Page 117 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期
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第 50 卷第 6 期              张玉春等：森林火灾燃烧蔓延预测模型及预报平台研究                                    1139


                行了动态模拟，探究了该方法在林火蔓延模拟中                           距离、坡度角、沿程可燃物类型及初始风速、风向
                的应用；文献［41］研究了火灾行为建模在犹他州                         等参数模拟输出不同位置的地形风向和风速，预
                陆军驻地威廉姆斯营燃料处理评估中的应用；文                           测火灾蔓延过程中风场变化。在实际火灾燃烧
                献［42］基于 FARSITE 和 Cell2Fire 两种模拟器，              蔓延时，气象突变或地形、火场变化诱发的局部
                使用 VIIRS 火点数据和遥感监测数据开展了两                        小气象、人为等因素，极易导致火场的蔓延方向
                次森林草原火灾预测；文献［43］基于元胞自动机                         与速度变化。实时利用现场传感器或气象站获
                模型和知识元模型构建了综合多要素、多事件的                           得的风速、风向的原始数据，基于计算流体动力学
                森 林 火 灾 应 急 救 援 情 景 演 化 时 间 线 模 型 ；文 献          （computational fluid dynamics，CFD）模 型 计 算 不
               ［44］利用反卷积算法优化了王正非模型，提升了                          同 地 形 和 可 燃 物 位 置 具 体 的 风 速 、风 向 代 入 模
                模型的适用性。随着中国对地观测技术的迅速                            拟，更精准地模拟不同位置的气象对火场蔓延的
                发展，用于环境与灾害监测预报的遥感卫星或无                           影响。
                人机遥感（UAV remote sensing，UAVRS）可获取                   火场信息主要为火场燃烧的范围。火灾发
                高精度的火场信息和气象数据，可以较好地降低                           生后，实时通过遥感卫星检测及 UAVRS 等                  ［45-50］
                模拟预测结果的误差          ［45-50］ 。综上分析可知，现有           方式获取火场范围，进行降噪处理与集合卡尔曼
                的森林火灾燃烧蔓延预测系统仅能输入初始数                            滤波原理优化，利用优化后的火场数据对模拟进
                据、输出确定的预测结果，并不能实现情景数据                           行修正优化，实时更新调整应急救援方案，更精
                动态输入及对预测结果动态修正。因此本文提                            准地开展火场扑救行动，对提高森林火灾消防扑
                出在模拟林火蔓延过程中，基于传统森林火灾物                           救效率具有重要影响。
                理计算模型，动态输入高精度对地观测火场遥感
                卫星影像数据和气象数据，实时修正模拟结果，                           2 森林火灾燃烧蔓延预测模型计算
                对森林火灾救援方案提供较为准确的指导。
                                                                2.1 模型框架与计算流程优化
                1 森林火灾燃烧蔓延情景数据                                      现有的森林火灾蔓延预测模型 FARSITE 和
                                                                FlamMap 系统计算森林火灾蔓延路径，通过输入
                    森 林 火 灾 的 影 响 因 子 主 要 包 括 可 燃 物 、地          地理、可燃物、气象、火场范围等情景数据，利用
                形、气象、火点等，蔓延预测模型计算所用的情景                          Rothermel 模型计算输出单一时间段内森林火灾
                数据由静态情景数据和动态情景数据组成。静                            蔓 延 迹 线 ，缺 乏 对 火 灾 蔓 延 过 程 的 实 时 优 化 修
                态情景数据包括地形和可燃物，是不易受外界因                           正。而在火灾发生后，火灾蔓延迹线极易受气象
                素影响长期形成的；动态情景数据包括气象信息                           及人为因素影响发生改变，导致模拟与实际的火
                和火场信息，极易受可燃物、地形、气象及人为等                          灾蔓延路径差异增大。因此本文的森林火灾燃
                因素影响导致热动力学性质变化。                                 烧蔓延预测模型增加数据动态输入与迭代优化
                    1）静态情景数据                                    功能，分模块地利用惠更斯原理计算预测火场内
                    可燃物信息主要包括可燃物的物理、化学性                         各个位置的火蔓延行为及每个时间节点的火场
                质及空间特征      ［51］ ，常通过遥感卫星影像数据、An‑               范围。实时获取火场范围数据和气象数据，对火
                derson 和 Scott 经典燃料模型、现场调研等方式获                  场范围数据进行去噪与集合卡尔曼滤波原理优
                得 ［52-53］ 。地形信息主要包括坡度、坡向、高程（dig‑                化，同时针对不同地形和可燃物位置的风场进行
                ital elevation model，DEM）等参数，通过改变植被             模拟优化。将上述较高精度的动态情景数据迭
                和可燃物的分布，形成气流和局部小气候影响林                           代重新模拟预测，最后输出更高模拟精度的预测
                火的传播和蔓延       ［29］ ；其通常利用高分辨率的遥感                结果，具体流程见图 1。
                卫星数据提取 DEM，将 DEM 数据进一步处理得                       2.2 核心模型与计算原理
                到坡度、坡向数据。                                           本预报平台利用的森林火灾燃烧蔓延预测
                    2）动态情景数据                                    模 型 的 核 心 计 算 模 型 为 Rothermel 蔓 延 模 型 和
                    气象信息主要包含温度、降水量、风速、风向                        Van Wagner 模 型 ，核 心 的 计 算 原 理 为 惠 更 斯 原
                等环境气象数据，相互作用且耦合影响火灾蔓延                           理，预测每个时间节点火场范围的生成。
                过程，其中风场是影响火蔓延速度和方向的重要                               1）Rothermel 模型
                因素。通过表面温度、至山脊顶部或山谷底部的                               Rothermel ［12］ 模型是一个以燃烧物理学为理
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