应用灰色系统理论研究陕西森林火灾

陕西省平均每年因火灾受害的森林面积达5340公顷。从统计数据看,年受害面积变化幅度很大。用数学方法描述和预测受害森林面积时,采用回归方法将遇到两个问题:一是数据太少,二是数据过于离散,难以选择合适的数学模型。而灰色系统理论是先将原始数据作累加生成,然后用呈指数趋势的累加生成数建模。所以,灰色系统理论的建模方法使火灾面积能用数学模型加以描述和预测,为制订短期防火目标提供了可靠的理论依据。用灰色模型描述和预测火灾面积的方法分三部分。下面以陕西1977～1987年11年的原始数据(表)为例来阐明应用方法并对结果加以分析。     

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%。     

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.     

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。     

灰色系统理论在森林害虫测报中的应用

通过应用灰色系统理论对黄脊竹蝗及马尾松毛虫历年统计资源分析，建立了这两种害虫的发生量、发生期及发生程度的测报模型。并用该模型马尾松毛虫的发生进行了中、长期预测预报的探讨。     

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。     

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。     

基于灰色关联度分析的森林火灾危害程度及相关因子研究

森林火灾危害程度的研究对森林防火工作具有重要的现实意义.根据森林火灾危害程度及其相关因子的灰色系统特征,利用灰色关联分析理论,建立了森林火灾危害程度及其相关因子的灰色关联度计算模型.通过均值化消除量纲处理,以森林火灾危害程度值为母序列,各影响因子为子序列,对广州市的30起森林火灾的危害程度及其相关因子进行了实证研究,所得结果符合实际情况.研究结果对森林火灾危害程度的判断具有重要意义.     

灰色系统理论在森林病虫害测报中的应用

举例说明灰色系统ＧＭ（１，１）模型在森林病虫害测报中的应用，测报准确性较高。     

灰色系统理论在森林生长量预测中的应用

应用灰色系统理论与方法,以永泰县1987～1997年森林生长量为时间数据序列,建立GM(1,1)生长量预测模型为:X∧t′=-1223-316144e-0-0292919908(t-1)+1223-316144。回测的最大误差为3-06%,平均误差仅为2-01%,回测的精度较高,达96-94%以上。预测模型经后验差检验:C=0-048<0-35,P=1>0-95,模型精度为Ⅰ级模型。     

森林火灾自动监测预报系统模型

森林火灾自动监测预报系统模型余红军，于正万，江文相，魏坤（四川省达川地区林业局）森林的大敌—森林火灾能在短期内烧毁大面积的森林及林副产品，破坏林分结构，引起树种更替和病虫害，驱走或烧死林内珍鸟益兽，加重水土流失，破坏自然生态平衡，严重的还危及人类的生...     

森林火灾应急资源移动调度系统研究

为提高森林火灾应急资源调度效率,减少森林火灾带来的森林资源和生命财产损失,建立森林火灾应急资源移动调度系统十分必要。系统采用了B/S3层架构,实现了无线终端连接有线网络访问森林防火专网,对应急资源进行查询,自动生成森林火灾应急资源调度方案。系统的应用能从整体上提高抗御重大森林火灾的能力。     

认识森林火灾

森林火灾,世界性的生态杀手 火灾是森林最凶恶的敌人。据不完全统计,全世界平均每年发生森林火灾22万起,一般年份烧毁森林640万公顷以上,面积约相当于20多个比利时。上个世纪80年代以来,全球气候变暖,许多国家和地区的森林火灾不断,其中最为严重的是澳大利亚、巴西、加拿大、蒙古、中国、法国、希腊、印度尼西亚、意大利、墨西哥、土耳其、美国、俄罗斯及拉丁美洲几个国家。1997年,东南亚森林大火破坏了450万公顷的森林,使该地区7000万人因森林大火的烟尘污染而受到伤害。印度尼西亚的森林大火使19个重要的保护     

森林火灾与森林小火

森林火灾俗称森林大火,与之相对应的还有森林小火或称野火,森林小火往往不会形成灾难性的后果。我国的《森林防火条例》规定,森林火灾可分成4级:一是森林火警—森林受害面积在1公顷以内。二是一般森林火灾—森林受害面积在1公顷以上,100公顷以下。三是重大森林火灾—森林受害面     

基于ZigBee和GPRS的森林火灾监测系统研究

森林火灾频发的今天,建立比较好的森林火灾监控非常有必要。文章针对以前的森林火灾监控均存在着欠缺实时性、可应用性差等问题提出了一种比较好的火灾监控系统。在ZigBee和GPRS的支撑下,通过无线传感完成火灾的监测预警。阐述了整个系统的结构,以及系统中的硬件和软件的设计方法。改变了传统的无线传感器的网络结构,以分布式的组网的方式,将ZigBee无线传感节点分散开来。经过实际验证,这个系统能够及时、有效地监测和预警森林火灾,并且还有比较好的可扩展性。     

冻害天气与森林火灾

由于冻害增加了森林可燃物的积累,提高了火灾对冻害后天气条件的敏感程度,提高了野外用火的危险性,因此冻害是我省森林火灾发生的间接天气条件。通过对火灾和气象资料的分析表明,在12月份出现冻害后,第二年1-3月份必然出现森林火灾高峰期。     

森林火灾季节性分析

本文应用Roger在Edwads法的基础上提出的一种检验事件发生有无季节性的统计方法和通过确定重心位置来检验和直观判断古田县1985～1989年森林火灾发生次数有无季节性变化,并借用经济领域中的分析技术,按同月平均法计算各月份的季节指数,探讨季节性变化动态。结果表明:该县森林火灾发生次数有极显著的季节性变化。3月为森林火灾发生次数最多的月份,2月和4月次之,9月最少。