大兴安岭地区是我国森林火灾的多发地区,森林火灾对林业资源造成了巨大的破坏,林火的预测预报研究一直是林火研究的重点,能够掌握林火发生发展的有关规律,是科学有效的开展防火灭火工作的重要保障。森林火灾过火面积预测的研究对于大兴安岭地区的林火预测预报具有重要的意义。本文对大兴安岭地区近20年的森林火灾发生情况进行了分析,得出火灾发生的规律和特点;通过对森林火灾发生的历史资料以及相应的气象资料的分析处理,利用主成分回归分析建立了森林火灾过火面积预测模型,并对此模型进行了检验和验证;同时采用模糊聚类分析方法对森林火灾过火面积也进行了预测。利用主成分回归分析建立的森林火灾过火面积预测模型,选取林火发生当日的平均风速、相对湿度、平均温度以及降雨量等10个自变量,火灾面积的对数值为模型的因变量,并对模型进行了验证,正确率为70.73%。说明该模型可以用来预测实时的林火过火面积。利用模糊聚类分析预测方法对大兴安岭地区林火过火面积进行预测,通过建立历史数据样本的模糊关系矩阵,模糊聚类传递闭包,将历史样本分为8类,并根据各类中气象要素的特征,判别待测样本的归属类,从而进行林火过火面积预测。预测的正确率为80.58%,平均相对误差为15.72%。比线性模型的预测效果好。