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全球气候变暖,森林草原野火频发,对区域乃至全球的生态安全和民众的生命财产安全造成了巨大危害。因此,野火风险的精确评估与预警,将野火扼杀在萌芽状态,显得尤为重要与迫切。近年来,大数据挖掘模型及多源时空大数据的兴起,为野火风险的评估和预警带来了新的机遇,衍生出了基于多种挖掘模型及多类别时空大数据的野火风险评估与预警研究。但是,这些研究通常存在可燃物信息考虑不足、忽略关键诱发因子的动态特征信息、数据误差与模型误差对挖掘结果的影响不明等问题,导致目前野火风险评估与预警的结果仍存在较大的不确定性,尤其是在小区域尺度上的不确定性更强,严重影响野火风险评估与预警的业务化应用。鉴于此,本论文通过引入遥感技术获取的可燃物信息、考虑野火诱发动态因素的多维度特征信息、构建挖掘模型与智能优化算法的耦合模型等研究,弥补目前野火风险评估与预警中的理论与实际缺陷,提高野火风险预警与评估的可信度。具体研究内容如下:（1）针对目前野火风险评估中对可燃物信息考虑不足的问题,本研究首先根据野火三角模型构建了2002-2020年的中国区域野火历史时空数据集,并根据南北气候特异性和柯本气候分带将研究区划分为四个子区:南部草原区、南部森林区、北部草原区和北部森林区。除各因子的基本信息外,该数据集还考虑了可燃物含水率（Fuel Moisture Content,FMC）和气象变量在野火发生前16天内的时间特征变化。使用随机森林（Random Forests,RF）模型对中国区域的野火风险进行了建模和评估,探究可燃物信息对评估精度和效果的影响。结果显示,当模型考虑可燃物信息时,四个区域的接收者操作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线的曲线下面积（Area Under Curve,AUC）值分别为0.95、0.94、0.99和0.98。当模型没考虑可燃物信息时,AUC值下降至0.91、0.87、0.94和0.89,这种明显的下降直接验证了可燃物信息在模型中起到了无法替代的作用。从模型的火密度（Fire Density,FD）指标的角度分析,去除可燃物信息模型的效果更差并清楚地揭示了可燃物信息在中国野火风险评估中的重要作用。（2）针对目前主流野火风险评估缺乏对动态因素的多维度特征信息考虑的问题,本研究首先使用目前主流时间维特征增强的工具Ts Fresh（Time Series Featu Re Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests）对FMC、降雨量、风速、相对湿度和空气温度五个因子的时间维特征进行了提取,并构建了川西区域的野火数据集,结合XGBoost模型对川西区域的野火风险进行了建模和评估。首先川西野火风险的时空分布说明了未添加气象和可燃物因子时间维特征的模型在火灾季和非火灾季都出现了一定比例的虚警;其次2020年西昌泸山区域野火风险时空分布图和1至3月风险均值时序图也证明添加了气象和可燃物因子时间维特征的模型要更加精确且更符合真实火险的变化情况。最后从ROC曲线和准确率召回率（Precision Recall,PR）曲线的AUC值比较可以看出,添加了时间维特征的模型ROC曲线和PR曲线的AUC都比未添加时间维特征的模型要高,而且从其他指标:FD、错分误差和漏分误差都可以分析出添加了时间维特征的模型效果更好。这也证明缺乏关键诱发因子的动态特征信息无法做到火险精确评估。（3）针对目前野火风险评估对于不同非火点采样方式对模型影响上的空缺,本研究首先根据目前主流的四种非火点采样方式:随机从未燃烧区域选取非火点、选取历史上只发生一次火灾事件的点为非火点、随机从无植被区域或荒地选取非火点和基于半变异函数统计的方式选取非火点实现云南野火风险评估与建模,并探究四种采样方式对模型的影响。首先云南的野火风险时空分布图说明了随机从未燃烧区域选取非火点的效果相对于其他的采样方式更好;其次模型的五个评价指标:ROC曲线的AUC、PR曲线的AUC、平均绝对误差（MAE）、Brier评分（BS）和对数评分（LS）都可以分析出随机从无植被区域或荒地选取非火点精度最高。但是从FD这一角度分析四种采样方式的效果,随机从未燃烧区域选取非火点这一方式却是效果最好的,出现这种情况的原因是:随机从无植被区域或荒地选取非火点这一采样方式变相提升了数据集的样本差异程度,从而虚假提升模型效果。（4）根据前三方面研究内容在可燃物信息、时间维特征及非火点采样方式的研究结果,进一步结合自适应模糊神经推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS）以及粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）,对川西区域的野火风险进行预警研究。根据模型生产近五年的野火风险指数产品,通过卷积长短时记忆网络进行野火风险预警模型的构建,实现川西区域的野火风险预警,从预警的效果与实际火险的比较,证明野火风险预警的可行性。