一种预测森林火灾日发生概率的方法

摘要

本发明公开了一种预测森林火灾日发生概率的方法，该方法包括步骤一、将森林火灾历史数据、气象数据、FWI各组分因子、Julian日期确定为影响森林火灾的影响因子并对数据进行处理；步骤二、通过数据进行多重共线性诊断，选择膨胀因子小于10的影响因子；步骤三、通过Logistic Forward Wald分析，选取对火发生有显著影响的因子；等等五个步骤。该发明考虑了区域内影响火发生的相关因素，以量化的方法对区域内森林火灾发生的可能性进行评估，具有更大的准确性和对火发生危险性的判断。

主权项

1.一种预测森林火灾日发生概率的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一、将森林火灾历史数据、气象数据、FWI各组分因子、Julian日期确定为影响森林火灾的影响因子并对数据进行处理；步骤二、通过数据进行多重共线性诊断，选择膨胀因子小于10的影响因子；步骤三、通过Logistic Forward Wald分析，选取对火发生有显著影响的因子；步骤四、建立森林火灾人为火日发生概率Logistic模型$\mathrm{Prob}\left(\mathrm{event}\right)=\frac{1}{1+e^{-z}}$z=b₀+b1x₁+b₂x₂+...+b_px_pb_p为系数或常数项，e为自然数；步骤五、根据模型生成的着火概率来判断是否发生火灾，可以根据二级判别理论，由着火样本和不着火样本概率的平均值和标准差计算，可得到判据，可得到判据：$Y_0=\frac{S_2}{S_1+S_2}{\bar{P}}_1+\frac{S_1}{S_1+S_2}{\bar{P}}_2$式中和S1，S2分别为着火样本和不着火样本概率的平均值和标准差。若P(fire)≥Y_o，则判为着火；若P(fire)<Y_o，则判为未着火。