基于三维曲面元胞自动机模型的林火蔓延模拟

为了研究林火蔓延的动态预测及可视化模拟问题,该文在分析现有林火蔓延模型的基础上,提出选用三维曲面元胞自动机进行林火建模和蔓延模拟.该文初步完成了一个整合数字高程模型、气象因子、树种因子的三维曲面元胞自动机模型,设计了数据提取、加工、应用框架,开发出了能够进行林火蔓延三维模拟的软件系统.并通过八达岭林场局部地区的模拟,指出了应用该模型,可以实现不同条件下的林火蔓延模拟,快速预测林火发展趋势。

基于ArcGIS Engine林火蔓延模拟算法的比较分析

算法选择对林火蔓延的模拟具有重要作用,既影响模拟的精度与效率,也限制模拟的实用性.对传统的边界插值算法进行优化,并与迷宫算法进行对比分析.研究表明,从耗时方面分析,与边界插值算法(5、7、16 s)相比,迷宫算法在3个时段的耗时(204、458、1 325 s)较长;且随着模拟时间的增加,迷宫算法的耗时呈现倍数增长.从模拟结果的精度上看,边界插值算法虽然模拟结果较为粗糙,但能从整体上反映林火蔓延的趋势,火场覆盖率为59.75%.迷宫算法的模拟蔓延边界细节较为接近实际的蔓延边界,能够反映林火蔓延的详细动态变化,且火场覆盖率达79.51%.

耦合Rothermel模型与粒子系统的林火蔓延模拟方法

科学准确地模拟分析森林火灾蔓延动态对防灾减灾救灾工作具有重要意义。现有的林火蔓延模拟方法在林火蔓延计算和可视化表达上,耦合程度低且难以将动态物理模型计算结果实时可视化表达。针对这一问题,本文在综合考虑国内外各种火灾蔓延模型优缺点的基础上,选取应用广泛的Rothermel模型作为物理模型。通过惠更斯理论优化了火灾演进范围边界点割裂的不足,采取着火点密度阈值控制种子点数量与模拟可视化效率的平衡;利用布尔运算提高多着火点蔓延范围计算效率,将火灾模型与Open Scene Graph的粒子系统进行紧密耦合,完成火灾演进可视化表达。本文方法实现了对森林火灾蔓延的精确计算和实时、逼真模拟,为灾害应急部门提供信息化支撑。

林火蔓延模型模拟空间精度评价研究

在林火蔓延模拟过程中,为技术基础林火蔓延模型模拟空间精度评价是一个十分重要的问题。以林火蔓延模拟、地理信息系统和计算机图形学为技术基础,以林火蔓延的边界位置、面积和轮廓形状为主要指标,提出了一套林火模型模拟空间精度的评价方案,并通过模拟实验验证了该方案的可行性。结果表明,这一方案可以满足林火蔓延模型模拟空间精度评价的需要,为多模型林火蔓延模拟中模型的选择提供了依据。

动态数据驱动的林火蔓延模型模拟误差自适应修正

以动态数据驱动技术为基础,通过对林火蔓延模拟精度验证方法和模拟误差的分析,确定模拟误差修正参数及其计算方法,并通过神经网络技术自动生成模拟误差修正参数,从而实现林火蔓延模型模拟误差的在线自适应修正。以王正非林火蔓延模型为例,采用历史记录火场数据对模拟误差的自适应修正过程进行验证试验,结果表明,在预测的16条记录中,有14条与计算结果误差小于预定的0.20 m.min-1,2条误差超过0.20 m.

森林火灾蔓延模拟现状与展望

在国内外研究林火行为的基础上,对近年来我国实现林火蔓延模拟所采用的主要方法及其选用的林火蔓延模型进行了深入阐述,并讨论了这些方法的适用范围及其优缺点,以及林火研究今后的发展趋势。

基于多智能体的森林火灾蔓延模拟

从多智能体的角度来研究森林火灾的蔓延模拟,提出一个整合了地形、风因子、树种因子、以及树木水平分布因子的多智能体模型。在该模型中林火的燃烧蔓延和高程、风速、风向、树种紧密相连。应用该模型可以实现在特定条件下的林火蔓延模拟,预测林火发展趋势。基于多智能体的森林火灾蔓延模拟模型,借助美国西北大学的多智能体建模软件NetLogo开发完成。可以实行研究区域的高程数据读取,树种可燃性因子读取,设置风速风向,森林密度,可视化模拟林火蔓延趋势等功能。

三维元胞自动机各向异性林火蔓延快速模型

为建立林火蔓延动态预测模型,实现实时三维可视化模拟,构建了王正非--3D元胞自动机模型林火蔓延模拟框架。该模型考虑林火蔓延的物理规律和全局因素的相互作用,在王正非山火初始蔓延速度经验模型的基础上,综合考虑地表植被类型、地形坡度、风速、风向、温度5个因素,并根据元胞之间能量传递建立状态转换规则。以我国西南火灾高发区作为实验区域,在多约束条件下模拟林火蔓延行为并获取林火矢量边界,实验证明该方法简便、高效、输入参数少、运算效率高,可以实现不同条件下的林火蔓延快速模拟。

动态数据驱动的林火蔓延模型适宜性选择

基于BP人工神经网络方法设计林火模型适宜性选择技术框架结构,通过神经网络形成林火模型选择知识,实现林火模型的自动化和智能化选择;以火场环境因子为输入变量,以适宜火场环境模拟的林火蔓延模型作为输出变量,构建林火模型选择神经网络模型;研究输入、输出因子数据的获取与计算方式,实现动态数据驱动的林火模型自动选择机制。以北京市为例,选择有详细火场情况记录的72场林火作为试验样本,其中60条记录作为学习样本集,12条记录作为验证样本,对神经网络进行学习和验证,结果表明:模型选择精度可达到80%以上。

机载激光雷达在森林火灾防控中的关键技术应用

利用机载激光雷达点云数据构建具有“一树一档”信息的森林档案模型,分类提取重点保护目标、林下道路、水源等各类矢量数据为林火蔓延模拟分析提供基础数据支撑;基于森林档案模型构建自适应林火蔓延模型库,通过机器学习、大数据库等手段优化模型修正系数,增强各模型之间的耦合特征,提升森林火灾三维仿真模拟能力;建立森林火灾扑救数字化方案库,充分依托地形、植被、气候等环境信息给出最适宜战术战法和紧急避险措施,为指挥官指挥决策提供重要参考。

一种耦合元胞自动机的改进林火蔓延仿真算法

针对传统林火蔓延仿真模型在模拟大范围森林火灾时误差大和效率低的问题,对文献[10]的林火模型添加时间修正来提升林火蔓延模拟的准确性,提出耦合地理元胞自动机模拟林火蔓延过程的仿真算法。分析了元胞自动机时间步长对模拟精度的影响,优化时间步长选择,提高了模拟大规模森林火灾的精度及效率。以模拟2006年5月大兴安岭林区森林大火蔓延过程为例验证本算法,发现地理元胞自动机算法中时间步长取整个元胞完全燃烧所需时间的1/8效果最好,林火蔓延模拟结果与实际TM影像解译的火情时空一致性较高,Kappa系数平均为0.6352,准确率平均为87.89%。算法可用于实际林火蔓延过程的重现及趋势预测,且算法可逆。