[发明专利]一种区域火灾风险估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种区域火灾风险估计方法。

背景技术

通常火灾容易出现在森林地区和草原地区。以中国为例，北方地区主要由于春季降水少，气温回升快，大风日数增多，地被物十分干燥。秋季昼夜温差大，降水减少，植被干枯。人们野外用火次数增多，因此这两个季节容易发生火灾。冬季以降雪为主，气温低，人员活动次数减少，夏季降水增多，空气湿度增大，可燃物含水率增多，因此不容易发生火灾。南方地区，具有干湿季节明显的特征，旱季地被物干燥，空气湿度小，林木干枯，有成火条件，农民季节性的生产、生活活动是造成林火的主要原因。草原地区主要由于春季降水少，气温回升快，大风日数增多，地被物十分干燥。秋季昼夜温差大，降水减少，植被干枯。人们野外用火次数增多，因此这两个季节容易发生火灾。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种区域火灾风险估计方法，该方法包括：调用区域火灾风险估计模型；根据该区域火灾风险估计模型创建风险估计插件；向所述风险估计插件输入从不同数据源获取的关于感兴趣区域的原始数据；所述风险估计插件用于执行以下操作：根据原始数据计算出至少一个危险性因子和至少一个易损性因子；基于所述至少一个危险性因子计算火灾危险性指数；基于所述至少一个易损性因子计算火灾易损性指数；基于所述火灾危险性指数和所述火灾易损性指数计算火灾风险指数；以及根据计算出的火灾风险指数来估计火灾风险。

本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1示出了根据本发明的实施方式的火灾风险估计模型的操作流程；

图2示出了根据本发明的实施方式的另一个火灾风险估计模型的操作流程；

图3示出了根据本发明的实施方式的另一个火灾风险估计模型的操作流程；

图4示出了根据本发明的实施方式的另一个火灾风险估计模型的操作流程；

图5是根据本发明的实施方式的火灾风险估计方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

本文中提到的术语“危险性因子”是指由孕育火灾的各种异动因子，主要包括各种自然异动和人为异动等。

本文中提到的术语“易损性因子”是指某一地区内受火灾影响的人口、建筑物、工程设施等因素。

本发明的构思是针对不同的空间尺度（例如，国家（例如中国）级尺度和（国家范围内的）区域尺度）以及不同的植被类型（例如，森林、草原）分别设计火灾风险估计模型。本发明提供的示例性但非限制性火灾风险估计模型如下列出：

模型1：森林火灾全国风险估计综合模型；

模型2：森林火灾区域风险估计综合模型；

模型3：森林火灾全国风险估计遥感模型；

模型4：森林火灾区域风险估计遥感模型；

模型5：全国草原火灾风险估计综合模型；

模型6：区域草原火灾风险估计综合模型；

模型7：全国草原火灾风险估计遥感模型；

模型8：区域草原火灾风险估计遥感模型。

下面分别描述上述的模型。

模型1

该模型用于对全国尺度进行常规的森林火灾的风险估计，反映全国的森林火险形势。

在全国尺度，综合气象数据、遥感数据进行森林火灾危险性估计，承灾体易损性分析以森林植被为主，兼顾人口、道路分布状况，计算易损性。综合危险性和易损性计算风险指数。根据风险指数和风险等级对应关系确定风险等级。所有输入数据可以均为1km*1km分辨率的数据，中间计算结果及最后生成产品输出时同样为1km*1km分辨率的数据。

该模型需要用到的数据源可以例如是国家气象科学数据共享平台、地球系统科学数据共享平台、NASA等。

该模型可以选取降雨、最小相对湿度、最高气温、归一化植被指数等作为估计指标。

图1示出了该模型的操作流程图。

参考图1，图1中所示的步骤的描述如下：

步骤1：从上述的不同数据源获取原始数据。即从数据库获取包括全国基础数据，全国森林分布数据，全国气象数据（气温、相对湿度、降雨）、遥感数据（归一化植被指数）等。

步骤（2、3、5、6）可以同时进行：

步骤2：计算潜在火险指数。