[论文解读] Cell2Fire: A Cell Based Forest Fire Growth Model

Cristóbal Pais, Jaime Carrasco+3 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2019

Fire effects on ecosystems参考文献 10被引用 3

一句话总结

Cell2Fire 是一款开源、并行化的基于细胞的野火蔓延模拟器，采用加拿大 FBP 火灾蔓延模型，用于预测异质景观上的火灾动态。与最先进的 Prometheus 模拟器对比验证，其在 22 小时的模拟野火蔓延过程中实现了 91.82% 的准确率（1-MSE）和 87.91% 的结构相似性，展现出在战略森林和燃料管理规划中大规模野火模拟方面的强大性能与可扩展性。

ABSTRACT

Cell2Fire is a new cell-based forest and wildland landscape fire growth simulator that is open-source and exploits parallelism to support the modelling of fire growth cross large spatial and temporal scales in a timely manner. The fire environment is characterized by partitioning the landscape into a large number of cells each of which has specified fuel, weather, fuel moisture and topography attributes. Fire spread within each cell is assumed to be elliptical and governed by spread rates predicted by a fire spread model such as the Canadian Forest Fire Behavior Prediction (FBP) System. The simulator includes powerful statistical and graphical output and spatial analysis features to facilitate the display and analysis of projected fire growth. We validated Cell2Fire by using it to predict the growth of real and realistic hypothetical fires, comparing our fire growth predictions with those produced by the state-of-the-art Prometheus fire growth simulator. Cell2Fire is structured to facilitate its use for predicting the growth of individual fires or embedding it in landscape management simulation models. It can be used to produce probabilistic fire scar predictions by allowing for uncertainty concerning the basic spread rate predictions and uncertain weather scenarios that might drive their growth.

研究动机与目标

• 开发一款高性能、开源的野火蔓延模拟器，能够对异质景观上的大规模野火动态进行建模。
• 实现野火蔓延模拟与长期战略森林和燃料管理规划框架的集成。
• 通过整合蔓延速率和天气情景的不确定性，支持概率性野火烧痕预测。
• 基于真实与假设的野火案例，与最先进的 Prometheus 模拟器对比，验证其性能与准确性。
• 为研究人员和实践者提供一个模块化、可扩展的工具，以实现透明、可复现的方法进行野火蔓延模拟与分析。

提出的方法

• 将景观划分为 100×100 米的网格单元，每个单元分配燃料类型、地形、燃料湿度和天气属性。
• 每个单元内的野火蔓延被建模为椭圆形，蔓延速率源自加拿大野火行为预测（FBP）系统。
• 模拟器采用细胞自动机方法，并结合并行计算，以在大空间和时间域内实现高效扩展。
• 支持随机点火、不确定的天气输入以及蔓延速率预测的不确定性，以实现概率性野火烧痕建模。
• 生成空间和统计输出，包括野火边界演变及结构相似性度量（SSIM），用于分析与验证。
• 通过将 Cell2Fire 的输出与 Prometheus 在真实野火案例（2001 年 Dogrib 火灾）的 22 小时模拟中进行对比，验证其性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 与最先进的 Prometheus 模拟器相比，Cell2Fire 在预测真实与假设野火蔓延方面的准确性如何？
• RQ2 Cell2Fire 在长时间尺度上与观测到的野火烧痕在结构和统计上相似性的保持程度如何？
• RQ3 Cell2Fire 在大规模野火模拟中的计算可扩展性与并行化效率表现如何？
• RQ4 通过整合蔓延速率和天气条件的不确定性，Cell2Fire 是否能有效支持概率性野火烧痕预测？
• RQ5 Cell2Fire 在战略森林和燃料管理规划框架中的集成能力如何？

主要发现

• 在 22 小时的模拟野火蔓延过程中，Cell2Fire 的全局平均准确率达到 91.82%（1-MSE），结构相似性（SSIM）为 87.91%，与 Prometheus 模拟结果高度一致。
• 性能指标在前 4 小时保持稳定，随后在第 4 至 11 小时间下降，原因在于极端天气条件放大了不同蔓延近似方法之间的差异。
• 第 11 小时后，准确率与 SSIM 重新稳定，表明尽管野火边界存在持续的结构差异，模拟器仍保持一致的性能表现。
• 通过视觉与定量对比，Cell2Fire 的模拟结果与 2002 年 Dogrib 火灾的真实卫星观测野火烧痕高度吻合。
• 在全部 22 小时内，Cell2Fire 在 MSE 和 SSIM 指标上均与 Prometheus 的结果相差不超过 20%，证实其在大规模模拟中的可靠性与有效性。
• 该模型的开源与模块化设计支持自定义配置、集成到管理框架中，并支持对野火蔓延预测中不确定性的量化。