[发明专利]基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；

根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度以及过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，进而计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；

根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；

所述第一相关系数或第二相关系数通过如下公式计算得到：

其中，r是第一相关系数和\或第二相关系数，x_i是厄尔尼诺时期或拉尼娜时期的ONI，y_i是对应时期的该格点的山火概率密度距平值，分别是对应的ONI和山火概率密度的平均值，按照公式(6)计算：

其中，m是变量的总长度，变量为ONI或山火概率密度；

对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验，找出第一相关系数和\或第二相关系数的绝对值大于对应自由度下的显著相关阈值的格点，判断为厄尔尼诺事件和\或拉尼娜事件对该格点的山火概率密度的影响显著。

2.根据权利要求1所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，所述计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内每个月的山火概率密度，计算公式为：

其中，是山火概率密度的估计值，K_H是多变量核函数，H为二阶对角带宽矩阵；n是该月观测到的火点总数，X是一个由坐标构成的向量，其中的坐标是核密度函数要估计的位置，X_i是每一个观测到的火点的坐标构成的向量，每一个火点位置为X(lat,lon)，其中(lat,lon)是该火点的经纬度坐标。

3.根据权利要求2所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，所述多变量核函数为多元正态分布函数，计算公式为：

其中，K_H为每个月待分析区域的多元正态概率密度估计，二阶对角带宽矩阵H为协方差矩阵,d是维度，e是自然常数。

4.根据权利要求3所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，计算得到待分析地区的二维网格中每个格点在过去一段时间内的山火发生的平均概率密度，包括：将过去一段时间内每个月的山火概率密度进行关于时间的平均，得到过去一段时间内的山火发生的平均概率密度。

5.根据权利要求1所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，在对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验之前，将第一相关系数和\或第二相关系数以等值线表示在待分析地区的地图上，并将找出的第一相关系数和\或第二相关系数的绝对值大于对应自由度下的显著相关阈值的格点标示在所述地图中。

6.根据权利要求5所述的基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法，其特征在于，所述对应自由度下的显著相关阈值通过查相关系数显著性检验表得到。

7.一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6中任一所述方法的步骤。