一种火情趋势预测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种火情趋势预测方法和系统，所述火情趋势预测方法包括手动模式

【技术实现步骤摘要】
一种火情趋势预测方法和系统


[0001]本专利技术属于应急救援领域，尤其涉及一种火情趋势预测方法和系统
。

技术介绍

[0002]森林火灾具有蔓延速度快
、
扑救难度大等特点，一旦火情出现，需要及时的扑救与正确的决策，最大限度地减少森林火灾造成的损失，对林火行为的分析
、
预测和研究尤为重要
。
林火蔓延是可燃物在受到各种气象条件
(
温度
、
湿度
、
风力和风向
)
和地形影响下，燃烧和运动极其复杂的现象
。
林火蔓延模型是指通过数学方法推导出林火行为与各种参数间的定量关系
。
自
20
世纪
40
年代
W.R.Fons
首先提出林火蔓延模型以来，主要有美国的基于能量守恒定律
Rothermel
模型
、
澳大利亚的
McArthur
模型以及中国的王正非林火蔓延模型，但每个模型的适用条件不同
。
[0003]美国的
Rothermel
模型遵循能量守恒定律，假定燃料床和地形地势在空间上是连续分布的，且可燃物的含水量
、
风速
、
坡度等参数是定值，适用于可燃物均匀
、
地形地势连续分布的地理环境
。
[0004]澳大利亚的
McArthur
模型适合草地和桉树林
。
我国部分地区可以参考应用该模型
。
[0005]王正非林火蔓延模型适用于平地无风
、
无风上坡和顺风上坡且坡度不能超过
65
°
的情况下的地理环境
。
[0006]各个模型皆有其适用范围限制，因此亟需一种能够适用于各场景的火情趋势预测方法
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于：为了克服现有技术问题，公开了一种火情趋势预测方法和系统，本专利技术火情趋势预测方法和
/
或系统能够适配不同的地理环境，提升了火情趋势预测的准确度
。
[0008]一方面，本专利技术目的通过下述技术方案来实现：
[0009]一种火情趋势预测方法，所述火情趋势预测方法包括手动模式
、
预测模式及实时观测模式；通过手动模式或预测模式或实时观测模式，完成火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息计算
。
[0010]根据一个优选的实施方式，当选择以手动模式时，按如下流程完成火情预测：手动选择
Rothermel
模型
、McArthur
模型或王正非林火蔓延模型；根据选择的蔓延模型，计算出火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息
。
[0011]根据一个优选的实施方式，当选择以预测模式时，按如下流程完成火情预测：基于气象条件数据
、
森林资源数据和地形数据，完成
Rothermel
模型
、McArthur
模型或王正非林火蔓延模型的选择，
[0012]并根据选择的蔓延模型，计算出火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周
长信息；
[0013]其中，所述气象条件数据包括温度
、
湿度
、
风力和风向信息；所述森林资源数据包括林木信息
、
林地信息和自然环境信息；所述地形数据包括高程信息
、
坡度信息和坡向信息
。
[0014]根据一个优选的实施方式，选择以预测模式时，当可燃物均匀
、
地形地势为连续分布的地理环境是
,
采用
Rothermel
模型计算林火蔓延趋势
。
[0015]根据一个优选的实施方式，选择以预测模式时，当地理环境是草地和桉树林
,
采用
McArthur
模型，计算林火蔓延趋势
。
[0016]根据一个优选的实施方式，选择以预测模式时，当地理环境和气象环境是平地无风
、
无风上坡和顺风上坡且坡度不能超过
65
°
的情况下
,
采用王正非的林火蔓延模型
。
[0017]根据一个优选的实施方式，当选择实时观测模式时，按如下流程完成火情预测：于飞机上配置光电吊舱，通过光电吊舱实时观测火情，并实时返回火情的位置；同时采用
Rothermel
模型
、McArthur
模型和王正非林火蔓延模型计算，判断哪一种模型与实时观测的火情位置误差最小，再将计算误差最小的模型设定为最佳蔓延模型；由最佳蔓延模型完成火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息的计算
。
[0018]根据一个优选的实施方式，所述光电吊舱内配置有可见光和
/
或红外摄像机
、
激光测距仪，以完成火情位置侦查和定位
。
[0019]另一方面，本专利技术还公开了：
[0020]一种火情趋势预测系统，所述火情趋势预测系统采用如权利要求前述火情趋势预测方法完成火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息的计算
。
[0021]根据一个优选的实施方式，所述火情趋势预测系统采用分层体系架构，包括：人机交互层
、
业务层
、
通信层和数据层，
[0022]所述人机交互层被配置为通过人机交互界面实现火区识别分析
、
火区告警
、
火情趋势预测的展示及控制；
[0023]所述业务层：由
GIS
地图显示单元
、
视频数据采集单元
、
视频智能处理单元
、
林火蔓延模型计算单元组成；
[0024]其中，
GIS
地图显示单元被配置为完成地图显示和数据标注；
[0025]视频数据采集单元被配置为完成可见光信息采集
、
红外信息采集和激光测距信息采集；
[0026]视频智能处理单元被配置为完成火区识别分析
、
火情趋势预测和火情告警显示；
[0027]林火蔓延模型计算单元被配置为完成
Rothermel
模型
、McArthur
模型以及王正非的林火蔓延本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种火情趋势预测方法，其特征在于，所述火情趋势预测方法包括手动模式
、
预测模式及实时观测模式；通过手动模式或预测模式或实时观测模式，完成火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息计算
。2.
如权利要求1所述的火情趋势预测方法，其特征在于，当选择以手动模式时，按如下流程完成火情预测：手动选择
Rothermel
模型
、McArthur
模型或王正非林火蔓延模型；根据选择的蔓延模型，计算出火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息
。3.
如权利要求1所述的火情趋势预测方法，其特征在于，当选择以预测模式时，按如下流程完成火情预测：基于气象条件数据
、
森林资源数据和地形数据，完成
Rothermel
模型
、McArthur
模型或王正非林火蔓延模型的选择，并根据选择的蔓延模型，计算出火情蔓延范围
、
林火蔓延速度
、
火线强度
、
蔓延周长信息；其中，所述气象条件数据包括温度
、
湿度
、
风力和风向信息；所述森林资源数据包括林木信息
、
林地信息和自然环境信息；所述地形数据包括高程信息
、
坡度信息和坡向信息
。4.
如权利要求3所述的火情趋势预测方法，其特征在于，选择以预测模式时，当可燃物均匀
、
地形地势为连续分布的地理环境是
,
采用
Rothermel
模型计算林火蔓延趋势
。5.
如权利要求3所述的火情趋势预测方法，其特征在于，选择以预测模式时，当地理环境是草地和桉树林
,
采用
McArthur
模型，计算林火蔓延趋势
。6.
如权利要求3所述的火情趋势预测方法，其特征在于，选择以预测模式时，当地理环境和气象环境是平地无风
、
无风上坡和顺风上坡且坡度不能超过
65
°
的情况下
,
...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文娟，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：