【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及野火灾害风险评估，尤其涉及一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法。
技术介绍
1、野火作为一种破坏性的自然灾害，对全球生态和气候产生重要影响。野火灾害不仅威胁着人类的生命财产安全，还对自然环境和生态系统造成巨大破坏。例如，野火会导致森林面积减少、土壤侵蚀加剧、生物多样性丧失等。同时，野火燃烧过程中释放的大量二氧化碳和其他温室气体，还会加剧全球气候变暖的趋势。野火灾害风险评估是预防和减轻野火灾害影响的重要手段。通过评估野火灾害的风险，可以识别高风险区域和潜在危险源，为制定有效的预防和应对措施提供科学依据。同时，野火灾害风险评估还可以帮助政府部门和社会各界了解野火灾害的严重性和潜在影响，提高公众的防灾减灾意识和能力。
2、现有技术中，传统方法主要依赖于历史火灾数据、气象数据等单一来源的信息，缺乏多元化数据支持，难以深入挖掘数据间的复杂关系和规律，进而难以准确预测野火灾害的发生和蔓延趋势，因此，提出一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决传统方法主要依赖于历史火灾数据、气象数据等单一来源的信息，缺乏多元化数据支持，难以深入挖掘数据间的复杂关系和规律，进而难以准确预测野火灾害的发生和蔓延趋势的缺点，而提出的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，包括以下步骤：
4、s1：评
5、s2：数据预处理：对收集到的评估要素进行清洗、整合和标准化处理；
6、s3：特征提取：从预处理后的时空特征、可燃物信息、气象要素和人类活动因素中提取关键特征，作为评估模型的输入；
7、s4：评估模型构建：结合gnn与st-gcn进行野火灾害风险评估模型的构建与优化，gnn将地理空间特征（如地形、植被分布）和人类活动因素（如人口分布、道路网络）表示为图结构，其中，节点表示地理位置或活动点，边表示地理位置之间的空间关系或活动点之间的关联，st-gcn同时捕捉空间和时间上的依赖性，st-gcn利用gnn捕捉空间关系，同时捕捉时间序列数据中的时间依赖性，从而预测野火的发生和蔓延趋势；
8、s5：风险评估：将预处理后的数据输入到评估模型中，进行野火风险评估，根据评估结果生成风险评估报告；
9、s6：预警与应急响应：根据风险评估结果，及时发出预警信息，提醒相关部门和公众注意野火风险，制定应急响应预案，包括人员疏散、物资调配和灭火措施等。
10、上述进一步包括：
11、进一步地，在s3中，使用地理信息系统技术，将野火数据可视化，并分析野火在时间和空间上的分布规律，根据分析结果，提取关键时空特征，如野火高发季节、高风险区域等，具体步骤：
12、数据导入地理信息系统：将预处理后的野火数据导入地理信息系统，确保数据格式与地理信息系统兼容，将野火数据以点、线或面的形式导入地图中，每个数据点代表一次野火事件，使用线来表示野火的蔓延轨迹，面用于代表野火影响的区域、高风险区域或已经过灭火处理的区域；
13、数据可视化：利用地理信息系统的可视化功能，将野火数据以地图、图表或报告的形式展示出来，使用不同的颜色、点位或符号来表示野火的严重程度、频率或类型。同时，可以使用柱状图或折线图展示野火在不同季节或年份的发生频率；
14、时空分析：使用空间聚类分析法分析野火在时间和空间上的分布规律，识别野火的高发区域和高发季节，空间聚类分析使用距离矩阵来计算点之间的距离，空间聚类分析中的距离矩阵为,其中，是距离矩阵，是点i和点j之间的距离，n为计算点的数量；
15、提取关键时空特征：根据时空分析结果，提取关键时空特征，如野火高发季节、高风险区域等。
16、进一步地，在s3中，对可燃物信息进行整理和分析，利用线性回归模型分析植被类型、密度和含水率对可燃物易燃性的影响，所述线性回归模型公式为，其中，为可燃物的易燃性，为影响可燃物易燃性的因素，为回归系数，误差项；根据数据分析结果，提取关键可燃物特征，如易燃植被类型、高密度可燃物区域等。
17、进一步地，在s3中，使用相关性分析评估人类活动与野火风险之间的关联，计算人类活动对野火风险的贡献度，并识别出高风险的人类活动类型和高频率的活动区域，根据关联分析结果，提取关键的人类活动特征，如高风险的人类活动类型（如露营、焚烧垃圾等）、高频率的活动区域（如森林边缘、草原地带等），相关性分析计算公式为
18、；
19、其中，为相关系数，和分别为人类活动数据和野火风险数据的观测值，和分别为两组数据的均值，相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越大表示两组数据之间的相关性越强。
20、进一步地，在s3中，对气象要素进行特征提取，包括温度特征提取、湿度特征提取以及风速和风向特征提取。
21、进一步地，在s4中，评估模型构建具体步骤：
22、gnn模型构建：图结构定义：根据地理空间特征和人类活动因素，构建图结构，其中，节点表示地理位置或活动点（如村庄、城市、森林等），边表示地理位置之间的空间关系或活动点之间的关联（如道路连接、地形相邻等）；特征提取：为每个节点和边提取特征向量，包括地形特征、植被特征、人口密度、道路密度等；gnn层设计：选择图卷积层用于捕捉图结构中的复杂关系；图卷积公式为，其中，表示第l层的节点特征矩阵，表示图的邻接矩阵，表示第l层的权重矩阵，表示激活函数；
23、st-gcn模型构建：时空图结构定义：在gnn图结构的基础上，引入时间序列数据，构建时空图结构；时空特征提取：为每个节点和边提取时空特征向量，包括时间序列数据中的时间依赖性（如野火发生的季节性变化）和空间依赖性（如地形对野火蔓延的影响）；st-gcn层设计：结合图卷积网络（gcn）和循环神经网络（rnn）的优点，设计st-gcn层，用于同时捕捉空间和时间上的依赖性；时空卷积公式为，其中，表示空间卷积操作，表示时间卷积操作，st-gcn通过先执行空间卷积捕捉空间关系，再执行时间卷积捕捉时间依赖性；使用st-gcn层来同时捕捉空间和时间上的依赖性。首先，使用空间卷积层对图结构中的节点进行空间特征提取；然后，使用时间卷积层对提取的空间特征进行时间依赖性捕捉；
24、损失函数定义：根据野火灾害风险评估的任务需求，选择损失函数（本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在S3中，使用地理信息系统技术，将野火数据可视化，并分析野火在时间和空间上的分布规律，根据分析结果，提取关键时空特征，具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在S3中，对可燃物信息进行整理和分析，利用线性回归模型分析植被类型、密度和含水率对可燃物易燃性的影响，所述线性回归模型公式为，其中，为可燃物的易燃性，为影响可燃物易燃性的因素，为回归系数，误差项；根据数据分析结果，提取关键可燃物特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在S3中，使用相关性分析评估人类活动与野火风险之间的关联，计算人类活动对野火风险的贡献度，根据关联分析的结果，识别出高风险的人类活动类型和高频率的活动区域，提取关键的人类活动特征，相关性分析计算公式为
5.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估
6.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在S4中，评估模型构建具体步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，设计ST-GCN层的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在S5中，所述风险评估报告包含野火发生的概率分布图、潜在蔓延路径的示意图以及可能造成的损失估算。
9.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在S6中，在应急响应过程中，持续监测野火的动态变化，并根据实际情况调整应急响应预案，同时，在野火被扑灭后，对应急响应的效果进行评估和总结，其中，表示应急响应效果评估模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在s3中，使用地理信息系统技术，将野火数据可视化，并分析野火在时间和空间上的分布规律，根据分析结果，提取关键时空特征，具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在s3中，对可燃物信息进行整理和分析，利用线性回归模型分析植被类型、密度和含水率对可燃物易燃性的影响，所述线性回归模型公式为，其中，为可燃物的易燃性，为影响可燃物易燃性的因素，为回归系数，误差项；根据数据分析结果，提取关键可燃物特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于地理时空特征的野火灾害风险评估方法，其特征在于，在s3中，使用相关性分析评估人类活动与野火风险之间的关联，计算人类活动对野火风险的贡献度，根据关联分析的结果，识别出高风险的人类活动类型和高频率的活动区域，提取关键的人类活动特征，相关性...
【专利技术属性】
技术研发人员：班擎宇，张恒，李敏，高润红，于迦南，刘雪，刘翔，徐忠余，
申请(专利权)人：内蒙古农业大学，
类型：发明
国别省市：
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