伊春林区森林资源的动态灰色预测

森林资源动态分析一般具有少数据和贫信息带来的灰色不确定性,灰色系统理论是解决这一问题重要工具。以伊春林区2001~2012年森林资源的统计数据为基础,采用灰色理论系统建立动态预测模型,对其森林蓄积量、有林地面积、森林覆盖率3个资源指标进行预测分析。结果表明,运用灰色预测建立的模型的预测结果经检验,精度较高;伊春林区森林资源在未来3 a内将会持续增加。     

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%。     

应用灰色系统理论预测城峰镇"十五"期间有林地面积与森林蓄积量变化的研究

以永泰县城峰镇1986～1999年历年有林地面积、森林蓄积量数据为基础,应用灰色系统理论与方法,建立灰色预测GM(1,1)模型,以城峰镇“十五”期间的有林地面积与森林蓄积量进行预测。经检验,有林地面积GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差2.23％,森林蓄积量GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差1.16％,预测精度较高,可以对“十五”期间城峰镇有林地面积与森林蓄积量进行预测。     

福建省森林蓄积量变化趋势灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的森林蓄积量为时间数据序列,分不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省森林蓄积量进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年全省森林蓄积量,旨在为确定2020年福建省森林蓄积量规划目标提供参考。     

基于GM(1,1)模型群内蒙古森林资源的动态预测

以内蒙古自治区1976-2013年间森林资源连续清查一类数据为基础,通过灰色系统理论与方法,分别建立了内蒙古自治区森林蓄积量GM(1,1)模型群与内蒙古自治区森林面积二阶弱化缓冲GM(1,1)模型群。用其对内蒙古自治区的森林资源蓄积量和面积进行宏观时间序列预测,同时对预测结果进行了综合分析。由于基础数据具有连续性、可比性特征,模拟值与实际值的误差均符合精度要求,切合该自治区森林资源发展变化实际,因此可作为其森林资源监测体系的组成部分,为内蒙古自治区制定林业宏观决策、编制林业发展规划提供理论参考与科学依据,以期实现科学经营森林的管理模式以及森林资源的可持续发展。     

松溪渭田镇森林资源发展趋势的灰色预测

应用灰色系统与方法,以松溪县渭田镇森林资源调查统计数据为基础,建立灰色预测GM（1,1）模型,对松溪县渭田镇森林资源主要指标（森林覆盖率、有林地面积、活立木蓄积量、用材林蓄积量、近成过熟林蓄积量）的发展趋势进行预测。预测结果经检验,预测精度好,可信度高,可为福建省松溪县渭田镇森林资源研究提供切实可靠的分析工具。     

福建省森林资源主要指标变化趋势灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率为时间数据序列,分别不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年的预测值,旨在为确定福建省2020年森林资源主要指标规划目标提供参考依据。     

灰色—马尔科夫模型对林业有害生物发生量的预测应用

林业有害生物防控是林业生态文明建设的重要内容,林业有害生物灾害波动必然会引起整个林业产业经济的波动。因此,人们在努力提高防控林业有害生物的能力的同时,也期望知道未来一段时间内林业有害生物发生量的变化情况,以便为科学决策提供依据。本文基于内蒙古大兴安岭1979-2012年林业有害生物发生量数据,采用灰色GM(1,1)预测模型动态模拟该区林业有害生物发生量的变化态势,并运用马尔科夫方法修正的灰色模型大大提高林业有害生物发生量的模拟精度。模型修正后的模拟发生量的相对误差较之修正前下降了16%,将灰色GM(1,1)模型和马尔科夫状态转移矩阵相结合用于林业有害生物发生量预测可以取得较好的效果。预测结果表明未来几年内蒙古大兴安岭林区林业有害生物发生量将呈上升,防控压力增大。     

三明市第三次森林资源二类调查主要指标的灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以三明市1996-2003年资源建档数据为基础,建立灰色预测GM(1,1)模型,对三明市第三次森林资源二类调查的主要指标(森林覆盖率、有林地面积、活立木总蓄积量)进行预测,经预测三明市第三次森林资源二类调查的森林覆盖率为76.8%、有林地面积176.35万hm2与第二次调查持平,活立木总蓄积量达到12694.8万m3。     

宁德市森林资源变化的灰色预测

应用灰色系统理论与方法，以宁德市1997-2002年资源建档数据为基础，建立灰色预测GM(1，1)模型，对宁德市森林资源主要指标(1、森林覆盖率；2、有林地面积：3、活立木总蓄积量)的变化进行预测，由于资源建档数据具有连续性、可比性等特征，经检验，预测值的精度较高，可以对宁德市未来森林资源数据进行预测。     

广东省森林覆盖率的影响因素分析和模型预测 ——基于灰色关联分析和GM(1,1) 模型

基于2005—2015 年广东省森林覆盖率的原始数据,选取年平均气温、降水量、年日照时数、有 林地面积、活立木蓄积量、林业产值、造林面积及育苗面积8 个指标对森林覆盖率的影响要素进行灰色关 联度分析。分析结果显示,关联度最大的3 项因素依次是：有林地面积0.993 4、年平均气温0.992 1、年 降水量0.973 2。为验证森林覆盖率灰色系统预测模型的适用性性,根据2005—2010 年的森林覆盖率数据, 分别建立GM(1,1) 模型、多项式回归模型和Logistic 回归模型,对2011—2016 年的森林覆盖率进行预测, 并与实际值进行比较,3 个模型的预测相对误差平均值依次是0.69%、1.08%、1.28%。结果表明在获取的 年份数据较少时,采用灰色系统森林覆盖率预测模型精度高于多项式回归模型和Logistic 回归模型,预测 适用性更优。     

广东省森林覆盖率的影响因素分析和模型预测——基于灰色关联分析和GM(1,1)模型

基于2005—2015年广东省森林覆盖率的原始数据,选取年平均气温、降水量、年日照时数、有林地面积、活立木蓄积量、林业产值、造林面积及育苗面积8个指标对森林覆盖率的影响要素进行灰色关联度分析。分析结果显示,关联度最大的3项因素依次是:有林地面积0.993 4、年平均气温0.992 1、年降水量0.973 2。为验证森林覆盖率灰色系统预测模型的适用性性,根据2005—2010年的森林覆盖率数据,分别建立GM(1,1)模型、多项式回归模型和Logistic回归模型,对2011—2016年的森林覆盖率进行预测,并与实际值进行比较,3个模型的预测相对误差平均值依次是0.69%、1.08%、1.28%。结果表明在获取的年份数据较少时,采用灰色系统森林覆盖率预测模型精度高于多项式回归模型和Logistic回归模型,预测适用性更优。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

物流园区物流量灰色马尔可夫预测模型

物流量是物流园区规划、建设和管理的一项重要统计数据。结合灰色理论和马尔可夫链的特点,建立灰色马尔可夫预测模型,对某物流园区的物流量进行预测。首先,根据历史统计数据建立灰色预测模型,并对模型进行精度检验。再根据灰色模型预测误差将系统划分为3个状态,确定马尔可夫状态转移矩阵,建立灰色马尔可夫预测模型,并预测物流园区的物流量。将预测结果与灰色模型对比,结果表明,建立的灰色马尔可夫预测模型可用于物流园区物流量预测,且其预测精度较高。     

我国21世纪森林资源发展趋势灰色预测

应用邓聚龙教授创立的灰色理论与方法,以我国森林资源连续清查统计数据为基础,建立灰色预测的GM(1 1)模型,对全国森林资源主要指标(1)森林覆盖率;2)有林地面积;3)活立木总蓄积量)的发展趋势进行预测。由于连续清查数据具有连续性、可比性特征,因此,预测结果经检验,精度较高,可以作为宏观决策的科学依据。     

树起绿色丰碑

天保工程实施以来,特别是“十五”以来,内蒙古大兴安岭林区森林资源实现了面积与蓄积量双增长的喜人局面。与实施天保工程前相比,林区森林面积增加了61.21万公顷,活立木总蓄积量增长了8154.7万立方米,森林蓄积量增长了6468.27万立方米,森林单位面积蓄积量每公顷增长了2.59立方米。     

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。     

灰色预测模型GM（1,1）在森林病虫害预测中的应用

本文应用灰色系统理论,论述了森林病虫害灾变预测的建模方法,并建立了大袋蛾的GM(1,1)灰色预测模型,经检验模型精度较高,利用该模型对未来10年内大袋蛾的灾变时间进行了预测。     

灰色马尔科夫模型在森林火灾预测中的应用

灰色马尔科夫预测模型是灰色GM(1,1)模型和马尔科夫概率转移矩阵预测模型的综合。用GM(1,1)模型揭示数列发展变化总趋势,用马尔科夫概率转移矩阵确定系统未来状态的转移规律。其预测精度较高,尤其适合随机波动较大的数据预测。笔者利用福建省1971年至1991年历年森林火灾发生次数统计值建立灰色马尔科夫模型,预测的1992年度全省森林火灾发生次数与实际值相比较,精度达90.1％,明显高于GM(1,1)模型的预测值。应用该法预测1993年度森林火灾发生次数为498次。可为制定相应防范措施时提供参考。     

林火发生时间规律探讨和趋势预测

收集延平区近13年来的林火发生的历史数据,分析了林火发生时间分布规律,并对该规律成因进行进一步探讨.同时依据灰色系统建模基本理论,在系统分析了延平区森林火灾发生规律的基础上建立了森林火灾高风险年GM(1,1)预测模型.模型达到较高的精度要求且可用于中长期的预测.预测结果显示下两个森林火灾高风险年将出现在2007年和2010年.