基于森林资源数据的ArcGIS森林火险区划研究

利用ArcGIS软件技术,依据研究区森林资源二类调查档案数据[3]及其人为活动情况,选择树种(组)或地类、海拔高、坡度、坡向及人为活动区缓冲距离5种因子对森林火灾的潜在影响进行了综合研究,结果表明,研究区内不仅高火险区面积比重大(高火险区面积占45.18%、极高火险区面积占25.32%),而且区域内的各火险因子类别组成都是以火险等级高的占优势,特别是森林植被易燃类占91.94%,区域内森林火险等级较高,森林火灾隐患较大。     

应用RS及GIS进行林业局森林火险区划的研究

应用经过数字图象处理的ＴＭ图象，进行森林火险因子的各种空间数据采集；结合地面调查和实验，编制了森林资源分布图、森林可燃物燃烧性分布图、森林火险天气等级图、人口密度图、道路网密度图和森林火灾发生率六种专题图．应用ＧＩＳ空间数据库管理中的图象叠加、自然属性库进行分类，在综合分析评价的基础上应用知识的计算程序系统，模拟森林火险领域和解决问题的能力．将甘肃省迭部林业局森林火险等级分为四级，即Ⅰ级高火险区，Ⅱ级火险区，Ⅲ级一般火险区，Ⅳ级低火险区．再以林业局为总体，各自然沟系作为总体评价单元，用小班火险等级加权平均计算面积、沟系的平均火险等级及林业局的平均火险等级     

森林可燃物含水率气象预测模型 在森林火险预报中的应用

森林可燃物含水率是森林火险预报中的主要指标之一.利用黑龙江省伊春林区5个气象站1961-2005年逐日气象资料、森林火灾次数资料和五营林业气象试验站1991-2005年森林可燃物含水率观测资料,采用统计回归法,建立森林可燃物含水率与气象要素关系模型,并将可燃物含水率预测模型引入到森林火险气象指数模型中.结果表明:森林可燃物含水率模型模拟效果较好,引入森林可燃物含水率气象预测模型可提高森林火险气象指数模型的应用效果,并划分了森林火险气象指数在伊春林区森林火险等级预报中的应用指标值.森林可燃物含水率模型可祢补可燃物含水率纽份缺少观测资料的不足.促进森林火险等级预报的应用水平.     

北京鹫峰景观格局空间特征与森林火险的关联分析

  目的  研究景观格局空间特征与森林火险的关系与影响,为深入研究基于景观尺度的森林空间布局对降低森林火灾风险的影响奠定理论基础。  方法  本研究以北京市鹫峰林场区域为研究对象,利用层次分析法计算森林火险指数并做火险等级评价,提取景观尺度下景观格局信息,探索各景观指数与森林火险指数的关系。先对所获得的GF-1高峰一号遥感影像进行预处理并分类,得到鹫峰土地利用分类图。利用Fragstats4.2计算林场各小班的景观指数,用层次分析法结合二类清查资料计算各个小班火险指数,并对火险分5个等级。统计各火险等级的景观指数,采用灰色关联度分析和相关性分析法,研究景观格局空间特征与森林火险指数的关系。  结果  （1）景观形状指数LSI,景观丰度指数PR,香浓多样性指数SHDI在低火险区最大值最高。说明在一定程度上斑块形状越复杂,景观分割度越大,生物多样性越大,阻火性能越好。（2）在低火险区,7种景观指数（斑块数量NP,斑块密度PD,蔓延度CONTAG,景观分割度DIVISION,景观丰度PR,景观丰都密度PRD,香浓多样性SHDI）对森林火险的线性影响均不大;在中火险等级区域中,与森林火险指数的关联度最低的是斑块密度指数PD,关联度最高的是景观丰度密度指数PRD。在较低火险等级（II）,高（IV）、较高火险（V）等级中,均是斑块密度指数PD与森林火险指数的关联度最小,PR与森林火险指数关联度最大,PR与森林火险指数相关系数分别为?0.452和?0.497呈负相关,相关性较显著,说明景观异质性随着景观要素种类增多而提高,景观异质性越高,森林火灾发生的危险性越小。  结论  在一定程度上,景观斑块密度越大,景观丰度越高,蔓延度越低,越不容易发生火灾,在火灾中抗干扰能力和阻碍能力最强。景观格局内异质性低、生物多样性少则更容易发生火灾。通过对众多景观指数与森林火险指数的灰色关联度和相关性计算,筛选更能表征与森林抗火性有关的指数,其中蔓延度指数CONTAG,景观分割度指数DIVISION,香农多样性指数SHDI,景观丰度PR和景观丰度密度指数PRD等能更好的表达对森林景观的抗火性。      

森林小气候研究在森林防火中的应用前景

森林生态系统是地球生态系统中最重要的组成部分,做好森林资源保护工作的重中之重就是解决好森林防火问题。结合国内外目前在森林小气候领域的系统研究,针对我国目前森林防火工作的不足,提出了深入系统的研究森林小气候相关因子的时空分布与协同变化规律,通过设计开发出森林火险等级预警系统,实现森林火险等级的全天候快速预报。     

基于GIS的花溪森林火险等级预报系统研究

[目的]通过对花溪区温度、湿度、风等各气象因子的分析,并结合气象数值预报产品,建立了花溪区森林火险等级预警模型.[方法]采用GIS二次开发方式,构建了森林火险等级预报系统.[结果]实现了花溪区自动气象站温度、雨量、风向风速、相对湿度等气象资料的实时监测和显示、高温及大风报警、森林火险监测预警等功能,该系统的建设为花溪区森林火险预防和决策指挥提供了气象科学技术支撑.[结论]该研究结合实时气象资料数据,能对花溪区森林火险进行预警监测,及时为各相关部门提供森林火险等级气象服务.     

利用NOAA卫星遥感监测福建省森林火险

利用气象卫星NOAA的AVHRR资料,计算全省森林防火期内森林植被的干燥度,结合相应的森林火灾的资料,作出森林火险等级空间分布,应用地理信息系统,指出高火险等级的地理位置.     

大兴安岭塔河林业局林火动态气象条件分析

利用GIS和SPSS统计软件,对塔河林业局1975—2004年的林火和气象数据进行处理,在时空尺度上分析了30a该区的林火规律,引入湿润指数来反映大兴安岭地区水热状况指标,并采用模糊聚类分析法对春、夏、秋3个季节森林火险等级进行划分。研究结果表明:30a研究区火灾总次数和过火面积均呈波动上升趋势;用湿润指数表征森林火灾在春、夏、秋3个季节的气象条件是可行的;春季是森林火灾的高发期,夏季发生森林火灾的可能性也较大,秋季相对无高森林火险等级。该地区的森林防火工作不能简单地套用黑龙江省普遍实行的春秋2季为防火期、夏季为防火安全期的做法,也要提高对夏季森林防火工作的重视。     

基于GIS森林火险等级预报系统数据处理技术

以森林火险等级预报系统中的气象数据处理自动化为研究目的,采用GIS二次开发方式,构建了一套森林火险等级预报系统的气象数据处理软件.在系统介绍了由原始气象数据信息到森林火险等级预报系统所需数据格式具体处理过程的基础上,以吉林省51个气象站点为研究区域,验证了这种处理方法的可行性.结果表明:以GIS为手段,利用处理软件可以实现气象数据的自动处理,工作效率约是手动处理方法的3.3倍,较大地提升了气象数据处理的信息化水平.     

基于RS和GIS的广州市森林火险区划研究

运用经过数字图像处理的TM图像，进行森林火险因子空间数据采集，在综合分析评价的基础上编制了可燃物类型分级表和森林火险等级分析表．并运用GIS空间数据库管理中的图像叠加、自然属性库进行分类，以及选用合适的火睑等级模型，做出森林火险区划，为广州市森林防火工作提供了科学依据。     

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。     

森林火灾扑救风险控制与处置的对策

森林火灾扑救属于高风险、高危险作业.该文依据风险管理理论和国内外减灾战略要求,针对森林火灾扑救风险的特点和规律,以实现扑救效益大、风险小、损失少为最终目标,明确提出以人为本、风险认知、风险责任、风险预警、风险决策、风险规避、风险控制、应急避险和风险转移等对策与措施,科学有效地控制和处置森林火灾扑救风险,从而确保森林消防队员人身安全,确保国家森林资源和林区人民生命财产安全.     

浙江省防火期内森林火险天气指标动态

基于森林火灾统计资料,采用加拿大森林火险天气指标系统(Canadian Forest Fire Weather Index System,CFFWIS)分析了浙江省森林火险期内森林火险天气指标动态变化趋势。结果表明:研究区火险期内森林火灾发生次数呈递减趋势,但每场火灾的平均过火面积呈显著增加趋势(P<0.01);细小可燃物湿度码(C_FFM)和初始蔓延指标(I_IS)达到显著水平(P<0.05),可作为浙江省森林火险期火险状况的良好指标;1991-2011年,研究区森林防火期内可燃物湿度指标、火行为指标及火灾控制难易度指标总体呈增加趋势。其中,春季火险期可燃物干燥状况增加趋势较秋、冬季火险期幅度大,且已达到显著水平(P<0.05)。因此,加大该区的森林火灾防控工作,尤其是春季火险期的防控工作刻不容缓。     

基于GIS的林火动态风险等级区的划分

基于森林资源环境与林火发生的关系,以广义3S技术为依托,以现代通讯技术和自动监测技术为基础,提出了森林火险动态区划的概念,并建立了与之相适应的数学模型.试验的流程为:收集试验地1987-2003年林火历史和现实数据,进行数据处理,使其适合在GIS环境中处理,在GIS中分析林火点的空间环境因子,提取其属性数据.在统计软件中分析并建立拟合公式.以各环境因子的拟合公式在GIS中计算,并形成相应的专题图层.将各专题图层进行叠置分析,实现了林火风险动态区划.该方法的应用可以提高林火风险预测和预报的准确性,降低林火管理的支出,提高林火管理的水平.     

关于3月陕西榆林高危森林火险处置情况的调查

2015年初,榆林气温起伏大,前冬冷、后冬暖,降水过程少,无有效降水,属2001年以来第3偏少年,加之扬尘、大风等灾害性天气频发,造成3月榆林森林火险指数达到高危级别。林业气象部门联动,对林区全天候监测,准确及时预报预警,全省抓紧适宜的气象条件开展人工增雨,缓解了除榆林外大部分地区的险情。3月12日森林火险等级上升到高危级别,林业系统严防强管,主动预防和巡查,及时发现榆林定边出现火情,立即组织科学扑救,短时有效地控制了火情,处置及时,取得良好效果。     

大兴安岭森林景观在不同火干扰及人工更新下的演替动态

该文应用LANDIS模拟大兴安岭图强林业局森林景观1987年特大火灾后,在不同的火干扰条件（不模拟火、火烧轮回期为150年和325年）和不同人工更新方式（完全自然更新、种植落叶松和种植樟子松）,3×3种（共9种）模拟方案下300年的动态变化.研究结果表明:火烧轮回期为150年条件下的火烧明显比火烧轮回期为325年方案下的火烧频繁,总的过火面积也多,但前者以轻度火为主,后者以重度火为主.而人工更新下（无论是种植落叶松还是种植樟子松）过火面积要高于自然更新下的过火面积.造林树种的不同对火也有较大的影响,种植樟子松方案下的过火面积相对较大.不同火干扰条件不仅会影响森林主要物种组成面积,而且还会造成其年龄结构的巨大差异.一般而言,火烧轮回期长有利于低耐火性物种,火烧轮回期短有利于高耐火性物种.但如果物种具有很强的种子扩散和定居更新能力,无论该物种的耐火性高还是低,火烧轮回期短则更利于该物种的生存,但幼龄林所占的比重较大.不同的种植更新方案对于森林物种有显著的影响,可以明显地增加所种植的物种在该区所占的比例.      

2001-2017年西南地区森林火灾数据特征分析

根据中国林业信息网提供的2001-2017年西南地区森林火灾数据,计算森林火灾发生次数、火灾面积、受害森林面积、人员伤亡和火源类型等森林火灾指标的年际和空间变化,得到各指标之间的相关性,分析西南5省市森林火灾特点和规律,并根据火源引起森林火灾次数和方差分析,确定西南地区主要火源和不同省市之间的差异。结果表明:1）2001-2017年,西南地区年均森林火灾次数1 977次,年均过火面积2.43万hm²,年均过火森林面积0.50万hm²,年均成林蓄积损失15.68万m³,年均人员伤亡29人,年均投入扑火车辆2.24万辆,均呈逐年下降趋势;2）火灾次数、火灾面积和受害森林面积等在不同省市和空间差异显著,火灾面积对伤亡人数、扑火经费、出动车辆和飞机数量等都有显著影响;3）人为火源占已查明火源的96%以上,其中烧荒烧炭（38.98%）和上坟烧纸（15.39%）分别是最主要的生产性火源和非生产性火源;4）近几年,烧荒烧炭、炼山造林、上坟烧纸、野外吸烟和电线引火是西南地区主要火源,不同省市间人为火起因差异显著。研究结果表明:西南地区森林火灾绝大多数都是人为,与人类活动密切相关,建议在掌握研究区各省市森林火灾时空分布和火源特征基础上,加强基层防火宣传与教育,加大烧荒烧炭及上坟烧纸等火源的管控力度,是减少该地区森林火灾的重要措施。研究能够为西南地区各省市林火预测和林火管理防治提供科学依据。     

八达岭森林健康示范区森林火险等级区划的研究

针对八达岭森林健康示范区森林火灾发生特点与规律,选取海拔高度、郁闭度、经营措施、距旅游点的距离、优势树种、林道距离6个影响林火发生较大的因子,运用聚类分析的方法,对八达岭森林健康示范区的121个小班进行了森林火险等级区划,把森林健康示范区分成3个火险等级区,通过实际调查,分类小班和实际情况较一致,为林业部门进行森林火灾管理提供有价值的参考,从而达到防灾减灾,保护森林资源的目的。     

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.