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根据云南松(Pinus yunnanensis)的耐火性和受火害后遗留下来容易获取的信息建立火烧死亡预测模型,可以为林火熄灭后短时间内进行火灾损失评估、迹地植被恢复方案设计等提供理论依据。在安宁2006年“3·29”森林火灾火烧迹地上对发生过树冠火的云南松死活情况、火烧状况进行了调查,测定了286株云南松的树高、胸径、胸高处树皮平均厚度、树干烧黑高度、树干表面圆周烧黑宽度、树干基部树皮平均炭化深度,记录了受害木的流脂状况。以树高、胸径、胸高处树皮平均厚度、树干纵向最大烧黑率、树干弦向最大烧黑率、树干基部树皮径向平均炭化率和流脂状况7个指标作为预测依据,运用学习向量量化人工神经网络建立滇中云南松火烧死亡预测模型,并用C^++实现了该模型。经检验,该模型的平均准确率达81.12%,对死树的预测正确率达93.72%,对活树的预测正确率达48.10%,可以用于云南松火烧后第一年死亡的判别和预测。 相似文献
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滇中地区11种森林木本植物活叶片抗火性能 总被引:3,自引:0,他引:3
为比较不同森林植物活叶片的抗火性能,在防火戒严期内对滇中地区11种主要森林木本植物的活叶片进行了高氧条件下的燃烧试验,测定和计算了各种植物活叶片的含水率、单位面积质量、燃烧线速率、燃烧面积速率、燃烧质量损失速率、叶脉损毁程度、面积损毁程度、质量损毁程度等共14个因子,运用因子分析方法对11种植物的抗火性能进行排序,结果表明:11种活叶片的抗火性能可分为4类,其中抗火性极差的1种,抗火性差的4种,抗火性中等的3种,抗火性强的3种。 相似文献
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