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题名基于CatBoost的福州市山火风险评估研究
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作者
于欣
江洪
林静
徐加其
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机构
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
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出处
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第2期174-185,共12页
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基金
福建省科技计划引导性项目(2021Y0005)
福建省水利科技项目(MSK202301)。
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文摘
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.
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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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Keywords
mountain fire
spatial and temporal distribution
influence factors
risk assessment
ensemble learning
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S762.2
[农业科学—森林保护学]
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