模型建立森林火灾是世界各地都面临的自然灾害之一，它不仅影响生物多样性和生态系统的稳定性，还对人类社会造成了巨大的经济和环境损失。
因此，了解森林火灾的蔓延规律，并建立有效的预测模型，对于预防和应对森林火灾具有重要意义。
森林火灾的蔓延规律主要涉及三个关键要素：扩展速度、蔓延路径和蔓延方式。
首先，扩展速度指的是火焰蔓延的速度，它受到很多因素的影响，包括气象因素、森林植被类型、土壤湿度、地形等。
通常情况下，风速越大，森林火灾的蔓延速度就越快。
其次，蔓延路径是指火灾在森林中传播的路径，其受到森林类型、道路和河流等人为因素的制约。
最后，蔓延方式是指火焰在蔓延过程中的行为，可以分为地面火、冠层火和地面冠层连燃火等。
为了研究森林火灾的蔓延规律和建立预测模型，许多学者和研究机构进行了大量的研究工作。
其中一个常用的方法是利用数学模型来描述森林火灾的蔓延过程。
这些模型基于各种物理和生态学原理，考虑了多种因素对火焰蔓延的影响，如气象条件、土壤湿度、植被类型等。
一种常见的数学模型是基于传统的监视数据和统计方法建立的。
它们通过收集历史上的火灾数据，分析火灾的发展趋势和规律，以及与之相关的气象和环境因素，从而推测未来火灾的发展情况。
这些模型主要采用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等，来预测火灾的蔓延情况。
然而，这种方法存在一些局限性，比如无法考虑到复杂的物理和生态学过程，以及人为因素对火灾蔓延的影响。
另一种更复杂的模型是基于物理和生态学原理的。
这些模型根据火灾的传播过程与环境因素之间的关系，使用不同的方程和模拟技术来描述火灾的蔓延。
其中，最常用的方法是蒙特卡洛模拟和细胞自动机模型。
蒙特卡洛模拟通过随机抽样和分布模拟来估计森林火灾的发展情况。
细胞自动机模型则基于规则和邻近交互来模拟火焰的蔓延。
这些模型能够更好地考虑到火灾与环境之间的相互作用和复杂性，提高了火灾蔓延模型的精度和准确性。
除了数学模型，遥感技术在森林火灾的蔓延规律研究和预测中也发挥了重要作用。
森林潜在火险区分析及预警模型研究
森林潜在火险区分析及预警模型研究在全球气候变暖的背景下，森林火灾已成为不可忽视的自然灾害之一。
近年来，我国也频繁发生森林火灾，给生态环境和人们的生命财产带来严重损害。
预防和遏制森林火灾的发生，成为保障生态环境和经济发展的重要措施之一。
森林火险区分析及预警模型研究，能够帮助我们更好地了解森林火险区的特点及其可能发生的情况，为及时采取有效措施提供科学依据。
一、森林火险区的特点森林火险区是指森林林地在天气条件合适的情况下，可能产生火灾的区域。
森林火险区的形成与许多因素相关，如气候因素、地形地貌因素、植被因素等。
气候因素：森林火灾的发生与气象条件是密切相关的。
高温、干旱、低湿度和风等天气条件都能导致森林火灾的发生和蔓延。
在炎热干燥的季节，需要特别注意森林火险等级，加强监测和预警。
地形地貌因素：森林火灾的发生还与地形地貌因素密切相关。
山区、丘陵地带和盆地地带、林下沟壑等地形地貌因素都会增加森林火灾的发生概率。
植被因素：不同类型的植被对火险的影响也有所不同。
草地、灌丛多的地方比较容易发生火灾。
森林内不同树种、树龄、密度等因素，都会对火险产生较大影响。
二、森林火险预警模型的构建森林火险预警模型的构建涉及到许多学科和专业知识，需要综合考虑多种因素，进行定性和定量分析。
森林火险监测：通过对火险因素的监测和分析，可以有效评估森林火险的发生概率。
对于不同的火险因素，可以选择不同的监测方法和设备。
火险等级评估：根据监测数据和分析结果，可以对森林火险等级进行评估。
火险等级评估过程中需要综合考虑多种因素，如天气条件、地形地貌、植被类型等。
火险预警模型：根据火险等级评估结果，可以构建火险预警模型。
模型中需要包含火险等级、预警信号和预警阈值等元素。
当火险等级达到预警阈值时，将会发出相应的警报信息，防止火灾的发生和蔓延。
三、森林火险预警模型的应用森林火险预警模型在实际应用中具有重要价值。
它可以帮助森林管理部门做好森林防火工作，及时采取有效措施，防止森林火灾的发生和蔓延。
《森林救火模型》课件
模型结果
火情变化图表变化图表，可以直 观地了解火灾的发展和扩散情况。
根据模型结果，评估森林面积受 损的程度和范围。
救火任务分配计划
根据模型的分析结果，优化救火 任务的分配计划，提高灭火效率。
模型优化
1
策略调整
根据实际火灾情况和反馈，调整模型中的救火策略和方法。
2
参数调整
火源设定
随机设置初始火源，模拟火灾的起点和蔓延过程。
风力影响
考虑风力对火势蔓延的影响，模拟真实的火灾扩散情况。
模型运行
1
数据初始化
根据给定的参数和初始条件，对模型进行数据初始化和准备工作。
2
模拟器设计
设计一个高效的模拟器，用于模拟森林火灾的蔓延过程。
3
迭代过程
使用迭代算法模拟火势蔓延的过程，直到达到稳定状态或达到停止条件。
通过对模型参数进行调整和优化，提高模型的预测和模拟能力。
3
实际案例应用
将模型应用到实际的森林火灾案例中，验证模型的有效性和可行性。
总结与展望
1 成果评价
总结模型的成果，评价模型在森林火灾应对中的作用和效果。
2 经验总结
总结模型构建和优化过程中的经验教训，为未来的研究和实践提供参考。
3 发展趋势
展望森林火灾模型在未来的发展方向和应用前景。
《森林救火模型》PPT课 件
在这个PPT课件中，我们将介绍《森林救火模型》，包括模型的基本原理、 构建和运行过程，以及模型结果和优化方法。让我们一起来探索如何应对森 林火灾挑战。
模型简介
• 建立背景 • 模型原理 • 模型应用
模型构建
森林地图生成
通过模拟算法生成真实的森林地图，包括树木分布和地形特征。
吉林省延边地区森林火灾发生概率预测模型
第５２卷第３期东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ．５２Ｎｏ．３２０２４年３月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＭａｒ．２０２４１）国家自然科学基金项目（３２２７１８８１㊁３１９７１６６９）㊂第一作者简介：曹丽丽，女，２００１年６月生，森林草原防灭火科技创新中心（北华大学），硕士研究生㊂Ｅ－ｍａｉｌ：２８２７２２１３３１＠ｑｑ．ｃｏｍ㊂通信作者：单延龙，森林草原防灭火科技创新中心（北华大学），教授㊂Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈａｎｙｌ＠１６３．ｃｏｍ㊂收稿日期：２０２３年１１月７日㊂责任编辑：潘㊀华㊂吉林省延边地区森林火灾发生概率预测模型１）曹丽丽㊀刘向宇㊀陈响㊀于淼欣㊀谢文君㊀单仔赫㊀高博㊀单延龙㊀于渤㊀崔晨曦（森林草原防灭火科技创新中心（北华大学），吉林市，１３２０１３）㊀㊀摘㊀要㊀对于森林火灾这种严重危害森林生态系统的自然灾害而言，预防大于扑救㊂为实现对吉林省延边地区的森林火灾进行预测，根据历史火灾资料㊁气象数据㊁地形地貌数据㊁植被数据和人为与社会经济数据建立了延边地区森林火灾发生概率预测模型㊂研究结果表明：建立的４个林火发生概率预测模型均具有较高的拟合度（模型精度值＞０．９）和准确率（＞８０％）；经最优模型筛选，随机森林模型（ＲＦ）的综合得分最高，最适用于延边地区的林火发生概率预测模型；最优模型中，最小相对湿度和人口密度的变量重要性最大；延边地区南部的林火发生概率明显高于北部，ＩＶ级和Ｖ级林火发生风险区也多分布于南部㊂关键词㊀延边地区；森林火灾；广义线性模型；机器学习模型；发生概率预测分类号㊀Ｓ７６２．２ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｏｆＦｏｒｅｓｔＦｉｒｅＯｃｃｕｒｒｅｎｃｅＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｉｎＹａｎｂｉａｎＡｒｅａ，ＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ／／ＣａｏＬｉｌｉ，ＬｉｕＸｉａｎｇｙｕ，ＣｈｅｎＸｉａｎｇ，ＹｕＭｉａｏｘｉｎ，ＸｉｅＷｅｎｊｕｎ，ＳｈａｎＺｉｈｅ，ＧａｏＢｏ，ＳｈａｎＹａｎｌｏｎｇ，ＹｕＢｏ，ＣｕｉＣｈｅｎｘｉ（ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＷｉｌｄｌａｎｄＦｉｒｅＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ（ＢｅｉｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ），Ｊｉｌｉｎ１３２０１３，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２４，５２（３）：９０－９６．Ｆｏｒｔｈｅｎａｔｕｒａｌｄｉｓａｓｔｅｒｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓ，ｗｈｉｃｈｓｅｒｉｏｕｓｌｙｈａｒｍｔｈｅｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍ，ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｉｓｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｈａｎｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ．ＴｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓｉｎｔｈｅＹａｎｂｉａｎａｒｅａｏｆＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ａｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｐｒｏｂａｂｉｌ⁃ｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｆｉｒｅｄａｔａ，ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａ，ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｄａｔａ，ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｄａｔａ，ａｎｄｈｕｍａｎａｎｄｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｎｏｍｉｃｄａｔａ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｆｏｕｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｈａｖｅｈｉｇｈｇｏｏｄｎｅｓｓｏｆｆｉｔ（ｍｏｄｅｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｖａｌｕｅ＞０．９）ａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ（＞８０％）．Ａｆｔｅｒｏｐｔｉｍａｌｍｏｄｅｌｓｅ⁃ｌｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔｍｏｄｅｌ（ＲＦ）ｈａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｓｃｏｒｅａｎｄｉｓｍｏｓｔｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅＹａｎｂｉａｎａｒｅａ．Ｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｓｏｆｍｉｎｉｍｕｍｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙａｎｄｐｏｐｕｌａ⁃ｔｉｏｎｄｅｎｓｉｔｙｈａｖｅｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ．ＴｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｐａｒｔｏｆｔｈｅＹａｎｂｉａｎａｒｅａｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｐａｒｔ，ａｎｄｒｉｓｋａｒｅａｓｏｆｇｒａｄｅＩＶａｎｄｇｒａｄｅＶｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓｗｅｒｅａｌｓｏｍｏｒｅｄｉｓ⁃ｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｐａｒｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｙａｎｂｉａｎａｒｅａ；Ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅ；Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌ；Ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ；Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ㊀㊀森林火灾是森林３大自然灾害之首，近年来，全球气候变暖现象加快，极端天气频发，世界多国相继发生大规模森林火灾，森林防火工作异常严峻［１－３］㊂我国是受林火危害较为严重的国家之一［４］，从１９８７年 ５㊃６大兴安岭特大森林火灾 到２０１９年和２０２０年木里县森林火灾，多年来我国一直饱受林火危害㊂针对这一危害严重的自然灾害，我国一直坚守着 预防为主，积极消灭 的基础方针，对森林火灾的预防工作投入了大量资源［５－６］㊂其中，基于林火预测预报的林火预警系统是林火监测与防控的重要技术手段之一㊂尤其是对林火的发生起到了预测作用，它考虑了气象㊁可燃物㊁地形地貌㊁社会经济㊁人类活动等林火影响因素，通过建立统计学或机器学习模型实现对某一时段㊁地区林火发生的频率㊁概率㊁面积进行预测［７－９］，对森林火灾的预防具有重要的指导意义㊂近年来，国内外学者对林火发生概率预测模型展开了一系列研究㊂Ｍｉｌａｎｏｖｉｃᶄｅｔａｌ．［１０］研究发现干旱码是影响塞尔维亚林火发生最重要的变量，其次是不同的人为因素变量；随机森林模型的整体预测能力比Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型更好㊂Ｐｈａｍｅｔａｌ．［１１］评估了贝叶斯网络㊁朴素贝叶斯㊁决策树和多元Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归４种方法在越南义安省普马特国家公园林火发生预测的适用性，结果表明：贝叶斯网络模型预测效果最好，多元Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的预测效果相对较差㊂Ａｃｈｕｅｔａｌ．［１２］使用人工神经网络㊁广义线性模型㊁多元自适应回归样条曲线㊁朴素贝叶斯㊁Ｋ－最近邻㊁支持向量机等多种模型建立了印度南部林火发生预测模型，结果表明：人为因素是该区域森林火灾发生中的重要影响因素㊂Ｃｏｕｇｈｌａｎｅｔａｌ．［１３］基于决策树㊁ＡｄａＢｏｏｓｔ和随机森林３种机器学习方法建立了雷击火发生预测模型，并对拟合结果进行了验证，结果表明：模型的预测准确率达７１％㊂梁慧玲等［１４］基于随机森林模型建立了伊春地区林火发生预测模型，结果表明：相对湿度对该地区林火发生概率的影响最大，距居民区距离对林火发生的影响最小㊂魏建珩等［１５］使用气象因子基于自适应模糊神经网络建立了滇中灌木林火灾发生预测模型，模型拟合效果良好，温度㊁风速和湿度是影响该区域灌木林火灾发生的主要驱动因子㊂截止到２０２２年，吉林省已实现连续４２ａ无重大森林火灾发生㊂但多年来的保护和没有林火干扰，导致林内的可燃物长时间积累，可燃物载量持续增加，林火发生风险显著增强㊂尤其是延边地区，森林覆盖率高，植被资源丰富，而且毗邻俄罗斯和朝鲜，边境火烧入风险极高［１６－１７］，森林火灾防控形势异常严峻㊂目前，延边地区的森林火灾预警响应机制全面建立㊁火源管控能力持续改善㊁林火防控体系不断健全［１８］，但延边地区在林火预测工作中采用的是基于气象因子建立的火险等级系统，该系统并未考虑地形地貌㊁人为与社会经济因子对林火发生的影响，林火预测能力相对较低㊂本研究以延边地区为研究区域，基于２０００ ２０１９年的历史火灾资料，结合气象㊁地形地貌㊁植被㊁人为与社会经济等因素使用广义线性模型和机器学习模型建立延边地区森林火灾发生概率预测模型，筛选更适用于延边地区的林火发生概率预测模型，旨在为降低该地区林火发生风险，制定科学有效的森林火灾管理对策提供技术支持㊂１㊀研究区概况延边地区位于吉林省东部，下辖６市２县，位于北纬４１ʎ５９ᶄ４７ᵡ ４４ʎ３０ᶄ４２ᵡ㊁东经１２７ʎ２７ᶄ４３ᵡ １３１ʎ１８ᶄ３３ᵡ，东与俄罗斯接壤，南与朝鲜隔江相望，整个地势西高东低，自西南㊁西北㊁东北三面向东南倾斜［１７］㊂该地区属中温带湿润季风气候，年日照时间２１５０ ２４８０ｈ，年平均气温４ħ，年降水量４００ ８００ｍｍ，无霜期１００ １５０ｄ㊂土壤类型包括暗棕壤㊁白浆土㊁草甸土等㊂延边地区森林覆盖率达７９．３９％［１９］，常见树种包括云杉（Ｐｉｃｅａａｓｐｅｒａｔａ）㊁红松（Ｐｉｎｕｓｋｏ⁃ｒａｉｅｎｓｉｓ）㊁白桦（Ｂｅｔｕｌａｐｌａｔｙｐｈｙｌｌａ）㊁紫椴（Ｔｉｌｉａａｍｕ⁃ｒｅｎｓｉｓ）㊁落叶松（Ｌａｒｉｘｇｍｅｌｉｎｉｉ）㊁蒙古栎（Ｑｕｅｒｃｕｓｍｏｎ⁃ｇｏｌｉｃａ）等㊂２㊀材料与方法２．１㊀数据收集和整理历史火灾资料来源于吉林省档案馆和吉林省林业和草原局森林草原防火和安全生产处，统计并整理了２０００ ２０１９年延边地区森林火灾的起火时间㊁起火地点㊁经纬度㊁起火原因㊁火场总面积等基本信息；气象数据来自中国气象数据共享网（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ），统计整理了２０００ ２０１９年延边地区的逐日气象数据，包括气温㊁气压㊁湿度㊁风速㊁降水量等逐日气象数据；数字高程数据来源于地理空间数据云（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｓｃｌｏｕｄ．ｃｎ）的ＧＤＥＭＶ２３０Ｍ分辨率数字高程数据集；行政边界数据㊁道路㊁河流㊁居民点等矢量数据来源于全国地理信息资源目录服务系统（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｅｂｍａｐ．ｃｎ）的１ʒ１００万全国基础地理信息数据库；归一化植被指数（ＮＤＶＩ）数据㊁人口密度数据和ＧＤＰ数据分别来源于中国科学院资源环境科学与数据中心（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ）的中国年度植被指数空间分布数据集㊁中国人口空间分布公里网格数据集和中国ＧＤＰ空间分布公里网格数据集㊂２．２㊀构建数据集研究所需的数据集由因变量和自变量两部分组成，其中因变量通过ＡｒｃＧＩＳＰｒｏ软件的 ＸＹ转点要素 （火点）和 创建随机点 （非火点）工具生成㊂具体而言，使用起火地点的经纬度信息创建火点数据，剔除含缺失值的数据后，共创建火点４７９个；将火点的火场范围简化为圆形，根据火场总面积以火点为中心生成缓冲区，在去除缓冲区的延边地区范围内按火点和非火点１ʒ１的比例生成非火点４７９个，非火点间最小间隔为５００ｍ［２０］，并使用Ｅｘｃｅｌ软件对非火点数据进行随机时间赋值㊂自变量数据包括森林火灾发生当日的气象数据（日降水量㊁平均气温㊁平均气压㊁平均水汽压㊁日照时间㊁最大风速和最小相对湿度）㊁地形地貌数据（海拔㊁坡度㊁坡向指数和距最近水系距离）㊁归一化植被指数（ＮＤＶＩ）和人为与社会经济数据（距最近铁路距离㊁距最近公路距离㊁距最近居民点距离㊁中国国内生产总值（ＧＤＰ）和人口密度）㊂根据延边地区８个气象台站经纬度创建气象台站点数据，计算距离每个火点与非火点最近的气象台站，并使用Ｐｙｔｈｏｎ根据气象台站和时间对火点与非火点数据进行气象数据赋值㊂海拔㊁坡度㊁坡向指数㊁ＮＤＶＩ㊁人口密度和ＧＤＰ数据均为栅格数据形式㊂其中，海拔㊁坡度㊁坡向指数数据均源于ＧＤＥＭＶ２３０Ｍ分辨率数字高程数据集，使用栅格表面分析，获得坡度和坡向栅格数据，然后使用栅格计算器根据公式（１）将坡向栅格数据转换为坡向指数栅格数据，以解决建模中坡向取值无法描述其与林火发生概率之间的相关性问题［２１］㊂人口密度和ＧＤＰ数据集的数据时间包括２０００㊁２００５㊁２０１０㊁２０１５和２０１９年５期，并查阅‘中国统计年鉴“计算延边地区其他年份的人口增长率和ＧＤＰ增长率，然后使用栅格计算器工具获取其他年份的人口密度和ＧＤＰ栅格数据㊂最后根据火点㊁非火点的经纬度与时间信息通过提取栅格值对火点㊁非火点进行海拔㊁坡度㊁坡向指数㊁ＮＤＶＩ㊁人口密度和ＧＤＰ赋值㊂㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＰＴＲ＝ｃｏｓ（απ／１８０）㊂（１）式中：ＰＴＲ为坡向指数，α为坡向的取值（单位为（ʎ））㊂１９第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀曹丽丽，等：吉林省延边地区森林火灾发生概率预测模型从１ʒ１００万基础地理信息数据库中获取吉林省内铁路㊁公路㊁居民点和水系的矢量数据，并计算其与火点㊁非火点的最近距离，实现对火点㊁非火点的距最近铁路距离㊁距最近公路距离㊁距最近居民点距离和距最近水系距离的赋值㊂２．３㊀数据预处理基于气象㊁地形地貌㊁植被和人为与社会经济数据建立延边地区的林火发生概率预测模型，研究开始前对数据进行标准化处理，以消除量纲对模型预测的影响㊂然后将１７个初始自变量导入ＳＰＳＳ软件中进行多重共线性检验，所有的自变量均通过了多重共线性检验（ＶＩＦ＜１０）㊂将标准化后的数据划分为７０％的建模样本和３０％的验证样本，建模样本用于建立林火发生概率预测模型，验证样本用于评价模型预测准确率㊂２．４㊀林火发生预测模型本研究使用Ｒ语言和ＧｗｍｏｄｅｌＳ软件分别基于广义线性回归模型和机器学习模型建立延边地区林火发生预测模型㊂逻辑斯蒂回归模型（ＬＲ）被广泛应用在林火发生概率预测研究中，它能够通过ｌｏｇｉｔ函数将线性模型的预测值转化为［０，１］的概率值㊂设林火发生概率为Ｐ，则林火不发生概率为（１－Ｐ），则有：㊀㊀㊀ｌｎ［Ｐ／（１－Ｐ）］＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋ ＋βｎＸｎ㊂（２）式中：β０为常数项，自变量Ｘｎ为筛选出的各林火驱动因子，βｎ为各自变量的系数，ｎ为变量数量㊂地理加权逻辑斯蒂模型（ＧＷＬＲ）是ＬＲ模型的扩展，它为传统ＬＲ模型引入了空间因素，通过对每个样点进行参数估计以解决空间非平稳性对预测模型的影响㊂设林火发生概率为Ｐ，则林火不发生概率为（１－Ｐ），则有：㊀ｌｎ［Ｐ／（１－Ｐ）］＝β０（ｕｉ，ｖｉ）＋β１（ｕｉ，ｖｉ）Ｘｉ１＋β２（ｕｉ，ｖｉ）Ｘｉ２＋ ＋βｎ（ｕｉ，ｖｉ）Ｘｉｎ㊂（３）式中：（ｕｉ，ｖｉ）为第ｉ样本点的坐标，β０（ｕｉ，ｖｉ）为第ｉ样本点的常数项，自变量Ｘｉｎ为第ｉ样本点筛选出的各林火驱动因子，βｎ（ｕｉ，ｖｉ）为第ｉ样本点各自变量的系数㊂随机森林模型（ＲＦ）是一种机器学习算法，既可进行回归分析，也可用于分类研究㊂ＲＦ模型是决策树模型的组合，它从建模样本中随机有放回地进行ｍ次随机抽样获得ｍ个采样集并构建决策树模型，对于回归模型使用多棵决策树预测均值作为预测结果，对于分类问题使用多棵树投票划分最终分类结果㊂支持向量机模型（ＳＶＭ）是Ｖａｐｎｉｋ等基于万普尼克－泽范兰杰斯理论（Ｖａｐｎｉｋ－Ｃｈｅｒｖｏｎｅｎｋｉｓｔｈｅｏ⁃ｒｙ）和结果风险最小化原则提出的机器学习算法，既可实现模式识别也可以进行函数估计㊂对于分类模型来说，ＳＶＭ能将数据通过核函数映射到高维空间，通过构建最优超平面的方式实现对数据的分类，因此，ＳＶＭ模型可解决线性不可分问题㊂使用优势比作为２种广义线性回归模型中变量重要性的排序标准㊂变量的优势比越大，其对目标特征（即林火发生概率）的影响也越大，优势比的计算方法见下方公式（４）㊂使用Ｒ语言的ｒａｎｄｏｍＦｏｒ⁃ｅｓｔ软件包构建ＲＦ模型时，设定ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ函数的参数 ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ＝Ｔ 计算ＲＦ模型的变量重要性，变量重要性越大，其对林火发生概率的影响也越大㊂使用ｒｍｉｎｅｒ包的ｆｉｔ和ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ函数获取ＳＶＭ函数的变量重要性，并对其进行排序，变量重要性值越大，其对林火发生概率的影响也越大㊂㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＯＲ＝ｅｘｐ（βｎ）㊂（４）式中：ＯＲ为优势比，βｎ为各自变量的系数㊂２．５㊀模型评价及最优模型筛选使用Ｏｒｉｇｉｎ软件绘制不同模型的受试者工作特征（ＲＯＣ）曲线，使用曲线和横坐标轴合围面积作为模型拟合度评价标准（本研究设定为模型精度（Ａ）），然后根据ＲＯＣ曲线的横坐标（１－特异性）和纵坐标（敏感性）计算约登指数，见公式（５）㊂根据约登指数的最大值确定模型的最佳临界值，并计算验证样本的准确率㊂㊀㊀㊀约登指数＝敏感性＋特异性－１㊂（５）综合考虑模型建模样本精度值（ＡＭ）㊁验证样本精度值（ＡＹ）㊁验证样本准确率和模型复杂度（模型中的自变量数量），使用熵权法对不同模型进行综合评价，计算其综合得分［２２］，并筛选综合得分最高的模型作为最优模型，以进行林火发生概率及林火发生风险区分布研究㊂４个评价指标中，拟合度值越大，模型的敏感性和特异性越好，拟合程度也越好；验证样本准确率越大，模型的预测效果越好㊂因此，建模样本拟合度值㊁验证样本拟合度值和验证样本准确率为正向指标㊂而模型复杂度越大，所需获取的数据则越多，因此，模型复杂度为负向指标㊂２．６㊀林火发生概率及林火发生风险区的划分方法基于最优模型计算的延边地区林火发生概率，使用经验贝叶斯克里金插值法对林火发生概率进行空间插值，绘制林火发生概率分布图，然后将林火发生概率以０．２为中断值，由低到高，将吉林省划分为Ｉ Ｖ级的林火发生风险区，并绘制林火发生风险区分布图㊂３㊀结果与分析３．１㊀应用ＬＲ模型的延边地区林火发生概率预测使用ＳＰＳＳ软件通过逐步回归（向前法）对１７２９㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷个初始自变量进行筛选，其中，最小相对湿度㊁坡向指数㊁植被指数和距最近铁路距离４个自变量进入模型拟合阶段（Ｐ＜０．０５）㊂将通过筛选的４个自变量与因变量进行Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归拟合，建立延边地区林火发生概率预测模型㊂模型拟合结果如表１所示，４个自变量均通过了显著性检验（Ｐ＜０．０５），且都与林火发生概率呈显著负相关关系㊂其中，坡向指数和植被指数的优势比较大，表示其对延边地区的林火发生概率影响较大，其次为距最近铁路距离，最小相对湿度对林火发生概率的影响相对较小㊂基于ＬＲ模型建立的延边地区林火发生概率预测模型如下：㊀㊀Ｐ＝１／［１＋ｅ－（－１．２１０－０．２４８ｘ－０．３９８ｘ－２．４９１ｘ－０．３４５ｘ）］㊂（６）式中：Ｐ为林火发生概率，ｘ１为坡向指数，ｘ２为距最近铁路距离，ｘ３为最小相对湿度，ｘ４为植被指数㊂３．２㊀应用ＧＷＬＲ模型的延边地区林火发生概率预测ＧＷＬＲ模型的变量筛选过程与ＬＲ模型相同㊂使用ＧｗｍｏｄｅｌＳ软件建立ＧＷＬＲ模型，核函数选择 ｇａｕｓｓｉａｎ ，ｂａｎｄｗｉｄｔｈｔｙｐｅ为ａｄａｐｔｉｖｅ，ｎｕｍｂｅｒｏｆｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ为４９㊂ＧＷＬＲ模型对每个样本点进行参数估计，使用经验贝叶斯克里金法对模型系数进行空间插值，估计无观测值的非采样点区域模型系数，图１为ＧＷＬＲ模型系数的空间分布情况㊂表１㊀Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型拟合结果统计量估计值标准误差显著性优势比坡向指数－０．２４８０．１１３０．０２７０．７８０距最近铁路距离－０．３９８０．１２１０．００１０．６７２最小相对湿度－２．４９１０．２０１＜０．００１０．０８３植被指数－０．３４５０．１１１０．００２０．７０８常数项－１．２１００．１５９＜０．００１０．２９８图１㊀ＧＷＬＲ模型系数的空间分布㊀㊀在４个自变量和常数项中，最小相对湿度与林火发生概率呈全局负相关；坡向和ＮＤＶＩ的系数情况相似，均仅在延边州西北部和中南部呈正相关，其他区域呈负相关；距最近铁路距离在延边州北部呈３９第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀曹丽丽，等：吉林省延边地区森林火灾发生概率预测模型正相关，而在延边州中南部呈负相关；常数项在延边州绝大部分区域呈负相关，仅在西南部极少部分区域呈正相关㊂ＧＷＬＲ模型系数不唯一，ＧＷＬＲ模型的变量重要性与ＬＲ模型基本相同，均为坡向指数㊁ＮＤＶＩ和距最近铁路距离较高，最小相对湿度较低（表２）㊂表２㊀ＧＷＬＲ模型的变量重要性统计量自变量坡向指数距最近铁路距离最小相对湿度植被指数最大值１．５０２２．４３３０．２７２１．２３３最小值０．３７９０．００７０．０２１０．３９３平均值０．８５００．６１９０．０９３０．７７３中位数０．７９９０．０２００．０８７０．７５５３．３㊀应用ＲＦ模型的延边地区林火发生概率预测使用Ｒ语言ｃａｒｅｔ软件包的ｒｆｅ函数对建模样本进行１０折交叉验证筛选变量，变量筛选方法为 ｒｆ⁃Ｆｕｎｃｓ ，然后调用拟合模型中的 ｏｐｔＶａｒｉａｂｌｅｓ 输出模型变量筛选结果㊂变量筛选结果表明，海拔㊁日降水量㊁平均气压㊁平均气温㊁平均水汽压㊁日照时间㊁最小相对湿度㊁ＮＤＶＩ㊁人口密度㊁ＧＤＰ和距最近铁路距离共计１１个自变量进入了模型拟合阶段㊂使用Ｒ语言ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ软件包的ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ函数利用上述筛选的１１个自变量建立ＲＦ模型，然后使用ｐｒｅｄｉｃｔ函数计算验证样本的林火发生概率㊂如表３所示，在ＲＦ模型中，最小相对湿度和人口密度对林火发生概率的影响最大，高于其他９个自变量，变量重要性分别为０．６０５和０．６０４；其次是平均水汽压㊁平均气温和ＧＤＰ，变量重要性分别为０．３４８㊁０．３００和０．２８８；然后分别为日照时间㊁距最近铁路距离和海拔，变量重要性分别为０．２００㊁０．１９２和０．１８９；ＮＤ⁃ＶＩ㊁平均气压和日降水量相对较小，变量重要性分别为０．１６４㊁０．１６１和０．１２９㊂表３㊀ＲＦ和ＳＶＭ模型的变量重要性模型变量重要性值最小相对湿度人口密度平均水汽压平均气温ＧＤＰ日照时间距最近铁路距离海拔植被指数平均气压日降水量坡向指数距最近居民点距离距最近公路距离ＲＦ０．６０５０．６０４０．３４８０．３０００．２８８０．２０００．１９２０．１８９０．１６４０．１６１０．１２９ ＳＶＭ０．４６７０．０４５０．００２０．００２０．０６４０．０６７０．０３６０．０７００．０７３ ０．０６５０．０４６０．０４２３．４㊀基于ＳＶＭ模型的延边地区林火发生概率预测模型使用Ｒ语言ｃａｒｅｔ软件包的ｒｆｅ函数对建模样本进行１０折交叉验证筛选变量，变量筛选方法为 ｌｒ⁃Ｆｕｎｃｓ ，然后调用拟合模型中的 ｏｐｔＶａｒｉａｂｌｅｓ 输出模型变量筛选结果㊂变量筛选结果表明，海拔㊁坡向指数㊁日降水量㊁平均气温㊁平均水汽压㊁日照时间㊁最小相对湿度㊁植被指数㊁人口密度㊁ＧＤＰ㊁距最近铁路距离㊁距最近公路距离和距最近居民点距离共计１３个自变量进入了模型拟合阶段㊂使用Ｒ语言ｅ１７０１软件包的ｓｖｍ函数利用上述筛选的１３个自变量建立ＳＶＭ模型，然后使用ｐｒｅｄｉｃｔ函数计算验证样本的林火发生概率㊂如表３所示，在ＳＶＭ模型中，最小相对湿度对林火发生概率的影响最大，变量重要性为０．４６７；其次分别是ＮＤＶＩ㊁海拔㊁日照时间㊁坡向指数和ＧＤＰ，其变量重要性分别为０．０７３㊁０．０７０㊁０．０６５和０．０６４；再次分别为距最近居民点距离㊁人口密度㊁距最近公路距离㊁距最近铁路距离和坡度，变量重要性分别为０．０４６㊁０．０４５㊁０．０４２㊁０．０３６和０．０２０；平均气温和平均水汽压的变量重要性相对较小，变量重要性均为０．００２㊂３．５㊀延边地区林火发生概率预测模型评价延边地区林火发生概率预测模型精度评价㊂基于模型预测概率及实际值绘制４个不同模型的ＲＯＣ曲线，使用模型精度（Ａ）值进行模型拟合程度评价㊂如图２所示，４个模型的拟合效果均较好，模型精度（Ａ）值均大于０．９，其中２种机器学习模型的拟合效果要优于２种广义线性回归模型㊂ＡＭ为建模样本精度值；ＡＹ为验证样本精度值㊂图２㊀林火发生概率预测模型的ＲＯＣ曲线４９㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷㊀㊀延边地区林火发生概率预测模型准确率评价㊂根据ＲＯＣ曲线的坐标值确定不同模型的最佳临界值，并计算不同模型预测验证样本的准确率㊂由表４可知，４种模型中，ＲＦ模型预测验证样本的准确率最高，为９３．８％；其次为ＧＷＬＲ模型，验证样本准确率为８７．２％；ＳＶＭ模型和ＬＲ模型的准确率相近且较低，分别为８３．７％和８３．０％㊂就误报率和漏报率而言，除ＬＲ模型外，其他３个模型均呈误报率高于漏报率的特征㊂表４㊀林火发生概率预测模型准确率评价结果模型最佳临界值类型正确预报漏报（火点）与误报（非火点）样本量漏报率（火点）与误报率（非火点）／％准确率／％ＬＲ０．５９４火点１１８２６１４４１８．１８３．０非火点１２１２３１４４１６．０ＧＷＬＲ０．５３５火点１３４１０１４４６．９８７．２非火点１１７２７１４４１８．８ＲＦ０．５１９火点１３８６１４４４．２９３．８非火点１３２１２１４４８．３ＳＶＭ０．５４９火点１２７１７１４４１１．８８３．７非火点１１４３０１４４２０．８㊀㊀最优模型筛选㊂熵权法结果表明，４个不同模型中ＲＦ模型（０．８１）的综合得分最高，在延边地区森林火灾的发生预测中具有较好的表现，其次为ＧＷＬＲ模型（０．６１）㊁ＬＲ模型（０．３１）和ＳＶＭ模型（０．１２）的综合得分较低㊂３．６㊀延边地区林火发生概率及林火发生风险区分布根据最优模型（ＲＦ模型）预测的林火发生概率基于经验贝叶斯克里金法绘制延边地区的林火发生概率分布图㊂如图３表明，延边地区南部的高林火发生概率分布面积明显高于北部，除西南部毗邻中部一侧的部分区域的林火发生概率较低外，其他南部地区的林火发生概率均较高㊂从林火发生风险区来看，林火发生概率较高的ＩＶ㊁Ｖ级风险区主要分布在南部区域；延边州北部区域多为林火发生概率较低的Ｉ㊁ＩＩ级风险区㊂图３㊀林火发生概率及林火发生风险区４㊀结论与讨论本研究基于延边地区２０００ ２０１９年的森林火灾资料㊁气象数据㊁地形地貌数据㊁植被数据和人为与社会经济数据，使用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型㊁地理加权Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型２种广义线性回归模型和随机森林模型㊁支持向量机模型２种机器学习模型，建立了延边地区森林火灾发生概率预测模型，筛选了影响林火发生的主要驱动因子，并绘制了延边地区林火发生概率和林火发生风险区分布图㊂结果表明，本研究建立的４个林火发生概率预测模型均具有较高的拟合度（模型精度值＞０．９）和准确率（＞８０％）㊂就拟合度而言，机器学习模型的拟合度高于广义线性回归模型，这与机器学习模型极强的数据挖掘能力有关，其他相关研究中也得出了相似的结论［２１，２３］㊂就准确率而言，ＲＦ模型的准确率最高（９３．８％），这主要是由于ＲＦ模型对数据异常值具有较高的容忍度［２４－２５］；此外，ＧＷＬＲ模型中引入了空间因素，解决了空间非平稳性对预测模型的影响［２６］，因此也具有较高的准确率（８７．２％）㊂经最优模型筛选，ＲＦ模型为最适用于延边地区的林火发生概率预测模型㊂４个不同模型中，由于ＲＦ模型极高的建模样本拟合度值㊁验证样本拟合度值和准确率均较高，模型复杂度相对较低，因此ＲＦ模型的综合得分最高；其次为ＧＷＬＲ模型；ＬＲ模型的综合得分高于ＳＶＭ模型，二者的准确率相近，而ＳＶＭ模型的模型精度值高于５９第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀曹丽丽，等：吉林省延边地区森林火灾发生概率预测模型ＬＲ模型，但ＳＶＭ模型的模型复杂度极高，自变量数量达到了１３个，因此其综合得分最低㊂ＲＦ模型中，最小相对湿度和人口密度的变量重要性最大，对延边地区的林火发生概率影响最大㊂这主要是因为气象因子是影响林火发生的决定因素［２７］，尤其是湿度㊁温度等气象因子，可显著影响地表细小可燃物含水率，从而影响林火发生的概率㊁林火发生时的火行为及林火的扑救难度［２８］㊂且吉林省的主要火源为人为火，受人类活动的显著影响，因此，人口密度等人类与社会经济因子也具有较大的变量重要性［２９］㊂延边州南部的林火发生概率明显高于北部，除西南部东侧的部分区域外的其它南部区域林火发生概率均较高，而延边州北部的绝大部分区域的林火发生概率均较低，仅在西北部的部分区域相对较高，但与延边州南部相比，仍处于较低水平㊂此外，本研究建立的延边地区林火发生概率预测模型，模型拟合程度好㊁预测精度高，可应用在构建该地区森林火灾发生概率预测预报系统中，进一步实现潜在林火发生概率风险分布的实时化和可视化㊂建议以最优模型（ＲＦ模型）构建森林火灾发生概率预测预报系统，但是机器学习方法对计算机的使用能力要求较高，在基层森林防火部门应用于林火发生的预测可能存在一定的困难，所以在技术相对薄弱的条件下，建议使用ＧＷＬＲ模型用于系统的搭建㊂参㊀考㊀文㊀献［１］㊀吴月圆，舒立福，王明玉，等．近年世界森林火灾综述［Ｊ］．温带林业研究，２０２２，５（４）：４９－５４．［２］㊀ＳＥＮＡＮＤＥＲＭ，ＩＮＳＵＡＣＤ，ＭＩＧＵＥＺＭＧ．Ｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏ⁃ｒａｌｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｇｌｏｂａｌｗｉｌｄｌａｎｄｆｉｒｅａｃｔｉｖｉｔｙｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．ＮａｔｕｒｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２２，１３（１）：１－９．［３］㊀翟杰休，李勇，张博，等．世界主要林火多发国家的森林火灾与雷击火概况分析［Ｊ］．亚热带资源与环境学报，２０２２，１７（４）：７２－７９．［４］㊀王明玉，李伟克，舒立福，等．雷击火高发的呼中地区瞭望塔配置的可视性评价［Ｊ］．林业科学，２０２３，５９（１０）：９－２１．［５］㊀赵璠，舒立福，杨征夺，等．西南林区森林火灾火险预报模型评价研究［Ｊ］．林业机械与木工设备，２０１７，４５（５）：１５－２１．［６］㊀秦钰林，周若麟，张珂欣，等．基于ＮＢ－ＩｏＴ窄带通信和多传感器组网技术的森林火灾监测预警系统［Ｊ］．物联网技术，２０２０，１０（６）：１４－１６．［７］㊀张洁，赵浩彦，张民侠，等．广义线性模型在林火发生预报中的应用［Ｊ］．林业工程学报，２０１７，２（１）：１３５－１４２．［８］㊀ＰＥＴＥＲＳＯＮＤ，ＷＡＮＧＪ，ＩＣＨＯＫＵＣ，ｅｔａｌ．ＥｆｆｅｃｔｓｏｆｌｉｇｈｔｎｉｎｇａｎｄｏｔｈｅｒｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｏｎｆｉｒｅａｃｔｉｖｉｔｙｉｎｔｈｅＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉ⁃ｃａｎｂｏｒｅａｌｆｏｒｅｓｔ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｆｉｒｅｗｅａｔｈｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ［Ｊ］．Ａｔ⁃ｍｏｓｐｈｅｒｉｃＣｈｅｍｉｓｔｒｙａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ，２０１０，１０（１４）：６８７３－６８８８．［９］㊀ŠＴＵＲＭＴ，ＰＯＤＯＢＮＩＫＡＲＴ．Ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｆｏｒｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅＫａｒｓｔｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｒｅａｏｆＳｌｏｖｅ⁃ｎｉａ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｉｌｄｌａｎｄＦｉｒｅ，２０１７，２６（５）：３９９－４１２．［１０］㊀ＭＩＬＡＮＯＶＩＣᶄＳ，ＭＡＲＫＯＶＩＣᶄＮ，ＰＡＭＵＣ㊅ＡＲＤ，ｅｔａｌ．Ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｐｐｉｎｇｉｎｅａｓｔｅｒｎｓｅｒｂｉａ：ｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｖｅｒ⁃ｓｕｓｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ｆｏｒｅｓｔｓ，２０２１，１２（１）：１－１７．［１１］㊀ＰＨＡＭＢＴ，ＪＡＡＦＡＲＩＡ，ＡＶＡＮＤＭ，ｅｔａｌ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕ⁃ａｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｙｍｍｅｔｒｙ，２０２０，１２：１－２１．ｄｏｉ：１０．３３９０／ｓｙｍ１２０６１０２２．［１２］㊀ＡＣＨＵＡＬ，ＴＨＯＭＡＳＪ，ＡＪＵＣＤ，ｅｔａｌ．Ｍａｃｈｉｎｅ⁃ｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｌｉｎｇｏｆｆｉｒｅｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙｉｎａｆｏｒｅｓｔ⁃ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｍｏｓａｉｃｌａｎｄ⁃ｓｃａｐｅｏｆｓｏｕｔｈｅｒｎＩｎｄｉａ［Ｊ］．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０２１，６４：１－３６．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｅｃｏｉｎｆ．２０２１．１０１３４８．［１３］㊀ＣＯＵＧＨＬＡＮＲ，ＧＩＵＳＥＰＰＥＦＤ，ＶＩＴＯＬＯＣ，ｅｔａｌ．Ｕｓｉｎｇｍａ⁃ｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｐｒｅｄｉｃｔｆｉｒｅ⁃ｉｇｎｉｔｉｏｎｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓｆｒｏｍｌｉｇｈｔｎｉｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｓ［Ｊ］．ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２１，２８（１）：１－１６．［１４］㊀梁慧玲，郭福涛，王文辉，等．小兴安岭伊春地区林火发生自然影响因子及其影响力［Ｊ］．东北林业大学学报，２０１５，４３（１２）：２９－３５．［１５］㊀魏建珩，赵恒，高仲亮，等．基于自适应模糊神经网络的滇中灌木林火灾发生预测研究［Ｊ］．林业资源管理，２０２２（２）：１０９－１１６．ｄｏｉ：１０．１３４６６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｙｚｙｇｌ．２０２２．０２．０１５．［１６］㊀丛国华．吉林省森林火灾应急管理存在的问题及对策［Ｄ］．长春：吉林大学，２０１９．［１７］㊀尹赛男，舒立福，张大明，等．吉林省森林火灾火源数据特征分析［Ｊ］．林业科学，２０１８，５４（７）：１６５－１７２．［１８］㊀马丽丽．乡村振兴背景下延边州农业可持续发展评价研究［Ｄ］．延吉：延边大学，２０２２．［１９］㊀ＣＡＴＲＹＦＸ，ＲＥＧＯＦＣ，ＢＡÇÃＯＦＬ，ｅｔａｌ．ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｍａｐｐｉｎｇｗｉｌｄｆｉｒｅｉｇｎｉｔｉｏｎｒｉｓｋｉｎＰｏｒｔｕｇａｌ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒ⁃ｎａｌｏｆＷｉｌｄｌａｎｄＦｉｒｅ，２００９，１８（８）：９２１－９３１．［２０］㊀ＧＵＯＦＴ，ＷＡＮＧＧＹ，ＳＵＺＷ，ｅｔａｌ．ＷｈａｔｄｒｉｖｅｓｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｉｎＦｕｊｉａｎ，Ｃｈｉｎａ？ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｉｌｄｌａｎｄＦｉｒｅ，２０１６，２５（５）：５０５－５１９．［２１］㊀ＧＵＯＦＴ，ＳＵＺＷ，ＷＡＮＧＧＹ，ｅｔａｌ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｆｉｒｅｄｒｉｖ⁃ｅｒｓａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｉｍｐａｃｔｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔＣｈｉｎｅｓｅｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１７，６０５：４１１－４２５．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｓｃｉｔｏｔｅｎｖ．２０１７．０６．２１９．［２２］㊀王明霞，单延龙，尹赛男，等．１１种树种的树皮抗火性［Ｊ］．应用生态学报，２０２０，３１（１）：６５－７１．［２３］㊀ＥＳＬＡＭＩＲ，ＡＺＡＲＮＯＵＳＨＭ，ＫＩＡＬＡＳＨＫＩＡ，ｅｔａｌ．Ｇｉｓ⁃ｂａｓｅｄｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｂｙｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ，ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＦｏｒｅｓｔＳｃｉｅｎｃｅ，２０２１，３３（２）：１７３－１８４．［２４］㊀陆雪婷，邓洋波，宋贤芬，等．无人机可见光遥感影像的空间分辨率对毛竹立竹度识别精度的影响［Ｊ］．东北林业大学学报，２０２３，５１（３）：７９－８３，９６．［２５］㊀ＷＡＮＧＺＬ，ＬＡＩＣＧ，ＣＨＥＮＸＨ，ｅｔａｌ．Ｆｌｏｏｄｈａｚａｒｄｒｉｓｋａｓ⁃ｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏ⁃ｇｙ，２０１５，５２７：１１３０－１１４１．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｊｈｙｄｒｏｌ．２０１５．０６．００８．［２６］㊀ＬＵＢＢ，ＨＡＲＲＩＳＰ，ＣＨＡＲＬＴＯＮＭ，ｅｔａｌ．ＴｈｅＧＷｍｏｄｅｌＲｐａｃｋａｇｅ：ｆｕｒｔｈｅｒｔｏｐｉｃｓｆｏｒｅｘｐｌｏｒｉｎｇｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｕｓｉｎｇｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙｗｅｉｇｈｔｅｄｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．Ｇｅｏ⁃ｓｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉ⁃ｅｎｃｅ，２０１４，１７（２）：８５－１０１．［２７］㊀ＭＩＮＮＩＣＨＲＡ，ＢＡＨＲＥＣＪ．Ｗｉｌｄｌａｎｄｆｉｒｅａｎｄｃｈａｐａｒｒａｌｓｕｃ⁃ｃｅｓｓｉｏｎａｌｏｎｇｔｈｅＣａｌｉｆｏｒｎｉａ⁃ＢａｊａＣａｌｉｆｏｒｎｉａｂｏｕｎｄａｒｙ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒ⁃ｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｉｌｄｌａｎｄＦｉｒｅ，１９９５，５（１）：１３－２４．［２８］㊀于宏洲，柳慧，张运林，等．地表细小可燃物含水率野外自动记录监测系统设计与试验［Ｊ］．森林工程，２０２２，３８（５）：３８－４７．［２９］㊀尹赛男，宋光辉，单延龙，等．吉林省主要森林火灾火源的空间分布［Ｊ］．东北林业大学学报，２０１９，４７（３）：７９－８４．６９㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷。
森林救火模型
+
v2
பைடு நூலகம்
)
−
λt0m1(v1
x2
+
v2
)
=
0
x3 − λt0 m1 (v1 + v2 ) x − λ2 m1 (v1 + v2 ) = 0
m2
m2
( ) ( ) ( ) A = λ2m1 v1 + v2 −
2m2
λ4m12 v1 + v2 4m22
2
+
λ3t03m13 v1 + 27 m23
v2
3
由于全球气候异常，干旱、高温、大风天气影响，加之可燃物积累和火灾的周期性，发 生森林大火的危险越来越大。防扑火装备和森林防火的科技含量不高，设施、装备陈旧老化， 预防、扑救森林火灾和林火管理的手段很不适应繁重任务的需要，尤其缺乏控制大火的能力 和手段。
问题的提出
森林是人类的宝贵财富，是地球生态平衡的重要条件。森林遍布世界各地。但是，森林 救火现象经常发生。一旦发现森林失火，消防站接到火警后会立即决定派消防队员前去救火. 一般情况下，派往的队员越多，火被扑灭的越快，火灾所造成的损失越小，但是救援的开支 就越大； 相反，派往的队员越少，救援开支越少，但灭火时间越长，而且可能由于不能及 时灭火而造成更大的损失，那么怎么合理的派遣消防队员使得总损失为最小 ?
( ) ( ) ( ) B = λ2m1 v1 + v2 +
2m2
λ4m12 v1 + v2 4 m22
2
+
λ3t03m13 v1 + 27m32
v2
3
1
1
x = A3 + B 3
森林火灾风险评估模型研究
森林火灾风险评估模型研究随着全球气候的变化，自然灾害事件变得越来越频繁和严重。
其中，森林火灾是一种严重的自然灾害，对生物多样性和生态系统的破坏性极大，也会给人类造成重大的经济和社会影响。
因此，森林火灾的预测和风险评估变得非常重要。
在此背景下，研究森林火灾风险评估模型成为了一个热点问题。
一、森林火灾风险评估模型的意义森林火灾风险评估模型是一种有效的判断森林火灾发生的可能性和预测火灾恶劣程度的工具。
这种模型可以预测火灾的发生位置、规模、强度和传播速度等各种信息。
当森林火灾爆发时，及时和准确地预测其影响范围和发展趋势，可以有效地降低损失并加快救援行动。
二、森林火灾风险评估模型的研究方法建立一种有效的森林火灾风险评估模型，需要考虑多种因素的影响。
目前，常见的研究方法包括物理模型、统计模型和机器学习模型。
1.物理模型物理模型是根据物理学原理来建立的，通常包括火的形成和传播的过程。
物理模型可以有效地预测火灾的传播过程和火灾的扩散速度，但它的可靠性和适用性受到数据不足和火场状况的限制。
2.统计模型统计模型是建立在大量的统计数据和历史数据的基础上的。
这种模型可以预测未来火灾的概率和规模。
但是，由于统计模型只考虑了历史火灾的数据，而没有考虑其他因素的影响，其适用性受到限制。
3.机器学习模型机器学习模型是目前最流行的火灾风险评估模型之一。
这种模型通过对海量的数据进行训练和学习，可以有效地识别和预测火灾的可能性。
机器学习模型有着广泛的适用性和高的精度，由于它具有自适应性，因此可以根据实时数据不断进行更新和优化。
三、森林火灾风险评估模型的关键因素森林火灾风险评估模型受到多种因素的影响。
以下是一些关键因素：1.气象因素气象因素是森林火灾发生的关键因素之一。
如地表温度、相对湿度和风速等，特别是干燥的风速，对于火灾的传播和扩散具有重要的影响。
2.植被因素植被因素是另一个影响森林火灾风险评估模型的关键因素。
如植被类型、植被覆盖度和植被结构等，对于火灾的发生和传播起重要的作用。
(完整版)元胞自动机-森林火灾模型MATLAB代码
% 元胞自动机：森林火灾模型% 规则：% (1)正在燃烧的树变成空格位；% (2)如果绿树格位的最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧的树；% (3)在空格位，树以概率p生长；% (4)在最近的邻居中没有正在燃烧的树的情况下树在每一时步以概率f(闪%? 电)变为正在燃烧的树。
% 参考文献:% 祝玉学，赵学龙译，<<物理系统的元胞自动机模拟>>, p23close all;clc;clear;figure;p=0.3;% 概率pf=6e-5;% 概率faxes;rand('state',0);set(gcf,'DoubleBuffer','on');% S=round((rand(300)/2+0.5)*2);S=round(rand(300)*2);Sk=zeros(302);Sk(2:301,2:301)=S;%%加边开始的森林初值% 红色表示正在燃烧(S中等于2的位置)% 绿色表示绿树(S中等于1的位置)% 黑色表示空格位(S中等于0的位置)C=zeros(302,302,3);R=zeros(300);G=zeros(300);R(S==2)=1;G(S==1)=1;C(2:301,2:301,1)=R;C(2:301,2:301,2)=G;Ci=imshow(C);ti=0;tp=title(['T = ',num2str(ti)]);%%时间记录while 1;ti=ti+1;St=Sk; %%St表示t时刻的森林情况St(Sk==2)=0; % for rule (1)Su=zeros(302);Sf=Sk;%%Sf表示模拟着火的过程Sf(Sf<1.5)=0;%%只留下着火点Sf=Sf/2;%%着火点变为1，此处Sf只有着火和空格两种Su(2:301,2:301)=Sf(1:300,1:300)+Sf(1:300,2:301)+Sf(1:300,3:302) +...Sf(2:301,1:300)+Sf(2:301,3:302)+Sf(3:302,1:300) + ...Sf(3:302,2:301)+Sf(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下su周围八个点，有多少个在燃烧St(Su>0.5)=2;%% for rule (2)Sf->suSe=Sk(2:301,2:301);%%Se中将初始的森林，空白处变为1，其他地方为0Se(Se<0.5)=4;%% 空白地方赋值为4Se(Se<3)=0;%%有树和着火赋值为0Se(Se>3)=1;%%空白地方赋值为1St(2:301,2:301)=St(2:301,2:301)+Se.*(rand(300)<p); %for rule (3)%长树，更新t时刻的森林StSs=zeros(302);Ss(Sk==1)=1;%%讨论绿树情况Ss(2:301,2:301)=Ss(1:300,1:300)+Ss(1:300,2:301)+Ss(1:300,3:302) +...Ss(2:301,1:300)+Ss(2:301,3:302)+Ss(3:302,1:300) + ...Ss(3:302,2:301)+Ss(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下Ss周围八个点，有多少个绿树Ss(Ss<7.5)=0;Ss(Ss>7.5)=1;d=find(Ss==1 & Sk==1);for k=1:length(d);r=rand;St(d(k))=round(2*(r<=f)+(r>f));end% for rule (4)%%t时刻的着火还是没着火，记为1or2Sk=St;%更新t时刻的森林StR=zeros(302);G=zeros(302);R(Sk==2)=1;G(Sk==1)=1;C(:,:,1)=R;C(:,:,2)=G;set(Ci,'CData',C);set(tp,'string',['T = ',num2str(ti)])pause(0.2);end。
林火蔓延模型及蔓延模拟的研究进展
内容摘要
3、为了更好地提高建筑火灾中的人员疏散和救援效率，应将FDS模拟结果与 实际工程相结合，制定合理的疏散和救援策略。同时，应注重加强人员安全培训 和演练，提高公众在火灾发生时的应对能力。
内容摘要
4、未来研究可以进一步改进和完善FDS模型，考虑火源特性、通风条件、建 筑结构等因素对烟气蔓延的影响，提高模型的预测精度。同时，可以开展更多针 对高层建筑火灾烟气蔓延的实验研究，为模型改进和实际工程应用提供更多依据。
内容摘要
在应用研究方面，研究者们利用计算机模拟技术对各种建筑结构、材料和环 境条件下的火灾蔓延过程进行大量实验，积累了丰富数据。
内容摘要
研究问题和假设： 本研究旨在探讨大型建筑火灾蔓延的规律和影响因素，主要研究问题包括： 不同建筑结构和材料对火灾蔓延的影响；火灾蔓延过程中温度、烟雾等参数的变 化规律；以及如何优化防火设计和灭火措施。为此，本次演示提出以下假设：建 筑结构和材料的性质对火灾蔓延速度有显著影响；
林火蔓延模拟的技术和方法
林火蔓延模拟的技术和方法
目前，林火蔓延模拟的技术和方法主要包括三种：统计分析法、物理模拟法 和混合法。
统计分析法主要是基于历史火灾数据的统计分析，建立数学模型来预测未来 火灾的发展趋势。例如，研究者利用过去的火灾数据，建立了基于时间序列分析 的火灾预测模型。
林火蔓延模拟的技术和方法
参考内容
内容摘要
摘要： 本研究针对大型建筑火灾蔓延过程进行模拟研究，运用计算机建模技术对火 灾蔓延特性进行深入探讨。研究结果表明，火灾蔓延速度和建筑物结构、材料等 因素密切相关。同时，本次演示也展望了未来研究的前景和挑战。
内容摘要
引言： 随着城市化进程的加速，大型建筑如商场、写字楼、车站等场所日益增多， 其结构复杂、人员密集、可燃物繁多，火灾危险性极大。因此，对大型建筑火灾 蔓延过程进行深入研究，对预防和减少火灾损失具有重要意义。计算机模拟技术 为火灾研究提供了有效手段，通过模拟实验可以再现火灾场景，深入分析火灾蔓 延的物理化学过程。
farsite模型原理
farsite模型原理
Farsite模型是一种用于模拟森林火灾传播的计算机模型，它可以帮助森林管理者和消防人员预测火灾的发展趋势和可能的影响，从而制定更有效的应对措施。
下面将介绍Farsite模型的原理。
Farsite模型基于物理学和数学原理，将森林火灾传播过程分解为多个步骤，并对每个步骤进行建模和计算。
具体来说，Farsite模型包括以下几个主要部分：
1.火源模型：Farsite模型首先需要确定火源的位置、大小和强度等参数，以及火源周围的环境条件，如风速、风向、地形等。
这些参数将影响火灾的传播速度和方向。
2.火灾传播模型：Farsite模型采用了一种称为“扩散-燃烧”模型的方法，将火灾传播过程分为两个阶段。
第一阶段是火灾的扩散阶段，即火焰和热量向周围空气和物体传播的过程。
第二阶段是火灾的燃烧阶段，即燃烧物质的燃烧过程，包括燃烧产生的热量和烟雾等。
3.环境模型：Farsite模型还需要考虑环境因素对火灾传播的影响，如风向、风速、地形、植被类型和密度等。
这些因素将影响火灾的传播速度和方向。
4.预测模型：Farsite模型可以根据当前的火灾状态和环境条件，预测火灾的发展趋势和可能的影响。
这些预测结果可以帮助森林管理者和消防人员制定更有效的应对措施，如疏散人员、调配资源等。
总之，Farsite模型是一种基于物理学和数学原理的计算机模型，可以帮助森林管理者和消防人员预测火灾的发展趋势和可能的影响，从而制定更有效的应对措施。
林火蔓延模型建立
林火蔓延的数学模型及其GIS应用一、模型说明1、该模型是建立在王正飞林火蔓延模型的基础上，并参考了其它文献和数据（参考文献见附录）2、模型变量说明VF2.1V影响林火蔓延的风速V2.2H林火蔓延的速度V平2.3H平原草地时火势蔓延的速度K2.41火速在不同可燃物类型中的修正系数K2.52火速在不同坡度条件下的修正系数2.6S林火燃烧面积■2.7为燃烧场地的风向（按右手直角坐标系）为初始蔓延速度3、模型假设条件1.1林火的影响因素很多，该模型只考虑风速、可燃物类型、地形坡度三个主要的影响因素，其余影响因素（如湿度，空气对流等）不考虑。
1.2该模型主要是为了在SUPMAP软件作图使用，因此对于等高线内的坡度进行重分类，因此等高线内坡度值相等，可按均值计算其坡度。
1.3为了提高模型的使用价值，避免因模型低估而造成的经济损失和人员伤亡，模型中的各影响因数均按最大值取。
二、模型建立1、根据王正非提出的林火蔓延模型进行改正与简化V=V平KKHH122、建立可燃物类型为草甸，地形为平地时的风速火速经验公式在可燃物类型为草甸，坡度为零，风力等级为1一12条件下，收集一组风速价｝、火速(VH)数据。
表1风速火速数据风力等级1234567891011122 V F/ms i 3.6 5.47.49.812.314.917.720.824.227.829.838以V平/m mi#H1813.8550.64.5583.33144.33250.00353.55500.00559.02625.00833.00取指数函数为经验回归方程类型，利用一元回归的方法得到风速火速的经验公式。
V平=14.1895e0.1547V尸H样本相关系数;=0.9348，高度相关。
3、火速在不同可燃物类型中的修正系数在不同的可燃物类型中林火的蔓延速度是不相同的，为使预测简便易行，将泰安林区可燃物类型划分为草甸类、人工林类、油松类三个等级。
参考郑焕能教授的研究结果，火速在不同可燃物类型中的修正系数可由下表给出。
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。
森林火灾模型#精选.
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。
这一模型忽略树木间的差别，假设初始状态只有一个着火点，不存在闪电袭击导致着火，从这一个着火点开始蔓延，如果绿树最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧的树。
通过这样的模型，研究蔓延的概率达到多大时森林可能会被烧光。
随着目前CA研究的深入,CA在森林火灾扩散的预测研究中越来越广泛,论文结合提出的模型,并根据CA表现出的很强的模拟复杂系统的能力,采用Matlab平台,做了模拟仿真的实验工作。
采用动态方式进行模拟,使用图形页面展示,并可以根据仿真显示结果调整更新相关参数,最终得到一个能更好的模拟现实森林火灾蔓延情况的预测模型。
最终,通过对显示结果的对比分析,验证了模型的可靠性及可用性。
林火蔓延模型及其应用概述
林火蔓延模型及其应用概述
1 模型定义
林火蔓延模型是指利用数理统计学、计算机模拟和遥感技术等手段，对林火传播的动力学、物理学和化学性质进行分析和模拟，得出
其演化规律和参数，从而实现对林火蔓延过程进行预测和控制的一种
方法。
2 模型构成
林火蔓延模型由火源和场地两部分组成。
火源是指林火产生的起点，包括点火源和面源；场地是指火源周围的林区，包括地形、植被、风速、湿度、温度等因素。
3 模型实现方法
林火蔓延模型的实现方法主要有以下几种：
1) 实验室模拟法：通常采用小尺寸的物理模型，通过在它身上设
置各种不同形式的火源，不同的场地条件，研究林火的蔓延规律。
2) 数学统计法：通常采用大规模的统计数据计算，用数学方法分
析火源和场地两部分因素对于火势蔓延的贡献和作用。
3) 计算机模拟法：借助计算机软件，对火源和场地进行3D建模，进行多次模拟，得出最终火势蔓延图。
4) 遥感技术：可以通过遥感技术获取大规模的林区火源和场地的数据，利用计算机对数据进行处理，然后进行模拟蔓延过程。
4 应用领域
林火蔓延模型广泛应用于灾害预测、预防与减灾，主要包括以下几个方面：
1) 森林防火方案设计；
2) 对林区开展灾害防范教育；
3) 林区消防人员及野外工作人员培训；
4) 利用模型对林火蔓延过程进行模拟，制定灾害应对方案；
5) 对林区进行灾后恢复和重建工作。
5 发展前景
随着科技的不断进步，林火蔓延模型也在不断地完善和发展。
未来，林火蔓延模型还将在保护生态环境、保护自然资源、保障人民生命财产安全等方面发挥更为重要的作用。
同时，模型的精度和适应性也将得到更进一步的提升。
林火蔓延模型建立
林火蔓延的数学模型及其GIS 应用一、 模型说明1、该模型是建立在王正飞林火蔓延模型的基础上，并参考了其它文献和数据（参考文献见附录）2、模型变量说明2.1 F V 影响林火蔓延的风速2.2 HV 林火蔓延的速度2.3 HV 平 平原草地时火势蔓延的速度2.4 1K 火速在不同可燃物类型中的修正系数 2.5 2K 火速在不同坡度条件下的修正系数2.6 S 林火燃烧面积2.7为燃烧场地的风向（按右手直角坐标系）为初始蔓延速度3、模型假设条件3.1 林火的影响因素很多，该模型只考虑风速、可燃物类型、地形坡度三个主要的影响因素，其余影响因素（如湿度，空气对流等）不考虑。
3.2 该模型主要是为了在SUPMAP 软件作图使用，因此对于等高线内的坡度进行重分类，因此等高线内坡度值相等，可按均值计算其坡度。
3.3 为了提高模型的使用价值，避免因模型低估而造成的经济损失和人员伤亡，模型中的各影响因数均按最大值取。
二、 模型建立1、根据王正非提出的林火蔓延模型进行改正与简化12H H V V K K =平2、建立可燃物类型为草甸，地形为平地时的风速火速经验公式在可燃物类型为草甸，坡度为零，风力等级为1一12条件下，收集一组风速价}、火速(VH)数据。
表1风速火速数据风力等级1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1/FV m s-• 23.65.47.49.812.314.917.720.824.227.829.838以上 1/min H V m -•平6. 1813.85 50.00 64.55 83.33 144.33 250.00 353.55 500.00 559.02 625.00833.00取指数函数为经验回归方程类型，利用一元回归的方法得到风速火速的经验公式。
0.154714. 189 5FV HVe=平样本相关系数;= 0. 934 8，高度相关。
3、火速在不同可燃物类型中的修正系数在不同的可燃物类型中林火的蔓延速度是不相同的，为使预测简便易行，将泰安林区可燃物类型划分为草甸类、人工林类、油松类三个等级。
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。
这一模型忽略树木间的差别，假设初始状态只有一个着火点，不存在闪电袭击导致着火，从这一个着火点开始蔓延，如果绿树最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧的树。
通过这样的模型，研究蔓延的概率达到多大时森林可能会被烧光。
随着目前CA研究的深入,CA在森林火灾扩散的预测研究中越来越广泛,论文结合提出的模型,并根据CA表现出的很强的模拟复杂系统的能力,采用Matlab平台,做了模拟仿真的实验工作。
森林救火数学模型模型
Matlab求解 syms c1 c2 c3 t1 p l x C=(c1*p*t1^2)/2+(c1*p^2*t1^2)*0.5/(l*x-p)+(c2*p*t1*x)/(l*xp)+c3*x pretty(C) F=diff(C,x) pretty(F) solve(F)
C1b 2C2 b x 2 2C3
森林救火模型
森林失火了！一般情况下，派往的队员越多，火被扑 灭的越快，火灾所造成的损失越小，但是救援的开支 就越大；相反，派往的队员越少，救援开支越少，但 灭火时间越长，而且可能由于不能及时灭火而造成更 大的损失。所以具体需要派遣多少消防队员需要综合 分析。
问题分析：救火的总费用由损失费和救援费两部分组成.损失费由森林被 烧毁的面积大小决定 ，而烧毁面积与失火、灭火（指火被扑灭）的时间 （即火灾持续的时间）有关，灭火时间又取决于参加灭火的队员的数目， 队员越多灭火越快.救援费除与队员人数有关外，也与灭火时间长短有关. 救援费可具体分为两部分：一部分是灭火器材的消耗及消防队员的薪金 等，与队员人数及灭火时间均有关；另一部分是运送队员和器材等一次 性支出，只与队员人数有关。
损失费（烧毁面积）
总费用 器材消耗 队员薪金 救援费 一次性支出
灭火点
B B(t2)
救火点（t1 达到极值）
0
t1
t2
t
dB dt
b
x
0
t1
t2 t
dB dt
b
x
0
t1
t2 t
1 b b b C ( x) bC1 ( ) C2 x C3 x 2
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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摘要森林火灾就是一种影响后果严重、人为很难控制得一类自然灾害。
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，而且可以造成巨大得生命与财产损失。
1987年5月6日至6月2日得黑龙江省大兴安岭火灾造成得火灾场面积达到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。
国家每年投人大量得资金用于森林防火。
在1997，1998，1999年得防火经费分别达到2103万元、5181万元与7350万元,呈逐年上升得趋势。
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、林火得特殊火行为以及林火发生规律得研究。
森林火灾发生时，快速准确地模拟与预测火势得蔓延与发展，可以为及时部署灭火力量、控制火灾蔓延提供科学得决策依据，且具有重大得实际意义。
本文根据林火蔓延得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得关键影响因素。
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,各节点得树具有相同得生长概率与着火概率,以一定得规则进行演化。
这一模型忽略树木间得差别，假设初始状态只有一个着火点，不存在闪电袭击导致着火，从这一个着火点开始蔓延，如果绿树最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧得树。
通过这样得模型，研究蔓延得概率达到多大时森林可能会被烧光。
随着目前CA研究得深入,CA在森林火灾扩散得预测研究中越来越广泛,论文结合提出得模型,并根据CA表现出得很强得模拟复杂系统得能力,采用Matlab平台,做了模拟仿真得实验工作。
采用动态方式进行模拟,使用图形页面展示,并可以根据仿真显示结果调整更新相关参数,最终得到一个能更好得模拟现实森林火灾蔓延情况得预测模型。
最终,通过对显示结果得对比分析,验证了模型得可靠性及可用性。
关键词：森林火灾；元胞自动机(CA)；蔓延；生长概率；着火概率问题分析森林火灾就是一种常见得、极具突发性与破坏性得自然灾害。
通过构建森林火灾蔓延模型来仿真分析可能发生与正在发生得林火行为，能够辅助防火决策以便有效减少损失，这就是火灾预测与预防得有效手段，也就是国内外研究得热点。
其中，基于元胞自动机得林火蔓延模型能够较好地仿真林火蔓延得自组织复杂过程，广泛应用于林火蔓延预测研究。
本文主要研究在一个着火点得条件下，蔓延概率与森林被烧光得关系。
使用元胞自动机建立相应模型，得到部分蔓延概率与森林就是否被烧光得结果。
论文主要研究了俩个方面：森林蔓延率与森林被烧光时间得关系及森林被烧光最小蔓延率与森林生长率得关系。
结果直观显示蔓延概率与森林被烧光（树木剩余率小于等于5%）得关系。
提出假设森林火灾就是一种常见得自然灾害,森林火灾给社会经济与人民生命安全带来很大得损失。
根据现实情况，提出以下假设：一、森林蔓延率越大，森林被烧光所需时间越短。
二、森林生长率越大，森林被烧光最小蔓延率越大。
构建模型1、基于元胞自动机得森林火灾模型：1、1元胞得边长一般来说，在模拟过程中，元胞尺寸越小，越能显示火势蔓延得细节。
但就是，元胞尺寸过小，会增加计算时间与数据量。
笔者得目得就是快速、动态地模拟森林火灾蔓延时得情况，因此，要根据笔者得目得选取合适得元胞尺寸。
1、2火势蔓延得速度1、3时间得确定1、4邻域通常元胞自动机包含俩种邻域，第一种就是Vonneumann邻域，由一个中心元胞与东南西北得四个邻胞组成。
第二种就是Moore邻域，它另外包括东北、西北、东南、西南四个方位。
本论文为了快速地模拟森林火灾蔓延时得情况，选取第一种。
1、5元胞得形态元胞状态S定义三个值：0、1、2。
树木未着火，元胞定义为2；正在燃烧得树木，元胞定义为1；燃烧一轮后（即向周围发生扩散后），变为空地，元胞定义为0，并按生长率重新生长。
1、6元胞发生着火得概率2.模拟算法：模型结果分析所建立得森林火灾蔓延系统经过编译调试，进行了不同蔓延率下得元胞仿真试验，得到了森林完全燃烧所需得平均循环次数。
见下表：表一：森林蔓延率与循环次数得关系图一：燃烧时间与蔓延时间关由烧光时间与蔓延率得关系曲线可以直观得瞧出：当蔓延率小于百分之六十左右时，森林有极大得可能无法完全燃烧；当蔓延率在百分之六十到百分之六十五之间，森林烧光所需时间急剧缩短；而当蔓延率大于百分之六五后，森林烧光所需时间波动缓慢得缩短。
另外，在加入森林生长率这个因素以后，再次运行程序，得到不同生长率下，森林被烧光得最小蔓延率，得下表：表二：生长率与烧光最小蔓延率生长率00、000050、00010、000150、00020、000250、00030、00035可能烧光得最0、620、630、630、640、660、680、720、88小蔓延率由烧光最小蔓延率与生长率关系曲线可以瞧出，在生长率大于0、0035时，烧光得最小蔓延率就是大于0、85；而当生长率在0到0、0035之间时，可以明确得瞧出，烧光最小蔓延率随生长率增加，呈现幂指数势增长。
模型评价此森林火灾蔓延模型在描述森林火灾演化时，根据模型计算出得数据与真实森林火灾数据存在着相当得差距。
对此，我们在此模型中引进了生长率，蔓延率俩个量，可以更加生动形象得模拟森林火灾。
得出以下结论：1、当蔓延率大于百分之六十左右时，森林在一定时间内会完全燃烧（即森林剩余率为5%）。
2、随着森林生长率得小幅增加，将大大提高森林烧光最小蔓延率。
另外，为了减轻森林火灾模型中网格边界引起得大火灾区得混沌现象，文中采用了较大得网格。
以上为此模型得优点；但就是，此模型也存在这明显得缺点，生长率与蔓延率俩个量过于笼统，并不能直观得在森林中瞧出。
此外，在真实火灾中，环境因素也对火灾有着巨大得影响，例如：地势，树木分布，树木种类，降水，风力大小等。
希望在以后得学习中可以建出更加完善得模型。
结论笔者以元胞自动机得概率模型为基础，结合森林火灾蔓延得自身特点，通过设置一片森林、一个着火点、树木生长率及树木与树木与树木间得蔓延率，构建了森林火灾蔓延得概率模型。
通过模拟结果可得出以下结论：一）、不同得蔓延率，对森林就是否完全燃烧及森林完全燃烧所需时间长短有着显著得影响。
研究结果也显示，生长率越高，森林越不容易完全燃烧。
二）、模型能够快速、准确地再现火蔓延得过程，火灾过程得模拟，不仅提高了人们对火灾危害得认识，而且也为消防扑救及森林建设提出了科学依据。
三）、由于森林火灾数据得缺乏，模型参数得取值还需进一步验证，模型还需要进一步完善，例如：树木分布不同对火灾蔓延得影响，风势对火灾蔓延得影响及不同地势对火灾蔓延得影响。
根据这个模型,在森林空格位上种植一些经济作物,既可以防止火灾蔓延又可以得到一些收入。
虽然此模型考虑到森林中也会存在石头,河流以及人类砍伐等已经非常接近火灾发生得真实情况,但就是还就是存在一些缺陷,比如并未考虑到树木种类得不同,种群分布得不同,人为纵火得概率等影响因素,这些还有待于进一步研究。
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