森林生态系统中人工自然与林火因子的作用

由于人工自然对林火因子（火源、可燃物、气候条件）的影响,造成森林火灾的发生,对森林生态平衡产生破坏作用,表现在:①破坏了森林环境和水土保持功能;②使林区草原化和草甸化;③引起森林病虫害的大量发生和珍稀动植物种群的衰退等。人类在打破森林生态平衡的同时应自觉地重建一种新的更高组织水平的平衡。林火可作为一种营林措施和手段引入到森林生态系统的生产实践活动中,在森林抚育和防火等方面发挥作用,把火害转变为火利,使林火因子成为维持和调节森林生态系统的能量平衡、促进物质循环的主要因子。在森林火灾的防治上,把对林火因子的管理与营林相结合,由封闭被动型防火向开放主动型防火方向发展,建立人类和森林构成组织化程度更高的调控系统。

湖南省森林火灾驱动因子及火险区划研究

建立湖南省林区的森林火灾发生预测模型,为该省的林火防控和管理工作提供一定的理论依据。提取湖南省2016-2020年森林火灾热点监测卫星数据,利用ArcGIS 10.7软件建立与火点形成1:1数据的随机点,使数据符合二项分布,对日平均最高气温、日平均降水量、日照时长、海拔等24类驱动因子进行空间信息提取,并利用GWR 4.0软件进行GWLR预测,分析影响湖南省森林火灾发生的驱动因子,构建该地区的森林火灾发生预测模型,利用AIC值、BIC值、ROC曲线和AUC值进行模型拟合检验,对该地区进行火险区划。研究结果表明:“日平均风速”“日平均气压”“日照时间”“日平均气温”“日平均相对湿度”“海拔”和“归一化指数值”等9个变量是影响湖南省森林火灾发生的驱动因子;GWLR模型在湖南省森林火灾发生预测中拟合效果良好,模型的AUC值为0.966,最佳划分阈值为0.810;在火险区划中,中高火险地区主要集中在湖南省中部和南部地区,该区域应进一步加强护林防火的宣传教育、建立健全野外用火管控制度、加强重点火险区基础设施建设等森林火灾预防工作。

林火生态因子时空动态的研究

从林分的时空角度入手 ,着重分析了与林火发生密切相关的林分因子 :不同林分、林龄、郁闭度。它们随时间的推移导致森林火灾危险性的变化 ,其一般规律是 :中郁闭度林分 ,年龄增加、郁闭度增加 ,林木枝下高增加快 ,从而地表火发生率降低 ,树冠火危险性增大 ;长期未郁闭的疏林 ,地表火危险长期存在 ,林分生产力低 ;灌木、草坡是地表火发生率最高 ,生产力最低的类型。所以 。

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。

基于Logistic回归模型的浙江省林火发生驱动因子分析

【目的】对浙江省2000-2016年林火发生的主要影响因素进行分析,确定驱动因子,建立林火预测模型并划分火险等级,为我国东南林区林火预防与管理提供科学支撑。【方法】以卫星火点数据为基础,运用Arcgis 10.2等软件,对气候因素(气温日较差、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度、上年月平均降水量、上年月平均相对湿度、日累积降水量、日相对湿度、日平均风速)、地形因素(海拔、坡度)、植被数据(植被覆盖度)、社会基础设施因素(人口密度、人均GDP、距居民点距离、距铁路距离、距公路距离)进行空间信息提取,并与随机点结合后通过Logistic回归模型分析浙江省林火发生的驱动因子;使用“标准化系数”方法检验各林火驱动因子对林火发生的相对重要性;利用ROC曲线方法对模型预测能力进行拟合检验,并计算划分林火发生概率的最佳阈值。【结果】气温日较差、日相对湿度、月平均相对湿度、上年月平均降水量、日累积降水量、植被覆盖度、上年月平均相对湿度、月平均降水量、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离等11个因素与林火发生存在显著相关;模型总体预测准确率达到79.1%;计算出浙江省划分林火发生概率的最佳阈值为0.458。【结论】浙江省高火险区主要位于东部和南部地区,东部地区的林火管理重点应放在人为活动的管理与防火宣传教育上,而南部地区应当在林火高发区增设瞭望塔和视频监测设备。

基于随机森林算法的中国西南地区林火发生预测模型构建及驱动因子

林火直接破坏森林资源,改变森林的结构与功能,影响局地甚至全球气候状况并威胁人类生命和财产安全,在气候变暖背景下林火将更加频发,因此开展林火预测/预报研究至关重要。利用MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)的温度异常/火产品(MOD14A1)获取逐日林火数据,分析了2001—2018年中国西南地区林火时空分布特征;采用随机森林算法,综合考虑气象、地形、可燃物状况及植被等林火驱动因子,构建了中国西南地区干、湿季林火发生预测模型,系统分析了西南地区干湿季林火发生的主要驱动因子。结果表明:(1)中国西南地区林火主要集中分布于云南大部、四川西南部及贵州南部地区,并呈集聚分布特征;林火多发于干季,占林火发生总次数的96.5%,年林火发生次数呈阶段性变化特征,2001—2014年呈现显著增加趋势,随后表现为不显著减少趋势;(2)构建的干、湿季林火发生预测模型能较准确地模拟林火发生状况:训练期模型准确率分别处于82.94%—83.99%与85.12%—90.31%之间,AUC(Area Under Curve)值分别处于0.908—0.914与0.922—0.965之间;测试期模型准确率分别为79.73%和83.27%,AUC值分别为0.886和0.855;(3)海拔是西南地区林火发生最关键的限制因子,林火多集中于中海拔区,而在低海拔和高海拔地区林火不易发生,这与人类活动密切相关。当日的气象条件是干季林火发生次重要的驱动因子,可燃物的温湿度状况则是湿季林火发生次重要的驱动因子。FWI系统指标(Fire Weather Index)在西南地区有较好的适用性且对于区域干湿季林火发生均有重要的影响,因此在西南地区林火预测/预报工作中有必要引入FWI系统指标。

昆明市林火驱动因子及火险区划研究

【目的】对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考。【方法】基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区。【结果】海拔、距居民点距离、距铁路距离、归一化植被指数(NDVI)值、月均地表温度、月均气压、月均相对湿度、月均风速、人均国内生产总值(GDP)等9个因子与昆明市林火发生概率存在显著关系;Logistic模型的预测准确率高达81.7%;ROC曲线下面积(AUC)的值为0.905;划分的最佳阈值为0.342;火险区划的五级火险区面积比率分别为48.82%、35.17%、11.26%、2.55%、2.20%。【结论】昆明市林火主要驱动因子是气象因子;昆明市高火险区集中分布在五华区、盘龙区、官渡区、呈贡区、西山区、安宁市等西南部地区。

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R0C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。构建的森林火灾发生预测模型具有较高的预测准确率,可为该地区森林火灾发生预测提供参考。云南省的高火险区主要集中在云南中部和北部地区,应进一步加强森林火灾预防和管理。

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。

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。

基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型

针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。

林火预测预报研究综述

在危害森林的诸因子中,火灾是一种最具破坏性的灾害,各林业先进国家都非常重视林火研究工作。在世界范围内,林火预测预报的应用已成为越来越多的有林国家林火管理的有力工具。林火预测预报从二十世纪20年代迄今,已有80余年的历史,在世界各国发展很快。林火预测预报分为火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报。林火预报研究中的关键问题是选择主要的林火因子和合适的林火预测预报方法。

林火预测预报研究综述

介绍了国内外林火预测预报的发展简况,分析了林火预测预报因子的选择,阐述了综合气象要素、地形、可燃物的干湿程度、可燃物类型特点和火源等因素的林火预测预报方法以及我国目前采用的林火预测预报方法。

基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究

为实现对大兴安岭地区林火发生概率的基本预测,根据该地区历史火灾资料、地形因子、气象因子和人为因子,基于Logistic回归模型建立该地区林火发生概率预测模型。研究结果表明:坡度、海拔、平均气压、平均气温、平均相对湿度、最小相对湿度是该地区林火发生的主要驱动因子;坡度、海拔、平均气压、平均气温与林火发生概率呈正相关,平均相对湿度和最小相对湿度与林火发生概率呈负相关;ROC曲线下面积值(AUC)为0.91,最佳临界值为0.425;建立的大兴安岭地区林火发生概率预测模型,建模样本总体准确率为82.4%,验证样本总体准确率为80.5%;该地区夏季林火发生概率明显高于春、秋季;林火发生概率较高的Ⅳ级和Ⅴ级火险区主要集中在夏季该地区东南部、西部以及春、秋季该地区东南部。研究结果可为该地区林火预测提供1种参考方法。

大数据技术在林火预测预报中的应用初探

林火预测预报是综合气象要素、地形、可燃物的干湿程度、可燃物类型特点和火源等,对森林燃烧的危险性进行分析预测。林火因子众多,气象要素时刻在变化,可燃物类型多种多样,林火预报数据庞大,准确地进行林火预测预报面临诸多困难。利用大数据的高速、大量、准确、多样等优势能解决林火预测预报中面临的问题。对大数据技术在制作林火预测预报系统、分析火灾规律、筛选林火预报主导因子、处理林火因子等方面进行了设想,并对大数据方法在林火预测预报中的应用进行了展望。

河北省围场县森林火险区划研究

以围场满族蒙古族自治县作为研究区,利用森林资源二类调查数据、DEM数据和地形图,以GIS技术作为支撑,选取地物类型、地形因子以及人类活动和交通区位作为主要林火影响因子,采用因子加权重置综合分析法计算围场县各个乡镇的森林火险指数。根据计算出的森林火险指数,将所有乡镇分为低火险、中火险、高火险和极高火险4类火险区。结果表明,低、中、高和极高火险区分别占研究区的2.73%、36.50%、57.72%和3.41%,极高或高火险区主要集中在塞罕坝机械林场和御道口牧场东北部;中火险区主要位于御道口牧场;低火险区则集中在卡伦后沟牧场和红松洼国家级自然保护区。最后通过对划分的火险区进行了总体、地域的分析,并提出了预防对策。此研究可以为围场县的森林火灾管理提供有价值的参考。

CI指数在大兴安岭地区春季防火服务中的应用

用综合气象干旱指数(CI),结合1980—1999年林火资料,选取上年夏秋季、3月及前20天累计干旱指数作为CI林火因子,分别代表长期、中期和近期的气象干旱情况,并依据CI林火因子计算出CI林火指数(Hc)进行林火预警服务。经过研究得出如下结论:①各月相比,6月的林火因子最小,5月除上年夏秋季累计干旱指数小于4月外,其他因子均大于4月和6月累计干旱指数,说明5月最易着火,而6月出现火灾时比4月需要更加干旱的气象条件。②4月和6月有89%林火个例的Hc<1,5月有84%的林火个例达到这个标准;当Hc≥2时,有76%的年份在10天内发生林火,平均每年发生4次,而Hc<2时只有45%的年份发生林火,平均每年发生2.3次。说明Hc越大,发生林火的可能性越大。在春季森林火险预警服务中,可定义Hc≥2为高火险,1≤Hc<2为中火险,Hc<1为低火险。

北方森林林火发生驱动因子及其变化趋势研究进展

北方森林作为气候变化最敏感的陆地生态系统之一,近些年来随着林区气候变暖,林火发生的数量和过火面积都呈显著的增加趋势,因此研究北方森林林火发生驱动因子及其变化趋势对维护其生态系统的稳定具有重要意义。文中主要从北方森林林火发生的主要控制因子和未来气候变暖条件下林火发生的预测方法及变化趋势进行综述。研究结果表明,林火的驱动因子既包括在大尺度上气候的作用,也包含植被、地形、可燃物和人类活动等局部尺度的影响。近几年来对气候变暖下林火状况趋势预测更倾向综合考虑气候和局部控制因子的作用。对我国而言,需要在更大的区域尺度上开展林火发生预测的研究。研究认为,北方森林林火变化趋势及预测研究的关键问题在于如何在不同空间尺度上确立林火发生的关键控制因子以及完善现有的林火预测方法。

基于MODIS卫星火点的浙江省林火季节变化及驱动因子

研究林火变化趋势和驱动因子,可为林火预防和管理提供科学依据。本研究基于MODIS卫星火点数据,结合气象(日平均风速、日平均温度、日相对湿度、气温日较差、日累计降水)、人为(到公路距离、到铁路距离、到居民点距离、人口密度、人均GDP)、地形和植被因素(高程、坡度、植被覆盖度),运用趋势分析法、Logistic回归模型,对浙江省2001-2016年林火变化趋势和驱动因子进行研究。结果表明:浙江省春、夏季林火呈显著上升趋势,秋、冬季林火呈先上升后下降趋势,秋季下降趋势显著。浙江省各季节林火预测模型拟合度均较高,模型预测准确率分别为75.8%(春季)、79.1%(夏季)、74.7%(秋季)和79.6%(冬季)。浙江省春、夏季林火发生与变化受气象、人为、地形和植被因素的显著影响;秋、冬季林火发生与变化主要受气象因素影响。在影响因素复杂、高火险区域分散的春、夏季,林火管理应重点加强人为活动管理和防火宣传教育;在秋、冬季,可通过在高火险区集中分布的西南地区增设瞭望塔和监控设备进行监测和管理。

我国林火发生预测模型研究进展

通过文献回顾,总结了国内林火发生预测模型的研究现状,并从林火发生驱动因子、林火发生概率预测模型、林火发生频次预测模型和模型检验方法等方面进行归纳分析。得出以下结论:1)气象、地形、植被、可燃物、人类活动等因素是影响林火发生及模型预测精度的主要驱动因子;2)林火发生概率模型中,地理加权逻辑斯蒂回归模型考虑了变量之间的空间相关性,Gompit回归模型适宜非对称结构的林火数据,随机森林模型不需要多重共线性检验,在避免过度拟合的同时提高了预测精度,是林火发生概率预测模型的优选方法之一;3)林火发生频次模型中,负二项回归模型更适合对过度离散数据进行模拟,零膨胀模型和栅栏模型可以处理林火数据中包含大量零值的问题;4)ROC检验、AIC检验、似然比检验和Wald检验方法是林火概率和频次模型的常用检验方法。林火发生预测模型研究仍是我国当前林火管理工作的重点,预测模型的选择需要依据不同地区林火数据特点。此外,构建林火预测模型时需要考虑更多的影响因素,以提高模型预测精度;未来,需要进一步探索其他数学模型在林火发生预测中的应用,不断提高林火发生预测模型的准确度。