system: [SYSTEM]

user: 3. 森林火灾数据初步分析 3.1. 数据来源 本文实证分析所选用的森林火灾数据是Montesinho自然公园火灾数据，这个公园里含有很高的植物和动物的多样性。该地区的气候属于地中海气候，年平均气温8至12的范围内. 在实验中使用的数据收集从2000年1月到2003年12月，在本文中主要使用两个数据库。第一个数据库被检查员负责收集Montesinho火灾发生。在日常生活中，每一次森林火灾的发生，都会有几个特征进行注册，如时间，日期，植被的类型，六个组成部分的 FWI 系统和总过火面积。第二数据库由布拉干萨理工学院收集，包含几个气象观测(例如风速)，是由一个气象站位于Montesinho公园中心30分钟内记录。两个数据库存储在单个扩展板数，在不同的格式，和大量的手工劳动进行整合成一个单一的数据集共有517个条目。数据来源的网址：http://www.dsi.uminho.pt/˜pcortez/forestfires/。 3.2. 数据变量说明 Month (月份，日期变量)：Month表示森林火灾数据被记录时的月份。 FFMC (细小可燃物湿度码)：在FWI系统中，FFMC代表了森林 的枯枝落叶和其他的已固化的细小燃料的含水率。细小可燃物大部分由枯枝落叶、地衣、苔藓和其他的小的松散的碎片组成。 细小可燃物的可燃性和易燃性的以通过FFMC这一个相对简单的指标来衡量。FFMC为连续变量。 DMC (粗腐殖质湿度码)：DMC主要代表森林腐殖质的地表可燃物的含水率。DMC为连续变量 DC (干旱码)：DC是衡量长期干旱对森林可燃物的影响的一个简单指数。干旱码模型跟其他的干旱模型很类似，如KeethByram Drought和 Palmer Drought Index。DC为连续变量。 ISI (初始蔓延指数)：ISI可以通过FFMC 和风速计算得到，其代表了森林火灾蔓延的潜在等级。在不同的森林类型中，ISI 是衡量森林火灾蔓延等级的一个很好指标。ISI为连续变量。 Temp (气温)：temp是Montesinho国家公园的气象数据。temp越高，森林发生火灾的可能性就越大。temp是连续变量。 Wind (风速)：wind是Montesinho国家公园的气象数据。wind越大，森林发生火灾的可能性就越大。wind是连续变量。 RH (相对湿度)：RH是Montesinho国家公园的气象数据。RH越大，森林发生火灾的可能性就越小。RH是连续变量。 Rain (降水量)：rain是Montesinho国家公园的气象数据。rain越大，森林发生火灾的可能性就越小。rain是连续变量。 Area (森林火灾燃烧的面积)：area是Montesinho国家公园森林火灾燃烧的面积。area是分类为变量。本文主要根据国务院一九八八年一月十六日颁发的《森林防火条理》规定，森林火灾分类：(1) 森林火警：受害森林面积不足1公顷或其它林地起火的；(2) 一般森林火灾：受害森林面积在1公顷以上不足100公顷的；(3) 重大森林火灾：受害森林面积在100公顷以上不足1000公顷的；(4) 特大森林火灾：受害森林面积在1000公顷以上的，按照燃烧面积将森林火灾分成4类。 3.3. 数据初步分析 根据月份数据和森林燃烧的次数(频率)建立月份燃烧频率表。其显示结果如图1。 从图1可以看出森林在八月，九月容易发生火灾，而在一月，五月，十一月基本上没发生过火灾，这可能与葡萄牙东北部的Montesinho 国家公园该地区的气象因素有关，可能在该地区的八月，九月气候比较干燥，温度比较高以及风速较大导致这些月份易发生火灾，笔者认为这段时间应该对该地区的气象每天进行观察，使得发生火灾几率大大减少。在一月，五月，十一月基本没有火灾发生。可能在该地区的一月，五月，十一月气候比较潮湿，温度较低导致这些月基本上不会发生火灾。笔者认为对这段时间的气候监测每五天一次，这样可以减少监测成本。 我们选择月份的时间变量，月平均气象条件是相当明显的。接下来是四部分，是由FWI天气条件直 接影响。从气象站数据库，我们选择了四天气属性的FWI 系统。在与时间滞后的FWI 的对比，在这种情况下的值表示的即时记录，由站在火灾检测传感器。火灾面积其为正偏态分布，随着火灾呈现大多数都是小规模。应该指出的是，这种扭曲的特质在其他国家也存在。如前所述，所有条目表示火灾发生但其没有价值意味着一个面积低于100公顷烧毁。为了减少偏度和提高对称性，对数函数 ，这是一种常见的转化趋于改善右偏态分布指标回归的结果，应用于区域属性。最后的变换后的变量将是这项工作的产出目标。 为了对数据有进一步的了解，需要知道自变量之间的相关性如何，那么就要对数据进行相关性分析，图2给出了自变量之间相关性的散点图，表1给出了自变量之间的相关性矩阵。 图1. 月份燃烧频率(R) 图2. 森林火灾数据各个变量之间的散点图 通过各变量之间的散点图我们可以观察到只有粗腐殖质湿度码与干旱码成明显的线性关系而且斜率为正，则说明粗腐殖质湿度码与干旱码成高度的正相关。气温与相对湿度同样成显现的线性关系而且斜率为负值，则说明气温与相对湿度成高度的负相关。我们根据生活常识也知道，气温越高，那么空气的相对湿度就越低。说明森林火灾数据没有没污染，具有高度的可信度。其他变量之间就没有明显的线性关系。透过森林火灾数据就各变量之间的相关性矩阵表，可以观察到只有粗腐殖质湿度码与干旱码的相关系数高达0.68。除了气温与相对湿度的相关系数是−0.53，其他变量之间的相关系数均较小。通过表1和图2，我们可以知道森林火灾数据中的各个变量之间没明显的相关性，大多数变量之间的关系都不是线性关系，因此使用线性回归来拟合森林火灾数据那就不合适了。所以，有许多的学者使用非线性的方法来拟合数据，例如：决策树，神经网络，支持向量机的非线性核函数，因此使用高斯函数作为最小二乘支持向量机的核函数。 对因变量进行分析，本文主要基于我国的国务院一九八八年一月十六日颁发的《森林防火条理》规定，森林火灾分类：(1) 森林火警：受害森林面积不足1公顷或其它林地起火的；(2) 一般森林火灾：受害森林面积在1公顷以上不足100公顷的；(3) 重大森林火灾：受害森林面积在100公顷以上不足1000公顷的；(4) 特大森林火灾：受害森林面积在1000公顷以上的，按照燃烧面积将森林火灾分成4类。那么各类的数目如图3所示。 从图3中可以知道森林火灾等级一般都是森林火警和一般森林火灾，重大森林火灾和特大森林火灾 Table 1 Correlation matrix of forest fire dat FFMC DMC DC ISI Temp RH Wind Rain FFMC 1.00 0.38 0.33 0.53 0.43 −0.30 −0.03 0.06 DMC 0.38 1.00 0.68 0.31 0.47 0.07 −0.11 0.07 DC 0.33 0.68 1.00 0.23 0.50 −0.04 −0.20 0.04 ISI 0.53 0.31 0.23 1.00 0.39 −0.13 0.11 0.07 Temp 0.43 0.47 0.50 0.39 1.00 −0.53 −0.23 0.07 RH -0.30 0.07 −0.04 −0.13 −0.53 1.00 0.07 0.10 Wind −0.03 −0.11 −0.20 0.11 −0.23 0.07 1.00 0.06 Rain 0.06 0.07 0.04 0.07 0.07 0.10 0.06 1.00 表1. 森林火灾数据各个变量之间的相关性矩阵 图3. 森林火灾等级各类别的频数 就非常的少。