林火预测预报研究综述

在危害森林的诸因子中,火灾是一种最具破坏性的灾害,各林业先进国家都非常重视林火研究工作.在世界范围内,林火预测预报的应用已成为越来越多的有林国家林火管理的有力工具.林火预测预报从二十世纪20年代迄今,已有80余年的历史,在世界各国发展很快.林火预测预报分为火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报.林火预报研究中的杀键问题是选择主要的林火因子和合适的林火预测预报方法.     

林火预测预报课程创新能力培养探析

针对目前农林院校林火预测预报课程教学中存在的创新能力不足、教学手段单一化问题,对林火预测预报教学中培养学生创造性思维能力的研究与实践.     

基于网络的英语阅读课自主学习模式初探

基于网络的英语阅读课采取自主学习模式,围绕课文The Multicultural Society,利用《大学英语综合教程4》网上自主学习系统和多媒体语音教室,使学生在提高英语阅读能力的同时加强信息素养,增强自主学习的本领。     

林火预报经济效益的研究

本文利用目标体系决策的思路,建立效益函数,分别计算了根据火险天气预报安排决策方案和联系火险预报准确率安排决策方案的经济效益指标。最后,根据预报的实际应用建立预报效益方程,计算了经济效益的各项指标。所有计算表明,林火预报的经济效益是十分显著的。     

基于网络的高职学生英语自主学习模式探讨

从当前高职英语教学现状和普遍存在的问题出发,结合建构主义学习理论,对如何充分发挥网络学习环境优势,调动学生积极性,提高教学效率等进行了研究,提出基于网络的以学生为教学主体的"学生中心"式的自主学习模式,为学生的英语学习创造有利条件。     

用Logistic回归方法建立林火发生预报模型的研究

为了研究某日某林业局能否发生人为火，用大兴安岭地区１９７３～１９８１年计１５年间的资料建立Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型；并对预报因子进行了似然比检验，剔除了不必要的因子。采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型算法简便，容易在计算上实现，着火样本和不着火样本回报判对率分别为７９．７３％、８６．４４％；预报判对率１９８８年分别为７７．１０％，８０．３３％、１９８９年分别为７６．８８％、７８．５４％。     

网络自主学习模式下的大学英语教师角色定位

学习者自主尤其是基于网络的学习者自主是近年国内外外语教育界的热门话题,也是今后外语教学的趋势。在网络自主学习的新模式下外语教师的角色也需要重新定位。大学英语教师应承担起学生自主学习的引导者、促进者、合作者和协调者等多种角色。学校和教师应积极提供学生发展自主学习能力的条件。     

网络环境下高职植物生理学课程自主学习模式研究

结合高职教育的特点,依据自主学习模式构建的理论基础,提出了基于网络环境的高职植物生理学课程自主学习的模式,并就该模式的具体实施进行了阐述。     

网络环境下的自主学习研究

以素质教育思想和现代学习理论为指导,充分利用现代教育技术,创设网络环境下学生自主学习方式,论述了网络环境下学生自主学习的内涵、方式、理论依据,探讨了网络环境的功能与优势,提出了具体的操作方法和实施途径.     

浅谈玛可河林区森林火险等级预报

森林火灾的发生对森林资源造成了巨大的危害和损失,但是它的发生与气象因子的状况具有密切的关系,对各气象因子进行监控,结合林火风险预测模型,对于及时发现森林火源并进行科学决策具有重要意义。     

集成预测模型在森林火灾预测预报中的应用研究

提出了以非线性函数拟合发展趋势、正弦函数逼近周期变动和马尔可夫链刻画随机扰动的集成预测模型,并利用该模型对福建省建阳市森林火灾面积的变动规律进行了预测预报,取得了较为理想的效果。理论与实践表明集成预测模型能定量分析灾害发生的时间动态及其变化规律,从而为灾害防御决策提供了可靠的信息。     

林火发生动态数学模型的研究———森林火灾波谱与气象火灾序列的建立

通过对森林火灾的波谱分析，认为气象因素是制约火灾年际变化的主要波谱．在大量相关与回归计算基础上，根据有关标准，建立了气象火灾序列的模型，为今后森林火灾的中长期预报提供了依据     

SVM模型在森林火灾判断中的应用

根据支持向量机（SVM）原理,通过大兴安岭地区1990 ～ 2009年20年间森林火灾数据,得到该地区森林火灾预测模型,并利用此模型对2010 ～2012年3年间的火灾数据进行验证,发现总判对率为84.5％,着火案例判对率为81.4％,说明该回归模型较符合实际情况,具有较好的预测效果,能够为当地林业部门制定防火策略提供参考.     

中国林火研究现状与发展趋势

综述了近30年来我国在林火管理、林火监测、林火预报等方面的研究现状。依据国际林火研究形势,分析了我国林火研究的发展趋势,并提出了新时期我国林火研究的发展方向。     

基于物联网架构和WebGIS的森林火灾监测系统研究

提出一种基于物联网架构和GIS的森林火灾监测模式,利用无线传感网芯片CC2430和GPRS模块MC35i完成了传感器节点、协调节点的硬件和软件设计,并对无线传感网和地理信息系统之间的集成做了初步研究。实现森林火险信息的自动采集、无线传输、实时监测、定位、网络发布和远程参数设置等功能,为火灾监测信息系统、地理信息系统(GIS)、气象信息系统以及决策支持系统等多系统的整合打下了基础。     

重载型森林消防车功能和造型的设计初探

为了提高森林消防车辆的安全性能和扑火效率,分别对重载型森林消防车的灭火功能、越野功能、排障功能、挖掘防火隔离带功能、自救功能、通信功能、操作性能和安全性能进行了功能分析和设计定位。从整车造型、色彩、人机界面、操作空间等方面提出了创新和改良的初步设计方案,并应用计算机三维制作软件模拟实现了设计方案的仿真模型。     

塞罕坝机械林场森林类型与林火关系的研究

该文通过对塞罕坝机械林场野外调查获取实地数据来分析林场的林型特征与火灾的关系,得出结论如下：樟子松纯林属于极易燃类型;白桦林属于中等易燃类型;蒙古栎林属较易燃类型;落叶松和白桦的混交林内属于较难燃类型;落叶松、樟子松和云杉的混交林内属于较易燃类型。     

滇中地区林火发生预报模型构建研究

林火发生预报模型因为全面考虑气象、地形、可燃物、人为活动等影响林火发生的因素,故可得出更为准确的火险预报结果。因此,利用滇中地区的历史天气、地形、植被分布、VIIRS热异常数据集等数据,构建该地区的火发生预报模型,并利用历史林火资料进行精度分析。结果表明,针对历史火点进行模拟预报,高于火险二级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高23.9%;针对历史未过火点进行模拟预报,低于火险三级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高14%。可以看出,所构建的林火发生预报模型的预报精度明显高于火险气象预报模型,可以更好地反映客观森林环境的真实火险。     

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.