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T/CSF0137-2025雷击火发生风险等级预报技术规范Specificationforforecastingriskleveloflightningfireoccurrence2025-12-16发布2025-12-16实施中国林学会发布 2 2 3 3 6本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利1本文件适用于雷击火发生区的雷击火发生预报、风险等级2规范性引用文件GB/T36743森林火险气象等级LY/T2578森林火险预警信号分级及雷击火发生预报predictionoflightningfireoccurrence4雷击火发生等级预报技术要求24.1预报因子选择4.1.1选择要求4.1.1.1预报因子应与雷击火发4.1.1.2预报因子的数据应易于获取，时空分辨率可满足预报需求。4.1.2数据类型4.1.2.1闪电特征数据应包括闪电4.1.2.2气象数据宜采用小时间隔的地面气象观4.1.2.3地形数据应包括数字高程模型和地形湿润度指数。4.1.3数据预处理4.1.3.2数据应进行标准化处理，消除量纲差异。4.1.4预报因子筛选方法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4.1.5预报因子b)天气因子应包括气温、相对湿度、风c)火险天气指数可包括腐殖质湿度码（DMC）、细小可燃物湿度码（FFMC）和干4.2雷击火发生风险预报方法4.2.1预报模型训练数据集构建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。空间和时间阈值宜分别采用5km和5d，采用接近度指数（A）筛选出与雷击火匹配的闪电，形成雷击火闪电T——闪电发生时间与雷击火点燃时间之间的延迟时长，单位为小时（h）；S——闪电位置与雷击火之间的空间距离，单位为千米（4.2.2预报方法验证方法。预测模型宜采用逻辑回归模型或机器4.2.2.2逻辑回归模型适用于多种分布类型的数据，见附录A。4.2.2.3机器学习模型宜采用随机森林或梯度提升树方法。4.2.3模型验证4.2.3.1分类模型宜采用曲线下面积（AUC）、准确率、精确率和召回率等进行评估。4.2.3.3模型验证数据集与训练数据集应无重叠。4.2.4可信度评价5雷击火发生风险等级判定6结果评价与模型优化6.1.2通过一个或多个防火期的预报结果与4表A.1提供了基于小时尺度的气象观测数据、火险天气指序号模型主要参数1P=1/(1+e__(__2.0768+0.3899Latitude__0.1750L"gitude+0.0232FFMC+0.073DMC__0

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