森林火灾发生与气象相关初步分析

通过对森林火灾与气象因子关系的分析，找出林火发生与气象的一些相关性，据此有助于做好森林火灾捐防工作。     

森林火灾受害面积的灰色预测模型的研究

运用灰色系统理论和方法,研究了森林火灾受害面积变化趋势的预测和分析方法.以江西省为例,建立了GM(1,1)预测模型,得出了灰色预测曲线和灰色预测区间,并对2010年前该省森林火灾情况进行了预测和分析,从而为森林保护的有关决策提供了依据.此外,通过预测精度分析,以及与回归方法的比较分析,表明本文方法已达到精度要求,且明显优于白色预测方法.     

大兴安岭地区森林火灾月动态变化及发生预测研究

[目的]大兴安岭地区是黑龙江省森林火灾的多发区,研究该地区森林火灾月动态变化并构建发生预测模型,旨在为该地区森林火灾的预防和管控提供理论依据.[方法]基于大兴安岭地区1997—2017年森林火灾资料,使用Origin、ArcMap等软件绘图,分析该地区森林火灾的月动态变化;根据该地区6个气象站台的逐月气象数据研究气象要...     

新余市森林火灾气象要素分析

从森林火灾气象预报的角度，对6年来发生在新余市区内的40起森林火灾进行概率分析，找出了森林火灾与气象因子的关系，为进一步的森林火灾气象预报工作奠定基础。     

基于灰色系统理论的森林火灾预测模型研究

依据灰色系统建模的基本理论，在系统分析内蒙古大兴安岭林区森林火灾发生规律的基础上，建立了森林火灾高火险及重灾年景灰色灾变GM（1，1）预测模型。模型模拟检验精度达到Ⅰ水平，发展系数-α小于0.3，可用于该地区森林火灾灾变中长期预测。预测结果显示，2001-2010年间，该林区将出现3个森林火灾高火险年，5个森林火灾重灾年，二者出现的间隔期均为2-3a，平均相对精度达98%以上；预测2007年将是高火险、重灾年份，前者预测精度为98.05%，后者预测精度为99.78%。     

我国森林火灾发生的时空规律研究

森林火灾对森林生态系统有重要影响,可能给森林生态系统带来毁灭性的损害,但在森林生态系统演替中又具有重要和积极的影响。研究森林火灾发生规律是森林火灾预测预报的基础,也是指导森林防火与补救工作的重要科学依据,具有重要的理论与现实意义。受气候变化等因素的影响,近年来森林火灾有多发的趋势,关于森林火灾发生及其生态影响成为研究的热点。文中在参考国外研究成果的基础上,从森林火灾发生的不同时间尺度和不同空间尺度上评述我国森林火灾发生的时空分布规律,总结我国森林火灾发生的一些总体规律性,指出现有研究存在的问题,并对未来的研究方向进行展望。     

长沙县森林火灾发生规律研究

根据长沙县"十一五"期间森林火灾发生的统计数据,从地域、时间、火因和肇事者等分析森林火灾发生的规律.结果表明:森林火灾发生存在明显的地域差异,据此可分为重灾区、较重灾区、较轻灾区、轻灾区和无灾区;森林火灾主要发生在防火期内,其中春防期明显多于冬防期,2月或3月为高发期,一天中的起火高峰在10:00—18:00;森林火灾发生主要由人为因素引起,森林火灾的肇事者老人最多,占30.6%。通过对森林火灾发生规律的调查分析,为长沙县"十二五"期间的森林火灾防控对策提出了建议。     

武夷山森林火灾发生规律的研究

根据1997~2007年武夷山市森林火灾统计数据,从年、月、日3个时间尺度分析了森林火灾发生的规律。结果表明,武夷山市森林火灾年际间波动较大,具有4年周期性;3月份为森林火灾高发月,其次为7~8月份;一天当中,中午为森林火灾高发时段。引起森林火灾的火源主要是由农业生产用火(35%)和非生产性用火(占33%,主要为吸烟和扫墓)引起的。     

宝鸡市森林火灾发生规律与对策

1宝鸡火灾发生情况据宝鸡市森林火灾档案记载,1987～1996年共发生森林火灾104次,其中森林火警58次,一般火灾46次,过火面积1779.6hm2,其中受害森林面积519.4hm2,内有天然林293.8hm2,人工林225.6hm2,损失林木蓄积6843.11m3,损失幼林用.8万株。除1993年全市无森林火灾外,其余年份均有火灾发生,火灾总的呈下降趋势,但1992年和1995年又有所回升。以1987年火灾次数最多,占总火灾次数的32.7％,损失也最大,受害森林面积占总受害面积的79％,损失林木蓄积和幼林分别占87％和79％。其次是1992年,虽次数比1988年少11次,但受害森林面积…     

基于人工神经网络预测广东省森林火灾的发生

应用人工神经网络建立热带森林火灾发生情况预测的多层神经网络模型,并将林火发生影响因子的历史数据作为样本值,输入模型进行训练。结果表明:利用所选取的输入因子作为样本的人工神经网络,可以对林火的发生发展作出准确有效的预测。文中还对模型的准确性和训练精度进行讨论,进而分析人工神经网络在林火预测中的可行性,证明人工神经网络在林火预测中的应用价值。     

基于DRNN和ARIMA模型的森林火灾面积时空综合预测方法

森林火灾是一个跨空间发展的动态过程,不易被传统的分析方法和静态神经网络有效处理.提出一种基于动态回归神经网络(DRNN)和自回归集成移动平均(ARIMA)组合模型的森林火灾时空综合预测方法.该方法先用ARIMA对时空数据的时序进行预测,再用DRNN捕获时空数据间隐藏的空间相关,最后用统计回归将时间和空间预测结果组合起来,得到时空综合预测结果.以广东省森林火灾面积预测为例,说明其原理和建模过程,并对预测结果的精度进行验证.结果表明:由于考虑了数据间的空间关系,该时空综合预测模型可以对森林火灾面积进行较准确有效的预测,比单纯应用ARIMA模型预测精度高,是预测森林火灾等跨空间动态变化问题的有效工具.     

人工林防火林带网络密度的研究

根据森林经济效益，建立精确计算防火林带网络最大允许密度的数学模型，以例说明在人工林防火林带网络密度的可行性评判应用，为防火林 带网络建设提供依据。     

动态数据驱动的林火蔓延模型适宜性选择

基于BP人工神经网络方法设计林火模型适宜性选择技术框架结构,通过神经网络形成林火模型选择知识,实现林火模型的自动化和智能化选择;以火场环境因子为输入变量,以适宜火场环境模拟的林火蔓延模型作为输出变量,构建林火模型选择神经网络模型;研究输入、输出因子数据的获取与计算方式,实现动态数据驱动的林火模型自动选择机制.以北京市为例,选择有详细火场情况记录的72场林火作为试验样本,其中60条记录作为学习样本集,12条记录作为验证样本,对神经网络进行学习和验证,结果表明:模型选择精度可达到80%以上.     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

Application of Poisson Regression Model and Negative Binomial Regression Model in Forest Fire Forecasting

A Poisson regression model and a negative binomial regression model(NB model) are often used in areas such as medicine and economy,but rarely in the domestic forestry sector,especially in the forest fire forecasting.Based on the data of forest fire occurrences in Daxing’anling region in 1980- 2005,this paper profoundly analyzes the application conditions and test methods of the two models.The AIC method was used to check the fitting level of the models and the capability of the models for forecasting forest fires was discussed.This study provided necessary theoretical basis and data support for the application of the two models in the field of forestry in China.     

森林火灾火场周长分形模型的研究

本文在分析森林火灾火场周长和边界分形特性的基础上，应用分形理论，建立了森林火灾火场周长的分形模型，导出了分形周长公式．并得出了分形周长不仅与火头蔓延速率、燃烧时间、风速和风向密切相关，而且与火场边界的分形特性和测量长度单位有关的结论．与传统的计算火场周长的方法比较，具有更合理、准确和更方便应用的特点．     

浙江森林火灾发生规律与发展趋势研究

通过对浙江省1988 ~ 2002年的森林火灾报表和1991年以来的森林火灾档案表整理分析预测浙江省森林火灾的发生发展趋势:一是浙江省森林火灾发生的次数总体呈下降趋势;二是森林火灾的火源从生产性火源逐渐转向非生产性火源;三是肇事者趋向老龄化;四是林区内可燃物积累丰厚,发生重、特大森林火灾趋势在增加;五是气候异常,森林火灾多发概率在增大.针对浙江省森林火灾发生规律与发展趋势,提出了森林防火工作的对策.     

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。     

Poisson回归模型和负二项回归模型在林火预测领域的应用

应用Poisson回收模型和负二项回归模型进行林火预测预报,研究模型的使用条件和检验方法,以大兴安岭地区1980—2005年该地区林火发生数据为基础,并运用AIC检验方法对模型的拟合水平进行检验,探讨这2种模型对林火发生的预测能力,为在我国林业领域的应用提供必要的理论依据和数据支持。