【摘 要】
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[目的]对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考.[方法]基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区.[结果]海拔、距居民点距离、距铁路距离、归
【机 构】
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西南林业大学 大数据与智能工程学院, 云南 昆明 650224;西南林业大学 土木工程学院, 云南 昆明650224
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[目的]对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考.[方法]基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区.[结果]海拔、距居民点距离、距铁路距离、归一化植被指数(NDVI)值、月均地表温度、月均气压、月均相对湿度、月均风速、人均国内生产总值(GDP)等9个因子与昆明市林火发生概率存在显著关系;Logistic模型的预测准确率高达81.7％;ROC曲线下面积(AUC)的值为0.905;划分的最佳阈值为0.342;火险区划的五级火险区面积比率分别为48.82％、35.17％、11.26％、2.55％、2.20％.[结论]昆明市林火主要驱动因子是气象因子;昆明市高火险区集中分布在五华区、盘龙区、官渡区、呈贡区、西山区、安宁市等西南部地区.
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