森林火灾趋势预测研究是当前全球生态环境安全领域的重要课题,随着气候变化加剧和人类活动频繁，森林火灾的爆发频率、强度和影响范围呈现显著上升趋势，科学预测其发展趋势对防灾减灾、生态系统保护及可持续发展具有重要意义，该研究融合了多学科知识，通过分析历史火灾数据、气象因子、植被状况及人类活动影响等，构建预测模型，以实现对森林火灾风险的动态评估与趋势研判。
从研究背景来看,全球气候变暖导致极端天气事件（如高温、干旱）频发，显著增加了森林可燃物的干燥度和易燃性，为火灾发生创造了有利条件，澳大利亚、亚马逊及美国加州等地近年来的特大森林火灾，均与持续高温干旱密切相关，城市化进程加快、农业扩张及旅游活动等人类活动也导致火灾风险源增加，人为火源占比持续上升，在此背景下，传统的火灾监测方法已难以满足精准预测需求，亟需结合大数据、人工智能等新技术提升预测能力。
研究方法上,森林火灾趋势预测主要基于多源数据融合与模型构建，数据来源包括历史火灾记录（如起火时间、地点、过火面积）、气象数据（温度、降水、风速、湿度）、遥感数据（植被指数、地表温度）及社会经济数据（人口密度、土地利用类型），通过数据预处理与特征提取，可识别影响火灾发生的关键因子，研究表明，当连续高温日数超过15天且相对湿度低于30%时，火灾发生概率显著提升，在模型构建方面，传统统计模型（如逻辑回归、时间序列分析）仍被广泛应用，而机器学习模型（如随机森林、支持向量机）和深度学习模型（如卷积神经网络、长短期记忆网络）因能处理非线性关系和复杂交互作用，已成为研究热点，利用LSTM模型可结合历史气象与火灾数据，对未来1-3个月的火灾风险进行动态预测；而通过CNN分析遥感影像，可实时识别植被类型和可燃物载量，提升空间预测精度。 与进展主要体现在时空尺度拓展与精度提升，在时间尺度上，从短期预测（未来几小时至几天）向中长期预测（未来季节至年际）延伸，例如通过分析厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等气候现象对区域火灾的长期影响，在空间尺度上，从局部区域向全球范围覆盖，结合卫星遥感数据构建全球火灾风险地图，交叉学科融合成为趋势，如将生态模型（如FIRESCAPE）与气候模型耦合，可模拟不同气候变化情景下火灾格局的演变，IPCC第六次评估报告指出，若全球升温达2℃，森林火灾面积可能增加50%以上。
该研究仍面临诸多挑战：一是数据质量与共享问题，部分发展中国家历史数据缺失且多源数据整合难度大；二是模型不确定性，复杂环境因子间的交互作用难以完全量化；三是人类活动影响的动态性，如政策变化（如防火禁令）对火源的抑制效果难以准确评估，未来研究需加强多国数据合作，发展可解释性AI模型以提升透明度，并耦合社会经济情景分析，实现“自然-社会”系统的综合预测。
相关问答FAQs
Q1：森林火灾趋势预测的主要数据来源有哪些？
A1：主要数据包括四类：①历史火灾数据：记录起火位置、时间、原因、过火面积等；②气象数据：温度、降水、湿度、风速等实时及历史观测数据；③遥感数据：卫星影像（如MODIS、Landsat）提取的植被指数、地表温度、可燃物类型；④社会经济数据：人口密度、道路分布、土地利用类型等，这些数据通过时空匹配与融合，为模型提供输入变量。
Q2：机器学习模型在森林火灾预测中相比传统模型有何优势？
A2：机器学习模型（如随机森林、神经网络）的优势在于：①能处理高维非线性数据，自动识别因子间复杂交互作用（如气象与植被的耦合效应）；②通过学习历史数据模式，提升预测精度，尤其在数据量大的情况下表现更优；③支持动态更新，可结合实时数据调整预测结果，而传统统计模型（如线性回归）依赖假设条件，难以捕捉非线性关系，且对数据质量要求较高。
