延边地区林火发生与气象因子的研究

吉林是全国第二大林区,而延边林区林木蓄积占全省的43％,森林覆被率为73％。是我省的主要林区。同时该区又是全省的1级火险区,79～81三年共发生林火515次,占长白山林区的2/3强,每次过火面积2.58公顷,三年过火面积13286公顷,共损失人民币价值310.6万元,年平均损失人民币103.5万元,由此看出,研究该林区林火发生规律和它与气象因子的关系,加强火灾予报,对实现我省的林业现代化有着重要意义。一、材料的收集与研究区的概况     

林火气象在防火工作中的应用

<正>气象条件与森林火灾的关系非常密切。我们生活在地球的大气圈内,大气垂直向上分成对流层、平流层、中间层(中层)、暖层(散逸层)。对流层是地球大气中最低的一层,其底界是地面,占整个大气厚度的1%,集中了整个大气3/4的质量和几乎全部的水汽。云、雾、雨等主要天气现象都出现在此层,     

基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。     

基于气象和时空因子的森林火险等级预测

传统森林火险预测方法在特征选择上主要依据气象因子,未考虑时间因子、空间地理位置、地形地貌等因素,可能在林火预测中产生较大误差,传统预测模型在面对不同林区更大的数据集和预测任务时,无法快速自动调参和自适应调整输入特征维度。笔者引入时间因子和空间因子,丰富火险预测特征,以降低森林火险等级预测中产生的误差;为解决传统火灾预测算法在大数据集和多分类问题上效率逐渐下降问题,提出核主成分分析算法(kernel principal component analysis,KPCA)和改进的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)相结合的森林火险等级预测模型。结果表明,该模型能有效提高森林火险等级预测的准确率和执行效率。相对传统预测模型,其准确率可达89%,在预测时间上也有一定优势。     

林火与气象因子的关系

气象因子直接影响可燃物的湿度变化和林火发生率的高低以及林火发展蔓延的速度。为了说明林火发生与气象因子的关系,我们对大兴安岭地区从一九七二年至一九八一年十年间春防期四、五、六月的二十四起重大森林火灾、同期加区所发生的八十四起山火时的气象因子,作了详细分析,发现有以下几方面的问题:1.从月旬上看,发生大火的次数集中四月中旬至五月中旬的一个月内,从旬别看,四月中旬和五     

黔南州森林春季防火期主要气象因子与林火时空动态

运用克里格空间数据制图和传统统计分析相结合的方法对2001—2008年黔南州森林春季防火期主要气象因子与林火情况进行研究,结果表明:黔南州森林春季防火期内降雨量、蒸发量和最大风速相对空间分布不均匀,而最高气温、最小空气相对湿度则相反;空间分布上存在一定的水平地带性和垂直地带性,时间动态明显;森林火灾次数及火场面积呈逐渐增加趋势;空间分布上以都匀、平塘和罗甸3地为分界线,东南部6个县市森林火灾次数及火场面积大于西北部6县市。     

基于随机森林算法的林区环境因子异常检测

利用森林火灾形成初期情形下的多节点传感器采集数据,通过随机森林算法建模分析林火形成初期周边林区环境因子变化情况。同时,通过特征重要性排序,发掘林火形成初期不同的林区环境因子对模型的影响,从而为建立基于无线传感网的林区环境监测提供一定的算法模型参考。     

随机森林算法在树木年轮图像分割中的应用

年轮图像早晚材的准确分割是树木年轮计数和间距测量的前提条件。为解决年轮本身生长的复杂性、采伐过程中的锯痕干扰、早晚材图像灰度差别较小等因素造成的分割难题,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)算法的分类模型,可实现年轮图像的准确分割。首先,通过变换图像的颜色域空间,提取出样本图像在RGB、HSV和L*a*b*模型下的9个颜色分量,基于灰度共生矩阵提取样本图像的对比度、相关性、能量和熵的均值与标准差共8个纹理特征。然后,根据早晚材颜色与纹理特征的差异,基于随机森林算法构建像素分类器,实现年轮图像的早晚材的初步分割。为了提高分割图像的质量和准确度,对分割后的图像使用形态学方法消除孤立和黏连噪声,以得到最终分割图像。最后,将该方法与K-均值聚类(K-means)算法和支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行对比。结果表明:所采用基于RF算法的分类模型分割年轮晚材的正确识别率为95%左右,错误识别率在6%左右,图像分割效果明显优于其他两种算法。     

智能林火标绘系统在森林防火中的应用

文章阐述了"智能林火标绘系统"的工作原理、功能及在森林防火工作中的优势和应用的必要性,分析了它的成效和存在不足。     

林火发生情况与气象因素的关系研究

文章收集了塔河1972—2005年的林火及气象资料,对塔河地区近40年林火的发生次数和气象条件进行分析,研究塔河年际气象变化与火灾次数变化的关系,结果表明:降水量越大,分布越均匀,林火越不易发生;风对林火的影响有双重性,在一定范围内,风促进林火的发生和蔓延,超出一定范围会抑制林火的发生;温度的变化与林火发生次数呈正相变化。     

基于多元多项式回归的大兴安岭过火面积与气象因子的模型

根据大兴安岭地区1990-2012年间气象因子和过火面积的数据,通过通径分析方法,计算出直接与间接通径系数,筛选出主要因子。再基于多元多项式回归理论,使用spss软件建立森林过火面积与气象因子之间数学模型。通过回归方程和回归系数的检验,拟合率达到74.12%,相关系数R为0.626。预测结果符合实际情况。所以森林过火面积作为衡量火灾危害程度的依据比较合理,通过森林过火面积与气象因子的模型是可行的。因此能够为当地林业部门科学有效的开展森林火灾防治工作提供参考。     

塞罕坝林区森林可燃物含水率及火险预报

通过对塞罕坝林区9月至翌年6月中旬整个森林防火期枯草、落叶松枯落物、樟子松枯落物、落叶松嫩枝、樟子松嫩枝含水率的观测,研究了含水率随时间变化的动态规律;以当日气象因子中的温度、湿度与连续无降水日为自变量,利用多元统计的方法建立了3种可燃物类型的含水率回归方程,并编制了适合塞罕坝林区的森林火险预报系统.     

基于VLBP神经网络的林火风险预测模型

以北京房山区林火为研究对象,用神经网络方法研究了林火发生及蔓延与环境因子间的关系。研究流程为用GPS采集了林火火场中心数据,测量了火场面积。用GIS做空间分析,提取了火场空间环境因子。将数据在Matlab中用VLBP神经网络进行训练,建立了林火风险的预测方程。该风险模型由林火发生的风险模型和林火的蔓延风险模型组成。由于该模型采用的方法不依赖于先验统计模型,所采用的神经网络方法对非线性的数学关系有很强的预测能力,因而该模型具有很强的通用性。     

SVM方法在森林火险预测中的应用

用归一化差分植被指数(NDVI)和空气相对湿度构造森林火险综合指数.将支持向量机(SVM)方法用于森林火险预报预测试验,利用气象资料和卫星遥感资料,建立甘肃省林区森林火险分类推理模型和回归推理模型,并进行相应的预报试验.结果显示:分类推理模型具有良好的预报能力,预报效果明显优于传统的逐步回归方法;回归推理模型预报效果与逐步回归方法相差无几.     

卫星林火监测在东北林区森林防火中的应用

概述了目前应用于林火监测系统的卫星特征,介绍了4年来东北卫星林火监测的发展情况。结合卫星林火监测的特点,阐述其在东北林区的应用状况,分析其在应用过程中存在的问题并提出了相关建议,为进一步做好林火监测工作提供科学参考。     

基于VLBP神经网络的林火预测研究

以北京市房山区的林火为研究现象,用神经网络方法研究林火发生及蔓延与环境因子间的关系.用GPS采集林火火场中心数据,测量火场面积;用GIS做空间分析,提取火场空间环境因子;将数据在Matlab中用VLBP神经网络进行训练,建立林火风险的预测方程.风险模型由林火发生的风险模型和林火的蔓延风险模型组成,由于该模型采用的方法不依赖于先验统计模型,所采用的神经网络方法对非线性的数学关系有很强的预测能力,因而该方法具有很强的适用性.     

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。