AI 驱动下的森林火灾路径预测与应急决策优化研究

森林作为陆地生态系统的重要组成部分，在调节气候、涵养水源和保护生物多样性等方面具有不可替代的作用。然而，近年来森林火灾频率显著上升，呈现出发生区域广、蔓延速度快和扑救难度大的特点，传统的预警和响应手段难以满足突发态势下的决策需求。在此背景下，如何运用新兴技术手段提升火灾预测与响应的精准性与及时性，成为亟待解决的问题。

一、AI 在森林火灾路径预测中的应用研究

（一）多源数据融合与特征提取技术

森林火灾的路径预测高度依赖对环境要素的全面感知与动态掌握。目前常用的数据源包括遥感卫星图像（如Sentinel-2、MODIS），气象数据（温度、风速、相对湿度等，来源于NOAA 或区域气象台），地形地貌信息（DEM高程数据）以及植被指数（NDVI、EVI）等。这些数据在时间与空间尺度上具有不一致性，因此在建模之前需进行统一处理，包括空间重采样、时间插值、格式规范等[1]。特征提取方面，基于滑动窗口技术对局部区域进行分析，提取诸如地形坡度、植被密度、风向变化等关键影响因素。为处理高维数据问题，常采用主成分分析（PCA）或卷积自编码器等降维手段，在保留信息的同时提高模型运算效率。

（二）AI 模型构建与训练机制

在森林火灾路径建模中，卷积神经网络（CNN）用于从遥感图像中提取空间特征，如火源分布、火线轮廓等，常用模型包括 U-Net 和DeepLabV3+，后者支持多尺度感受野，有利于识别复杂边界特征[2]。时间维度建模方面，长短时记忆网络（LSTM）能有效捕捉火情随时间演变的趋势，结合注意力机制的 Seq2Seq 模型在多步预测中表现尤为出色。此外，将研究区域划分为网格节点，使用图神经网络（GNN）进行火势传播模拟是当前的热点方向之一，节点间边权可根据地形阻力、风速等因素动态调整。模型训练通常采用监督学习策略，损失函数中常引入 IoU、Hausdorff距离等空间评估指标；优化器选择Adam，并辅以学习率衰减与早停机制以防止过拟合。

（三）预测效果评估与对比分析

路径预测模型需在精度与响应效率之间权衡。在某云南山区案例中，基于GNN 模型的预测平均空间误差为1.2 公里，显著优于传统经验模型（误差约为 2.8 公里）。与物理模拟类模型（如 FARSITE）相比，深度学习模型能更好适应非线性输入条件并具备快速推理能力。CNN+LSTM 融合模型在风力扰动大的条件下保持预测路径稳定性，提升了应急响应系统的可靠性。在平台部署方面，结合 GIS 系统可实现预测路径与地理位置的实时叠加，为一线指挥人员提供直观、动态的火势传播图，提高了预判精度与响应效率。

二、AI 赋能下的森林火灾应急决策优化

（一）应急响应模型的AI 重构

传统应急响应机制高度依赖静态预案与人工经验，难以应对火情快速演化的动态需求。通过引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）建模技术，可将森林火灾应急管理问题抽象为马尔可夫决策过程（MDP），使用如DQN、PPO 等算法训练智能代理模型，使其根据实时火情状态、资源位置与历史策略评估值自主做出调度决策。优化目标通常设定为最小化综合损失函数： L=a × 扑救延迟 + β × 资源开销 + γ × 环境破坏损失，其中各参数依据任务目标权衡调整。在建模中引入动态资源可达性、道路通阻状况与作战单元能力评估，使策略更加接近实战场景。

（二）智能决策支持系统设计

为了提高AI 模型在实际指挥系统中的应用价值，研究者基于GIS 平台开发了集成式智能决策支持系统。系统主要包含数据集成、火情预测、资源调度和可视化界面四大核心模块：首先通过物联网平台整合遥感图像、无人机热成像、地面气象站数据，并实现动态同步；其次嵌入已训练好的火情路径预测模型，输出时间序列式火线扩展图；然后利用改进的 A^* 算法结合强化学习策略，对救援资源进行路径规划与任务分配；最后通过WebGIS 平台呈现3D 可交互火情图，指挥员可通过多层视图快速决策[3]。某林区实测数据显示，该系统可将响应时间平均缩短 60% ，显著降低资源误调率。

（三）优化效果与实际部署分析

在重庆山火等复杂山地灾害场景中，系统部署面临通信不稳定、环境恶劣等多重挑战。山地地形导致火场前线常处于通信盲区，模型推理结果难以及时回传或指令无法下发，影响响应效率。为此，可在现场部署具备边缘计算能力的轻量化模型，实现火情数据的本地缓存与初步推理，减少对云端依赖。在数据保障方面，应通过多源信息冗余验证、遥感与地面监测融合、置信区间动态调整等手段，提升系统在高温、高烟尘等极端环境下的稳定性与可靠性。同时，AI 辅助决策的“ 信任边界” 也需明确。重庆山火实战表明，单一模型输出易被一线指挥质疑，若辅以地图可视化、火势模拟与交互反馈机制，使AI 建议直观呈现，更易被采纳，从而在人机协同中提升调度效率与响应效果。

总结：森林火灾的高频发生对生态安全构成严峻挑战。通过引入人工智能技术，不仅提升了火灾路径预测的精度与时效性，也显著优化了应急响应与资源调度效率。结合多源数据融合、深度学习建模与智能决策支持系统，有望推动森林防火管理向智能化、科学化迈进。未来应继续加强模型泛化能力、系统可解释性与实战部署效果的研究。

参考文献

[1]宋睿,朱培,张剑高,等.面向高原森林火灾的灭火无人机路径规划[J].科学技术与工程,2024,24(34):14863-14870.

[2] 梁程昱. 森林火灾预测和监测系统研究综述[J]. 消防界( 电子版),2024,10(13):49-51.

[3]曾琪琦.基于机器学习算法的贵州省森林火灾预测[J].林业建设,2025,43(02):48-54.