一种利用白三叶草预防森林火灾发生的方法与流程

本发明涉及森林火灾预警，具体为一种利用白三叶草预防森林火灾发生的方法。

背景技术：

1、森林火灾是指在林地中爆发的大规模火灾，可能对生态系统和人类社区造成严重的破坏。森林火灾的发生原因具有多样化、复杂性，包括不限于人为因素、气候因素等，在气候因素的影响中，包括温度、湿度、风速、降雨量等，在防护火灾的领域中，不仅有调控气候的方案，还有种植相关植物来影响森林环境的方案，其中选用白三叶草作为预防火灾发生的植物，白三叶草生长季节覆盖四季，受外界气候影响程度低，是一种适应性强的植物，能够在不同气候条件下生长，包括温带和寒带地区，同时还对土壤类型的适应性较强，可以生长在酸性到碱性的各种土壤中，因而其易于生长，白三叶草的含水量可以达到90％，大范围的种植白三叶草可以提高待预防火灾发生区域的相对湿度，降低待预防火灾发生区域的腐叶率，从而降低火灾发生的危险。

2、公开号为cn117152893b提供的一种森林防灾方法及系统，包括以下步骤：应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告。本发明中，通过整合深度学习与遥感技术，可以实时捕获森林中的各种关键参数，大大提高了火灾早期预警的准确性，利用智能传感器网络和支持向量机方法对土壤水分与温度进行实时监测，使得对火险的评估更加全面，通过应用复杂的数据分析和挖掘技术，如k-means聚类和决策树，确保了综合灾害风险评估的全面性与深度，整合时间序列分析与多维数据分析，使得预警与响应更加及时，减少了因延迟导致的损失。其仅仅对森林中的热源、温度、湿度进行数据监测，而火灾发生影响的重要参数中还要包括风速、相对湿度、植被覆盖情况等，因而其综合模拟后生成的火灾灾害风险评估的准确性较差。

3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种利用白三叶草预防森林火灾发生的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种利用白三叶草预防森林火灾发生的方法，具体步骤包括：

4、s1：将待预防火灾发生区域划分为n个面积相同的子区域，并对n个子区域进行编号；采集每个子区域内瞬时时刻的环境参数数据，所述环境参数数据包括子区域内的地面温度、离地温度、离地湿度和风速；

5、s2：获取待预防火灾发生区域的总面积，以及待预防火灾发生区域内种植白三叶草的总覆盖面积，以及各个子区域内种植白三叶草的子覆盖面积；

6、s3：对于n个子区域内的所述环境参数数据进行预处理，生成整体平均环境参数，所述整体平均环境参数包括地面平均温度、离地平均温度、空气平均相对湿度、离地平均湿度和平均风速，并对离地平均温度进行相关性分析，生成子区域内的平均饱和水汽压，结合平均饱和水汽压和离地平均湿度生成平均空气相对湿度；

7、s4：根据待预防火灾发生区域的总面积以及白三叶草的总覆盖面积，生成白三叶草总密度，并结合各个子区域内种植白三叶草的总覆盖面积生成各个子区域内的白三叶草的子覆盖面积；

8、s5：根据白三叶草总密度生成白三叶草总评估系数，根据风速、平均风速生成风速评估系数，根据离地湿度、空气平均相对湿度、平均饱和水汽压生成相对湿度评估系数，根据离地温度、地面温度、地面平均温度、离地平均温度生成温度评估系数，并根据白三叶草总评估系数、风速评估系数、相对湿度评估系数、温度评估系数拟合生成火灾整体发生等级系数；

9、s6、通过火灾整体发生等级系数对待预防火灾发生区域进行风险度等级定义，对于n个子区域内的所述环境参数数据进行预处理，根据离地温度进行相关性分析生成子饱和水汽压，并根据子饱和水汽压和离地湿度生成子离地相对湿度；

10、s7、根据子区域面积、白三叶草的子覆盖面积、风速、离地湿度、离地温度、地面温度、子离地相对湿度进行相关量分析，生成火灾子发生等级系数，根据火灾子发生等级系数评估子区域的火灾发生等级。

11、进一步地，所述s1中，通过温度传感器测量编号为i的子区域地面温度rdi和离地温度rli，通过湿度传感器测量编号为i的子区域离地湿度ρi，通过风速传感器测量编号为i的子区域风速fi。

12、进一步地，所述s2中，通过搭载高分辨率的影像传感器的无人机对待预防火灾发生区域进行航拍，利用影像处理技术对图像进行处理，获取白三叶草的总覆盖面积m、编号为i的白三叶草的子覆盖面积mi以及待预防火灾发生区域的总面积m。

13、进一步地，所述s3和s4中，对地面温度rdi进行相关性分析，得到地面平均温度所依据的公式为：

14、

15、对离地温度rli进行相关性分析，得到离地平均温度所依据的公式为：

16、

17、对离地湿度ρi进行相关性分析，得到离地平均湿度所依据的公式为：

18、

19、对风速fi进行相关性分析，得到平均风速所依据的公式为：

20、

21、对离地平均温度进行相关性分析，得到平均饱和水汽压所依据的公式为：

22、

23、对平均饱和水汽压和离地平均湿度进行相关性分析，得到空气平均相对湿度所依据的公式为：

24、

25、对预防火灾发生区域的总面积m和白三叶草的总覆盖面积m进行相关性分析，得到白三叶草总密度cm，所依据的公式为：

26、

27、进一步地，所述s5中，对白三叶草总密度cm进行相关性分析，得到白三叶草总评估系数bx，所依据的公式为：

28、bx＝δ*cos cm

29、对风速fi、平均风速进行相关性分析，得到风速评估系数fx，所依据的公式为：

30、

31、对离地湿度ρi、空气平均相对湿度进行相关性分析，得到相对湿度评估系数rx，所依据的公式为：

32、

33、对离地温度rli、地面温度rdi、地面平均温度离地平均温度进行相关性分析，得到温度评估系数wd，所依据的公式为：

34、

35、对白三叶草总评估系数、风速评估系数、相对湿度评估系数、温度评估系数进行拟合，得到火灾整体发生等级系数hf，所依据的公式为：

36、

37、其中，δ、α、β、γ分别为白三叶草总密度因子、风速因子、湿度因子、温度因子，γ>δ>β>α；且δ、α、β、γ均大于0，e为自然常数。

38、进一步地，所述白三叶草总评估系数、风速评估系数、相对湿度评估系数、温度评估系数分别反映了白三叶草总密度、风速、相对湿度、温度对待预防火灾发生区域发生火灾概率的影响，火灾整体发生等级系数反映了待预防火灾发生区域整体火灾发生的风险度等级。

39、进一步地，所述s6中，当火灾整体发生等级系数hf大于0且小于等于1时，代表火灾发生等级为1级，表示火灾发生概率极低；

40、当火灾整体发生等级系数hf大于1且小于等于2时，代表火灾发生等级为2级，表示火灾发生概率较低；

41、当火灾整体发生等级系数hf大于2且小于等于3时，代表火灾发生等级为3级，表示火灾发生概率较高；

42、当火灾整体发生等级系数hf大于3时，代表火灾发生等级为4级，表示火灾发生概率极高。

43、进一步地，所述s7中，对离地温度rli进行相关性分析，得到子饱和水汽压ei，所依据的公式为

44、

45、对子饱和水汽压ei和离地湿度rli进行相关性分析，得到子离地相对湿度rhi，所依据的公式为:

46、

47、进一步地，对s8所述的子区域面积c、白三叶草的子覆盖面积mi、风速fi、离地温度rli、地面温度rdi、子离地相对湿度rhi进行相关性分析，得到反应子区域火灾反应等级的火灾子发生等级系数hfi，所依据的公式为

48、

49、其中，ε表示火灾发生因子，ε的取值范围为[1,26]；

50、当火灾子发生等级系数hfi大于0且小于等于1时，代表火灾发生等级为1级，表示火灾发生概率极低；

51、当火灾子发生等级系数hfi大于1且小于等于2时，代表火灾发生等级为2级，表示火灾发生概率较低；

52、当火灾子发生等级系数hfi大于2且小于等于3时，代表火灾发生等级为3级，表示火灾发生概率较高；

53、当火灾子发生等级系数hfi大于3时，代表火灾发生等级为4级，表示火灾发生概率极高。

54、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

55、本发明通过对待预防火灾发生区域进行分子区域测量，并采集温度、湿度、风速、白三叶草面积，根据采集的数据进行数据处理生成地面平均温度、离地平均温度、空气平均相对湿度、平均风速、平均饱和水汽压、离地平均湿度、白三叶草总密度等，生成白三叶草总评估系数、风速评估系数、相对湿度评估系数、温度评估系数，这些系数准确的反映了白三叶草总密度、风速、相对湿度、温度对待预防火灾发生区域发生火灾概率的影响，同时还生成了火灾整体发生等级系数，根据火灾整体发生等级系数对待预防火灾发生区域进行风险度等级定义，对待预防火灾发生区域进行发生等级预警，从而选择对应措施来针对化处理，考虑因素全面，火灾整体发生等级系数准确，进一步的，还生成了火灾子发生等级系数，用于对子区域的火灾发生等级进行进一步评估，并进行针对性处理。