集合卡曼滤波算法对FARSITE模型林火蔓延预测的修正效果研究

摘要

针对火源位置输入偏差导致的FARSITE林火行为模型火线预测不准确的问题,提出了一种基于集合卡曼滤波算法的动态修正方法.利用FARSITE对复杂工况下的林火蔓延过程进行数值模拟,以火线位置为待修正参量,以均方根误差(RMSE)为评价指标,对算法的可行性进行了验证,并研究了算法的集合元素个数,观测数据标准差及同化频率对FARSITE预测偏差的修正效果的影响.结果表明:算法能显著提高FARSITE火线预测精度;逐时同化时:集合元素个数为5时,算法的修正效果并不理想,随着集合元素个数增大,样本误差减小,修正效果得到改善,但增大到30以上时,修正能力的提升就不再明显;观测数据标准差大小与RMSE值呈正相关;给定条件下当同化频率由1 h/次降低至2 h/次,整个模拟时长内的误差仍能得到较好控制,RMSE曲线并不会过快增长.