残差修正模型在森林火灾预测中的应用

基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.     

福州城市林业建设现状与发展对策

在对福州城市林业建设现状分析的基础上,总结了城市林业建设取得的成效,剖析城市林业建设存在的问题,并提出富有针对性的建议与举措,以期把福州城市林业建设成结构优化、功能高效、布局合理的生态体系,并为实现国家森林城市创建目标提供参考。     

福建省森林病虫害发生风险的概率分析

基于信息扩散理论,从福建省(1998—2014年)森林病虫害发生的面积、范围和程度3个方面建立风险概率模型。分别分析森林病害和虫害的发生情况、发展趋势,并选取年发生总面积和发生率2个指标对森林病虫害发生风险的范围和程度展开研究。结果表明:(1)福建省森林病害与虫害发生严重,其中森林虫害发生面积较大,发生程度较高;(2)轻度和中度森林病害年发生面积之和的平均值为3.1万hm~2,年发生面积在平均值以上的概率为50%左右,重度森林病害年发生面积1 910~2 300 hm~2的周期为3~5 a,重度森林虫害年发生面积超过1万hm~2的概率为72.508%;(3)森林病虫害的各指标波动与其发生总面积的波动趋势和频率不一定完全一致,其中重度森林病害年发生面积所占比例波动较大且具有上升趋势;(4)森林病虫害年发生总面积和发生率在各自平均值以上的概率均为50%左右。     

福建省1987-2013年林业主要气象灾害与林业经济灰色关联分析

基于福建省1987-2013年的气象灾害受灾面积(主要有水灾、旱灾、风雹灾、冷冻灾)和林业产值等资料,运用传统灰色关联度法和基于距离分析的改进灰色关联度法分析林业气象灾害对林业经济的影响。研究结果显示,传统的灰色关联法和改进的灰色关联法结果具有一致性,各主要灾害对林业经济影响的大小顺序均为水灾 > 旱灾 > 冷冻灾 > 风雹灾,但基于改进的灰色关联法中各关联程度有所提高,且综合影响度提高了0.4%。文章还据此提出各种气象灾害的防御治理建议,从而为福建省的防灾减灾工作提供基础的理论指导意义。     

加权马尔科夫链在福建省森林火灾预测中的应用研究

以福建省1987-2008年森林火灾发生次数的数据资料为基础,运用加权马尔科夫链预测方法建立预测模型,对2009年福建省森林火灾发生次数进行预测,并利用该方法对2007-2008年森林火灾发生次数进行检验。结果表明,预测结果与实际结果高度吻合,而且预测精度较高,都大于85％,效果较好,说明加权马尔科夫链方法可以用于短期森林火灾预测。