基于多源异构数据的森林火灾综合分析系统（WIFIRE）*

南京森林警察学院 张水锋，彭徐剑，詹庆斌

森林火灾行为取决于天气、地形和水文等多种快速演化的环境因素[1-3]。为森林火灾的蔓延提供准确的预测一直是研究的重要目标[4-5]。无论是作为灾前的规划工具用于计划，还是作为灾中火灾的蔓延预测工具，森林火灾蔓延模型的准确性以及其及时提供有用信息的能力都是至关重要的。尽管目前已开发了大量的火灾预测模型[6-8]，但它们在使用操作中的作用仍然相对有限，部分原因在于所有的模型本质上都是近似地对现实的抽象简化。由于支持这些模型的数据，如可燃物、地形、天气等会受到不确定性因素和有限的分辨率的影响[9-10]。解决这一问题的一种新方法是将现有模型和实时观测相结合，利用野外火灾动态的实时观测来降低模型保真度和输入数据的不确定性。这种新方法可称为数据驱动建模，数据驱动建模允许最优使用信息，以改进的系统动力学模型进行预测。数据驱动的火灾模型动态集成了遥感等多源异构的数据，有助于捕捉和预测火灾变化，数据驱动建模方法是WIFIRE系统设计的核心思想。

一、WIFIRE简介

WIFIRE是美国国家科学基金会（NSF）赞助的一个合作项目，由圣地亚哥超级计算机中心、加州大学圣地亚哥分校（UCSD）以及马里兰大学（UMD）共同合作，并成功地创建了一个用于实时和数据驱动的模拟、预测和可视化森林火灾行为的综合分析系统。为森林火灾的蔓延提供准确的预测一直是火灾界研究的重要目标，而WIFIRE系统的构建目标之一就是提供一个能够更准确地预测森林火灾蔓延速率的工具。为此，WIFIRE开发了用于获取和可视化高密度传感器网络数据的接口，并同时基于存档和传感等数据开发了一个复杂有效的数据分析模型，以完善区域天气和森林火灾的预报工作。此外，为使系统中的地理空间数据可以被访问，WIFIRE系统中还开发了一个基于web浏览器的平台[11]。平台通过将GIS功能与可扩展的大数据集成和处理相结合，能够简单地选择性地执行模型以运行WIFIRE，其运行结果很容易查看、共享，并且可以作为时间序列动画展示。WIFIRE系统利用了异构卫星数据和实时遥感数据的计算技术，在信号处理、可视化、建模和数据同化方面提供了一种弹性技术方案，以监测天气模式，预测森林火灾的蔓延速度。

二、WIFIRE的技术特征

（一）集成功能模块

WIFRE系统基于云计算环境的科学与工程工作流（Scientific and Engineering Workflows）技术，实现了可视化编程、可扩展的并行执行、标准化数据接口以及重用性和再现性。其中，技术集成后主要的功能模块包括数据通信、火灾行为建模和数据同化、工作流管理、数据挖掘和系统的可视化交流等五个方面。

（1）数据通信功能模块。WIFIRE的数据通信功能模块集中了森林火灾建模所需的全部数据，用于处理各种地面和空中传感器数据、卫星图像以及其他实验、建模数据集的输入和整合。对现场部署的传感器使用低延迟传感器数据传递机制，支持原始或预处理数据的可伸缩性和快速可用性。

（2）火灾行为建模和数据同化功能模块。WIFIRE中密集的天气传感器和远程互联网连接为森林火灾蔓延行为的数据同化计算提供了大量的数据资源，通过数据同化技术可以实时测量火场的火灾行为，以纠正模拟误差。

（3）工作流管理功能模块。工作流是由数据依赖关系链接在一起的步骤或任务组成。工作流管理功能模块是整个WIFIRE 架构的一个重要组成部分，用于确保所开发的数据访问和建模工具的系统集成和可编程性、计算可扩展性和再现性。

（4）数据挖掘功能模块。数据挖掘技术应用于WIFIRE主要是为了了解影响火灾行为的环境条件。例如，对气象站数据的分析可以确定与目标区域条件相关的天气数据模式。

（5）系统的可视化交流功能模块。WIFIRE在可视化方面的研究正试图拓展包括虚拟现实、移动数据采集和网络地图等方面的功能。其中，虚拟现实的沉浸式、可视化对于理解火灾行为的复杂过程和测试可视化火灾事件数据非常重要。

（二）数据特征

WIFIRE系统的运行以大量的多源异构数据为支撑。首先，遴选区域高分辨率卫星图像和土地利用类型图作为基础数据，采用监督机器学习等人工智能技术重新分析处理数据的空间异质性，从而制作更高分辨率的图像输入系统，为实现更好的火灾预测提供精确的背景数据。WIFIRE系统中集成的数据还包括气候研究和预报模型数据、森林火场布置的气象传感器数据、山顶布置的网络摄像机数据、MODIS卫星图像的火点数据，以及通过UAV拍摄的低空影像数据等（如表1所示）。其中，数据的获取注重对实时传感器遥测数据的集成，由此可为系统运行提供更好的态势感知，将其集成到森林火灾应急处理的决策过程中是该系统的关键。

表1 WIFIRE系统中的数据类型与分辨率

随着区域环境中多源异构传感遥测数据的不断增加，需为大数据分析提供一个系统的、易于维护的编程环境，以便将高维度异构传感器数据实时缩降为低维度的表示。而系统中采用的数据同化和参数估计技术可用于解决将高维数据集降低到适合分析的低维的需求。

（三）基本系统架构

WIFIRE系统是为解决方案而设计的，这些解决方案能够实现森林火灾管理的联合创新和不同用户之间的协作。WIFIRE作为一个软件产品集成了丰富得多源异构传感遥测数据。系统中新的数据同化和参数估计技术的应用将这些遥测数据集缩减为参数化的低维模型，以预测不断变化环境中的森林火灾的蔓延速率。科学工作流也被用于已开发技术的集成，并作为分布式编程与执行模型支持系统不同组件和异构计算平台的接口（其基本系统架构如图1所示）。为改进对森林火灾蔓延的监测、建模和预测的数据处理功能，主要包括三大组件：

图1 WIFIRE的基本系统架构

（1）基于开源的开普勒科学工作流系统的科学与工程中央组织模块，在分布式计算环境中协调实时数据的处理和火灾蔓延分析工具的执行。

（2）连接存档数据与信息、实验数据、建模工具和来自不同数据源集的异构传感器数据的数据通信层。

（3）用于向不同终端用户传播数据的接口，包括政府管理单位、科研工作者、各种终端接收器以及基于Web 2.0的公共系统发布展示平台。

三、总结与展望

WIFIRE系统作为一个端到端的森林火灾综合分析网络基础设施，可实时和大数据驱动模拟、预测和可视化森林火灾行为，主要用于分析大维度异构实时传感数据。系统支持在新的模型下使用新的数据，使数据能够服务于森林火灾管理的态势感知、火灾建模和应急响应。该系统是多学科交叉合作深入研究而形成的成果，它提高了森林火灾的预警和监测能力，有利于提高对森林火灾作出应急响应和灾后恢复的能力。该系统改善了实时信息在动态数据驱动操作程序中的使用，并以一种前所未有的方式将从研究中提炼出来的变革性概念集成到操作环境中。未来应更加注重对WIFIRE等森林火灾综合分析应急响应系统平台的研究和推广，提高科学和技术的转化利用率，为相关的森林火灾防范、准备、响应和恢复等政策制定提供帮助。