北京林业大学学报

2021, v.43(05) 44-52

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基于贝叶斯模型平均法的森林火灾预测模型构建研究——以云南省大理州为例
Construction of forest fire prediction model based on Bayesian model averaging method:taking Dali Prefecture, Yunnan Province of southwestern China as an example

白海峰;刘晓东;牛树奎;何亚东;

摘要(Abstract):

【目的】本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。【方法】利用2000-2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。【结果】通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。【结论】在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。

关键词(KeyWords): 大理州;森林火灾;气象因子;贝叶斯模型平均法;逻辑斯蒂回归

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(31770696)

作者(Author): 白海峰;刘晓东;牛树奎;何亚东;

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DOI:

参考文献(References):

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