森林火灾污染物质释放及其影响研究进展

森林火灾是大气中气体污染物和颗粒物的重要来源,可对全球气候系统、大气环境以及生态系统产生重要影响,对全球温室气体和含碳颗粒物释放具有重要的贡献,是推动全球气候变化的重要因素。森林火灾释放污染物已成为区域乃至全球范围内重要污染源之一,这些污染物质与辐射、能见度以及温室效应等问题直接相关。准确地描述森林火灾释放的气体和颗粒污染物释放机理、释放总量、时空分布特征、不同尺度的扩散过程模拟,以及对区域大气环境的影响,对于量化森林火灾释放污染物总量及区域影响具有重要意义。基于森林火灾污染物质释放方面的国内外文献,从火灾释放的污染物质对环境的影响、森林火灾释放污染物定量化和传输路径监测的研究方法、污染物质的扩散和运输模型以及跨区域影响等几个方面进行了综述。森林火灾释放的CO、PM_(10)和PM_(2.5)对环境和人的生命安全造成巨大威胁,而且森林火灾释放的污染物质能够随气流长距离传输,不仅对当地的空气造成污染,污染物也能够随着气团进行长距离传输,并在传输过程与当地气溶胶混合,形成跨区域污染。森林火灾释放污染物扩散、传输模拟通过不同模型相互耦合完成,包括可燃物载量估算模型、可燃物消耗和释放模型、污染物扩散传输模型,以及污染物预测和可视化模型等。总结了国内外森林火灾释放污染物质主要研究方法,并展望了今后研究重点:目前我国关于森林火灾释放物质相关的研究尚不足以支撑我国森林火灾温室气体释放、污染物释放等方面的研究,并且我国目前还没有发展出适合于我国的森林火灾污染物释放模型,以及污染物扩散、传输系统。森林火灾排放因子库大多数引用国外研究结果,在一定程度上增加不确定性,缺乏森林火灾对区域大气环境影响的定量化研究。因此,今后我国应加强对森林火灾污染物质释放与影响的研究,尤其是污染物质扩散和传输模型的预测和可视化研究以及排放因子的测量。

森林火灾中使用细水雾进行灭火仿真方法研究

森林火灾作为一种极具危害性的自然灾害,其发生和蔓延过程通常受到气候、地形、植被、可燃物等多种复杂因素的影响,导致很难准确地对森林火灾的蔓延与灭火过程进行仿真。对森林火灾的蔓延和细水雾灭火过程进行物理建模,蔓延模型采用树形模块结构来模拟树木燃烧的热解反应,并考虑了温度、风场、质量损失率等因素对树木燃烧蔓延的影响。在使用细水雾进行灭火仿真实验时,重点关注细水雾穿透火焰区域形成水膜以及水分蒸发导致的灭火作用,从而阻止森林火灾的蔓延,成功实现了交互灭火的仿真平台,可以让用户沉浸式地体验森林火灾的蔓延过程,并通过水枪、消防车和无人机进行细水雾灭火仿真实验。该研究成果对消防仿真领域方面的应用具有重要意义。

内蒙古大兴安岭3种主要火源引发森林火灾次数和面积的时空分布特征

以内蒙古大兴安岭1981—2020年森林火灾资料为基础,分别分析3种火源的时间变化特征;通过MK突变检验进行趋势分析;使用多距离空间聚类分析与核密度分析方法分析3种火源的空间分布格局。结果表明:内蒙古大兴安岭1981—2020年间雷击火的辐射范围最广,吸烟火与农事用火相对集中;3种火源(除雷击火频次在增加)的发生频次与危害均在减小;雷击火高发于夏季,以5—7月最为活跃,且在00:00—0:59发生次数最多,04:00—4:59危害最大,吸烟火与农事用火高发于春季,以4—5月份最为活跃,且在08:00—19:59期间多发频发并具有一定危害性;雷击火重点防范地区为北部原始林区、满归、阿龙山、莫尔道嘎、根河、甘河、克一河、伊图里河林业局,吸烟火与农事用火的重点防范地区为大杨树和毕拉河林业局。随着内蒙古大兴安岭火源管控、林火监测和扑救能力的逐渐加强,致使3种火源在近年来造成的火场总面积都有大幅度下降;3种火源引发的森林火灾多发生于春季和夏季,引发的森林火灾在空间上都呈显著聚集分布。

基于ZigBee的森林火灾预警监测系统的研究

针对森林火灾具有突发性和预防难度大的特点,设计了一种基于ZigBee的森林火灾预警监测系统。该预警监测系统将ZigBee的无线组网技术与无线传感器网络技术相结合,对火焰、湿度、温度、烟雾浓度等参数进行实时监测,并通过北斗短报文系统实现无地面通信环境下的导航、定位、数据采集和传输;同时,该预警监测系统设置了自供给电源模块,可以实现监测的实时性和连续性,大大提升了森林防火智能化程度。

知识引导的森林火灾逃生路网动态生成方法

规划合理的森林火灾逃生路网对应急逃生决策具有重要作用,但现有方法动态适应性弱,且未考虑山沟地带、狭窄山脊等影响人员逃生安全的关键空间信息,导致逃生路网规划准确性差。因此,本文引入智能化测绘技术方法,提出一种知识引导的森林火灾逃生路网动态生成方法,通过突破森林火灾逃生路网规划知识图谱构建、关键空间区域提取等关键技术,建立森林火灾逃生路网通行栅格网络模型,实现改进A*算法的逃生路网动态优化生成,研发原型系统并开展试验分析。结果表明,本文方法能够实现林火蔓延环境下逃生路网的动态生成,可为扑救人员提供有效的逃生决策信息;逃生规划准确率与已有静态森林火灾逃生路网规划方法的逃生规划准确率相比,高安全区重叠率提升了3.06%,逃生路网危险区重叠率降低了27.39%。

基于Himawari和FY4卫星实时监测森林火灾蔓延初探

探讨了新一代静止气象卫星在森林火灾蔓延速度测量中的应用潜能。Himawari-AHI和FY4-AGRI传感器10 min和5 min高时间分辨率观测数据为实时监测森林火灾蔓延速度(Fire Spread Rate,FSR)创造了有利条件。卫星遥感2 km空间分辨率观测下,绝大部分森林火灾火场蔓延变化周期大于12 min,说明新一代静止气象卫星观测数据有能力追踪测量森林火灾蔓延动态。本文提出一种基于Himawari-AHI和FY4-AGRI传感器的森林火灾蔓延速度测量算法,案例研究结果表明:该算法能够以较高精度给出近实时火场蔓延线速度和面积速度,线速度结合面积速度可以完整地描述火场整体蔓延趋势。蔓延算法可为林火蔓延预报研究提供一种实测数据源。

基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价

【目的】森林火灾危险性评价是实现科学林火管理工作的重要前提和基础,基于小班尺度开展森林火灾危险性评价及其空间特征分析,可为林火精细化管理提供依据。【方法】以密云区为研究对象,基于2019年森林资源二类调查小班数据、森林可燃物数据、气象数据、重要火源点等数据,构建密云区森林火灾危险性评价体系,应用层次分析法和熵权法相结合的主客观赋权法确定评价体系中各指标权重,根据评价体系中最终权重采用加权综合评价法计算各小班的危险性指数,依据自然断点分级法划分为高、中高、中低、低4个等级;采用全域和局域莫兰指数判断各小班之间的空间自相关性和聚集分布特征。【结果】(1)基于小班尺度综合4类因子构建体系,权重分布比例合理,可较好地开展火灾危险性评价;(2)研究区内高等级、中高等级、中低等级、低等级危险性的小班面积占比分别为12.75%,19.01%,41.70%,26.54%。其中,高等级危险性小班以灌木林、侧柏林、油松林为主,小班面积占比分别为38.40%、25.76%、24.13%;(3)高等级危险性小班分布在研究区范围的东部以及中南部区域,从乡镇尺度分析,呈片状分布于巨各庄镇、高岭镇和新城子镇;(4)小班危险性的全域莫兰指数为0.2413(大于0),说明密云区各小班存在一定的正相关性,即小班呈现出聚集分布的特征,采用局域莫兰指数分析发现火灾危险性等级为高-高聚集型小班的面积达34637.77 hm^(2),占密云区面积的15.56%。【结论】(1)构建的森林火灾危险性评价体系中,野外火源所占权重最大,是影响森林火灾危险性的主要因素;(2)高等级危险性小班区域灌木林占比较高,且聚集分布特征明显,根据权重结果,建议增强对野外火源和重点人群的监督和管理;另一方面,制定可燃物清理的标准和要求,定期在农林交错地区和火源点周围进行可燃物清理作业。

重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法

目前森林火灾多发,建立日常监测尤为重要,但是边缘智能检测设备算力和内存较低,限制了检测模型的推理和部署。针对以上问题,提出一种改进的重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法,结合重参数化、通道重排和深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)等轻量化思想分别设计新的骨干和颈部网络,增强特征提取能力,提高模型检测精度,使参数量和推理权重较大幅度减少。为避免颈部网络的信息丢失,根据空洞卷积提出特征增强模块,增强多尺度特征融合能力。为进一步提高模型性能,加入轻量化的CA注意力机制,更准确定位目标。当前公开的火焰烟雾数据集存在针对性不强的问题,为了更好地提高模型的检测效率,制作了一个新的森林火灾数据集,在数据集上利用结构相似性算法剔除了相似度过高的图片,保证了模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的重参数化YOLOv5s以原网络约76%的参数量提高了4.0%的精确度,推理权重下降至10.5 MB,更适合于设备性能差、容量小的边缘设备,提高了森林火灾巡检的效率。

森林火灾蔓延模拟及应急路径规划优选

【目的】利用云计算手段模拟林火蔓延过程,规划火灾应急路径,以促进救援力量快速、高效到达指定火灾地点,为布置林火阻隔措施预留充足时间。研究也为吉林省通化市东昌区的林火应急响应和预防规划提出建设性意见。【方法】以吉林省通化市东昌区为研究区域进行实地调研和模型推演。着眼于林火点单源和多源差异性,利用应急路径规划模型、Dijkstra算法模拟计算单源林火情况下最短救援路径,并纳入多源林火优先级理论,实现救援资源利用最大化。采用FARSITE模型对区域实例森林火灾进行蔓延速率模拟,获取林火发生后各阶段实时数据,综合考虑森林火点附近资源布局情况以及道路交通能力,进行救援路径的推算和防火道路的布局,以验证方法的可行性,并对森林火灾应急响应救援路径进行智能优选。【结果】在一般森林火灾发生时单个着火点的公式基础上,为2个及以上着火点引入优先级理论,再根据火情严重程度通过Dijkstra算法进行依次推演。此外,增加μ作为通行能力系数,以考虑路况、道路属性对救援通行时间的影响,得到新的路径公式。通过FARSITE模型,对2010年“5.3”一般森林火灾(20100503-220502-01)进行蔓延推演,在火源点起火5 h后,如果没有得到有效的人为干预,火情将演变为重大森林火灾,并蔓延到人居地区。由于风向影响,火源点东北侧的火情优先级高于北侧,若有条件同时进行救援,应急资源应按优先级倾斜。【结论】模拟结果表明,通过应急路径规划模型、Dijkstra算法和优先级理论,可以提高救援路径的获取速率,提前进行资源调配和人员安排,FARSITE模拟结合防火道路规划,联系火灾发生后各时间段的蔓延情况,能有效提升森林火灾决策效率,事半功倍地形成林火应急响应和预防规划方案。

重庆市2022年8月森林火灾火烧区特点及火后泥石流易发性评价

2022年8月重庆市江津区、巴南区、北碚区相继爆发森林火灾,总过火面积约35 km^(2)。火灾后火烧迹地植被及土壤结构遭到破坏,坡表堆积了厚度1~5 cm不等的灰烬层,受强降雨影响一旦爆发火后泥石流,将对附近村镇基础设施及群众生命财产构成严重威胁。通过遥感解译、现场调查及试验,查明了本次森林火灾火烧区空间分布特征,实测了火烧迹地灰烬层厚度、土壤饱和导水率等参数。结果表明研究区重度、中度和轻度火烧区分别占9.6%、34.0%和56.4%,其对应的坡面灰烬-结构扰动层平均厚度分别为5.10,3.28,1.15 cm。基于专家经验预测模型对火烧区共95条潜在泥石流沟道进行火后泥石流易发性评价,其中1条为高等易发,43条为中等易发,44条为低等易发,7条为不易发,分别占总数的1.05%、45.26%、46.32%、7.37%。考虑到现状条件下各泥石流沟域内中度和重度火烧区仍残留有大量灰烬、泥沙等松散固体物源,且土壤表现出较强的斥水性,中等及高等易发性沟道在雨季一旦受集中降雨影响,爆发火后泥石流的可能性较大。研究成果可为火烧迹地火后泥石流灾害预防与风险管理提供科学依据。

基于ECA注意力机制改进的EfficientNet-E模型的森林火灾识别

火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利用更为先进的ECA模块(高效通道注意力模块)来替换EfficientNet模型中的SE模块,通过增强注意力机制性能提升模型的性能。相较于SE模块,ECA模块更好地保留了传输中的信息,使得数据特征在传输过程中保留更充分,从而能够优化模型。为验证EfficientNet-E模型的性能,以及EfficientNet设计思想在森林火灾识别问题上相较于传统模型的优势,文中选取了经典模型中的代表——ResNet和DenseNet作为对照参考,并结合EfficientNet和EfficientNet-E进行了相关实验。实验选用3303张森林火灾、非火灾和烟雾图片。多轮试验结果显示,EfficientNet-E在识别森林火灾数据上的效果要好于常规的经典深度学习模型,且相较于原始EfficientNet的平均准确率(89.28%),EfficientNet-E的平均准确率(90.04%)有所提升,标准差更小,训练稳定性也更好,从而证实了改进后的EfficientNet-E性能更加优良。

吉林省延边地区森林火灾发生概率预测模型

对于森林火灾这种严重危害森林生态系统的自然灾害而言,预防大于扑救。为实现对吉林省延边地区的森林火灾进行预测,根据历史火灾资料、气象数据、地形地貌数据、植被数据和人为与社会经济数据建立了延边地区森林火灾发生概率预测模型。研究结果表明:建立的4个林火发生概率预测模型均具有较高的拟合度(模型精度值>0.9)和准确率(>80%);经最优模型筛选,随机森林模型(RF)的综合得分最高,最适用于延边地区的林火发生概率预测模型;最优模型中,最小相对湿度和人口密度的变量重要性最大;延边地区南部的林火发生概率明显高于北部,IV级和V级林火发生风险区也多分布于南部。

辉南县国有林区森林火灾隐患源头治理措施

本文从明确工作指导思想、目标、方式方法和保障措施几个方面总结了辉南县在开展国有林区森林火灾隐患源头治理工作中采取的措施,将森林火灾隐患源头治理工作作为加强国有林区森林防灭火工作的有效手段,使国有林区森林火灾隐患得到有效遏制,收到了明显成效。

森林火灾应急救援情景演化Web三维模拟——以四川省西昌市泸山“3.30”森林火灾为例

目前大多数森林火灾信息系统局限于对林火要素的单一模拟,对森林火灾应急响应情景演化过程进行综合性表达的系统较少。本文构建基于知识元和元胞自动机的多要素、多事件情景演化模型,采用Cesium创建森林火灾应急救援情景演化模拟的三维地理信息系统;通过四川省泸山“3.30”森林火灾的实际应用案例验证了可行性和有效性。结果表明:系统模型能够较准确地模拟林火扩散范围;系统模拟1 h林火扩散并可视化所需时间约为10s,手动修正火灾扩散范围更新速度快于5s/次;系统可以清晰地模拟森林火灾中火焰扩散、地面扑火、隔离带开辟、飞机扑火等过程中各要素的动态变化。研究成果可为森林火灾灭火救援工作提供决策支持,有助于提高森林火灾应急救援能力,减少火灾对环境和经济造成的损失。

全国森林火灾形势及其时空聚集性特征分析

为进一步研究全国森林火灾发生的时间规律与空间聚集性特征,基于全国2004—2022年度、2015—2021年月度的森林火灾发生次数及2017年31个省(自治区、直辖市)水文地理条件数据,利用Prophet时间序列模型与模糊聚类分析法对森林火灾特征进行分析。结果表明:Prophet时间序列模型在森林火灾预测领域具有良好的适用性;时间规律方面,2004—2022年森林火灾次数呈先下降后上升再下降趋势,且季节因素影响突出,节假日影响因素不显著;空间聚集性方面,31个省(自治区、直辖市)可大致分为7个类别,其分类基本与地域特点有关。研究结果可为挖掘森林火灾时空分布及聚集性特征提供参考。

新疆森林火灾时空分布特征及其与气候的关系

基于森林火灾报表数据(1999—2020年)和中国火灾网络数据(2005—2018年),利用相关分析、相对重要性分析等方法,分析了新疆森林火灾时空规律,探讨了过火面积与气候的关系。结果表明:80%的火灾发生在13:00—17:00,3—9月是火灾起数高发月份(占全年89.62%),8—9月是过火面积较高月份(占全年79.59%),森林火灾起数和过火面积自1999年以来均呈现下降趋势,且过火面积下降趋势显著。空间范围80°~88°E,43°~48°N是森林火灾发生的主要区域。8—9月过火面积主要受气温日较差(原始数据:r=0.49,P<0.05;去趋势数据:r=0.68,P<0.05)和最高温(原始数据:r=0.47,P<0.05;去趋势数据:r=0.54,P<0.05)的影响。森林火灾主要是人为引起的,2017—2020年(58.46%)比1999—2016年(71.73%)人为火源比例下降13.27%。研究结果可为新疆森林火灾监测预警提供科学依据,即当预测8—9月最高温度较高的时候,需加强重点时段和关键地区的火源管控。

基于GIS和多种机器学习算法的广东省森林火灾预测模型

森林火灾是严重的自然灾害,造成严重的森林资源破坏和社会经济损失。广东省是我国森林火灾高发区之一,针对该区域的森林火灾发生特点,准确预测可提供有效的防范措施。大多数森林火灾预测研究仅从气象因素或少数特征因素出发考虑,并未考虑到森林火灾的发生的复杂性以及预测准确率较低的问题。因此,本研究提出一种基于GIS和机器学习结合的高准确率的森林火灾预测方法,将XGBoost(eXtreme gradent boosting,XGB)、Light GBM(light gradient boosting machine)、CatBoost(categorical boosting)、深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)5种机器学习算法作为预测模型;基于气象数据、地形数据、植被数据、基础设施数据、社会和人类数据,选择了24个特征因素作为模型输入。从更多林火发生特征因素出发,构建广东省日尺度林火发生预测模型;同时引入基于Optuna框架的贝叶斯自动超参数优化方法,其自动超参数优化特性,在面对不同数据结构时可以自动优化参数组合,提升林火预测模型的准确率。结果表明,XGBoost模型最优,准确率为91.30%;利用2018年的数据验证林火预测模型,其验证准确率结果为87.81%;利用GIS绘制广东省森林火灾风险图,同时模型准确率明显优于其他研究的林火预测模型。本研究可为广东省林业防火提供科学参考。

改进TDM-LoRa低功耗森林火灾监测预警系统

针对目前森林火灾监测系统成本高、功耗大、维护复杂的缺点,提出一种基于改进TDM-LoRa设计的低功耗森林火灾监测预警系统.系统以STM32系列微处理器为节点控制核心,LoRa-SX1278芯片为通信模块,并使用增量传输和改进时分复用通信机制,有效降低节点能耗,从而延长监测节点和汇聚节点寿命.试验结果表明,数据信息在发射功率为20 dBm、传输速率为1.2 kbit·s^(-1)的情况下,节点在3500 m范围内实现的丢包率仅为7.2%;在使用2600 mA·h的电池、数据采集上传间隔时间为30 min的情况下,单个节点有效工作时间理论可达90.7个月,实现无中继远距离低功耗森林环境监测数据的采集.

湖南省森林火灾时空分布特点及周末、节假日效应探析

深入研究湖南省森林火灾时空分布特点和周末、节假日效应,掌握火灾的分布规律,对科学管理野外火源、预防森林火灾具有重要意义。研究结果表明:湖南省2016—2020年森林火灾次数总体呈下降趋势,92.74%的森林火灾发生于每年9月至次年4月,2/3以上的森林火灾发生在2—4月,2月森林火灾发生频率最高;永州市森林火灾发生最多,郴州市、益阳市次之,发生频率相对较低的是常德市、娄底市和长沙市;核密度值较高区域主要分布在益阳市、永州市、郴州市等7市,核密度值最高的区域在益阳市中部,常德市、长沙市大部分地区处于最低核密度值区域;湘西土家族苗族自治州、娄底市等11市州存在周末效应;清明节、春节、植树节和国庆节期间及前后节假日效应明显。

基于petri网的森林火灾应急救援流程网络模型及时效研究

为了对森林火灾的应急救援流程进行优化,以提升应急救援效率,依据森林火灾应急救援预案、有关规定与实际救援案例,从信息传递的角度对森林火灾应急救援流程进行了直观描述。基于petri网相关理论,运用PIPEv5.2.0,构建了森林火灾应急救援随机petri网模型与其同构马尔可夫链,在模型有界、活性、安全且可达的基础上,通过确定模型的库所繁忙率、变迁利用率、平均延迟时间,得到如下结果:①森林火灾应急救援活动早期的灾情信息多且复杂,随着森林火灾的发展呈现动态变化,火灾发生后如何高效地获取过火面积、火线长度、风向、风力、植被载量以及地形等关键信息是优化的重点。②避免信息堆积,基于火灾规模、强度、形式、火头方向等重要任务信息变量,实现实时快速决策、动态处置,是保证森林火灾应急救援活动的时效性的关键。