一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，該方法包括建立數(shù)據(jù)文件，將測試區(qū)域內(nèi)每個格點以及所有的火點作為采樣點；通過數(shù)據(jù)進行多重共線性診斷；通過Logistic?Forward?Wald分析，選取對火發(fā)生有顯著影響的因子；通過Logistic模型建立雷擊火日發(fā)生概率模型，從而分析雷擊火日發(fā)生概率，通過二級判別理論確定雷擊火著火閥值，計算精度，從而進行精度分析；基于GIS將關(guān)鍵因子的日值數(shù)據(jù)代入模型進行計算，從而完成雷擊火日發(fā)生概率預報等七個步驟。該發(fā)明克服了現(xiàn)有雷擊火預測模型對雷電監(jiān)測網(wǎng)絡的依賴，具有更廣泛的應用，既可以用于日常雷擊火日發(fā)生概率計算，也可用于未來雷擊火發(fā)生趨勢分析，對現(xiàn)有雷擊火預警模型進行有效的補充。
【專利說明】一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明專利涉及一種預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，尤其涉及一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]雷電被認為是引發(fā)植被火最重要的自然原因之一，雷風暴及雷電在世界各地非常頻繁，由雷擊火引起森林火災最多的國家，主要是美國、加拿大、俄羅斯和澳大利亞等國家。美國、加拿大等國均有較嚴重的雷擊火。我國的雷擊火在少數(shù)地區(qū)也相當嚴重，主要發(fā)生在黑龍江的大興安嶺，內(nèi)蒙古的呼盟和新疆的阿爾泰山地區(qū)，其中以大興安嶺和呼盟林區(qū)尤為突出，大興安嶺地區(qū)幾乎每年都有雷擊火引起的林火，也是全國雷擊火發(fā)生最多最集中的區(qū)域。雷擊火主要與雷暴的活動密切相連。雷暴有地方性雷暴和鋒面雷暴。地方性雷暴是由于地形作用，只局限于一定的區(qū)域；大興安嶺春季干旱季節(jié)，降水少，地面增溫，相對濕度降低，可燃物干燥，一落雷就很容易著火蔓延成災。
[0003]雷擊火發(fā)生預報是森林火發(fā)生預報的重要內(nèi)容，現(xiàn)有的雷擊火預報依賴于雷電監(jiān)測網(wǎng)絡，是實時預報，在沒有雷電監(jiān)測數(shù)據(jù)的條件下，無法進行雷擊火日發(fā)生預報，也無法用于氣候變化情景數(shù)據(jù)分析。
[0004]本方法基于區(qū)域空間網(wǎng)格劃分，根據(jù)區(qū)域內(nèi)反應不同尺寸和深度可燃物對氣象條件反應特征的因子和火行為因子，包括FFMC、DMC、DC、IS1、BU1、FWI，歷史雷擊火發(fā)生數(shù)據(jù)、可燃物數(shù)據(jù)、同時間段的氣象因子，以及反應季節(jié)性變化的Julian日期，構(gòu)建雷擊火發(fā)生模型，很好的解決了雷擊火發(fā)生的位置及其概率預報的問題。該方法可用于雷擊火日發(fā)生概率預報，也可以用于基于氣候變化情景數(shù)據(jù)的雷擊火日 發(fā)生概率評估。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決雷擊火發(fā)生的位置及其雷擊火發(fā)生概率預報的問題本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案。該方法包括如下步驟:
[0006]步驟一、確定影響雷擊火的因素并且采集相關(guān)數(shù)據(jù)，其中將測試區(qū)域劃分為均勻的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單元作為一個獨立的空間，而計算的雷擊火發(fā)生概率是每個網(wǎng)格單元的雷擊火發(fā)生概率；
[0007]步驟二、建立數(shù)據(jù)文件，將測試區(qū)域內(nèi)每個格點以及所有的雷擊火點作為采樣
占.[0008]步驟三、通過數(shù)據(jù)進行多重共線性診斷；
[0009]步驟四、通過Logistic Forward Wald分析,選取對火發(fā)生有顯著影響的因子；
[0010]步驟五、通過Logistic模型建立雷擊火日發(fā)生概率模型，從而分析雷擊火日發(fā)生概率，
[0011 ]Pr ob{event)=-—

1 + f[0012]z = I^b1Xjb2X2+".+bpxp
[0013]bp為系數(shù)或常數(shù)項，e為自然數(shù)。
[0014]步驟六、通過二級判別理論確定雷擊火著火閥值，計算精度，從而進行精度分析；
[0015]由著火樣本和不著火樣本概率的平均值和標準差計算，可得到判據(jù):
[0016]
【權(quán)利要求】
1.一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，其特征在于，該方法包括如下步驟: 步驟一、確定影響雷擊火的因素并且采集相關(guān)數(shù)據(jù)，其中將測試區(qū)域劃分為均勻的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單元作為一個獨立的空間，而計算的雷擊火發(fā)生概率是每個網(wǎng)格單元的雷擊火發(fā)生概率； 步驟二、建立數(shù)據(jù)文件，將測試區(qū)域內(nèi)每個格點以及所有的雷擊火點作為采樣點； 步驟三、通過數(shù)據(jù)進行多重共線性診斷； 步驟四、通過Logistic Forward Wald分析,選取對火發(fā)生有顯著影響的因子； 步驟五、建立雷擊火日發(fā)生概率Logistic模型
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，其特征在于，所述步驟一中影響雷擊火的因素包括雷擊火歷史數(shù)據(jù)處理、空間網(wǎng)格劃分、雷擊火海拔計算、植被數(shù)據(jù)處理、經(jīng)緯度、氣象數(shù)據(jù)處理、FWI各組分因子計算、Julian日期。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，其特征在于，所述步驟二中，對每個網(wǎng)格是否著火的確定采用建立每個火點與網(wǎng)格的索引，如果是同一天的樣本，則該網(wǎng)格著火狀態(tài)設為1，否則設為0，最終建立表數(shù)據(jù)文件，某一日的插值數(shù)據(jù)。
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，其特征在于，所述步驟二中，對采樣點的采集的數(shù)據(jù)為植被信息、海拔信息、氣象信息、FffI各組分因罕坐丁寸ο
5.如權(quán)利要求1所述的一種基于空間網(wǎng)格預測雷擊火日發(fā)生概率的方法，其特征在于，所述步驟三中，通過數(shù)據(jù)進行多重共線性診斷中，選擇膨脹因子小于10的影響因子。
【文檔編號】G06F19/00GK103886177SQ201410057172
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年2月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月20日
【發(fā)明者】王明玉, 舒立福, 田曉瑞, 趙鳳君 申請人:中國林業(yè)科學研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護研究所