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数据挖掘实战-基于随机森林算法的美国加州山火预测模型

创作时间:

作者:

@小白创作中心

数据挖掘实战-基于随机森林算法的美国加州山火预测模型

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/145381324

近年来，美国加州频繁发生大规模山火，给当地造成了巨大的人员伤亡和财产损失。为了应对这一严峻挑战，本文将介绍如何基于随机森林算法构建加州山火预测模型。该模型通过分析历史山火数据、气象数据、地形地貌数据等多种信息，能够识别出影响山火发生的关键因素及其相互作用机制，为消防部门提供及时、准确的火灾预警信息。

项目背景

近年来，加利福尼亚州频繁遭受大规模山火的侵袭，而2025年1月的这场山火更是给当地带来了前所未有的挑战。这场山火始于南加州，受强劲风暴、极端干旱以及圣安娜强风等多重不利因素的影响，火势迅速蔓延，造成了重大的人员伤亡和财产损失。据报道，这场山火已持续肆虐多日，导致数千栋建筑被毁，过火面积巨大，甚至超过了法国大巴黎市区的总面积。火势最为严重的地区，如帕利塞兹和伊顿等地，其山火已位列加州史上最具破坏性的火灾之列，然而火势的控制率仍然较低。

这场山火不仅暴露了加州在应对极端气候事件方面的短板，如预警系统的失灵、消防栓干涸导致的消防用水不足，以及城市规划管理中的问题，如低密度住宅区与易燃区域的紧邻等，同时也再次凸显了建立高效、准确的火灾预测模型的紧迫性。

在此背景下，基于随机森林算法构建加州山火预测模型的研究显得尤为重要。随机森林算法作为一种集成学习方法，具有强大的数据处理能力和预测准确性，适用于处理复杂的非线性关系和高维数据。通过收集和分析历史山火数据、气象数据、地形地貌数据以及植被类型等多种信息，该模型能够学习并识别出影响山火发生的关键因素及其相互作用机制。

在近期加州山火的背景下，这一研究不仅能够为消防部门提供及时、准确的火灾预警信息，帮助他们更有效地调配资源、制定应急预案，从而降低火灾带来的损失；同时，它还能为城市规划者提供科学依据，指导他们优化城市布局、加强基础设施建设，以减少未来山火的风险。

综上所述，基于随机森林算法的加州山火预测模型的研究，是在全球气候变暖、极端气候事件频发的背景下，针对加州频繁遭受山火侵袭这一现实问题而展开的。这一研究不仅具有重要的现实意义和应用价值，还能为火灾防控工作提供新的思路和方法，推动相关领域科学技术的进步和发展。

数据集介绍

本实验数据集来源于Kaggle，该数据集反映了各种火灾事件中建筑物所遭受的损坏情况，按损坏百分比分类——从轻微损坏（1-10％）到完全损坏（50-100％），由评估受野火影响的建筑物的现场检查员收集。该数据集由加州林业和消防局 (CAL FIRE) 与国家跨部门消防中心 (NIFC) 和火灾综合实时情报系统 (FIRIS) 合作提供。该数据集对于防火、应急响应和灾害管理工作非常有价值。

主要包括以下特征：

OBJECTID：数据集中每个记录的唯一标识符。
Damage：表明火灾对建筑物的损坏程度（例如“无损坏”、“受影响（1-9%）”）。
STREETNUMBER：受影响建筑物的街道号码。
STREETNAME：受影响建筑物所在街道的名称。
STREETTYPE：街道类型（例如“道路”、“车道”）。
CITY：受影响建筑所在的城市。
STATE：州缩写（例如，“CA”代表加利福尼亚州）。
ZIPCODE：受影响建筑物的邮政编码。
CALFIREUNIT：负责该地区的 CAL FIRE 单位。
COUNTY：受影响建筑物所在的县。
Community：该建筑所在的社区或邻里。
INCIDENTNAME：影响建筑物的火灾事故的名称。
APN：该财产的评估员包裹编号 (APN)。
ASSESSEDIMPROVEDVALUE：改良财产（例如建筑物，而不仅仅是土地）的评估价值。
YEARBUILT：该建筑的建造年份。
SITEADDRESS：房产的完整地址，包括城市、州和邮政编码。
GLOBALID：每个记录的全局唯一标识符。
Latitude：结构位置的纬度坐标。
Longitude：结构位置的经度坐标。
UTILITYMISCSTRUCTUREDISTANCE：主要结构与任何公用设施或杂项结构（如果记录）之间的距离。
FIRENAME：火灾事件的替代名称或次要名称。
geometry：以点格式表示位置的地理空间（例如，“POINT（-13585927.697 4646740.750）”）。

技术工具

Python版本:3.9
代码编辑器：jupyter notebook

实验过程

4.1导入数据

导入第三方库并加载数据集
查看数据大小
查看数据基本信息

4.2数据可视化

数值之间的相关性是怎样的？

不同的因素如何影响房产的价值？不同城市的损害有何不同？

采取防御行动所造成的伤害有何不同？

似乎很少有建筑物受到轻微或严重的破坏。我们将这些数据分为三类：无伤害、受影响（包括当前受影响、轻微和严重伤害的类别）和被摧毁。

损失的地理分布是怎样的？

def analyze_damage_distribution(df, num_sections=50):
    """
    分析不同地理区域的损害分布
    
    Parameters:
    —df:包含损坏和位置数据的数据框
    —num_sections:要划分经纬度的节数
    
    Returns:
- -每个地理区域的伤害比数据帧
    """
    df['long_bin'] = pd.cut(df['Longitude'], bins=num_sections)
    df['lat_bin'] = pd.cut(df['Latitude'], bins=num_sections)
    
    damage_distribution = df.groupby(['long_bin', 'lat_bin']).apply(
        lambda x: pd.Series({
            'damage_ratio': len(x[x['* Damage'] == 'Destroyed']) / len(x)
        })
    ).reset_index()
    
    return damage_distribution

def visualize_damage_heatmap(damage_distribution):
    """
    创建伤害比率热图
    
    Parameters:
- damage_distribution：包含伤害分布数据的数据框
    """
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    pivot_data = damage_distribution.pivot(
        index='lat_bin', 
        columns='long_bin', 
        values='damage_ratio'
    )
    
    sns.heatmap(
        pivot_data, 
        cmap='YlOrRd', 
        annot=False, 
        fmt='.2f', 
        cbar_kws={'label': 'Chance of house in area being destroyed'}
    )
    plt.title('Geographical Damage Distribution Heatmap')
    plt.xlabel('Longitude Sections')
    plt.ylabel('Latitude Sections')
    plt.tight_layout()
    plt.gca().invert_yaxis()
    plt.show()

def plot_damage_distributions(df):
    """
    绘制未受损和受损财产的地理分布
    
    Parameters:
- df：包含损坏和位置数据的数据框
    """
    # Undamaged properties
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    sns.scatterplot(
        data=df[df['* Damage'] == 'No Damage'], 
        x='Longitude', 
        y='Latitude'
    )
    plt.title('Undamaged Properties')
    
    # Damaged properties
    plt.subplot(1, 2, 2)
    sns.scatterplot(
        data=df[df['* Damage'] == 'Destroyed'], 
        x='Longitude', 
        y='Latitude', 
        color='red'
    )
    plt.title('Destroyed Properties')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

damage_dist = analyze_damage_distribution(df)
visualize_damage_heatmap(damage_dist)
plot_damage_distributions(df)