CN103164587B - 林火蔓延地理元胞自动机仿真方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,该方法根据预定区域的DEM数据和树种可燃性分布数据,构建模型运行的元胞空间,并分别建立燃烧元胞栈和高危元胞栈;设置起火点,将起火点所在元胞加入到燃烧元胞栈中;依次取出燃烧元胞栈中的元胞,如果该元胞尚未达到已经熄灭状态,则更新的燃烧状态,并将该元胞八邻域尚未被点燃的元胞装入高危元胞栈中;依次取出高危元胞栈中的元胞,当该元胞的点燃概率大于预定阈值时则该元胞的状态更新为刚被点燃状态,并将该元胞加入到燃烧元胞栈中;重复执行以上两步,直到燃烧元胞栈为空。该方法能够仿真模拟具有复杂树种多样性的林火蔓延,并且得到接近真实情况的林火蔓延结果。
Description
技术领域
本发明涉及一种模拟林火蔓延趋势的方法,尤其涉及一种林火蔓延地理元胞自动机仿真方法。
背景技术
森林火灾是一种常见的、极具突发性和破坏性的自然灾害,往往给森林资源、森林生态和人类生命财产带来严重的威胁和损失。进行森林火灾仿真模拟,得出林火的燃烧趋势,是火灾预测的有效手段之一,能在林火大面积燃烧之前,辅助防火决策,减少火灾损失。近一个世纪以来人类不断尝试使用各种方法探索林火诱发因子,考虑借助各种有效的观测手段研究林火燃烧特性和蔓延机理,以求获得有效可靠的预测预报方法及时减少损失。
自从1946年W.R.Fons首先提出林火蔓延的数学模型以来,世界上许多国家都提出了自己的林火蔓延模型,主要有美国的Rothermel模型、澳大利亚的McArthur模型、加拿大的国家林火蔓延模型以及中国的王正非林火蔓延模型等。这些林火蔓延模型多是在简化理想条件下,根据现场观察和实验室数据,抓住其中某些重要因素,按照统计的或物理的规律,建立相应的数学模型,用数学模型描述林火行为,如蔓延速度与各种参数(如可燃物的理化性质、地形、气象因子等)间的定量关系,以估算林火运动属性。
随着近几年图形学发展及三维空间分析能力的提高,人们开始尝试以三维或更丰富的形式仿真模拟林火的蔓延过程。开始使用虚拟现实和多维可视化技术构建一个虚拟的林火蔓延模拟环境,使计算机在火灾发生时能及时提供更加逼真、信息丰富的火场预测信息。虚拟的林火蔓延包括三维环境林火造型模拟、地形上林火蔓延过程模拟及林火与其它景观交互模拟等方面内容。尽管这些技术在模拟林火蔓延存在诸多不足,但代表了现代模拟林火蔓延的发展方向。
目前所提出的各类CA林火模型主要是从元胞树种的可燃性因子和距离系数来考虑当前元胞的被点燃概率,没有考虑可燃物燃烧强度(可燃物在单位面积上单位时间内燃烧释放的热量)不同对元胞点燃概率的影响,而且当前的CA模型构建软件缺乏与GIS进行交互的应用接口,不能够有效处理地理数据,实现难度大,在模型模拟结果的可视化方面,现行研究多采用二维表达形式。
发明内容
本发明要解决技术问题是:克服上述技术的缺点,提供一种林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,能够仿真模拟具有复杂树种多样性的林火蔓延。
为了解决上述技术问题,本发明提出的技术方案是:一种林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,所述元胞在其整个演化生命周期中,先后经历尚未燃烧、刚被点燃、剧烈燃烧、开始熄灭和已经熄***五种燃烧状态,包括以下步骤:
第一步、根据预定区域的DEM数据和树种可燃性分布数据,构建模型运行的元胞空间,并分别建立燃烧元胞栈和高危元胞栈;
第二步、设置起火点,将起火点所在元胞加入到所述燃烧元胞栈中;
第三步、依次取出所述燃烧元胞栈中的元胞,判断其当前的燃烧状态,如果尚未达到已经熄灭状态,则更新该元胞的燃烧状态,并将该元胞八邻域的所有元胞中尚未被点燃的元胞装入所述高危元胞栈中;
其中更新所述元胞的燃烧状态的具体方法如下,T1、T2和T3的值是由可燃物点火试验测得的:
①如果所述元胞处于已经熄灭状态,则下一时刻燃烧状态仍为已经熄灭,并将该元胞从所述燃烧元胞栈中删除;
②如果所述元胞处于开始熄灭状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T1,燃烧状态更新为已经熄灭,否则仍为开始熄灭状态;
③如果所述元胞处于剧烈燃烧状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T2,燃烧状态更新为开始熄灭,否则仍为剧烈燃烧状态;
④如果所述元胞处于刚被点燃状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T3,燃烧状态更新为剧烈燃烧,否则仍为刚被点燃状态;
⑤如果所述元胞处于尚未燃烧状态,则当点燃概率大于预定阈值时,下一时刻燃烧状态更新为刚被点燃,否则仍为尚未燃烧状态;其中所述点燃概率为:
式中,Pi为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞点燃该元胞的概率;
Q为该元胞处的树种易燃性因子,如果该元胞处的树种类型为不可燃类则Q为0.00,如果该元胞处的树种类型为难燃类则Q为0.20-0.45,如果该元胞处的树种类型为可燃类则Q为0.45-0.80,如果该元胞处的树种类型为易燃类则Q为0.80-1.00;
Ei为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的燃烧传染因子,如果所述第i个元胞处于尚未燃烧状态或者已经熄灭状态则Ei为0.00,如果所述第i个元胞处于刚被点燃状态则Ei为0.60,如果所述第i个元胞处于剧烈燃烧状态则Ei为1.00,如果所述第i个元胞处于开始熄灭状态则Ei为0.80;
di为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的反距离权重,如果所述第i个元胞为该元胞的四邻域元胞时di为1,否则di为0.7;
f为常量因子,视不同研究区域模拟结果而定,取值范围为(0,1];
Si为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞相对于该元胞的坡度因子;
k为坡度因子的权重系数,视不同研究区域模拟结果而定,取值范围为(0,1];
第四步、依次取出所述高危元胞栈中的元胞,当该元胞的点燃概率大于所述预定阈值时则该元胞的状态更新为刚被点燃状态,并将该元胞加入到所述燃烧元胞栈中;
第五步、重复执行第三步和第四步,直到所述燃烧元胞栈为空,完成林火蔓延地理元胞自动机的仿真。
本发明的创新点在于:本发明基于元胞自动机理论提出了一个林火蔓延仿真方法,创造性地引入了燃烧传染性因子,通过考虑可燃物燃烧强度不同对邻域元胞点燃概率的影响也不同这一全新的视角,对传统的CA林火蔓延仿真方法进行了完善,可以仿真模拟具有复杂树种多样性的林火蔓延,从而仿真出的结果更加接近真实的情况的林火蔓延结果。
本发明还在第三步中提供了一种计算坡度因子Si的方法,具体如下:
设Ho为该元胞的高程值,Sc为该元胞的坡度值,Hi为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的高程值,ε为预设的容限值,则:
1)如果|Hi-Ho|<ε,则为平坡,Si=0.5;
2)如果Hi-Ho≥ε,则为下坡,Si=0.5-sin(Sc)/2;
3)如果Hi-Ho≤-ε,则为上坡,
若Sc>80°,则Si=1.0;
若60°<Sc≤80°,则Si=0.9;
若45°<Sc≤60°,则Si=0.8;
若30°<Sc≤45°,则Si=0.60+tan(Sc)/5;
若Sc≤30°,则Si=0.90+tan(Sc)/5。
另外,本发明在林火蔓延地理元胞自动机仿真过程中,对燃烧元胞栈中所有元胞根据其燃烧状态进行渲染以及三维实时绘制。
本发明带来的有益效果是:
1)目前所提出的各类CA林火模型主要是从元胞树种的可燃性因子和距离系数来考虑当前元胞的被点燃概率,没有考虑可燃物这种燃烧传染性因子的不同对元胞点燃概率的影响,本发明将树种的燃烧传染性纳入林火蔓延地理元胞自动机仿真方法中,可以仿真模拟具有复杂树种多样性的林火蔓延,而且仿真出的林火蔓延结果更接近真实情况,具有非常重要的理论和现实意义。
2)本发明将坡度因子引入到林火蔓延地理元胞自动机仿真方法中,根据当前元胞与领域元胞的坡度关系不同来考虑当前元胞的被点燃概率,从而使得仿真出的林火蔓延结果更进一步的接近真实情况。
3)本发明在林火蔓延地理元胞自动机仿真过程中,对燃烧元胞栈中所有元胞根据其燃烧状态进行渲染以及三维实时绘制,可以更直观的观察林火蔓延的仿真结果。
附图说明
下面结合附图对本发明的林火蔓延地理元胞自动机仿真方法作进一步说明。
图1是本发明实施例的流程图。
图2是本发明实施例在考虑燃烧传染性因子(左)与不考虑该因子(右)时仿真的火场蔓延形态对比示意图。
图3是本发明实施例火线处处于剧烈燃烧状态的元胞比例变化示意图
图4是本发明实施例的林火蔓延地理元胞自动机仿真过程中的三维实时渲染图。
具体实施方式
实施例
本实施例的林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,所述元胞在其整个演化生命周期中,先后经历尚未燃烧、刚被点燃、剧烈燃烧、开始熄灭和已经熄***五种燃烧状态,如图1所示,包括以下步骤:
第一步、根据预定区域的DEM数据和树种可燃性分布数据,构建模型运行的元胞空间,并分别建立燃烧元胞栈和高危元胞栈;
本例中树种的可燃性分布栅格数根据全国森林火险区划等级燃烧类型划分标准(LY/T 1063-2008)制定,保持两者空间分辨率30m。
第二步、设置起火点,将起火点所在元胞加入到所述燃烧元胞栈中。
第三步、依次取出所述燃烧元胞栈中的元胞,判断其当前的燃烧状态,如果尚未达到已经熄灭状态,则更新该元胞的燃烧状态,并将该元胞八邻域的所有元胞中尚未被点燃的元胞装入所述高危元胞栈中;
其中更新所述元胞的燃烧状态的具体方法如下,T1、T2和T3的值是由可燃物点火试验测得的:
①如果所述元胞处于已经熄灭状态,则下一时刻燃烧状态仍为已经熄灭,并将该元胞从所述燃烧元胞栈中删除。
②如果所述元胞处于开始熄灭状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T1,燃烧状态更新为已经熄灭,否则仍为开始熄灭状态。
③如果所述元胞处于剧烈燃烧状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T2,燃烧状态更新为开始熄灭,否则仍为剧烈燃烧状态。
④如果所述元胞处于刚被点燃状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T3,燃烧状态更新为剧烈燃烧,否则仍为刚被点燃状态。
⑤如果所述元胞处于尚未燃烧状态,则当点燃概率大于预定阈值时,下一时刻燃烧状态更新为刚被点燃,否则仍为尚未燃烧状态;其中所述点燃概率为:
式中,Pi为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞点燃该元胞的概率;
Q为该元胞处的树种易燃性因子,如果该元胞处的树种类型为不可燃类则Q为0.00,如果该元胞处的树种类型为难燃类则Q为0.20-0.45,如果该元胞处的树种类型为可燃类则Q为0.45-0.80,如果该元胞处的树种类型为易燃类则Q为0.80-1.00;
Ei为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的燃烧传染因子,如果所述第i个元胞处于尚未燃烧状态或者已经熄灭状态则Ei为0.00,如果所述第i个元胞处于刚被点燃状态则Ei为0.60,如果所述第i个元胞处于剧烈燃烧状态则Ei为1.00,如果所述第i个元胞处于开始熄灭状态则Ei为0.80;
di为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的反距离权重,如果所述第i个元胞为该元胞的四邻域元胞时di为1,否则di为0.7;
f为常量因子,本实施例中取1;
Si为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞相对于该元胞的坡度因子;
k为坡度因子的权重系数,本实施例中取0.35。
上述T1、T2和T3是时间微元t的倍数,而时间微元t与网格大小有关,通常网格越大,t越大。本例中的T1、T2和T3由燃烧曲线和实验训练获得,为现有的技术,而上述f和k分别为模型调整系数和坡度因子的权重系数,其确定方法也为现有的技术。
本实施例中如果点燃概率大于0.5,则将该元胞的状态更新为刚被点燃状态,并推入燃烧元胞栈中;否则,其状态仍为尚未燃烧状态。
本实施例中计算坡度因子Si的具体方法如下:
设Ho为该元胞的高程值,Sc为该元胞的坡度值,Hi为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的高程值,ε为预设的容限值,则:
1)如果|Hi-Ho|<ε,则为平坡,Si=0.5;
2)如果Hi-Ho≥ε,则为下坡,Si=0.5-sin(Sc)/2;
3)如果Hi-Ho≤-ε,则为上坡,
若Sc>80°,则Si=1.0;
若60°<Sc≤80°,则Si=0.9;
若45°<Sc≤60°,则Si=0.8;
若30°<Sc≤45°,则Si=0.60+tan(Sc)/5;
若Sc≤30°,则Si=0.90+tan(Sc)/5。
第四步、依次取出所述高危元胞栈中的元胞,当该元胞的点燃概率大于0.5时则该元胞的状态更新为刚被点燃状态,并将该元胞加入到所述燃烧元胞栈中。
第五步、重复执行第三步和第四步,直到所述燃烧元胞栈为空,就完成了林火蔓延地理元胞自动机的仿真。
图2展示了火灾发生在无风无坡、地形平坦、密度均匀、树种单一,左侧森林考虑了燃烧传染性因子Ei,右侧没有考虑该因子时林火蔓延仿真实验结果。无论左侧区域还是右侧区域中的火势总体上以起火点为圆心等距向四周扩散,局部细节趋向于无规则的随机性。
在考虑燃烧传染性因子的情况下,点燃邻域元胞多了一个预热过程,即当火线处元胞处于刚被点燃或者开始熄灭状态时,其对应的燃烧传染性因子取值都小于1,因而由点燃概率公式得到的概率值P与不考虑燃烧传染性因子的情况相比要小,林火相对而言更“难”向外传播,具体表现为对应林火的蔓延速率也相对较小,所以左侧区域中的蔓延速率明显慢于右侧区域。
图3为火灾发生在无风无坡、地形平坦、密度均匀但树种多样的森林区域时,处于剧烈燃烧状态的元胞所占比例统计图。由图中可以看出剧烈燃烧的元胞在火线处比例随着树种易燃性的降低而升高,意味着难燃元胞需要更长时间的烘烤才能被点燃。这种现象主要是因为处于刚被点燃状态的元胞只能够点燃易燃可燃物,而当可燃物易燃性降低时只有传染因子高的元胞——处于剧烈燃烧状态的元胞——才有可能点燃邻域的元胞,从而造成难燃树种中火线处大量剧烈燃烧元胞滞留,最终在宏观层面表现出林火蔓延受到了抑制。
本实施例还可以做如下改进:在林火蔓延地理元胞自动机仿真过程中,对燃烧元胞栈中所有元胞根据其燃烧状态进行渲染以及三维实时绘制,如图4所示。本实施例中对燃烧状态进行渲染以及三维实时绘制均为现有技术在林火蔓延地理元胞自动机仿真方法中的应用,这样可以更直观的观察林火蔓延的仿真结果。
本发明将树种的燃烧传染性纳入林火蔓延地理元胞自动机仿真方法中,可以仿真模拟具有复杂树种多样性的林火蔓延,而且仿真出的林火蔓延结果更接近真实情况,具有非常重要的理论和现实意义。
本发明的林火蔓延地理元胞自动机仿真方法不局限于上述实施例所述的具体技术方案,凡采用等同替换形成的技术方案均为本发明要求的保护范围。
Claims (3)
1.一种林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,所述元胞在其整个演化生命周期中,先后经历尚未燃烧、刚被点燃、剧烈燃烧、开始熄灭和已经熄***五种燃烧状态,其特征在于,包括以下步骤:
第一步、根据预定区域的DEM数据和树种可燃性分布数据,构建模型运行的元胞空间,并分别建立燃烧元胞栈和高危元胞栈;
第二步、设置起火点,将起火点所在元胞加入到所述燃烧元胞栈中;
第三步、依次取出所述燃烧元胞栈中的元胞,判断其当前的燃烧状态,如果尚未达到已经熄灭状态,则更新该元胞的燃烧状态,并将该元胞八邻域的所有元胞中尚未被点燃的元胞装入所述高危元胞栈中;
其中更新所述元胞的燃烧状态的具体方法如下,T1、T2和T3的值是由可燃物点火试验测得的:
①如果所述元胞处于已经熄灭状态,则下一时刻燃烧状态仍为已经熄灭,并将该元胞从所述燃烧元胞栈中删除;
②如果所述元胞处于开始熄灭状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T1,燃烧状态更新为已经熄灭,否则仍为开始熄灭状态;
③如果所述元胞处于剧烈燃烧状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T2,燃烧状态更新为开始熄灭,否则仍为剧烈燃烧状态;
④如果所述元胞处于刚被点燃状态,则下一时刻如果其燃烧时间>T3,燃烧状态更新为剧烈燃烧,否则仍为刚被点燃状态;
⑤如果所述元胞处于尚未燃烧状态,则当点燃概率大于预定阈值时,下一时刻燃烧状态更新为刚被点燃,否则仍为尚未燃烧状态;其中所述点燃概率为:
式中,Pi为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞点燃该元胞的概率;
Q为该元胞处的树种易燃性因子,如果该元胞处的树种类型为不可燃类则Q为0.00,如果该元胞处的树种类型为难燃类则Q为0.20-0.45,如果该元胞处的树种类型为可燃类则Q为0.45-0.80,如果该元胞处的树种类型为易燃类则Q为0.80-1.00;
Ei为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的燃烧传染因子,如果所述第i个元胞处于尚未燃烧状态或者已经熄灭状态则Ei为0.00,如果所述第i个元胞处于刚被点燃状态则Ei为0.60,如果所述第i个元胞处于剧烈燃烧状态则Ei为1.00,如果所述第i个元胞处于开始熄灭状态则Ei为0.80;
di为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的反距离权重,如果所述第i个元胞为该元胞的四邻域元胞时di为1,否则di为0.7;
f为常量因子,取值范围为(0,1];
Si为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞相对于该元胞的坡度因子;
k为坡度因子的权重系数,取值范围为(0,1];
第四步、依次取出所述高危元胞栈中的元胞,当该元胞的点燃概率大于所述预定阈值时则该元胞的状态更新为刚被点燃状态,并将该元胞加入到所述燃烧元胞栈中;
第五步、重复执行第三步和第四步,直到所述燃烧元胞栈为空,完成林火蔓延地理元胞自动机的仿真;
所述坡度因子Si的计算方法如下:
设Ho为该元胞的高程值,Sc为该元胞的坡度值,Hi为该元胞的八邻域元胞中第i个元胞的高程值,ε为预设的容限值,则:
1)如果|Hi-Ho|<ε,则为平坡,Si=0.5;
2)如果Hi-Ho≥ε,则为下坡,Si=0.5-sin(Sc)/2;
3)如果Hi-Ho≤-ε,则为上坡,
若Sc>80°,则Si=1.0;
若60°<Sc≤80°,则Si=0.9;
若45°<Sc≤60°,则Si=0.8;
若30°<Sc≤45°,则Si=0.60+tan(Sc)/5;
若Sc≤30°,则Si=0.90+tan(Sc)/5。
2.根据权利要求1所述的林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,其特征在于:在林火蔓延地理元胞自动机仿真过程中,对燃烧元胞栈中所有元胞根据其燃烧状态进行渲染以及三维实时绘制。
3.根据权利要求2所述的林火蔓延地理元胞自动机仿真方法,其特征在于:f取值为1,k取值为0.35。
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CN106709994B (zh) * | 2017-01-22 | 2020-10-09 | 北京航空航天大学 | 面向航空消防训练的森林火灾三维视景的构建方法 |
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CN108710718B (zh) * | 2018-03-30 | 2022-05-17 | 国网安徽省电力有限公司 | 基于元胞自动机的山火蔓延模拟仿真方法及*** |
CN109766763A (zh) * | 2018-12-15 | 2019-05-17 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种森林火灾检测方法及*** |
CN112258644B (zh) * | 2020-09-24 | 2022-04-29 | 北京开云互动科技有限公司 | 一种基于虚拟仿真的林火蔓延仿真控制方法及装置 |
CN112308323B (zh) * | 2020-11-04 | 2022-11-15 | 清华大学深圳国际研究生院 | 交界域火灾蔓延预测方法、计算机装置及存储介质 |
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Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
A. Alexandridis 等.A cellular automata model for forest fire spread prediction:The case of the wildfire that swept through Spetses Island in 1990.《Applied Mathematics and Computation》.2008,191-201. * |
利用元胞自动机作用域构建林火蔓延模型;王海军 等;《武汉大学学报-信息科学版》;20110531;第36卷(第5期);全文 * |
基于地理元胞自动机的林火蔓延模型与模拟研究;张菲菲;《中国优秀硕士学位论文全文数据库-农业科技辑》;20120115(第2012年第01期);全文 * |
林火蔓延地理元胞自动机仿真模拟;湛玉剑 等;《地理与地理信息科学》;20130331;第29卷(第2期);正文第1节 * |
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