基于土壤水分和气象要素的林火预报研究——以广东省为例

摘要：

基于国内现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,以及逻辑回归模型和随机森林模型,在林火预报中引入微波遥感土壤水分信息,使用MCD14DL火点数据集和地面气象观测资料对广东省不同时间尺度的林火发生概率进行预测.结果表明:逻辑回归模型和随机森林模型构建的林火预测模型显著优于现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,预测精度提升约20％.其中,随机森林模型对林火频数的解释程度最高(两者相关系数为0.476).此外,加入微波土壤水分信息后,相较原有的基于气象要素的林火预测模型,2种机器学习模型的预测精度均略有提升,体现了表层土壤水分信息在林火预报中的重要性.研究可为高效提取对地观测信息,以改进华南地区不同时间尺度的林火预报工作提供参考.

关键词：广东省;森林火灾预测;土壤水分;逻辑回归模型;随机森林模型

所属期刊栏目：41

分类号：S762.2(森林保护学)

资助基金：国家自然科学基金项目41971031,51779278

在线出版日期：2021-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1676-1686