黑龙江大兴安岭雷击火概率预测模型研究

结合黑龙江大兴安岭雷击火发生特点及该地区的气象条件,引用加拿大天气指标(FWI)系统,使用2005年至2010年每日的闪电定位数据、天气数据、雷击引发的火灾数据,利用二元Logistic回归模型,采用全部进入法建立回归模型,最后检验分析显示:模型拟合效果较为理想,为预测黑龙江大兴安岭地区雷击火发生概率提供依据。     

大兴安岭林区雷击火发生的相关条件研究

对大兴安岭林区的雷击火的研究表明:可燃物、干雷暴和较高的地形构成了雷击火发生的火环境。雷暴,特别是干雷暴出现时,遇到降水少、地面温度增加,相对湿度降低,可燃物干燥的情况,就容易引起火灾。纬度越高的林区,雷击火越多,N51°以北海拔800m以上山脉的腹部或山顶的落叶松-偃松林、樟子松-偃松林内地区为雷击火发生最集中区域。一次干雷暴天气过程,可以同时引起多起雷击火。雷击火多发生在6～8月,发生时段主要集中在下午14～17时。     

大兴安岭林区雷击火的危害及预防

大兴安岭林区是我国的重点林区和最大的木材生产基地。然而森林火灾却给森林和林区经济的发展带来了极大的危害。仅据大兴安岭林区1986年到1988年6月10日前的三个春季统计,全区共发生山火137起。其中雷击火53起,占同期发火率的38.7％。1986年春季雷击火20起,占同期发火率的28.1％;1987年春季雷击火22起,占同期发火率的50％;1988年6月10日前雷击火11起,占同期发火率的50％。由此可见,近年来雷击火的数量是处于上升的趋势。雷击火在大兴安岭林区的多发季节是每年的5、6月份。这个季节,大兴安岭林区已是冰雪融     

我国大兴安岭呼中林区雷击火发生火环境研究

雷击火作为天然火源是一种难以控制的自然现象 ,其形成机理极为复杂。我国大兴安岭林区是雷击火主要发生区 ,对雷击火的研究表明特殊可燃物、干雷暴的天气和较高的地形构成了雷击火发生的火环境。长期干旱 ,可燃物失水严重 ,森林中积累丰富的可燃物 ,雷暴发生后干燥的植被容易引火燃烧 ,起火之后 ,遇上盛行的大风将使火灾迅速蔓延。雷暴 ,特别是干雷暴出现时 ,遇到降水少、地面温度增加 ,相对湿度降低 ,可燃物干燥的情况 ,就很容易引起火灾。森林火灾多发地区 ,雷击火常常也多。大兴安岭纬度越高 ,雷击火越多 ,5 1°N以北海拔 80 0m以上山脉的腹部或山顶的落叶松 -偃松林、樟子松 -偃松林林区为该林区雷击火发生最集中区域。一次干雷暴天气过程 ,可以同时引起多起雷击火 ,它们之间的距离最远可达 1 5 0km。雷击火多发生在 6— 8月 ,雷击火的发生时段主要集中在下午的 1 4时到 1 7时。雷电作为一个随机干扰因子引发森林火灾 ,使得雷击火的预防与扑救变得更加困难。     

基于VLF/LF三维闪电定位系统的大兴安岭闪电时空分布特征

【目的】分析大兴安岭闪电发生规律,为雷击火监测预警和防范扑救提供科学依据。【方法】基于大兴安岭2019—2021年VLF/LF三维闪电监测数据,分析大兴安岭闪电(云闪、地闪、负闪、正闪)数量、峰值电流强度、云闪高度以及时空分布规律。【结果】1) 2019—2021年,大兴安岭共探测到闪电710 487次(其中,黑龙江大兴安岭321 667次,内蒙古大兴安岭388 820次),平均每年236 829次。大兴安岭闪电以负地闪为主,其中云闪∶地闪比例和正闪∶负闪的比例均大致为1∶5。大兴安岭正、负闪峰值电流强度的范围分别为4.5～371kA和-501.7～-4.5kA,大多数闪电峰值电流强度的绝对值集中在4.5～50kA之间。大兴安岭平均云闪高度为4.72 km,其中88.09%的云闪高度在10 km以下;2)大兴安岭平均闪电日数为每年127天,闪电从4月末开始至10月中下旬结束,多发生于5—8月,其中7月是集中高发期。闪电发生单日呈单峰变化规律,10:00起闪电开始增多,12:00—17:00是高发时段,18:00后闪电数量逐渐减少,午夜至凌晨阶段闪电总量明显减少;3)大兴安岭闪电呈空间聚...     

大兴安岭林区森林蓄积量预测模型的研究

将灰色系统理论应用于大兴安岭林区森林蓄积量的预测,建立了灰色系统模型,在建立不同数量原始数据的模型基础之上,比较其模型精度,优选出最佳模型,用于森林蓄积量模拟与预测。模拟值与实际值的误差均符合精度要求。将模型用于森林蓄积量预测,结果表明预测精度达到了99．54％。本研究成果可作为大兴安岭林区森林经营管理的理论参考。     

雷击火的发生和预防

雷击火属于自然火源,它虽然比人为火发生率低,但对森林危害却是相当严重的。据牙克石林区1962年到1980年统计,先后共发生这类火灾火情330次,平均每年发生雷击火达17次以上,约占总火灾火情次数的33％。显而易见,多雷击火地区,如不加强对雷击火的预防,会给森林资源造成很大损失。雷击火的产生,主要和气侯变化有关。     

雷击火报警器的研究

雷击火是大兴安岭林区主要火源之一,约占全区总林火的38%,在大兴安岭伊勒呼里山的岭北地区约占总林火的56%。雷击火多发生在人烟稀少及交通不便的偏远林区,一旦发生火灾很难及时发现,在扑救不及时的情况下,造成的危害要比人为火严重得多。塔河林区1968—1979年共发生林火59起,其中雷击火占41起,雷击火过火面积约占总火灾面积的67%。所以预测预报     

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。     

基于气象因子的森林病虫鼠害发生率预测模型研究

基于气象因子,使用一元线性回归、多元线性回归、一元非线性回归以及BP神经网络4种不同的回归模型对森林病虫鼠害发生率进行预测,结果表明:对于线性模型,多元线性回归模型的判定系数和均方根误差均优于一元线性回归模型;对于非线性模型,BP神经网络模型的判定系数和均方根误差均优于一元非线性回归模型;按优劣排序为BP神经网络模型、一元非线性回归模型、多元线性回归模型和一元线性回归模型。气象因子与森林病虫鼠害发生率的关系并非单纯的线性关系,非线性的预测模型可以更好地解释森林病虫鼠害的发生程度。     

世界森林雷击火研究现状和展望

野火是植物生态系统中最严重的自然灾害。野火的重要组成部分——雷击火是一种复杂且难以控制的自然现象,给人类和生态环境造成了巨大损失,人类活动已在全球范围内显著影响了雷击火的发生与分布。由于雷电的随机性,其观测实验和理论研究非常困难。因此雷击火成为全球变化及其环境影响研究的关键议题之一,各国对雷击火的预测研究给予了高度重视。结合相关研究文献发现,在雷击火形成因素、雷电预测预报模型、人工干预3个方面形成了较为系统的研究结果。文中在基于对其评述的基础上,总结雷击火的研究现状,展望未来的研究方向,以期为深入研究雷击火中能量来源——雷电和更高效地建立预测模型提供启发和参考。     

雷击火形成、分布和监测研究综述

从与引发雷击火密切相关的雷暴和闪电的形成机理,干旱状况、雷暴天气、可燃物状况和地形所构成的雷击火发生的火环境,雷击火以及由雷击火引起森林火灾的地理分布、时间分布,采用气象雷达和雷电单站定位相结合、用闪电计数器结合火险天气指标、雷电探测系统、多站闪电定位系统、利用气象卫星遥感技术等方法进行雷击火的监测预报诸多方面综述了国内外的研究成果。     

大兴安岭林区总体发展方向定位研究

加快生态建设,维护生态安全,实现可持续发展,已成为世界各国政府的广泛共识,也是当前和今后一个时期林业改革与发展的主旋律。全面贯彻落实我国政府做出的《关于加快林业发展的决定》和全国林业工作会议精神,是新时期、新世纪广大务林人光荣而艰巨的使命。黑龙江省大兴安岭林区是我国天然林主要分布区之一,全区总面积8.46万km2,森林总经营面积835万hm2,其中有林地面积653.2万hm2,森林覆被率78.4%。做为中国东北部的重点国有林区,顺应林业发展的大趋势,从可持续发展需要出发,把林区未来的总体发展方向定位在生态林区,无论在理论上还是在实践…     

1972—2005年大兴安岭林区雷击火特征及其与干旱指数的关系

对1972—2005年大兴安岭林区雷击火特征及其与Palmer干旱指数(PDSI)和Keetch-Byram干旱指数(KBDI)的关系分析表明:雷击火主要发生在5—9月,峰值出现在6月,约占全年雷击火次数的42%;雷击火的最大过火面积出现在5月和6月,约占全年过火总面积的85%。雷击火发生次数和面积的月动态均呈单峰型曲线变化,不同干旱指数的动态不同,其中KBDI的月动态呈单峰型曲线变化,5,6,7月最干旱;而PDSI则呈弱单峰型曲线变化,5月较干旱,6月和7月则较湿润。雷击火的年发生次数与9月的PDSI(R2=0.47,P<0.01)或6月和8月的KBDI(R2=0.57,P<0.01)关系密切,年过火总面积则与8月的PDSI(R2=0.20,P<0.01)或6月的KBDI(R2=0.40,P<0.01)有一定的关系。KBDI更适于描述大兴安岭林区的雷击火特征。     

秦岭林区雷击火的发生和预防

结合实践,分析了秦岭林区雷击火发生、蔓延的条件和趋势,提出了预防和扑救的技术与方法.     

雷击火形成的确定性因素研究

借鉴国内外学者有关雷电物理的研究成果应用于雷击火现象的理论分析和探讨,以闪电能量为主导因素,从积雨云起电、闪电的云-地连接、地面回击参量和闪电的物理效应等方面,阐述闪电与林木的连接过程和引燃林火的物理机制.     

内蒙古大兴安岭林火与气象因子关系研究

基于内蒙古大兴安岭1990—2019年森林火灾历史档案和同期气象因子的数据,对该地区林火与气象因子间的相关性进行了研究。结果表明,林火发生与气象因子间的关系密切。林火发生次数随着温度的升高和降水的减少呈上升趋势;研究区日均相对湿度范围在58%~62%,火灾发生次数最多;林火发生次数与日照时数、日均温、日最高温间均呈显著正相关;过火面积与日均相对湿度间呈显著负相关,与日照时数间呈显著正相关。     

雷击火物理机制和监测、防御研究综述

雷电发生的时空随机性和瞬时性,以及森林干旱状况、可燃物状况及地形所构成雷击火发生的火环境对闪电、放电引燃林木物理过程的影响非常复杂,导致观测试验和理论研究十分困难。从与引发雷击火密切相关的雷暴和闪电的形成机理,闪电活动与强对流天气过程、雷电预警预报研究、雷电物理过程研究和雷暴起电、放电数值模式研究等6个方面综述森林防雷电研究的成果和近期的研究进展。     

芬兰雷击火空间分布的研究介绍

为搞清雷击火空间分布情况,芬兰科研单位通过调查芬兰记录的雷击火灾的空间分布,找到基于某个地区的人口数目和森林面积来估计未记录的雷击火灾数量的方法。该研究采用芬兰内务部1985年以来保存的林火记录。但由于雷电探测系统的升级,1993-1995年的数据没有被保存,只保存了1985-1992年和1996-2001年14年间的数据。另外,芬兰西南的Aland岛的数据也没有收录在数据库内。林火数据库系统记录的信息包括预测的火灾原因、时间、着火地区、过火面积和436个地区的总过火面积。森林伐区、开放性的泥炭地区及其它少林地区所发生的火灾都被看作森林火…     

基于关键气象因子的油茶种仁含油率预测模型构建

含油率是油茶重要的经济性状,构建油茶含油率预测模型对于茶油产量预报有重要的意义。本研究以普通油茶为研究对象,通过分析油茶种仁含油率与不同气象因子的关系,确定影响油茶种仁含油率的关键气象因子,然后用回归分析法构建基于关键气象因子的油茶含油率预测模型,并用独立资料检验预测模型效果。结果表明:8月月平均气温、8月月最高气温、9月月最高气温、油脂转化积累高峰期最高气温与含油率呈显著的负相关关系。通过逐步回归分析法拟合得到了3个油茶含油率预测模型,用独立资料检验后,发现基于9月降水量(x1)、9月月最高气温(x2)和油脂转化积累高峰期最长连续无降水天数(x3)的油茶种仁含油率(y)预测模型(y=79.46-0.03x1-0.86x2-0.30x3)效果好,平均相对误差为4.6%,可应用于普通油茶种仁含油率预测。