广西林火驱动因子及预测模型研究

了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测，能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集，以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子，同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明：月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子；Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果，AUC值均在0.85以上，机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型，随机森林模型精度最高(S_AUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测，结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大，预测结果契合广西实际，能够为广西的林火预测预报提供参考。今后，应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力，以降低森林火灾发生的风险。     

林火研究综述(Ⅰ)——研究热点与进展*

在危害森林的诸因子中火灾是一种最具破坏性的灾害。各林业先进国家都非常重视林火研究工作。森林防火是一门综合性的科学，其研究热点包括基础研究和应用研究。近些年林火研究涉及国家森林火险等级预报、林火控制技术、雷击火自动定位系统、遥测自动林火天气站网、火发生与火行为规律、计划烧除、火生态、可燃物燃烧过程、灭火喷洒技术、烟尘特征和扩散等。     

林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报*

林火预测预报是综合气象要素、地形、可燃物的干湿程度、可燃物类型特点和火源等，对森林可燃物燃烧危险性进行分析预测，天气预报的准确性直接影响林火预报的准确性。林火预测预报分为火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报。林火预测预报从20世纪20年代迄今，已有80余年的历史，在世界各国发展很快。林火预报研究中的关键问题是主要因子的选择和预报因子的测定。林火预测预报主要方法有：经验法、数学方法、物理方法、野外实验法和室内测定法等。     

北方森林林火发生驱动因子及其变化趋势研究进展

北方森林作为气候变化最敏感的陆地生态系统之一,近些年来随着林区气候变暖,林火发生的数量和过火面积都呈显著的增加趋势,因此研究北方森林林火发生驱动因子及其变化趋势对维护其生态系统的稳定具有重要意义。文中主要从北方森林林火发生的主要控制因子和未来气候变暖条件下林火发生的预测方法及变化趋势进行综述。研究结果表明,林火的驱动因子既包括在大尺度上气候的作用,也包含植被、地形、可燃物和人类活动等局部尺度的影响。近几年来对气候变暖下林火状况趋势预测更倾向综合考虑气候和局部控制因子的作用。对我国而言,需要在更大的区域尺度上开展林火发生预测的研究。研究认为,北方森林林火变化趋势及预测研究的关键问题在于如何在不同空间尺度上确立林火发生的关键控制因子以及完善现有的林火预测方法。     

中期森林火险等级逐日预报

中期森林火险等级逐日预报林雪娥（福建省龙岩地区气象局，３６４０００）１０天森林火险等级预报是根据林火发生与前期天气条件的关系应用计算机软件对引起林火发生的气象因子，如温度、湿度、降水、风速等气象数据进行可靠的科学处理，寻找与林火发生的相关条件，对未来...     

黑龙江省林火预报中的最佳尺度问题研究

森林火灾发生发展受时间和地理条件的影响,表现出明显的时间和地理规律,影响林火发生的气象要素存在异质性.在林火预报中应考虑林火发生地点的空间异质性,但对于异质性空间中林火预报的尺度问题目前还较少研究.现以黑龙江省为例,通过对林火发生空间规律的研究,确定了黑龙江省林火预报的最佳尺度.     

林火碳排放研究进展

火是森林生态系统主要的干扰因子, 森林火灾的频繁发生不仅使森林生态系统遭到破坏, 同时也造成了含碳温室气体的大量释放。综述了火烧面积、森林可燃物以及燃烧效率等主要因子对森林火灾排放碳量估计的影响, 分析了这一领域未来研究发展趋势。大量研究表明:1)卫星遥感是估测大尺度上森林过火面积的主要手段, 随着高分辨率卫星的应用, 森林火灾面积的估计精度不断得到提高。目前的研究主要集中于大尺度上林火面积的估计和估算方法的改进。2)遥感数据是目前估计大尺度可燃物燃烧量的有效手段, 利用遥感数据的同时结合有效可燃物计算模型, 运用多元线性与非线性分析结合等方法提高对可燃物燃烧量的估计。3)燃烧效率是决定可燃物消耗量的主要因子, 也是估计森林火灾释放含碳气体量的关键。未来的研究是利用高分辨率的遥感数据, 结合复杂的可燃物计算模型, 更精确地估计林火碳排放。     

林火预测预报研究综述

介绍了国内外林火预测预报的发展简况,分析了林火预测预报因子的选择,阐述了综合气象要素、地形、可燃物的干湿程度、可燃物类型特点和火源等因素的林火预测预报方法以及我国目前采用的林火预测预报方法.     

基于知识发现理论的森林防火模型研究

森林火灾危害严重,是一种极其复杂的现象,影响因子因地域的不同而存在多变性和不确定性.文章创新性地提出一套基于知识发现理论的森林防火模型方法.该模型充分考虑了自然因素和社会因素对林火的影响,研究了林火发生及蔓延与环境因素之间的关系;利用知识发现技术的空间算法和时序数据处理算法,建立林火发生和蔓延的时空模型,为林火研究提供...     

林火与气候变化研究进展

火是全球大多森林生态系统中的一个重要干扰因子, 它对大气中的温室气体和气溶胶的增加有显著影响。林火与气候变化是当前林火研究领域的热点问题。文中综述了气候变化对林火的影响和林火排放物对气候变化的影响。大量研究表明, 气候变化将导致森林火险期延长, 出现潜在极端火行为的天数增多, 森林火灾更加严重, 特别是北方森林火灾增加显著。未来的研究趋势是, 采用卫星遥感数据在大尺度上研究气候变化对林火的影响, 把林火模型与气候模式和全球植被动力学模型耦合, 构建更为复杂的林火排放模型, 以深入揭示林火与气候变化的关系。     

世界森林雷击火研究现状和展望

野火是植物生态系统中最严重的自然灾害。野火的重要组成部分——雷击火是一种复杂且难以控制的自然现象，给人类和生态环境造成了巨大损失，人类活动已在全球范围内显著影响了雷击火的发生与分布。由于雷电的随机性，其观测实验和理论研究非常困难。因此雷击火成为全球变化及其环境影响研究的关键议题之一，各国对雷击火的预测研究给予了高度重视。结合相关研究文献发现，在雷击火形成因素、雷电预测预报模型、人工干预3个方面形成了较为系统的研究结果。文中在基于对其评述的基础上，总结雷击火的研究现状，展望未来的研究方向，以期为深入研究雷击火中能量来源——雷电和更高效地建立预测模型提供启发和参考。     

基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。     

新西兰森林火险等级系统及预测应用

新西兰是森林火灾多发的国家,由于近年来气候变化导致新西兰火灾季节延长且火灾频发。探究新西兰火险等级体系的火天气指数和火行为分析模型,可以用于模拟历史、当前和未来的火险。文中对新西兰火险等级、火行为分析模型以及用于监测当前火险的火天气系统进行了探讨,认为开展相关火行为模拟研究是上述3种管理工具的研发基础,并且可以确保火险信息的有效性和准确性。不同植被的火行为是林火管理系统的重要输入因子,当前的天气、火行为和火险由新西兰国家乡村消防局进行每日更新并通过网络发布给全国的防火机构和公众,用于中、短期防火管理计划的实施。这些火行为模型已经成为新西兰很多火管理决策支持工具的基础。新西兰气象局把火天气指标系统和他们的预测模型结合起来,产生每小时的预测图用于短期计划和应急管理。借鉴新西兰的森林火险等级系统可以为我国构建完备的国家火险等级预报系统提供技术参考,而且探讨世界各国火险等级体系和火险模型可以促进我国与世界各国森林火险信息平台共享,提高预测和应对重特大森林火灾的能力,减少森林资源的损失,助力我国“双碳”目标的实现。     

我国森林火灾发生的时空规律研究

森林火灾对森林生态系统有重要影响,可能给森林生态系统带来毁灭性的损害,但在森林生态系统演替中又具有重要和积极的影响。研究森林火灾发生规律是森林火灾预测预报的基础,也是指导森林防火与补救工作的重要科学依据,具有重要的理论与现实意义。受气候变化等因素的影响,近年来森林火灾有多发的趋势,关于森林火灾发生及其生态影响成为研究的热点。文中在参考国外研究成果的基础上,从森林火灾发生的不同时间尺度和不同空间尺度上评述我国森林火灾发生的时空分布规律,总结我国森林火灾发生的一些总体规律性,指出现有研究存在的问题,并对未来的研究方向进行展望。     

福建林火的发生特点与防治对策探讨

对福建省近年发生的１９７起森林火灾归纳、分析表明，森林火灾发生频率最高的是生产用火，林火发生以２、３月份最多；上午１０时至下午１８时为林火发生的高峰；预防林火发生，应确定森林防火戒严期，开展火险预测预报，完善防火设施，以利于迅速扑火。     

森林可燃物含水率及其预测模型研究进展

森林可燃物是森林火灾发生的物质基础,其含水率的变化直接影响森林可燃物着火的难易程度。高效准确地模拟森林可燃物含水率动态变化的规律,对预测预报林火发生或林火行为具有重要意义。文中从可燃物含水率的影响因子、理论算法、预测模型3个方面阐述了森林可燃物含水率及其预测模型研究进展;指出了研究存在的问题;提出了可燃物含水率研究展望:加强野外定位观测研究,优化测定方法并强化野外采样和室内试验标准化工作,加强可燃物含水率时空异质性研究,加强观测尺度外推问题研究并构建含水率遥感反演模型。     

Forest Fire Risk Zone Modeling Using Logistic Regression and GIS: An Iranian Case Study

Forest fires are an important environmental concern worldwide, affecting the soil, forests and human lives. During the process of burning, soil nutrients are depleted and the soil is subsequently more vulnerable to erosion. Nowadays it is necessary to identify the factors influencing the occurrence of fire and fire hazard areas, in order to minimize the frequency of fire and avert damage. Logistic regression was used to study the forest fire risk and identify the most influential factors in the occurrence of forest fires. Climatic variables (temperature and annual precipitation), human factors (distance from streams and farmland) and physiography (land slope and elevation) were considered and their correlation with the occurrence of fires investigated. Results of model validation and sensitivity of various areas to fire were examined with the ROC coefficient and Hosmer–Lemeshow test. The estimated coefficients for the independent variables indicated that the probability of occurrence of fire is negatively related to land slope, site elevation and distance from farmlands, but is positively related to amount of annual precipitation.     

黔南地区气象因子与森林火灾发生次数之间的关系

对黔南区春季防火期森林火灾数据进行分析,分别引入Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合该地区火险天气森林火灾发生数,并对这些模型进行逐步筛选。结果表明:Poisson回归模型不适用于处理过度离散的数据,负二项回归模型相对于Poisson回归模型,比较适用于过离散数据;但是对于零个数过多的数据,这2类模型拟合效果较差,零膨胀负二项模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法。零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合效果优于其他2种模型,而且Hurdle模型好于零膨胀负二项模型。     

2003—2018年中国森林火灾时空分布格局研究

基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。     

气候变化背景下森林火灾发生规律研究

随着气候变暖加剧，全球森林火灾灾害发生的频率与强度亦随之增加，世界各地森林火灾潜 在的危险将长期存在，严重程度也将大幅增加。森林火灾对森林生态资源和全球气候产生了重大影响， 由于其突发性强、破坏性大、处置救助极为困难，是当今世界最为严重的生态灾害和突发性公共事件之 一。森林火灾发生发展规律是森林火灾预防与扑救的重要依据，加强其规律研究有利于有的放矢地开展 森林防灭火工作。针对气候变化现状及发展态势，结合气候变化背景下国内外森林火灾现状，系统论述 了气候变化对我国森林火灾发生发展规律的影响，主要阐述了气象条件影响森林火灾的发生，气候影响 森林可燃物，气候影响森林火源，气象影响森林火行为，气候决定森林火灾周期以及气候变化对森林火 灾时空分布规律的影响。在全球气候变暖的背景下，从解析我国森林火灾发生规律入手，通过气候变化 背景下我国森林火灾发生规律的研究，客观认识我国和各地区森林火灾发生发展规律，从而为国家和地 方各级政府有效开展森林火灾灾害防治和应急管理工作、切实保障社会经济可持续发展提供科学决策 依据。