中国北方地下煤层发火概率分析：二项逻辑回归模型

"该文利用二项逻辑回归模型对中国北方地下煤层发火概率进行统计分析，基于新疆煤火火点和控制点的数据，考虑11个影响因素，包括煤质参数、地质条件、气候因素及人类活动，构建回归方程进行预测。研究表明，北方地区煤火发火概率东部高且集中，西部较低，各大煤田存在极高和高等级发火概率。预测精度约为67.7%，为灭火工程和火区治理提供参考。" 本文主要探讨的是中国北方地下煤层发火概率的统计分析方法和应用。研究人员运用了二项逻辑回归模型，这是一种适用于处理样本量小、自变量类型不一致问题的统计工具，尤其适合预测二元结果的概率。在这个研究中，选取了新疆地区的地下煤火火点和随机生成的控制点作为样本，共涉及11个关键影响因素： 1. 煤质指标：包括灰分、挥发分、硫分和发热量，这些参数直接影响煤炭的燃烧特性，从而影响煤火的发生可能性。 2. 地质条件：煤层上覆岩层的地质年代和地表坡度，地质年代可能影响煤层暴露和氧化的可能性，地表坡度则影响水分流失和风化作用。 3. 构造因素：深大断裂带的分布，断裂带可能导致煤层透气性增加，增加火源传播的风险。 4. 气候因素：干燥度，干燥环境下的煤炭更容易引发火灾。 5. 社会经济因素：人口密度和矿区的管理水平，人口密集区可能存在更多的开采活动，而管理质量直接影响安全措施的执行。 通过这些自变量，建立了二项逻辑回归方程，预测了中国北方11个省区的地下煤层发火概率。结果表明，发火概率呈现出东部高且集中的特征，西部相对较低，且在各主要煤田中，极高和高等级发火概率都有分布。经过验证，该模型预测精度达到约67.7%，表明预测结果与实际火点分布高度吻合，为中国北方地下煤火的预防和治理提供了科学依据。 这项研究的意义在于，它不仅提供了预测煤火发生概率的方法，还揭示了影响煤火发生的多种因素之间的关系，有助于制定更有效的防火和灭火策略。未来的研究可以进一步细化这些因素，考虑更多如人为活动、气候变化等因素的影响，以提高预测的准确性和实用性。同时，此方法也可推广应用于其他类似地质灾害的风险评估。