火场信息处理技术在遵化市森林火灾扑救中的应用

遵化市在森林火灾扑救过程中,将现有的一些通信设备和地图软件结合起来,进行火场信息处理,从而实现一场半信息化的森林火灾扑救,大大提高了森林防火扑火成效。该文详细介绍了火场信息处理技术在森林火灾扑救中的应用,以供参考。     

基于时间序列的福建省森林火灾分形特征

摘要：运用分形理论,对1987-2010年福建省森林火灾受灾面积的时间序列进行分析,重构其嵌入相空间序列,计算关联维数和饱和嵌入维数,得出模拟相应动力系统所需独立变量的控制参数为9个．该方法能够客观、合理地反映森林火灾系统的分形特征,能为建立森林火灾受灾面积时间序列的预报模型提供基础信息．     

苍南县森林火场清理措施

介绍了苍南县森林火场的清理工具及清理措施,以为防止森林火场余火复燃提供参考。     

大兴安岭森林火灾对森林生态系统的影响

1987年春发生在大兴安岭北部的森林火灾,造成了巨大的损失.人们关心火灾对森林生态系统的影响.我们通过较全面的调查研究,得出一些基本的结论:①经重度火烧的林地,兴安落叶松(Larix gemelinii)与樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)的大径级树木未被烧死,而山杨(Populus davidiana)、白桦(Betula platyphylla)在中度火烧情况下就全部死亡.②火灾后,形成了大面积的天然幼龄林,主要是白桦的萌芽更新.白桦的实生苗虽也很多,但生长慢、难成林.而落叶松因缺少种源则难以更新.樟子松在各种火灾等级的樟子松林地上都有良好的更新.③落叶松林火烧后的10年中,生长率降低,以后恢复到正常状态,但生长量有所提高.樟子松林重度火烧后生长率明显降低,但生长量显著提高.④火烧对森林群落的植物多样性影响不大.⑤火烧后的3年内,斜陡坡与阳坡土薄处,植被恢复慢,水土保持能力大为降低,侵蚀强度大,后来形成较多荒山.而水分条件好的大面积谷地、缓坡地植被恢复较快、环境变化不大.⑥火烧迹地的土壤有机质大为降低,矿质养分也明显降低,坡度越大的地段,土壤更为贫瘠化.     

大兴安岭森林火灾对森林生态系统的影响

1987年春发生在大兴安岭北部的森林火灾,造成了巨大的损失.人们关心火灾对森林生态系统的影响.我们通过较全面的调查研究,得出一些基本的结论:①经重度火烧的林地,兴安落叶松(Larix gemelinii)与樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)的大径级树木未被烧死,而山杨(Populus davidiana)、白桦(Betula platyphylla)在中度火烧情况下就全部死亡.②火灾后,形成了大面积的天然幼龄林,主要是白桦的萌芽更新.白桦的实生苗虽也很多,但生长慢、难成林.而落叶松因缺少种源则难以更新.樟子松在各种火灾等级的樟子松林地上都有良好的更新.③落叶松林火烧后的10年中,生长率降低,以后恢复到正常状态,但生长量有所提高.樟子松林重度火烧后生长率明显降低,但生长量显著提高.④火烧对森林群落的植物多样性影响不大.⑤火烧后的3年内,斜陡坡与阳坡土薄处,植被恢复慢,水土保持能力大为降低,侵蚀强度大,后来形成较多荒山.而水分条件好的大面积谷地、缓坡地植被恢复较快、环境变化不大.⑥火烧迹地的土壤有机质大为降低,矿质养分也明显降低,坡度越大的地段,土壤更为贫瘠化.     

森林火灾蔓延多模型预测系统研究

该文通过对森林火蔓延模型的研究,建立了一种使用产生式原则的多模型森林地表火蔓延预测系统. 此预测系统通过与森林火灾实时监控系统连接,将数据流动由传统公式计算中的单向流动,变为计算数据流回输入端,进行反馈修正计算,从而形成一个对数据库的修正与补充的系统,以达到减小模型预测误差的目的. 与实测结果比较表明,该系统的预测结果可信,能够实现林火蔓延的预测.      

森林火灾年际变化规律研究

本文通过应用verhulst模型,研究瑞金市森林火灾年际变化,其反馈的信息还是令人置信的。     

森林火灾成灾面积的人工神经网络BP模型预测

应用人工神经网络BP模型对河南省森林火灾成灾面积进行预测,网络模型的最大相对误差为1.15%,最小相对误差是0,平均为0.42%,表明预测值与实际值吻合程度很好,模型精度较高,建模简单,是预测森林火灾成灾面积的有效方法.     

基于贝叶斯模型平均法的森林火灾预测模型构建研究

  目的  本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。  方法  利用2000—2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。  结果  通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。  结论  在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。      

基于Sparse-DenseNet模型的森林火灾识别研究

  目的  森林火灾的频繁发生给森林防治工作带来很大的难度,传统的森林火灾识别算法存在准确率低、处理效率不够高等问题,同时由于森林火灾图像数据本身具有很强的复杂性,需要从识别精度和泛化能力等多方面进行综合考虑,因此本文将利用稀疏化的DenseNet模型展开森林火灾的识别研究。  方法  首先,对DenseNet模型进行稀疏化改造,通过随机屏蔽Dense Block模块中节点的方式来产生稀疏化效果,使得算法具备减轻过拟合、缓解梯度消失以及加快收敛速度等优点。其次,在林区进行图像采集时,由于摄像设备与被采集物体之间的相对运动以及光影作用,会出现图片数据被干扰的情况,因此本文利用python相关的图片处理工具对图片进行变换,从而对图片数据集进行相应的扩充,使其能够契合实际的应用场景。最后,本文将Sparse-DenseNet模型与其他经典深度学习模型在森林火灾数据集以及cifar10数据集上的表现进行对比,观察其效果。  结果  Sparse-DenseNet模型拥有在结构上更加轻量的特点,并且训练更快,避免过拟合的效果更好,在森林火灾数据集和标准数据集cifar10上都具有较好的表现。  结论  本文所提出的Sparse-DenseNet模型在森林火灾识别问题上,可以有效优化传统模型存在的问题,并取得良好的识别效果,其准确率可达到99.33%,优于DesenNet的98.15%,并且相同轮次训练时间只有DenseNet训练时间的3/4左右。      

基于GIS的森林火灾预报预测模型的研究与探讨

对当前森林火灾预报预测研究的现状进行了分析。指出了当前在技术与方法上存在的问题与不足。在此基础上，提出了一种新的基于GIS技术、遥感技术和数学建模等技术的森林火灾预报预测模型。该模型通过建立森林火灾本底数据库，分析森林火灾发生和蔓延诱发因素，建立森林火险预报模型与林火蔓延预测模型来对森林火灾进行预报与预测。参8     

对两个森林地表火蔓延改进模型的研究

经过几十年的探索,国内外林火研究人员利用室内试验及野外火烧试验,对不同环境下森林地表火蔓延模型进行了研究,总结推导出许多地表火蔓延的经验模型及半经验模型.该文简要回顾了地表火蔓延模型研究的发展过程.在实际应用中,减少模型的参数可以简化计算.一些研究者针对较常用的Rothermel模型,在火场蔓延形状及蔓延速率计算公式的改进上做了有益的尝试.该文针对其中的两个改进方法提出了一些观点,认为其中一个算法与原算法相比,改进不大,而另一个改进算法则在推导过程中存在逻辑上的错误.     

吉林省森林火灾发生规律的研究

根据我省近半个世纪森林火灾资料的周期分析，结果表明：（１）年度火灾次数存在１７ａ为一周期；春季火灾次数有１７ａ，７ａ，１９ａ，２ａ四种周期；秋季火灾次数存在６ａ，１１ａ，ａ，１５ａ四种周期；（２）１９８３４上以来我省森林火灾逐年减少，用磷以理论的ＧＭ（１，１）时间响应函数来描述和预测是可行的，精度是要求比较好；（３）１９９０年以来我省森林火灾出现历史最低值，这要主是加大了防火设施设备的建设和资金的     

森林火灾危害性分析

通过对森林火灾造成的危害性进行分析,深刻的认识到森林火灾对森林环境、社会经济的危害及其经济损失。     

预防森林火灾的有效途径

森林火灾是危害性很强的几大自然灾害之一，一旦发生会给国家的经济、环境和人员造成巨大的损失。如何有效预防森林火灾的发生，具有十分重要的理论意义和现实意义。根据对国内外森林火灾预防做法的考查，从体制、人员、设备和教育等方面提出预防森林火灾的途径。     

森林火灾损失评估方法

在查处森林火灾案件从立案——调查取证——受灾损失评估——赔偿和量刑——结案过程中;达到公证的处理;通过我在基层10多年的工作经历,结合所学知识,浅谈以下几点认识.     

浅析黑龙江省森林火灾的扑救

黑龙江省是中国最东北省份,是全国最大的林业省份之一,全省林业经营总面积3175万公顷,占全省土地面积的2/3,森林覆盖率达43.6%,林业生态地位十分重要,因此森林保护工作更是重中之重。森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。森林火灾扑救,即对森林火灾采取的控制和扑灭之措施,目的是使火灾造成的损失减少到最低限度。扑救森林火灾,就是要了解森林火灾燃烧的规律,建立严密的应急机制和强有力的指挥系统,组织训练有素的扑火队伍,快速反应,运用有效、科学的方法和先进的扑火设备,及时进行扑救,达到“打早、打小、打了”的目的,最大限度地减少火灾损失。