广西林火驱动因子及预测模型研究

doi:10.13466/j.cnki.lczyyj.2023.05.007

摘要/Abstract

摘要：

了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测,能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集,以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子,同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明:月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子;Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果,AUC值均在0.85以上,机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型,随机森林模型精度最高(S_AUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测,结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大,预测结果契合广西实际,能够为广西的林火预测预报提供参考。今后,应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力,以降低森林火灾发生的风险。

关键词: 林火驱动因子, 林火概率预测, 机器学习模型, logistic回归, 广西

Abstract:

Understanding the main driving factors of forest fires and predicting the occurrence of forest fires can provide scientific basis for the prevention and management of local forest fires.Based on the historical fire data sets,meteorology,topography,human activities and combustible load data from 2011 to 2020,we built Logistic regression models and machine learning models to explore the main driving factors of forest fires in Guangxi.Additionally,the optimal model was selected to predict the probability of forest fire occurrences in the research area.The result showed that average monthly rainfall,average monthly relative humidity and the number of forest buildings were the most significant factors affecting the occurrence of forest fires in Guangxi.Both Logistic regression model and machine learning model had excellent prediction accuracy,with AUC values above 0.85.The accuracy of the machine learning model was better than Logistic regression model,and the random forest model had the highest accuracy(S_AUC=0.92).The random forest model showed that the risk of forest fires was greatest in northwest,northern and southwestern regions of Guangxi.The overall results of the model were consistent with the actual situation in Guangxi and can provide a reference for forest fire prediction and forecasting in Guangxi.In the future,managers should strengthen the control of wild fire sources and prevention capabilities of extreme weather to reduce the risk of forest fires.

Key words: forest fire driving factors, forest fire probability prediction, machine learning model, logistic regression, Guangxi

中图分类号:

S762

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图/表 6

表1

表2

表3

表4

图1

表5

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变量	显著度		显著次数	相关性
变量	P_min	P_max	显著次数	相关性
可燃物载量	<0.001	<0.001	5	+
海拔	<0.001	<0.001	5	-
坡度	<0.001	<0.001	5	-
林区建筑物数量	<0.001	<0.001	5	+
林区人口数量	0.29	<0.01	4	+
林区经济	0.19	0.05	1	+
月平均降雨量	<0.001	<0.001	5	-
月平均相对湿度	<0.001	<0.001	5	-
月平均气温	0.02	<0.001	5	-
月平均风速	<0.001	<0.001	5	+
月大风天数	<0.01	<0.001	5	-

变量	估计值	标准误	P
截距	0.182 6	0.033 3	<0.001^***
林区建筑数量	1.417 3	0.090 2	<0.001^***
海拔	-0.612 1	0.037 5	<0.001^***
月平均相对湿度	-0.455 0	0.040 2	<0.001^***
月平均降雨量	-0.444 2	0.045 2	<0.001^***
月平均风速	0.364 8	0.034 2	<0.001^***
坡度	-0.317 1	0.033 4	<0.001^***
可燃物载量	0.272 1	0.033 2	<0.001^***
林区人口数量	0.244 5	0.082 3	0.003 0^**
月大风天数	-0.135 1	0.031 9	<0.001^***
月平均气温	-0.085 0	0.038 8	0.028 7^*

Logistic回归模型	RF模型	SVM模型	BP神经网络模型
林区建筑物数量	林区建筑物数量	月平均降雨量	林区建筑物数量
海拔	月平均降雨量	月平均相对湿度	可燃物载量
月平均相对湿度	海拔	林区建筑物数量	月平均降雨量
月平均降雨量	坡度	月平均气温	坡度
月平均风速	林区人口数量	坡度	月平均相对湿度
坡度	月平均气温	海拔	林区人口数量
可燃物载量	月平均相对湿度	可燃物载量	月大风天数
林区人口数量	可燃物载量	林区人口数量	海拔
月大风天数	月平均风速	月平均风速	月平均气温
月平均气温	月大风天数	月大风天数	月平均风速

模型	准确率/%		召回率/%		最佳阈值
模型	建模样本	验证样本	建模样本	验证样本	最佳阈值
Logistic回归模型	77.53	79.49	81.84	84.07	0.452
RF模型	83.34	85.41	85.09	86.94	0.483
SVM模型	81.96	82.74	84.68	84.73	0.422
BP神经网络模型	81.97	82.71	84.68	84.11	0.490

设区市	林火发生概率			设区市	林火发生概率
设区市	最小值	平均值	最大值	设区市	最小值	平均值	最大值
南宁市	0.172	0.485	0.870	贵港市	0.190	0.432	0.988
柳州市	0.166	0.539	0.874	玉林市	0.156	0.392	0.942
桂林市	0.158	0.573	0.910	百色市	0.348	0.765	0.972
梧州市	0.344	0.586	0.798	贺州市	0.208	0.602	0.900
北海市	0.208	0.367	0.584	河池市	0.264	0.742	0.966
防城港市	0.290	0.534	0.862	来宾市	0.238	0.540	0.836
钦州市	0.256	0.441	0.902	崇左市	0.292	0.728	0.958