林火卫星监测技术研究进展

介绍了4种林火卫星监测的技术,包括NOAA/AVHR R卫星监测、EOS/MODIS数据监测、风云(FY)系列卫星监测及环境减灾(HJ)卫星监测,对国内外林火卫星监测发展状况进行了论述,并对林火卫星监测技术研究方向进行了展望。     

昆明市林火驱动因子及火险区划研究

【目的】对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考。【方法】基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区。【结果】海拔、距居民点距离、距铁路距离、归一化植被指数(NDVI)值、月均地表温度、月均气压、月均相对湿度、月均风速、人均国内生产总值(GDP)等9个因子与昆明市林火发生概率存在显著关系;Logistic模型的预测准确率高达81.7%;ROC曲线下面积(AUC)的值为0.905;划分的最佳阈值为0.342;火险区划的五级火险区面积比率分别为48.82%、35.17%、11.26%、2.55%、2.20%。【结论】昆明市林火主要驱动因子是气象因子;昆明市高火险区集中分布在五华区、盘龙区、官渡区、呈贡区、西山区、安宁市等西南部地区...     

凉山彝族自治州林火时空变化规律及火险区划研究

【目的】建立四川省凉山彝族自治州（简称凉山州）林火预测模型,为该地区林火防控和管理决策提供参考。【方法】基于凉山州2001-2015年MCD14DL的火灾数据集,采用核密度评估和空间自相关分析揭示火灾时空变化规律;选取多年平均气温、多年平均降水量、高程、坡度、坡向、植被类型、归一化植被指数、土地利用类型、人口密度、距最近道路距离等10个林火驱动因子,采用随机森林（RF）算法探究各林火驱动因子的影响程度并构建林火预测模型,利用受试者工作特征（ROC）曲线对模型精度进行评价,并完成对凉山州的火险区划。【结果】凉山州林火年际变化波动较大,月季变化显示林火集中发生在12月到次年5月,占全年火灾的96.86%;林火在空间上呈极显著集聚分布,中高和高核密度区域主要集中在德昌县、盐源县、会理县、西昌市、会东县和木里县,二者总面积占比为7.84%。RF模型结果表明,多年平均气温、多年平均降水量、人口密度、高程、归一化植被指数和坡度是林火发生的重要驱动因子,其中气象因子贡献最大;预测模型的ROC曲线下面积（AUC）值为0.873,约登指数为0.495,模型预测精度达到78.70%。依据RF模型,凉山州低风险火险区面积占比为72.61%,中、高风险火险区面积高达27.39%。【结论】凉山州中、高风险火险区域主要集中在南部和中部,少部分位于东北部,其中会理县、德昌县、宁南县、会东县、盐源县和西昌市是高风险林火频发区域,应重点关注这些区域,强化火灾防控措施与管控能力。     

林火监测与预警在森林防灭火中的运用

森林火灾一旦发生,所带来的危害是巨大的,影响是深远的.因为森林火灾蔓延迅速,受到风力、风向、山形、地势等因素的影响,使得火势不易控制.在国内外所发生的多起森林火灾中,林火造成的损失非常大,在灾后植被的恢复阶段也需要投入较多的人力、物力以及财力,这就使得我们必须要加以重视.要想使得森林防灭火工作开展的质量水平得到提升,就...     

气象卫星遥感预警延安林草火灾研究

应用NOAA气象卫星资料,研究森林主要防火期内地表特征的变化,结合分析相应的森林火灾资料,得出延安市火险等级分时段划分标准,应用延安市地理信息系统,指出高火险等级地理位置,预警未来火险发展趋势。     

林火监测与预警在森林防灭火中的运用

近年来,随着科技的进步和时代的发展,监测体系的成熟完善,为森林防火灭火带来了更多的可能,森林火灾作为世界范围内林业重大灾害,我国每年都会出现上千次的森林火灾,造成了严重的森林资源破坏,大量经济财产损失,甚至相关工作人员的人身安全也受到威胁,而林火监测与预警作为一项新兴的基础,在森林防火灭火中所起到的重要性不言而喻.鉴于...     

广州市林火扑救与指挥决策支持系统设计与实现

采用A rcG IS地理信息系统平台,以V isual C 6.0作为开发工具,利用了M apOb ject和A r-cOb jects组件对象模型进行开发,系统能实时进行林火行为的模拟预测,形成扑火力量集结方案,为林火指挥扑救提供决策支持方案,并实现现场和防火指挥中心扑火方案的实时交互。     

基于Logistic回归模型的浙江省林火发生驱动因子分析

【目的】对浙江省2000-2016年林火发生的主要影响因素进行分析,确定驱动因子,建立林火预测模型并划分火险等级,为我国东南林区林火预防与管理提供科学支撑。【方法】以卫星火点数据为基础,运用Arcgis 10.2等软件,对气候因素(气温日较差、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度、上年月平均降水量、上年月平均相对湿度、日累积降水量、日相对湿度、日平均风速)、地形因素(海拔、坡度)、植被数据(植被覆盖度)、社会基础设施因素(人口密度、人均GDP、距居民点距离、距铁路距离、距公路距离)进行空间信息提取,并与随机点结合后通过Logistic回归模型分析浙江省林火发生的驱动因子;使用\"标准化系数\"方法检验各林火驱动因子对林火发生的相对重要性;利用ROC曲线方法对模型预测能力进行拟合检验,并计算划分林火发生概率的最佳阈值。【结果】气温日较差、日相对湿度、月平均相对湿度、上年月平均降水量、日累积降水量、植被覆盖度、上年月平均相对湿度、月平均降水量、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离等11个因素与林火发生存在显著相关;模型总体预测准确率达到79.1%;计算出浙江省划分林火发生概率的最佳阈值为0.458。【结论】浙江省高火险区主要位于东部和南部地区,东部地区的林火管理重点应放在人为活动的管理与防火宣传教育上,而南部地区应当在林火高发区增设瞭望塔和视频监测设备。     

2015—2019年全国卫星林火监测热点的分析及趋势

对2015—2019年全国卫星监测部门发布的相关信息,对18470个监测热点,1160起林火草原火,228起境外火进行统计研究.分析热点及林草火的季节性变化、地域分布和火源种类繁多等发生特点.结果表明,热点数和火灾数在不同年份之间存在一些差异,呈上下波动状态;空间分布方面,林草火热点主要集中在我国中南、西南部和东北部,这与我国实际林草火频发区基本吻合;区域分布方面,全国热点及森林火灾主要集中在我国西南部和东北部;时间分布方面,南方地区热点及火灾集中在2—4月,东北地区集中在气候干燥的4、10月.     

滇中地区林火发生预报模型构建研究

林火发生预报模型因为全面考虑气象、地形、可燃物、人为活动等影响林火发生的因素,故可得出更为准确的火险预报结果。因此,利用滇中地区的历史天气、地形、植被分布、VIIRS热异常数据集等数据,构建该地区的火发生预报模型,并利用历史林火资料进行精度分析。结果表明,针对历史火点进行模拟预报,高于火险二级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高23.9%;针对历史未过火点进行模拟预报,低于火险三级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高14%。可以看出,所构建的林火发生预报模型的预报精度明显高于火险气象预报模型,可以更好地反映客观森林环境的真实火险。     

基于RS和GIS的森林火险区划

以闽北某县(区)域为研究对象,选取地物类型、坡度、海拔、坡向和离居住区远近作为林火评价主要因子,采用层次分析法和综合评价法,对研究区域森林火险情况进行了定量评价.按火险等级,将全区分为5类火险区,实现了研究区森林火险等级的区划.无、低、中、高、极高5类火险区分别占研究区的25.51%、59.27%、10.95%、4.22%和0.05%;居民居住区及周边的火险等级较其他地方高.     

甘肃省林区气候特征及其与森林火险的关系

【目的】为保护和发展甘肃省现有森林,改善自然资源匮乏、生态环境脆弱的局面提供参考依据。【方法】利用甘肃林区1971~2003年气象要素、1988~2003年森林火灾及1990~2001年植被指数资料,采用统计分析方法对甘肃11个主要林区的气候特征及变化进行了分析,并对林区气象条件与火险的关系进行了研究。【结果】甘肃林区气温自东南向西北、由盆地向高山逐渐递减,各林区气温在1971~2003年总体呈上升趋势;林区降水量自东南向西北递减,且逐年呈下降的趋势。各林区相对湿度的年变化有春低秋高和冬低秋高2种类型,蒸发量具有明显的季节变化特征;在3~10月植物生长期,干旱现象明显,近十几年来干旱状况较严重。气象要素及干旱指数与森林火险密切相关。【结论】在气温高、湿度大、降水量多、干旱指数高的季节,火灾发生率较低,而在天气寒冷、空气干燥、降水量稀少、干旱指数低的季节,火灾发生率较高。相对湿度、平均气温、最低气温、最高气温、降水量等气象要素及干旱指数,可用于甘肃森林火险的预警工作。     

森林资源小班火险天气等级预报方法研究

森林火灾是危害森林健康的主要灾害之一,准确预测森林火险对做好森林火灾预防工作具有重要意义.针对我国森林火险预报缺乏小尺度预报的问题,以MTCLIM模型、WindNinja软件为基础,通过研究森林资源小班气象因子的计算与生成技术,设计并开发了火险天气等级预报模块,实现了森林资源小班火险天气等级的快速预报.试验分析表明,该...     

基于FWI的浙江省森林火险等级划分

根据研究区内及附近气象站每日气温、相对湿度、风速和降水数据计算1991-2006年浙江省每日加拿大森林火险天气指数(FWI)系统各组分值;并利用Spline空间插值方法获得1991-2006年所有森林火灾发生日的FWI系统各组分值.浙江省森林火灾主要发生在松林、针阔混交林和杉木林.11月至翌年4月森林火灾发生日的FWI、细小可燃物湿度码(FFMC)和腐殖质湿度码(DMC)平均值较高.根据1991-2006年FWI各组分指数的分布和火灾发生情况,对FWI按低、中、高、很高和极高进行分级,其FWI指数取值范围分别为0-0.6、0.7-4.4、4.5-8.6、8.7-15.2、≥15.3.表明FWI指数对浙江省森林火险有显著的指示意义,FFMC和DMC对预测火灾的发生和蔓延有较好的指示作用.     

甘肃森林火灾的分布特征及其与归一化差分植被指数的关系

利用甘肃省各林区16年的森林火灾资料,分析了火灾的时空分布特征。结果表明,甘肃省森林火灾主要集中在2～3月份;森林火灾平均开始于10月下旬,结束于5月中旬;地域分布主要集中在马衔山、小陇山、白龙江等林区。此外,利用NOAA气象卫星资料研究发现,遥感监测到的归一化差分植被指数与森林火灾发生率有较好的负相关关系,因此归一化差分植被指数可用于森林火灾的预警研究。     

加强森林火险预警 提高森林火灾综合防控能力

我国森林防火体系中现行的野外火源管理制度与林区人民的生产、生活存在矛盾。要加强森林火险预警系统建设,建立森林火险预警响应机制,实现以人为本,科学管理,统筹兼顾森林安全和林区人民的生产、生活用火,科学调配有限的防扑火资源,提高森林火灾的综合防控能力,减少森林火灾的发生。     

基于多指标类型的区域森林火险等级适应性评价方法

森林火险等级评价是当前所有林火管理系统的基础。由于评价尺度与评价区域的环境与目标的不同,区域森林火险等级评价的指标体系、指标权重与指标量化值都不尽相同。提出以指标体系的动态生成框架为技术支撑的基于多指标类型的区域森林火险等级适应性评价方法,阐述了指标体系的动态生成过程以及指标权重、指标度量的确定,构建了不同区域森林火险评价通用模型,并进行了实地验证。图1表2参22     

基于遥感图像的林火蔓延模型的研建

为了更好地研究林火的发生、发展规律,人们通过实验、观测等手段获取数据建立林火蔓延和预测模型.该文基于对林火的研究,从MODIS数据出发,利用遥感图像的数据融合技术进行图像的增强,从融合后的图像获取建模数据序列,采用灰色理论来建立林火蔓延和预测模型.该模型具有建模简单,模型的通用性强,建模数据获取容易并有利于推广.从建立的灰色模型看,预测相对误差小于1%的占50%,预测相对误差小于5%的占25%,预测相对误差在5%~10%的占25%.     

基于GIS的林火蔓延模拟的实现

为定量描述林火行为以辅助扑救决策,利用地理信息系统(GIS)软件建立林火蔓延模拟的空间背景并生成相应数据,运用林火蔓延模型且综合考虑火场地形、气象及可燃物类型等因子,采用点到点的传播方式,用Visual Basic 6.0开发软件,最终实现林火蔓延的动态模拟。模拟的结果表明,在地形条件一定的情况下,林火的初始蔓延速度和风速的大小对林火蔓延有明显的影响,不同的初始蔓延速度会导致不同的蔓延结果,随着初始速度的增大,蔓延面积也相应增加;不同的风速形成的火场面积不同,随着风速的增大,蔓延面积也相应增加,但火场的形状相似;坡向不同,接受阳光的照射不同,温度、湿度、土壤和植被都有差异,一般南坡比北坡更容易燃烧且蔓延速度快;不同的坡位会导致林地内水分含量不同,进而也会影响林火的蔓延速度。图5参12     

基于RS与GIS技术的福建省森林火灾监测研究

针对南方丘陵山区森林火灾发生的特点,研究利用极轨气象卫星遥感资料实时监测福建省林火的技术方法 通过计算机对卫星资料的自动处理和林火监测阈值的人工调整,能够快速准确地对林火进行识别 将林火监测信息与地理信息进行有机地结合,做到林火地理定位精确到乡镇级 在2003年夏季福建异常林火高发期的监测应用中,林火灾情监测准确率达80%,取得显著的效果