精细风场要素驱动下的数据挖掘林火蔓延元胞自动机模型研究

As one of the most critical natural hazards in the forest ecosystems, forest fire can result in enormous damage to ecological environment and serious loss of human life, and destroy economic development. Quantifying its spreading process in more systematic and efficient ways will play a critical role in fire risk management and suppression policy implementations. However, there are two major problems in traditional CA models: constructed model is complex and transition rules have lack of adaptability. Also, the problem of losing detailed wind data will create uncertainly for the forest fire simulating model. Therefore, by introducing the typical idea in urban growth studies (i.e., data mining) and coupling the numerical simulation model of detailed wind, this project proposes a novel cellular automaton modelling approach for forest fire simulating. In this model, local transition rules can be built by introducing local historic training data and adaptive data mining methods. It has become easier for researchers to construct a more effective and adaptive CA modeling approach for simulating fire spread of a specified forest. Furthermore, the uncertainty of this constructed model can be reduced by entering detailed wind data. This is a new way of constructing CA model to simulate forest fire. This project will expand new thoughts of appling ‘data mining’ to CA model building and thereafter improve the prevention and control strategies of forest fire in China.

作为森林生态系统最严重的自然灾害之一，林火不仅能够使得生态环境遭受巨大的损害，而且会严重阻碍社会经济的发展，甚至会导致一定程度的生命损失。开展林火蔓延过程的定量模拟，对林火风险前期管控措施的制定以及林火扑灭行为实施的指导起着至关重要的作用。然而，传统的元胞自动机林火蔓延模型构建复杂、参数局地适应性弱，同时精细风场要素数据缺失也给林火蔓延模拟带来较大的不确定性。基于此，本项目拟采用“数据挖掘”算法进行局部邻域转换规则的学习，并通过耦合精细风场要素数值模拟模型的方式，研究精细风场要素驱动下的数据挖掘林火蔓延元胞自动机模型，以破解传统元胞自动机应用于林火蔓延模拟所面临的两大难题，并进一步降低林火蔓延模拟中的不确定性。作为利用元胞自动机模型揭示林火蔓延时空特征的一次全新尝试，本项目将为林火蔓延模拟领域的相关研究拓展新的思路和开辟新的途径，以进一步提升我国林火风险管理水平和增强我国林火防控能力。

作为森林生态系统的一种典型自然灾害，林火近年来在我国西南山地区域频繁爆发，导致了严重的生态、生命以及财产损失。开展林火蔓延时空过程的定量模拟，是制定和实施林火防控措施的重要基础。依托本基金项目的支持，申请人在模拟小尺度精细风场要素时空分布的基础上，利用数据挖掘算法来构建元胞自动机模型，开展了精细风场要素驱动下的林火蔓延时空模拟研究。主要成果包括：1）在经典大气模拟WRF 模型进行中尺度范围大气模拟的基础上，利用计算流体力学模式CFD开展了风场要素的降尺度处理，实现了小尺度精细风场要素时空分布的模拟。2）依据林火蔓延的时空特征，构建了元胞自动机模型的基础框架，并针对不同影响要素的特性，采用物理模型和数据挖掘模型相结合的方式，构建了林火蔓延模型中元胞状态转换规则。3）基于上述研究成果，在西南山地区域的林火及其辅助影响数据的支撑下，开展了精细风场要素驱动下的林火蔓延时空过程的模拟，形成了一种林火蔓延模拟模型构建的新型方法。项目执行期间内共发表SCI期刊论文4篇(一区1篇、二区3篇)，CSCD期刊论文2篇。阶段性的研究成果已应用于重庆、四川等多个气象部门的业务化系统构建。