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。     

内蒙古大兴安岭北部原始林区森林火灾应急资源储备与调度研究

【目的】为更好地开展原始林区森林灭火工作,保护内蒙古大兴安岭北部原始林区森林生态资源。【方法】对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局下辖的22个林业局,3个自然保护区的应急资源储备情况进行了整理,同时对北部原始林区森林火灾发生的时间规律和空间规律分别进行了分析,在此基础上采用ArcGIS软件,对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源的空间分布状况与内蒙古大兴安岭北部原始林区近5年森林火灾发生的空间分布状况进行了叠加分析,依据叠加分析的结果对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源空间分布的合理性进行了评判。【结果】叠加分析结果显示,目前内蒙古大兴安岭北部原始林区周边林业局森林火灾应急资源空间配置存在区域集聚以及北部原始林区附近应急资源配置不足等不合理问题。在对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源储备情况整理分析的基础上,创新性地提出了以应急物流系统所需时间最少和费用最小为目标进行优化的森林火灾应急资源分配模型。【结论】最后通过实例证明,该模型可以优化森林火灾应急物流系统中资源配置体系,为应急资源的合理调配提供了指导,对于实现科学决策指挥,保护北部原始林区森林生态资源具有一定的现实意义。     

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...     

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。     

基于贝叶斯-零膨胀负二项模型的森林火灾发生预测研究

[目的]随着全球气候变化,极端天气频繁出现,发生森林火灾的可能性也显著提高.在过去的森林火灾发生预测研究中并没有考虑林火发生与气象因子关系模型的不确定性.然而,在全球气候变化背景下,要充分考虑模型的不确定性,科学分析气象因子与森林火灾发生次数的关系,以更好地预测森林火灾的发生,为管理部门的预防工作提供参考依据.[方法]...     

黑龙江省2000-2009年林火规律分析

通过对黑龙江省林火年际变化的分析,总结出林火对森林生态系统的影响规律。黑龙江省10年间发生的林火以人为火为主;林火发生由西北向东南呈带状分布,即林火脆弱带的分布区域为大兴安岭、黑河及伊春部分;10年间森林火灾次数随年际时间呈下降趋势;其年均林火面积在105 hm2附近震荡;森林火灾发生所产生的危害程度,2003年和2006年危害指标最重;10年间森林火灾扑救费用呈现逐年上升的趋势。     

森林雷击火的预报监测

由雷电引发的林火通称“雷击火”,它是森林火灾中危险的自然火源。科学家一直把雷击火作为森林自然生态系统的一个重要因子。据统计,在内蒙古大兴安岭,由雷击引起的森林火灾约占该区火灾总数的24％。特别是近几年来,尽管雷击火次数不多,但多发生在4～8月份,且是交通不便、人烟稀少的北部原始林区,很难及时发现,容易造成特大森林火灾,从而蒙受很大的损失。     

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。     

森林火灾与气象因子的相关性分析

利用新余地区1998～2007年的森林火灾资料,结合新余地区同期的气象资料,分析该地区森林火灾的分布特征,并对影响森林火灾发生的主要气象条件日照时数、气温、相对温度和降水进行概率统计相关分析,得出有利于林火发生的气象因子,为科学预防、预报森林火灾提供参考.     

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。     

基于气象因子的随机森林算法在塔河地区林火预测中的应用

[目的]应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度,判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性,为该地区林火管理工作提供技术支持。[方法]利用1974—2008年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响,将全样本数据随机分成60%的训练样本和40%的测试样本,并且进行5次重复,建立5个中间模型(样本组)。选择在5个中间模型中的3个及以上的显著变量(因子)对全样本数据进行分析并分别比较2种模型算法在5个中间模型和全样本模型中的预测准确率。此外,还设计了变量交互试验进一步验证相同变量下2种模型的预测精度。[结果]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码3个因子在二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法中均与林火发生呈显著相关。模型拟合的预测结果显示:在对5个中间模型的预测中,随机森林算法对训练样本(60%)和测试样本(40%)的预测准确率分别高于二项逻辑斯蒂回归模型8%和10%左右;在全样本模型的预测中,随机森林算法拟合的准确率为85.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为76.2%,二者相差10%左右,与之前5个中间模型的预测结果一致;在变量交互试验中,随机森林算法拟合的准确率为86.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为72.8%,随机森林算法的预测准确率提高了18.1%左右。[结论]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码是影响林火发生的主要气象因子。在基于气象因子的塔河地区林火发生预测模型研究中,随机森林算法的预测准确率高于传统二项逻辑斯蒂回归模型10%左右,具有一定的预测优势和应用价值,可为大兴安岭塔河地区林火预测和决策提供参考。     

森林可燃物含水率预测及燃烧性等级划分

森林可燃物含水率预测及燃烧性等级划分黑龙江省人民政府森林防火指挥部办公室王瑞君黑龙江省第一林业调查规划设计院于建军吉林省吉林市林业局郑春艳林火预报就是通过测定和计算某些气象因子、人为因素和可燃物含水率等，预报火发生的火险天气、火灾发生以及火灾发生后火...     

基于克里金方法的湖南森林火灾趋势预测研究

通过对森林火灾数据的收集与处理,运用GIS中ESDA技术对湖南省2000-2012年森林火灾发生次数进行了空间特性分析,探索了森林火灾空间分布规律,用克里金插值方法对湖南森林火灾进行趋势预测,得到湖南省森林火灾预测图。预测结果表明湖南省森林火灾灾情严重区集中在湘中和湘东,从西至东主要分布在永顺-张家界-桃源-安化-宁乡-望城-浏阳县-平江一线,邵阳地区一般森林火灾发生次数也较多,邵东县为火灾高发区,周边新邵县、邵阳、祁东一带森林火灾发生次数较多,湘南地区,永州市宁远和蓝山县一带森林火灾发生次数较多,郴州市桂阳、宜章县是森林火灾高发区,怀化芷江和邵阳绥宁森林火灾发生频率也较高。     

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...     

区域森林火灾时间序列分析

利用广州市近20年的森林火灾数据,以受害率、发生率、控制率及节气火灾发生概率构造时间序列,借助离散正交小波及Mann-Kendall方法分析林火发生时间序列特征,并结合博克斯-詹金斯法、马尔可夫链与聚类分析、判别分析进行短期预测.结果表明:林火发生时间序列有明显的波动和平稳的时间区间,年控制率从一种状态到另一种状态的飞跃点为1986年;在未来的两年里,火灾发生的状况将保持稳定,与1990~1998年和2001~2006年的火灾发生状况处于相同水平;林火的节气发生概率较高为立春、大雪2个节气时间段,防火期外和防火期内的白露和秋分两个节气区间段林火发生的概率较低;阳历新年和阴历新年前后林火发生概率高,呈现逐年增加的趋势.     

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。     

林火发生时间规律探讨和趋势预测

收集延平区近13年来的林火发生的历史数据,分析了林火发生时间分布规律,并对该规律成因进行进一步探讨.同时依据灰色系统建模基本理论,在系统分析了延平区森林火灾发生规律的基础上建立了森林火灾高风险年GM(1,1)预测模型.模型达到较高的精度要求且可用于中长期的预测.预测结果显示下两个森林火灾高风险年将出现在2007年和2010年.     

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…     

滇西保山地区近年林火特征

从林火发生次数、林火面积、区域分布、时间分布、发生原因等方面对滇西保山地区近年来林火特征进行综合分析,结果表明：20062010年滇西保山地区共发生林火145次,林火面积达242851hm3;林火面积与林火发生次数关系极为密切,且呈高度正相关,相关系数为088,在001水平上具有显著性差异;自然因素以及社会因素的复杂性,导致滇西保山林火具有不均匀性和异质性;科学掌握林火发生的年际规律、月际规律、日际规律和空间分布规律能够为保山地区森林火灾的预测、预报以及安全扑救提供依据。     

森林火灾的计算机仿真研究

建立森林防火仿真系统，通过给出建立仿真系统的一般步骤，结合林火行为、气象条件和可燃物条件等建立森林防火的防真系统。通过仿真，可以直观地掌握林火的发生，发展和蔓延的过程，以及林火蔓延的方向等，为森林防火部门的火灾预测、指挥扑救提供很好的支持。