【目的】针对当前我国林火蔓延预测仍存在预测精度不高、普适性差等问题，基于王正非速度模型结合多维元胞自动机的林火蔓延预测模型进行改进，研究了不同区域和分辨率下该模型的有效性，增强了该模型对于不同分辨率数据的适应能力，从而更好地对森林火灾蔓延进行预测，并为林区的火灾蔓延预测和管理提供一种科学合理的技术手段。【方法】使用黑龙江省大兴安岭地区2011年10月28日发生的森林火灾（分辨率500 m）与四川省凉山地区2022年3月29日发生的森林火灾（分辨率30 m）作为数据源，提取发生火灾时刻以及蔓延过程的火线。引入归一化植被指数（NDVI）对王正非模型进行改进，并利用反卷积算法对元胞自动机算法进行改进，将改进后模型输出的结果与实际结果进行精度对比，并比较不同分辨率下的模型精度表现。【结果】改进后的模型精度有明显的提升，其中，黑龙江省大兴安岭试验改进后模型的kappa系数提高了0.029 7，面积误差率降低了21.33%，火场预测火点170个，平均过火速度0.75 m/min。四川省木里县试验改进后模型的kappa系数提高了0.116 5，面积误差率降低了37.08%，火场预测火点1 795个，平均过火速度为4.00 m/min。【结论】改进后的林火蔓延预测模型可以更有效地预测火灾蔓延并计算出最可能过火的火点位置，其预测结果具有高度的一致性和准确性，提高了林火蔓延模拟预测的实用性。与原始模型相比，改进后的模型很好地提高了在不同分辨率数据下的预测精度，能为林火预防和管理提供科学依据。
