基于动态野火模拟的无线传感器网络优化定位：提升早期火灾检测效能的多目标决策框架

本研究针对野火早期检测中无线传感器网络(WSN)部署优化难题，创新性地提出融合动态火势模拟与多目标优化(NSGA-II算法)的决策框架。通过构建考虑气象随机性(风速、CO2浓度等)的MOOP模型，在西班牙Cocentaina案例中验证发现：优化布局较均匀网格方案可降低77-113%的燃烧面积(BA)，平均检测时间缩短25-31分钟，显著提升WUI(城市-森林交界带)保护效能。该成果为智能防火系统设计提供了量化决策工具，发表于《Ecological Indicators》。

　　

野火正成为全球生态安全的重大威胁，仅西班牙Cocentaina地区2012年一场火灾就吞噬了546公顷林地。传统防火依赖人工巡查和固定观测塔，但面对气候变化导致的极端火险天气，这些方法存在响应延迟、盲区覆盖等问题。更棘手的是，现有无线传感器网络(WSN)多采用均匀网格部署，忽视了地形、风向等动态火势传播特性，导致检测效率低下。如何科学布局有限传感器资源，实现早期精准预警，成为森林智慧管理的核心挑战。

国内研究人员在《Ecological Indicators》发表的研究中，开创性地将火行为模拟与人工智能优化相结合。团队开发了基于细胞自动机(CA)的火势传播模型，耦合NSGA-II多目标优化算法，构建了考虑8种风向概率、1556个潜在火源点的决策框架。关键技术包括：1) 基于WindNinja的风场建模；2) 25m分辨率网格离散化；3) 非支配排序遗传算法优化传感器布局；4) 燃烧面积(BA)与网络成本的双目标权衡分析。

研究结果揭示：

1. 优化网络性能
   对比传统均匀网格，155个优化布局传感器可实现平均5公顷的检测燃烧面积，较204个均匀传感器性能提升100%，且95%火情能在30公顷安全阈值内被捕获。

2. 气象适应性
   通过8组固定风向优化对比实验发现，全风向优化方案的检测时间标准差仅为单风向方案的1/3，证明多场景整合对系统鲁棒性的关键作用。

3. 空间防护效能
   景观燃烧概率图(LBPM)显示，优化网络使城市边缘区(c区域)着火概率降低至10^-2.77，较均匀网格提升80%，有效阻断火势向WUI(城市-森林交界带)蔓延的"火焰走廊"。

这项研究的意义在于：首次量化证明了动态火行为数据驱动传感器优化的科学性，所提框架可节省47%的硬件成本。方法论突破在于将MOOP(多目标优化问题)与CA火模型结合，为EWDS(早期野火检测系统)设计提供了可扩展的计算范式。未来通过集成LoRaWan物联网技术，有望构建更智能的生态安全防护网。研究局限性在于25m网格分辨率对微型传感器的触发模拟存在误差，下一步拟引入烟粒扩散模型提升检测灵敏度。