林火蔓延预测计算机图形显示系统

通过借鉴Rothermel(1972年)建立的林火蔓延的数学模型。提出了适合我国林区可燃物分布特性的火蔓延数学模型,并在其基础上筑构出用于估算特定可燃物分布状况、变环境条件下火蔓延趋势的专家系统—FF—1G软件。该软件能迅速、直观地显示出复杂地形条件下,相应的环境风速作用时地表火火蔓延不同阶段的过火区域分布状况。对若干实例计算的结果表明,其可靠性高,实用性强,应用背景广。     

人工神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

由于煤与瓦斯突出发生机理的复杂性,传统预测方法的应用受到很大的限制,而人工神经网络理论以其高度非线性映射的特性为解决这一问题提供了新的途径。以突出预测指标为基础,利用多层反向传播神经网络(BP网络)模型实现对突出危险性的预测。实例分析表明,模型精度很高,可用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测。     

图像挖掘技术在林火影像中的应用

提出了林火遥感图像挖掘的概念,描述了图像挖掘技术在林火遥感图像上的具体应用及实现,针对林火部门每天产生并存储的有价值的林火遥感图像,结合林火上所特有的领域知识,提出了一种通过对林火遥感图像进行图像挖掘,可以将林火遥感图像分成有火或无火两类图像的方法。该方法的实现对帮助林火工作人员及早发现火情,做出火灾预测并采取相应措施具有重大的意义。     

3S集成技术在林火管理中的应用研究

卫星遥感技术用于对过火区进行识别和对森林火灾进行判读和监测；林火地理信息系统是一种包含空间资料管理的地理信息系统，它具有储存，处理，投影转换和取回与显示图形资料的能力。     

基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究*

为实现对大兴安岭地区林火发生概率的基本预测,根据该地区历史火灾资料、地形因子、气象因子和人为因子,基于Logistic回归模型建立该地区林火发生概率预测模型。研究结果表明:坡度、海拔、平均气压、平均气温、平均相对湿度、最小相对湿度是该地区林火发生的主要驱动因子;坡度、海拔、平均气压、平均气温与林火发生概率呈正相关,平均相对湿度和最小相对湿度与林火发生概率呈负相关;ROC曲线下面积值（AUC）为0.91,最佳临界值为0.425;建立的大兴安岭地区林火发生概率预测模型,建模样本总体准确率为82.4%,验证样本总体准确率为80.5%;该地区夏季林火发生概率明显高于春、秋季;林火发生概率较高的Ⅳ级和Ⅴ级火险区主要集中在夏季该地区东南部、西部以及春、秋季该地区东南部。研究结果可为该地区林火预测提供1种参考方法。     

卫星遥感数据在林火排放模型中的应用

火对大气中的温室气体和气溶胶的增加有显著影响,也是植被的一个主要干扰因子.利用精确卫星火产品对中国林火排放量进行量化计算,对于制定正确的减排战略具有参考意义.采用GBA2000的研究结果,分析了不同植被区的过火区分布情况.2000年中国林地上共有8 587个过火斑块,总面积为10 773 212 hm2,其中阔叶落叶林过火面积最大,为3 674 404 hm2;其次为阔叶常绿林,过火面积为1 141 402 hm2.林火排放计算模型采用各植被带平均生物量和燃烧系数估计火烧消耗的生物量和计算森林燃烧释放的温室气体量.我国2000年林火释放CO2 688 Tg,CO和CH4分别为57 Tg和4 Tg.计算精度取决于森林火灾面积、土地类型图、燃烧效率和排放因子.由于采用的卫星火产品没有对中国区域进行精度评估,据此统计的森林过火区有误差.如果采用更精确的卫星遥感数据,将提高林火释放模型的计算精度.     

一种基于数据融合的林火火线动态蔓延预测方法的研究

准确预测林火蔓延对于有效防治野火危害具有重要意义。传统林火蔓延速度场经验模型需要可燃物特性、坡度、温度及湿度等众多实测参数,由于参数均具有不同的时空分布,限制了模型的实际应用。因此提出速度场实时测量及水平集法模拟林火蔓延两种技术相结合的方法,通过测定火蔓延锋面的位置获取当前时刻锋面处的速度场分布并对此速度场在未燃烧区域进行延拓,结合水平集法预测林火蔓延,并使用数值模拟及实验数据验证了该方法能够有效预测短期内林火蔓延趋势,得出基于速度场的数据融合方法可满足实际林火蔓延建模的需求。     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

应用人工神经网络理论与方法建立了滏阳河水质评价的RBF(径向基函数)神经网络模型,对滏阳河邯郸市区段的从南环到北环的7个监测断面水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行对比。结果表明RBF神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价水质简便可靠,预测精度高,具有通性和客观性。根据评价结果,分析了滏阳河邯郸市区段水质污染程度,可以为水环境保护工作提供防治依据。     

人工神经网络在矿井多水源识别中的应用

以焦作矿区水化数据为例,选用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-36种水化离子浓度作为识别矿井水源的依据,运用Matlab软件分别建立BP神经网络与Elman神经网络的矿井多水源识别模型。应用结果表明:与静态的BP神经网络相比,在结构上增加承接层的Elman神经网络在训练和仿真中拟合能力更强,识别精度更高和泛化能力更好;矿井地下水随着地下开采与扰动具有动态性,将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于矿井多水源的识别,对准确判断突水来源和分析地下水运移规律具有一定的辅助和指导意义。     

基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测;应用神经网络预测模型和分时段相结合方法对某城市火灾事故进行了实际预测。结果表明,神经网络模型是城市火灾事故预测的有效工具,该模型与时段法的结合能准确预测火灾事故发生的趋势。     

基于人工神经网络的烟气及温度实时预测模型*

为监测建筑火灾事故区域的危险程度,实现更加安全、高效的火灾应急救援,以通廊式建筑为研究对象,基于转置卷积神经网络及数值模拟方法开发1种可实时预测走廊位置处烟气扩散和温度分布的神经网络模型。首先,依托Python建立包含全连接、转置卷积、反池化等在内的19层神经网络模型的整体架构;其次,建立包含99个火灾场景,共7 920组图像数据的火场信息数据库用于模型训练;最后,使用测试集对模型进行可靠性验证。研究结果表明:烟气（温度）预测模型在不同火灾场景下的预测精度达到95%,训练完成后模型的预测时间一般为1~2 s。研究结果可为应急策略的快速制定提供数据参考。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型*

为提高林火风险预测精度,挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动,提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆（LSTM）林火预测模型,选取15个与林火相关的影响因素,以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验,方差膨胀因子大于10的因素具有共线性,并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性,采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象的影响,最终得到176 732条样本。对12个影响因素和研究时间段的火点建立LSTM预测模型,对森林火灾发生风险进行预测。研究结果表明:基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型有效考虑时空上隐含的信息,预测模型准确率为87.06%,特异性为97.99%,敏感度为76.12%,阳性预测率为97.43%,阴性预测率为80.41%,ROC曲线与AUC值均优于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这2种基准算法。维尔克松秩和检验发现,本文提出的模型与基准算法结果具有显著性差异。研究结果可为提高林火风险预测精度提供参考。     

基于多传感器融合的林火监测

为了提高近距离火灾监测的准确率,建立了基于Arduino平台的多传感器实时监测系统.此系统安装在移动机器人身上以探测火灾.在林火发生期间,会产生CO、C02明火火焰及其他产物,并引起周围环境温度的升高.因此,选择合适的传感器,检测出以上参数,就有可能据此判断实际环境是否有火.通过在Arduino上搭建火焰传感器、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器,可以实时监测环境参数.在无火和有火环境中进行了多次试验,进行数据采集,得到了大量原始数据.无火环境的数据是在不同的天气条件下测得的;有火环境由试验火堆模拟得到.在模拟的过程中,进行人为操作以模拟不同的火情.如通过浇湿底部的可燃物模拟预热阶段,试验数据因此更有代表性.数据分析表明,单个传感器的输出值波动大,且在有火环境和无火环境中的输出值有重叠.因此,用单一传感器来检测火灾的准确率很低.而同时分析3个传感器的输出值时,其输出值随所检测火堆的不同呈现出一致的变化规律.最后,利用神经网络进行多传感器数据融合.涉及5个输入变量,由神经网络实现对多变量的非线性问题进行模式识别.将前述试验所得数据划分为训练数据和测试数据,两类数据均包含一定比例的有火样本和无火样本.用训练数据对BP神经网络进行训练,可得到林火识别模型.用测试数据检验模型,结果表明,该BP神经网络对试验火的识别准确率为98.625％.     

扑救森林火灾时的注意事项

总结分析了在林火扑救中指挥员应掌握了解的基本情况及扑火队员应注意的事项。     

城市消防研究与管理方法对森林防火的借鉴作用

总结了中国森林防火研究与管理现状,分析了森林防火与城市消防在研究与管理方面的差距,提出了城市消防研究与管理方法对森林防火6个方面的借鉴作用：（1）建筑防火分区方法和技术对森林防火分区及隔离带建设技术的借鉴作用;（2）耐火等级思想对降低森林燃烧性的借鉴作用;（3）建筑性能化防火设计方法对森林防火设计的借鉴作用;（4）标准体系建设的借鉴作用;（5）建筑避难层（间）对林区消防安全设施建设的借鉴作用;（6）城市火灾危险源辨识方法对森林火灾危险源辨识方法的借鉴作用。     

城镇-森林交界域火灾灾害链网络模型构建及风险分析

为确定城镇—森林交界域火灾灾害演化关系及风险特征,预防灾害事件发生,从157个火灾案例中提取43个典型灾害事件,运用灾害链和复杂网络理论,构建城镇-森林交界域火灾灾害链演化模型。使用Python工具对灾害链网络中关键节点、关键边和最短路径分析。结果表明:化工厂爆炸、加油加气站爆炸、城镇火灾、污染水质、污染空气及城市生命线损毁是关键节点,山洪—道路损毁、河流泥沙淤积—山洪、堤坝决堤—山洪、堰塞湖—山洪、森林火灾—城镇火灾是关键边。研究结果可为城镇-森林交界域火灾的防控、断链减灾提供科学依据,具有较高的现实意义。     

扑救森林火灾应遵守的安全规则

本文简要介绍了在林火扑救中扑火队员应遵守的安全规则。     

谈森林防火中的计划火烧

计划火烧是预防森林火灾的一种有效手段,成本低,效果显著。本文详细阐述了计划火烧的意义和作用、计划火烧前的准备工作,并提出了计划火烧的注意事项及实际操作要领。