基于紅外序列圖像的火線實時提取及蔓延模擬火線優(yōu)化

張曉迪,李明澤,王 斌,吳澤川,莫祝坤,范仲洲

(東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150040)

森林是地球上最大的陸地生態(tài)系統(tǒng),具有涵養(yǎng)水源、防風(fēng)固沙、調(diào)節(jié)氣候等作用[1-2],可影響土壤特征,能夠起到有效緩解氣候變化的作用[3]。有研究表明,林火擾動對森林生態(tài)平衡、森林演替變化和森林生物量減少有很大影響[4]。據(jù)統(tǒng)計,全球每年大約有20萬起森林火災(zāi),摧毀了世界上約1.3%的森林[5]。僅在中國每年會發(fā)生1萬多起森林火災(zāi),導(dǎo)致?lián)p失的森林占全國森林總面積的5%以上[6]。且森林火災(zāi)的發(fā)生及擾動不但具有破壞性還具有突發(fā)性,因此掌握林火蔓延規(guī)律以及準(zhǔn)確預(yù)測林火蔓延速率和火線對有效制訂林火撲救方案極為重要。

為探究林火蔓延規(guī)律,需對林火蔓延速率進(jìn)行準(zhǔn)確測量。國內(nèi)外較為流行的林火蔓延速率測定的方法主要有:標(biāo)桿法、熱電偶法、圖像測量法[6-8]。標(biāo)桿法和熱電偶法是實驗室和野外實驗中測量林火蔓延速率較常用的方法,但是標(biāo)桿法和熱電偶法只能測得特定點或部分時間段的蔓延速度[9]。圖像測量法是一種以光學(xué)為基礎(chǔ),融合計算機技術(shù)的方法。與傳統(tǒng)方法不同,圖像測量法能夠測得任意點的蔓延速率。有研究表明,該方法能夠準(zhǔn)確地對森林火災(zāi)蔓延速率及火線位置進(jìn)行提取,為后續(xù)火線蔓延預(yù)測提供基礎(chǔ)[8-9]。

了解林火發(fā)生的驅(qū)動因子是建立林火預(yù)測模型的基礎(chǔ)[10]。影響地表火蔓延的因素眾多,主要分為3類,即可燃物的物性和幾何特征、可燃物床的特征,以及外界條件[11]。可燃物含水率是影響地表火的主要因素[12-13],可燃物含水率主要受空氣和土壤水分狀況影響,外界環(huán)境水分含量較高,可燃物則從空氣或土壤中吸收水分[14]。風(fēng)能帶走林內(nèi)水汽,降低林內(nèi)空氣濕度,加速可燃物干燥,增大林火發(fā)生的可能性[15-16]。坡度是影響森林地表火蔓延的一個重要因素,據(jù)統(tǒng)計,高達(dá)90%的森林火災(zāi)發(fā)生在有坡度的山區(qū)[17]。相對于平坡林火蔓延,上坡林火蔓延燃燒更加劇烈,火焰長度更長,林火蔓延也更大[17]。何誠等[18]研究了大興安嶺森林草原地下火陰燃特征,認(rèn)為可燃物含水率與地表可燃物溫度上升速度成反比;而且可燃物載量越大,釋放的熱量越大,達(dá)到最高溫度所需時間越短。地表可燃物是地表火發(fā)生的物質(zhì)基礎(chǔ),也是影響地表火的主要因素,95%以上的地表火是由1 h滯細(xì)小可燃物引起的[19]。而黑龍江省是我國森林火災(zāi)的高發(fā)區(qū)與重災(zāi)區(qū),多年來該區(qū)頻發(fā)的森林火災(zāi)對區(qū)域內(nèi)森林生態(tài)系統(tǒng)及社會經(jīng)濟(jì)造成很大影響[20]。樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)和楊樹(Populusdavidiana)等是該區(qū)重要的森林類型,有很高的經(jīng)濟(jì)價值,其枝葉內(nèi)油脂含量較高,因此具有極高的火災(zāi)風(fēng)險[21]。本研究以樟子松和楊樹地表可燃物為實驗材料,結(jié)合點燒實驗,探究林火發(fā)生的蔓延規(guī)律。

在近年來的森林火災(zāi)蔓延預(yù)測中,消防和森林管理方法主要以火災(zāi)數(shù)學(xué)模型為主[22]?，F(xiàn)有的火災(zāi)蔓延模型主要分為3類。第1類的火災(zāi)蔓延預(yù)測模型是基于能量守恒規(guī)律的物理模型[23]。例如1946年Fons[24]首次提出的林火蔓延模型,后續(xù)研究中使用較為廣泛的FIRETEC等物理模型[23]。但是,物理模型具有較為復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu),且模型所需的參數(shù)大部分需要從真實火場中進(jìn)行實地采集[25]。第2類林火蔓延模型是經(jīng)驗?zāi)Ｐ?這類模型主要用于確定歷史森林火災(zāi)數(shù)據(jù)的時空分布,并結(jié)合氣象因子信息對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。例如最廣泛使用的森林火災(zāi)蔓延經(jīng)驗?zāi)Ｐ陀邪拇罄麃喌腗cArthur模型[26]、加拿大的國家林火蔓延模型[27]等。所涉及的計算簡單且易于實現(xiàn),但此類模型需要長期的觀測數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)進(jìn)行建模[28]。第3類模型是半經(jīng)驗森林火災(zāi)蔓延模型。其中,Rothermel[29]模型基于可燃物特性、地形地貌和氣象條件,例如火焰中部高度、風(fēng)速、氣溫、相對濕度和降雨情況[30]的半經(jīng)驗?zāi)Ｐ?且運用較為廣泛。但該模型有11個參數(shù),可燃物參數(shù)必須通過實驗獲得,且參數(shù)之間存在嵌套關(guān)系[25]。本研究簡化該模型的參數(shù),通過無人機采集數(shù)據(jù)集。

現(xiàn)有的火災(zāi)計算機模擬技術(shù)可以分為兩大類[31]。一類是基于柵格的模型。如Ghisu等[32]采用了元胞自動機算法描述火鋒行為的蔓延速度使其更接近預(yù)期的橢圓火形。然而Ball等[33]提出在恒定和均勻的景觀條件下,火災(zāi)周邊部分往往是有角度的而不是網(wǎng)格單元限制為8個運動方向。另一類是基于矢量的模型。如Zhou等[34]采用通過集合變換卡爾曼濾波器和FARSITE模型預(yù)測火線的位置。Knight等[35]采用惠更斯小波的算法預(yù)測火線的位置?；莞乖硗ㄟ^矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,在處理障礙物的計算中也有很大優(yōu)勢[36],當(dāng)火的蔓延遇到不可燃物時,可根據(jù)不同情況進(jìn)行分析,將不可燃物排除在火場范圍之外。

有關(guān)將惠更斯原理與Rothermel模型組結(jié)合用于分析林火蔓延預(yù)測的研究鮮見報道。因此,本研究以室內(nèi)及室外點燒實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),充分考慮氣候、坡度、可燃物的物性等因素,構(gòu)建Rothermel-惠更斯模型對林火蔓延規(guī)律進(jìn)行預(yù)測,并對模型的準(zhǔn)確性和魯棒性進(jìn)行定量分析,進(jìn)而為林火蔓延預(yù)測模型的研建提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 材料采集

黑龍江省具有良好的生態(tài)環(huán)境,樹種類型豐富,分布廣泛,主要易燃樹種包括蒙古櫟(Quercusmongolica)、樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)、紅松(Pinuskoraiensis)、山楊(Populusdavidiana)、白樺(Betulaplatyphylla)[22]等。樟子松和楊樹等是該區(qū)重要的森林類型,具有很高的經(jīng)濟(jì)價值,因其枝葉內(nèi)油脂含量較高具有極高的火災(zāi)風(fēng)險[21]。因此本研究選擇黑龍江地區(qū)常見樹種的地表可燃物樟子松、楊樹等作為研究對象。分別研究0°、8°、18° 3種坡度火災(zāi)蔓延的情景,設(shè)計了13組室內(nèi)點燒火勢蔓延多變量實驗和5組室外點燒火勢蔓延多變量實驗。于2019年10月和2021年5月防火期,利用五點估計法計算樣地內(nèi)樟子松和楊樹的載量。

1.2 實驗設(shè)計

室內(nèi)點燒實驗共進(jìn)行13組,每組進(jìn)行3次。為確保室內(nèi)溫度、相對濕度,點燒實驗在上午9:00進(jìn)行。每次實驗開始前利用手持風(fēng)速儀進(jìn)行測量。早上8:00開始給床層預(yù)熱,冷卻幾分鐘后,進(jìn)行第1場的點燃,實驗需間隔10 min左右進(jìn)行第2場的點燃,選擇不同含水率、可燃物載量、可燃物床厚的樟子松均勻鋪設(shè)在可傾斜的燃燒床上,在燃燒床上隨機選取3個點測量松針可燃物的高度并計算其平均高度,然后計算床層壓縮比及火的強度。

室內(nèi)燃燒實驗于2019年10月進(jìn)行。實驗室燃料床尺寸1.0 m×1.5 m。燃料床帶有隔熱的石棉墊,可調(diào)節(jié)不同的坡度。紅外和可見透鏡的攝像機與燃燒床垂直放置,紅外攝像機對火災(zāi)蔓延過程進(jìn)行全程捕捉,根據(jù)火災(zāi)過程數(shù)據(jù)計算火災(zāi)蔓延速率,并設(shè)置一個電風(fēng)扇增加風(fēng)速變量,同時利用風(fēng)速儀測量風(fēng)速。并且記錄溫度、有效濕度等。標(biāo)定板用來確定物理尺寸與像素之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

室外點燒實驗共進(jìn)行5組,每組進(jìn)行3次。床層開始預(yù)熱,每次點燃間隔10 min,通過風(fēng)速儀測量外界的風(fēng)速、風(fēng)向等。選擇不同含水率、可燃物載量、可燃物床厚的楊樹均勻鋪設(shè)在可傾斜的燃燒床上,在燃燒床上隨機選取3個點測量可燃物的高度并計算其平均高度,然后計算床層壓縮比及火的強度?；饛姸仁悄軌蚍从沉只鹉芰酷尫潘俣鹊闹笜?biāo),一般認(rèn)為當(dāng)火災(zāi)強度大于400 kW/m時,發(fā)生林火的林內(nèi)大多數(shù)的生物都會面臨死亡威脅?；馂?zāi)強度≥3 500 kW/m為高強度火;[750,3 500) kW/m為中強度火;<750 kW/m為低強度火[37]。

室外燃燒實驗于2021年5月進(jìn)行。采用無人機(UAV)搭載紅外攝像機與可見光相機捕捉林火蔓延的全過程,同時使用風(fēng)速儀測量風(fēng)速,風(fēng)速計通過RS-232連接到桌面,同時在距地面1.5 m的高度設(shè)置風(fēng)速計測量風(fēng)速,風(fēng)速測量的絕對誤差小于(0.1+0.1ε)m/s(ε是實際風(fēng)速),采集的數(shù)據(jù)可實時存入計算機磁盤上。

將采集的樣品運回實驗室通風(fēng)保存,為燃燒實驗做準(zhǔn)備。實驗之前需要徹底干燥可燃物,每次點燒前將可燃物放入烘箱中,在105 ℃條件下連續(xù)烘干24 h以上,烘至質(zhì)量恒定。根據(jù)實驗所需可燃物干質(zhì)量計算所需加水量(可燃物濕質(zhì)量與可燃物干質(zhì)量之差),利用噴壺將指定質(zhì)量的水均勻噴灑到可燃物上,并密封24 h至水分完全被吸收?？扇嘉锖实挠嬎愎饺缦?

c=(Wp-Wd)/Wd×100%。

(1)

式中:c為可燃物含水率,g/mL;Wp為樣品鮮質(zhì)量,g;Wd為樣品干質(zhì)量,g。

本研究所考慮的林火蔓延因素主要包括三大類,分別為可燃物的物性和幾何特征、可燃物床的特征,以及外界條件[11]。在對火線蔓延變化進(jìn)行收集的同時,對可燃物含水率、可燃物載量、可燃物的面積以及坡度、火場空氣濕度、相對濕度和風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行測量收集。

1.3 從紅外圖像序列中提取火線及計算蔓延速度

根據(jù)搭建的點燒實驗環(huán)境,室內(nèi)點燒實驗使用紅外儀及紅外相機對火蔓延全過程進(jìn)行監(jiān)測拍攝。火蔓延從視頻中一幀一幀地顯示出來,視頻1 s生成圖像24 幀。對每場實驗的視頻進(jìn)行處理,轉(zhuǎn)換成圖片的格式,實驗中每張紅外圖像間隔1 s。

室外點燒實驗選擇使用分辨率為24 幀/s的無人機(UAV)記錄火災(zāi)擾動過程,將所記錄的視頻轉(zhuǎn)為紅外圖像,并且對每場野外點燒實驗的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理,對每場實驗的視頻進(jìn)行預(yù)處理,轉(zhuǎn)換成圖片的格式,實驗中每張紅外圖像間隔2 s。

由于原始圖像所轉(zhuǎn)化的紅外圖像中存在噪聲,因此使用對圖像信息處理較強、能夠有效平滑脈沖噪聲、算法簡單且處理速度快的中值濾波算法[38]對原始紅外火災(zāi)圖像中的噪聲進(jìn)行去除。在此基礎(chǔ)上,還針對處理后的圖像進(jìn)行閉運算,其能夠使得火線與周圍環(huán)境有明顯差異,然后通過閾值分割方法將火從圖像中提取出來。Sobel邊緣檢測計算量大,定位精度低,得到的邊緣范圍的拉普拉斯算子容易受噪聲的影響,不能檢測邊緣的方向。而Canny算子能夠盡可能多地標(biāo)識出圖像中的實際邊緣,標(biāo)識出的邊緣與實際圖像的實際邊緣盡可能接近,因此通過Canny算子[39]邊緣檢測提取火線,如圖1所示。閉運算是先膨脹后腐蝕,常用來填充目標(biāo)內(nèi)細(xì)小孔洞,連接斷開的鄰接目標(biāo),平滑其邊緣,用于消除較小的噪聲點并在一定程度上連接火線[40]。由于在實驗進(jìn)行時相機和燃料床之間沒有相對運動,因此可以利用透視變換[38]計算實際的距離。圖2顯示了3幅紅外圖像及計算的火線位置。

圖1 邊緣檢測對比圖Fig. 1 Comparison diagram of edge detection

a)11:13:40拍攝的紅外圖像the infrared images captured at 11:13:40;b)11:13:42拍攝的紅外圖像the infrared images captured at 11:13:42;c)11:13:44拍攝的紅外圖像the infrared images captured at 11:13:44;d)使用透視變換從紅外圖像計算火線位置fire line positions computed from infrared images using perspective transformation。圖2 3個紅外圖像與2 s的間隔和火線位置計算Fig. 2 Three infrared images with 2 s interval and fire line positions computed from them

透視變換通常用于計算圖像中某些像素的3D坐標(biāo),計算公式如下:

(2)

1.4 林火蔓延因子相關(guān)性分析方法

為對所收集的林火蔓延相關(guān)因子進(jìn)行排序以得到關(guān)鍵因子,本研究采用R語言中的皮爾遜相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,分析蔓延速度與可燃物含水率、可燃物載量、表面積體積比、可燃物床深、坡度、風(fēng)速、溫度和相對濕度之間是否存在相關(guān)性,然后進(jìn)行相關(guān)性的顯著性檢驗,P<0.01顯著性水平下差異顯著。皮爾遜相關(guān)系數(shù)(R)定義為兩個變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商[40]:

(3)

式中:Cov(X,Y)為X和Y的協(xié)方差;σX、σY分別為X和Y的標(biāo)準(zhǔn)差。

1.5 構(gòu)建Rothermel-惠更斯原理模型

Rothermel[29]模型是國內(nèi)外應(yīng)用最為廣泛的林火蔓延模型之一,該模型默認(rèn)把森林地表看作是連續(xù)分布的多孔燃料床。該模型中主要涉及的蔓延因子包括可燃物信息、地形信息、土壤信息等。其模型公式如下:

(4)

式中:v為地表火頭向前的蔓延速度,m/min;IR為反應(yīng)強度,kJ/(min·m2);ξ為蔓延率;ρb為可燃物床層密度,kg/m3;ε為有效熱系數(shù);Qig為預(yù)燃熱,J/g;Φw和Φs分別為風(fēng)速和坡度的修正系數(shù)。

惠更斯原理與林火的蔓延過程有很大的相似性,其是在矢量數(shù)據(jù)上進(jìn)行運算的,可以按照不同的需要控制計算精度,只要輸入的參數(shù)足夠精確,就能夠獲得與實際情況非常接近的模擬輸出結(jié)果[34]。該方法將火陣面上的每個點都視為一個虛擬的火點,這些火點沿著一個橢圓形幾何體進(jìn)行蔓延,從而形成火場的蔓延邊界。該原理所需要的參數(shù)包括:火點的位置及最大蔓延方向(風(fēng)和坡度合成的弧度方位角)[36]。該原理的主要思路為:①由火點出發(fā)并在單位時間內(nèi)生成t時刻的火線;②在t時刻火線上均勻選取一定數(shù)量的點作為新的火點;③由新的火點在單位時間內(nèi)生成相應(yīng)的橢圓火線;④將這些橢圓火線包絡(luò)起來生成t+1時刻的火線。依照此步驟循環(huán)往復(fù),以T為閾值依次生成后續(xù)的火線。

本研究構(gòu)建了Rothermel-惠更斯原理模型,Rothermel模型能計算出每一個控制點的蔓延速度,結(jié)合惠更斯原理實現(xiàn)了對某一時刻的火場面積、火場周長的實時計算,在此基礎(chǔ)上Rothermel-惠更斯模型還能根據(jù)坡度、風(fēng)向和植被情況的變化對模型參數(shù)進(jìn)行改變,實現(xiàn)了對森林火災(zāi)蔓延的實時預(yù)測模擬。技術(shù)路線如圖3所示。

圖3 算法設(shè)計流程圖Fig. 3 Algorithm design flow chart

1.6 優(yōu)化Rothermel-惠更斯原理模型模擬火線

由于森林火災(zāi)情況復(fù)雜,火勢較猛,并且火蔓延過程易受地形和風(fēng)速、風(fēng)向的影響,造成多個著火點同時蔓延,通過矢量迭代循環(huán)和交叉剪裁算法優(yōu)化了火場蔓延邊界點割裂的不足,完成了著火點蔓延范圍交叉點的計算,提高了邊界的計算效率,實現(xiàn)了林火范圍的精準(zhǔn)計算,使火焰更加符合實際情況。

隨著野火的蔓延,火線的邊界相應(yīng)閉合多邊形通常會變大,閉合多邊形頂點的數(shù)目也會相應(yīng)地增加,通過插值的方法構(gòu)造多邊形頂點。根據(jù)惠更斯原理,模擬時如果隨著火線的增長,火點的數(shù)量保持不變,那么火點之間的距離會增加,火點之間的距離過大會給火線頂點方向的近似值帶來誤差,從而影響整個模擬過程。當(dāng)火在防火帶周圍蔓延時,火點之間形成巨大的距離。當(dāng)火點進(jìn)入斷點時,這些火點會引起斷點底部的振蕩線。最終,在中斷的兩端都有兩個連續(xù)的火點,一個在中斷區(qū)內(nèi),另一個在中斷區(qū)外,不進(jìn)入中斷區(qū)。外部的火點持續(xù)隨風(fēng)移動,另一火點保持靜止,會導(dǎo)致模擬不足。當(dāng)火線周圍分布火點時,火點的最高密度應(yīng)位于火線曲率較高的區(qū)域。因此本研究使用交叉剪裁算法[41-42]和矢量迭代循環(huán)[43]。當(dāng)火線的兩個完全獨立的部分相交,形成一個很大的內(nèi)部循環(huán),至少跨越一次,就會發(fā)生交叉。時間t處火線的一部分見圖4,圍繞i=p處的凹點,在t+dt處形成一個環(huán)路。t+dt處的循環(huán)剪裁過程包括確定循環(huán)與外部曲線的交點,在交點處添加新的離散點,最后將新的點分配給剪裁火線上的點。在每個時間步長內(nèi),都會搜索曲線中的凹面點。如果在下一時間步長形成任何回路,則已知其與外部曲線的交點必須位于上一時間步長凹點的任一側(cè)。通過測試這些點p兩側(cè)的線段的交點,可以找到與外部曲線的交點。如果回路與自身相交,則所需的交點是曲線上相距最遠(yuǎn)的相交線段之間的交點。搜索過程只需在p兩側(cè)的一小段距離內(nèi)執(zhí)行,以確保交點的識別。p兩側(cè)所需的距離取決于dt(dt越大,回路越大)和曲線上點的密度(取決于閾值T)?；鹇幽M優(yōu)化前后的火線見圖5。

圖4 循環(huán)剪裁算法Fig. 4 Loop clipping algorithm

圖5 火蔓延模擬優(yōu)化前后的火線Fig. 5 Fire spread simulation optimized before and after the fire line

1.7 精度評價

采用Kappa系數(shù)、精度(PT)、靈敏度(S)和性能指標(biāo)(F)作為模型的評價指標(biāo),以此來衡量所提出模型的準(zhǔn)確程度。

Kappa系數(shù)用于預(yù)測結(jié)果與實際過火區(qū)域的一致性分析。圖像上的像素可分為兩類:燃燒區(qū)域和未燃燒區(qū)域。計算公式如下所示:

(5)

(6)

(7)

式中:K為Kappa系數(shù);p0為每個類別正確分類的樣本之和除以樣本總數(shù);pe表示實際與預(yù)測樣本的乘積之和除以樣本總數(shù)的平方;TP表示預(yù)測正確的樣本數(shù);FN表示預(yù)測為非火點的數(shù)量但真實存在的樣本數(shù)。樣本總數(shù)為n,實際燃燒區(qū)域的像素個數(shù)為a1,不燃燒的像素個數(shù)為a2,模擬結(jié)果燃燒的像素個數(shù)為b1,不燃燒的像素個數(shù)為b2。

精度(PT)指的是預(yù)測燃燒區(qū)域的像素占總的預(yù)測區(qū)域像素的比例。計算公式為:

(8)

式中:PT表示精度;TP表示預(yù)測正確的樣本數(shù);FP表示預(yù)測錯誤的樣本數(shù)。

靈敏度(S)為遺漏誤差,意味著分析的單元格中存在森林火災(zāi),但沒有預(yù)測到火災(zāi);也就是說,這個指標(biāo)是指在真實火線中正確預(yù)測燃燒區(qū)域像素所占的比例。計算公式為:

(9)

式中:TP表示為預(yù)測正確的樣本數(shù),FN為被預(yù)測為非火點的數(shù)量但真實存在的樣本數(shù)。

性能指標(biāo)(F)為精度(PT)和靈敏度(S)的調(diào)和平均數(shù),為模型的整體衡量標(biāo)準(zhǔn)。計算公式為:

(10)

2 結(jié)果與分析

2.1 林火蔓延速度與環(huán)境變量相關(guān)性分析

利用皮爾遜相關(guān)分析算法得到變量的相關(guān)性如表1所示。從表1可以看出,林火蔓延速度與可燃物含水率呈極顯著負(fù)相關(guān)。隨著可燃物含水率的增加,火蔓延速度減小,可燃物含水率較低時,被點燃概率增加。在可燃物含水率和風(fēng)速為定值的情況下,坡度為唯一變量時,坡度與火蔓延速度呈極顯著正相關(guān)。坡度平緩,火蔓延緩慢,隨著坡度的增加,蔓延速度增加。風(fēng)速與火蔓延速度呈極顯著正相關(guān)。風(fēng)速對火蔓延速度具有較強的影響,火蔓延速度隨著風(fēng)速增加而增加。可燃物載量增加,火蔓延速度增加,但是載量增加,可燃物的厚度增大,含水率升高,又會減緩火蔓延速率?？扇嘉锖穸扰c火蔓延速率呈極顯著負(fù)相關(guān)?；鹇铀俣扰c火場溫度呈極顯著正相關(guān)。而相對濕度會影響森林中可燃物的含水量,增加可燃物水分,從而減緩森林火災(zāi)的蔓延,但對蔓延速度影響不顯著。蔓延速度與風(fēng)速相關(guān)性最高,可燃物含水率、可燃物面積、相關(guān)性較高;蔓延速度與載量相關(guān)性最低。因此,風(fēng)速、可燃物含水率、可燃物面積等是影響蔓延速率的主導(dǎo)因素。

表1 林火蔓延速度與環(huán)境變量因子的相關(guān)分析

2.2 Rothermel-惠更斯原理模型對林火蔓延的模擬結(jié)果分析

本研究利用Rothermel-惠更斯模型的方法對室內(nèi)點燒實驗和室外點燒實驗林火蔓延過程進(jìn)行模擬。為了驗證模型的有效性,設(shè)置了實驗將實際結(jié)果與仿真結(jié)果進(jìn)行對比分析。Rothermel-惠更斯模型分別對室內(nèi)點燒實驗和室外點燒實驗的一場野火的模擬結(jié)果見表2。室內(nèi)點燒實驗的模擬時間分別為50、210、400 s;室外點燒實驗的模擬時間分別為50、125、300 s。在模擬這兩場火時,每次迭代的時間間隔為2 s。構(gòu)建的Rothermel-惠更斯模型預(yù)測的火場區(qū)域與實際點燒實驗的火場區(qū)域進(jìn)行一致性分析,與實際燃燒的火災(zāi)對比,發(fā)現(xiàn)本研究所采用的方法能夠很好地捕獲真實林火的蔓延過程,室內(nèi)點燒實驗的總體精度PT達(dá)到79.25%,靈敏度S為78.42%,性能指標(biāo)F為79.11%,Kappa系數(shù)為0.804;室外點燒實驗的總體精度PT達(dá)到85.15%,靈敏度S為82.31%,性能指標(biāo)F為82.85%,Kappa系數(shù)為0.832。說明該模型在實際環(huán)境中具有很高的適用性。室外點燒實驗比室內(nèi)點燒實驗更符合實際林火蔓延情況,模擬精度較高。根據(jù)Kappa系數(shù)證明Rothermel-惠更斯模型的預(yù)測結(jié)果與真實的過火區(qū)域存在高度的一致性。

表2 部分火災(zāi)的仿真結(jié)果與實際結(jié)果一致性分析

2019年11月的室內(nèi)點燒實驗的一場林火和2021年5月的室外點燒實驗一場林火的實際過火區(qū)域與模擬的疊加分析結(jié)果見圖6,模擬過程中每更新迭代1次,即讀取1次風(fēng)速、風(fēng)向等數(shù)據(jù),實驗過程中的風(fēng)速數(shù)據(jù)都是以秒(s)為單位,因此模擬時間50 s相當(dāng)于迭代25次的結(jié)果。圖6a的藍(lán)色部分表示模擬結(jié)果,白色部分表示實際過火區(qū)域。圖6b實際過火區(qū)域與模擬結(jié)果的疊加分析圖中,藍(lán)色部分表示Rothermel-惠更斯模型模擬結(jié)果,綠色線框選的區(qū)域表示實際過火區(qū)域。

圖6 模擬結(jié)果與真實過火區(qū)域疊加分析Fig. 6 Uperposition analysis of simulation results and real overfire areas

為了描述火線的仿真結(jié)果精度,將火線的仿真位置(藍(lán)色區(qū)域邊緣點)與實際火線位置(綠色線對應(yīng)點)之差作為該點的預(yù)測誤差(圖6b)。取藍(lán)色區(qū)域邊緣線一點,仿真火線上的一個點與實際火線上的每個點的距離,取最小值。以此類推,計算出仿真火線上每個點的最小距離。若藍(lán)色點位于燃燒區(qū)域即綠色線范圍之內(nèi),則該距離為負(fù)值,即預(yù)測不足;若藍(lán)色點位于綠色線范圍之內(nèi),則該距離為正值,即預(yù)測過度。對所有的藍(lán)色區(qū)域邊緣點進(jìn)行遍歷,獲得火場的預(yù)測誤差(圖7),從圖中可以看出,兩場火誤差的整體范圍較小。

圖7 兩場火的仿真誤差密度分布Fig. 7 Simulation error density distribution of two fires

3 討 論

傳統(tǒng)的森林火災(zāi)實驗或現(xiàn)場調(diào)查中,從森林火災(zāi)中采集數(shù)據(jù)大多是人工進(jìn)行的。為了采集火勢的蔓延速度,需要在實驗火場預(yù)先放置熱電偶,并通過傳感器估計火勢的蔓延速度,非常耗時耗力[42]。Wang等[45]通過ZAD型雙目立體相機用于收集火場的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集效率非常高,無人機早期野火監(jiān)測探測和預(yù)警系統(tǒng)集成了各種遙感技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的計算機視覺技術(shù),已成為野火監(jiān)測的有前途的技術(shù)[43-44]。本研究在無人機的平臺基礎(chǔ)上,利用皮爾遜相關(guān)分析和偏相關(guān)系數(shù)對林火蔓延因子進(jìn)行相關(guān)分析,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了Rothermel-惠更斯原理模型的林火蔓延預(yù)測模型。使用機器視覺的方法得到火線和火蔓延速度,數(shù)據(jù)采集效率高。

通過皮爾遜相關(guān)分析及偏相關(guān)系數(shù)結(jié)果(表1)表明,林火蔓延速度與風(fēng)速、可燃物含水率、可燃物面積依賴關(guān)系最顯著,風(fēng)速決定火災(zāi)發(fā)生頻次和規(guī)模。風(fēng)速愈大,火災(zāi)次數(shù)越多,特別是干旱、高溫的天氣。風(fēng)能帶走林內(nèi)水汽,降低林內(nèi)空氣濕度,加速可燃物干燥,增大林火發(fā)生的可能性。這與其他研究人員的結(jié)果一致[14-15]?？扇嘉锖手饕芸諝夂屯寥浪譅顩r影響,外界環(huán)境水分含量高,可燃物就從空氣或土壤中吸收水分。實驗過程中,可燃物含水率為30%不會引燃,有些點燒實驗可燃物含水率為20%,可燃物床層不蔓延。這是因為熄滅含水率不是一個固定值,可能與床層結(jié)構(gòu)、可燃物載量、風(fēng)速和火源大小等有密切關(guān)系[45]。其次是溫度和坡度,溫度會直接影響可燃物燃料的水分含量,高溫會導(dǎo)致植物水分蒸發(fā)增加,增大了林火蔓延的概率[46]。相對濕度會影響森林中燃料的含水量,相對濕度會增加可燃物水分,從而減緩森林火災(zāi)的蔓延[47]。不同坡度上的可燃物燃燒速率不同,坡度越大,對林火蔓延的影響越突出?？扇嘉镙d量增加,火勢強度增大,釋放的熱量增加,可加快林火蔓延速率?？扇嘉镙d量低,可以減緩火勢蔓延[48-51]。風(fēng)速、可燃物含水率、可燃物面積等是影響蔓延速率的主導(dǎo)因素。

通過矢量迭代循環(huán)和交叉剪裁算法優(yōu)化了火場蔓延邊界點割裂的不足,完成了著火點蔓延范圍交叉點的計算,提高了邊界的計算效率,實現(xiàn)了林火范圍的精準(zhǔn)計算和火焰的逼真表達(dá)。但對于優(yōu)化Rothermel-惠更斯模型模擬火線的誤差主要來源:①可能是實際燃燒圖像(圖6a)的左上角火蔓延速度很慢,但是模型對這一區(qū)域的火蔓延速度估計過快。②手持風(fēng)速計在采集風(fēng)速數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)存在一定的誤差。此外,從紅外圖像中提取的火線與實際火線存在差異。③火點是從同一火場的燃燒區(qū)域和未燃燒區(qū)域采樣的。當(dāng)應(yīng)用火災(zāi)訓(xùn)練模型模擬另一場火災(zāi)的蔓延時,火災(zāi)區(qū)域的相關(guān)屬性會發(fā)生變化,從而降低了模型的預(yù)測精度。④林火蔓延是動態(tài)的,從點燃到熄滅,蔓延速度隨時間動態(tài)變化。在有風(fēng)的條件下,攝像機對燃燒床中間部位的測量會受到遮擋,距攝像機近端火的蔓延速度可能會大于可燃物燃料床中間部位的蔓延速度。為了消除這種誤差,需要進(jìn)一步優(yōu)化模型中的參數(shù)。

研究對構(gòu)建的Rothermel-惠更斯原理模型進(jìn)行林火蔓延模擬并進(jìn)行了驗證。Rothermel-惠更斯模型精度較高,誤差較小,在小尺度火災(zāi)蔓延中有著穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。作為一個可擴(kuò)展的模型,在今后的研究中,還要驗證此模型對大尺度森林火災(zāi)的適用性,模擬燃燒的實驗與實際的森林環(huán)境燃燒是否具有高度相似性。此外,本研究結(jié)果對于管理策略和防火方面是一項重要的參考。在今后的研究中,可以選擇其他幾種經(jīng)典林火蔓延速度模型,例如加拿大林火蔓延模型[27],王正非[52]林火蔓延速度模型等,根據(jù)收集到的變量判斷適合的模型,以提高模擬的準(zhǔn)確性。