基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统，包括：获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验。本发明专利技术步骤简单易操作。

Analysis method and system of correlation degree between mountain fire and ENSO based on nuclear density estimation

【技术实现步骤摘要】
基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统
本专利技术涉及输电线路防护领域，尤其涉及一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统。
技术介绍
输电线路走廊山火已经成为危及电网安全稳定运行的重要因素，大范围山火极易造成多条线路同时跳闸，甚至导致电网崩溃。山火的发生除了与人为用火因素、节气、植被有关外，还与气候条件有着密切的关系。例如2013年中国南方地区遭遇严重干旱，降水较常年偏少64.7％，期间湖南省平均无雨日达40.8天，持续干旱的极端天气造成湖南电网山火频发，输电线路山火跳闸屡屡发生，仅在2013年8月5日至17日的13天内，共发生输电线路山火170起，导致线路山火跳闸10条次，山火跳闸次数占当年跳闸总次数的52.6％。对2013-2018年发生山火及跳闸次数分析，山火导致输电线路跳闸的总体比例约为0.167，而在极端干旱条件下这一比例高达0.588，充分说明了在极端干旱条件下，植物含水量低，可燃物增多，火场面积增大，更容易导致线路山火跳闸。ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)是自然界最主要的海气耦合过程，指的是赤道太平洋海表温度与全球大气环流的关系。当厄尔尼诺(拉尼娜)现象发生时，赤道东太平洋大范围的海水温度比常年增高(降低)，通过海气耦合过程改变传统的赤道洋流和东南信风，使全球大气环流模式发生变化，进而导致全球各地出现持续性干旱、极端暴雨和洪涝灾害。目前的研究已经证实ENSO可以通过改变全球大气环流型，造成某些地区持续性干旱等极端天气，进而导致该地区输电线路附近山火频发。但是尚无法判定哪些区域受到影响。另外，如何定量评估ENSO与山火发生的关系仍存在极大障碍。为总结山火发生规律，进行山火与ENSO相关性的研究和分析已经势在必行，以期开展针对性的山火高发预测预警，提前制定电网防灾措施，减少电网山火灾害可能带来的损失，维护大电网的安全稳定运行。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统，用以解决因ENSO造成持续性干旱而引起输电线路山火频发的规律无法评估的技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，包括以下步骤：获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度以及过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，进而计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验，找出第一相关系数和\或第二相关系数的绝对值大于对应自由度下的显著相关阈值的格点，判断为厄尔尼诺事件和\或拉尼娜事件对该格点的山火概率密度的影响显著。优选地，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度，计算公式为：其中，fH(X)是山火概率密度的估计值，KH是多变量核函数，H为二阶对角带宽矩阵；n是该月观测到的火点总数，X是一个由坐标构成的向量，其中的坐标是核密度函数要估计的位置，Xi是每一个观测到的火点的坐标构成的向量，每一个火点位置为X(lat,lon)，其中(lat,lon)是该火点的经纬度坐标。优选地，多变量核函数为多元正态分布函数，计算公式为：其中，KH为每个月待分析区域的多元正态概率密度估计，二阶对角带宽矩阵H为协方差矩阵,d是维度，优选d＝2，e是自然常数。优选地，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，包括：将过去一段时间内每个月的山火概率密度进行关于时间的平均，得到过去一段时间内的山火发生的平均概率密度。优选地，第一相关系数或第二相关系数通过如下公式计算得到：其中，r是第一相关系数和\或第二相关系数，xi是厄尔尼诺时期或拉尼娜时期的ONI，yi是对应时期的该格点的山火概率密度距平值，分别是对应的ONI和山火概率密度的平均值，按照公式(6)计算：其中，m是变量的总长度，变量为ONI或山火概率密度。优选地，在对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验之前，将第一相关系数和\或第二相关系数以等值线表示在待分析地区的地图上，并将找出的第一相关系数和\或第二相关系数的绝对值大于对应自由度下的显著相关阈值的格点标示在地图中。优选地，对应自由度下的显著相关阈值通过查相关系数显著性检验表得到。本专利技术还提供一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，考虑山火发生与极端气象条件的关系，以待分析地区各地点的山火发生的概率密度，求出待分析地区山火发生概率密度距平值，并分别将厄尔尼诺、拉尼娜年份的ENSO指数与山火发生概率密度距平值做相关分析，得到相关系数，进而可以得到山火发生受ENSO显著性影响的区域，步骤简单易操作，提高了输电线路防山火工作的针对性。根据分析结果，可及时做好相应的应急处置措施，对于山火与ENSO事件显著性相关的地区，提前做好应急准备工作，减少电网损失。除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本专利技术还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术优选实施例的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法的流程示意图；图2是本专利技术优选实施例1的厄尔尼诺与待分析地区相关系数等值线示意图；图3是本专利技术优选实施例1的拉尼娜与待分析地区相关系数等值线示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。参见图1，本专利技术的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，包括以下步骤：S1：获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；S2：根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度以及过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，进而计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；S3：根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；S4：对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验，找出第一相关系数和\或第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度以及过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，进而计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验，找出第一相关系数和\或第二相关系数的绝对值大于对应自由度下的显著相关阈值的格点，判断为厄尔尼诺事件和\或拉尼娜事件对该格点的山火概率密度的影响显著。

【技术特征摘要】
1.一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度以及过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，进而计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验，找出第一相关系数和\或第二相关系数的绝对值大于对应自由度下的显著相关阈值的格点，判断为厄尔尼诺事件和\或拉尼娜事件对该格点的山火概率密度的影响显著。2.根据权利要求1所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，所述计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度，计算公式为：其中，是山火概率密度的估计值，KH是多变量核函数，H为二阶对角带宽矩阵；n是该月观测到的火点总数，X是一个由坐标构成的向量，其中的坐标是核密度函数要估计的位置，Xi是每一个观测到的火点的坐标构成的向量，每一个火点位置为X(lat,lon)，其中(lat,lon)是该火点的经纬度坐标。3.根据权利要求2所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，所述多变量核函数为多元正...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆佳政，怀晓伟，杨莉，徐勋建，简洲，郭俊，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43