摘要：在森林火災(zāi)防控領(lǐng)域，科學(xué)規(guī)劃林火隔離帶是關(guān)鍵舉措之一。鑒于此，依托改進(jìn)的蟻群算法，對(duì)林火隔離帶進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃，并致力于實(shí)現(xiàn)生態(tài)擾動(dòng)最小化。研究通過參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)、信息素更新策略重構(gòu)等實(shí)現(xiàn)算法創(chuàng)新；構(gòu)建融合多維數(shù)據(jù)的火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)模型進(jìn)行多目標(biāo)決策分析實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃；建立生態(tài)擾動(dòng)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)生態(tài)權(quán)衡。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在防火、效率和生態(tài)保護(hù)方面展現(xiàn)出良好的性能，具有一定的實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：改進(jìn)蟻群算法；林火隔離帶；動(dòng)態(tài)規(guī)劃；生態(tài)擾動(dòng)；最小化

中圖分類號(hào)：D631.6" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " "文章編號(hào)：2096-1227（2025）05-0007-03

森林火災(zāi)作為全球性自然災(zāi)害，對(duì)生態(tài)安全與人類生命財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重威脅[1]。林火隔離帶可以切斷火源蔓延路徑，是當(dāng)前常用的有效防火手段之一。然而，傳統(tǒng)林火隔離帶規(guī)劃方法大多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)規(guī)劃，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的真實(shí)火險(xiǎn)環(huán)境。蟻群算法源于對(duì)螞蟻覓食行為的模擬，具有強(qiáng)大的全局尋優(yōu)能力，在路徑規(guī)劃領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。本文采用改進(jìn)后的蟻群算法，結(jié)合多維實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，開展林火隔離帶動(dòng)態(tài)規(guī)劃與生態(tài)擾動(dòng)最小化研究，旨在為林火防控提供更科學(xué)、高效的解決方案。

1 算法創(chuàng)新：優(yōu)化蟻群算法賦能規(guī)劃效能躍升

1.1" 算法參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)，突破傳統(tǒng)收斂瓶頸

在傳統(tǒng)蟻群算法中，如信息素?fù)]發(fā)系數(shù)（ρ）、啟發(fā)式因子（α、β）等參數(shù)常設(shè)定為固定值，在簡(jiǎn)化模型的同時(shí)也限制了算法在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)[2]。固定參數(shù)難以適應(yīng)真實(shí)火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)頻繁變化、地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜等現(xiàn)實(shí)情況，導(dǎo)致算法在搜索過程中陷入局部最優(yōu)，影響最終路徑質(zhì)量。為此，本文提出一種基于搜索狀態(tài)的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)策略。當(dāng)檢測(cè)到算法迭代過程中路徑選擇的多樣性降低、路徑收斂趨勢(shì)過快時(shí)，說明螞蟻群體陷入局部最優(yōu)，此時(shí)，適當(dāng)增大信息素?fù)]發(fā)系數(shù)（如從0.2調(diào)整至0.5），以削弱對(duì)已有路徑的依賴、鼓勵(lì)螞蟻探索新路徑。

1.2" 信息素更新策略重構(gòu)，強(qiáng)化全局搜索精度

傳統(tǒng)蟻群算法通常根據(jù)路徑長(zhǎng)度進(jìn)行信息素更新，即路徑越短，獲得的信息素越多。然而，這種方式容易導(dǎo)致某些早期被頻繁選擇的路徑快速積累信息素，進(jìn)而抑制其他路徑的探索，使算法陷入局部最優(yōu)，影響整體算法性能[3]。為避免此類問題，本文在信息素更新策略中引入“路徑質(zhì)量評(píng)價(jià)機(jī)制”，即算法對(duì)每一條由螞蟻構(gòu)建的路徑實(shí)行綜合打分，打分體系包括路徑長(zhǎng)度（最短優(yōu)先）、火險(xiǎn)等級(jí)（低等級(jí)優(yōu)先）、穿越生態(tài)敏感區(qū)程度（避免干擾優(yōu)先）等維度。在信息素分配過程中依據(jù)該綜合評(píng)分結(jié)果進(jìn)行加權(quán)分配，高質(zhì)量路徑獲得更多信息素，低質(zhì)量路徑則逐步淘汰。本文將實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)及植被數(shù)據(jù)進(jìn)行融合[4]，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)建立多源數(shù)據(jù)集成平臺(tái)，為蟻群算法提供動(dòng)態(tài)輸入。

2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃：構(gòu)建智能防控路徑規(guī)劃新范式

2.1" 多維數(shù)據(jù)協(xié)同建模，精準(zhǔn)捕捉火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)林區(qū)火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的精確預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)識(shí)別，本文構(gòu)建融合氣象、地形、植被、歷史火災(zāi)記錄等多維數(shù)據(jù)的火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)模型[5]。該模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如隨機(jī)森林（RF）與支持向量機(jī)（SVM），通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練與驗(yàn)證，識(shí)別各類因素與火災(zāi)發(fā)生概率之間的非線性關(guān)系。表1為某林區(qū)在不同條件下的模型預(yù)測(cè)情況。

該模型能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)不同區(qū)域在未來一段時(shí)間內(nèi)的火險(xiǎn)等級(jí)，并生成火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)圖。同時(shí)，結(jié)合火災(zāi)蔓延模型，模擬火災(zāi)在不同氣象條件、地形環(huán)境下的蔓延路徑與速度。通過多維數(shù)據(jù)協(xié)同建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的精準(zhǔn)捕捉，為林火隔離帶動(dòng)態(tài)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

2.2" 時(shí)空動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化，靈活應(yīng)對(duì)火情變化

根據(jù)多維火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，本文提出“時(shí)空動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化”策略，將規(guī)劃區(qū)域劃分為時(shí)間序列與空間網(wǎng)格，借助改進(jìn)蟻群算法實(shí)現(xiàn)路徑的滾動(dòng)調(diào)整與實(shí)時(shí)響應(yīng)。在路徑規(guī)劃過程中，系統(tǒng)每隔一個(gè)時(shí)間步（如15min）重新獲取最新環(huán)境數(shù)據(jù)，隨后更新火險(xiǎn)態(tài)勢(shì)圖，并觸發(fā)路徑重構(gòu)機(jī)制。

在連續(xù)3h動(dòng)態(tài)火情模擬實(shí)驗(yàn)中，系統(tǒng)共執(zhí)行路徑調(diào)整12次，平均每次調(diào)整耗時(shí)不超過2min，成功阻斷火勢(shì)蔓延10次，阻斷成功率達(dá)到83%，比傳統(tǒng)一次性靜態(tài)路徑規(guī)劃（成功率60%）有了顯著提升。

2.3" 多目標(biāo)決策分析，實(shí)現(xiàn)防控效能最大化

林火隔離帶的路徑設(shè)計(jì)需要在防火效果、建設(shè)成本、生態(tài)影響等多維度間達(dá)成最優(yōu)平衡。為此，本文構(gòu)建了多目標(biāo)決策分析模型，采用層次分析法（AHP）確定目標(biāo)權(quán)重，結(jié)合加權(quán)求和法構(gòu)建統(tǒng)一優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)算法驅(qū)動(dòng)下的綜合優(yōu)化。表2展示了不同規(guī)劃方案的各指標(biāo)得分及綜合得分情況。

在規(guī)劃過程中，算法以該目標(biāo)函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)從而尋找最優(yōu)解。例如，在防火效果方面，以隔離帶能夠阻斷火勢(shì)蔓延的概率為評(píng)價(jià)指標(biāo)；在建設(shè)成本方面同時(shí)考慮隔離帶的長(zhǎng)度、施工難度等因素；在生態(tài)影響方面依據(jù)生態(tài)擾動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系實(shí)行量化評(píng)估。通過多目標(biāo)決策分析達(dá)成防火需求與生態(tài)保護(hù)的平衡，增加林火防控整體效能。

3 生態(tài)權(quán)衡：探尋防火與生態(tài)保護(hù)平衡之道

3.1" 生態(tài)擾動(dòng)指標(biāo)體系構(gòu)建，量化環(huán)境影響

為科學(xué)評(píng)估林火隔離帶規(guī)劃對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，本文構(gòu)建生態(tài)擾動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，多角度展現(xiàn)人為活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的干預(yù)程度，共選取3個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)作為評(píng)估基礎(chǔ)：①植被覆蓋率變化率，衡量隔離帶建設(shè)對(duì)區(qū)域原生植被的破壞程度。②土壤侵蝕模數(shù)，展示土壤在工程活動(dòng)中流失的速度與強(qiáng)度，判斷水土保持狀況。③物種豐富度指數(shù)變化，用于評(píng)估建設(shè)活動(dòng)對(duì)局地生物多樣性的影響。不同規(guī)劃方案下的生態(tài)擾動(dòng)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果見表3。

經(jīng)過實(shí)地調(diào)研與數(shù)據(jù)分析，可以確定各指標(biāo)的計(jì)算方法與權(quán)重。例如，植被覆蓋率變化率反映隔離帶建設(shè)對(duì)植被的破壞程度，土壤侵蝕模數(shù)衡量施工過程中土壤流失情況，物種豐富度指數(shù)體現(xiàn)生物多樣性的改變。利用該指標(biāo)體系能夠同時(shí)對(duì)各種規(guī)劃方案的生態(tài)擾動(dòng)程度進(jìn)行量化評(píng)估，為生態(tài)保護(hù)提供數(shù)據(jù)支持。

3.2" 生態(tài)敏感區(qū)域識(shí)別，筑牢保護(hù)紅線

在明確生態(tài)擾動(dòng)評(píng)估體系的基礎(chǔ)上，為實(shí)現(xiàn)生態(tài)保護(hù)目標(biāo)，有必要識(shí)別并劃定生態(tài)敏感區(qū)域，明確哪些區(qū)域需要嚴(yán)格保護(hù)，哪些區(qū)域可以在受控條件下進(jìn)行開發(fā)。本文基于GIS技術(shù)，融合多源空間信息，建立生態(tài)敏感性評(píng)估模型，形成分級(jí)管理框架。評(píng)估結(jié)果將區(qū)域劃分為3類生態(tài)敏感區(qū)：①核心保護(hù)區(qū)，該區(qū)域生物多樣性高、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性強(qiáng)、對(duì)外界擾動(dòng)極為敏感，嚴(yán)禁進(jìn)行任何形式的隔離帶建設(shè)。②重點(diǎn)保護(hù)區(qū)，該區(qū)域生態(tài)功能重要但可適度調(diào)整，應(yīng)限制施工規(guī)模并加強(qiáng)生態(tài)恢復(fù)措施。③一般保護(hù)區(qū)，該區(qū)域生態(tài)敏感性較低，可在環(huán)保監(jiān)管下進(jìn)行工程建設(shè)。

3.3" 規(guī)劃方案生態(tài)評(píng)估，優(yōu)化路徑選擇策略

在完成林火隔離帶初步規(guī)劃后，需基于前述生態(tài)擾動(dòng)指標(biāo)體系進(jìn)行多目標(biāo)綜合分析，對(duì)多個(gè)備選方案進(jìn)行生態(tài)效應(yīng)評(píng)估，指導(dǎo)路徑優(yōu)化。本研究引入敏感性分析方法，識(shí)別不同因子對(duì)總體生態(tài)擾動(dòng)值的影響強(qiáng)度。優(yōu)化策略重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)以下3方面內(nèi)容：①路徑微調(diào)：對(duì)穿越坡度較大、植被茂密區(qū)域的路線進(jìn)行微調(diào)，盡量沿自然邊界、現(xiàn)有道路布設(shè)，減少新開挖面積。②寬度控制：依據(jù)防火等級(jí)與植被可燃性，動(dòng)態(tài)調(diào)整隔離帶寬度，在風(fēng)險(xiǎn)低區(qū)域適當(dāng)縮窄寬度。③生態(tài)修復(fù)設(shè)計(jì)：在隔離帶兩側(cè)增設(shè)生態(tài)過渡帶，進(jìn)行植被恢復(fù)與地形修復(fù)，實(shí)現(xiàn)“建而不破”。

通過建立生態(tài)擾動(dòng)評(píng)估反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與生態(tài)保護(hù)的聯(lián)動(dòng)優(yōu)化，最終形成防火效果與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的協(xié)調(diào)方案。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

4.1" 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

為驗(yàn)證本文方法的有效性，選取龍巖市林區(qū)作為實(shí)驗(yàn)區(qū)域，收集該區(qū)域的氣象、地形、植被等數(shù)據(jù)，建立實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，將改進(jìn)蟻群算法與傳統(tǒng)蟻群算法、遺傳算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如下：改進(jìn)蟻群算法中，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)初始值為0.5，根據(jù)搜索狀態(tài)在0.3～0.7之間自適應(yīng)調(diào)整；啟發(fā)式因子初始值為1.2，根據(jù)地形復(fù)雜度在1.0～1.5之間調(diào)整；螞蟻數(shù)量為50。傳統(tǒng)蟻群算法和遺傳算法采用常用參數(shù)設(shè)置。以防火效果、規(guī)劃效率、生態(tài)擾動(dòng)程度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)。

4.2" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在防火效果方面，改進(jìn)蟻群算法規(guī)劃的隔離帶能夠有效阻斷火勢(shì)蔓延，這一成果高于傳統(tǒng)蟻群算法的85%以及遺傳算法的88%。在效率方面，改進(jìn)蟻群算法平均規(guī)劃時(shí)間為12min，相比傳統(tǒng)蟻群算法縮短了30%，同時(shí)相比遺傳算法提升了20%。在生態(tài)擾動(dòng)程度方面，改進(jìn)蟻群算法的生態(tài)擾動(dòng)值為0.35，該數(shù)值顯著低于傳統(tǒng)蟻群算法和遺傳算法。具體數(shù)據(jù)對(duì)比詳見表4。

上述數(shù)據(jù)說明，本文提出的基于改進(jìn)蟻群算法的林火隔離帶動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，在提升規(guī)劃效率的同時(shí)，能夠有效降低生態(tài)擾動(dòng)。該規(guī)劃方法的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下3點(diǎn)：①地形感知的啟發(fā)函數(shù)引導(dǎo)路徑能夠有效避開生態(tài)敏感區(qū)域。②自適應(yīng)信息素更新策略避免陷入局部最優(yōu)。③融合多源數(shù)據(jù)的約束機(jī)制使得規(guī)劃結(jié)果更貼近生態(tài)實(shí)際。綜上，改進(jìn)蟻群算法實(shí)現(xiàn)了防火安全與生態(tài)保護(hù)的雙重目標(biāo)，驗(yàn)證了本文方法的實(shí)用性與先進(jìn)性。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文圍繞林火隔離帶規(guī)劃中的生態(tài)權(quán)衡問題，提出了一種融合生態(tài)擾動(dòng)評(píng)估與路徑優(yōu)化策略的綜合方法。具體包括：構(gòu)建科學(xué)合理的生態(tài)擾動(dòng)指標(biāo)體系，同時(shí)達(dá)成對(duì)生態(tài)影響的量化分析；利用GIS等空間分析技術(shù)識(shí)別生態(tài)敏感區(qū)域，指導(dǎo)避讓策略；結(jié)合改進(jìn)蟻群算法，同時(shí)達(dá)成隔離帶路徑的高效能、低擾動(dòng)規(guī)劃。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本方法在防火效果、規(guī)劃效率和生態(tài)保護(hù)方面均表現(xiàn)出良好的性能。未來研究中可以繼續(xù)增加模型泛化能力與實(shí)地應(yīng)用價(jià)值。最終目標(biāo)是構(gòu)建一套可推廣、可復(fù)制的林火隔離帶綠色規(guī)劃方法體系，實(shí)現(xiàn)森林防火與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的和諧統(tǒng)一。

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