清华大学学报(自然科学版)

作者：王正, 纪杰, 丁龙, 段君瑞

单位：中国科学技术大学 火灾安全全国重点实验室, 合肥 230002

关键词：森林草原火灾,重要保护目标,动态Bayes网络,风险评估,消防干预

基金：“十四五”国家重点研发计划项目(2023YFC3006900)

为量化森林草原火灾蔓延过程中, 周边重要保护目标(如输电线路、危化品储罐、核设施等)所受到的动态威胁, 该文提出一种融合数据驱动火蔓延预测与动态Bayes网络(dynamic Bayesian network, DBN)的火场风险评估方法, 重点解决火灾蔓延的各类影响因素随时空环境持续变化带来的风险预测误差累积问题。首先将火场及其周边重要保护目标离散为节点, 构建包含时序自相关与空间蔓延依赖的DBN结构, 并将火蔓延速率和火强度预测结果输出映射为节点间条件概率与载体失效概率模型参数, 随后动态修正网络中的条件概率, 实现受灾失效概率的时变推演。针对仅存在单一承灾载体的风险场景, 使用所提方法预测出：在多种燃料可燃性和风速的组合工况下, 输电线路、危化品储罐和核设施的24 h失效概率的最大增幅分别为22%、68%和20%;针对存在多个保护目标的风险场景, 使用所提方法预测出：在野火蔓延条件下, 不同重要保护目标结构差异性和与火线距离远近导致输电线路、危化品储罐和核设施的24 h失效概率分别达到0.24、0.14和0.53。在此基础上, 引入隔离带开设策略, 随着对蔓延速率的抑制效能增大, 输电线路节点受灾失效概率可降至0, 核设施可降至0.12, 而危化品储罐由于分布情况和自身结构存在差异, 受灾失效概率并未显著下降。结果表明, 所提方法能够在火情与环境持续变化条件下动态更新不确定性传播过程, 为干预策略评估提供定量依据。

来源：2026年第6期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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