強風突變條件下林火撲救緊急避險路徑規劃

摘要：在森林火災撲救中，強風突變會顯著增加人員避險風險，而傳統靜態路徑規劃方法難以有效應對火場的動態變化。為此，提出一種融合氣象-地形-火行為動態風險場模型，并結合多目標約束路徑規劃算法，以解決強風突變條件下緊急避險路徑的優化問題。通過建立風速突變梯度與火勢強度的映射關系，開發風險驅動的實時路徑修正機制，旨在為林火撲救指揮系統提供動態避險決策支持。

關鍵詞：強風突變；林火撲救；緊急避險；路徑規劃；動態風險場

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）06-0034-03

0 引言

森林火災是重大生態安全威脅，強風突變會使火行為呈現跳躍式發展，顯著增加撲火人員避險失敗的風險。大部分林火傷亡事件與風速驟增引發的火場突變直接相關。傳統靜態路徑規劃方法難以適應風場的瞬時變化，現有模型對強風湍流與火線蔓延的耦合效應表征不夠充分，致使避險路徑失效[1-2]。為此，本文提出融合氣象-地形-火行為的三維動態風險場模型，并建立風速突變梯度與火勢強度的數學映射關系。研究改進多目標算法，以實現強風湍流下避險路徑動態優化與修正，旨在為林火撲救指揮提供分鐘級風險預警與動態路徑生成能力，降低高危作業傷亡率。

1 強風突變下緊急避險路徑規劃方法

1.1" 強風突變環境下動態風險場建模

動態風險場建模需耦合氣象突變參數與火行為響應機制，定義風險場函數R（x，t）為空間位置，x=（x，y）在時刻t的綜合風險值，如式（1）所示。

R（x，t）=α·Fs（x，t）+β·Wd（x，t）+γ·Tg（x） （1）

式中：α、β、γ——權重系數；

Fs——火勢強度因子；

Wd——風場危險度；

Tg——地形復雜度[3-4]。

火勢強度因子采用改進的Rothermel模型，如式（2）所示。

（2）

式中：IR——火線強度基準值，kW/m；

Xf（t）——火線前鋒坐標；

σf——控制風險擴散范圍；

kv——風速突變敏感系數；

——風速矢量的時間導數。

風場危險度模型引入計算流體力學（CFD）模擬，如式（3）所示。

（3）

式中：——風壓梯度，Pa/m；

θ——避險方向與風向夾角，（°）；

μ——風速影響權重；

Vw——風速矢量模，m/s。

地形復雜度通過數字高程模型（DEM）計算坡度變化率，如式（4）所示。

（4）

式中：ks——高程梯度（坡度），（°）；

——坡度敏感系數。

該模型每30s更新風險場數據，通過氣象站實時風速及無人機紅外監測修正火線位置。

1.2" 多目標約束動態路徑規劃算法設計

研究基于動態風險場構建多目標優化函數，如式（5）所示。

（5）

式中：——可行路徑集合；

λ——權重系數；

ds——路徑微元，m；

——路徑耗時，s；

——體力消耗增量。

約束條件包括安全閾值約束滿足式（6）所示。

（6）

式中：Rmax——風險安全閾值，通常取0.6～0.8（歸一化值）。

時效性約束滿足式（7）所示。

（7）

式中：Tesc——最大允許逃生時間，s。

移動能力約束滿足式（8）所示。

（8）

式中：——坡度，（°）；

tanθmax——人員最大可攀爬坡度，通常取30°。

算法采用改進的時變A*（Time-varying A*，TWA*）框架，引入風險梯度啟發函數，如式（9）所示。

（9）

式中：kR——風險梯度權重；

——風險場梯度；

Xg——目標點坐標。

節點擴展規則修正為：

（10）

式中：（n）——累積風險成本；

h（n）——啟發式函數值，預估到目標點時間，s；

tarrive——預估到達節點時風險場變化量；

——預估到達節點的風險場變化量；

η——時變補償系數。

為平衡實時性與最優性，設計自適應重規劃機制，當風險場更新幅值δR＞15%或風矢量偏轉角＞30°時觸發局部路徑重構。

算法實現通過4層架構保障實時性：①環境感知層融合衛星、無人機及物聯網數據；②風險計算層采用GPU并行計算；③路徑生成層應用雙向搜索策略；④決策輸出層提供分級避險方案。

2 模型驗證與避險效能分析

2.1" 仿真實驗設計與數據準備

以2020年四川涼山州“3·30”特大森林火災為基準場景，該火災因瞬時風力由3級驟增至8級，引發爆燃，造成重大人員傷亡。實驗區域覆蓋北緯27°45′～28°02′、東經102°10′～102°30′的12km×10km山地地形，數字高程模型（DEM）的空間分辨率為5m。植被類型依據林相圖劃分為云南松純林（68%）、高山灌叢（22%）和硬葉闊葉林（10%）。可燃物載量經實地采樣確定，松林區1.85kg/m2、灌叢區0.92kg/m2。火源起始點設定于北緯27°51′36″、東經102°21′15″，模擬時段聚焦于火災發生后第2.5～4.5h的關鍵突變期，此期間，氣象站實測風速從3.2m/s躍升至9.3m/s，風向由西南偏轉85°至西北。數據基礎包含風云四號氣象衛星熱紅外通道數據（時間分辨率5min）、布設于火場的20個微型氣象站（風速采樣率1Hz），以及無人機紅外掃描生成的火線位置圖（精度±2.5m）。人員運動參數依據《森林消防員技能考核規范》設定，基礎行進速度1.65m/s，最大持續爬坡角度30°，靜息代謝當量取7.5METs。對比算法包含4類，分別為傳統靜態路徑規劃（TSP）、動態風險場模型（DRFM）、多目標優化算法（MOEA）及強風突變響應模型（SCARM）。仿真平臺采用Unity3D引擎與TensorFlow耦合架構，計算節點配置雙NVIDIATeslaV100GPU，每組實驗重復運行50次消除隨機波動。

原始數據處理包含核心環節。地形數據通過克里金插值法提升至2m精度，坡度數據采用移動窗口平均法降噪。火場動態演進采用FlamMap系統模擬，以氣象站實時數據校準火蔓延速率。人員運動模型基于歷史穿戴設備數據庫構建，定義坡度每增加15°行進速度衰減25%。實驗評價體系包含3類指標，風險控制指標涵蓋路徑峰值風險值、高危區滯留時長（風險值≥0.75的累計時間）；時效性指標包含總避險耗時、路徑曲率指數（實際路徑長度與直線距離比值）；生理負荷指標涉及總耗氧量、最大代謝當量。所有數據經Shapiro-Wilk正態性檢驗后采用ANOVA分析。

2.2" 實驗結果分析與討論

在涼山火災強風突變情境中，SCARM模型展現出顯著的避險效能優勢，安全性能對比見表1。實驗數據顯示，當風速在t=141min時突增，SCARM生成路徑成功規避東北側火墻，其路徑峰值風險值降至0.61，較DRFM模型降低39.2%，高危區滯留時長僅占逃生總時長的8.7%。決策節點分析表明SCARM在t=145min檢測到風向突變43°后，在1.2s內完成向西北方向急轉的路徑修正，而MOEA模型因未考慮風速突變累積效應，維持原東南向路徑誤入火勢增強區。50次重復實驗中SCARM路徑存活率達98.3%（安全區定義為火場外600m緩沖帶），顯著高于TSP模型的72.6%存活率（統計顯著性P＜0.001）。值得注意的是，SCARM在灌叢區的安全表現弱于喬木林帶，因灌叢火蔓延速度高達1.35m/s，使其峰值風險均值達0.68，但仍優于DRFM模型的0.87。這種現象源于模型對植被燃燒性的動態響應機制，SCARM集成的燃料連通性指數準確量化了灌叢水平連續性對火加速的促進作用。

SCARM模型的動態響應機制在極端條件下表現突出。當t=152min時出現7.8m/s陣風時，SCARM在0.75s內完成局部路徑重規劃，響應延遲僅為MOEA模型的33.3%。該性能優勢源于自適應風險閾值決策機制，當風險場變化率超過15%/s時啟動全局優化。實驗統計顯示SCARM平均重規劃次數3.8次，顯著少于MOEA的7.1次（P＜0.01）。重規劃頻次與地形復雜度呈強正相關（相關系數r=0.89），在坡度標準差大于30°的涼山西北坡區域，SCARM規劃次數增至4.6次，但通過GPU并行計算，將單次規劃耗時控制在1.05s內。系統臨界測試顯示當響應延遲超過3s時，存活率從98.3%降至86.7%，驗證了實時決策對避險成功的決定性作用。植被適應性分析進一步揭示（表2），SCARM在闊葉林區火焰傳播速度僅0.31m/s，其高危滯留時長均值縮短至69s，顯著優于灌叢區的121s（統計量F=6.22，P＜0.05）。這種差異反映了林火行為對避險策略的關鍵影響，闊葉林區較低的火線強度允許采用更直接的逃生路線。

綜合效能評估表明SCARM在多目標優化中實現有效平衡，四川涼山案例中SCARM路徑總耗時31.5min，雖較MOEA延長2.8min，但將高危暴露時長壓縮71%。生理負荷數據顯示SCARM通過坡度優化使總耗氧量降至26.4L，相當于70kg體重人員減少22%能量消耗。穿戴設備模擬記錄表明SCARM路徑上的最大代謝當量均值為9.3，顯著低于TSP的12.1（P＜0.01），這源于算法對連續陡坡的規避策略——SCARM路徑中坡度超過30°的區段僅占13.8%，而MOEA高達24.9%。該特性在復雜地形中尤為關鍵。例如，當火線封鎖正北通道時，SCARM選擇繞行西南山谷的方案，雖增加水平距離350m，但將最大坡度由48°降至25°，使代謝負荷峰值控制在安全閾值內。跨場景驗證中，SCARM在內蒙古根河2021年“5·05”針葉林火災測試存活率達94.2%，略低于涼山案例的98.3%，此差異源于針葉林樹冠火占比達38%，導致火焰躍遷距離增大，揭示了模型在立體火行為應對方面的改進空間。

3 結束語

研究針對強風突變下林火緊急避險路徑規劃難題，構建動態風險場模型與多目標優化算法。通過耦合實時風速數據與火線預測建立三維風險量化體系，顯著提升路徑安全性。基于涼山火場的仿真實驗表明：①風速驟變（＞6m/s）時，模型路徑峰值風險值降至0.61，較傳統方法降低39.2%。②自適應重規劃耗時僅0.75s，效率提升66.7%。③坡度優化降低代謝負荷22%，高危區暴露時間縮短至總逃生時長的8.7%。模型驗證存活率達98.3%，提供平均31.5min避險時間窗。研究證實動態風險場建模能有效應對火場不確定性，多目標優化可平衡安全性與生理可行性。創新點在于建立風速突變-風險傳播定量關系及風險驅動的實時修正機制，未來將深化立體火行為對風險場影響機制研究。

參考文獻

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