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]...     

林火发生预报模型研究进展

森林火灾直接影响森林生态环境质量,严重威胁人类生命财产安全,还会造成病虫害频发、群落退化等次生灾害。由于综合考虑了各类影响林火发生的因子,林火发生预报模型是目前预报结果最为准确的林火预报预测方法。文中从林火驱动因子、林火发生预报模型构建、模型检验方法等3个方面综述国内外林火发生预报模型的发展现状和研究成果,讨论各类林火发生预报模型的优缺点,梳理目前研究中存在的问题,对其研究前景进行展望,并结合我国实际情况提出开展更大空间尺度林火预报的研究建议,以期为相关研究和林火管理工作提供参考。     

大兴安岭地区落叶松生物量模型研究

以不同年龄、不同密度的落叶松(Larix gmelini)人工林为研究对象,基于标准地37株标准木的树干解析、枝解析的生物量数据,研究胸径、树高、冠幅等指标与单木各分量(树干、枝、叶)生物量之间的关系,通过统计分析建立了落叶松单木各部分生物量的回归模型,为了解落叶松人工林生产力,并对其进行合理经营提供了科学依据。     

Poisson回归模型和负二项回归模型在林火预测领域的应用

应用Poisson回收模型和负二项回归模型进行林火预测预报,研究模型的使用条件和检验方法,以大兴安岭地区1980—2005年该地区林火发生数据为基础,并运用AIC检验方法对模型的拟合水平进行检验,探讨这2种模型对林火发生的预测能力,为在我国林业领域的应用提供必要的理论依据和数据支持。     

基于混合效应模型和零膨胀模型方法的蒙古栎林分水平枯损模型

【目的】基于混合效应模型和零膨胀模型方法构建林分水平枯损模型,为选择科学的经营措施提供理论依据。【方法】以吉林省1994年设置的295块蒙古栎固定样地为数据源,236块样地作为模拟数据,59块样地作为验证数据。构建基于林分因子、立地因子和气象因子的蒙古栎林分水平枯损模型,其基本形式包括泊松分布和负二项分布。考虑样地中存在大量零值问题,在基础模型上加入零膨胀和零改变模型。为解决模型的嵌套和纵向数据问题,在构建模型时考虑样地的随机效应,选择验证数据进行精度验证。【结果】样地断面积、株数和最暖月平均气温是枯损概率和数量最重要的影响因子;考虑样地随机效应后,可明显提高模型模拟精度;负二项分布模型因考虑数据过度离散问题,模拟精度高于泊松分布。【结论】同时考虑随机效应和零膨胀的负二项分布模型,其模拟效果最好。     

基于卫星监测热点的林火分布及发生预报模型

卫星林火监测作为森林火灾预防和扑救工作的重要方法,在我国森林防火工作中得到广泛推广和应用。基于卫星监测研究全国各省份的林火热点分布规律以及热点集中区域的气象因子与火灾频率的关系,以我国各地区2010—2015年春季森林防火期(3月1日—6月1日)的卫星监测热点数据为研究对象,分析我国各省林火的年际变化及区域分布特征;通过提取火场时空因子,结合当年气象数据,建立热点集中区域的火灾趋势回归模型。结果表明,卫星监测热点统计的森林火灾次数与当地林业局统计的火灾数据吻合度高。2010—2015年春季林火热点从整体趋势上看,森林火灾的热点数量在逐年递减,主要集中在中国的西南部区域,最多的省份为云南省,占林火热点总数的20%;其次为四川省,占林火热点总数的13%。云南省的春季林火次数多元回归方程,复相关系数R=0.838**;四川省的春季林火次数多元回归方程,复相关系数R=0.744*,回归模型都达到了显著水平。卫星监测热点用于林火监测,可以高精度统计森林火灾次数,回归模型对于林火的预测预报具有一定适应性,为森林火灾发生预测预报提供数据支持。     

大兴安岭地区兴安落叶松林可燃物模型的研究

大兴安岭地区兴安落叶松林可燃物模型的研究刘晓东，王军，张东升（东北林业大学）（黑龙江省林业勘察设计院）（黑龙江省资源局）孙玉成，翁国胜，赵立群（大兴安岭新林林业局营林处）（哈尔滨市森林植物园）大兴安岭林区是我国重要的木材生产基地，也是我国少有的原始林...     

大兴安岭地区森林火灾月动态变化及发生预测研究

[目的]大兴安岭地区是黑龙江省森林火灾的多发区,研究该地区森林火灾月动态变化并构建发生预测模型,旨在为该地区森林火灾的预防和管控提供理论依据.[方法]基于大兴安岭地区1997—2017年森林火灾资料,使用Origin、ArcMap等软件绘图,分析该地区森林火灾的月动态变化;根据该地区6个气象站台的逐月气象数据研究气象要...     

基于多层次灰色方法对大兴安岭地区生态旅游开发潜力研究

大兴安岭地区蕴含的生态旅游资源极其丰富,对该地区进行开发潜力评价,可以为其生态旅游资源的开发提供科学指导依据。本研究从旅游资源条件、旅游资源开发条件、旅游资源开发效益和旅游资源价值四个方面构建了一个包含20个评价指标的生态旅游资源开发潜力评价体系,通过对该地区生态旅游资源开发潜力的评价,从而确定该地区生态旅游资源优先开发的先后次序。依据综合计算值,将大兴安岭地区的7个市县区生态旅游资源开发潜力大小分为了三个等级,其中漠河市和塔河县开发潜力最大为一级生态旅游资源开发潜力区,呼中区、呼玛县、加格达奇区开发潜力适中为二级生态旅游资源开发潜力区,松岭区和新林区的开发潜力最小为三级生态旅游资源开发潜力区。评价结果大体与实际情况相符,说明用多层次灰色方法对该地区进行的潜力开发评价可以为大兴安岭地区生态旅游资源开发和发展提供助力。     

青杨天牛发生期预测预报的研究

采用期距法和回归预测法预测青杨天牛发生期，根据５年观察积累的资料，对与青杨天牛有关的气象因子进行了筛选，找出相关极显著的因子，并建立了回归预测式，同时计算出各虫态不同发育时期的期距值和标准差，此结论经济证是可靠的，为青杨天牛发生期预报提供理论依据。     

松毛虫发生期预测预报研究初报

准确预测松毛虫发生期,可为选定最佳防治时期提供依据。1982—84年,我们在建平县对油松毛虫、落叶松毛虫的发生期进行了研究,现将结果初报如下。一、研究方法 (一)松毛虫上树进度观察从3月20日开始,选择两块有代表性的标准地,每块标准地按棋盘式选取100株标准树,在树干胸径处围上宽4cm的塑料环。幼虫开始上树后,每日9—11时、14—16时检查塑料环下阻隔松毛虫的种类和数量,并将环下幼虫清除。上树结束,统计每日上树     

柿蒂虫发生期预测预报的研究

根据灯诱柿蒂虫成虫资料进行统计分析,建立预测模型并经过实际验证。认为该模型在成虫发生期和幼虫蛀果期应用可收到良好的防治效果。     

马尾松毛虫发生动态和大发生预测预报的初步研究

一、前言马尾松毛虫(Dendrolinus pundrolimus Walker)是我国南方马尾松林的最大害虫,每年平均发生2千万亩左右。解放后广大林业职工和科技人员在对马尾松毛虫研究方面作了大量工作,取得了很大成绩。影响马尾松毛虫种群变动以及能否成灾的因素很多,我们认为影响松毛虫消长的主导因子不是固定不变的,常因时因地而异,也常常是各种因子相互作用的结果。     

沙尘暴天气统计预报模型的研究

选用气象因子和地表植被因子作为预报因子,其中以归一化植被指数作为植被因子,采用逐步判别分析法对浑善达克地区1988—2000年3—5月份301个大风天气和沙尘天气样本资料进行了统计和分析,建立了沙尘暴天气的多级预报模型,并用2001年3—5月的52个试报样本进行检验,结果表明试报准确率平均为79．4％。     

大兴安岭地区林火轮回期的研究

一、前言1987年5月6日至6月2日,大兴安岭地区的北部塔河、阿木尔、图强、西林吉四个林业局遭受一场空前的火灾劫难。过火总面积达114万ha,林地过火面积达87万ha,使森林覆被率下降15%(程焕章1987)。大火烧毁了三个林业局局址,九个林场和四个半贮木场,致使212人在大火中丧生,56000人无家可归,引起了世界范围内的关注。大兴安岭地区地处寒温带,526万ha的北方针叶林覆盖62%的土地面积。自六十年代开发以来的火灾统计资料表明,林火连年不断,一直是影响森林的重要因素,且许多林分重复过火。仅1966年至1981年十六年间     

落叶松毛虫发生趋势预测预报研究初报

运用列联表法和聚类分析一次聚合法,对吉林省九台市落叶松毛虫的历史资料进行分析,其预报准确率达93.8％和100％。     

大兴安岭地区森林扑火预案的研究

大兴安岭地区森林扑火预案的研究于健全，陈伟军（黑龙江省大兴安岭林管局营林局）（黑龙江省森工总局综合调查大队）大兴安岭地区是我国森林火灾多发区。该地区春秋季火灾发生频繁．其中以春季为主；火灾发生的主要地区为加格达奇、松岭、呼玛等地区。而松岭以北地区发生...     

大兴安岭地区落叶松的腐朽规律研究

本文运用数理统计的方法，寻找出西林吉林业局落叶松的根腐规律，还总结了其他主要缺陷的一般规律。     

柳毒蛾发生期预测预报的初步研究

根据调查,制定了柳毒蛾的历期预测法和有效积温预测法,为准确预报柳毒蛾各虫期出现时间提出了科学的方法,并为选择最佳防治时机提供了依据。