山火是一种破坏性极强的自然灾害，其发生和蔓延主要受气温、湿度、风力等气象条件影响。高温干燥环境下，植被含水率降低，可燃性增强；风力则直接决定火势扩散速度和方向。例如2025年加州山火因极端干旱与圣安娜强风叠加，过火面积超过巴黎市区总面积。

从气象学角度分析，山火发展需满足三要素：一是燃料条件，枯枝落叶等可燃物含水率低于10%时极易引燃；二是环境温度，当气温超过30℃且持续一周以上，林区火灾风险显著升高；三是风力作用，6级以上大风可使火线推进速度提升3-5倍。北京林业大学开发的SimFAN模型证实，加拿大北部林区气温每升高1℃，雷击火发生率增加12%。美国NASA通过卫星监测发现，火山周边树木叶色变化与地下热活动呈强相关性，该原理同样适用于山火预警——植被异常脱水往往是火灾前兆。成都理工大学团队在凉山州建立的等效降雨量模型显示，火灾后土壤斥水性增强，仅需常规降雨量30%即可触发泥石流，这进一步放大了次生灾害风险。当前最先进的ST-CNN时空卷积神经网络已实现96.5%的山体滑坡预测准确率，而欧洲气象中心的GAN模型将台风路径误差缩小至35公里，这些技术正被逐步应用于山火预测领域。值得注意的是，2024年新疆阿勒泰林区因雷电引发火灾占比达59%，说明局部气象突变仍是防控难点。未来需整合卫星遥感、地面传感器与社交媒体等多源数据，构建动态预警系统，例如福建电网应用的PMS3.0系统已实现设备故障提前72小时预警，此类技术移植至林业领域将显著提升防控效率。