动态数据驱动的林火蔓延模型模拟误差自适应修正1)

杨广斌 唐小明 李亦秋

(贵州师范大学，贵阳，550001) (中国林业科学研究院资源信息所) (绵阳师范学院)

森林火灾是一个非常复杂的现象，对森林火灾这样复杂系统行为的精确分析和预测是非常困难的。而林火预防和扑救的时效性很强，森林火灾一旦发生，就必须根据影响林火行为的各项因素，确定林火蔓延的趋势，实时有效地预测、模拟林火行为，以便科学、及时地做出林火指挥扑救决策。因此，运用计算机实现林火的蔓延模拟成为必然，这也是当前林火蔓延研究的一个主要方向。尽管先进虚拟现实技术和元胞自动机模型的发展使得现阶段林火模拟在视觉效果和空间扩散方面取得了很大进步，但仍然缺乏对林火蔓延系统的精确描述能力，这种情况在实时动态条件下显得更为突出［1－4］。美国自然科学基金会(NSF)在2000年首先提出了动态数据驱动应用系统(DDDAS，Dynamic Data Driven Application Systems)的研究概念，并推动和资助了多个相关领域的一系列前瞻性研究，其中动态数据驱动的林火蔓延模拟研究项目受到了多个领域专家的推崇［5－7］。

在我国林火模拟研究中，已采用的林火蔓延模型主要有Rothermel模型及王正非的林火蔓延模型［8－9］。林火蔓延模型是建立在一定范围内的模型，都有局限性。对于一个地区的林火蔓延模拟，可以选择适宜的已有林火蔓延模型，再根据本地实际情况对模型进行修正。传统的模型修正方法是通过多次点火试验来确定模型的修正参数。这种模型修正方法不仅周期长、效率低，而且一旦模拟环境有较大变化时，修正的参数就不再适用。……