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本期推文精选发表在Fire 期刊上有关野外火灾、火灾疏散、逃生路线等方面的研究论文，欢迎相关研究领域的学者阅读。

01. Spatial Prediction of Wildfire Susceptibility Using Field Survey GPS Data and Machine Learning Approaches

利用野外调查GPS数据和机器学习方法进行火灾易感性空间预测

Omid Ghorbanzadeh et al.

https://doi.org/10.3390/fire2030043

应用机器学习模型估计的野火调节因子系数值。

森林被认为是受气候变化影响最大的生态系统，而野火是导致森林面积减少的主要原因之一。本文通过整合GPS野外调查数据和MODIS热异常产品在2012年至2017年期间收集到的伊朗北部阿莫尔县的野火数据，创建了一个野火数据库。利用此数据库中16个条件因子 (地形、气象、植被、人类学和水文因子等)，评估不同机器学习方法在火灾易感度空间预测中的潜力。本文评估的机器学习方法包括人工神经网络 (ANN)、支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF)，它们的交叉验证准确度分别为74%、79%和88%。

02. Calculation of Critical Water Flow Rates for Wildfire Suppression

林野灭火临界水流率计算

Greg Penney et al.

https://doi.org/10.3390/fire2010003

不同火险指数 (FDI) 下的临界流速。

预测灭火过程对水的需求及其对消防策略影响的研究尚未应用于林野灭火领域。为了努力解决这一知识缺口，本文为计算扑灭大型林野火灾所需的临界水流速率提供了指导。本研究是通过对540次模拟森林灭火所需水流速率进行数学实证分析来实现的。将消防工程方法应用于林野灭火，并确定地评估对于设备和飞行器灭火的适用性。研究结果突出表明了进攻式灭火的局限性，其中包括一旦野火在森林可燃物中达到准稳定状态，由设备直接引起的火灾。

03. Escape Route Index: A Spatially-Explicit Measure of Wildland Firefighter Egress Capacity

逃生路线指数：野外消防员逃生机动性的空间度量

Michael J. Campbell et al.

https://doi.org/10.3390/fire2030040

ERI建模技术的空间描述：(a) 洛杉矶国家森林 (ANF) 内的样本起点；(b) 输入用于ERI (逃生路线指数) 计算的空间数据集，包括高程和土地覆盖；(c) 从起点开始模拟的累计移动时间，以30分钟为阈值；(d) 计算和比较30分钟内的实际移动距离与理想移动距离。

野外消防员从火场前线撤离时的机动性通常受到地形、植被和火灾情况的限制。本文引入了逃生路线指数 (Escape Route Index, ERI)，用于估算地形和植被条件对消防员机动性的影响。ERI是在一段时间内，考虑坡度和植被阻碍下的移动距离与不考虑这些阻碍时的移动距离的标准化比率。ERI越大，表明地形和植被条件对消防员机动性的影响越小。实地测试和对以往案例的建模分析结果表明，在火灾前绘制ERI地图有利于帮助消防人员评估给定位置的潜在危险性，有助于确定具有更大逃生可能性的位置，从而降低火灾发生时被困的风险。植被测绘精度的不断提高以及激光雷达可用性的增加将显著推动ERI在未来的广泛应用。

04. Customising Evacuation Instructions for High-Rise Residential Occupants to Expedite Fire Egress: Results from Agent-Based Simulation

为高层住宅居民定制疏散指令以加快火灾出口：基于智能体的模拟结果

Michael Gerges et al.

https://doi.org/10.3390/fire4020021

基于定义的场景和人类行为的疏散流模型。

来自英国伯明翰城市大学的学者们研究调查了在高层住宅楼中，如何为每位住户提供定制的疏散指令，从而在火灾事故中提高疏散速度。仿真结果表明通过智能手机发送疏散指令，居民可以通过其他路线更快地撤离。定制指令可以减少拥挤和人员沿垂直和水平疏散路线分布不均匀对疏散时间的不利影响。

05. A Multipollutant Smoke Emissions Sensing and Sampling Instrument Package for Unmanned Aircraft Systems: Development and Testing

开发测试无人机搭载的烟雾污染探测系统

Kellen N. Nelsonet al.

https://doi.org/10.3390/fire2020032

(a) 测量装置包含主电路板，包括微型3.6微控制器和传感器。CO和CO2传感器与微型泵连接，颗粒物传感器通过外壳侧面的窗户暴露在环境空气中。(b) 遥控装置显示来自传感器的实时数据，并用于手动触发阀收集罐样本。

在计划烧除和其他野外火灾管理中产生的燃烧烟雾排放会造成空气污染，为此美国内华达大学的学者们开发了一种轻型大气传感和采样仪器系统，用于探测空气质量。他们将该仪器包搭载在无人机上进行了空中和地面的测试，结果发现，该仪器套件能够在数天到数周的时间内进行测量，并向消防管理人员提供空气质量监测和烟雾排放数据。

Fire期刊介绍

主编：Alistair M. S. Smith, University of Idaho, USA

期刊研究领域包含但不限于以下方面：有关植被火灾的科学、政策、技术、以及它们与社区和环境相互作用的方式；耐火材料；能源、燃料、空气质量等与火相关的最新科学理论、技术及应用等。