两类常用森林火灾蔓延模型的比较.pdf

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1、14卷5期自然灾害学报Vo.l14,No.52005年10月JOURNALOFNATURALDISASTERSOc.t,2005文章编号:1004-4574(2005)05-0113-06两类常用森林火灾蔓延模型的比较121秦向东,阿布里提,林其钊(1.中国科学技术大学热科学和能源工程系,安徽合肥230026;2.青森工业综合研究所,青森市第二间屋町4丁目11番6号,日本青森030-0113)摘要:简要介绍了两类常用的森林火灾蔓延模型———邻接单元模型和波动传播模型的原理和实现方法。对作为离散模型的邻接单元模型和作为连续模型的波动传播模型的优、缺点作了系统的总结,并分析

2、了它们对系统精度、实时性、复杂性、全局适应性、计算可靠性和整个模拟系统结构性能的影响。通过对比发现,两类模型在性能上的优势和局限有很强的互补性。因此,为了提高蔓延模型的性能,并使其不受火行为和地理要素复杂性的限制,有必要取长补短,通过现有的计算机技术将两者结合起来。关键词:森林火灾;计算机模拟;蔓延模型;邻接单元模型;波动传播模型中图分类号:TK121文献标识码:AResearchontwocategoriesofspreadmodelcommonlyusedforforestfire121QINXiang-dong,Abuliti,LINQi-zhao(1.Dep.t

3、ofThermalScienceandEnergyEngineering,USTC,Hefei230026,China;2.AomoriIndustrialResearchCenter(AIRC),4-11-6Daini-tonyacho,Aomori030-0113,Japan)Abstract:Thispaperbrieflyintroducedtheoriesandalgorithmsoftwospreadmodelscommonlyusedforforestfire,namelycontiguouscellularmodelandwavepropagationm

4、ode.lTheadvantagesanddisadvantagesoftheformerasadiscretemodelandthelatterasacontinuousmodel,weresummarizedsystematically.Andtheeffectsofthesead-vantagesanddisadvantagesontheperformancesuchasprecision,complexity,adaptability,realtime,calculationreliabilityandinfluenceonwholesimulationsyst

5、emetc.,wereanalyzedinthepaper.Itwasdiscoveredthroughcontrastthattwomodelswerestronglycomplementedeachotherinadvantagesandlimitationsofperformance.Therefore,inordertoimprovetheperformanceofspreadsimulationandavoidrestrictionoffirebehaviororgeo-graphicalelements,itisnecessarytointegratebot

6、hbasedoncomputertechniques,sothattheycanassemblestrongpointseachotherstooffsettheirweakness.Keywords:forestfire;computersimulation;spreadmodel;contiguouscellularmodel;wavepropagationmodel用计算机模拟森林火灾的发展,是直观显示火蔓延过程和扑救决策方案的前提,是使扑救决策科学化,[1]增加森林防火科技含量的重要手段,从而成为现代森林防火努力的目标之一。按照森林火灾计算机模拟的层次结构的观点

7、,整个模拟系统可划分为底层的以火行为计算为主的物理模型,中间层次的以火场形状计算为主的数学模型,以及高层的以蔓延模拟为主的计算机模型。现有模拟系收稿日期:2004-05-27;修订日期:2004-09-14基金项目:国家自然科学基金资助项目(59976039);安徽省自然科学基金资助项目(01045404)作者简介:秦向东(1971-),男,江苏宜兴人,助理研究员,硕士研究生,主要从事森林火灾的计算机模拟研究.114自然灾害学报14卷统的精度、实时性、可靠性、全局适应性的缺乏,很大程度上是由于尚未找到高效、可靠、适应性强的蔓延模型。蔓延模

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