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基于CatBoost的福州市山火风险评估研究
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作者 于欣 江洪 +1 位作者 林静 徐加其 《海南大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期174-185,共12页
以植被、地形、气象、人为活动4类共23个山火影响因子为基础,构建特征数据集并基于CatBoost集成学习方法构建了福州市日度山火风险评估模型.研究表明:2010—2021年福州市山火的发生具有空间聚集性,且山火发生次数存在显著下降趋势;福州... 以植被、地形、气象、人为活动4类共23个山火影响因子为基础,构建特征数据集并基于CatBoost集成学习方法构建了福州市日度山火风险评估模型.研究表明:2010—2021年福州市山火的发生具有空间聚集性,且山火发生次数存在显著下降趋势;福州市山火的发生受归一化植被指数的影响最大,其次是气象、地形及人为活动因子;集成学习方法对福州市山火预测精度普遍较高,CatBoost山火预警模型在概率预测及火点识别等方面均优于目前常用的RF和XGBoost模型,AUC为0.928,基于该模型得出福州市山火风险由其东北、西南部向中心降低,罗源县、连江县、闽清县、永泰县山火风险相对较高,福州市区山火风险相对较低.本研究可实现福州市山火风险等级评估,对福州市开展针对性山火防控管理工作具有一定参考价值. 展开更多
关键词 山火 时空分布 影响因子 风险评估 集成学习
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