[发明专利]森林火险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明提供了一种森林火险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：获取研究区的森林火灾致险数据；通过修正前后布隆‑戴维斯模型，根据气象预测数据计算森林火险气象指数；对社会数据进行无量纲处理以得到暴露度因子和危险性因子的归一化数据，并通过森林火险社会因子综合模型，根据归一化数据计算森林火险社会指数；对森林火险气象指数和森林火险社会指数建立森林火险模型，并计算得到研究区的森林火险指数，以根据森林火险指数通过构建不同地理位置的研究区森林火险等级对应的火险指数阈值，得到森林火险等级预报图。本发明可以显著提高森林火险预测的准确性，能够直观地表征研究区森林火险预测结果的分布情况。

技术领域

本发明涉及火险预测技术领域，尤其是涉及一种森林火险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

森林火灾突发性强、破坏力大。目前的森林火险预测结果基本上都是基于气象数据预报数据为基础进行得出，这些数据在空间和时间分辨率、准确性和完整性方面可能存在差异，影响预测结果的准确性；另外，森林火险预测涉及多种复杂的自然过程和人为活动，现有的森林火险预测模型可能无法捕捉这些过程之间的相互作用和非线性关系，导致森林火险预测结果的不确定性；再者，现有的森林火险预测模型无法直观地表征各个区域的森林火险预测结果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种森林火险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以显著提高森林火险预测的准确性，还可以直观地表征研究区的森林火险预测结果。

第一方面，本发明实施例提供了一种森林火险预测方法，包括：

获取研究区的森林火灾致险数据；其中，所述森林火灾致险数据包括气象预测数据和社会数据；

通过修正前后布隆-戴维斯模型，根据所述气象预测数据计算森林火险气象指数；

对所述社会数据进行无量纲处理以得到暴露度因子和危险性因子的归一化数据，并通过森林火险社会因子综合模型，根据所述暴露度因子和所述危险性因子的所述归一化数据计算森林火险社会指数；

对所述森林火险气象指数和所述森林火险社会指数建立森林火险模型，以得到所述研究区的森林火险指数，并根据所述森林火险指数通过构建不同地理位置的研究区森林火险等级对应的火险指数阈值，得到森林火险等级预报图。

在一种实施方式中，通过修正前后布隆-戴维斯模型，根据所述气象预测数据计算森林火险气象指数，包括：

从所述气象预测数据中提取温度数据、相对湿度数据、风速数据和降水量数据；

根据修正前布隆-戴维斯模型、所述温度数据、所述相对湿度数据、所述风速数据和所述降水量数据，确定所述研究区的修正前森林火险气象指数；其中，所述修正前布隆-戴维斯模型用于描述温度数据与修正前温度函数值、相对湿度数据与修正前湿度函数值、风速数据与修正前风速函数值、降水量数据与修正前降水量函数值之间的布隆-戴维斯模型，所述修正前森林火险气象指数为所述修正前温度函数值、所述修正前湿度函数值、所述修正前风速函数值和所述修正前降水量函数值的和值；

以及，根据修正后布隆-戴维斯模型、所述温度数据、所述相对湿度数据、所述风速数据和所述降水量数据，确定所述研究区的修正后森林火险气象指数；

通过森林火险气象指数函数，根据所述修正前森林火险气象指数和所述修正后森林火险气象指数，确定所述研究区的森林火险气象指数。

在一种实施方式中，通过森林火险气象指数函数，根据所述修正前森林火险气象指数和所述修正后森林火险气象指数，确定所述研究区的森林火险气象指数，包括：

通过森林火险气象指数函数中的权重系数对所述修正前森林火险气象指数和所述修正后森林火险气象指数进行加权求和；

将加权求和结果与所述森林火险气象指数函数中的地表状况修正系数、降水量修正系数的乘积，确定为所述研究区的森林火险气象指数；其中，在所述降水量数据为0时所述降水量修正系数取值为0，在所述降水量数据不为0时所述降水量修正系数取值为1。