应用GIS模糊层次分析法对森林火灾风险区划——以湖南省宁远县为例

应用ArcGIS的模糊逻辑和层次分析法,对湖南省宁远县的森林火灾风险进行评估和火险区划研究,参与评估的火险因子包括环境、人类活动和地形因子。研究结果表明:温度、降水、海拔和归一化植被指数(NDVI)对研究区域林火风险的影响最为显著;宁远县47.6%的区域被确定为四级及以上火险等级,主要分布于该县中部的大部分地区,该县火险情况严峻;编制的森林火灾风险图预测精度达82.7%。模糊层次分析法在森林火灾风险预测中展现出较好的效果,可作为林火预测和火险制图的重要工具,编制的森林火灾风险图为宁远县的林火管理提供了科学参考依据。

内蒙古森林火灾发生风险及其驱动因素

森林火灾是危害森林健康的主要灾害之一,科学预测森林火灾是预防森林火灾的重要依据。以中国新旧森林火灾政策作为分界线,将内蒙古森林历史火灾数据分为四个阶段,基于增强回归树模型建立内蒙古森林火灾发生模型,预测森林火灾发生情况,解释不同时期森林火灾和火灾风险变化的差异。预测结果表明:(1)4个时期建模精度AUC均大于0.94,表明BRT模型能够较好地预测研究区森林火灾的发生;(2)气温日较差、日最小相对湿度、上一年春防累计降水量、上一年秋防累计降水量、上一年春防最高地表气温海拔、距火点最近公路距离被确定为影响内蒙古森林火灾发生的重要驱动因素。(3)新旧《森林防火条例》实施前后森林火灾风险等级变化:1981—1988年3月14日,中、高和极高森林火灾风险区分布在呼伦贝尔的东部,而2009—2020年中、高和极高森林火灾风险区分布在呼伦贝尔南部和中部、赤峰市的西南部、锡林郭勒盟和呼和浩特市的中部、乌兰察布市和包头市的南部以及鄂尔多斯市的东部。有助于了解不同时期《森林防火条例》影响下的内蒙古森林火灾的驱动因素和火险等级的变化,为优化森林火灾管理政策及预测预报工作提供科学依据。

凉山彝族自治州林火时空变化规律及火险区划研究

【目的】建立四川省凉山彝族自治州(简称凉山州)林火预测模型,为该地区林火防控和管理决策提供参考。【方法】基于凉山州2001-2015年MCD14DL的火灾数据集,采用核密度评估和空间自相关分析揭示火灾时空变化规律;选取多年平均气温、多年平均降水量、高程、坡度、坡向、植被类型、归一化植被指数、土地利用类型、人口密度、距最近道路距离等10个林火驱动因子,采用随机森林(RF)算法探究各林火驱动因子的影响程度并构建林火预测模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线对模型精度进行评价,并完成对凉山州的火险区划。【结果】凉山州林火年际变化波动较大,月季变化显示林火集中发生在12月到次年5月,占全年火灾的96.86%;林火在空间上呈极显著集聚分布,中高和高核密度区域主要集中在德昌县、盐源县、会理县、西昌市、会东县和木里县,二者总面积占比为7.84%。RF模型结果表明,多年平均气温、多年平均降水量、人口密度、高程、归一化植被指数和坡度是林火发生的重要驱动因子,其中气象因子贡献最大;预测模型的ROC曲线下面积(AUC)值为0.873,约登指数为0.495,模型预测精度达到78.70%。依据RF模型,凉山州低风险火险区面积占比为72.61%,中、高风险火险区面积高达27.39%。【结论】凉山州中、高风险火险区域主要集中在南部和中部,少部分位于东北部,其中会理县、德昌县、宁南县、会东县、盐源县和西昌市是高风险林火频发区域,应重点关注这些区域,强化火灾防控措施与管控能力。

基于MODIS时序数据的大兴安岭火烧迹地时空变化及其森林恢复研究

林火是对森林生态造成影响的最主要干扰因素之一,探究林火时空变化规律及森林恢复具有一定的社会学和生态学意义。大兴安岭拥有我国面积最大的原始林区,也是林火频繁发生的重点区域。本研究使用MODIS火烧迹地、土地覆盖以及总初级生产力(gross primary productivity,GPP)时间序列产品对大兴安岭2002—2021年火烧迹地分布信息进行提取,并对火后森林恢复情况进行统计。结果表明:2002—2021年间,大兴安岭森林地区火灾次数整体呈下降趋势,但火烧迹地面积呈现波动性变化,其中2003年无论是过火面积还是火灾频率都为最高,2008年次之,2019年过火面积最小;林火主要集中在春秋两季,3月过火面积和过火次数都为最高,9月的过火次数较高;同时林火在空间上由东北向西南呈不均匀分布,主要集中在黑龙江大兴安岭地区和内蒙古呼伦贝尔市,且内蒙古地区的林火面积远远大于黑龙江地区。对过火地区的林种分析可知,阔叶林的过火区域最大,其次是混交林,最后是针叶林。通过对过火区域的GPP时间序列分析得出,一般灾后第一年GPP数值恢复最快,但需要近7 a时间才能完全恢复到过火前的生长水平,且不同森林类型在灾后恢复速度存在明显差异,阔叶林地恢复速度较快,其次是针叶林,之后是混交林。了解林火的时空分布能够为布置和调整防火、灭火力量提供数据支撑,灾后森林的恢复研究可为森林重建和持续发展提供科学依据。

雷击森林火险区划模型及其在泰山林区的应用

应用地理信息系统(GIS)等平台对致灾因子、孕灾环境、承灾体暴露度和脆弱性4个方面15个指标进行计算和处理,采用层次分析法(AHP)确定各指标的权重指数,构建雷击森林火险区划模型,分析了雷击森林火险区划在泰山林区的分布。结果表明,泰山雷击森林火险区划高风险和较高风险区域主要集中在南天门林区、天烛峰林区西部、玉泉寺林区西南部、巴山林区东部、桃花源林区东部、竹林寺林区东北部、中天门林区北部及红门到中天门盘道区域;中等风险区域主要集中在虎山林区、巴山林区中南部、天烛峰林区中东部、竹林寺林区大部及桃花源林区西部,桃花峪林区东北部、樱桃园林区东部、中天门林区中西部和红门林区大部;灵岩林区大部、巴山林区西部、桃花峪管理区西南部为雷击森林火险较低或低风险区域。

重庆市高新区生物防火林带空间布局与规划

重庆市高新区为森林火灾多发地区,为预防和控制森林火灾的发生蔓延、降低火灾造成的损失,以重庆市高新区缙云山和中梁山为研究区域,遵循“因险设防、重点突出、全面规划”的原则,综合考虑阻隔网密度、控制面积、林带有效宽度、林带位置等参数,对高新区的生物防火林带阻隔网进行了规划。为保证防火效果,研究区需新建防火阻隔林带79.18 km。如此,不仅能够达到相关技术标准的要求,而且建设成本可控。

基于MaxEnt模型的森林火险区划等级研究——以烟台黄渤海新区为例

森林火灾是一种突发性强、破坏性大的自然灾害,受气象、地形、植被、人类活动等影响。科学制定森林火险区划等级是预防和管控森林火灾的基础。最大熵(MaxEnt)作为机器学习模型的一种,被广泛应用于国内外预测森林火灾发生概率、识别森林火灾风险等级的相关研究,并被证实具有较高准确性。烟台黄渤海新区位于胶东半岛、黄渤海交界处,经济发达、人口密度大,人类活动对森林影响显著,在全国森林防火工作中具有代表性。以烟台黄渤海新区为例,采用MaxEnt模型,结合历史火情数据和气象、地形、地物类型、社会经济等主导环境变量,预测森林火灾发生概率,划定森林火险区划等级。结果表明:1)优势树种(组)、人口密度对森林火灾发生具有重要影响;2)烟台黄渤海新区高、中、一般风险区面积接近,高风险区主要位于西南部山区,一般风险区主要位于东北部沿海。经检验,本研究模型预测结果具有较高准确性,可为全国森林火险区划提供参考。

野外-城市界域森林火险时空演变趋势及火险等级划分

野外-城市界域(WUI)人类活动密集,火灾风险极大,在该区域进行森林火险的合理性评价和时空演变趋势分析,对保护区域生态环境和社会经济可持续发展具有重要意义。以北京近郊九龙山林场为研究对象,基于相关火险驱动因子指标数据,运用层次分析法评估研究区2004、2009、2014、2019年森林火险指数,通过Theil-Sen Median趋势分析、全局莫兰指数和局部莫兰指数分析探究森林火险指数的变化趋势及空间聚集性,并基于历史火情数据和地理探测器模型验证火险区划的合理性和准确性。结果表明:(1)九龙山林场内火险指数整体的集聚特征变化较大,61.58%的区域火险指数不显著增加,5.62%的区域微显著增加,32.80%区域为不显著减少和微显著减少。(2)森林火险指数空间上呈正相关,森林火险高值聚集区域分布于东部低海拔地区,在研究时间段内面积减少4.89%,低值聚集区域分布于西部高海拔地区,面积减少2.19%。(3)森林火险区划结果显示,九龙山林场森林高火险区域面积占比最小,主要分布于研究区中部,由于人类活动的影响,高火险区覆盖范围扩大。(4)区划合理性验证结果显示,研究区森林火险等级空间分异性较好,与实际火点分布具有高度一致性。研究结果较好的反应了研究区森林火险时空格局变化,为九龙山林场进一步合理规划防火设施布局,加强火险管控力度,完善防火应急能力奠定数据基础,提示管理部门应加强防火宣传,以最大限度发挥九龙山的生态环境效益,保障林区周边人民生命财产安全。

醴陵市森林火灾风险评估与区划研究

依托湖南省森林火灾风险普查项目开展醴陵市森林火灾风险评估与区划工作,通过开展森林火灾风险要素调查、风险评估与防治区划,摸清全市森林火灾风险隐患底数,查明重点区域抗灾能力,客观认识全市森林火灾风险水平。结果表明:醴陵市森林火灾危险性等级和风险等级为中高等级及以上,发生森林火灾的风险比较高,同时发现其减灾能力等级为中级,减灾能力较弱,辖区内无森林火灾重点隐患区,综合判定其森林火灾防治区划等级为次重点防治区。综合全市森林火灾风险评估及区划,提出火灾防治建议,为醴陵市有效开展森林火灾防治和应急管理工作提供权威的森林火灾风险信息及科学决策依据。

南宁市森林火灾风险评估与区划研究

以森林火灾风险评估技术体系为框架,利用南宁市森林火灾风险要素数据对南宁市森林火灾危险性、综合风险、减灾能力和防治区划进行了研究。结果表明:南宁市危险性指数在0.0022~0.2397;综合风险指数在1.0400~3.0000,危险性和综合风险等级高的乡镇主要集中在环大明山及市、县交界处等森林资源丰富、地形地势较为复杂、人类活动较为频繁的区域;南宁市减灾能力指数在0.1220~0.6110,减灾能力等级较高的乡镇多分布在国有林场涉及区域及经济发展较好的城区。在南宁市综合风险与减灾能力基础上,综合考虑南宁市防火工作实际与生态区位,共划分了7个防治区划。评估与区划结果符合南宁市客观实际,能够为南宁市的森林防火决策部署提供参考建议。未来可通过及时更新森林火灾风险要素数据,结合气象等实时数据,进行动态风险评估,为不同时期的森林火灾防控提供更精细化的管理建议。

基于GIS的大兴安岭森林火险区划

以黑龙江省大兴安岭图强林业局育英林场和奋斗林场为研究区,以GIS技术为支撑,选取植被类型、海拔、坡度、坡向和离居住区远近作为主要林火影响因子,采用因子加权叠置法,对研究区森林火险情况进行了定量评价,将火险等级分为无、低、中、高和极高5类.结果表明,无、低、中、高和极高火险区分别占研究区的0.37%、0.63%、38.67%、58.63%和1.70%,符合正态分布;中及以上火险区占60.33%,说明研究区森林火灾管理任务仍相当繁重;森林火险等级的地域分异明显,中部高四周低,在不同林火影响因子上的分异十分明显;火险等级与1987年的火烧强度具有较强的一致性,说明火险区划结果具有较高的可靠性,可为林业部门进行森林火灾管理提供有价值的参考.

基于空间Logistic的黑龙江省林火风险模型与火险区划

林火风险分析和森林火险区划是林火管理的重要组成部分。该文利用黑龙江省2000-2010年MODIS火烧迹地遥感数据集MCD45A1,在RS和GIS技术支持下构建林火空间分布与林火影响因子间的空间Logistic林火风险模型,在较大时间尺度和省域空间尺度上进行了森林火险区划研究,结果表明:通过空间采样构建的Logistic林火风险模型拟合效果很好,在显著性水平为0.05的情况下,通过模型系数的混合检验和Wald检验;相对运行特征(relative operating characteristic,ROC)值为0.753;经图层运算得到森林火险概率分布图,并将黑龙江省分为无火险区、低火险区、中火险区、高火险区和极高火险区。大兴安岭山地集中了极高火险区和高火险区;小兴安岭基本上属于高火险区和中火险区;东部山地小部分地区属于中火险区;其它地区属于低火险区和无火险区。黑龙江省森林火险的定量定位评价可为林火的预防、扑救以及防火指挥员进行防火规划和部署扑火力量、指导森林防火工作提供科学依据。

基于层次分析法的森林火险区划——以徂徕山林场为例

森林火险区划是林火管理的基础。利用层次分析法将影响森林火险的静态因子评判指标分成三个层次,根据专业知识确定各因子权重,充分利用现有的可燃物和地形数据信息,以徂徕山林场为例进行了森林火险区划。区划结果表明,徂徕山林场大部分地区的火险为中低火险,高和极高火险区域面积分别占林场总面积的11.6%和3.1%。本研究为林场尺度上开展科学的火险区划提供技术参考。

局域地形和林火数量对区划方法的影响规律研究

森林火灾等级区划不仅能为预防森林火灾提供宏观指导,并有利于防火人员的合理安排,从而达到对火灾的有效防范和控制。一个好的森林火灾的区划结果得益于适宜的区划方法,而区划方法的选择则受制于区划影响因子,因此探讨森林火灾区划的影响因子对区划结果至关重要。分析了重庆市森林火灾的空间分布特征,并在GIS支持下,利用2000-2010年中527例历史林火记录和DEM数据,分析了局域高度和林火数量对森林火灾区划的影响。最终,将局域高度及林火数量构建成火灾易发程度并空间化,从林火易发程度的角度出发给出了重庆市森林火灾区划结果。通过分析发现,所构建的林火易发程度可从地形和林火数量的角度反映某一地区的林火发生情况,因此局域地形和林火数量可分别作为重庆市森林火灾区划的指标之一。

基于空间Logistic的山西省火灾风险评价与火险区划

利用山西省2002-2012年MODIS卫星遥感数据,建立了描述火灾空间分布及其影响因子的空间Logistic风险模型,从省域空间尺度和较长时间尺度上,开展火险评价与火险区划研究。结果表明,通过空间采样构建的Logistic火灾风险模型拟合效果很好。在显著性水平为0.05的情况下,通过模型系数检验和Wald检验,相对运行特征值(ROC)为0.757。经图层运算得到火烧概率分布图,并将山西省分为无火险区、低火险区、中火险区、高火险区和极高火险区。对山西省火灾风险空间变化影响较为显著的因子为高程(GC)、土地利用类型(LT)、地表温度(LST)、归一化差值植被指数(NDVI)和全球植被湿度指数(GVMI),对火灾风险空间变化影响不显著的因子则仅有坡度(PD)和道路可达性(DL)。NDVI和LST对火灾影响在省内全局显著,而GC、LT和GVMI仅对省内部分地区的火灾影响显著。山西省按火灾影响因素可划分为7类区域,不同类型区域应确定不同的防火重点,制定差别化的防火策略。

基于RS和GIS的攀枝花仁和区森林火险区划研究

森林火灾森是一种突发性强、破坏性大、而且处置救助较为困难的自然灾害。加之目前,由于受到全球气候异常的影响,我国许多地区高温、干旱和大风天气增多致使火险等级持续居高不下。本文以四川省攀枝花市仁和区为研究区,总结分析各国森林火险预报体系中的森林火险评价因子,结合研究区实际状况,选取可燃物类型、地形、人为影响3个方面作为森林火险区划指标。通过遥感影像提取可燃物分类信息,利用DEM数据提取地形中的坡度、坡向、海拔高度,对人为因素进行缓冲区分析,按照各区划因子对林火发生或其对林火蔓延的影响赋予不同的权重,采用因子加权叠置法,生成攀枝花仁和区的综合森林火险区划图,可以为当地林业部门防火资源的部署提供有价值的科学参考。

基于层次分析法的东北林区贮木场火灾危险等级的评定

针对东北林区贮木场的特点,应用层次分析法对其贮木场火灾危险等级的评定进行了研究。结果表明:贮木场的企业状况、气象条件和人为影响是贮木场火灾发生发展的主要影响因素。其中贮木场的单位木材储存量、单位木材生产人数、设备使用时长以及防火检查力度等因素对其火灾发生发展的影响最大。用层次分析法得出了东北林区贮木场火灾危险等级评定指数模型,并制定出贮木场火灾危险等级的评定表。东北林区各贮木场可依据评定表,并结合自身实情,对火灾危险等级进行测报。

基于灰色关联度分析的东北林区贮木场火险评价

依据多目标决策的原理,采用灰色关联度分析对东北林区4个贮木场的火险情况做出比较和评估。分析天气原因、生产作业影响、消防基础设施与防火意识3个主要因素及相应子因素对贮木场火险情况的影响,建立火险情况的灰色系统评价模型,为东北林区贮木场防火预警工作提供理论依据。

大理市森林火险等级区划研究

森林火险等级区划是森林防火宏观决策和分类指导的科学依据.1996年国家公布的大理市森林火险等级已经与实际不相符.在调查研究的基础上,参照LY 1063-92《全国森林火险区划等级》标准,将树种(组)燃烧类型、农业人口密度、路网密度、气温、风速、降水量6个火险因子的最新统计数据作为区划参数,按评定标准重新对大理市的森林火险等级进行修订,确认大理市森林火险等级为"Ⅰ级",森林火灾危险性"大",属国家一类火险区.

基于模糊综合评价法的东北林区贮木场火险等级评价

应用模糊综合分析法结合贮木场实地调查和询问专家意见,对东北林区贮木场的火险等级做出评估。东北林区的贮木场火险隐患主要来自于气象因素、人为因素和场地条件,这3个主要因素又包含相应的子因素。通过建立模糊评价模型,分析不同因素对火险等级的影响,做出综合评价,为林区防火决策的制定提供依据。