為了預測森林火災發(fā)生的可能性,為森林火災的預防預報提供依據,減少火災損失,在Python平臺上應用隨機森林算法,以西班牙東北Tr’as-os-Montes地區(qū)Montesinho森林公園2000年1月至2003年12月的數據記錄,對影響森林火災的指標變量進行分析和評價。結果表明,隨機森林算法對森林火災預測的準確度約為80%,表明隨機森林算法對森林火災具有較好的預測能力,可用于對森林火災的預測預報。 

【文章來源】：安全與環(huán)境學報. 2020,20(04)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

單棵決策樹

1)可行性原則:即能夠在實際工作中進行量化收集，每項指標的數據都是可查詢的，如果所選用的指標沒有統(tǒng)計部門進行收集，會給評估工作帶來極大的困難。2)代表性原則:在森林火災中，應選取對森林火災的嚴重程度有重大影響的突出因素，這些指標的改變能夠較大地影響森林火災發(fā)生的幾率。

實際案例為西班牙東北部Tr"as-os-Montes地區(qū)的Montesinho森林公園[10]，數據來源于兩個方面:一是負責該公園森林火災事件的檢查員在森林火災發(fā)生時收集的時間、位置、植被類型、燒毀面積等信息;二是由布拉甘茨理工學院收集的位于Montesinho森林公園中心的一個氣象站的天氣信息，這些信息經兩位專家整理后，可以在http://www.dsi.uminho.pt/～pcortez/forestfires/中查詢。數據集屬性見表1，空間位置屬性見圖3。3.2 模型實現與參數設定

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]大興安嶺塔河地區(qū)林火發(fā)生的優(yōu)勢預測模型選擇[J]. 秦凱倫,郭福濤,邸雪穎,孫龍,宋禹輝,吳瑤,潘建峰.  應用生態(tài)學報. 2014(03)
[4]伊春地區(qū)1980—2010年森林火災時空格局及影響因子[J]. 鄭瓊,邸雪穎,金森.  林業(yè)科學. 2013(04)

碩士論文
[1]福建三明地區(qū)森林火災綜合防控能力研究[D]. 白海峰.北京林業(yè)大學 2012



本文編號：3117988