基于RS和GIS的广州市森林火险区划研究

运用经过数字图像处理的TM图像,进行森林火险因子空间数据采集,在综合分析评价的基础上编制了可燃物类型分级表和森林火险等级分析表.并运用GIS空间数据库管理中的图像叠加、自然属性库进行分类,以及选用合适的火险等级模型,做出森林火险区划,为广州市森林防火工作提供了科学依据.     

森林火险预报研究进展

火灾是森林面临的最大灾害,且具有增加趋势,目前,美国、加拿大、澳大利亚等国已经研制了能完备的适合本国的火险预警系统,而中国由于起步较晚,还没有建立综合考虑气象、植被、地形等因素影响的国家级的森林火险预警系统,相关研究有待进一步加强。     

云南省森林火险等级预报系统

通过对云南省多个地方1950年到1980年气象测报数据进行分析,建立了适合云南省长期火险预报方法,实现了云南省长期森林火险趋势定量分析。对2006年云南省十六个地州市雨季气象资料进行计算,得到云南省各地州2007年森林长期火险等级,为防火工作提供科学依据。     

田林县森林火灾气象条件分析及火险预报

田林县位于桂西北,林业资源丰富,是广西木材和桐油的主要生产地之一。但由于雨量季节分布不匀,干旱时间长,森林火灾频繁,给林业生产及生态平衡造成很大影响。据统计1958年至1988年,全县共发生森林火灾1432起,毁林面积三百多万亩,相当于现有总森林面积,可谓损失之大。本文通过对田林县森林火灾资料与气象资料进行相关分析及对     

基于RS和GIS的香格里拉森林火险等级区划

以三江并流核心区香格里拉市为研究对象,以TM影像、森林资源调查数据、林相图和DEM为信息源,在分析香格里拉地区森林火险因子基础上,选取植被类型、坡向、坡度、海拔和离居民点远近作为主要林火等级区划因子。借助RS和GIS技术并采用因子加权叠置法,对研究区森林火险情况进行了定量评价,将火险等级分为低、中、高3类。结果表明:研究区低、中、高火险区面积分别占研究区总面积的12.96%,47.85%,38.87%,中、高火险区比重较大,森林防火任务较重。高火险区大部分位于易燃树种区和居民点密集区域,树种燃烧性和人为因素是影响火灾的重要因子,研究结果可为相关部门森林防火提供技术支持。     

陕西省森林火险等级预报和火灾对比分析

本文统计了１９８７年１～５月和１１～１２月火险等级预报与实况等级的相关关系。分析了火险预报与森林火灾的关系,提出了对火险预报的改进建议。     

陕西省森林火险等级预报和火灾对比分析

本文统计了1987年1～5月和11～12月火险等级预报与实况等级的相关关系。分析了火险预报与森林火灾的关系,提出了对火险预报的改进建议。     

基于GIS的广州市森林火险评价及区划研究

该文以广州市森林为研究对象,选取并分析了可燃物类型、郁闭度、海拔、坡度、坡向和森林自然度6个林火影响因子,采用层次分析法确定各因子的权重,在GIS技术的支持下,利用广州市1:10000地形数据、林相图和地理信息图等调查资料,对广州市森林火险进行了分析与综合评价.研究结果表明,广州市森林各火险等级区面积比分别为一级区29...     

云南松林区的林火与火险等级分区初探

云南松林区发生的森林火灾是多种自然因素和人为活动综合作用的结果。通过对四川省云南松分布区不同区域与林火有关的主要气候因子分析及综合值的比较,结合地形地貌、植被状况和人为活动等多种因素,将我省云南松分布区划分成5个不同等级的火险区,并提出了相应的护林防火对策。     

大理州森林火险天气预报方法

选用2001～2010年大理州的森林火灾次数与对应的气象数据进行统计分析,分析结果表明日最高气温、平均相对湿度、最大风速和前15日累计降水量对大理州森林火灾有较好的指示性,其中日平均相对湿度对大理州森林火险天气等级指示性最强。根据实际应用需要选用日最高气温、平均相对湿度、最大风速和前9日的降水数据建立模型计算森林火险天气等级。利用2011年大理州森林火灾数据对模型的模拟效果进行检验,检验效果很好,说明运用此模型进行大理州森林火险天气预报是可行的。     

Future impacts of climate change on forest fire danger in northeastern China

Climate warming has a rapid and far-reaching impact on forest fire management in the boreal forests of China. Regional climate model outputs and the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) Sys- tem were used to analyze changes to fire danger and the fire season for future periods under IPCC Special Report on Emission Scenarios (SRES) A2 and B2, and the data will guide future fire management planning. We used regional climate in China (1961 1990) as our validation data, and the period (1991-2100) was modeled under SRES A2 and B2 through the weather simulated by the regional climate model system (PRECIS). Meteorological data and fire danger were interpolated to 1 km 2 by using ANUSPLIN software. The average FWI value for future spring fire sea- sons under Scenarios A2 and B2 shows an increase over most of the region. Compared with the baseline, FWI averages of spring fire season will increase by 0.40, 0.26 and 1.32 under Scenario A2, and increase by 0.60, 1.54 and 2.56 under Scenario B2 in 2020s, 2050s and 2080s, respectively. FWI averages of autumn fire season also show an increase over most of the region. FWI values increase more for Scenario B2 than for Scenario A2 in the same periods, particularly during the 2050s and 2080s. Average future FWI values will increase under both scenarios for autumn fire season. The potential burned areas are expected to increase by 10% and 18% in spring for 2080s under Scenario A2 and B2, respectively. Fire season will be prolonged by 21 and 26 days under ScenariosA2 and B2 in 2080s respectively.     

基于无线传感网的森林火灾FWI系统分析

林火的高发性和破坏性决定了林火防控的重要性,无线传感器网络技术的兴起和发展为现代林业火灾预警预报的实现提供了机遇。加拿大森林火险气候指数(Fire Weather Index,FWI)系统是以时滞-平衡含水率理论为基础,通过天气条件的变化计算地面可燃物含水率的情况,根据地表到地下不同层次的可燃物含水率划分森林潜在火险等级。笔者分析研究了FWI系统的原理,并以南京市为参照验证了FWI系统的分析结果,希望在基于FWI系统的基础上发展中国的森林火险等级预警系统。     

Forest fire danger ratings in the 2040s for northeastern China

The average temperature of northeastern China is expected to increase 2.22 and 2.55°C under two scenarios selected from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), i.e., A2 and B2, during the 2040s (2041 2050), which will have an impact on fire activities in those areas. We calculated the output of regional climate models, using the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) on a scale of 50 km × 50 km. Meteorological data and fire weather index were interpolated to a scale of 1 km × 1 km by using ANUSPLIN software. The results show that the model of Providing Regional Climate for Impacts Studies (PRECIS) had the ability to provide good temperature and precipitation estimates of the study area in the baseline period, by simulation. In the 2040s the mean FWI values of the study area will increase during most of the fire seasons under both selected scenarios, compared with the baseline period. Under scenario B2 the peak fire season will appear in advance. The changes of FWI ratio (2×CO 2 /1×CO 2 ) show that the potential burned areas will increase 20% under scenario B2 and lightly increase under scenario A2 in 2040s. The days of high, very high and extreme fire danger classes will add 5 and 18 d under scenarios A2 and B2, respectively. It suggests adapting the climate change through improving fuel management and enhancing the fighting abilities.     

基于GIS森林消防体系的建立

基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS),并采用元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型,对火灾蔓延趋势进行了分析,在此基础上建立了适合森林火灾的消防体系。该体系可实时、直观、动态的预测火灾发生的可能性,达到及时、准确、有效的灭火目的,对于实现及时有效的消防救援具有重要意义。     

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。