使用机器学习分类模型预测葡萄牙的野火发生情况

《Ecological Informatics》：Predicting wildfire occurrences in Portugal using machine learning classification models

葡萄牙四个地区三种土地利用类型野火预测模型研究：基于Logistic Regression、Random Forest和XGBoost的对比分析，揭示灌木火灾预测最优（F1>0.93），而城市和农业火灾受人类活动影响更大，需结合气候数据与空间特征优化模型。

　　在当今快速发展的科技背景下，利用机器学习技术预测野火的发生已成为提高灾害预防和应对能力的重要手段。这项研究聚焦于葡萄牙的四个地区——里斯本、波尔图、塞图巴尔和维塞乌，通过对比三种常见的机器学习分类模型（逻辑回归、随机森林和XGBoost）在不同土地利用类型（居住区、灌木区和农业区）中的表现，揭示了野火预测的复杂性及其与环境、人类活动和区域特征之间的紧密联系。研究结果表明，灌木区的野火预测最为准确，其F1分数超过0.93，这主要归因于强烈的气候因素影响。相比之下，居住区的野火预测更具挑战性，这可能是因为人类活动的不确定性，而农业区则表现出中等水平的可预测性。为了应对数据不平衡问题，研究采用了合成少数类过采样技术（SMOTE），这在提升召回率的同时也带来了一定的精度损失，凸显了在野火预测中平衡准确性和敏感性的必要性。

野火预测的复杂性不仅体现在模型的选择和优化上，还体现在对数据的深入分析与理解上。研究使用的数据集涵盖了从2001年至2023年的历史野火事件记录以及相关的气象变量，包括温度、降水和湿度等。这些数据的整合为模型训练和测试提供了丰富的信息源，使得预测模型能够更全面地反映野火发生的潜在因素。此外，数据中还包含了时间特征，如年份和月份的一热编码，以捕捉年度趋势和季节性模式对野火发生概率的影响。这种多层次的数据处理方法为模型构建提供了坚实的基础，同时也揭示了不同区域和土地利用类型中野火风险的异质性。

从模型表现来看，灌木区的野火预测在所有测试样本大小下均表现出色，其F1分数显著高于其他类型。这表明，在灌木区，野火的发生主要受到环境条件的控制，如高温、干燥季节和湿度变化。因此，基于环境变量的模型在这一区域具有较高的准确性和稳定性。而在居住区，模型的性能则相对较低，这主要是由于人类活动的多样性和不确定性，例如特定日期（如周末）和年份的变化可能显著影响野火的发生。农业区的预测则呈现出中间状态，这可能是因为其风险受到农业活动模式和气候条件的双重影响。研究还指出，某些区域在特定年份或月份中，野火的发生与农业实践，如田间焚烧或作物残留处理，存在显著关联。

通过分析模型的特征重要性，研究进一步揭示了野火预测中关键变量的作用。在灌木区，气候和季节性因素占据主导地位，而居住区的预测则更多依赖于时间特征和人类活动指标。农业区的预测则显示出历史模式、季节变化和农业活动的时间安排的重要性。这些发现不仅加深了对野火驱动因素的理解，也为不同区域和土地利用类型的野火管理提供了科学依据。

此外，研究还强调了数据不平衡对模型性能的影响。SMOTE的应用显著提高了少数类野火事件的召回率，但同时也带来了精度的下降。这一现象在野火预测领域并不罕见，因为野火事件相对较少，而非野火的日子则占据绝大多数。因此，如何在保持高召回率的同时不牺牲精度，是未来研究需要重点关注的问题。研究建议引入更先进的不平衡处理技术，以实现更精准的预测结果。

研究的最终目标是为政策制定者和野火管理机构提供实用的见解，帮助他们设计更加针对性的预防和应对策略。通过将野火预测细化到不同的土地利用类型和区域，这项研究填补了现有文献中对野火预测区域异质性关注不足的空白。同时，研究也指出，为了进一步提升野火预测的准确性，未来的工作应纳入更多丰富的预测变量，如遥感指数、地形数据和社会经济信息，并通过交叉验证测试模型在不同区域的泛化能力。这些努力将有助于开发更加稳健、适应性强的野火预防和应对策略，为应对日益严重的野火威胁提供支持。

总的来说，这项研究不仅验证了机器学习在野火预测中的有效性，还指出了不同区域和土地利用类型在野火预测中的特殊性。通过细致的分析和对比，研究为野火管理提供了新的视角和方法，强调了数据驱动决策在提升灾害应对能力中的关键作用。未来的研究和实践应继续探索如何将先进的机器学习技术与区域和土地利用的异质性相结合，以实现更高效、更精准的野火预测和管理。