[发明专利]一种基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法

权利要求书

1.一种基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：

(1)建立目标林区的森林火灾本底数据库；

(2)在发生森林火灾时，调出目标林区的森林火灾本底数据库；

(3)通过调出的目标林区的森林火灾本底数据库与实时天气环境建立相应的Markov森林火灾蔓延预测模型；

(4)通过建立好的Markov森林火灾蔓延预测模型，计算出森林火灾的蔓延趋势。

2.根据权利要求1所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述步骤(1)的本底数据库是指包含引发森林火灾所需要的全部的基础数据的数据库，其中包含两个部分：林区的三维框架数据库和林区的基础数据库；

所述的林区的三维框架数据库和林区的基础数据库分别指林区的三维地形数据和植被、气候以及过去所发生的火灾的数据。

3.根据权利要求1所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述步骤(2)的调出目标林区的森林火灾本底数据库的目的是为了给步骤(3)所述的建立相应的Markov森林火灾蔓延预测模型以及步骤(4)所述的计算出森林火灾的蔓延趋势提供数据。

4.根据权利要求1所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述步骤(3)的建立相应的Markov森林火灾蔓延预测模型有三个参数，S、PI和A，S为状态集合，即林区所有可燃物的类型；PI为先验概率矩阵，即林区初始化时每一个可燃物燃烧的概率组成的矩阵；A为状态转移矩阵，即给定前一个可燃物燃烧的情况下当前可燃物燃烧的概率组成的矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述的林区所有可燃物的类型以及林区初始化时每一个可燃物燃烧的概率组成的矩阵为已知，且由所述的本底数据库提供。

6.根据权利要求4所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述的林区所有可燃物的类型组成的状态集合S为：

S＝{S₁,S₂,...,S_N}

其中，N为模型状态数，即所述的林区所有可燃物的类型总数，且可由Markov过程描述。

7.根据权利要求4所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述的林区初始化时每一个可燃物燃烧的概率组成的矩阵PI为：

PI＝[PI_i]

其中，PI_i＝P(S_i)，∑PI_i＝1，1≤i≤N，P(S_i)为可燃物S_i初始化时燃烧的概率。

8.根据权利要求4所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述的状态转移矩阵A，即所述的给定前一个可燃物燃烧的情况下当前可燃物燃烧的概率计算公式为：

其中，P(S_i-1,S_i)为两个可燃物燃烧前后出现的概率，P(S_i-1)为可燃物S_i-1初始化时燃烧的概率，λ为森林火灾蔓延因子，即风速、地形等因素对森林火灾造成的影响。

9.根据权利要求8所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述的森林火灾蔓延因子λ可由王正非的林火蔓延模型改进得到，其计算公式为：

其中，R₀为初始蔓延速度，K_s为可燃物类型修正系数，K_w为风力修正系数，为地形波度修正系数，为坡度，ε为其他影响因子。

10.根据权利要求8所述的基于Markov模型的森林火灾蔓延预测方法，其特征在于：所述的森林火灾蔓延因子λ需通过具体火灾事件，重复实验得到。