技术栈选择

大数据处理与分析

• 分布式存储与计算：Hadoop HDFS + Spark（PySpark或Scala），用于处理海量气象、地形、历史火情数据。
• 流数据处理：Apache Kafka + Spark Streaming，实时接入传感器（温度、湿度、摄像头）数据。
• 机器学习：Spark MLlib或TensorFlow，用于火灾风险预测模型（如随机森林、LSTM时序预测）。

可视化技术

• 地理空间可视化：Leaflet.js或Mapbox GL JS，结合GeoJSON展示火情分布、蔓延趋势。
• 动态图表：D3.js或ECharts，展示温度变化、火势强度等时序数据。
• Dashboard框架：Metabase或Superset，快速构建管理端看板。

辅助工具

• 数据预处理：Python（Pandas、NumPy）清洗结构化数据，GDAL处理地理数据。
• 部署：Docker + Kubernetes，实现弹性扩缩容。

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核心功能设计

数据层

• 多源数据集成：卫星遥感数据（NASA FIRMS）、气象站数据、地面传感器网络、历史火灾记录。
• 数据管道：Kafka实时接收传感器数据，Spark批量处理历史数据，存储至HBase或Cassandra。

分析层

• 风险预测模型：训练随机森林分类器，输入特征包括温度、湿度、植被密度、风速，输出火灾概率。

from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label")
model = rf.fit(train_data)
predictions = model.transform(test_data)

• 火势蔓延模拟：基于Rothermel模型实现火焰传播算法，结合地形坡度、风向动态调整。

可视化层

• 热力图：实时渲染高风险区域，使用Leaflet热力图插件。

L.heatLayer(fireRiskData, {radius: 25}).addTo(map);

• 轨迹预测：D3.js绘制火场边界随时间变化的动画路径。
• 3D态势：Three.js叠加DEM高程数据，立体展示火情影响范围。

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开发代码示例

数据预处理（Python）

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载气象数据
df = pd.read_csv("weather_data.csv")
df["fire_risk"] = df["temperature"] * 0.3 + df["wind_speed"] * 0.2  # 简单加权风险评分

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
df[["temp_scaled", "humidity_scaled"]] = scaler.fit_transform(df[["temperature", "humidity"]])

Spark流处理（Scala）

val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc, Locations.cluster, topicsSet)
val fireAlerts = kafkaStream.map(_.value())
  .filter(_.contains("FLAME_DETECTED"))
  .window(Minutes(5))  // 5分钟窗口统计

前端可视化（JavaScript）

// Mapbox火灾热点渲染
map.addLayer({
  id: 'fire-hotspots',
  type: 'circle',
  source: 'fire-data',
  paint: {
    'circle-color': [
      'interpolate', ['linear'], ['get', 'risk'],
      0, 'green', 50, 'yellow', 100, 'red'
    ],
    'circle-radius': ['get', 'risk']
  }
});

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关键注意事项

• 数据延迟：卫星数据可能有数小时延迟，需在UI明确标注数据时效性。
• 模型可解释性：SHAP值分析辅助决策，避免黑箱模型。
• 边缘计算：在信号弱的林区部署轻量级TensorFlow Lite模型，离线执行初步预警。

该方案需结合具体硬件环境（如无人机巡检数据接入）调整数据采集频率，并定期重新训练模型以适应气候变迁。