气象因子对云南大理森林火灾的影响

本文选用2001年-2010年大理州的森林火灾次数与对应的气象数据进行统计分析,通过分析大理州森林火灾的时间分布及对应的气候特征,得出了火灾次数与气温和风速呈正相关、与相对湿度呈负相关的结论。用森林火灾次数与气象因子进行相关分析,结果表明月平均最高气温、平均相对湿度和平均最大风速与月火灾次数显著相关;旬平均最高气温、平均相对湿度和平均最大风速以及前两旬的累计降水量与旬火灾次数显著相关;日最高气温、平均相对湿度、最大风速和前15日累计降水量与日火灾次数显著相关。综合分析表明气温、降水、相对湿度和风速与大理州森林火灾次数有明显的相关性,气温、风速与火灾次数呈正相关,降水、相对湿度与火灾次数呈负相关。     

大兴安岭东部森林火灾发生的气候条件辨识

就大兴安岭东部森林火灾发生的气候条件进行了风险辨识,结论是:空气湿度是火险天气中的关键因素,相关系数为-0.81,表明湿度愈大火灾发生次数愈少,空气湿度小于60%时,就有发生森林火灾的可能,当相对湿度在35%￣50%之间时火灾发生次数较多。气温与森林火灾相关系数仅为0.36,当最高温度在-10￣10℃时是火灾发生的高峰期。风是森林火灾发生蔓延的重要因素,相关系数高达0.92。发生火灾时,当风速大于2.5m/s时,火灾蔓延开始加大。雷击火发生和蔓延的气候指标是平均气温为14￣20℃,降水量小于7mm,14时相对湿度15%￣38%,雷暴日数多于4天,平均风速2.5￣5.5m/s,14时风速大于3m/s。本着适用及着眼于近期与长远计划相结合的原则,选用了春季小于10mm降水日数、春季平均气温、地理因子、受灾面积、雷击火次数等7个因子进行了聚类分型,将火灾划分为3个区。     

建阳区森林火灾与气象因子相关性研究

对建阳区历年来3次最大典型森林火灾与气象因子的相关性研究表明:气温较高、相对湿度较小、风速偏大时,火灾发生概率较大,且空气温度为最主要气象因子。根据3次森林火灾气象要素的日变化规律看,下午14时左右是森林火灾发生的重要时段。且火灾与其发生的前3 d气象要素相关,即前3 d气温越高、空气相对湿度越小、风速越大,火灾越容易发生,各F值均大于F0.01(F0.01=7.5910),达到极显著。风速不仅影响森林火灾的发生,还直接影响其蔓延。     

基于零膨胀负二项模型对大兴安岭地区夏季火发生预报模型的研究

大兴安岭林区地处寒温带,是我国东北最重要的森林资源采伐基地。在全球气候逐渐变暖背景下大兴安岭地区的气候发生了明显的变化,导致夏季火频发,对该地区生态系统造成一定影响。选用零膨胀负二项(ZINB)模型,使用R-project软件,对该地区1967-2008年夏季火每日发生林火次数与气象因子之间的关系进行拟合,并用检验数据进行模型准确度预测。结果表明:最高气温对于模型的点部分影响极显著,平均地温和日照时数对于模型的零膨胀部分具有显著性影响,模型预报的准确率达71%。该模型对大兴安岭地区夏季火的预测准确性较好,利用该模型的预测预报结果能够为森林防火工作者合理配置灭火人力与物力,优先对火灾潜在高发区的可燃物进行中断管理提供科学的依据与技术支撑。     

山西省林火驱动因子及分布格局研究

【目的】研究山西省的林火驱动因子和火险分布格局,可为山西省森林防火工作提供参考。【方法】使用2010—2017年卫星监测热点数据,基于逻辑斯蒂模型和随机森林模型分析气象、地形、植被和人类活动对山西省林火发生的影响,选取山西省主要林火驱动因子,建立林火发生概率模型,并基于最优模型结果绘制山西省森林火险等级区划图,分析山西省森林火险分布格局。【结果】逻辑斯蒂模型选取的山西省主要林火驱动因子有日平均相对湿度、日照时数、日平均气温、日平均风速、海拔、坡度、距道路距离、距居民区距离;随机森林模型选取的山西省主要林火驱动因子有日平均地表气温、日平均气压、日平均相对湿度、日照时数、日平均气温、日平均风速、季度NDVI和GDP;逻辑斯蒂模型的预测准确率在84.31%～86.33%之间,随机森林模型的预测准确率在88.98%～94.37%之间。【结论】山西省主要林火驱动因子为气象因子;随机森林模型比逻辑斯蒂模型更适用于山西省林火发生概率的预测;山西省森林火险分布有明显的季节和地域差异,春季的高火险区明显多于其它季节,东部的高火险区多于西部,阳泉市、长治市、晋城市、忻州市东部、晋中市北部、吕梁市东南部和太原市中部是山西省主要高火险区。     

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...     

大理州森林火险天气预报方法

选用2001～2010年大理州的森林火灾次数与对应的气象数据进行统计分析,分析结果表明日最高气温、平均相对湿度、最大风速和前15日累计降水量对大理州森林火灾有较好的指示性,其中日平均相对湿度对大理州森林火险天气等级指示性最强。根据实际应用需要选用日最高气温、平均相对湿度、最大风速和前9日的降水数据建立模型计算森林火险天气等级。利用2011年大理州森林火灾数据对模型的模拟效果进行检验,检验效果很好,说明运用此模型进行大理州森林火险天气预报是可行的。     

中国森林火灾发生规律及预测模型研究

量化分析森林火灾发生规律能为预测和防治森林火灾提供科学依据。文中采用四参数Weibull分布描述了我国森林火灾发生次数和火场面积分布规律,运用Spearman相关系数分析承灾主体因子、灾害管理因子、孕灾环境因子与森林火灾发生次数、面积间关系,基于全国森林火灾数据分别建立灰色系统理论模型、BP人工神经网络模型和时间序列ARIMA模型,并采用Markov随机过程改进已建立模型。结果表明,我国森林火灾发生次数分布呈左偏正态分布,火场面积呈倒J型分布,火灾次数和火场面积分布模型拟合决定系数分别为0.63和0.66;承灾主体、孕灾环境和灾害管理对森林火灾次数和火场面积影响程度依次减小,人工林面积、累年年平均气温、年降雨量平均差值、年最低气温平均日数与森林火灾发生具有明显相关性,影响森林火灾的因子与森林火灾发生次数、火场面积间存在指数型关系;不同模型对森林火灾发生次数和火场面积拟合优度次序为BP模型、GM（1,1）-Markov模型、BP-Markov模型、GM（1,1）模型、ARIMA模型、ARIMA-Markov模型,采用Markov过程能显著改进GM（1,1）预测模型对火灾随机性的预测效果,可以更好地反映森林火灾发生规律。     

山地林区立体防火体系初探

一、前言目前国内外关于森林火灾与地形关系的研究甚少,据笔者近几年对中外火灾文献检索表明,有关人士对焚风、山谷风、峡管加速风等对火灾的区域分布和蔓延及坡度、坡向、小地形形状等与火蔓延对扑火战术的关系有零星研究,对气温随海拔高度上升而递减及与火灾发生关系有过极简单描述。可见至今对山区森林火灾特点的研究是肤浅的。而我国的森林绝大部分分布在广大丘陵山区之中,森林火灾与地形、地形气候关系方面的研究是极有必要的,目前关于火灾与地形关系研究进展与我国森林分布及森林火灾多在山区之中的客观现实极不相等。     

陕西秦岭地区森林火灾相关性分析

根据秦岭地区历年来发生的森林火灾统计资料,着重分析了地形、气候、植被和人为活动与森林火灾的关系,结果表明:秦岭地区的地形条件和气候要素构成了森林燃烧的火环境,大面积分布的落叶栎林是发生森林火灾的最大隐患,而频繁的人为活动则为发生森林火灾提供了主要火源。     

中国南方冰雪灾害对森林火灾火发生短期影响分析——以湖南为例

以湖南省为研究区域,分析冰雪后短期内(3月份)卫星热点的空间分布特征、与受害程度的空间关系,森林火灾发生的特点和扑火人员伤亡情况,以及气象因素对火发生的影响.结果表明:处于受害区确认为森林火灾的卫星热点占总数的61.00%.2008年3月份火灾次数和过火面积异常增高,共发生火灾3 097起,过火面积23 227.68 hm2,火灾次数超过1999-2007年3月份火灾次数的总和,且是1999-2007年3月份火灾次数总和的120.65%,3月份平均火灾次数的10.86倍.过火面积是1999-2007年3月份总和的88.40%,3月份平均过火面积的4.69倍.人员伤亡40人,是1999-2007年3月份人员伤亡总和的72.73%,平均伤亡人数的6.56倍.冰雪灾害后,2008年3月火灾次数、过火面积和人员伤亡人数的异常增高已经超出了气温和降水对火发生正常影响的范围.     

基于深度学习的内蒙古大兴安岭林区火灾预测建模研究

[目的 ]对内蒙古大兴安岭地区的森林火灾进行预测,为森林防火工作的开展提供重要支持。[方法 ]以内蒙古大兴安岭林区为研究对象,结合MCD64 A1月度火点产品、地形、气候等数据,构建森林火灾潜在影响因子数据集,分别利用卷积神经网络、随机森林、支持向量机模型对研究区森林火灾的发生概率进行预测与可视化,在此基础上对模型效果进行评价并分析森林火灾空间分布特征。[结果 ]大兴安岭的主要林火驱动因子按重要性值由高到低排序为海拔、平均气温、总降水量、与水域的距离等;CNN、RF、SVM预测森林火灾发生概率的AUC值分别为0.838、0.794、0.788,CNN的精度最高;CNN能够有效划分出森林火灾易感性极高、极低的区域,有利于划分森林火灾的警示区。[结论 ]CNN模型比RF、SVM模型更适用于大兴安岭林火发生概率的预测;大兴安岭林火风险的空间分布有明显的区域性,主要发生在东南地区。     

黔南州森林春季防火期主要气象因子与林火时空动态

运用克里格空间数据制图和传统统计分析相结合的方法对2001—2008年黔南州森林春季防火期主要气象因子与林火情况进行研究,结果表明:黔南州森林春季防火期内降雨量、蒸发量和最大风速相对空间分布不均匀,而最高气温、最小空气相对湿度则相反;空间分布上存在一定的水平地带性和垂直地带性,时间动态明显;森林火灾次数及火场面积呈逐渐增加趋势;空间分布上以都匀、平塘和罗甸3地为分界线,东南部6个县市森林火灾次数及火场面积大于西北部6县市。     

内蒙古二○○二年森林火灾的剖析

森林火警火灾的发生特点从火灾发生的原因看,非生产性人为火源占火灾总数的23%,说明火源管理还存在一定漏洞。提高全民的防火意识,刻不容缓。夏季雷击火占火灾总数的53%,预防和扑救夏季雷击火是摆在我们面前的又一新课题。从火灾发生的时间上看,火灾主要集中在5—8月份的春夏之交。“7·28”夏季雷击火灾分析据内蒙古自治区气象局资料显示,自2002年7月中旬至8月中旬,内蒙古大兴安岭北部原始林区降水量仅为13mm,比历年同期减少8成;平均气温比历年同期偏高2度,最高气温达37度。连续干旱,在大兴安岭北部地区已形成一个干旱中心,森林地表和深层…     

基于卫星监测的云南省林火时间特征分析

卫星红外监测具有时间频率高和连续性好等特点,采集了2004-2015年间森林火灾卫星红外监测数据,分析了云南省森林火灾的时间格局和分布规律。结果表明:不同年份火灾总次数具有上下波动的规律,变动时间周期为3~5年;不同年份森林火灾发生月高峰有所不同,平均峰值出现在3月份左右;火灾发生时间主要分布在11月到次年的6月,占全年的99.97%,1月到5月占全年的97.2%,6月以后到11月之前基本没有火灾发生。森林火灾的次数与火环境有一定的关系,但森林火灾次数与火源频度存在正相关性并且受火源频度的影响较大。     

乌兰察布市春季森林草原防火形势分析

随着春季天气转暖,全国各地气温迅速回升,大风日数增多。春季是森林草原火灾高发期,火灾发生次数占全年的90%以上。因此,加大春季森林草原防火工作力度尤其重要。一、春季森林草原防火形势分析1、气象形势分析据气象部门分析,乌兰察布市大部分地区春季降水量比历年平均少2成,且降水分布不均匀,3~4月份有效降水少,有春旱现象发生,降水主要集中在5月的中、下旬;春季平均气温比历年高1℃,大风日数较常年略少,森林草原火险等级处于较高级别。2、植被可燃物状况分析     

太白山地区森林火灾相关性分析

太白山是陕西秦岭森林资源的主要分布区,也是重点水源涵养区,森林覆盖率高达81.2%,主要为次生林。作者根据太自山地区历年来发生的森林火灾统计资料,着重分析了地形、气候、植被和人为活动与森林火灾的关系。结果表明,太白山地区的地形条件和气候要素构成了森林燃烧的火环境,大面积分布的落叶栎林是发生森林火灾的最大隐患,而频繁的人为活动则为发生森林火灾提供了主要火源。     

我国2000-2012年夏季森林火灾分布规律

文中介绍了我国2000—2012年森林火灾发生的整体情况,分析了我国夏季森林火灾的时空分布规律。2000一2012年我国森林火灾发生次数年际间大体保持平稳,2003—2005年达到一个较高的峰值,2008年达到最高峰,近几年来则呈下降趋势。夏季森林火灾的发生次数在2000—2007年处于较高水平,尤其是2003年和2006年火灾发生次数最多,而近5年来则处于较低水平并有下降的趋势。我国华中地区和西南地区发生夏季森林火灾次数最多,而东北地区重、特大森林火灾发生最多。我国夏季森林火灾具有等级高、破坏性大、火场面积和受害森林面积较大等特点。     

女儿寨小流域植被恢复与重建过程中的小气候效应研究

以女儿寨小流域为研究对象，着重研究了植被恢复重建过程中小流域系统的小气候变化特征。随着小流域内的植被恢复与重建，小流域内最高气温约降低了1～4℃，尤其以夏、秋季更为突出，约降低了3～4℃；最低气温提高了1～2℃，夏季较其它季节更为显著一些；森林不能降低小流域的日平均气温，但能略微增加秋冬季的平均气温0．1～0．5℃；平均地面温度降低了0．9～1．3℃，秋冬季的地面平均温度略微增加0．1～0．5℃；年降水量增加了77～115mm；年蒸发量降低105～175mm。小流域小气候环境发生了较大的变化，小气候质量在不断的提高。     

对夏季森林火灾扑救方法的探讨--以孟贵火场为例

夏季森林火灾的发生往往是由于气温的异常 ,导致高温干旱而引起的。与春秋季相比 ,夏季森林火灾的扑救更加困难 ,需要根据不同的森林类型、水源情况等使用不同的扑火工具 ,采用不同的扑救方法 ,才能安全将火扑灭。本文通过对孟贵火场的扑救经验 ,探讨了夏季森林火灾的几种扑救方法