基于卷积神经网络及气象要素回归法的地表死可燃物含水率预测模型

作     者：孙龙 马灵感 郭妍 范佳乐 陈伯轩 胡同欣 SUN Long;MA Linggan;GUO Yan;FAN Jiale;CHEN Boxuan;HU Tongxin

作者机构：东北林业大学林学院哈尔滨150040 

出 版 物：《应用生态学报》 (Chinese Journal of Applied Ecology)

年 卷 期：2023年第34卷第9期

页      面：2453-2461页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0838[工学-公安技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划战略性国际科技创新合作重点专项(2018YFE0207800)资助 

主　　题：地表可燃物含水率 预测模型 气象要素回归法 卷积神经网络 

摘      要：地表可燃物含水率是森林火险等级和火行为变化的重要指标,其预测模型对于火险预测、火灾管理等具有显著作用。本研究基于蒙古栎及樟子松林地的野外气象因子以及地表死可燃物含水率数据,进行气象因子随机森林相对重要性排序以及皮尔逊相关性分析,并使用深度学习中的卷积神经网络以及气象要素回归法预测可燃物含水率。结果表明:野外蒙古栎的可燃物含水率显著高于樟子松。随机森林结果表明,对于可燃物含水率具有显著作用的因子排列顺序从大到小为湿度、温度、降雨、风速、太阳辐射;相关性分析表明,当日的温度、湿度、降雨对于可燃物含水率具有显著影响,同时,气象因子之间也存在一定的相关性。卷积神经网络模型对于蒙古栎及樟子松林地表可燃物含水率的预测R~2分别为0.928、0.905,平均绝对误差(MAE)分别为6.1%、8.1%,平均相对误差(MRE)分别为8.9%、4.2%;气象要素回归法的R~2分别为0.495、0.525,MAE分别为30.5%、39.5%,MRE分别为52.1%、32.6%,卷积神经网络模型精度显著高于气象要素回归法。研究表明,深度学习的卷积神经网络能够为今后的可燃物含水率预测提供一定借鉴,可为更高水平的林火管理提供有效技术支撑。