森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介质与流程

1.本技术涉及森林草原火场预测技术领域，尤其是涉及一种森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介质。


背景技术：

2.火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失的特点，尤其针对森林草原火灾，准确的预测火灾蔓延情况可以尽可能的减少损失。相关技术中，采用森林草原火灾蔓延模型的方式需要大量的火场信息，导致预测难度较大；并且，目前的森林草原火灾蔓延模型在进行火灾蔓延预测时，适用范围有限，无法适应复杂的蔓延场景，火灾蔓延预测的准确性不高。


技术实现要素：

3.本技术的目的在于提供一种森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介质，提高了森林草原火场蔓延预测的准确性。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种森林草原火场蔓延预测的方法，方法包括：获取待预测火点信息，并对待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理；根据待预测火点信息和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向；通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度；基于火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，并基于火场蔓延距离计算蔓延边界。
5.可选的，基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向，包括：其中，spread
head_dir
为火头蔓延方向；wind
dir
为风向；aspect为下垫面坡向。
6.可选的，通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度，包括：v
real
=v
×fburn
×fwind
×fslope
×fcover
×ftem
×frh
；其中，v
real
为火头蔓延速度（m/min）；v为蔓延初速度（m/min）；f
burn
为可燃物类型校正因子，f
wind
为风力校正因子，f
slope
为地形坡度校正因子，f
cover
为下垫面类型校正因子，f
tem
为气温校正因子，f
rh
为湿度校正因子。
7.可选的，改进的王正非模型包含的气温校正因子和相对湿度校正因子如下：气温校正因子：其中，为气温等级划分，为各气温等级对应的系数因子，气温等级越高数值越大；相对湿度校正因子：
其中，为相对湿度等级划分，为等级对应的系数因子，相对湿度等级越高数值越小。
8.可选的，方法还包括，基于如下公式分别确定火头蔓延速度、火翼蔓延速度和火尾蔓延速度：其中，v
head
为火头蔓延速度（m/min），v
wing
为火翼蔓延速度（m/min），v
rear
为火尾蔓延速度（m/min），m、n为不同风力等级对应的系数因子，风力等级越高数值越小。
9.可选的，基于火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，包括：基于预设时间步长构建惠更斯椭圆，以待预测火点作为椭圆焦点，火头和火尾的蔓延方向与长轴保持一致，火翼蔓延方向与短轴保持一致，在预设时间步长内，将火头蔓延距离确定为蔓延最长距离，将火尾蔓延距离确定为蔓延最短距离，将火翼蔓延距离确定为蔓延最宽长度。
10.可选的，方法还包括：基于初始待预测火点进行初次构建椭圆边界后，以火头蔓延方向为起始的360
°
内，以预设间隔确定的预设个数的方向确定为蔓延方向，并将每个蔓延方向再次作为顶点构建更新火点所对应的边界；完成全部蔓延方向的边界计算后，将全部蔓延方向所对应的所有边界对应的外包络线确定为下一时间段的蔓延预测边界，以此类推进行蔓延边界的模拟预测。
11.第二方面，本技术实施例提供了一种森林草原火场蔓延预测的装置，装置包括：数据获取及预处理模块，用于获取待预测火点信息，并对待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理；蔓延方向确定模块，用于根据待预测火点信息和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向；蔓延速度计算模块，用于通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度；蔓延边界计算模块，用于基于火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，并基于火场蔓延距离计算蔓延边界。
12.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现前述是实施方式中任一项的森林草原火场蔓延预测的方法。
13.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现前述实施方式中任一项的森林草原火场蔓延预测的方法。
14.本技术提供的森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介质，通过基于改进的王正非模型计算蔓延速度，结合基于惠更斯模型校正蔓延边界的综合模型，实现实时模拟预测火场蔓延信息，统计-物理模型的综合使用提高了模型的准确性，进而提升了火场蔓延
预测的准确性。
附图说明
15.为了更清楚地说明本技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本技术实施例提供的一种森林草原火场蔓延预测的方法的流程图；图2为本技术实施例提供的一种蔓延方向的示意图；图3为本技术实施例提供的一种具体的森林草原火场蔓延预测方法的流程图；图4为本技术实施例提供的一种蔓延速度计算的流程图；图5为本技术实施例提供的一种蔓延距离的示意图；图6为本技术实施例提供的一种惠更斯原理应用于火场蔓延的示意图；图7为本技术实施例提供的一种森林草原火场蔓延预测的装置的结构图；图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
17.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
18.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
19.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
20.森林草原火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失的特点。如何提升森林草原防火现代化水平，将森林草原火灾带来的损失减少到最小，是目前急需解决的问题。目前国内常用的比较经典的蔓延模型主要是rothermel模型和王正非模型，rothermel模型属于半物理模型，物理模型物理参数较多又难以确定，计算过程需要众多的火场信息支撑，较为复杂，不满足及时性的蔓延模拟及蔓延预测需求。王正非统计模型主要依据大量历史统计数据，资料充足，置信度较高，蔓延速度计算过程简化，为模型的实时使用提供了可能，但其模型中使用的气象要素较为单一。
21.使用单一的蔓延速度模型进行火灾蔓延预测，适用范围有限，无法适应蔓延的复杂应用场景，相关技术中，常用的蔓延边界模型是元胞自动机栅格模型，存在元胞状态表达不完全的问题，同时元胞的蔓延方向仅为相邻的八个方向，造成模拟的最终边界细节缺失，模型的准确性受到影响。
22.基于此，本技术实施例提供了一种森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介
质，可以提升森林草原火灾蔓延预测的准确性。
23.本技术实施例提供了一种森林草原火场蔓延预测的方法，参见图1所示，该方法主要包括以下步骤：步骤s110，获取待预测火点信息，并对待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理。
24.上述待预测火点信息可以包括待预测火点的位置、名称、火点下垫面覆盖类型等属性信息。地形数据可包括坡度、坡向等数据，植被数据诸如可以包括植被指数数据、植被覆盖度数据等植被信息，气象预报数据诸如可以包括风速、风向、气温、湿度要素等信息。
25.在一种实施方式中，分辨率统一处理可以采用重采样的方式进行处理，通过将上述数据进行重采样，可以使得各种数据处于同一分辨率，便于后续进行处理，提升了处理结果的准确度。
26.步骤s120，根据待预测火点信息和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向。在一种实施方式中，根据待预测火点地理位置和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、位置的风向及坡向，根据惠更斯原理火头蔓延的方向由风向和坡向矢量合成得到，参见图2所示。
27.在一种实施方式中，基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向，可以用如下公式1计算：（1）其中，spread
head_dir
为火头蔓延方向；wind
dir
为风向；aspect为下垫面坡向。
28.步骤s130，通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度。
29.上述改进的王正非模型为引入气温校正因子和相对湿度校正因子后的模型。该模型缓解了原有的王正非模型中使用的气象要素较为单一的问题，提升了模型可靠性，同时可以更好的模拟蔓延实际情况。
30.在一种实施方式中，通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度，可以采用v
real
=v
×fburn
×fwind
×fslope
×fcover
×ftem
×frh
进行计算，其中，v
real
为火头蔓延速度（m/min）；v为蔓延初速度（m/min）；f
burn
为可燃物类型校正因子，f
wind
为风力校正因子，f
slope
为地形坡度校正因子，f
cover
为下垫面类型校正因子，f
tem
为气温校正因子，f
rh
为湿度校正因子。
31.上述改进的王正非模型包含的气温校正因子和相对湿度校正因子如下：气温校正因子：其中，为气温等级划分，为各气温等级对应的系数因子，气温等级越高数值越大；相对湿度校正因子：其中，为相对湿度等级划分，为等级对应的系数因子，相对湿度等级越高数值越小。
32.进一步，在计算得到上述v
real
后，可以基于如下公式分别确定火头蔓延速度、火翼
蔓延速度和火尾蔓延速度：其中，v
head
为火头蔓延速度（m/min），v
wing
为火翼蔓延速度（m/min），v
rear
为火尾蔓延速度（m/min），m、n为不同风力等级对应的系数因子，风力等级越高数值越小。
33.步骤s140，基于火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，并基于火场蔓延距离计算蔓延边界。
34.在一种实施方式中，可以基于预设时间步长构建惠更斯椭圆，以待预测火点作为椭圆焦点，火头和火尾的蔓延方向与长轴保持一致，火翼蔓延方向与短轴保持一致，在预设时间步长内，将头蔓延距离确定为蔓延最长距离，将火尾蔓延距离确定为蔓延最短距离，将火翼蔓延距离确定为蔓延最宽长度。
35.进一步，考虑到火场（尤其是森林草原火）通常会不断蔓延，因此基于初始待预测火点进行初次构建椭圆边界后，以火头蔓延方向为起始的360
°
内，以预设间隔确定的预设个数的方向确定为蔓延方向，并将每个蔓延方向再次作为顶点构建更新火点所对应的边界；完成全部蔓延方向的边界计算后，将全部蔓延方向所对应的所有边界对应的外包络线确定为下一时间段的蔓延预测边界，以此类推进行蔓延边界的模拟预测。
36.为便于理解，本技术实施例还提供了一种具体的森林草原火场蔓延预测方法，参见图3所示，包括以下步骤1至步骤4：步骤1： 输入实时火点信息数据；步骤2： 确定蔓延方向；步骤3： 根据改进后的王正非模型进行蔓延速度计算；步骤4： 确定蔓延步长，根据惠更斯原理进行蔓延边界预测。
37.以下对各个步骤的具体实现进行详细说明：步骤1，输入实时火点信息数据，包括以下步骤1a至步骤1f：步骤1a 输入实时火点信息，解析；步骤1b 输入火点下垫面覆盖类型数据，解析；步骤1c 输入地形数据，解析、提取坡度、坡向；步骤1d 输入植被指数数据（ndvi）、植被覆盖度数据（vfc），解析；步骤1e 输入气象预报数据，解析、提取风速、风向、气温、湿度要素；步骤1f 采用重采样方法对上述数据进行处理，保持所有输入数据处于同一分辨率。
38.步骤2，确定蔓延方向，包括以下步骤2a和步骤2b：步骤2a 根据火点地理位置和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、位置的风向及坡向，依据惠更斯原理火头蔓延的方向由风向和坡向矢量合成得到；计算公式如下：
其中，spread
head_dir
为火头蔓延方向；wind
dir
为风向，根据气象预报数据获取，取值范围为0~360
°
；aspect为下垫面坡向，根据地形数据获取，取值为-1时代表平坡，取值为0~360
°
代表不同坡向。
39.步骤2b 确定火头蔓延方向后，根据以下公式获取蔓延计算方向，以火头蔓延方向为起始的360
°
内，以每0.1
°
为间隔共3600个方向作为蔓延计算方向，后续分别对每个方向进行蔓延速度和边界的计算：步骤3，根据改进后的王正非模型进行蔓延速度计算，参见图4所示：步骤3a 在王正非模型中蔓延速度会受到下垫面类型、地形、气象等各种条件的影响，蔓延实际速度（vreal）由当前时刻的蔓延速度（v）进行各项影响因子的修正得到，但在蔓延所处实际环境中，气温和相对湿度也会对可燃物的燃烧状态造成影响，王正非模型中只考虑了风速、风向两个较为单一的气象因子，为增加模型的全面性与可靠性，同时更好的模拟蔓延实际情况，在王正非模型基础上增加气温因子和湿度因子，引入与燃烧过程相关的其他特征要素，其公式如下：v
real
=v
×fburn
×fwind
×fslope
×fcover
×ftem
×frh
；其中，v
real
为火头蔓延速度（m/min）；v为蔓延初速度（m/min）；f
burn
为可燃物类型校正因子，根据土地覆盖类型数据和植被覆盖度数据获取，f
wind
为风力校正因子，f
slope
为地形坡度校正因子，f
cover
为下垫面类型校正因子，根据土地覆盖类型数据和植被指数数据获取，f
tem
为气温校正因子，f
rh
为湿度校正因子。
40.具体的，可燃物类型校正因子计算公式如下：其中，为土地覆盖类型因子，根据土地覆盖类型数据获取，不同的地物类型对应不同的数值因子，越接近可燃物类型数值越高；为植被覆盖度，为植被覆盖度阈值。
41.风力校正因子计算公式如下：其中，为风力等级，依据风速大小进行风力等级划分；为各风力等级对应的系数因子，风力等级越高数值越大。
42.地形坡度校正因子计算公式如下：其中，为上坡，蔓延方向与坡向相反，为上坡时不同坡度对应的系数因
子，坡度越大时对应的数值越大；为下坡，蔓延方向与坡向一致，为下坡时不同坡度对应的系数因子，坡度越大时对应的数值越小。
43.下垫面类型校正因子计算公式如下：其中，为植被指数，当下垫面地物属性为不可燃烧时，火的蔓延不会发生或停止，校正因子为0；可燃时校正因子由数据决定。
44.气温校正因子计算公式如下：其中，为气温等级划分，为各气温等级对应的系数因子，气温等级越高数值越大。
45.相对湿度校正因子计算公式如下：其中，为相对湿度等级划分，为等级对应的系数因子，相对湿度等级越高数值越小。
46.步骤3b 火场是由火头、火翼和火尾组成的，根据火头、火翼和火尾蔓延速度之间的经验关系，可以计算出火场边界位置。关系如下：其中，为火头蔓延速度（m/min）；为火翼蔓延速度（m/min）；为火尾蔓延速度（m/min）；、为不同风力等级对应的系数因子，风力等级越高数值越小。
47.步骤4，确定蔓延步长，根据惠更斯原理进行蔓延边界预测：步骤4a 常用的栅格像元的模拟技术将火蔓延看作像元间的相互作用，由“燃烧”像元蔓延至“未燃烧”像元，不考虑连续面的传播，受到网格像元几何形状的影响，造成蔓延边界失真从而影响蔓延预测结果。惠更斯原理则通过椭圆波动传播“燃烧”状态，通过每个边界点和时间步长构建椭圆连续边界，与基于栅格像元的模拟技术相比具有更高的精度。确定一定的时间蔓延步长，构建惠更斯椭圆，以火点作为椭圆焦点，火头和火尾的蔓延方向与长轴保持一致，火翼蔓延方向与短轴保持一致，在一定时间步长内，火头蔓延距离即蔓延的最长距离，火尾蔓延距离即蔓延的最短距离，火翼蔓延距离即蔓延的最宽长度，如图5所示。
48.根据上一步骤改进后的王正非模型计算的蔓延速度计算一定的时间步长内的火头、火尾、火翼的蔓延距离，即可得到椭圆的长轴（2a）、短轴（2b）的长度，根据下列椭圆公式构建惠更斯椭圆边界。
49.步骤4b 火场燃烧时是以椭圆形式向四周蔓延，在基于初始火点进行初次构建椭
圆边界后，根据步骤2b确定的蔓延方向可在该椭圆边界确定3600个顶点，在下一时间步长内以这些顶点作为新的火点构建新的椭圆边界，完成全部方向计算后，获取所有椭圆的外包络线即为下一时间段的蔓延预测边界，以此类推进行蔓延边界的模拟预测。
50.以此获取不同预测时间的蔓延结果包括：曲线闭合连续的蔓延矢量边界、蔓延速度。在后续蔓延面积估算时，使用栅格像元形状进行蔓延面积估算时会造成较大的误差累积，而使用矢量边界造成的影响较小；同时矢量边界可在web或各软件进行展示，可视化方便快捷，相较于栅格更适合三维展示方式。
51.图6示出了一种惠更斯原理应用于火蔓延的示意图。
52.上述方式通过建立基于改进后的王正非模型计算蔓延速度和基于惠更斯模型校正蔓延边界的综合模型，实现实时模拟预测火场蔓延信息，统计-物理模型的综合使用满足复杂场景需求并提高了准确性。在王正非模型基础上增加气温因子和湿度因子，更全面的考虑气象要素的影响，使模型更贴合蔓延实际情况，提高模型精度。综合模型融入惠更斯矢量模型，保留物理波动模型特性，相较于普遍使用的栅格模型蔓延边界结果更精细、流畅，获得更逼近现实的蔓延边界。
53.本技术实施例为增加模型可靠性，同时更好的模拟蔓延实际情况，在王正非模型基础上增加气温因子和湿度因子，采用修正后的王正非模型来计算蔓延速度。采用惠更斯波动理论来模拟蔓延趋势，惠更斯是基于矢量的模型，火线被认为是连接顶点的闭合曲线，其中每个顶点都被视为独立椭圆扩展的潜在源，根据不同的精度需求可以调整蔓延方向的数量，能更好的模拟和预测实际的蔓延边界。最终建立基于改进后的王正非模型计算蔓延速度和基于惠更斯模型校正蔓延边界的综合模型，实现实时模拟预测火场蔓延信息，统计-物理模型的综合使用提高了模型的准确性。
54.基于上述方法实施例，本技术实施例还提供一种森林草原火场蔓延预测的装置，参见图7所示，该装置主要包括以下部分：数据获取及预处理模块710，用于获取待预测火点信息，并对待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理；蔓延方向确定模块720，用于根据待预测火点信息和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向；蔓延速度计算模块730，用于通过改进的王正非模型计算火灾蔓延速度；蔓延边界计算模块740，用于基于火灾蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火灾蔓延距离，并基于火灾蔓延距离计算蔓延边界。
55.可选的，上述蔓延方向确定模块720，还用于：其中，spread
head_dir
为火头蔓延方向；wind
dir
为风向；aspect为下垫面坡向。
56.可选的，上述蔓延速度计算模块730，还用于：v
real
=v
×fburn
×fwind
×fslope
×fcover
×ftem
×frh
；
其中，v
real
为火头蔓延速度（m/min）；v为蔓延初速度（m/min）；f
burn
为可燃物类型校正因子，f
wind
为风力校正因子，f
slope
为地形坡度校正因子，f
cover
为下垫面类型校正因子，f
tem
为气温校正因子，f
rh
为湿度校正因子。
57.可选的，改进的王正非模型包含的气温校正因子和相对湿度校正因子如下：气温校正因子：其中，为气温等级划分，为各气温等级对应的系数因子，气温等级越高数值越大；相对湿度校正因子：其中，为相对湿度等级划分，为等级对应的系数因子，相对湿度等级越高数值越小。
58.可选的，上述蔓延速度计算模块730，还用于：基于如下公式分别确定火头蔓延速度、火翼蔓延速度和火尾蔓延速度：其中，v
head
为火头蔓延速度（m/min），v
wing
为火翼蔓延速度（m/min），v
rear
为火尾蔓延速度（m/min），m、n为不同风力等级对应的系数因子，风力等级越高数值越小。
59.可选的，上述蔓延边界计算模块740，还用于：基于预设时间步长构建惠更斯椭圆，以待预测火点作为椭圆焦点，火头和火尾的蔓延方向与长轴保持一致，火翼蔓延方向与短轴保持一致，在预设时间步长内，将头蔓延距离确定为蔓延最长距离，将火尾蔓延距离确定为蔓延最短距离，将火翼蔓延距离确定为蔓延最宽长度。
60.可选的，上述装置还包括，边界迭代模块，用于：基于初始待预测火点进行初次构建椭圆边界后，以火头蔓延方向为起始的360
°
内，以预设间隔确定的预设个数的方向确定为蔓延方向，并将每个蔓延方向再次作为顶点构建更新火点所对应的边界；完成全部蔓延方向的边界计算后，将全部蔓延方向所对应的所有边界对应的外包络线确定为下一时间段的蔓延预测边界，以此类推进行蔓延边界的模拟预测。
61.本技术实施例提供的森林草原火场蔓延预测的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，森林草原火场蔓延预测的装置的实施例部分未提及之处，可参考前述森林草原火场蔓延预测的方法实施例中相应内容。
62.本技术实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，为该电子设备的结构示意图，其中，该电子设备100包括处理器81和存储器80，该存储器80存储有能够被该处理器81执行的计算机可执行指令，该处理器81执行该计算机可执行指令以实现上述任一项森林草原火场蔓延预测的方法。
63.在图8示出的实施方式中，该电子设备还包括总线82和通信接口83，其中，处理器81、通信接口83和存储器80通过总线82连接。
64.其中，存储器80可能包含高速随机存取存储器（ram，random access memory），也
可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口83（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线82可以是isa（industry standard architecture，工业标准体系结构）总线、pci（peripheral component interconnect，外设部件互连标准）总线或eisa（extended industry standard architecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线82可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
65.处理器81可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器81中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器81可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器81读取存储器中的信息，结合其硬件完成前述实施例的火灾蔓延预测的方法的步骤。
66.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，该计算机可执行指令促使处理器实现上述森林草原火场蔓延预测的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
67.本技术实施例所提供的森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
68.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本技术的范围。
69.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
70.在本技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该
发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
71.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。

技术特征：
1.一种森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测火点信息，并对所述待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理；根据所述待预测火点信息和时间信息，通过所述气象预报数据和所述地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于所述风向和所述坡向合成矢量确定火场蔓延方向；通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度；基于所述火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，并基于所述火场蔓延距离计算蔓延边界。2.根据权利要求1所述的森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，基于所述风向和所述坡向合成矢量确定火场蔓延方向，包括：其中，spread
head_dir
为火头蔓延方向；wind
dir
为风向；aspect为下垫面坡向。3.根据权利要求1所述的森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度，包括：v
real
=v
×
f
burn
×
f
wind
×
f
slope
×
f
cover
×
f
tem
×
f
rh
；其中，v
real
为火头蔓延速度（m/min）；v为蔓延初速度（m/min）；f
burn
为可燃物类型校正因子，f
wind
为风力校正因子，f
slope
为地形坡度校正因子，f
cover
为下垫面类型校正因子，f
tem
为气温校正因子，f
rh
为湿度校正因子。4.根据权利要求3所述的森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，所述改进的王正非模型包含的气温校正因子和相对湿度校正因子如下：气温校正因子：其中，为气温等级划分，为各气温等级对应的系数因子，气温等级越高数值越大；相对湿度校正因子：其中，为相对湿度等级划分，为等级对应的系数因子，相对湿度等级越高数值越小。5.根据权利要求1所述的森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，所述方法还包括，基于如下公式分别确定火头蔓延速度、火翼蔓延速度和火尾蔓延速度：其中，v
head
为火头蔓延速度（m/min），v
wing
为火翼蔓延速度（m/min），v
rear
为火尾蔓延速度（m/min），m、n为不同风力等级对应的系数因子，风力等级越高数值越小。6.根据权利要求1所述的森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，基于所述火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，包括：
基于预设时间步长构建惠更斯椭圆，以待预测火点作为椭圆焦点，火头和火尾的蔓延方向与长轴保持一致，火翼蔓延方向与短轴保持一致，在预设时间步长内，将火头蔓延距离确定为蔓延最长距离，将火尾蔓延距离确定为蔓延最短距离，将火翼蔓延距离确定为蔓延最宽长度。7.根据权利要求6所述的森林草原火场蔓延预测的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于初始待预测火点进行初次构建椭圆边界后，以火头蔓延方向为起始的360
°
内，以预设间隔确定的预设个数的方向确定为蔓延方向，并将每个蔓延方向再次作为顶点构建更新火点所对应的边界；完成全部蔓延方向的边界计算后，将全部蔓延方向所对应的所有边界对应的外包络线确定为下一时间段的蔓延预测边界，以此类推进行蔓延边界的模拟预测。8.一种森林草原火场蔓延预测的装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取及预处理模块，用于获取待预测火点信息，并对所述待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理；蔓延方向确定模块，用于根据所述待预测火点信息和时间信息，通过所述气象预报数据和所述地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于所述风向和所述坡向合成矢量确定火灾蔓延方向；蔓延速度计算模块，用于通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度；蔓延边界计算模块，用于基于所述火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，并基于所述火场蔓延距离计算蔓延边界。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的森林草原火场蔓延预测的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至7任一项所述的森林草原火场蔓延预测的方法。

技术总结
本申请提供了一种森林草原火场蔓延预测的方法、装置、设备和介质，涉及森林草原火场预测技术领域，该方法包括：获取待预测火点信息，并对待预测火点信息与地形数据、植被数据、气象预报数据进行分辨率统一处理；根据待预测火点信息和时间信息，通过气象预报数据和地形数据获取对应时刻、对应位置的风向和坡向，并基于风向和坡向合成矢量确定火场蔓延方向；通过改进的王正非模型计算火场蔓延速度；基于火场蔓延速度计算预设时间步长内的火头、火翼和火尾对应的火场蔓延距离，并基于火场蔓延距离计算蔓延边界。本申请提高了森林草原火场蔓延预测的准确性。测的准确性。测的准确性。


技术研发人员：吴月 黄葵 王宇翔 余永安 王诗圣
受保护的技术使用者：航天宏图信息技术股份有限公司
技术研发日：2023.08.09
技术公布日：2023/9/9