森林火险实时监控和预测预报的方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术公开一种森林火险实时监控和预测预报的方法，步骤包括：S1：采集火险因子实时数据：通过基础数据库收集的火险因子实时数据和通过现场采集系统收集的火险因子实时数据；S2：计算得到森林火险等级：结合从森林资源信息、森林火灾历史数据信息和所述S1中采集的火险因子实时数据，得出森林火险等级。本发明专利技术增设了林间的火险因子的实时数据，尤其涉及可燃物的实时数据，构建全天候、立体式、全方位的林火实时预警监测体系，提高预防和扑救森林火灾的能力，有利于及早发现火情，并快速响应。本发明专利技术还提供了基于所述森林火险实时监控和预测预报方法的系统、计算机可读存储介质及设备。

【技术实现步骤摘要】
森林火险实时监控和预测预报的方法、系统、介质及设备
本专利技术涉及森林火灾防控
，特别是涉及一种森林火险实时监控和预测预报的方法、系统、介质及设备。
技术介绍
在林火监测方面，当前国内外林火监测方式主要包括地面巡护、高山瞭望、空中巡护和卫星监测，这些林火监测方式各有优缺点：地面巡护灵活性较高，但过于依赖于人力和经验，目前存在的一些巡护传感网络或GPS跟踪巡护系统虽对督促护林员巡山起到一定效果，但由于地面巡护本身并非持续观测，未能发现初期林火的概率很大；高山瞭望台可依据视频、红外探火等设备自动采集林火数据，美国、德国等一些发达国家的林火监测瞭望台己全部实现了自动监测，但林火自动识别在识别效率、识别距离及识别率上存在难以兼顾的问题，烟感识别为了提高识别率需要长时间多帧画面比对，而红外火焰识别由于辐射衰减只能识别最多3㎞距离，红外火点识别虽然高效，但同时误报率也高，此外，视频监测还需要解决合理布点及降低成本等问题；空中巡护是俄罗斯、澳大利亚等地广人稀国家广泛采用的监测方式，虽可短时间获取大范围林火信息，但往往需要较大的飞行成本，地方林业机构往往难以支持，近年来无人机林火监测已经得到了一定应用，但在系统稳定性、传输距离、延长续航时间等方面仍需要加以研究；卫星监测目前多采用空间分辨率很低的气象卫星，现在正在发展以MODIS数据进行监测的技术，但即便是MODIS数据的空间分辨率也只是百米级，只适宜监测热点，对南方面积较小的火场难以准确监测，而空间分辨率比较高的卫星则有较大的延时处理过程，难以做到实时监测，只适用于灾后过火面积及损失评估。随着计算机协同工作(CSCW)技术的发展，并鉴于林火监测系统各自的特点，许多专家近年来提出了建立多种林火监测协同体系，主要集中于面向服务架构(SOA)的CSCW系统，目前对林火协同监测体系的研究已经成为国际林火监测研究的热点之一，但到目前为止尚未有较为成熟的协同监测体系出现。
技术实现思路
基于此，本专利技术提供一种森林火险实时监控和预测预报的方法、系统、介质及设备。本专利技术的技术方案如下：第一方面，一种森林火险实时监控和预测预报的方法，包括：S1：采集火险因子数据；S2：计算得到森林火险等级；将所述火险因子数据通过计算处理，得到森林火险综合得分值，将森林火险综合得分值与森林火险区划等级标准分值比较，得到森林火灾风险等级。进一步地，所述的火险因子数据包括：通过基础数据系统收集的火险因子数据和通过现场采集系统收集的火险因子实时数据；所述基础数据系统包括现有的一些数据库，比如气象观测网的大气实况信息库等，现有的基于气象因子的森林火险监测数据库。所述基础数据库收集的火险因子数据包括：森林防火期的月平均气温、森林防火期的月平均降水量、森林防火期的月平均风速、路网密度、人口密度、林分燃烧类别和森林火灾历史数据等中的一种或多种。所述森林防火期为各地区的森林防火期，比如中国的森林防火期包括：每年3月15日到6月15日的春季森林防火期和9月15日到11月15为秋季森林防火期。所述火险因子的实时数据包括：温度、风速、降水量、湿度、风向、气压、地表可燃物类型、地表可燃物载量、地表可燃物含水率和火源信息等中的一种或多种。进一步地，所述计算得到森林火险等级的具体方法包括：对所述的火险因子进行分级加权值；根据采集的各项火险因子数据计算出所述火险因子的权值之和；分别计算得出下列三项综合得分值：(1)所述火险因子的权值之和乘以有林地、灌木林地与未成林造林的地面积之和；(2)所述的火险因子权值之和乘以活立木总蓄积量；(3)所述的火险因子权值之和乘以YGW％，所述的YGW％是有林地、灌木林地和未成林造林地面积之和与该地区总面积之比；根据三项综合得分值，对照标准分值，得出森林火险等级。所述有林地、灌木林地与未成林造林地的面积来自于森林资源分布数据库。进一步地，具体的，对所述采集的火险因子数据的计算处理包括：1、采用森林火险因子权重法，首先对所采集的各火险因子分级加权值；2、根据各项火险因子的实际数值计算出森林火险因子权值之和；3、综合得分值计算：将森林火险因子权值之和分别乘以区划地区有林地、灌木林地与未成林造林地面积之和，活立木总蓄积量及YGW％，分别得出三项综合得分值；所述有林地、灌木林地与未成林造林地的面积来自于森林资源分布数据库；4、根据三项综合得分值，对照标准分值，取其中对应值高的火险等级作为该地区的森林火险等级。进一步地，所述火险因子的权重为：温度10％、风速10％、降水量20％、湿度15％、风向3％、气压2％、地表可燃物类型5％、地表可燃物载量10％、地表可燃物含水率20％和火源信息中的一种或多种5％。如果该地区内有国家级风景名胜区、自然保护区和森林公园，经国家森林防火行政主管部门审批后，其火险等级可提高一级。进一步地，所述森林火险实时监控和预测预报的方法还包括S3：当步骤S2中计算得到的森林火险等级达到三级及以上时，进行如下操作：S31：根据S2所得的森林火险等级信息生成相关预报信息。指导相关单位采取预防行动；S32：将S2所得的森林火险等级信息传输至重点林区预警系统。进一步地，所述S31中预报信息包括：森林火险预报和森林火灾防控辅助报告等。进一步地，所述S32中还包括：S321：关联重点林区大比例尺地理信息库，生成森林火行为预报；和/或S322：关联重点林区大比例尺地理信息库和所述S1中采集的火源信息，生成森林火发生预报；和/或S323：关联雷电监测定位系统，生成雷击火发生预报。第二方面，本专利技术提供一种森林火险实时监控和预测预报系统，包括：火险因子采集系统：用于采集获取火险因子数据；森林基本信息数据库：用于提供各片区森林资源基本信息。所述基本信息包括位置信息、规模、林木类型、历史火灾信息、有林地和灌木林地与未成林造林地面积等；火险等级预报模块：基于所述火险因子采集系统和所述森林基本信息数据库提供的数据信息，运算生成森林火险等级信息和/或预报信息。所述预报信息包括森林火险预报和森林火灾防控辅助报告等预报信息。所述火险因子采集系统将采集的火险因子实时数据传输给所述火险等级预报模块；所述森林基本信息数据库将其所拥有的信息数据与所述火险等级预报模块共享。进一步地，所述火险因子采集系统包括林下可燃物数据模块和气象数据模块。进一步地，所述林下可燃物数据模块中的林下可燃物数据来源于分布在各森林中的信息采集站。进一步地，所述气象数据模块中的气象数据来源于分布于各森林中的火险监测站和各地的气象局数据库。进一步地，所述森林基本信息数据库包括森林资源分布数据库和森林火灾历史资料数据库。进一步地，所述森林火险实时监控和预测预报系统还包括重点林区预警模块；所述重点林区预警模块与重点林区大比例尺地理信息库、所述火险因子采集系统和雷电监测定位系统中的至少一个关联；所述重点林区预警模块能够采集共享本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种森林火险实时监控和预测预报的方法，其特征在于，包括：/nS1：采集火险因子数据；/nS2：计算得到森林火险等级：将所述火险因子数据通过计算处理，得到森林火险综合得分值，将森林火险综合得分值与森林火险区划等级标准分值比较，得到森林火灾风险等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种森林火险实时监控和预测预报的方法，其特征在于，包括：
S1：采集火险因子数据；
S2：计算得到森林火险等级：将所述火险因子数据通过计算处理，得到森林火险综合得分值，将森林火险综合得分值与森林火险区划等级标准分值比较，得到森林火灾风险等级。


2.根据权利要求1所述的森林火险实时监控和预测预报的方法，其特征在于，所述火险因子数据包括通过基础数据系统收集的火险因子数据和通过现场采集系统收集的火险因子实时数据；
所述通过基础数据库收集的火险因子数据包括：森林防火期的月平均气温、森林防火期的月平均降水量、森林防火期的月平均风速、路网密度、人口密度、林分燃烧类别和森林火灾历史数据中的一种或多种；
所述的火险因子实时数据包括：温度、风速、降水量、湿度、风向、气压、地表可燃物类型、地表可燃物载量、地表可燃物含水率和火源信息中的一种或多种。


3.根据权利要求2所述的森林火险实时监控和预测预报的方法，其特征在于，所述计算得到森林火险等级的具体方法包括：
对所述的火险因子进行分级加权值；
根据采集的各项火险因子数据计算出所述火险因子的权值之和；
分别计算得出下列三项综合得分值：(1)所述火险因子的权值之和乘以有林地、灌木林地与未成林造林的地面积之和；(2)所述的火险因子权值之和乘以活立木总蓄积量；(3)所述的火险因子权值之和乘以YGW％，所述的YGW％是有林地、灌木林地和未成林造林地面积之和与该地区总面积之比；
根据三项综合得分值，对照标准分值，得出森林火险等级。


4.根据权利要求2所述的森林火险实时监控和预测预报的方法，其特征在于，所述火险因子的权重为：温度10％、风速10％、降水量20％、湿度15％、风向3％、气压2％、地表可燃物类型5％、地表可燃物载量10％、地表可燃物含水率20％和火源信息中的一种或多种5％。


5.根据权利要求1至4中任意一项所述的森林火险实时监控和预测预报的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋卫国，罗碧珍，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34