森林草原火灾智能预测方法

1 国内外森林草原火灾概况 1.1 国内外森林草原火灾现状 1.1.1 国内外森林草原火灾发生情况 1.1.2 国内外相关标准和规范的建立与发展 1.1.3 国内外森林草原防火技术水平及其发展趋势 1.1.4 国内外森林草原火灾管理现状 1.2 国内外森林草原火灾发生情况的异同 1.2.1 各国或地区森林草原火灾发生特点 1.2.2 各国或地区森林草原火灾潜在风险和防治难点 1.3 国内外森林草原火灾典型案例 1.3.1 澳大利亚森林大火 1.3.2 美国南加州森林大火 1.3.3 俄罗斯森林大火 1.3.4 大兴安岭森林火灾 1.3.5 四川木里县森林火灾 1.3.6 重庆江津区森林火灾 2 森林草原火灾发生机理 2.1 可燃物的影响作用 2.1.1 可燃物类型与森林草原火灾的关系 2.1.2 可燃物的理化性质与森林草原火灾的关系 2.1.3 可燃物载量及其动态变化规律 2.2 气象因子的影响作用 2.2.1 湿度 2.2.2 温度 2.2.3 降水 2.2.4 风 2.2.5 闪电 2.2.6 气压 2.2.7 极端天气 2.2.8 国内外的气候变化与森林草原火灾 2.2.9 森林草原火险天气指数 2.3 地形、人类活动的影响作用 2.3.1 地形对森林草原火灾的影响作用 2.3.2 人类活动对森林草原火灾的影响作用 2.3.3 地形、人类活动影响量化指数 2.4 森林草原火灾影响因子耦合作用 3 森林草原火灾蔓延模型 3.1 经验模型 3.1.1 加拿大林火蔓延模型 3.1.2 澳大利亚McArthur模型 3.2 物理模型 3.2.1 FIRESTAR模型 3.2.2 Albini模型 3.3 半经验半物理模型 3.3.1 王正非模型 3.3.2 美国Rothermel模型 3.4 部分经典林火蔓延改进模型 3.4.1 Rothermel抛物线.半圆改进模型 3.4.2 基于王正非林火蔓延模型的改进模型 3.4.3 基于栅格结构的林火蔓延模型与模拟 3.4.4 树冠火林火蔓延改进模型 3.4.5 基于渗透理论的林火蔓延模型 3.5 基于元胞自动机的林火蔓延改进模型 4 基于机器学习算法的森林草原火灾预测模型 4.1 森林草原火灾预测模型研究概况 4.1.1 国外森林草原火灾预测模型 4.1.2 国内森林草原火灾预测模型 4.1.3 森林火灾预测理论方法 4.2 森林火险监测技术手段 4.2.1 地面、航空、嘹望塔监测 4.2.2 卫星监测及遥感技术的应用 4.2.3 综合监测手段 4.2.4 林火监测新技术 4.2.5 融合CBAM-EgicientNetV2的火灾图像识别方法 4.3 森林草原火险预报模型 4.3.1 林火发生预测模型中的驱动因子 4.3.2 关于森林草原火灾发生概率预测的模型 4.3.3 关于森林草原火灾发生次数预测的模型 4.3.4 关于森林草原火灾林火行为预测的模型 4.4 森林草原火险等级划分 4.4.1 国外森林草原火险等级 4.4.2 国内森林火险等级系统 4.4.3 森林火险区域的划分 4.5 基于Stacking集成学习的林火预测模型 4.5.1 林火预测模型建立流程 4.5.2 多重共线性检验 4.5.3 XGB、LGB和GBoost模型算法及优化 4.5.4 模型训练和测试 5 总结与展望 5.1 森林草原火灾蔓延理论研究总结 5.1.1 森林草原火灾蔓延模型 5.1.2 林火蔓延的模拟方法 5.2 森林草原火灾蔓延理论研究新进展 5.2.1 双向耦合火灾蔓延模型 5.2.2 林火蔓延三维可视化模拟研究 5.2.3 阴燃林火的蔓延 5.3 森林草原火灾监测预警技术总结 5.3.1 现行的森林火灾风险性评估方法 5.3.2 森林草原火灾监测预警技术 5.3.3 森林草原火灾监测预警技术所存在的问题 5.4 森林草原火灾监测预警技术应用新进展 5.4.1 林火卫星遥感监测预警技术应用新进展 5.4.2 无人机林火监测预警技术 5.5 基于机器学习的森林草原火灾风险预测模型 5.6 森林草原火灾防治展望 参考文献