我区首次完成森林火险区划

遵照《全国森林火险区划等级》行业标准,由自治区森林防火指挥部组织的全区森林火险区划最近全部完成。全区共完成森林火险区划县级单位107个。其中:I级森林火险区(特高火险区)3个(钦州、昭平、苍梧),Ⅱ级森林火险区(高火险区)28个,Ⅲ级森林火险区(一般火险区) 76个。     

大理市森林火险等级区划研究

森林火险等级区划是森林防火宏观决策和分类指导的科学依据．1996年国家公布的大理市森林火险等级已经与实际不相符．在调查研究的基础上,参照LY1063—92《全国森林火险区划等级》标准,将树种（组）燃烧类型、农业人口密度、路网密度、气温、风速、降水量6个火险因子的最新统计数据作为区划参数,按评定标准重新对大理市的森林火险等级进行修订,确认大理市森林火险等级为“Ⅰ级”,森林火灾危险性“大”,属国家一类火险区．     

吉林地区森林火险区划的研究

森林火险区划是森林综合防火体系的重要基础，是林火管理的主要组成部分。依据影响森林可燃物燃烧、蔓延的主要稳定的火险因子，采用一定的数量化方法，把具有相似性的火险单元划分为一类，在此基础上进行等级区划，即所谓的火险区划。根据中华人民共和国林业行业标准，全国森林火险区划等级分W，即1级火险区、巨级火险区和亚级火险区，其中1级火险区为高火险区域，Ⅱ级火险区为中级火险区域，皿级火险区为低火险区域，森林防火管理人员可根据不同的火险区域制定相应的林火预防及扑救措施。1自然概况吉林地区位于吉林省东部，松花江上游东…     

北海市森林火险等级区划

森林火险区划是林火管理的基础。根据森林火险区划理论,结合北海市实际情况及采集数据资料的完整性,筛选出与森林火灾最密切相关的11个因子,采用层析分析法(AHP)计算各因子的权重,综合考量森林资源载量,对研究区森林火险等级情况进行定量评价,将火险划分为3个等级。运用ArcGIS软件将研究区森林火险等级进行作图分析,为该区域今后的森林火灾预测预报和科学经营管理提供决策参考和技术支持。     

龙胜县森林火险等级区

以广西龙胜县为研究区,调查分析该县森林火险状况及影响要素,结合森林资源载量及森林防火实际,选取树种（组）燃烧类型、人口密度、气象因子、火灾次数等11项主要林火影响因子,综合运用层次分析法(AHP)、聚类分析法及ArcGIS空间分析法,区划森林火险等级。结果表明,各村（分场）可区划为Ⅰ（高火险区）、Ⅱ（中火险区）、Ⅲ（低火险区）3个火险等级;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级火险区面积分别占研究区总面积的35.47%、38.33%、26.20%。高火险区主要分布在东部和南部,中火险区集中于西部和北部,低火险区分散在高、中火险区之间。区划结果有利于总结、突出研究区森林火情特点和重点。     

江西省森林火险综合区划

依据森林燃烧环理论,在充分考虑指标代表性、不可替代性以及数据可得性的基础上,根据江西省林火发生特点,选取气候、植被、地形等11个因子作为江西省森林火险精细化综合区划指标,并按照各区划因子对林火发生或蔓延的影响赋予不同的权重,将全省划分为Ⅰ级(低火险)、Ⅱ级(中火险)、Ⅲ级(高火险)3个不同等级的森林火险区.分区结果与该区气候、植被、地形分布等相符,说明区划结果具有较好的科学性和实用性,可为江西省森林火灾的预防、扑救和重点防护与管理等提供科学依据.     

连云港花果山高分辨率森林火险等级三维可视化短期预报研究

以连云港花果山为研究区,将火险等级预报因子归纳为森林火险区划、天气、火源等3个类别。其中火险区划根据植被类型、植被特征、地形因子获取;天气因子通过24h天气预报获取;火源危险等级由景区内的道路进行缓冲区分析获取。利用3类火险因子,通过加权叠置法建立火险等级短期预报模型,进行火险等级预报;利用DEM和SPOT5影像,通过GIS三维可视化技术,对预报结果进行三维可视化显示。通过研究实现了火险等级短期预报,将火险等级落实到小班,并将火险等级分布信息以三维可视化方式显示,为研究区森林火险实时监测提供了基础平台,为山区林火科学化管理提供技术支持。     

东莞大屏嶂森林火险等级评价与区划

针对广东省东莞大屏嶂森林公园的森林资源环境特点,选取植被类型、坡度、坡向、海拔、居民区距离、道路距离6个火险影响因子,利用GIS空间分析功能对大屏嶂森林公园进行森林火险等级的评价与区划。区划方案表明,该区可以划分为无、低、中、高和极高5个等级火险区,其面积分别占研究区的1.67%、2.19%、33.16%、55.3%和7.68%。森林火险等级的空间分异较明显,极高火险主要出现在西北部,中部和北部火险等级较高,东部与南部火险稍低。森林火险较高等级主要受植被类型、坡向及海拔这3个因素影响。     

内蒙古巴林右旗森林火险等级评价及火险区划研究

以内蒙古巴林右旗为研究区域,依据中国林业行业标准《全国森林火险区划等级》(LY/T1063-2008),选取树种燃烧类别、人口密度、路网密度、防火期月平均降水量、气温、以及风速等6项火险因子数据,运用数理统计方法和聚类分析法得出各个苏木乡镇的森林火险等级并完成火险区划。结果表明:1)幸福之路苏木拥有1个国家级自然保护区,幸福之路苏木火险等级提高一级为Ⅱ级,其他地区为Ⅲ级;2)进行聚类分析,按照火险程度由高到低分为3类,索博日嘎镇和大板镇为聚类1,查干沐沦苏木为聚类2,其他地区为聚类3。研究巴林右旗地区的森林火险等级并进行火险区划,有利于减少当地森林火灾导致的生命和财产损失。     

基于RS和GIS的香格里拉森林火险等级区划

以三江并流核心区香格里拉市为研究对象,以TM影像、森林资源调查数据、林相图和DEM为信息源,在分析香格里拉地区森林火险因子基础上,选取植被类型、坡向、坡度、海拔和离居民点远近作为主要林火等级区划因子。借助RS和GIS技术并采用因子加权叠置法,对研究区森林火险情况进行了定量评价,将火险等级分为低、中、高3类。结果表明:研究区低、中、高火险区面积分别占研究区总面积的12.96%,47.85%,38.87%,中、高火险区比重较大,森林防火任务较重。高火险区大部分位于易燃树种区和居民点密集区域,树种燃烧性和人为因素是影响火灾的重要因子,研究结果可为相关部门森林防火提供技术支持。     

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。     

北京市西山试验林场火险等级预报系统研究

在调查和分析北京市西山试验林场的气象、森林资源、人为活动和林火档案等数据基础上,运用综合指标打分法建立了1个基于气象因子、可燃物因子、地形因子、人为因子的林场火险等级预报模型.并利用VB和MapX设计实现了西山林场的火险等级预报系统.     

云南松林区的林火与火险等级分区初探

云南松林区发生的森林火灾是多种自然因素和人为活动综合作用的结果。通过对四川省云南松分布区不同区域与林火有关的主要气候因子分析及综合值的比较,结合地形地貌、植被状况和人为活动等多种因素,将我省云南松分布区划分成5个不同等级的火险区,并提出了相应的护林防火对策。     

湖北省森林火险等级标准和森林火险等级直接预报法研究

该研究系湖北省科技进步二等奖项目《湖北省森林火险等级标准及森林火险预报系统的研究》的创新点。这种直接预报法与目前国内外已有的预报方法比较,明显具有简便易行、迅速和准确的特点,适合在湖北各县（市）、林区、自然保护区和林场应用。     

贵州息烽林场森林火险的数量生态学分析及区划

对贵州息烽林场６７个森林火险调查样方进行ＰＣＡ、ＣＯＡ排序和模糊综合评判表明：海拔影响林场森林可燃物分布状况和土壤含水量;林场森林火险以危险和较危险两级为主,影响的主要因素是海拔、森林可燃物类型和火源状况;森林可燃物分为非林分型可燃物,林相整齐的中幼林型可燃物和近成过熟林型可燃物、林相不整齐林分型可燃物;林场森林型可燃物和近成熟林型可燃物、林相不整齐林分型可燃;林场森林火险区划为４级区域,即很危险区（Ⅰ）、危险区（Ⅱ）、较危险区（Ⅲ）和略危险区（Ⅳ）。     

牯牛降植被日火险等级划定及防火对策分析

牯牛降森林火险植被分为5大类，其日火险等级各不相同。运用日火险等级实测模型（周期模型）及火险植被类型分布图，将植被日火险等级落实到具体山头地块。森林防火要采取监测、监控、监督“三监”同步的办法。     

全国森林火险预报系统的研究与运行

森林火险预报对于加强森林防火工作,保护森林资源有重要的意义。当前我国各级气象部门发布的森林火险天气预报和一些地区发布的森林火险预报的空间位置较粗略、时效性较差,不能满足各级森林防火工作的实际需求。作者引入信息技术,在网络和GIS平台上建立森林火险预报系统,试图解     

Integration of socio-economic and environmental variables for modelling long-term fire danger in Southern Europe

In Mediterranean forests fire danger assessment is of crucial importance for any fire prevention policy, both at the local and global scale. The objective of this study is to model large scale structural forest fire danger in Southern Europe. This was done through the identification of those physiographic, socioeconomic and environmental factors that best explain fire occurrence in this region. The modeling process consisted of a multi-step analysis based on multiple regression techniques. In this work, a balance is reached between the objectivity of mechanical methods, and the thoroughness entailed by an exhaustive selection of the variables. Due to the different availability of input data, two different fire danger models were built. One model was derived for Portugal, Spain, France, Italy and Greece, using an initial set of 32 independent variables. A second model was derived for a reduced area (Spain, France and Italy) using these 32 plus another 5 variables. Both models were built using the same methodology, which was based on the search for best intermediate models. The dependent variable used to represent forest fire danger was computed through the annual average of fire occurrence. Statistically, both models performed satisfactorily. The final fits for the first and second model yielded R ² values of 0.60 and 0.71, respectively. Given the structural condition of the variables considered, the resulting models can be used to support the design of fire prevention policies on the long-term basis.

Monitoring Forest Fire with MODIS-NDVI Images in Beijing

INTRODUCTION The moisture content of fuel is a critical parameter in fire ignition because flammability is closely dependent on it (Dimitrakopoulos et al. 2001). Dead fuel lying on the forest floor (fallen branches, litter, foliage) is the most dangerous because it is drier than live fuel and more dependent on rapid atmospheric changes. The moisture content of live fuel plays a marginal role in fire ignition, but it is critical in fire propagation modeling because the amount of water is d…