基于机器学习的流域尺度森林火灾灾害风险预测

森林是碳库，具有强大的固碳增汇功能，在应对气候变化中发挥着重要作用。然而，由于极端高温的影响，频繁发生可燃物自燃而引发森林火灾，除了影响区域水文大气循环过程以外，也给人类带来严重的人员伤亡和经济损失。现有森林火灾预测研究主要侧重可燃物研究和火灾监测等方面，较少关注大尺度地形、气象和人类活动对森林火灾的影响，但这些也是除可燃物外导致森林火灾发生的主要因素。以嘉陵江流域重庆段为研究区，区域内山地受自然火灾影响严峻。基于地理信息系统叠加地理空间因子与火灾分布点获得数据集，构建4种机器学习模型，测试模型性能，评价最优模型进行森林火灾灾害风险制图。研究结果表明，模型评估指标受试者工作曲线下面积(area under the curve, AUC)平均值为95.0%,模型性能梯度提升决策树最优，AUC值为98.3%。利用梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型预测森林火灾风险对防范大尺度森林火灾具有一定的可行性，对山城避灾规划起到借鉴作用，规划引导降低森林火灾风险，从而维护生态平衡和生态系统碳汇能力。