研究森林火灾扩散是一个涉及多学科（如气象学、地理学、生态学、物理学和计算机科学）的复杂问题。需要从数据收集、模型构建和算法验证三个步骤开展研究。
研究方法
1.数据收集
气象数据：风速、风向、温度、湿度、降水等（关键驱动因素）。
地形数据：坡度、坡向、海拔。
植被数据：可燃物类型（如枯木、草地、灌木）、含水量、分布密度。
历史火灾数据：过去火灾的扩散路径、燃烧面积和速度。
2.模型构建
物理模型：基于燃烧动力学、流体力学方程（如能量守恒、质量传递）。
例如：Rothermel模型（可燃物燃烧速率）、王正非林火蔓延模型。
统计模型：通过历史数据拟合火势扩散规律（如线性回归、随机森林）。
机器学习模型：利用深度学习（如LSTM、CNN）预测火势路径。
混合模型：结合物理方程与数据驱动方法。
3.算法验证
软件仿真：用开源工具模拟不同条件下的火势扩散。如FARSITE、Cell2Fire等。
历史验证：对比模拟结果与历史上实际火灾案例对比。
数据获取地址
NASA FIRMS：实时卫星火点数据 https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov
USGS Earth Explorer：地形和植被数据 https://earthexplorer.usgs.gov
Global Forest Watch：森林覆盖变化 https://www.globalforestwatch.org