CN113111518B - 一种基于物联网的火灾仿真处理方法 - Google Patents

一种基于物联网的火灾仿真处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113111518B
CN113111518B CN202110405743.7A CN202110405743A CN113111518B CN 113111518 B CN113111518 B CN 113111518B CN 202110405743 A CN202110405743 A CN 202110405743A CN 113111518 B CN113111518 B CN 113111518B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fire
forest
things
target
internet
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN202110405743.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113111518A (zh
Inventor
谭龙飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan Fire Research Institute of Emergency Management Department
Original Assignee
Sichuan Fire Research Institute of Emergency Management Department
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan Fire Research Institute of Emergency Management Department filed Critical Sichuan Fire Research Institute of Emergency Management Department
Priority to CN202110405743.7A priority Critical patent/CN113111518B/zh
Publication of CN113111518A publication Critical patent/CN113111518A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113111518B publication Critical patent/CN113111518B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/005Fire alarms; Alarms responsive to explosion for forest fires, e.g. detecting fires spread over a large or outdoors area
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08Thermal analysis or thermal optimisation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的火灾仿真处理方法,涉及安防仿真方法,解决了现有的林火蔓延确定方法采用单一的计算方法的问题。本发明包括火场模型依据林场的植被类型、地形趋向和实时风力因素,对林场进行三维空间建模并拆分为属性一致的单元块;火场模型对每一个单元块采集火情蔓延因子,依据多个蔓延因子利用数理统计方法进行多元线性回归,采集当前单元块实时的火情蔓延因子,拟合每个单元块的线性回归函数,生成目标林场的火场模型超参数和多元曲线簇。本发明运用简化的林火蔓延模型,并结合林火宏观扩散的特征,能够对火灾灾情的发展进行快速研判。

Description

一种基于物联网的火灾仿真处理方法
技术领域
本发明涉及安防仿真方法,具体涉及一种基于物联网的火灾仿真处理方法。
背景技术
对森林火灾的预判不准确问题;森林火灾不仅给国家和人民财产造成巨大的损失,而且破坏生态系统,降低土壤肥度,造成水土流失、泥石流等自然灾害。在发现火灾时,尽早的控制火情,避免其恶化,就需要科学有效的预测火情的发展,提前做好安排部署,以有效的控制火情。由于森林火灾存在时间性、空间性和随机性,因此,需要对林火行为进行智能预测,结合火情发生地的温度、湿度、风速、风向、地形地貌等因数,进行林火蔓延分析。
现有的林火蔓延确定方法采用单一的计算方法,忽略了火场不同的环境和要素,导致计算结果的参考意义不大,失去蔓延分析应有的分析支撑作用,急需改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:现有的林火蔓延确定方法采用单一的计算方法,本发明提供了解决上述问题的一种基于物联网的火灾仿真处理方法。
本发明通过下述技术方案实现:
一种基于物联网的火灾仿真处理方法,包括如下步骤:
S1:在火场模型中导入目标林场的环境数据;
S2:火场模型依据林场的植被类型、地形趋向和实时风力因素,对林场进行三维空间建模并拆分为属性一致的单元块;
S3:火场模型对每一个单元块采集火情蔓延因子,依据多个蔓延因子利用数理统计方法进行多元线性回归,确定当前单元块实时的火情蔓延因子系数,拟合每个单元块的线性回归函数,生成目标林场的火场模型超参数和多元曲线簇;
S4:导入可燃物类型,每个可燃物类型对应一个多元曲线簇,并导入目标林场的火点进行火迹计算,生成目标林场的动态热力图。
进一步地,对每个单元块的临界面,进行邻域内的非线性边缘拟合,每个单元块生成六个边缘相关函数并计入多元曲线簇。
进一步地,还包括依据目标林场的动态热力图和可燃物类型,对应生成安防策略,所述安防策略计入目标林场区域的消防人员到场期望时间。
进一步地,S1中的目标林场的环境数据包括目标林场的植被分层结构、土质含水率、相对湿度、地下和地上可燃物分布和地下可燃物厚度,S2中的地形趋向依据林场的地势走向划分为平地和山坡,并将地形趋向图在极值点进行分段处理,拆分为多个坡体,坡体包括上坡体和下坡体。
进一步地,所述实时风力因素包括空间风向和风速,导入气象站数据,监测实时风向差值并预测风力趋势。
进一步地,还包括在火场模型中导入目标林场的区域内电网分布,设置邻近电网安全距离的边缘预警阈值,当林场的火迹目标邻近电网,对比预警阈值与邻近电网的火点温度数值,判断邻近电网的火点温度趋势超过预警阈值则进行提前进行报警。
本发明的技术方案,依据植被类型、地形对目标林场进行区域划分,又依据区域网格内的风速、可燃物含水率、大气温度、相对湿度等,对林场在竖直方向进行分层,最终,划分林场为多个可执行的单元块,每个单元块加载火场模型,进行初步林火蔓延范围抖动估计的同时,还依据多种传感器设备和空间遥感影像、气象预报信息,简化林火蔓延模型,生成基于气象预报信息、风向、风速的USDA蔓延模型,其中,USDA蔓延模型还加入影响火情的因子的扰动,并对每个单元块进行多元线性回归,导出1~3个在当前单元块、当前时刻的最具影响力的环境因子,包括坡度、风向、植被类型、风速、含水率、大气温度、植被厚度等,单元块之间进行边缘拟合,最终计算得到优化后整个林场的曲线簇;
导入林场内可燃物的类型和火点数据,生成目标林场实时抖动的热力图。
其中,传感器数据、遥感卫星数据联合气象塔台预测数据、林场环境数据等多种因素相互影响,本申请的模型调度上述数据并优化出当前权值占比大的几个因素作为主要参考,细化区域模型的搭建,对每个小的单元块进行权值因素计算,最后综合所有小的单元块形成相关联的曲线簇。
本发明具有如下的优点和有益效果:
本发明运用简化的林火蔓延模型,并结合林火宏观扩散的特征,能够对火灾灾情的发展进行快速研判。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
在下文中,可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所发明的功能、操作或元件的存在,并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外,如在本发明的各种实施例中所使用,术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合,并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
在本发明的各种实施例中,表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如,表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。
在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件,不过可不限制相应组成元件。例如,以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如,第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置,尽管二者都是用户装置。例如,在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下,第一元件可被称为第二元件,同样地,第二元件也可被称为第一元件。
应注意到:如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件,则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件,并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地,当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时,可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。
在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。如在此所使用,单数形式意在也包括复数形式,除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定,否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义,除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
一种基于物联网的火灾仿真处理方法,包括如下步骤:
S1:在火场模型中导入目标林场的环境数据;
S2:火场模型依据林场的植被类型、地形趋向和实时风力因素,对林场进行三维空间建模并拆分为属性一致的单元块;
S3:火场模型对每一个单元块采集火情蔓延因子,依据多个蔓延因子利用数理统计方法进行多元线性回归,确定当前单元块实时的火情蔓延因子系数,拟合每个单元块的线性回归函数,生成目标林场的火场模型超参数和多元曲线簇;
S4:导入可燃物类型,每个可燃物类型对应一个多元曲线簇,并导入目标林场的火点进行火迹计算,生成目标林场的动态热力图。
进一步地,对每个单元块的临界面,进行邻域内的非线性边缘拟合,每个单元块生成六个边缘相关函数并计入多元曲线簇。
进一步地,还包括依据目标林场的动态热力图和可燃物类型,对应生成安防策略,所述安防策略计入目标林场区域的消防人员到场期望时间。
进一步地,S1中的目标林场的环境数据包括目标林场的植被分层结构、土质含水率、相对湿度、地下和地上可燃物分布和地下可燃物厚度,S2中的地形趋向依据林场的地势走向划分为平地和山坡,并将地形趋向图在极值点进行分段处理,拆分为多个坡体,坡体包括上坡体和下坡体。
进一步地,所述实时风力因素包括空间风向和风速,导入气象站数据,监测实时风向差值并预测风力趋势。
进一步地,还包括在火场模型中导入目标林场的区域内电网分布,设置邻近电网安全距离的边缘预警阈值,当林场的火迹目标邻近电网,对比预警阈值与邻近电网的火点温度数值,判断邻近电网的火点温度趋势超过预警阈值则进行提前进行报警。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于物联网的火灾仿真处理方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:在火场模型中导入目标林场的环境数据;
S2:火场模型依据林场的植被类型、地形趋向和实时风力因素,对林场进行三维空间建模并拆分为属性一致的单元块;
S3:火场模型对每一个单元块采集火情蔓延因子,依据多个蔓延因子利用数理统计方法进行多元线性回归,采集当前单元块实时的火情蔓延因子,拟合每个单元块的线性回归函数,生成目标林场的火场模型超参数和多元曲线簇;
S4:导入可燃物类型,每个可燃物类型对应一个多元曲线簇,并导入目标林场的火点进行火迹计算,生成目标林场的动态热力图。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的火灾仿真处理方法,其特征在于,对每个单元块的临界面,进行邻域内的非线性边缘拟合,每个单元块生成六个边缘相关函数并计入多元曲线簇。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的火灾仿真处理方法,其特征在于,还包括依据目标林场的动态热力图和可燃物类型,对应生成安防策略,所述安防策略计入目标林场区域的消防人员到场期望时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的火灾仿真处理方法,其特征在于,S1中的目标林场的环境数据包括目标林场的植被分层结构、土质含水率、相对湿度、地下和地上可燃物分布和地下可燃物厚度,S2中的地形趋向依据林场的地势走向划分为平地和山坡,并将地形趋向图在极值点进行分段处理,拆分为多个坡体,坡体包括上坡体和下坡体。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的火灾仿真处理方法,其特征在于,所述实时风力因素包括空间风向和风速,导入气象站数据,监测实时风向差值并预测风力趋势。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的火灾仿真处理方法,其特征在于,还包括在火场模型中导入目标林场的区域内电网分布,设置邻近电网安全距离的边缘预警阈值,当林场的火迹目标邻近电网,对比预警阈值与邻近电网的火点温度数值,判断邻近电网的火点温度趋势超过预警阈值则进行提前进行报警。
CN202110405743.7A 2021-04-15 2021-04-15 一种基于物联网的火灾仿真处理方法 Expired - Fee Related CN113111518B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110405743.7A CN113111518B (zh) 2021-04-15 2021-04-15 一种基于物联网的火灾仿真处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110405743.7A CN113111518B (zh) 2021-04-15 2021-04-15 一种基于物联网的火灾仿真处理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113111518A CN113111518A (zh) 2021-07-13
CN113111518B true CN113111518B (zh) 2022-09-27

Family

ID=76717313

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110405743.7A Expired - Fee Related CN113111518B (zh) 2021-04-15 2021-04-15 一种基于物联网的火灾仿真处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113111518B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113722894B (zh) * 2021-08-16 2023-12-01 中山大学 一种基于模型简化的火灾蔓延模拟加速方法及系统
CN114419835A (zh) * 2021-11-30 2022-04-29 广州欧科信息技术股份有限公司 一种基于数字孪生技术的历史建筑火灾监测方法及系统
CN114333207A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 北京航天泰坦科技股份有限公司 基于遥感数据的火灾全过程监测方法和装置

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102280005B (zh) * 2011-06-09 2014-10-29 广州飒特红外股份有限公司 基于红外热成像技术的森林防火预警系统及方法
KR20130101873A (ko) * 2012-03-06 2013-09-16 (주)유디피 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치 및 그 방법
US20150134298A1 (en) * 2013-11-11 2015-05-14 The Governing Council Of The University Of Toronto System and method for generating forest fire airtanker operations data
CN106548514A (zh) * 2016-11-02 2017-03-29 北京航天泰坦科技股份有限公司 基于三维的林火蔓延模拟方法和系统
US11660480B2 (en) * 2018-11-21 2023-05-30 One Concern, Inc. Fire forecasting
CN109472421A (zh) * 2018-11-22 2019-03-15 广东电网有限责任公司 一种电网山火蔓延预警方法及装置
CN109448295B (zh) * 2018-11-24 2020-08-28 石家庄市圣铭科技有限公司 一种森林、草原防火预警监控系统
CN109961601B (zh) * 2019-02-27 2021-01-26 合肥工业大学 一种基于空间定位的大尺度火灾态势分析系统
KR102087000B1 (ko) * 2019-08-13 2020-05-29 주식회사 지에스아이엘 화재 감지 방법 및 시스템
CN111311866A (zh) * 2020-03-18 2020-06-19 云南电网有限责任公司带电作业分公司 一种基于卫星数据融合山火监测和火势推演的预警方法和系统
CN111783352B (zh) * 2020-05-15 2023-10-27 北京邮电大学 面向森林火灾的异构机器人群救援预案辅助决策方法
CN111625999A (zh) * 2020-05-29 2020-09-04 中南林业科技大学 一种基于深度学习技术的森林火灾预警模型及系统
CN111768105A (zh) * 2020-06-29 2020-10-13 中南林业科技大学 基于空间Logistic的森林火灾风险评估方法
CN111896944A (zh) * 2020-07-29 2020-11-06 西安京维智网科技有限公司 一种基于毫米波雷达的智能消防安全监控系统及监控方法
CN112632448B (zh) * 2020-12-25 2022-06-07 应急管理部四川消防研究所 耦合环境风场及火场烟气特性的有效排烟面积计算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113111518A (zh) 2021-07-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113111518B (zh) 一种基于物联网的火灾仿真处理方法
Li et al. Vulnerability of the global terrestrial ecosystems to climate change
Taye et al. Implications of climate change on hydrological extremes in the Blue Nile basin: a review
Dissanayake et al. Accessing the soil erosion rate based on RUSLE model for sustainable land use management: A case study of the Kotmale watershed, Sri Lanka
Li et al. A household-level approach to staging wildfire evacuation warnings using trigger modeling
Sturtevant et al. Simulating dynamic and mixed-severity fire regimes: a process-based fire extension for LANDIS-II
Kalabokidis et al. Virtual Fire: A web-based GIS platform for forest fire control
Nuthammachot et al. A GIS-and AHP-based approach to map fire risk: a case study of Kuan Kreng peat swamp forest, Thailand
Rifai et al. Landscape‐scale consequences of differential tree mortality from catastrophic wind disturbance in the Amazon
Xu et al. Assessing the effect of cell-level uncertainty on a forest landscape model simulation in northeastern China
Vecín-Arias et al. Biophysical and lightning characteristics drive lightning-induced fire occurrence in the central plateau of the Iberian Peninsula
Rodriguez-Aseretto et al. A data-driven model for large wildfire behaviour prediction in Europe
Flaounas et al. Dynamical downscaling of IPSL-CM5 CMIP5 historical simulations over the Mediterranean: benefits on the representation of regional surface winds and cyclogenesis
Jácome et al. Present and future incidence of dengue fever in Ecuador nationwide and coast region scale using species distribution modeling for climate variability’s effect
Brotons et al. Modeling bird species distribution change in fire prone Mediterranean landscapes: incorporating species dispersal and landscape dynamics
Alcorn et al. A GIS-based volcanic hazard and risk assessment of eruptions sourced within Valles Caldera, New Mexico
Gray et al. A new model of landscape‐scale fire connectivity applied to resource and fire management in the Sonoran Desert, USA
Marrero et al. Virtual tools for volcanic crisis management, and evacuation decision support: applications to El Chichón volcano (Chiapas, México)
Tobin et al. Natural hazards and technology: vulnerability, risk, and community response in hazardous environments
Modarres et al. Future extreme rainfall change projections in the north of Iran
Qin More than six billion people encountering more exposure to extremes with 1.5° C and 2.0° C warming
Mohan et al. Leveraging machine learning to predict wild fires
Willis et al. Applying neighbourhood classification systems to natural hazards: a case study of Mt Vesuvius
Asori et al. Wildfire hazard and Risk modelling in the Northern regions of Ghana using GIS-based Multi-Criteria Decision Making Analysis
Perry et al. Spatial modelling of landscape composition and pattern in a maquis–forest complex, Mont Do, New Caledonia

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20220927

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee