当前,城镇森林交界域(WUI)火灾日益频发,对交界域的人员和建筑造成严重危害。针对我国城镇森林交界域地带的蓬勃发展而带来的潜在火灾风险问题,仍存在相关研究不够全面甚至是滞后的现象,同时以时空维的视角去分析城镇森林交界域火灾风险的发生趋势也不多。因此本文借助于相关数学模型,从时空角度研究城镇森林交界域火灾的发生,探索城镇森林交界域火灾风险的时空动态分布,随后发现城镇森林交界域火灾发生的影响因素及其与森林火灾之间的关联规律,可为提高城镇森林交界域的科学性防火管理提供系统性支持。以下为重点内容概述:1.城镇森林交界域火灾发生的空间分布研究借助于随机森林算法来拟合省域尺度的城镇森林交界域火灾和森林火灾的发生,进而解释城镇森林交界域火灾发生的空间分布。首先,针对特征选择得到的重采样结果显示,参与城镇森林交界域火灾风险建模的自变量为:道路密度,铁路密度,月均最低温度,归一化植被指数,人口密度以及海拔,参与森林火灾风险建模的自变量为:月均平均温度,归一化植被指数,道路密度,铁路密度,人口密度以及海拔。之后,根据随机森林算法对火灾发生进行拟合,结果发现训练集与测试集中拟合值与真实值的简单相关系数都高于0.90,可以认为RF算法能够有效拟合城镇森林交界域火灾和森林火灾的发生。总之,通过使用随机森林模型对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险进行建模,分别筛选出6个对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险贡献度大的变量。2.城镇森林交界域火灾发生的时空分布研究通过使用全局线性回归模型(LM)、地理加权回归模型(GWR)和时空加权回归模型(GTWR),对三种模型在城镇森林交界域火灾和森林火灾风险的拟合能力方面进行研究,分析并建立表现最佳的火灾风险的时空分布模型。在此过程中,借助于空间交叉验证方法来进行变量间筛选,之后将筛选出的七个显著自变量纳入地理加权回归模型(GWR)和时空加权回归模型(GTWR)的建模过程中。结果显示,在拟合火灾风险和对其空间结构的解释能力方面,时空加权回归模型(GTWR)的能力均为最佳。最后,对模型进行独立测试同样发现时空加权回归模型(GTWR)相较于其他两个模型具备更强的解释能力。由此,GTWR模型比GWR和LM具备更强的拟合和解释能力,说明GTWR模型能够更科学地揭示不同时间与空间位置上的自变量对于火灾发生影响的差异性,采用其对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险进行拟合和解释是一种富有意义的尝试。3.城镇森林交界域火灾与森林火灾发生的时空分布规律与影响因素分析的对比研究通过使用GTWR模型对火灾风险进行有效且有意义的拟合。输出结果能够深入分析影响城镇森林交界域火灾发生的自变量的时空异质性,并与森林火灾进行对比,这也恰恰体现了 GTWR模型在评估城镇森林交界域火灾风险的时空动态性和不确定性等现象规律方面的优势。首先,使用空间交叉验证进行线性回归训练的结果显示,归一化植被指数(NDVI)和道路密度(Road)是城镇森林交界域火灾风险建模中最重要的变量,地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI)是森林火灾风险建模中最重要的变量。之后,根据自变量的时空分布规律,可以发现归一化植被指数(NDVI)对于城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险均呈正相关,且归一化植被指数(NDVI)对城镇森林交界域火灾发生的影响明显大于其对森林火灾发生的影响,说明交界域火灾与森林火灾的发生密切相关,两类火灾具有一定的关联性;道路密度(Road)对于城镇森林交界域火灾风险的影响呈正相关且随时间发生显著变化,这一变量代表了人员活动频繁程度,说明随着中国基础设施和城镇化的快速发展,交界域火灾的发生更加频繁。