基于犹豫模糊语言的森林火灾发生风险评估

森林火灾具有分布广、频率高、不确定性强的特点,对森林火灾发生风险进行评估可以为有效防治森林火灾发生、降低损失提供参考。从气象、地形、可燃物3个维度构建森林火灾发生风险的评价指标体系,首次引入犹豫模糊语言描述,提高专家语言评价表达的灵活性。通过犹豫模糊语言混合加权集结算子对语言信息进行集结,得到某区域火灾发生风险的可能性。该方法被应用到大兴安岭森林某片过火地区,对该地区森林火灾发生风险进行评估,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于VSD模型的滇中地区森林火灾脆弱性影响因素分析

为了准确衡量森林火灾风险状况,提出了基于VSD模型的森林火灾脆弱性概念,并分析森林火灾脆弱性的影响因素.通过对暴露度、敏感度和适应能力的分析,选取森林覆盖率、地方财政收入等9个评价指标,构建滇中森林火灾脆弱性评价指标体系.结合层次分析法、加权综合评价法,对滇中2008—2017年森林火灾脆弱性进行评估.结果表明,指标权...     

中国森林火灾发生规律及预测模型研究

量化分析森林火灾发生规律能为预测和防治森林火灾提供科学依据。文中采用四参数Weibull分布描述了我国森林火灾发生次数和火场面积分布规律,运用Spearman相关系数分析承灾主体因子、灾害管理因子、孕灾环境因子与森林火灾发生次数、面积间关系,基于全国森林火灾数据分别建立灰色系统理论模型、BP人工神经网络模型和时间序列ARIMA模型,并采用Markov随机过程改进已建立模型。结果表明,我国森林火灾发生次数分布呈左偏正态分布,火场面积呈倒J型分布,火灾次数和火场面积分布模型拟合决定系数分别为0.63和0.66;承灾主体、孕灾环境和灾害管理对森林火灾次数和火场面积影响程度依次减小,人工林面积、累年年平均气温、年降雨量平均差值、年最低气温平均日数与森林火灾发生具有明显相关性,影响森林火灾的因子与森林火灾发生次数、火场面积间存在指数型关系;不同模型对森林火灾发生次数和火场面积拟合优度次序为BP模型、GM（1,1）-Markov模型、BP-Markov模型、GM（1,1）模型、ARIMA模型、ARIMA-Markov模型,采用Markov过程能显著改进GM（1,1）预测模型对火灾随机性的预测效果,可以更好地反映森林火灾发生规律。     

云南省森林火灾发生驱动因子分析及火险区域划分

森林火灾的有效预测是减少火灾所造成损失的重要手段之一。云南省森林资源丰富且植被覆盖率高,易发生森林火灾,加之平均海拔较高,扑救山火难度大、危险系数高。如能有效构建该区域森林火灾发生预测模型,将为我国西南林区森林火灾预防与管理提供科学参考。提取了云南省1999—2019年森林火点数据进行分析,利用ArcGIS 10.7软件,随机建立与火点形成1∶1数据随机点,使数据符合二项分布,对月平均最高气温、月平均降水量、日照时长、海拔等24类驱动因子进行空间信息提取,并用SPSS 25.0软件通过Logistic回归和ROC曲线模型检验方法,分析影响云南省森林火灾发生的主要驱动因子,构建了该地区森林火灾发生预测模型,并验证了该模型适用性,根据ROC曲线坐标确定了最佳阈值,划分了该地区的高火险区域。月平均气压、月平均相对湿度、月平均最高气温、日照时数、极大风速、归一化植被指数值（NDVI）等6类驱动因子,与云南省森林火灾的发生存在显著关系,基于Logistic回归构建的森林火灾发生预测模型准确率可达到82.3%。模型AUC值为0.894,通过计算得出云南省火险划分最佳阈值为0.645。构建的森林火灾...     

森林火灾保险纯费率厘定模型及实证分析

【目的】研究适用于我国现行森林保险制度的森林火灾保险纯费率厘定模型,分析森林火灾保险纯费率的区域分布,为科学、合理厘定森林火灾保险费率提供参考。【方法】改进Holecy等(2003;2006)模型中林火发生概率允许误差的估计方法,以参保率代替参保面积变量,并将费率计量单位由实际值改为千分率,以多年森林火灾发生概率均值为期望纯费率,以期望纯费率的允许误差为风险纯费率,构建森林火灾保险纯费率厘定模型;运用该模型估计2014年我国各地区不同参保率下的森林火灾保险纯费率;通过配对样本T检验,对比分析19个试点地区森林火灾保险估计纯费率和实际纯费率,以检验模型估计结果的准确性。【结果】我国绝大部分地区的森林火灾期望概率都在1.00‰以下,但地区间的差异明显;各地区森林火灾保险纯费率随着参保率的降低而增加;按照目前的参保率计算,我国19个试点地区的森林火灾保险纯费率为0.05‰~7.20‰;19个试点地区2014年森林火灾保险的实际纯费率与模型估计纯费率无差异。【结论】模型充分考虑了森林火灾发生的确定因素和不确定性因素,适用于我国现行森林保险制度,符合我国森林火灾风险现状,估计结果准确可靠。由于火灾发生与林区的自然条件和植被类型高度相关,因此模型应用时需根据时空变化对所采用的数据进行动态调整,可基于本模型运用纯保费法厘定森林火灾保险毛费率。     

森林火灾发生风险性评估研究

通过介绍森林火灾风险评估的地位和作用及森林火灾发生风险评估程序,分析了森林火灾发生风险因子,并提出了森林火灾发生风险管理措施.对今后我国森林火灾发生风险性评估研究有一定借鉴作用.     

基于随机森林模型的交界域火灾风险分析

【目的】城镇森林交界域火灾频繁发生,使民生经济遭受严重危害。使用随机森林模型对省域内的城镇森林交界域火灾风险与影响因子的关系进行空间建模,探究随机森林模型在拟合、解释交界域火灾风险方面的优势,并与森林火灾风险的影响因子对比,为进一步评估城镇森林交界域火险提供依据。【方法】研究基于安徽省2002—2011年火灾历史数据,采用气候、地理环境、人类活动、社会经济等方面的9个因子作为自变量,月均火灾密度作为因变量。使用特征选择方法得到模型内不同自变量的贡献度、统计特征以及内部模型的平均表现,选择出进入最后模型中的自变量;使用随机森林模型对城镇森林交界域火灾风险进行解释,分析影响城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险的重要因子。【结果】关键自变量对城镇森林交界域火灾风险的影响程度大小排序依次为:道路线密度、铁路线密度、月均最高温度、归一化植被指数、人口密度以及海拔;对森林火灾风险则为:月均最高温度、归一化植被指数、道路线密度、铁路线密度、人口密度以及海拔;经过训练与计算发现随机森林模型在5个子模型的训练集与测试集的表现基本一致,拟合值与实际值的简单相关系数均达0.90以上,可见随机森林模型对交界域火灾风险和森林火灾风险表现出显著的解释能力;此外,随机森林模型在总体数据集上进行了拟合,得到城镇森林交界域火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.997,森林火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.996,表明了随机森林模型具备极强的火灾风险拟合性能。【结论】影响城镇森林交界域火灾发生的最重要自变量是道路和铁路线密度,而对森林火灾则是月均最高温度与归一化植被指数,可见城镇森林交界域火灾发生人类活动因素密切相关。随机森林算法对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险都能表现出稳健的和非常准确的拟合能力,是一个非常有用的工具。     

2003—2018年中国森林火灾时空分布格局研究

基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑.分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高.森林火灾发生次...     

森林火灾区域风险性分析与防范对策——以河南省范县为例

森林火灾是八大自然灾害之一，具有事发突然、蔓延快、防治难、不确定因素多且损失大的基本特点。以范县地区为例，采集森林火灾可燃调查数据，数据包括地表覆盖物、腐殖质厚度、林木密度、蓄积量、可燃物实验检测等，将调查单元（样方）的危险性评估各项指标数据化和指标化，带入危险性指数计算公式，通过ArcGIS软件导出危险性等级图，并评估单元的承灾体暴露度等级和承受体脆弱性，带入风险指数计算公式进行计算，通过ArcGIS软件导出风险性等级图，分析得出范县总体森林火灾发生可能性和危险性为中等水平，针对此情况采取加强森林防火队伍建设和物资储备措施，做到监管有效、防患未然，为我国平原地区森林防火提供理论依据。     

基于ArcGIS的森林火灾隐患分析及防范对策研究——以厦门市同安区为例

基于同安区森林火灾综合风险普查数据,结合森林资源“一张图”数据,运用ArcGIS空间分析技术,以林业小班为评价单元,对同安区森林火灾风险等级进行评价定级。研究分析了森林火灾隐患的影响因素、分布情况特征,评估了研究区森林火灾防范能力。结果表明：1）可燃物载量是影响同安区森林火灾隐患最大的指标;2）同安区森林火灾风险等级高、中高风险等级占据较大比例,存在较大的火灾隐患风险;3）同安区森林火灾的防范能力水平一般,有待提高。为提高同安区森林火灾防范能力,提出了一系列建议措施,以期为同安区在森林火灾应急管理方面提供决策参考。     

森林火灾恢复力评价研究

为了科学地对发生森林火灾的森林进行灾后恢复,以湖南省为案例,选取影响森林火灾恢复力的年平均气温、年降水量、年日照时数、年发生火灾次数、单位面积活立木增长量等8项指标建立了恢复力指标体系,采用组合赋权法确定了指标权重,建立了森林火灾恢复力评价模型,对森林火灾恢复力进行了定量评价。结果表明:森林火灾恢复力主要受单位面积活立木增长量影响,湖南省森林火灾恢复力存在恢复力一般区和恢复力较弱区,没有恢复力较强区,说明湖南省森林生态系统受到森林火灾干扰后恢复潜力不高。     

我国森林防火所面临的潜在危险

<正>森林火灾的发生取决于3个因素:（1）林内外可燃物;（2）合适的气象条件;（3）野外火源,这3个因素同时具备就有林火发生,缺任何一个因素林火也烧不起来。森林防火工作者的任务就是设法破坏这3个因素,使森林不具备燃烧的条件。就我国目前防治森林火灾的形势来看,依然存在着发生大火的潜在危险。1森林可燃物超载,提供了森林大火燃烧的物质基础自1987年“5·6”特大森林火灾后,由于党和政府的高度重视,在各级森防指挥部的领导下,经林区人民的共同努力,我国森林火灾得到有效控制,火灾次数、火灾面积都降了下来,多年来很少着大火。但事     

燃烧概率模型在林火管理中的应用

火是多数森林生态系统中一个重要的干扰因素,影响景观结构和生态系统的稳定。利用燃烧概率（BP）模型可以模拟景观尺度上的火发生和蔓延过程,描述一个区域空间上的火发生概率和潜在的火行为特征。该模型已经成为林火管理的重要工具,也可为林火管理的规划和政策制定提供必要的信息。作为森林管理和林火扑救的一个科学工具,BP模型在林火扑救资源配置、管理策略制定、火灾风险评估等方面得到广泛应用。文中综述了BP模型在风险分析、可燃物管理、气候变化影响评估等方面的研究进展。基于BP模型模拟技术解决林火管理中的问题,可为开展有针对性的林火管理措施提供参考依据,通过林火管理降低景观尺度上的火灾风险,提高林火管理效益。     

基于空间logistic的湖南省森林火灾风险评价

【目的】为科学地预防森林火灾和进行应急资源配置,运用空间logistic森林火灾风险概率模型对湖南省森林火灾风险等级进行划分,为县级以下区域进行森林火灾风险区划提供技术方法。【方法】采用logistic回归分析方法,利用湖南省2008—2018年的地表温度数据、植被指数数据、气象数据、人文数据、植被类型数据、森林火灾监测数据等,构建森林火灾风险概率模型,通过森林火灾风险概率分布区间对森林火灾风险等级进行划分。【结果】建立的湖南省空间logistic森林火灾风险概率模型拟合效果较好,在0.05的显著性水平下,经混合检验和Wald检验,logistic森林火灾风险概率模型能显著反映森林火险发生概率;模型相对运行特征(ROC)值为0.779;经栅格图层计算得到湖南省森林火灾风险概率值,并根据概率大小将湖南省森林火险分为极低、低、中、高和极高5个等级。湖南省森林火灾风险概率≥0.6的极高森林火险等级和高森林火险等级主要分布在邵阳市、衡阳市、永州市、株洲南部以及郴州市部分地区;中森林火险等级主要分布在怀化市、娄底市、湘潭市以及长沙市;低森林火险等级和极低森林火险等级主要分布在吉首市、常德市、张家界市、益阳市以及岳阳市。影响湖南省森林火险等级的主要因子为温度植被干旱指数(TVDI)、高程(GC)、年平均温度(TEM),其中TVDI因子的影响最为显著。【结论】构建的空间logistic森林火灾风险概率模型能够科学有效地对湖南省森林火灾风险等级进行划分,为森林火灾的预防和应急资源配置提供科学依据。     

内蒙古大兴安岭林火时空动态的变化特征

内蒙古大兴安岭森林火灾频发,研究其季节性变化趋势及空间动态分布特征,对今后该地区森林防火期划分和防火资源的合理分配具有重要意义。利用Mann-Kendall趋势检验法、滑动t检验法对1981—2018年内蒙古大兴安岭森林火灾数据进行趋势和突变分析,使用分位数回归法研究影响森林火灾过火面积的时间与空间因素,得出内蒙古大兴安岭森林火灾在时间和空间上的动态变化特征。结果表明：内蒙古大兴安岭森林火灾整体呈先下降(1981—1999年)再上升(2000—2007年)又下降(2008—2018年)的趋势。森林火灾主要发生在春、夏、秋三季,春季森林火灾变化较复杂,波动明显,在1991年发生突变;秋季森林火灾波动较平缓,但在1994年发生突变;2004—2011年期间夏季森林火灾明显增长,火险期向夏季发生偏移和延长;冬季发生火灾较少。森林火灾过火面积与火灾持续时间呈正相关,尤其在高分位点处,正相关性更加显著。内蒙古大兴安岭森林火灾主要发生在鄂伦春自治旗等地,从空间横向动态变化来看,整体呈现由西南向东北递增的趋势;从空间纵向动态变化来看,海拔对森林火灾过火面积的影响并不显著。建议应加强内蒙古大兴安岭东北...     

延庆冬奥赛区外围森林火灾应急情景构建研究

为提高森林大火巨灾应对能力,利用情景构建理论,研究延庆冬奥赛区外围森林火灾应急管理模式。揭示森林火灾演化机理,构建延庆冬奥赛区外围森林火灾情景,梳理情景应急任务并评估情景应急能力,提出应急准备建议。研究表明：1）森林火灾的演化过程包括事故发生前和事故处置过程中两类典型的时间窗,分别表现为冒烟和火势蔓延在可控范围内;2）延庆冬奥赛区外围森林大火巨灾防控缺失能力包括信息报送、舆情引导、协同配合、林火阻隔、先进装备、复燃监测等6个方面;3）情景应急准备建议包括加强巡护、舆情引导、协同演练、林火阻隔、基础设施、联防联控等6个方面。     

我国2000-2012年夏季森林火灾分布规律

文中介绍了我国2000—2012年森林火灾发生的整体情况,分析了我国夏季森林火灾的时空分布规律。2000一2012年我国森林火灾发生次数年际间大体保持平稳,2003—2005年达到一个较高的峰值,2008年达到最高峰,近几年来则呈下降趋势。夏季森林火灾的发生次数在2000—2007年处于较高水平,尤其是2003年和2006年火灾发生次数最多,而近5年来则处于较低水平并有下降的趋势。我国华中地区和西南地区发生夏季森林火灾次数最多,而东北地区重、特大森林火灾发生最多。我国夏季森林火灾具有等级高、破坏性大、火场面积和受害森林面积较大等特点。     

兴城市森林火灾发生规律调查

通过对兴城市2005-2014年森林火灾统计数据,从时间、树种、火源上分析了森林火灾发生的规律。结果表明,兴城市不同月份发生的森林火灾次数不同,最高发生月在每年的4月份,其次是3月。杨树、油松和刺槐3个树种发生的火灾占全部森林火灾的82%,是发生次数较高的树种,其中杨树是发生次数最高的树种。引起森林火灾的火源主要是扫墓、烧荒和吸烟。     

基于模糊综合评判法的森林消防水源选址模型

水是扑救森林火灾的重要保障,因此森林消防水源的合理布置是快速、高效开展灭火救灾的基本前提。针对森林消防水源选址困难的问题,分析了选址的各项影响因素,构建了森林消防水源选址的评估模型,并采用模糊综合评判法评判了消防水源选址的适宜程度。实例验证表明,该森林消防水源选址模型是合理可行的。     

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。