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文檔簡介
1、森林火災(zāi)是危害人類最持久、最劇烈的災(zāi)害之一,特別是20世紀(jì)80年代以來,全球氣候持續(xù)變暖,森林火災(zāi)有上升的趨勢。林火模擬技術(shù)是輔助林火撲救、減少重大森林火災(zāi)發(fā)生的重要手段之一。本研究針對傳統(tǒng)林火模擬過程中存在的模型手動選擇難度大、模型修正數(shù)據(jù)獲取效率低、模擬精度驗(yàn)證困難等問題,以DDDAS為林火蔓延模擬研究的技術(shù)范式,提出林火蔓延模擬全新的技術(shù)框架體系,解決模擬系統(tǒng)建設(shè)過程中的模型庫建設(shè)與管理、模型適宜性選擇、模型自適應(yīng)修正、模擬過程實(shí)
2、時(shí)驗(yàn)證等關(guān)鍵技術(shù),建立林火擴(kuò)散模擬和實(shí)際林火發(fā)展之間相互協(xié)作、共生的林火擴(kuò)散動態(tài)模擬系統(tǒng);提高林火蔓延模擬精度,將林火蔓延模擬真正應(yīng)用到林火撲救指揮過程當(dāng)中,在實(shí)踐上為林火撲救指揮提供決策支持,在理論上為相關(guān)領(lǐng)域的空間擴(kuò)散模擬研究提供新的思路和技術(shù)范式。主要取得以下研究成果:
?。?)提出了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的林火蔓延模擬系統(tǒng)框架體系,為林火蔓延模擬研究提供了嶄新的研究方法和思路;分析了系統(tǒng)的運(yùn)行原理,以動態(tài)數(shù)據(jù)采集、模型庫、模擬運(yùn)行
3、與控制和可視化及用戶接口等四部分為基礎(chǔ)部件,提出了系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)體系;剖析了系統(tǒng)的相互協(xié)作、共生反饋、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和不斷優(yōu)化的技術(shù)優(yōu)勢和系統(tǒng)特點(diǎn);提出了系統(tǒng)涉及的動態(tài)數(shù)據(jù)采集與處理、林火模型庫、林火模型選擇、林火模型修正和模擬精度驗(yàn)證等主要關(guān)鍵技術(shù)。
?。?)建立了林火模型庫建設(shè)的林火蔓延模型評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)模型評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和試驗(yàn)區(qū)實(shí)際情況,在42個林火蔓延模型中選擇了目前最具有影響力和最具有典型代表性的Rothermel模型、王正
4、非模型、加拿大模型和澳大利亞模型進(jìn)行了解析和歸一化處理;對林火模型庫的建庫過程和方法進(jìn)行了研究,在林火模型分類基礎(chǔ)上,采用面向?qū)ο蟮哪P蛶毂硎痉椒ń⒘肆只鹉P蛶欤粚?shí)現(xiàn)了林火蔓延模型算法,設(shè)計(jì)了模型字典庫、模型文件庫和模型知識庫;開發(fā)了模型庫管理與維護(hù)功能,實(shí)現(xiàn)了模型的文件管理、參數(shù)管理和知識管理;通過模型數(shù)據(jù)管理文件解決了模型庫與數(shù)據(jù)庫之間接口問題;實(shí)現(xiàn)了林火模型庫對林火模型適宜性選擇和林火模型自適應(yīng)修正技術(shù)的有效支持。
(
5、3)基于 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法設(shè)計(jì)了林火模型適宜性選擇技術(shù)框架結(jié)構(gòu),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成林火模型選擇知識,實(shí)現(xiàn)了林火模型的自動化和智能化選擇;以火場環(huán)境因子為輸入變量,以適宜火場環(huán)境模擬的林火蔓延模型作為輸出變量,構(gòu)建了林火模型選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;研究了輸入、輸出因子數(shù)據(jù)的獲取與計(jì)算方式,實(shí)現(xiàn)了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的林火模型自動選擇機(jī)制;以本京市為例,選擇了有詳細(xì)火場情況記錄的72場林火作為實(shí)驗(yàn)樣本,其中60條記錄作為學(xué)習(xí)樣本集,12條記錄作為驗(yàn)證樣
6、本,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了學(xué)習(xí)和驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模型選擇精度可達(dá)到80%以上。
?。?)提出了一種利用手持GPS和無線傳輸設(shè)備來快速測定火場位置和林火實(shí)際蔓延速度的方法,為林火蔓延模擬速度驗(yàn)證提供了必要的手段;對林火蔓延模擬誤差的來源進(jìn)行了全面分析,探討了林火蔓延誤差的表現(xiàn)形式和計(jì)算方法,指出了林火蔓延速度誤差和蔓延方向誤差是林火蔓延誤差產(chǎn)生的根源,提出了通過增加系統(tǒng)誤差修正參數(shù)來減少系統(tǒng)模擬誤差的有效方法。
?。?)基于
7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了模擬誤差修正參數(shù)自動生成方法,探討了模擬誤差在線自適應(yīng)修正機(jī)制和模擬誤差修正知識在線自動獲取機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了模擬誤差的在線自適應(yīng)修正過程;采用歷史記錄火場數(shù)據(jù)對模擬誤差的自適應(yīng)修正過程進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),在預(yù)測的4條記錄中,其中3條與計(jì)算結(jié)果誤差小于預(yù)定的0.2m/min,1條誤差超過0.2m/min,驗(yàn)證了模擬誤差修正結(jié)果精度具有一定的可靠性。
?。?)利用北京市良好的防火基礎(chǔ)設(shè)施條件,設(shè)計(jì)了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的林火蔓延模擬系
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