基于大数据的草原火险预报预警机制研究＊

邱明月

基于大数据的草原火险预报预警机制研究＊

邱明月

（南京森林警察学院，江苏 南京 210023）

严重的草原火灾不仅会对人民的生命财产造成巨大威胁，同时，对生态环境也会造成严重的影响。而目前大数据已经上升至国家战略，并正在被深入应用到各行各业中，且已经取得了较好的应用效果。大数据分析技术作为世界各行各业的研究热点，也应与草原火灾危险性预测和预警工作紧密结合，以加快实现智能化的草原火灾预报预警相关机制与现代化建设。通过对草原火灾预测的相关背景分析，研究基于大数据的有效的草原火险预测预防方法及对策，进一步为草原防火工作提供新的思路和方法。

大数据；草原火险；预警系统；数据资源

1 研究背景

“十三五”规划的发展思路中提到：全面执行“预防为主，防消结合”的工作方针，以保护人民群众生命财产安全和草原资源为根本，加强草原火灾监测预警体制机制，全面提高草原火灾预防能力，加快实现草原防火能力现代化。未来主要的重点工作任务之一是联合气象部门开展草原火险预报预警工作，建立草原火险预报预警机制。建设草原火灾监测预警系统，并通过实施有效改变目前草原火险预测预警的科学指挥决策以支撑不足等现状。综上可以看出，运用现代化信息技术手段科学、合理地对草原火险进行预测，并建立相关的预警机制是未来的工作重点与发展方向。

数据基于数据挖掘等信息化技术手段，能够有效地挖掘与预测各种数据资源，以提升草原火险工作的情报洞察能力、分析决策能力、指挥管理能力、侦查破案能力和服务社会能力。数据挖掘等大数据分析技术作为当今世界范围内各行各业的研究热点，也应与草原火险预报预警的工作紧密融合，以加快实现草原防火能力现代化。

草原火灾的发生较难预测，如果要对每一处草原都进行火险的监控，会耗费很多的人力、物力。在大数据时代，可以在海量的数据中，通过各类草原的相关指标进行草原火险的预报研究。传统的经验预测模型基本根据以往的经验对指标进行选择与预测，而神经网络等数据挖掘模型具有很好的特征选择与自我学习能力，能够通过大量的样本数据学习来构建出最适合的模型，即通过选用基于大数据的草原火险预测模型，提高草原火险的预警准确性与精确性，从而为火灾预测预警机制提供更加科学的依据，进而有针对性地对特定地点的草原进行监控，使有限的资源得到充分、有效的利用。

新时期的草原火险预报预警机制应充分利用大数据资源，结合数据挖掘等大数据处理技术，推动草原防火工作信息化，进一步提高草原火险预报预警的工作质量和效率。

2 研究现状

目前，与大数据结合的草原火险预报预警机制方面的研究在国内刚刚起步，具体的科技文献还很少。在本课题申报过程中，课题组成员专门对草原火险的预报预警相关研究文献进行检索。在中国学术期刊网络出版总库中，以“主题”作为检索条件，使用关键词“大数据”或“数据挖掘”，分别与关键词“草原火灾”组合进行精确检索，没有检索到相关研究文章，可见基于大数据或数据挖掘的草原火险预报预警机制的相关研究还处于起步阶段。

输入关键词“草原火灾”并含“预警”进行精确检索，共检索到30篇文章，但大都不是关于草原火险的预报预警研究。其中，大多数文章都着重研究了各地草原火灾的现状以及防控工作，而基于数据挖掘相关大数据处理技术的草原火灾预警研究较少。崔亮等利用Logistic回归模型进行警源识别确定影响草原火灾风险预警的关键因子，采用层次分析法通过专家打分计算各个指标的权重，从而对呼伦贝尔草原进行风险预警；都瓦拉等以内蒙古自治区为研究区，基于3S技术对内蒙古草原枯草期可燃物量进行遥感估测、内蒙古草原火险预警、亚像元火点面积估测、风险评价、损失评估和草原火灾生态环境影响评价等进行研究。

输入关键词“草原火灾”并含“预警机制”进行精确检索，共检索到3篇文章，都不是草原火灾预警机制的相关研究。在对以上相关文献的研究分析中我们发现，大多数的关于草原火险的预测预警相关文章都很有参考价值，但是由于论文发表的时间原因，基于数据挖掘等大数据分析的草原火险预测预警机制很少有论文提及或者给出具体的实施方案。因此，本文基于大数据的草原火险预报预警研究具有很强的理论与现实意义。

3 研究机制

目前，中国草原防火工作主要面临着火灾风险水平上升、火灾多发区扩大、火源控制难度加大、境外火灾频发等不利因素。如何通过科学的管理机制来应对草原火险，且无论是草原火灾的预防还是草原火灾事故的处理，都需要依靠现代高新科技。基于大数据的草原火险预测预警机制也应从以下几个方面来着手。

3.1 基于大数据科学地划定草原火险区

目前，国务院草原行政主管部门根据草原火灾发生的危险程度和影响范围等相关指标，将全国草原的火险区划分为极高、高、中、低四个等级区域。由于影响草原火灾发生和发展的因素种类复杂多样，所以在进行草原火险的等级评估时，无法将全部的影响因素作为草原火险的评估指标。因此，需要根据草原区域的自身特点，结合数据来源的相关特征，再运用大数据等数据挖掘技术运算得出具有代表性的火险评估指标，用于火险指数等相关模型的搭建与运算。最终基于大数据运算选择出来的火险评估指标，对草原火险区的等级进行科学、有效的评估。

3.2 基于大数据预测防火期和管制期

首先应当基于大数据技术对历年已发生的草原火灾发生规律进行深度挖掘，并结合评估区域的各项指标详细预测草原的火灾发生等级。相关的草原防火决策部门根据大数据预测的各时期草原火灾等级，确定本区域的具体草原防火期，并定期向外界社会公布。在草原防火期内，当出现触发火灾等级的相关指标时，草原防火决策部门应当将极高草原火险区、高草原火险区以及一旦发生草原火灾可能造成人身重大伤亡或者财产重大损失的区域划为草原防火管制区，并规定管制期限，且对相关单位及民众做好宣传与防治工作。

3.3 搭建基于大数据的草原火险预测预警平台

搭建包含评估区域的各项指标数据（包括气象、遥感、可燃物特征和地貌等因素）、基于大数据的草原火险情况预测、基于大数据的草原防火重点区域预测以及未来的草原火险等级预测等相关内容的草原火险预测预警平台。通过平台显示目前的干燥程度、降水实况分析图、表等气象信息资料以及未来的火险等级预报。相关部门通过平台分析通报草原防火形势，基于大数据预测不同时期和不同地区草原防火特点，明确防范区域和重要时段，指导加强草原防火预警预报工作，有效提高预防草原火灾的应变能力。平台的建立有利于各部门通力合作，不断提高草原火险的预警精准度，促进草原防火能力现代化。

3.4 基于大数据的草原火险预报预警机制

建设火灾预警机制的重点就是明确各部门的职能，包括政府、消防部门、医疗机构、通信领域以及交通行业在内，在发生火灾以后，他们必须在最短的时间内通力合作，做出预警分析以及决策。基于数据挖掘等大数据技术手段，科学地划定草原火险区，对预测防火期和管制期进行精确预测，并搭建大数据的草原火险预测预警平台，充分、高效地利用现代化先进技术对草原火险进行精准预判，为各部门部署草原防火工作提供科学、准确的决策依据。

通过建立基于大数据的草原火险预报预警机制，对各个部门或者机构的资源进行科学、统一的调度，实现各部门的协调配合，提高人力、物力以及财力的利用率，达到最佳的救援效果。气象主管机构根据大量的历史数据、当地的气息数据、草原特有的特征数据以及结合草原防火的实际需要，利用大数据技术对草原防火期的火险气候趋势进行预测，并做好草原火险气象等级预报和发布工作。草原防火主管部门依据相关部门提供的预报预警信息，可以采取相应措施，预防和减少草原火灾的发生。

4 总结

数据挖掘技术是近年来数据库和人工智能领域研究的热点课题，在很多领域己有研究，然而，中国是世界上草原资源最丰富的国家之一，草原总面积将近4亿公顷，占全国土地总面积的40%，为现有耕地面积的3倍，但是中国在利用数据挖掘对草原火灾预测工作方面仍处于初级阶段。如何将数据挖掘技术应用于草原火险预报预警工作，仍需进一步的研究。未来应充分发挥大数据的作用，加快实现草原防火能力现代化，为草原火险的相关预测和分析应用提供参考性信息与建议。

［1］时彦民，张志如，王立韬，等.中国草原火灾防控工作成效及对策措施［J］.中国畜牧业，2018（9）：55-57.

［2］杜泽.用先进的应急指挥技术完善火灾预警机制——访北京呈创科技股份有限公司技术总监王思东［J］.中国信息界，2017（4）：86-87.

［3］卫草源.全面促进草原防火事业长远发展——中央人民广播电台专访农业部草原防火办副主任宋中山［J］.中国畜牧业，2017（13）：63-66.

［4］农业部草原防火指挥部办公室.草原火灾级别划分规定［J］.青海草业，2017，26（1）：41.

S812.6

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.035

2095－6835（2019）18－0088－02

国家林业和草原局2019年度软科学研究项目“基于大数据的草原火险预报预警机制研究”（编号：2019131014）

邱明月（1988—），女，江苏连云港人，博士，南京森林警察学院信息技术学院讲师，主要研究方向为数据挖掘、公安情报学。

〔编辑：张思楠〕