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文档简介

2025-12-16发布2025-12-16实施前言 12规范性引用文件 13术语和定义 14雷击火发生等级预报技术要求 1 2 25雷击火发生风险等级判定 36结果评价与模型优化 3附录A(规范性)雷击火发生概率预测模型 6本文件主要起草人：田晓瑞、赵凤君、杨晓丹、刘晓东、王薇、杜建华、孙家宝、舒立福、王明玉、司莉青、李伟克。雷击火发生风险等级预报技术规范仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本雷击火发生预报predictionoflightningfireoccurrence24.1.1选择要求4.1.2.2气象数据宜采用小时间隔的地面气象观测数据、卫星遥感或数值天气预报数据。a)采用相关性分析或逐步回归方法剔除存在共线性的变量，相关系数阈值宜为0.7或0.8。4.1.5预报因子4.2.1.1基于历史的火发生数据和闪电特征数据通过时空分析方法筛选出引起雷击火的闪电。空间和A=(1-T/120)×(1-S/5)…………(1)34.2.1.2应采用随机方法按照雷击火闪电数量的1倍～2倍选取非雷击火闪电，空间上应均匀分布，形成非雷击火闪电数据集。4.2.2预报方法5.1按照雷击火发生概率分成低、中、高和很高四个等级，分别对应阈值<0.50、0.51～0.60、0.61~5.3每个雷击火闪电的影响范围宜采用半径为1km～2km的圆形区域，每个预测时间步长更新一次雷击火风险等级图。5.4所有中等以上风险的雷击火预报结果宜持续3d～5d,除非出现24hr降水量≥5mm的情况。5.5雷击火发生风险等级图应按照LY/T2578的森林火险等级标识方法进行标识。6.1.1雷击火发生预测模型的准确性和可靠性应定期评价，不断优化预测模型。6.1.2通过一个或多个防火期的预报结果与实际监测数据对比，评价雷击火发生预报的准确率。4表A.1提供了基于小时尺度的气象观测数据、火险天气指数、闪电特征和火环境因子数据可采用的雷击火发生概率预测模型。表A.1雷击火发生概率预测模型1逻辑回归2随机森林决策树数量为500;每次分裂节点时随机选择特征数量为2。3树数量37;学习率设为0.3;最大树深度为6;每次迭代的样本比为0.8;每棵树的特征比为0.8

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