黔南地区气象因子与森林火灾发生次数之间的关系

对黔南区春季防火期森林火灾数据进行分析,分别引入Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合该地区火险天气森林火灾发生数,并对这些模型进行逐步筛选。结果表明:Poisson回归模型不适用于处理过度离散的数据,负二项回归模型相对于Poisson回归模型,比较适用于过离散数据;但是对于零个数过多的数据,这2类模型拟合效果较差,零膨胀负二项模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法。零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合效果优于其他2种模型,而且Hurdle模型好于零膨胀负二项模型。     

基于计数模型方法的林分枯损研究

利用吉林省汪清林业局金沟岭林场落叶松林分连续观测数据,分别利用Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀模型和Hurdle模型拟合林木枯损株数,并通过AIC值以及Vuong检验对这些模型进行详细分析比较。结果表明:Poisson回归模型不适用于模拟林木枯损株数,负二项回归模型相对于Poisson回归模型比较适用;但是对于零枯损过多的数据,这2类模型拟合效果较差。零膨胀模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法,其中,零膨胀负二项模型和Hurdle-NB模型拟合效果优于其他几种模型,且Hurdle-NB模型略好于零膨胀负二项模型。     

长白落叶松林分进界模型的研究

利用吉林省汪清林业局金沟岭林场落叶松林分连续观测数据,以计数类模型为基础,分别利用Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀模型和Hurdle模型拟合林木进界株数,并通过AIC值,Pearson残差图以及Vuong检验对这些模型进行了详细分析比较.结果表明:Poisson回归模型不适用于模拟林木枯损株数;负二项回归模型相对于Poisson回归模型比较适用,但是对于零枯损过多的数据,这两类模型拟合效果较差;零膨胀模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法,而且,零膨胀负二项模型拟合效果最好.     

华北落叶松人工林林分枯损株数随机效应预测模型

【目的】构建能够准确预测华北落叶松林分枯死木的计数模型,探究影响华北落叶松林中林木枯死数量的主要原因,为冬奥会核心区的华北落叶松人工林科学经营与管理提供决策依据。【方法】以张家口市崇礼冬奥核心区45块华北落叶松人工林样地为研究对象,构建华北落叶松林分枯死数量Poisson回归模型、负二项回归模型、零膨胀Poisson回归模型和零膨胀负二项回归模型、Hurdle-Poisson回归模型、Hurdle负二项回归模型,根据AIC值选出最优计数模型。基于最优计数模型,考虑不同随机效应水平和作用在截距和协变量上的随机参数,根据模型收敛情况和AIC值确定最优的随机效应水平和随机参数组合,构建最优林分枯死数量混合效应模型。【结果】林分平均直径、林分优势木平均高、林龄、林分断面积和林分胸径Gini系数为影响林分枯死的林分因子,立地因子对林分枯死的影响并不大。未考虑零膨胀现象时,负二项回归模型拟合效果优于Poisson回归模型;考虑零膨胀现象后,Hurdle-Poisson回归模型拟合效果优于零膨胀Poisson回归模型。最终几种考虑零值过多的计数模型的拟合精度表现为：Hurdle负二项回归模型(HNB...     

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。     

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。     

基于自回归移动平均(ARMA)模型的森林火灾预测

一定区域的森林火灾发生具有周期性和趋势性特征,运用ARMA模型对我国森林火灾的受害面积进行了模拟和预测,通过阶数初步判定、模型选择、参数估计、模拟检验、预测分析,所选取的ARMA(1,2,3,11,13,15)、(1,2,3,4)模型最大拟合良度可以达到0.885 3,根据模拟和预测发现,我国的森林火灾呈现出13a左右的爆发周期,林火发生受邻近2、3、4、5a的发展趋势影响较大。2015-2020年森林火灾受害面积有增加的趋势。     

武鸣县2001～2006年森林火灾数据的全回归分析与线性拟合

通过对广西武鸣县2001～2006年森林火灾资料的综合分析,发现当地森林火灾多发生在每年的9月至次年的1月,火灾多发生于每日的14～16时,起火原因多为人为原因,占83.3%.利用SPSS统计软件对广西武鸣县历年森林火灾及其对应的气象资料进行数据筛选和全回归分析,并对日最高气温、相对湿度、连续无雨日数、风速、林龄及火灾发生的月份进行线性拟合,建立了这六要素的森林火险天气预报模型.     

广西林火驱动因子及预测模型研究

了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测，能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集，以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子，同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明：月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子；Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果，AUC值均在0.85以上，机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型，随机森林模型精度最高(S_AUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测，结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大，预测结果契合广西实际，能够为广西的林火预测预报提供参考。今后，应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力，以降低森林火灾发生的风险。     

广义线性模型在林火发生预报中的应用

首先介绍了国内外广义线性模型在林火发生预报中的应用,其次分别阐述了常用于林火发生预测的正态分布、逻辑斯蒂分布、泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏等6种广义线性回归模型的表达式、参数估计方法和几种相关的假设检验方法,其中,逻辑斯蒂广义线性模型主要用于预测林火发生的概率,其他5种模型主要用于预测林火发生的频次。根据林火发生频次的数据结构特点和前人的研究结果分析得出,与正态分布相比,泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏4种广义线性回归模型更适于预测林火发生的次数。当林火发生频次的方差接近于期望,应采用泊松或零膨胀泊松广义线性模型;如林火发生频次的方差显著大于期望,则宜采用负二项或零膨胀负二项广义线性模型。最后,对广义线性模型在我国林火发生预测中的应用提出了三方面建议:第一,增加模型的自变量(如森林可燃物特征、地形、人类活动等因子);第二,增加模型在景观层次林火发生预报中的应用;第三,拓展模型的建模方法,如建立广义线性混合效应模型和广义相加模型。     

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]...     

河北省森林火灾发生频数的灰色拓扑预测

以河北省1994—2010年森林火灾发生次数的研究材料为依据,运用灰色拓扑预测方法探讨了森林火灾的发生规律,建立了森林火灾发生次数的灰色拓扑预测模型。结果表明：所建立的灰色拓扑预测模型十分理想,各个模型的平均精度均超过95%,所有模型总的平均精度为98.42%,达到一级精度的标准。这表明拓扑预测模型能定量分析灾害发生次数的变化规律,所得结果具有较好的可靠性,可以为森林防火工作提供一定的参考依据。因此,根据所得模型对2011—2020年河北省森林火灾发生次数进行了预测。     

基于加权VHSD-EM模型的森林火灾风险评估

森林火灾的频繁发生严重破坏了林业资源和生态系统安全。为实现对我国森林火灾风险的科学评估,基于我国森林火灾风险因素的复杂特征,从经济水平、自然环境、管理水平、防火投入和历史灾情5个维度选取26个基本指标构建森林火灾风险评估体系。鉴于组合赋权法的优势,将纵横向拉开档次法（VHSD）与熵值赋权法（EM）相结合,构建加权VHSD-EM模型,将影响森林火灾发生的时间因素和个体信息量同时纳入评估过程中,确定森林火灾风险指数。结果表明,加权VHSD-EM模型在森林火灾风险评估方面具有良好的适用性,模型的稳健性良好,实用价值较高;内蒙古、四川和山西等地区仍面临较高的森林火灾风险。本研究的开展为从时间维度评估森林火灾提供了一种新思路。     

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...     

森林火灾恢复力评价研究

为了科学地对发生森林火灾的森林进行灾后恢复,以湖南省为案例,选取影响森林火灾恢复力的年平均气温、年降水量、年日照时数、年发生火灾次数、单位面积活立木增长量等8项指标建立了恢复力指标体系,采用组合赋权法确定了指标权重,建立了森林火灾恢复力评价模型,对森林火灾恢复力进行了定量评价。结果表明:森林火灾恢复力主要受单位面积活立木增长量影响,湖南省森林火灾恢复力存在恢复力一般区和恢复力较弱区,没有恢复力较强区,说明湖南省森林生态系统受到森林火灾干扰后恢复潜力不高。     

林火是这样被遏制的——秦皇岛市抚宁区多措并举认真做好森林火灾防控工作

正近年来,秦皇岛市抚宁区森林防火工作坚持以习近平生态文明思想为指导,严格按照国家、省、市的统一部署,通过精心组织、压实责任、强化宣传、严密管控等举措认真做好森林火灾防控工作,年度森林火灾发生次数从早前的两位数直线下降至个位数,尤其是2019—2020年度防火季,截至2020年4月底,创造了森林火灾为零的历史最好水平。     

认真履行职责防火严峻形势大幅扭转

2012年1至10月份,全省共发生森林火灾920次(其中一般火灾416次,较大火灾504次),受害森林面积4 656.2 hm2,烧毁活立木蓄积7.9万m3,造成人员伤亡5人(死亡3人),森林火灾受害率为0.46‰,没有发生重大、特别重大森林火灾,特别是在"五一"、国庆和党的"十八大"会议期间三个关键时段实现了森林"零火情". (1)狠抓宣传教育.各地广泛宣传森林防火知识,全面提高全民防火意识.3月和9月开展了宣传月活动,层层印发了《森林防火宣传工作实施方案》.清明、国庆等重点时期,在《潇湘晨报》开辟了森林防火专栏,湖南卫视、湖南经视连续7天专题报道森林防火工作.     

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。     

山东省森林火灾的时空分布

研究森林火灾的发生规律,是森林火灾预测预报的基础,也是指导森林防火与扑救工作的重要科学依据。本文收集了山东省2002-2015年森林火灾的统计数据,利用Microsoft Office Excel统计分析,揭示了山东省森林火灾发生的时空分布特征。结果表明:从森林火灾发生的时间分布来看,山东省森林火灾2002—2008年处于高发期,2009—2015年森林火灾次数明显减少,2002-2015年主要森林火灾类型为一般森林火灾和较大森林火灾,且主要发生在冬季和春季。从森林火灾发生的空间分布来看,山东省17地市没有重大森林火灾和特大森林火灾的发生,较大森林火灾主要发生在济南市,一般森林火灾主要发生在济南市和威海市,森林火警主要发生在济南市和青岛市,济南市发生的森林火灾次数最多、过火面积最大,德州市、聊城市及菏泽市没有发生过森林火灾。