陕西森林火灾的发生趋势及预测方法探讨

探讨了Ｍａｒｋｏｖ转移矩阵和ＧＭ（１，１）灰色模型预测陕西森林火灾趋势的方法。并预测２０００年前，森林火灾基本处于Ｂ级稳定状态，最小级Ａ出现于１９９８年，最大级Ｃ可能出现于２０００年。     

森林火灾预测预报研究概述

森林火灾预测和火险天气预报是争取森林防火工作主动权的核心和基础，是争取森林防火工作全面胜利的重要措施之一。因此科学性、实用性、超前性是预测预报的重要特点。近年来，我省在这方面做了一定工作，取得了较好成绩，但与兄弟省市相比还相差甚远，可以说森林火灾预测预报是我省森林防火工作的薄弱环节。现就国内外森林火灾预测预报研究的进展情况，作一概述，并针对我省实际提出几点意见，以供参考。1森林火险天气预报国外对森林火险天气预报开展较早，美国和加拿大等国在6O年代就开展了这方面工作。我国从SO年代起才开展这方面研究…     

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。     

当前气候变化下如何加强森林火灾预测预报

气候变暖,极端天气和气候异常事件增多,森林火灾次数和火灾造成的损失都呈上升趋势,因此加强森林火灾的预测预报成为我们必须面对的一个重要问题。阐述了当前气候变化和森林火灾现状,对森林火灾预测预报的现状进行分析,分析了目前森林火灾预测预报主要存在3个问题,最后提出从完善基础资料,关键因子选择,新技术引用,森林消防部门与气象部门密切合作建立综合的森林火险等级预警系统4个方面来加强森林火灾的预测预报。     

河南省森林火灾受害面积的灰色预测与分析

应用灰色系统理论建立了河南省森林火灾受害面积的ＧＭ模型，针对受害面积变化幅度大的特点，分别建立上包络模型和下包络模型，得出了灰色预测区间，并对受害面积作了中长期趋势预测与分析，为河南省森林防火规划的制订提供了依据。     

安宁市森林火灾的两种预测方法浅析

为了研究安宁市森林火灾的空间分布和预测森林火灾的发生,选取了安宁市1986年至2020年有记载的森林火灾火点数据,构建广义线性模型和ARIMA算法模型研究森林火灾火点的空间分布预测和气候环境因子的时间序列分析,并对两种预测方法进行了对比分析.研究结果显示:广义线性模型更适合用来研究人类活动引发的火灾,且对样本容量要求较...     

四川省森林火灾空间分布及趋势变化研究

运用地理信息系统（GIS）的理论和空间分析方法,从林火空间等级、林火密度分布和火源空间分布三个方面对四川省的林火空间分布及趋势变化进行了研究。结果表明：四川省森林火灾在空间上有很强的异质性,全省森林火灾呈现出以四川盆地为中心的辐射状分布,中间少,外围多的分布特点。全省的林火密度有从聚集变分散的趋势。人为因素是四川省森林火灾的主导性因素,自然火源引起的森林火灾较为集中,但有向其他地区蔓延的趋势。根据研究结果,应对全省采用分区、分级的林火管理政策和措施,以优化防火资源的有效空间配置,提高林火管理水平。     

高科技预测森林火灾

世界上每年总有一些国家发生不同程度的森林大火,它造成了生态环境的严重破坏,既损失林业资源又消耗大量的人力物力,为此科研人员正在潜心探索如何利用科技手段预测森林火灾发生的时间和测量大火蔓延的速度.     

黑龙江省未来十年森林火灾灾情宏观预测

黑龙江省是我国主要木材生产基地,同时,也是我国主要森林火灾重灾区之一。因此,对黑龙江省未来十年森林火灾灾情进行科学分析、预测及对策研究,具有重大社会经济意义和实践指导意义。本文按天、地、生相互作用制约,多种自然灾异具有群发性、相关性和链锁性原理,简要论述了年际森林     

基于深度学习的内蒙古大兴安岭林区火灾预测建模研究

[目的 ]对内蒙古大兴安岭地区的森林火灾进行预测,为森林防火工作的开展提供重要支持。[方法 ]以内蒙古大兴安岭林区为研究对象,结合MCD64 A1月度火点产品、地形、气候等数据,构建森林火灾潜在影响因子数据集,分别利用卷积神经网络、随机森林、支持向量机模型对研究区森林火灾的发生概率进行预测与可视化,在此基础上对模型效果进行评价并分析森林火灾空间分布特征。[结果 ]大兴安岭的主要林火驱动因子按重要性值由高到低排序为海拔、平均气温、总降水量、与水域的距离等;CNN、RF、SVM预测森林火灾发生概率的AUC值分别为0.838、0.794、0.788,CNN的精度最高;CNN能够有效划分出森林火灾易感性极高、极低的区域,有利于划分森林火灾的警示区。[结论 ]CNN模型比RF、SVM模型更适用于大兴安岭林火发生概率的预测;大兴安岭林火风险的空间分布有明显的区域性,主要发生在东南地区。     

马尔科夫决策规划理论在森林火灾预测中的运用

在现行的森林火警预测预报中,人们所预测的都是森林火警的级别,告诉人们某某天森林火警级别的高低,而采取相应的防火措施。但是这种预测往往不尽人意。事实上,造成森林火灾的原因很多,而森林火警级别所反映的只是其中一个重要的自然因素而已。人们发现。森林火灾的90%     

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.     

湖南森林火灾应急资源管理信息系统研究

为提高湖南森林火灾应急资源信息化管理水平,建立湖南森林火灾应急资源管理信息系统,该系统采用B/S模式和Oracle+ArcSDE空间数据管理技术,实现对湖南省森林火灾应急资源海量数据的高效存储和管理.在对湖南省森林消防组织管理体系进行分析的基础上,进行了湖南森林火灾应急资源管理信息系统的需求分析和系统设计,以期实现湖南森林火灾应急资源的科学管理,提高湖南抗御重大森林火灾的能力.     

基于自回归移动平均(ARMA)模型的森林火灾预测

一定区域的森林火灾发生具有周期性和趋势性特征,运用ARMA模型对我国森林火灾的受害面积进行了模拟和预测,通过阶数初步判定、模型选择、参数估计、模拟检验、预测分析,所选取的ARMA(1,2,3,11,13,15)、(1,2,3,4)模型最大拟合良度可以达到0.885 3,根据模拟和预测发现,我国的森林火灾呈现出13a左右的爆发周期,林火发生受邻近2、3、4、5a的发展趋势影响较大。2015-2020年森林火灾受害面积有增加的趋势。     

陕西省森林火灾分析及火灾面积预测

采用趋势分析、R/S分析和聚类分析对1954-2015年陕西省森林火灾特征进行分析,并对各地市森林火灾情况进行聚类,利用主成分分析法对陕西省森林火灾面积进行预测。结果发现:陕西省森林火灾次数和森林火灾面积均出现减少趋势,两者的Hurst指数均大于0.5,表明未来其减少趋势将持续。20世纪50年代中期至60年代前期是森林火灾高发时期,90年代后减少趋势逐渐稳定。陕西省十地市森林火灾情况大致可归分三类,其中榆林市、铜川市、西安市、咸阳市、渭南市、汉中市为第一类;延安市为第二类;宝鸡市、安康市、商洛市为第三类。就扑火能力而言,榆林市和铜川市的扑火能力最强,渭南市、商洛市和汉中市的扑火能力其次,延安市扑火能力最差。主成分分析确认,以气象因子的综合因素作为预测林火面积一般模型的预测因子是可行的,模型正确率达到70.9%,基本上可以反映气象因子与森林火灾面积的关系,因而可以利用该模型对陕西地区森林火灾面积进行预测。     

河北省森林火灾发生频数的灰色拓扑预测

以河北省1994—2010年森林火灾发生次数的研究材料为依据,运用灰色拓扑预测方法探讨了森林火灾的发生规律,建立了森林火灾发生次数的灰色拓扑预测模型。结果表明：所建立的灰色拓扑预测模型十分理想,各个模型的平均精度均超过95%,所有模型总的平均精度为98.42%,达到一级精度的标准。这表明拓扑预测模型能定量分析灾害发生次数的变化规律,所得结果具有较好的可靠性,可以为森林防火工作提供一定的参考依据。因此,根据所得模型对2011—2020年河北省森林火灾发生次数进行了预测。     

森林火灾名称命名方法研究

分析了森林火灾名称命名上存在的问题,阐述了规范森林火灾名称命名的必要性,提出了森林火灾名称命名的基本规则和具体方法。     

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...