【摘要】
南京老山森林公园是南京市重点自然环境保护区，随着南京森林旅游产业的逐渐发展和进步，每年有上万人次观光游览。游客的增多和周围林场工人生产作业的进行，再加上原有火险监测系统过于陈旧，老山火灾发生的危险性增强。由于受当前测控技术制约，林火蔓延机制研究的难点是森林火场参数的实时监测与获取。现有的火险监测系统比较陈旧，不能够很好的预测火灾的发生。
因此我们应用逻辑回归和随机森林在南京老山森林公园范围内评估火灾发生的驱动因素。用接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下面积（AUC）和五个统计评估测量来评估模型的质量。根据影响程度，潜在的驱动因素分为：“气候因素”（在区域范围内运行），“地形”（包括：坡度、坡向、湿度和高度）和燃料（如植被和NVDI）。两种模型分别对这六种因素进行分析，确定重要的驱动因素，并按相对重要进行排名。
【关键字】老山；逻辑回归；随机森林；火灾概率；预测准确性
【国内外研究现状】
火灾是许多森林生态系统中的主要干扰因素，在维持生物多样性，物种组成和生态系统结构方面起着关键作用.但是，森林大火也威胁着森林资源和人们的生命财产安全.了解野火发生的时空驱动因素很重要，因为它可以帮助森林机构准确评估未来的野火风险并有效地进行森林火灾的预防和抑制.过去的研究表明，着火和着火的可能性可能受到各种因素的影响，这些因素通常分为四大类：气候，植被，地形和人类活动（基础设施和社会经济）.在与火灾发生相关的这些因素中，气候影响发生在区域范围内，而植被，地形和人类活动则发生在较小的“局部”范围内.通常认为气候变量是引起火灾着火和蔓延的决定性因素.森林植被可通过燃料特性（例如类型，负荷和燃料）影响火的可燃性。水分含量.地形因素（例如海拔,坡度和坡度）可用于解释火灾的发生。这些因素也会影响植被的数量和结构，并可能影响火势蔓延的速度和方向.人类通过与建筑物发展，交通网络和娱乐有关的活动来影响火灾的空间格局和发生频率.这些区域和地方因素也可以相互作用，以各种方式相互影响。对这些相互作用的调查可以使人们对森林火灾的空间格局和状况有更细致的了解。
就中国而言，森林总面积为2.08亿公顷，森林覆盖率21.63%。其中人工林的面积和天然林的面积分别为0.69亿公顷以及1.22亿公顷。中国幅员辽阔，地理环境和气候条件十分复杂，自然灾害种类繁多而且发生频繁，每年都会发生森林火灾，造成巨大的经济损失，对自然生态系统和环境有巨大破坏性。在2012-2016年5年间，中国发生森林火灾次数逐年减少，但依旧高于2000次。通过国家最近发布的一组数据可以看出，2018年整年，我国发生的森林火灾一共有2476起，有16308公顷的森林收到了火灾的损害，而伤亡人数达到了39。在此之外，高温和干旱期间较长的气候变化会发生负面影响，致使森林火灾发生概率呈上升趋势。正是因为森林损失严重，我们需要更加快速的检测火灾发生的地点，研究火灾发生的规律，争取做好提前预防，同时，在火灾发生的初期就能迅速通知消防部门，最大力度的减小伤亡以及损失，这个问题的现实和理论意义十分重要。
分析森林火灾驱动因素的一种常用方法是使用逻辑回归（LR）模型，该模型可以针对不同的地理变量预测火灾的发生.LR 在可预测性方面很强大，但受正态性和线性关系的假设限制。生物物理数据和社会数据之间通常存在非线性和复杂的关系。随机森林（RF）是一种非参数技术，被认为是评估变量之间复杂交互的一种更灵活的方法，因为它可以自动选择重要变量，而不管最初使用了多少变量，并且不会遇到问题。过度拟合.但是，RF 也有一些 局限性，因为它不计算回归系数或置信区间，并且不能单独检查各个树. 为了对南京老山森林公园火灾发生的驱动因素进行全面分析，我们采用了两种不同的统计方法：逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。我们将火灾的潜在驱动因素分为三大类：“气候因素”（在区域范围内运行），“地形”（包括：坡度、坡向、湿度和高度）和燃料（如植被和NVDI）。
【总结】
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