基于模糊粗糙集的气象因子与森林火灾相关性研究

为了揭示各气象因子对森林火灾发生的影响程度,随机抽取了湖南省1 041场森林火灾历史数据,收集了森林火灾发生时的温度、相对湿度、风速及火灾发生前24 h降水量等4个因子数据,将其标准化并进行K-均值聚类,再用自然断点法处理后得到属性决策表。各气象因子采用相应三角隶属函数模糊化后,确定了森林火灾气象因子模糊粗糙集模型,计算各气象因子与决策属性的依赖度,对其进行归一化后,得到温度、相对湿度、风速、降水量对森林火灾发生的影响值依次为:0.116 2、0.265 0、0.212 4、0.406 3。定义了灾均比(ZJB)的概念,灾均比分析结果印证了研究结果的正确性。     

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.     

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。     

基于随机森林模型的交界域火灾风险分析

【目的】城镇森林交界域火灾频繁发生,使民生经济遭受严重危害。使用随机森林模型对省域内的城镇森林交界域火灾风险与影响因子的关系进行空间建模,探究随机森林模型在拟合、解释交界域火灾风险方面的优势,并与森林火灾风险的影响因子对比,为进一步评估城镇森林交界域火险提供依据。【方法】研究基于安徽省2002—2011年火灾历史数据,采用气候、地理环境、人类活动、社会经济等方面的9个因子作为自变量,月均火灾密度作为因变量。使用特征选择方法得到模型内不同自变量的贡献度、统计特征以及内部模型的平均表现,选择出进入最后模型中的自变量;使用随机森林模型对城镇森林交界域火灾风险进行解释,分析影响城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险的重要因子。【结果】关键自变量对城镇森林交界域火灾风险的影响程度大小排序依次为:道路线密度、铁路线密度、月均最高温度、归一化植被指数、人口密度以及海拔;对森林火灾风险则为:月均最高温度、归一化植被指数、道路线密度、铁路线密度、人口密度以及海拔;经过训练与计算发现随机森林模型在5个子模型的训练集与测试集的表现基本一致,拟合值与实际值的简单相关系数均达0.90以上,可见随机森林模型对交界域火灾风险和森林火灾风险表现出显著的解释能力;此外,随机森林模型在总体数据集上进行了拟合,得到城镇森林交界域火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.997,森林火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.996,表明了随机森林模型具备极强的火灾风险拟合性能。【结论】影响城镇森林交界域火灾发生的最重要自变量是道路和铁路线密度,而对森林火灾则是月均最高温度与归一化植被指数,可见城镇森林交界域火灾发生人类活动因素密切相关。随机森林算法对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险都能表现出稳健的和非常准确的拟合能力,是一个非常有用的工具。     

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。     

森林火灾的风险性评估初探

通过对影响森林火灾的各个因子研究,对森林火灾的可能性和危害度进行分析,并通过对两者的关联评价完成森林火灾的风险性评估,提出相应的森林火灾风险性管理措施。     

湖南省森林火险天气等级预测模型研究

为提高湖南省森林火险天气等级预测精度,降低空报和漏报比例,基于湖南省各县2005—2015年森林火灾数据及各县气象站对应的同期气象资料,利用变异系数方法确定了日最高气温、风速、相对湿度、降雨量等天气因子的分段区域,设定了各区域的得分值,并运用主成分分析方法确定了不同分段区域对湖南省森林火灾的影响权重,建立了加权森林火险天气指数模型,根据天气指数确定森林火险天气等级。经2015年森林火灾数据验证模型精度达到了74.2%,表明了该森林火险天气等级预测模型具有适用价值。     

森林火灾碳排放估算方法与研究进展

森林生态系统在全球碳循环中起着不可替代的作用,火灾是森林生态系统的重要干扰因子,因火灾导致的碳排放对全球碳循环具有重要影响。森林火灾碳排放是当前林火领域研究的热点问题之一。本文综述了森林火灾碳排放的研究方法、森林火灾碳排放的研究结果,并讨论了碳排放量数据不确定性产生的原因。     

冕宁县森林火灾主要影响因素及对策

凉山州是我省的森林火灾高发区,是四川省乃至全国森林火灾高危地区之一。通过对凉山州冕宁县近14年的森林火灾数据资料和气象数据资料分析,探讨了森林火灾次数与人为因素、气象因素、植被类型等因子的关系。结果表明:冕宁县森林火灾主要影响因素是人为因素,每年1—3月份是森林防火最重要的时段,云南松林区是区域森林火灾防范的重要区域。     

浅析森林火灾干扰指标在森林健康评价中的作用

在阐述森林健康概念的基础上,指出目前国内在选取森林健康评价指标时,大多忽略了森林火灾干扰因子对森林生态系统健康的重要影响,由此论述了森林火灾对森林健康影响以及森林健康评价指标选取的重要性,并通过几个森林火灾干扰指标在森林健康评价中的应用实例,指导以后森林健康的评价工作.     

1987年大兴安岭森林火灾研究的回顾与思考

重大灾害会对人类社会产生深刻而广泛的影响,1987年大兴安岭森林火灾作为新中国成立以来最严重的一次森林火灾,对经济发展、政策制定和防火减灾文化产生深远影响。通过对此次火灾相关研究的回顾,总结得出：在灾情分析方面主要集中于对林火发生时森林生态系统的变化和人类救灾过程研究;在灾后影响方面集中于提高技术在防灾减灾效果、林业优化管理、森林火灾对森林生态系统各因子的影响研究。整体来看,在研究内容、分析视角和时间尺度选择方面呈现出变化。结合当前灾害史研究的热点,为当前防灾减灾提供借鉴,本次火灾仍有待研究的领域。     

森林火灾的风险性评估分析

森林火灾一旦发生,将会对森林资源造成毁灭性伤害,针对其所开展的风险性评估工作即为对可能发生的森林火灾进行全面分析,考虑各因子的地位与关联,并在此基础上进行科学评价,同时加强对森林火灾可能性与危害性的研究,进而完成森林火灾的风险性评估.文章将从森林火灾风险评估的地位与作用着手,详细介绍森林火灾发生风险评估程序,综合考虑森...     

气象因子对森林火灾的影响及防火对策

<正>森林火灾虽然可怕,但森林火灾的发生并不是无章可循的,它的多寡主要取决于当地的气候条件。因此,研究气象因子对森林火灾的影响,充分预见火灾发生的可能性及灾     

特大森林火灾的预防和扑救

森林火灾的发生发展与地理、气候、植被及人为活动有着密切的关系,同时也受局部气象因子的影响,而特大森林火灾的发生也必须有其特定的环境条件。本文阐述了特大森林火灾的发生发展规律,提出了预防和扑救特大森林火灾的一般对策     

虫害暴发与森林火灾发生的动态交互影响

森林虫害和森林火灾是最重要的自然干扰因子,且二者之间存在一定的动态交互影响。文章综述了二者之间的相互影响及其机制。森林火灾主要通过影响林分结构和年龄、树脂流量和树干熏黑高度,以及昆虫与寄主树木的相互营养关系影响虫害发生。虫害则能改变可燃物载量及林分结构进而影响森林火灾发生风险。了解二者之间的关系,对森林资源管理以及森林生态研究都具有重要的参考价值。     

山西省森林火灾的年变化特点和致灾原因分析

对山西1950～1956年和1959～2005年的森林火灾统计资料进行分析,总结出山西省森林火灾的5个年变化特点。进一步探讨了山西森林火灾的致灾原因,指出自然致灾因子尤其是气候环境条件是森林火灾发生的基础性条件,人文致灾因子是森林火灾的诱导因素。     

森林火灾发生风险性评估研究

通过介绍森林火灾风险评估的地位和作用及森林火灾发生风险评估程序,分析了森林火灾发生风险因子,并提出了森林火灾发生风险管理措施.对今后我国森林火灾发生风险性评估研究有一定借鉴作用.     

森林火灾与气象因子的相关性分析

利用新余地区1998～2007年的森林火灾资料,结合新余地区同期的气象资料,分析该地区森林火灾的分布特征,并对影响森林火灾发生的主要气象条件日照时数、气温、相对温度和降水进行概率统计相关分析,得出有利于林火发生的气象因子,为科学预防、预报森林火灾提供参考.     

广州市森林火灾危害程度预测模型的研究

选定过火面积、直接经济效益损失量、间接经济效益损失量、生态价值损失量、成灾面积占该地区森林总面积的百分比、森林火灾发生频度等6个评价指标,用于评判森林火灾危害程度.利用AHP方法求出各个指标对于森林火灾危害程度的权重,并结合相应的权重,求得危害程度值.以森林火灾危害程度为因变量,森林火灾影响因子为自变量,用逐步回归分析方法,得出森林火灾危害程度预测模型.利用未参予建模的数据对模型进行了检验,模型预测精度高,对森林火灾危害程度具有准确的预测作用.     

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...