森林草原火险因子综合监测站及预报预警系统实施方案

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森林草原火险因子综合监测站及预报预警系统实施方案

2024-03-26 15:08:28 来源：中网动力（北京）科技发展有限公司
森林草原火险因子综合监测站及预报预警系统实施方案
1、总体架构
针对森林草原高危和高风险县火险状况，建设基于凋落物含水率、地表温湿度、可燃物物候、可燃物温度、土壤含水率等关键火险因子监测站和空气温度、空气湿度、环境光照度、风速、风向、降雨量、大气压等气象因子火险监测站。耦合可燃物、气象、地形等火险要素多源感知数据，研发火险探测预警模型，构建火险高发区域探测预警技术，提高森林草原火灾预报、高火险预警、火险形势研判的精细化水平，实现火灾的早期精准识别和火险实时预警，提升本地区森林草原火灾防范能力。
2、技术路线
对森林草原高危地区复杂火险状况，充分利用可燃物、气象、地形等火险要素多源感知数据和预报数据，建立基于可燃物含水率、可燃物温度、气象因子、地形的融合预警预报模型；形成适用于不同区域的山地森林火灾风险分区分级方法，制作森林草原火险预警预报数字化产品，提供预警成果服务，为辅助开展火灾预防、力量调度、应急处置研判提供支撑，图 2 是技术路线。

图2 技术路线图
3、建设内容
3.1 开展森林草原火险因子综合监测站建设
根据不同海拔、地形、植被特征，在森林草原代表性区域布设火险因子综合监测站，在全省高风险区域建立重点森林草原火险监测网。该网格覆盖全省高风险县，通过监测凋落物含水率、可燃物物候、可燃物温度和气象因子等参数，实现火险多因子监测的全面性和多样性。监测站如图 3 所示：

图3 火险因子监测站
3.1.1 监测站组成
监测站由数据感知、数据采集、数据传输、供电系统、立杆结构件五部分组成，如图 4 所示：
（1）数据感知：包括凋落物温湿度传感器、土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、风速传感器、风向传感器、降雨量传感器、辐射传感器、可燃物物候等多种传感器组成；
（2）数据采集系统：数据采集器；
（3）数据传输系统：数据可通过 4G 模块、北斗短报文模块、Lora 模块等多种传输方式，确保数据稳定可靠传输；
（4）供电系统：观测站采市电、太阳能/蓄电池以及市电+太阳能三种供电方式，保证系统在无电地区常年稳定工作；
（5）结构件立杆：根据现场条件选择使用 3 米或 10 米立杆，系统采用了防雷、抗电磁干扰电路设计，安装避雷装置确保系统安全稳定运行；

图4 系统硬件组成
3.1.2 主要设备
3.1.2.1 数据采集器
数据采集器采用模块化设计，可以根据用户的需求进行配置：可以采集 6 路模拟信号和 8 路数字信号。每路模拟测量通道都具有三种工作方式：测量一个电阻或者同时测量三个单端电压和一个电流或者一个单端电压一个差分电压及一个电流。可以采集各种模拟和数字信号，可以根据用户需要外接风速、风向、雨量、温度、湿度、气压、辐射、土壤类、物候、凋落物温湿度等多种气象要素传感器，从而可以很好的满足用户的监测要素配置要求。系统连接示意图如图 5 所示。

图5 采集器连接示意图
3.1.2.2 监测参数
（1）凋落物含水率
凋落物含水率检测通过空气温湿度、地表空气温湿度、土壤温湿度、降雨量结合红外光谱检测出凋落物的表层含水率和内层含水率。
1. 可燃物物候
图6 可燃物物候检测仪
可燃物物候检测仪支持预置位动态抓拍，全自动数据采集，1600 万高清+200 万近红外组合全天候高清抓拍，水平 360°旋转，垂直-90°~+90°，30 倍光学变倍镜头+高清广角镜头组合全角度细节抓拍功能。可实时计算植被盖度、NDVI 指数、植被物候。还可以实现动植物、火电等动态识别。设备效果图和实物如图 6 所示。
（3）空气温湿度
HMP155 温湿传感器用来同时测量空气温度和相对湿度。测湿元件是聚合物薄膜电容传感器 HUMICAP180。供电电源为+7～35VDC。测温元件是铂电阻传感器 Pt100。感应部件位于传感器杆头部，外有一层滤膜过滤罩保护。传感器如图 7 所示：

图7 温湿度传感器
（4）风速传感器
风速传感器的感应元件为三杯式回转架，信号变换电路为霍尔开关电路。在水平风力的作用下，风杯组旋转，通过主轴带动磁棒盘旋转，其上的 36 个磁体形成 18 个小磁场，风杯组每旋转一圈，在霍尔开关电路中感应出 18 个脉冲信号，其频率随风速的增大而线性增加。如图 8 所示：

图8 风速风向传感器
（5）风向传感器
EL15-2C 风向传感器的测量是利用一个低惯性的风向标部件作为感应原件，风向标部件随风旋转，带动转轴下端的风向码盘，此码盘为格雷码。
传感器的输入和输出均采用瞬变抑制二极管进行过载保护。外部零件选用耐腐蚀的材料制造并喷涂层保护，密封采用迷宫结构和 O 型环保仪器内部的敏感原件不受恶劣环境影响。
（6）降雨量传感器
SL3-1 型雨量传感器用来测量地面降雨。适用于气象台（站）、水文测站、农、林业等有关部门用以测量液体降水量、降水强度，仪器感应器用二芯电缆连接，输出机械触点信号（干簧管）。SL3-1 型雨量传感器由承水器、上翻斗、计量翻斗、计数翻斗等组成。如图 9 所示：

图9 雨量传感器
（7）大气压力传感器
PTB220 数字气压表都是经数字化调整，并由电子工作标准校准。PTB220 系列压力表采用维萨拉研制的 BAROCAP 硅电容式绝对压力传感器来测量大气压力。 BAROCAP 传感器具有优异的无滞后、可重复、耐温变和长期稳定等特性。
1. 土壤水分传感器
ZW-SW01 型土壤水分传感器性能稳定、可靠、灵敏度高，是观测和研究土壤水分动态变化的重要手段。通过测量土壤的介电常数，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。土壤水分传感器可测量土壤水分的体积百分比，是符合目前国际标准的土壤水分测量方法。适用于土壤墒情监测、科学试验、节水灌溉、温室大棚、花卉蔬菜、草地牧场、土壤速测、植物培养、精细农业、地质灾害等多个应用场景。如图 11 所示：
（9）土壤温度：
ZW-WZP1 温度传感器是用来测量土壤/溶液的温度，铂电阻温度传感器精度高、稳定性。ZW-WZP1 温度传感器通过铂电阻阻值随温度升高而增加的特性，实现对温度的测量，通过电阻值与温度的对应关系即可换算出当前温度值。ZW-WZP1 温度传感器广泛应用于土壤/水质等环境的温度测量。如图 12 所示：
（10）光照强度传感器
火灾的蔓延方向和速度受地形因素影响，太阳辐射强度以及土壤特性等；太阳辐射强植被和可燃物的含水量较低，更易燃烧；光照度传感器又称光照度变送器，光照变送器（或光照度感应器）采用专用光照度传感核心、光学材料窗口、铝合金壳体结构，具有结构坚固、密封性好、使用寿命长、测量精度高、稳定性好，传输距离长、抗外界干扰能力强等特点。
3.1.2.3 供电系统
监测站供电采用光伏太阳能供电系统供电：供电设备包括光伏太阳能板、充电控制器、蓄电池以及电源线缆、防护地埋箱等。供电系统经过计算并严格测试，配置合理。确保设备可在连续 10 天以上阴雨天气条件下正常运行。
（1）太阳能板和蓄电池
太阳能电池板是自动站电源系统中的核心部分，它作用是将太阳的辐射能力转换为电能，为蓄电池充电，同时当电池电压不足时，为自动站提供工作的能量。太阳能采用单晶硅太阳能硅晶片，发电效率更高。蓄电池采用胶体免维护蓄电池，整体防水免维护，使用寿命达到 5 年以上。本系统采用 400W 太阳能板为系统充电，300AH 胶体电池。太阳能电池板如图 13所示：

图 13 太阳能电池板和胶体电池
（2）电源控制器
电源控制器是专为野外环境工作、无人职守的自动站而设计。可为传感器及自动气象站系统供电，它通过太阳能电池输入，以+12V 直流电源形式输出，具有抗干扰，防雷击等功能。该电源工作时，对 12V 电池控制充电，使其充电控制在 10.8～13.8 之间，不间断的向负载供电。图 14 为太阳能充放电控制器。

图 14 太阳能充电控制器
3.1.2.4 通讯解决方案
设备通讯可采用 4G 和北斗互补的传输方式。数据采集器内置 4G 通讯模块，给设备插上 4G 通讯卡即可实现 4G 数据传输图 15 所示。
监测通讯也可采用北斗和 4G 相结合的方式，北斗和 4G 通讯互为备份。4G 网络具有网络速度快，带宽大的特点。北斗具有不依赖于地面通讯网络，安全、可靠性高的特点。二者优势互补，可确保通讯不会中断。图 16 所示。
3.1.3 技术参数
火险因子监测站技术参数请联系我公司人员。
3.2 森林草原火险监测预警数字化平台
3.2.1 火险因子监测站数据采集与融合
实时采集火险因子综合监测站监测数据，基于采集的多源数据，包括凋落物、可燃物、气象、地形等火险要素数据，开展数据融合与整合工作。从火险监测站、气象监测站、可燃物物候监测站、遥感数据等多个数据源收集数据首先需要进行数据清洗，以去除异常值、处理缺失值和校准不同数据源的不一致性。不同来源的数据转换成统一的格式和标准单位，并通过匹配和对齐，以确保空间和时间上的一致性。对整合后的数据进行质量评估，检查其准确性、完整性和一致性。将不同来源的数据集成到一个系统中，确保数据的连续性和可靠性。将整合后的多源数据应用于火灾预警预报系统中，构建综合的火灾感知技术体系，实现火灾信息的全面感知和分析。为全面掌握监测覆盖情况、了解监测数据变化趋势、开展风险管控提供数据支撑。
3.2.2 模型构建与算法开发
基于多源数据，提取和选择对火灾预警具有显著影响的特征，开发基于机器学习、深度学习或统计方法的火灾预警预报模型。利用历史数据集进行模型训练，并通过交叉验证方法评估模型性能。确保模型在训练集和测试集上都具有良好的泛化能力，可以准确预测火灾预警。着重研究多源数据驱动的火灾预警预测技术，探索不同数据源之间的关联性和互动作用，通过数据挖掘和机器学习算法实现多元数据融合。利用融合后的数据，提高火灾预警的准确性和灵敏度，实现多源数据的协同作用。
3.2.2 建立火险等级评估系统
开发适用于不同地区和复杂地形的火灾风险分区分级方法。利用 GIS技术对收集到的地形、气象和植被数据进行数据可视化、空间叠加分析等。运用多元统计分析方法，对收集到的多源数据进行分析，探索数据之间的关系和模式，识别影响火灾风险的关键因素。基于多元统计分析结果，建立火灾风险评估指标体系，包括火灾潜在危险性指标、易燃性指标、火灾扩散性指标等，用以量化和评估火灾风险。根据火灾风险评估指标，利用GIS 技术绘制火灾风险分区图，将区域划分为不同的风险等级或类别，以突出不同地区的火灾风险程度，并对生成的风险分区图进行验证和优化。
3.2.3 火险感知警告
基于基于逐小时森林草原火险等级评估和预报，实时筛选高风险区域特征，同时结合地形、植被特征、地表可燃物和天气状况，计算引燃概率，实现火灾高风险区的动态智能识别生成告警信息。
3.2.4 生成火险等级图
综合考虑历史火情和火源特征、天气和可燃物状况、天气变化趋势等因素，融合应急管理部 EGIS 底图或地方高清底图服务，形成精细化的森林草原火险等级热力图险等级图。
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