基于GM(1,1)模型的浙江省森林资源发展趋势预测

以浙江省1989—2014年间森林资源连续清查数据为基础,应用灰色系统理论,构建森林资源动态变化的GM(1, 1)模型,对浙江省森林资源主要指标进行拟合预测和分析,结果表明:森林资源主要指标的模拟值与实际值的拟合误差均在12%以下,拟合精度较高;使用后验差检验方法检验,得到林地面积预测精度等级为合格,森林面积、活立木总蓄积、森林蓄积、林分单位面积蓄和森林覆盖率预测精度等级为好,预测结果可以作为浙江省林业宏观决策的科学依据。在未来,随着"森林浙江"建设的深入,浙江省森林面积、活立木总蓄积、森林蓄积、林分单位面积蓄积以及森林覆盖率都将继续呈现稳步增长态势,但同时要避免林地面积的逆转。     

曲靖市森林资源主要指标动态变化分析与灰色预测

文章利用曲靖市2016—2021年森林资源监测结果数据,对森林资源主要指标进行动态变化分析,探讨变化的主要原因。利用灰色数列预测方法,将修正后的监测数据作为原始数据系列,建立GM(1,1)模型,对曲靖市森林面积、森林蓄积、森林覆盖率进行预测,并对预测结果进行综合分析,提出了森林资源管理及提升森林覆盖率的建议。     

浙江省森林资源监测数据分析及预测

结合浙江省森林资源发展历史,对1994、1999、2004、2009年全省森林资源连续清查数据和2005-2010年全省森林资源动态监测数据进行了动态变化趋势分析;以2005年为起始年,以2005-2010年全省森林资源年度动态监测数据为主要依据,运用二次指数平滑模型对2011-2020年浙江省林地面积、森林面积(包括它灌林)、森林蓄积、林分单位面积蓄积4项主要指标进行了预测,以此为基础,得出未来十年里,全省林地面积将继续减少,森林面积将呈现增长难,增长幅度小的特点,而全省森林蓄积量以及林分单位面积蓄积都将继续呈现高速增长态势.     

基于GM(1,1)模型的福建省森林资源发展趋势预测

以福建省1993-2018年间森林资源连续清查数据为基础,应用灰色系统理论,构建森林资源动态变化的GM(1,1)模型,对福建省森林资源主要指标进行拟合预测和分析,结果表明:森林资源主要指标的模拟值与实际值的拟合误差均在10%以下,拟合精度较高。使用后验差检验方法对模型进行精度等级检验,求得林地面积、森林面积、森林蓄积、活立木总蓄积、林分单位面积蓄积和森林覆盖率的后验差检验值分别为0.26、0.09、0.08、0.15、0.10和0.06,均小于0.35,小误差概率均为1,预测精度等级为好,预测结果可以作为福建省林业宏观决策的科学依据。未来随着福建省生态文明先行示范区建设的深入,森林面积、森林蓄积、活立木总蓄积和林分单位面积蓄积都将继续呈现稳步增长态势,但同时要避免林地面积的逆转。     

海南省森林资源发展趋势的灰色预测

依据海南省1979年森林资源清查及后续4次森林资源复查成果,运用灰色系统理论构建森林资源的非等间距GM(1,1)模型,对第五次(2008年)森林资源复查指标进行预测.通过后验差检验法检验,获得的有林地面积、林分面积、活立木总蓄积、林分蓄积、林分单位蓄积和森林覆盖率的非等间距GM(1,1)模型的精度都为合格以上,平均相对误差均少于4.00%,而林业用地面积的精度不合格,平均相对误差为2.83%.预测结果为:有林地面积198.60万hm2,平均绝对残差1.91万hm2;活立木总蓄积8031.45万m3,平均绝对残差143.04万m3;森林覆盖率58.57%,平均绝对残差0.56%.预测值基本符合实际情况.     

基于灰色理论的西丰县森林资源预测研究

根据西丰县2005年森林资源二类调查和(2006-2010年)森林资源年度变更统计数据,采用灰色GM(1.1)预测方法,对有林地面积、活立木蓄积和森林覆盖率建立预测模型。经精度分析,该模型拟合度较高。通过该模型预测了2020年和2025年有林地面积、活立木蓄积和森林覆盖率,为未来林业政策的制定提供数据支持。     

三明市第三次森林资源二类调查主要指标的灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以三明市1996-2003年资源建档数据为基础,建立灰色预测GM(1,1)模型,对三明市第三次森林资源二类调查的主要指标(森林覆盖率、有林地面积、活立木总蓄积量)进行预测,经预测三明市第三次森林资源二类调查的森林覆盖率为76.8%、有林地面积176.35万hm2与第二次调查持平,活立木总蓄积量达到12694.8万m3。     

云南省森林资源发展趋势预测

利用灰色数列预测方法,以云南省森林资源连续清查的初查和三次复查数据为基础,建立ＧＭ（１,１）模型,对云南省的有林地面积、活立木蓄积、森林覆盖率进行预测,并对预测结果进行综合分析,提出了森林资源宏观决策和管理的对策建议     

伊春林区森林资源的动态灰色预测

森林资源动态分析一般具有少数据和贫信息带来的灰色不确定性,灰色系统理论是解决这一问题重要工具。以伊春林区2001~2012年森林资源的统计数据为基础,采用灰色理论系统建立动态预测模型,对其森林蓄积量、有林地面积、森林覆盖率3个资源指标进行预测分析。结果表明,运用灰色预测建立的模型的预测结果经检验,精度较高;伊春林区森林资源在未来3 a内将会持续增加。     

基于GM(1,1)模型群内蒙古森林资源的动态预测

以内蒙古自治区1976-2013年间森林资源连续清查一类数据为基础,通过灰色系统理论与方法,分别建立了内蒙古自治区森林蓄积量GM(1,1)模型群与内蒙古自治区森林面积二阶弱化缓冲GM(1,1)模型群。用其对内蒙古自治区的森林资源蓄积量和面积进行宏观时间序列预测,同时对预测结果进行了综合分析。由于基础数据具有连续性、可比性特征,模拟值与实际值的误差均符合精度要求,切合该自治区森林资源发展变化实际,因此可作为其森林资源监测体系的组成部分,为内蒙古自治区制定林业宏观决策、编制林业发展规划提供理论参考与科学依据,以期实现科学经营森林的管理模式以及森林资源的可持续发展。     

灰色理论和人工神经网络森林资源预测方法的对比研究

以森林资源一类清查数据为基础,采用灰色系统理论、人工神经网络两种方法对山西省森林资源的发展趋势进行了预测,并对两种方法的优缺点进行了对比研究。结果表明：人工神经网络的相对误差低于灰色理论,拟合性高。采用人工神经网络预测森林资源变化是一种较好的方法,且对数据有较好的适应能力;人工神经网络更适合于短期预测,而灰色理论适合于中长期的预测。在进行森林资源预测时,应根据不同目的把两种方法结合使用。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

山西省森林资源发展趋势预测

以山西省1984年至2000年间的森林资源连续清查数据为依据，应用灰色系统理论建立了山西省森林资源预测模型，预测了2005年至2015年森林资源主要指标的发展趋势。为山西省制定林业宏观决策，编制林业发展规划和森林经营管理提供科学依据。     

森林资源信息的提取和制图方法研究

随着社会经济的发展,传统的森林资源信息调查方法因存在许多局限性而难以满足现代林业发展的需要。RS、GIS技术的发展与应用,一方面可以弥补传统调查方法的不足;另一方面作为一项新技术手段,在森林资源监测、野生动物调查、植被调查、病虫害预报、林火信息管理、林业专题图编制和森林经营管理等方面将发挥重要的作用。森林资源信息的提取和制图依赖于大量空间数据的有效处理,本文探讨了ARC/INFO7.0.1和ARCVIEW3.0地理信息系统在森林资源信息提取、分析及制图等方面的技术方法。     

基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型

针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。     

国外森林害虫监测与预报的科技进展(下)

本文从理础和应用技术观点出发,综述了国际上近代10年来森林害虫测报的理论基础、应用基础、空间分布型与抽样调查、种群动态与生命表研制、电脑应用数理统计测报、遥感技术、信息素诱测、雷达监测、灯光诱测等先进技术,并对其发展趋势做出评述。     

基于森林生态系统服务功能预测21世纪上半世纪中国林地资源需求(英文)

基于森林生态系统服务概念,建立了一个新的林地资源预测模型,预测中国2010-2050年的林地资源需求。通过耦合森林生态系统服务功能与森林分类经营之间的关系,预测在假设生态公益林提供生态系统服务功能需求,商品生产林供给原木和工业用材的前提下,同时考虑了人口增长、社会经济发展目标、森林管理方式和技术进步等要素对森林资源的影响。这一模型预测表明,2010、2020、2050年林地资源的需求量将分别达到2.448×108、2.612×108、3.622×108 hm2。结论表明,未来我国森林资源存在较大缺口,尤其是缺乏以提供生态系统服务功能为主的生态公益林。建议林业部门必须注重加强森林资源可持续经营,注重提升森林生态系统服务能力。     

基于SuperMap Objects的森林病虫害遥感监测与预测系统的设计与实现

近年来,我国森林病虫害的发生面积逐年递增,危险性病虫害不断出现.为了保护森林资源,防患于未然,必须及时开展森林病虫害监测与预测工作.以遥感图像为主要数据源,地理信息系统软件SuperMap Objects为二次开发平台,采用面向对象的方法和组件式GIS技术,结合病虫害监测与预测模型,以VB为开发工具进行二次开发,建立了林业病虫害遥感监测与预测系统,并以塞罕坝机械林场遥感数据为例,对本系统进行了测试.结果认为,系统技术先进、具有创新性,具有良好的界面和可操作性,结构合理,信息内容全面.     

基于GIS和Markov的黄龙山天然林区林地变化研究

以黄龙山林区为研究对象,以其1986年、1997年、2006年森林资源二类调查资料为数据源,运用GIS空间分析模型、土地利用动态度模型对该林区三期林地面积变化及水平空间格局特征进行了分析,并运用马尔可夫(Markov)模型对2015年林地类型分布状况进行了预测。研究表明:研究区林地类型结构以阔叶林和针叶林为主;1986-1997年间,针叶林、阔叶林、农田等面积增加,荒地剧烈减少,反映出该区域天然更新、人工抚育和植树造林以及垦荒造田的发展过程;1997-2006年间,退耕还工程的实施,使农田和荒地减少,阔叶林和灌木林地,特别是针叶林的大幅增加,主要变化趋势为其他土地利用类型转向有林地和灌木林地,土地利用类型向着更加理想的方向转移。Markov模型模拟结果表明,今后9年内阔叶林面积将会由增加转为减少,针叶林面积和针阔混交林面积有所增加,这一结果将在2015年林地变化调查中进行验证。     

内蒙古大兴安岭森林火险等级预报模型研究

为提高森林火险等级预报的准确率和及时率,减少森林资源损失。以内蒙古大兴安岭地区为研究区域,利用遥感MODIS-NDVI数据反演可燃物的湿度指数,以气象指数、植被指数、闪电指数、湿度指数共同计算得出森林火险指数,以火险指数作为内蒙古大兴安岭地区森林火险等级预报模型的量化指标,并对火险等级进行分级,获得内蒙古大兴安岭森林火险等级预报方法。该方法结合当地的实际情况,将闪电指数引入到预报模型中,并实现了定量化估测。同时,以近几年发生在该地区重特大森林火灾为例,对该预报模型进行了验证。该方法可较好地对内蒙古大兴安岭地区森林火险等级进行定量化预报。