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相似文献
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1.
  目的  本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。  方法  利用2000—2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。  结果  通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。  结论  在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。   相似文献   

2.
基于湘中丘陵区1988-2014气象观测数据和森林火灾历史数据,应用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,将样本数据随机分成训练样本(60%)和测试样本(40%),重复5次拟合,将每次拟合中筛选出的显著特征变量组成全样本数据进行拟合及交叉验证,建立湖南水口山地区林火发生预测模型。结果表明,林火的发生与林分内日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码显著相关;随机森林算法的预测精度在所有样本组合的模拟中均比二项逻辑斯蒂回归模型的预测精度高7%~10%,即使在交叉验证中,前者的预测精度也要高10%左右,表明随机森林算法具有一定的预测优势和现实应用价值,可用于湘中丘陵地区林火预测和决策管理。  相似文献   

3.
林火发生预报模型因为全面考虑气象、地形、可燃物、人为活动等影响林火发生的因素,故可得出更为准确的火险预报结果。因此,利用滇中地区的历史天气、地形、植被分布、VIIRS热异常数据集等数据,构建该地区的火发生预报模型,并利用历史林火资料进行精度分析。结果表明,针对历史火点进行模拟预报,高于火险二级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高23.9%;针对历史未过火点进行模拟预报,低于火险三级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高14%。可以看出,所构建的林火发生预报模型的预报精度明显高于火险气象预报模型,可以更好地反映客观森林环境的真实火险。  相似文献   

4.
利用统计分析理论,对大兴安岭地区1980-2003年的气象数据和森林火灾数据进行了处理分析,并利用多元线性回归理论建立了以气象要素为影响因子的大兴安岭地区森林火灾过火面积预测模型.模型的相关系数为0.66,通过了回归方程和回归系数的检验.对预测模型进行的验证表明:正确率达到73.68%,预测结果符合实际,能够根据气象因子较准确地预测林火过火面积.  相似文献   

5.
基于多智能体的森林火灾蔓延模拟   总被引：1，自引：0，他引：1  
从多智能体的角度来研究森林火灾的蔓延模拟,提出一个整合了地形、风因子、树种因子、以及树木水平分布因子的多智能体模型。在该模型中林火的燃烧蔓延和高程、风速、风向、树种紧密相连。应用该模型可以实现在特定条件下的林火蔓延模拟,预测林火发展趋势。基于多智能体的森林火灾蔓延模拟模型,借助美国西北大学的多智能体建模软件NetLogo开发完成。可以实行研究区域的高程数据读取,树种可燃性因子读取,设置风速风向,森林密度,可视化模拟林火蔓延趋势等功能。  相似文献   

6.
四川省森林火灾与气象因子的关系   总被引：1，自引：0，他引：1  
【目的】研究四川省近30年森林火灾重灾区火灾发生与气象因子的关系。【方法】对四川省21个地区的森林火灾发生情况进行统计分析,将其划分为重度火灾、中度火灾和轻度火灾3个火灾区域;基于1979-2008年的森林火灾数据和气象数据,通过相关性分析、主成分分析、回归分析,探讨重灾区火灾发生与各气象因子的关系。【结果】四川的森林火灾主要集中在凉山州、攀枝花市和甘孜州,其年均火灾面积分别为2 866.99,1 141.84和1 129.00hm2,发生火灾次数占到全省的61.6%,火灾面积占到全省的92.4%;在火灾重灾区,风速、日照时数、降水量与林火的发生呈显著相关;各个地区森林火灾的发生都有各自的主导气象因子,并且随时间的发展随机变化,在某些年份火灾的发生可能是某些极端气候所导致。【结论】四川省森林火灾的发生总体上随时间推移呈现下降的趋势,重灾区森林火灾与风速、日照时数、降水量呈显著线性相关。  相似文献   

7.
  目的  研究多个机器学习算法在树皮厚度预测中的应用,对比分析不同单木因子对树皮厚度预测的影响,为树皮厚度预测提供新的方法。  方法  以大兴安岭天然林落叶松为研究对象,基于树皮厚度数据,构建4个机器学习算法（神经网络ANN、支持向量回归SVR、决策树CART、随机森林RF）,并将其在预测树皮厚度方面的性能与6个传统树皮厚度模型比较。采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和赤池信息准则（AIC）来评价不同模型和算法。  结果  （1）在6个基础模型中Model5预测效果较好。基础模型与机器学习模型比较中,除CART4模型,其他机器学习模型拟合精度均好于传统模型Model5;（2）机器学习模型中ANN4和SVR3拟合和预测精度相似,RF4拟合效果最好。（3）RF4的输入变量为胸径（DBH）、树高（H）、相对树高（Hr）。基于训练样本,与Model5相比,随机森林的R2从0.675 2提高到0.723 4,RMSE从0.575 5降低到0.531 0。随机森林检验结果与Model5相比R2从0.666 9调高到0.710 5,RMSE从0.616 9降低到0.544 6。  结论  相对于基础树皮厚度模型,机器学习算法中的随机森林,支持向量回归和人工神经网络都能提高树皮厚度的预测精度,其中随机森林的预测效果最好,适合该区域落叶松树皮厚度的预测。   相似文献   

8.
林火蔓延是一种复杂的燃烧现象,要准确预测林火行为,就需要有科学的林火蔓延模型. 该文结合广州市森林资源和森林防火的现状,利用模糊数据挖掘（FDM）技术,寻找与预测区域复杂自然条件相匹配的林火蔓延模型来预测林火行为. 其方法是:①确定影响林火行为的主导因子(可燃物水分含量、可燃物负荷量、易燃程度和坡度);②构建火灾数据样本集,利用FDM的模式发现与预测两大功能,归纳发现3类模式,依照择近原则匹配各模式所适用的林火蔓延模型;③根据火场指挥者实时提供的火灾信息,遵照FDM最大贴近度原则,判定新样本所接近的模式,然后自动选择适合这一模式的林火蔓延模型来预测林火行为.该方法可以提高林火行为预测的准确性.   相似文献   

9.
利用landsat5影像和通过蓄积量-生物量转换方法获得的样地生物量数据,从宜良县云南松林遥感特征、地形特征、郁闭度等方面选取自变量,采用随机森林回归和偏最小二乘法进行生物量遥感估测建模。结果表明:随机森林回归估测模型调整决定系数R2为0.881,模型估测精度为82.3%;偏最小二乘模型的调整决定系数R2为0.753,模型估测精度为78.43%。随机森林回归在模型拟合效果和检验精度上均优于偏最小二乘模型。  相似文献   

10.
基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测   总被引：1，自引：0，他引：1  
以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。  相似文献   

11.
福建省西部地区森林覆盖率高,且是中国的林火高发区之一,但关于该地区的林火发生格局和预测预报的研究还不完善。以2000—2010年福建林火数据为基础,运用Ripley's K-function和逻辑斯蒂回归模型,综合考虑地形、气象条件、植被条件及人口密度4类因素,对福建西部地区林火分布格局及主要影响因子进行综合分析并建立预测模型。结果表明:福建西部地区2000—2010年间林火发生主要为聚集分布;海拔、日平均气温、日平均相对湿度、日降水、植被覆盖度、人口密度6个因子是福建西部地区林火发生的主要驱动因子;模型预测准确率接近70%且模型内自变量均显著。林火风险概率和火险等级显示,福建西部地区林火发生主要集中在西北部和中部地区。  相似文献   

12.
土壤是陆地生态系统最大的碳库,在提升生态系统服务功能和调节气候变化等方面发挥关键作用。对复杂多变环境下土壤有机碳(SOC)含量的精确预测将有助于正确评估区域土壤质量和碳汇功能。本研究以亚热带丘陵区一个典型小流域为研究对象,以地形、气候和植被三类环境变量为驱动因子,分析支持向量机回归(SVR)、随机森林(RF)、极端梯度提升算法(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)四种不同的机器学习算法在土壤(0~20 cm)SOC含量预测中的精度差异,并筛选影响SOC分布的主要环境影响因素。结果表明,RF模型、XGBoost模型和LightGBM模型均能较好预测SOC含量,以RF模型的表现相对最佳(R^(2)=0.540),其预测精度优于XGBoost(R^(2)=0.528)和LightGBM模型(R^(2)=0.504)。而SVR模型的预测精度(R^(2)=0.427)低于模型预测精度的最低可接受值0.50,并不适用于亚热带丘陵地貌SOC含量的预测。相关分析表明,在亚热带丘陵地貌区,地形(主要为海拔)对几种模型预测的贡献最大,是预测SOC的重要环境变量。基于四种模型预测的SOC数字制图显示,SOC空间分布趋势总体相似,均表现为北部区域、西南和东南边缘区域SOC含量较高,而中部区域SOC含量普遍偏低。  相似文献   

13.
小兴安岭伊春地区林火发生自然影响因子及其影响力   总被引：1，自引：0，他引：1  
以1980—2009年伊春地区林火发生数据为基础,综合考虑高程、植被类型、基础设施和气象条件等因素,运用随机森林算法对伊春地区的林火发生影响因子及其影响力进行分析。结果显示:当日平均相对湿度小于30%时,火灾发生的概率最大;日最高地表温度在15℃的范围内对林火发生的影响最小,大于15℃之后对林火发生的影响逐渐增大。伊春林火主要集中在海拔0~400 m及距离居民区15~30 km的范围内。相对湿度对林火发生的影响最大,地表温度对林火发生的影响次之,距居民区距离对林火发生的影响最小。此外,随机森林算法对伊春地区森林火灾具有较高的预测精度,达80%。林火发生概率插值图和火险区划图显示,伊春地区林火发生主要集中在中部、东南和最北部地区,西南、东北地区也存在高火险地区。  相似文献   

14.
  目的  森林火灾风险评估是利用定量或定性的方法综合考虑一个区域的火发生可能性及对环境造成的潜在影响，识别区域内的高火灾风险区是开展科学林火管理的基础。本研究基于森林燃烧概率、潜在火行为和暴露性综合评估一个区域的森林火灾风险，为林火管理部门开展林火管理和可燃物处理提供指导。  方法  利用燃烧概率模型（Burn-P3）在景观尺度上模拟亚热带林业实验中心所属林区的燃烧概率、潜在火强度、蔓延速度及火发生类型。根据火对周围城镇和水源的潜在环境和安全问题计算火灾暴露性。综合这些指标利用层次分析方法定量评估森林火灾风险，分析火灾风险的空间特征和不同类型植被的燃烧性差异。  结果  火模拟结果表明:研究区的平均燃烧概率为0.040 1，燃烧概率高和很高的区域分别占研究区的5.3%和2.3%。火烧以地表火和间歇性树冠火为主，平均火强度及蔓延速度分别为2 043.6 kW/m2和2.5 m/min。火行为指数高和很高的区域分别占17.3%和6.2%。针阔混交林的燃烧概率和潜在火行为指数最高，阔叶林的燃烧概率及潜在火行为指数最低，但其暴露性指数最高。火灾风险综合评估结果表明，风险高和很高的区域分别占19.7%和6.5%，针阔混交林的火灾风险指数高于其他植被类型。  结论  研究区内大部分区域的燃烧概率较低，但潜在火行为指数较高。城镇和水源附近森林的火灾风险等级高，是林火管理的重点区域。部分针叶林和针阔混交林存在发生稳进树冠火的可能，可以通过可燃物处理措施来减少可燃物梯及地表易燃可燃物，降低火灾风险。   相似文献   

15.
一种基于改进时间卷积网络的生猪价格预测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  
针对传统的生猪价格预测方法存在预测精度不够高，容易陷入局部最小值等问题，为更加精准地预测生猪价格，采用随机森林回归(RFR)、极限梯度回升(XGBoost)、轻型梯度提升机(LightGBM)3种机器学习模型和改进网络结构的时间卷积网络(TCN)模型方法，以经过Z-Score标准化预处理的西南地区某省2011—2020年每周生猪价格数据为样本，对生猪价格预测进行研究。结果表明:TCN模型预测结果的均方误差(MSE)为0.340 606，平均绝对误差(MAE)为0.288 424，决定系数(R2)为0.995 683，均优于其他3种机器学习模型；与3种机器学习模型中效果最好的极限梯度回升(XGBoost)预测结果比较，3个指标分别提升了26%、8%和0.15%。改进网络结构的时间卷积网络模型可以更加精准地预测生猪价格。  相似文献   

16.
肖海  吕子奇  向凯  彭国强  陈东立 《安徽农业科学》2010,38(30):17204-17207
为了解决预测森林火灾以及森林火灾发生之后的人员及设备的合理调度问题,基于ArcGIS Engine构建森林防火与应急决策支持系统。在此系统平台上,在没有发生火灾的情况下利用AHP法结合火险天气等级进行预测预报、设置最佳观测站位置等,在火灾发生时利用GPS对火点进行精确定位,并将接收到的数据在三维场景中进行动态火势模拟,实时观测火势蔓延态势。此外,将王正非林火蔓延模型进行优化,以便更准确地模拟林火的蔓延,当火灾发生后可进行统计分析并进行损失评估。结果表明,采用王正非林火蔓延模型结合ArcGIS Engine三维分析,对森林火灾蔓延态势的掌握达到了较高的准确度。  相似文献   

17.
残差修正模型在森林火灾预测中的应用   总被引：1，自引：1，他引：0  
基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.  相似文献   

18.
基于全国2010-2019年的森林火灾数据,结合地形起伏和林火损伤面积占比等数据,对我国林火灾害时空分布特点进行分析,研究结果表明,全国近10年的林火时间上总体呈逐年递减的趋势,但在2013年和2017年有所回升。空间分布上以西南部、中南部居多,东北部次之,东南部较少。地形和气候是影响林火灾害发生率的主要自然因素,此外,当地森林种类、人为因素及消防条件也一定程度上影响了林火的次数和范围。本研究旨在为森林火灾的预防及援救提供相应的对策。  相似文献   

19.
  目的  森林火灾的频繁发生给森林防治工作带来很大的难度，传统的森林火灾识别算法存在准确率低、处理效率不够高等问题，同时由于森林火灾图像数据本身具有很强的复杂性，需要从识别精度和泛化能力等多方面进行综合考虑，因此本文将利用稀疏化的DenseNet模型展开森林火灾的识别研究。  方法  首先，对DenseNet模型进行稀疏化改造，通过随机屏蔽Dense Block模块中节点的方式来产生稀疏化效果，使得算法具备减轻过拟合、缓解梯度消失以及加快收敛速度等优点。其次，在林区进行图像采集时，由于摄像设备与被采集物体之间的相对运动以及光影作用，会出现图片数据被干扰的情况，因此本文利用python相关的图片处理工具对图片进行变换，从而对图片数据集进行相应的扩充，使其能够契合实际的应用场景。最后，本文将Sparse-DenseNet模型与其他经典深度学习模型在森林火灾数据集以及cifar10数据集上的表现进行对比，观察其效果。  结果  Sparse-DenseNet模型拥有在结构上更加轻量的特点，并且训练更快，避免过拟合的效果更好，在森林火灾数据集和标准数据集cifar10上都具有较好的表现。  结论  本文所提出的Sparse-DenseNet模型在森林火灾识别问题上，可以有效优化传统模型存在的问题，并取得良好的识别效果，其准确率可达到99.33%，优于DesenNet的98.15%，并且相同轮次训练时间只有DenseNet训练时间的3/4左右。   相似文献   

20.
云南省金平县森林火灾与气象因素的关系   总被引：1，自引：0，他引：1  
利用云南省金平县的林火资料及同期气象资料分析影响森林火灾的主要气象因子及其组合着手,研究分析气象条件对森林火灾发生的影响和作用,揭示了二者之间的相互关系和一般规律,为森林防火实践和林火预报研究提供了科学依据。  相似文献   

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