山西省林火驱动因子及分布格局研究

【目的】研究山西省的林火驱动因子和火险分布格局,可为山西省森林防火工作提供参考。【方法】使用2010—2017年卫星监测热点数据,基于逻辑斯蒂模型和随机森林模型分析气象、地形、植被和人类活动对山西省林火发生的影响,选取山西省主要林火驱动因子,建立林火发生概率模型,并基于最优模型结果绘制山西省森林火险等级区划图,分析山西省森林火险分布格局。【结果】逻辑斯蒂模型选取的山西省主要林火驱动因子有日平均相对湿度、日照时数、日平均气温、日平均风速、海拔、坡度、距道路距离、距居民区距离;随机森林模型选取的山西省主要林火驱动因子有日平均地表气温、日平均气压、日平均相对湿度、日照时数、日平均气温、日平均风速、季度NDVI和GDP;逻辑斯蒂模型的预测准确率在84.31%～86.33%之间,随机森林模型的预测准确率在88.98%～94.37%之间。【结论】山西省主要林火驱动因子为气象因子;随机森林模型比逻辑斯蒂模型更适用于山西省林火发生概率的预测;山西省森林火险分布有明显的季节和地域差异,春季的高火险区明显多于其它季节,东部的高火险区多于西部,阳泉市、长治市、晋城市、忻州市东部、晋中市北部、吕梁市东南部和太原市中部是山西省主要高火险区。     

广义线性模型在林火发生预报中的应用

首先介绍了国内外广义线性模型在林火发生预报中的应用,其次分别阐述了常用于林火发生预测的正态分布、逻辑斯蒂分布、泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏等6种广义线性回归模型的表达式、参数估计方法和几种相关的假设检验方法,其中,逻辑斯蒂广义线性模型主要用于预测林火发生的概率,其他5种模型主要用于预测林火发生的频次。根据林火发生频次的数据结构特点和前人的研究结果分析得出,与正态分布相比,泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏4种广义线性回归模型更适于预测林火发生的次数。当林火发生频次的方差接近于期望,应采用泊松或零膨胀泊松广义线性模型;如林火发生频次的方差显著大于期望,则宜采用负二项或零膨胀负二项广义线性模型。最后,对广义线性模型在我国林火发生预测中的应用提出了三方面建议:第一,增加模型的自变量(如森林可燃物特征、地形、人类活动等因子);第二,增加模型在景观层次林火发生预报中的应用;第三,拓展模型的建模方法,如建立广义线性混合效应模型和广义相加模型。     

基于Gompit回归模型的大兴安岭林火预测模型及驱动因子研究

本研究基于2000—2016年林火数据,选取气象、地形、植被、人为活动等因素作为林火预测变量,采用Gompit回归模型对林火发生的主要驱动因子进行分析,并建立大兴安岭地区林火发生预测模型。结果表明:大兴安岭地区林火受气象因素(日累计降水、日平均相对湿度)的影响最大且与林火发生均呈显著负相关;此外,大兴安岭林火多发生于缓坡、远离居民区、铁路、公路等人为活动较为频繁地区。模型结果表明:Gompit回归模型的预测效果较好(准确率77%),ROC检验结果表明模型的拟合度较高(效果值为0.868);而独立样本的检验显示,预测准确率为75.3%,模型具有较高的适用性。大兴安岭近17年的火险等级总体呈南高北低、东高西低的地理分布,其中高火险和中火险区主要集中在南部、东南部等地,占整个研究区域的24.2%;同时南部和东南部存在大面积低估区,表明模型对这些地区的预测能力不高。     

广西林火驱动因子及预测模型研究

了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测，能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集，以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子，同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明：月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子；Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果，AUC值均在0.85以上，机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型，随机森林模型精度最高(S_AUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测，结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大，预测结果契合广西实际，能够为广西的林火预测预报提供参考。今后，应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力，以降低森林火灾发生的风险。     

基于零膨胀负二项模型对大兴安岭地区夏季火发生预报模型的研究

大兴安岭林区地处寒温带,是我国东北最重要的森林资源采伐基地。在全球气候逐渐变暖背景下大兴安岭地区的气候发生了明显的变化,导致夏季火频发,对该地区生态系统造成一定影响。选用零膨胀负二项(ZINB)模型,使用R-project软件,对该地区1967-2008年夏季火每日发生林火次数与气象因子之间的关系进行拟合,并用检验数据进行模型准确度预测。结果表明:最高气温对于模型的点部分影响极显著,平均地温和日照时数对于模型的零膨胀部分具有显著性影响,模型预报的准确率达71%。该模型对大兴安岭地区夏季火的预测准确性较好,利用该模型的预测预报结果能够为森林防火工作者合理配置灭火人力与物力,优先对火灾潜在高发区的可燃物进行中断管理提供科学的依据与技术支撑。     

基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测

林火预警是保障超高压输电网安全的重要工作,是森林防火部门和电网公司深度关注的领域。 研究以 2007—2017 年广东省超高压输电网线路途经地区的气象数据和林火监测的数据为基础,通过加权 Logistic 回归分析方法构建了广东省超高压输电线路区域森林火险预警模型,并用 2017 年实际林火发生 数据对该模型进行检验。模型预测准确率达到 92.6%,证明该模型具有良好的预测效果,反映了广东省区 域森林火险等级与相关气象因子的密切关系。     

浙江省林火时空变化及影响因子分析

以2001—2018年的浙江省MODIS-MCD64A1森林火灾数据为研究基础,运用逻辑斯蒂和随机森林方法结合气象、植被、地形、经济、人口和基础设施等因子对浙江省的林火时空变化及影响因子进行研究.结果表明:(1)2001—2018年,浙江省共发生森林火灾1866次,年均发生林火104次,林火时空分布不均匀,空间上集中在...     

基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究

以大兴安岭地区2000—2010年卫星火点数据为基础,运用逻辑斯蒂回归模型建立基于气象、植被、地形、社会经济和基础设施因子的林火预测模型,并划分火险等级。此外,基于火险区划对大兴安岭地区的林火监控与扑救效率进行评价分析。模型预测结果表明,坡度、月平均降水、月平均温度等多种因素对大兴安岭地区林火发生有显著影响;火险区划表明,高火险区域面积占研究区域总面积的24. 47%;林火监控效果的评价结果显示,对比现有瞭望塔选址方式,网格布设法(20km×20km网格和10km×10km网格)的监控布点可以显著提高林火监测效果,高火险区域监测面积分别提高36. 97%和60. 52%,同时,站点需求数量也相应减少;林火扑救可达性研究表明,大兴安岭地区东、南、西部地区对高火险区域的可达性较好,中、北部地区则相对较差,而全区仅有1/3的森林消防站处于可达性高的区域,因此建议在可达性差的高火险区域适当增设森林消防站,从而全面提高该区域林火扑救效率。     

基于机载LiDAR数据估测林分平均高

[目的 ]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的LiDAR点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法 ]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为训练样本(79)和检验样本(26),采用随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)两种机器学习算法对79个训练样本与对应的林分LiDAR点云特征变量回归建模。建模方案包括随机森林模型、支持向量机模型及随机森林+支持向量机组合模型。其次利用26个检验样本数据评价模型预测精度。最后统计3个模型中训练样本和检验样本对应的精度评价指标,以一个预测精度高、泛化能力强的模型作为最终模型进行林分平均高制图。[结果 ]表明:随机森林模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 1和0.837 5,均方根误差(RMSE)分别为1.22和1.56;支持向量机模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 4和0.840 9,均方根误差(RMSE)分别为1.21和1.54;组合模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.859 8和0.853 2,均方根误差(RMSE)分别为1.35和1.48;[结论 ]组合模型的泛化能力及预测精度最好,支持向量机次之,最后为随机森林。利用组合模型可有效完成研究区林分平均高制图。     

基于机器学习方法的电动汽车价格预测

运用多种机器学习方法对给定电动汽车数据建立了模型,对比发现了逻辑斯蒂回归模型的性能最好,精确度达97.33%,最终选择逻辑斯蒂回归模型用于对电动汽车的价格进行预测。     

对森林旅游与森林生态旅游的再认识

从森林旅游与森林生态旅游的区分入手,指出了森林生态旅游与森林旅游的本质区别,在分析森林旅游不可持续的基础上,强调了以生态经济学原理为指导,构建可持续森林生态旅游的必要性及可持续发展的措施。     

“薪炭林”林种商榷

目前我国将森林划分为五大林种,"薪炭林"是其中之一。分析"薪炭林"的概念及其与其它林种关系,结合林业生产经营管理实际,笔者认为,"薪炭林"作为一个林种划分并不妥当,且"薪炭林"作为一个林种在森林区划、经营管理中存在问题,"防护林、用材林、经济林、特种用途林"四大林种即可涵盖如今森林经营的各种模式,传统划分的"薪炭林",应该隶属于用材林,或是用材林中的一个亚林种。     

森林抚育对森林生态系统的影响

森林抚育是森林培育的重要措施,对于促进林分结构优化、林地生产力提高、土壤肥力改善和持续、稳定的森林生态系统形成具有重要作用.在分析国内外文献的基础上,总结了森林抚育对林内植物多样性、林地土壤特性、林分特征和林分碳储量的影响,指出了今后的研究方向.     

黑龙江省森工林区的森林病虫害防治

通过对黑龙江省森工林区森林病虫害防治工作存在问题的论述,指出了制约森工林区森林病虫害防治的主要因素,提出森工林区病虫害防治的主要对策。     

森林作业对林地土壤呼吸的影响

介绍了森林生态系统土壤呼吸的研究意义,森林生态系统土壤呼吸的影响因素,人为扰动对森林土壤呼吸影响的研究进展。提出了森林作业对土壤呼吸的作用机理和人为扰动对森林土壤呼吸各组分的微观影响,同时也提出土壤呼吸对森林生态系统的反馈作用是人为扰动对森林生态系统土壤影响研究中尚未解决的问题。     

林隙与森林更新研究进展

森林更新是生态系统动态中森林资源再生产的一个自然的生物学过程,是一个重要的生态学过程,关于林下更新的研究大多从林隙更新开始。笔者从林隙的大小、环境因子、空间格局等三个方面总结了林隙更新中的主要影响因素,为今后森林更新的研究奠定了基础并指明了方向。     

浅谈森林火灾对森林生态系统的影响

森林火灾是森林最危险的敌人,不只是烧毁成片的森林,伤害林内的动物,而且还降低森林的更新能力,破坏森林涵养水源的作用,甚而导致生态环境失去平衡。它改变了区域森林的气候、土壤、水文等自然条件,对林内的动物、植物以及微生物等产生深远的影响。     

论森林可持续经营及森林认证

概述了国际区域性森林可持续经营的标准与指标体系的9大进程，阐述了森林认证的概念及其3个组成要素以及国际上对森林认证工作的促进与发展，介绍了中国森林可持续经营的标准与指标的制定和森林认证工作。     

辨析森林资源与森林资源资产

森林资源是保障国民经济持续发展的重要的物质资源,森林资源资产又是深化林业经济体制改革,实现森林资源资产商品化经营的需要。辨析森林资源与森林资源资产的概念与特点是推动森林资源资产产业化管理的需要,也是深化林业经济体制改革,实现森林资源商品化经营和森林资源资产评估的需要。     

论森林工程与森林可持续经营

从森林工程与森林可持续经营关系入手，分析了森工作业对森林生态系统中生产者、消费者、分解者、非生物环境等因素的影响，提出了保证森林可持续经营的“生态森林工程”概念、模式和技术体系。