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以河北省1994—2010年森林火灾发生次数的研究材料为依据,运用灰色拓扑预测方法探讨了森林火灾的发生规律,建立了森林火灾发生次数的灰色拓扑预测模型。结果表明：所建立的灰色拓扑预测模型十分理想,各个模型的平均精度均超过95%,所有模型总的平均精度为98.42%,达到一级精度的标准。这表明拓扑预测模型能定量分析灾害发生次数的变化规律,所得结果具有较好的可靠性,可以为森林防火工作提供一定的参考依据。因此,根据所得模型对2011—2020年河北省森林火灾发生次数进行了预测。 相似文献
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一、前言在森林防火工作中,防火开始期的确定以往都是根据历年火灾发生的时间,人为地确定一个时间,难免带有主观性。从经济的观点看:如果所确定的防火开始期比实际发生火灾的时间超前,就可能造成很大的浪费;若比实际发生火灾的时间拖后,又可能造成较大的损失。因此,如何合理地确定森林防火开始期,是很值得探讨的一个问题。本文应用灰色系统理论的拓扑灾变预测,对此进行了初步探讨,旨在为森林防火开始期的确定提供依据。二、拓扑灾变预测简介1.资料处理①相对日期集的计算根据原始的灾变日期集T(i)(见表1),找出最小灾变日期t_0 相似文献
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应用阿尔及利亚森林火灾数据，通过Spark MLlib中的决策树算法，提出过滤相关性高的特征参数提升模型性能，对森林火灾进行预测研究。对温度、风速、雨及加拿大森林火险气候指数（FWI）系统中主要指标等特征参数，结合森林火灾的分类情况，使用信息增益标准为Gini的二叉决策树，建立基于决策树的火灾预测模型，对样本数据进行分类预测；提出分析不同特征参数之间的相关性，剔除相关性高的特征参数，利用大数据计算框架Spark建立机器学习工作流，将计算相关性的皮尔森系数与决策树分类算法结合了起来，从而优化模型，提高预测分类精度。预测模型改进前，即未进行相关性分析的森林火灾预测分类总精度为94.94%；预测模型改进后，即进行相关性分析，剔除了相关性较高的特征参数数据，森林火灾预测分类总精度为97.17%，准确率提高了近3%。使用Spark MLlib中的机器学习算法在森林火灾预测分类方面准确率总体较高，尤其在将多种数据挖掘算法结合后，模型性能得到提高，预测分类精度更高。 相似文献
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应用灰色系统理论建立了河南省森林火灾受害面积的ＧＭ模型，针对受害面积变化幅度大的特点，分别建立上包络模型和下包络模型，得出了灰色预测区间，并对受害面积作了中长期趋势预测与分析，为河南省森林防火规划的制订提供了依据。 相似文献
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拓朴预测在林木良种产量预测上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
收集福建省洋口林场1971－1998年杉木种子园单位产量为原始材料，应用拓朴学原理和灰色系统理论，建立了种子产量拓扑预测及其残差修正模型群。通过计算，绘制出该场未来15a杉木种子园单位产量的预测曲线。预测结果经1999年实际产量检验，精度达95．4％。 相似文献
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了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测，能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集，以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子，同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明：月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子；Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果，AUC值均在0.85以上，机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型，随机森林模型精度最高(SAUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测，结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大，预测结果契合广西实际，能够为广西的林火预测预报提供参考。今后，应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力，以降低森林火灾发生的风险。 相似文献
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中国森林火灾发生规律及预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
量化分析森林火灾发生规律能为预测和防治森林火灾提供科学依据。文中采用四参数Weibull分布描述了我国森林火灾发生次数和火场面积分布规律,运用Spearman相关系数分析承灾主体因子、灾害管理因子、孕灾环境因子与森林火灾发生次数、面积间关系,基于全国森林火灾数据分别建立灰色系统理论模型、BP人工神经网络模型和时间序列ARIMA模型,并采用Markov随机过程改进已建立模型。结果表明,我国森林火灾发生次数分布呈左偏正态分布,火场面积呈倒J型分布,火灾次数和火场面积分布模型拟合决定系数分别为0.63和0.66;承灾主体、孕灾环境和灾害管理对森林火灾次数和火场面积影响程度依次减小,人工林面积、累年年平均气温、年降雨量平均差值、年最低气温平均日数与森林火灾发生具有明显相关性,影响森林火灾的因子与森林火灾发生次数、火场面积间存在指数型关系;不同模型对森林火灾发生次数和火场面积拟合优度次序为BP模型、GM（1,1）-Markov模型、BP-Markov模型、GM（1,1）模型、ARIMA模型、ARIMA-Markov模型,采用Markov过程能显著改进GM（1,1）预测模型对火灾随机性的预测效果,可以更好地反映森林火灾发生规律。 相似文献
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探讨了Ｍａｒｋｏｖ转移矩阵和ＧＭ（１，１）灰色模型预测陕西森林火灾趋势的方法。并预测２０００年前，森林火灾基本处于Ｂ级稳定状态，最小级Ａ出现于１９９８年，最大级Ｃ可能出现于２０００年。 相似文献
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基于灰色系统理论的森林火灾预测模型研究 总被引：15，自引：0，他引：15
依据灰色系统建模的基本理论，在系统分析内蒙古大兴安岭林区森林火灾发生规律的基础上，建立了森林火灾高火险及重灾年景灰色灾变GM（1，1）预测模型。模型模拟检验精度达到Ⅰ水平，发展系数-α小于0.3，可用于该地区森林火灾灾变中长期预测。预测结果显示，2001-2010年间，该林区将出现3个森林火灾高火险年，5个森林火灾重灾年，二者出现的间隔期均为2-3a，平均相对精度达98%以上；预测2007年将是高火险、重灾年份，前者预测精度为98.05%，后者预测精度为99.78%。 相似文献
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灰色马尔科夫预测模型是灰色GM(1,1)模型和马尔科夫概率转移矩阵预测模型的综合。用GM(1,1)模型揭示数列发展变化总趋势,用马尔科夫概率转移矩阵确定系统未来状态的转移规律。其预测精度较高,尤其适合随机波动较大的数据预测。笔者利用福建省1971年至1991年历年森林火灾发生次数统计值建立灰色马尔科夫模型,预测的1992年度全省森林火灾发生次数与实际值相比较,精度达90.1％,明显高于GM(1,1)模型的预测值。应用该法预测1993年度森林火灾发生次数为498次。可为制定相应防范措施时提供参考。 相似文献
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基于ArcInfo技术的森林火灾指挥扑救决策方案 总被引：2，自引：0，他引：2
以ArcInfo为地理信息系统平台，利用逻森迈尔林火蔓延模型，在森林防火信息中实现了林火行为的预测、模拟、森林火灾指挥扑救决策方案的生成，有利于森林火灾指挥扑救人员进行森林火灾指挥扑救决策。 相似文献
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多阈值预测也称拓扑预测，它是利用ＧＭ（１，１），模型群所作为一组阈值发生时阈的预测，依此来达到预测波动型数据序列。 相似文献
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本文应用灰色系统理论与方法，以林业部华东森林资源监测中心１９８５～１９９３年对福建省调查的森林资源消耗量数据为基础，以１９８３～１９８８年和１９８８～１９９３年全省森林资源连续清查复查的森林资源消耗量数据分段控制，建立灰色预测的ＧＭ（１，１）拓扑模型，从中选出一个误差最小的模型，对福建省１９９４～２０００年的森林资源消耗量进行预测。预测结果经过１９９４年消耗量调查数据的实践检验，精度达９８．５％。 相似文献
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林火发生时间规律探讨和趋势预测 总被引：2，自引：0，他引：2
收集延平区近13年来的林火发生的历史数据,分析了林火发生时间分布规律,并对该规律成因进行进一步探讨.同时依据灰色系统建模基本理论,在系统分析了延平区森林火灾发生规律的基础上建立了森林火灾高风险年GM(1,1)预测模型.模型达到较高的精度要求且可用于中长期的预测.预测结果显示下两个森林火灾高风险年将出现在2007年和2010年. 相似文献
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计算机在林火监测中的应用任海，任河１．预测森林火灾的计算机系统美国林务局的科学家建立一个名为“Ｍｅｔａｆｉｒｅ”的用于预测森林火灾的计算机系统。该系统收集储存了来自全美国６００个气象台（站）的地面和高空气象资料、干旱资料及以往火灾的有关数据和资料。根... 相似文献
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基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS),并采用元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型,对火灾蔓延趋势进行了分析,在此基础上建立了适合森林火灾的消防体系。该体系可实时、直观、动态的预测火灾发生的可能性,达到及时、准确、有效的灭火目的,对于实现及时有效的消防救援具有重要意义。 相似文献
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当前气候变化下如何加强森林火灾预测预报 总被引：1，自引：0，他引：1
气候变暖,极端天气和气候异常事件增多,森林火灾次数和火灾造成的损失都呈上升趋势,因此加强森林火灾的预测预报成为我们必须面对的一个重要问题。阐述了当前气候变化和森林火灾现状,对森林火灾预测预报的现状进行分析,分析了目前森林火灾预测预报主要存在3个问题,最后提出从完善基础资料,关键因子选择,新技术引用,森林消防部门与气象部门密切合作建立综合的森林火险等级预警系统4个方面来加强森林火灾的预测预报。 相似文献