我国是森林火灾多发国家,火灾严重危害了人类生命财产安全,同时也严重破坏了生态环境。为了有效地制定扑火决策,控制火场的持续蔓延,减少火灾带来的财产损失,必须深入研究林火蔓延的机理,对林火蔓延进行准确地预测。林火蔓延是一个动态的复杂系统,蔓延过程中,林火燃烧释放的热量会影响当前火灾区域的天气条件,而温度、湿度、风速、风向等天气条件又是影响林火蔓延的重要因素。因此,要准确地预测林火蔓延,必须考虑到热量与天气条件的相互影响。本文以湖南地区的森林火灾为研究对象,选择王正非模型作为林火蔓延模型,建立热量挥发模型,并将它与天气模型中的天气数据进行信息融合,把融合后的数据信息输入模拟系统进行林火蔓延模拟,得到基于混合HOGA-SVM的热量挥发模型和天气模型信息融合的林火蔓延模型。论文的的研究内容有:(1)将王正非林火蔓延模型与BURNUP模型以及WRF-Fire模型相结合,构建适用于我国南方集体林区的热量挥发模型。该模型可以比较准确地计算出可燃物在不同条件下的燃烧时间、燃烧过后的剩余质量分数、以及燃烧过程中释放的热量。(2)选择空间天气定量化预报系统中的空间天气模型,利用混合SVM算法将空间天气模型中的天气数据与热量挥发模型中的热量数据进行信息融合,将融合后的实时天气数据用于林火蔓延模拟,建立基于信息融合的林火蔓延模型。为了提高SVM的性能和精度,采用HOGA算法对SVM的参数进行优化。(3)以湖南南部地区火灾案例为例,进行了实例研究。将不同方法模拟的火场面积和周长与实际火场比较,得到的结果表明,本文提出的算法在预测精度上明显优于本文提到的其它林火蔓延预测方法。本文的研究成果为林火蔓延预测提供了一种新的思路和理论支持。相较于传统的预测方法和动态数据驱动方法,本文方法可以获得更准确的林火蔓延结果;并且可以用于制定有效的灭火措施,也可以应用于提高灭火资源调度的准确性,具有非常好的应用前景。