【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，更具体的说是涉及一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统。
技术介绍
1、森林资源的健康持续发展对于保障国家木材安全、维护生态系统平衡及推进生态文明建设具有重大意义。然而，森林火灾作为全球发生最频繁的自然灾害之一，严重威胁森林资源的健康发展，进而影响生态系统的平衡和人类社会的可持续发展。。
2、森林火灾的发生受到自然条件、经济社会水平及人类活动等多种因素的影响。传统的森林火灾风险评估方法大多集中于气象条件的分析，忽略了各因素间的复杂耦合关系和不确定性。通过构建更加科学、综合的森林火灾风险评估体系，可以更准确地预测火灾风险，提高防火灭火的效率和效果。
3、目前，常见的森林火灾风险评估方法包括加权贝叶斯网络评估模型、信息扩散理论的模糊数学方法、层次分析法(ahp)、熵权法、博弈论组合赋权法、gis遥感技术和随机森林算法等。这些方法在不同方面表现出色。
4、加权贝叶斯网络评估模型能反映各火灾风险因子间的依赖关系及贡献值，并利用专家知识构建实际应用价值高的模型。然而，该方法复杂度较高，需大量数据和专业知识，计算效率较低，不适合实时评估。
5、信息扩散理论的模糊数学方法适用于小样本数据，处理样本信息不完善的情况，提供较为可靠的评估结果，但描述综合风险方面具有局限性，需与其他评估方法相结合。
6、层次分析法(ahp)通过建立层次结构模型和专家评分计算指标权重，能考虑专家的主观判断，适用于难以完全量化的决策问题。然而，其主观性较强，受专家个人经验和偏好影响。
7、熵权法通过计算每个指标的信息熵和差异性系数确定权重，具有客观性，不受主观判断影响，但完全依赖于数据，可能忽略专家经验和定性分析的重要性。博弈论组合赋权法结合层次分析法和熵权法，通过最优化方法求得综合权重，平衡了主客观赋权的优点，提高了评估的科学性和准确性，但实际应用中可能需要大量数据和复杂计算。
8、gis遥感技术提供大范围、高分辨率的空间数据，识别和分析火灾风险因素，但需专业的gis技能和软件，数据质量依赖于遥感图像。随机森林算法作为一种机器学习方法，能处理大量数据并捕捉复杂的非线性关系，但模型解释性较差，训练过程需要大量数据。
9、在现有评估方法中，各种方法在数据获取性、可解释性、方法可扩展性以及利用专家知识的能力上各有优缺点。
10、因此，如何实现全面的火灾风险分析是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，能够从单点风险评估逐步扩展到整体评估，提供更全面的火灾风险分析。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，包括：静态风险评估模块、动态风险评估模块和火灾风险推理模块；
4、所述静态风险评估模块用于获取静态风险指标数据，并通过训练好的第一评估模型评估静态风险；
5、所述动态风险评估模块用于获取动态风险指标数据，并通过训练好的第二评估模型评估动态风险；
6、所述火灾风险推理模块用于根据监测点与区域之间的层级关系以及监测点之间的交互影响关系构建森林模型；并根据各个监测点推理所述森林模型中各个节点的火灾风险。
7、优选的，所述根据各个监测点推理所述森林模型中各个节点的火灾风险，具体包括：所述森林模型中，各个监测点为叶节点，叶节点的上一级为区块节点，再往上一级为区域节点；
8、根据各个监测点计算联合概率用于判断区块风险；
9、根据各个区块中的风险最大概率值判断区域风险。
10、优选的，还包括排序模块和可视化模块；所述排序模块用于根据所述区域风险对各个区域进行排序，得到低风险区域和高风险区域；
11、所述可视化模块用于通过图表或地图的形式呈现各区域的火灾风险评估结果。
12、优选的，还包括指标权重设置模块，用于为各个所述静态风险指标和各个所述动态风险指标配置相应的权重。
13、优选的，所述静态风险指标包括地理因素和城市森林特征和管理及安全投入。
14、优选的，所述地理因素包括：坡度、地貌、高程、归一化植被指数(ndvi)、土地利用类型、植被类型、海拔和坡向中的一种或多种；所述城市森林特征包括山林面积、土地使用、距离道路距离和距离水系距离中的一种或多种；所述管理及安全投入包括防火宣传教育、护林房、每年清理可燃物面积、规划投入安全经费中的一种或多种。
15、优选的，所述动态风险指标包括环境与气象因素、应急救援能力和人类活动因子。
16、优选的，所述环境与气象因素包括降水量、土壤含水量、植被净初级生产力、温度、湿度、气压、风速、风向、连续无雨日和最近一次降水量中的一种或多种；所述应急救援能力包括智能监测灭火、救援队伍数量、跨城市区域协同救援、救援设备中的一种或多种；所述人类活动因子包括距道路距离、距居民点距离、人口密度、国民生产总值、历史火点密度中的一种或多种。
17、优选的，所述动态风险评估模块还用于对所述动态风险指标进行实时更新。
18、优选的，所述静态风险评估模块和所述动态风险评估模块均设置有多源的数据获取端口。
19、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，基于概率语法模块构建具有层级关系的火灾推理模型，实现了从单点风险评估逐步扩展到整体评估，提供更全面的火灾风险分析。
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1.一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，包括：静态风险评估模块、动态风险评估模块和火灾风险推理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述根据各个监测点推理所述森林模型中各个节点的火灾风险，具体包括：所述森林模型中，各个监测点为叶节点，叶节点的上一级为区块节点，再往上一级为区域节点；
3.根据权利要求2所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，还包括排序模块和可视化模块；所述排序模块用于根据所述区域风险对各个区域进行排序，得到低风险区域和高风险区域；
4.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，还包括指标权重设置模块，用于为各个所述静态风险指标和各个所述动态风险指标配置相应的权重。
5.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述静态风险指标包括地理因素和城市森林特征和管理及安全投入。
6.根据权利要求5所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于
7.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述动态风险指标包括环境与气象因素、应急救援能力和人类活动因子。
8.根据权利要求7所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述环境与气象因素包括降水量、土壤含水量、植被净初级生产力、温度、湿度、气压、风速、风向、连续无雨日和最近一次降水量中的一种或多种；所述应急救援能力包括智能监测灭火、救援队伍数量、跨城市区域协同救援、救援设备中的一种或多种；所述人类活动因子包括距道路距离、距居民点距离、人口密度、国民生产总值、历史火点密度中的一种或多种。
9.根据权利要求1或8所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述动态风险评估模块还用于对所述动态风险指标进行实时更新。
10.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述静态风险评估模块和所述动态风险评估模块均设置有多源的数据获取端口。
...【技术特征摘要】
1.一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，包括：静态风险评估模块、动态风险评估模块和火灾风险推理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述根据各个监测点推理所述森林模型中各个节点的火灾风险，具体包括：所述森林模型中，各个监测点为叶节点，叶节点的上一级为区块节点，再往上一级为区域节点；
3.根据权利要求2所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，还包括排序模块和可视化模块；所述排序模块用于根据所述区域风险对各个区域进行排序，得到低风险区域和高风险区域；
4.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，还包括指标权重设置模块，用于为各个所述静态风险指标和各个所述动态风险指标配置相应的权重。
5.根据权利要求1所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述静态风险指标包括地理因素和城市森林特征和管理及安全投入。
6.根据权利要求5所述的一种基于概率语法模型的森林火灾风险评估系统，其特征在于，所述地理因素包括：坡度、地貌、高程、归一化植被指数(ndvi)、土地利用类型、植被类型、海拔和坡...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈崇雨，郑德高，
申请(专利权)人：暗物质北京智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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