陕西森林火灾重灾年与北半球副热带高压面积指数的关系研究

根据陕西省1954—2013年森林火灾统计数据和1951—2013年北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)逐月观测数据,采用异常度和距平分析方法,研究了森林火灾重灾年当年及前后各3年逐月北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)变化特点。研究发现,陕西省森林火灾重灾时段以关键年前3年至关键年前2年北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)出现持续负距平为前提条件,关键年前1年11月开始出现显著正距平,同时自关键年前3年开始,10月异常度指数出现先增大后减小的单峰型曲线,据此可以推断未来一段时间内陕西可能处于森林火灾高火险时段,致灾潜力较大,这一结果可为当地森林火灾重灾年的预测和森林火灾防控物资的调度提供参考。     

森林火灾重灾年现象与海温异常变化关系研究

根据黑龙江省林区 195 1～ 1990年的森林火灾统计数据和北太平洋海域 2 86个格点自 195 1～ 1991年历年逐月观测数据 ,运用异常度分析技术 ,研究了黑龙江林区森林火灾重灾年现象的当年及前后各 3a逐月北太平洋海温异常变化的基本规律和时相特点。研究发现 ,黑龙江林区的森林火灾重灾年与太平洋赤道附近海域 (10°S～ 10°N ,80°～ 180°W)海温 (seasurfacetemperature ,SST)持续正距平期显著正相关 ,两者基本同步 ,且以该海域 - 2aSST异常变冷为前期背景。对科学地预测该林区未来年、季森林火灾活动及林火致灾潜力具有重要参考价值     

广西森林火灾重灾年景对北太平洋海温异常的响应

根据广西１９５３～１９９０年的森林火灾统计数据和北太平洋２８６个格点１９５１～１９９０年历年逐月实测数据,运用异常度分析技术,对位于中国西南部的广西林区的森林火灾重灾年景的当年及前后各３年北太平洋海温异常变化的基本规律及时相进行了研究,发现广西林区出现森林火灾重灾年景的前１年２月至当年４月时段,北太平洋赤道附近海域（１０°Ｓ～１０°Ｎ,８０°～１８０°Ｗ）具有明显的持续低温规律,并得出在广西森林火灾重灾年景的前１年５～６月和１１～１２月期间该部分海域海温异常度指数≤－１５０,信度可达９３％的结论,为进一步揭示中国西南部林区森林火灾重灾年景的规律、成因,科学地预测中国西南部林区未来年、季林林火灾活动及致灾潜力提供了重要参考和依据     

基于Spark MLlib中决策树算法对阿尔及利亚森林火灾的预测研究

应用阿尔及利亚森林火灾数据，通过Spark MLlib中的决策树算法，提出过滤相关性高的特征参数提升模型性能，对森林火灾进行预测研究。对温度、风速、雨及加拿大森林火险气候指数（FWI）系统中主要指标等特征参数，结合森林火灾的分类情况，使用信息增益标准为Gini的二叉决策树，建立基于决策树的火灾预测模型，对样本数据进行分类预测；提出分析不同特征参数之间的相关性，剔除相关性高的特征参数，利用大数据计算框架Spark建立机器学习工作流，将计算相关性的皮尔森系数与决策树分类算法结合了起来，从而优化模型，提高预测分类精度。预测模型改进前，即未进行相关性分析的森林火灾预测分类总精度为94.94%；预测模型改进后，即进行相关性分析，剔除了相关性较高的特征参数数据，森林火灾预测分类总精度为97.17%，准确率提高了近3%。使用Spark MLlib中的机器学习算法在森林火灾预测分类方面准确率总体较高，尤其在将多种数据挖掘算法结合后，模型性能得到提高，预测分类精度更高。     

湖南省森林火险天气等级预测模型研究

为提高湖南省森林火险天气等级预测精度,降低空报和漏报比例,基于湖南省各县2005—2015年森林火灾数据及各县气象站对应的同期气象资料,利用变异系数方法确定了日最高气温、风速、相对湿度、降雨量等天气因子的分段区域,设定了各区域的得分值,并运用主成分分析方法确定了不同分段区域对湖南省森林火灾的影响权重,建立了加权森林火险天气指数模型,根据天气指数确定森林火险天气等级。经2015年森林火灾数据验证模型精度达到了74.2%,表明了该森林火险天气等级预测模型具有适用价值。     

北海市森林火险等级区划

森林火险区划是林火管理的基础。根据森林火险区划理论,结合北海市实际情况及采集数据资料的完整性,筛选出与森林火灾最密切相关的11个因子,采用层析分析法(AHP)计算各因子的权重,综合考量森林资源载量,对研究区森林火险等级情况进行定量评价,将火险划分为3个等级。运用ArcGIS软件将研究区森林火险等级进行作图分析,为该区域今后的森林火灾预测预报和科学经营管理提供决策参考和技术支持。     

努力构建森林防火长效安全机制

吉林省是我国重点林区省份之一。受气候变化异常、林区火源剧增及境外火入侵等因素影响，全省林区特别是长白山林区高火险态势日趋严峻，森林防火工作的风险和压力不断加大，直接威胁自然生态和国土安全。面对严峻形势，吉林省各级党委、政府坚持把森林防火作为重大任务来抓，全力应对高火险态势，狠抓防控措施落实，铢积寸累，实现了连续28年无重大森林火灾，并使森林火灾受害率稳定在0.04％。的低水平上。     

厄尔尼诺/拉尼娜事件对中国火险天气和森林火灾的影响

介绍了厄尔尼诺、拉尼娜和ENSO事件的概念、分类以及国内外研究现状与方法,综述了厄尔尼诺和拉尼娜事件对我国东北林区、西南林区、南方和华北林区的森林火险气象因子及森林火灾的影响,并就1950-2016年不同林区厄尔尼诺/拉尼娜年份森林火灾的发生情况开展统计分析。文献综述和分析结果表明,厄尔尼诺当年及次年东北地区夏季通常出现高温、降水减少,拉尼娜次年气温偏低,降水增多,厄尔尼诺当年及次年该地区森林火灾明显增加。西南地区在厄尔尼诺年份和拉尼娜年份都会出现干旱,火险高于常年。长江流域及长江以南地区常常发生干旱,拉尼娜年份降水量有增加趋势。南方林区在厄尔尼诺年份森林火灾减少,而在拉尼娜年份森林火灾增加。华北地区在厄尔尼诺年份温度呈现负异常,易发生干旱,春季火灾比常年严重。     

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...     

云南林区森林火灾重灾年景对北太平洋海温异常变化响应规律的研究

根据云南１９５３～１９９０年的森林火灾统计数据和北太平洋２８６个格点自１９５１～１９９０年历年逐月实测数据,运用异常度分析技术,对云南林区的森林火灾重灾年景的当年及前后各３年北太平洋海温异常变化的基本规律及时相进行了研究,发现云南林区出现森林火灾重灾年景的前一年４～１２月时段,太平洋赤道附近海域（１０°Ｓ～１０°Ｎ,８０°～１８０°Ｗ）具有明显的持续低温,并得出该部分海域在云南森林火灾重灾年景前一年的８～９月份异常度指数≤－１５０,信度可达９３％的结论。     

Summer Forest Fire Meteorological Environment in the North of Daxingan Mountains

In recent years, especially in the summer of 2002, the most serious forest fires occurred in the Daxingan Mountain of Heilongjiang province and Inner Mongolia. There has been long time serious forest fire environment in summer in Daxingan Mountain. The grass in the forest is scorched for long time drought and the moisture content of litter and turf layer decrease rapidly. The accumulation and dryness of fuel build the summer forest fire environment, which are major caused by Meteorological environment. Human are lack of the right recognition of summer fires, and can not achieve the goal of detecting and fighting in time. Also summer fires have the tendency to increase in some areas of the world and human have to pay much more attention to how to prevent and control summer fires.     

DYNAMIC MODELS OF AQUIFEROUS CONTENT OF LIVING FUELS

RESEARCHSITELivingfue1splayedanimportantroleinheatconcentrationactionorinheatsourceofforestfire.Whenitshumiditydecreasestoacertainlevel,theybecameaheatsourcewhenthelivingcombustibl-eswerecombinedwithfire.Thus,itwasessentialhowtodeterminethemoisturesituationandthefOrestfiredangerdegreetobeforecastedaccurately.Thedynamicmodelspresentedinthispaperwereusefultosolvethisproblem.Everyyear,-therewerealotofforestfires,especiallythefireoccurrenceinDaxinganMountains,inthespringofl987.Itwasveryimpo…     

Causes of outbreak of the larch caterpillar (Dendrolimus superans Butler) in Daxingan Mountain and its control strategy

In 1991, in Daxingan Mountain, an outbreak of larch caterpillar (Dendrolimus superans Butler) happened on large areas of more than one million hectares, where stands of larch were seriously damaged because needles on the trees were almost eaten up by the pest, causing enormous economic losses. Analysis of data collected indicated that the main cause of the outbreak of larch caterpillar on large areas was that, after thirty years of exploitation, mature and overmature forests decreased rapidly, middle-aged and young forests incresed in large amount, significant changes occurred in individual ecological conditions of stands, especially those tended, with decreasing canopy density and better light condition in the forest, and all these were adventageous to the outbreak of the pest. In addition, in recent years, the climatic condition in Daxingan Mountain changed significantly. The yearly average temperature raised gradually and the soil surface temperature in April and October increased year by year, which were advantageous to the outbreak of larch caterpillars. In short, the significant changes in the ecological conditions in Daxingan Mountain provided suitable conditions for the outbreak of the larch caberpillar, and after several years of increase in population number, the larch caterpillar outbroke into a serious disaster on vast areas. In the paper, composite control strategy was also discussed.     

CAUSES OF OUTBREAK OF THE LARCH CATERPILLAR(Dendrolimus superans Butler) IN DAXINGAN MOUNTAIN AND ITS CONTROL STRATEGY

Inl99o,intheDaxinganMountainfOrestregion,anoutbreakoflarchcaterpil1aroccurredona1argeareaofmorethanonemillionh.2,mainlydistributinginEighteenthStationForestryService,HumaCounty,HanjiayuanForestryServiceandotherForestryServices'Song1ing,Tahe,andAmuer.Duringl99o-l992,wesystematicallysurveyedthesituationoftheoutbreakofthelarchcaterpil1arandc0ntr0llingmeasuresweretaken,sothatitsdamagewaseffective1yc0ntrol1ed.THESITUATIONOFTHE0UTBREAK0FLARCHCATERPILLARINDAXINGANM0UNTAIN…     

THE ESTIMATE OF THE EFFECTIVE FUEL COMBUSTION VALUE OF FOREST COMMUNITY IN THE DAXINGAN MOUNTAIN

FoRESTFUELCoMBUSTIoNVALUECombustionvalueisanimportantparameterofmaterialburningcharacteri-stics.Itmeansthattheheatreleasesfromtheunitofmaterialcompleteburningtocooldownthestartingtemperatureofreactionmaterals(l).Undertheconditionofthesamepressureandenoughoxygeninthecombustor,materialscombustionva1ueisrelatedtotheinnerenergyofthematerialstatefromthebeginningtotheendduringreaction.Thecombustionvaluesuchasmeta1,carbon,hydrogencanbemeasuredaccurate1y.Toforestfuels,theirenergycan'tbethesam…     

森林火灾扑救风险控制与处置的对策研究

森林火灾扑救属于高风险、高危险作业。文中依据风险管理理论和国内外减灾战略要求,针对森林火灾扑救风险的特点规律,以实现扑救效益大、风险小、损失少为最终目标,明确提出以人为本、风险认知、风险预警、风险决策、风险控制、风险规避、应急避险和风险转移等对策与措施,科学有效地控制与处置森林火灾扑救风险,从而确保森林消防人员人身安全,确保国家森林资源和林区人民生命财产安全。     

乳阳林区冰灾后森林防火对策

文章阐述广东省乳阳林业局（南岭国家级自然保护区、南岭国家级森林公园）在遭遇百年冰雪灾害后,林区95％林木严重受损的大面积倒木和断枝现状,分析了冰雪灾害造成乳阳林区存在的长期严重林火隐患的主要问题,提出了预防和扑救森林火灾的对策,对今后保护南岭森林资源和粤北林区的森林防火安全有重要的指导作用。     

北京市西山试验林场火险等级预报系统研究

在调查和分析北京市西山试验林场的气象、森林资源、人为活动和林火档案等数据基础上,运用综合指标打分法建立了1个基于气象因子、可燃物因子、地形因子、人为因子的林场火险等级预报模型.并利用VB和MapX设计实现了西山林场的火险等级预报系统.     

基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型

针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。     

黑龙江省林火规律研究Ⅱ.林火动态与格局影响因素的分析

本文对在大尺度 (5 0 0km2 以上 )上影响黑龙江省林火的因素及其影响途径进行了分析。结果表明 ,年林火次数 (人为火次数 )与林业人口正相关 ,林火面积与人口无关。干燥度的空间差异对林火燃烧率格局有正向影响。林火特征与气候因子之间没有线性关系。黑龙江省林火次数和面积对年均温和降水量的响应可归纳为旋转的单叶双曲面和双叶抛物面两种模式。林火特征的周期与年均温、年降水量的周期关系很大。黑龙江省森林类型对林火次数、面积的影响在省级区划尺度上不显著的。较高的管理水平显著减少林火。林火次数、面积与了望塔数量、消防车数量及通讯覆盖率等无线性关系