森林火灾预测模型研究

近年来,随着全球温室效应加剧、气候变暖和人为活动增加,造成全球森林火灾多发频发,给森林资源和人民生命财产安全造成严重威胁。如能有效预测森林火灾的发生规律,采取有效措施加以预防,将会大大减少森林火灾所造成的损失。本研究总结了几类国内外森林火灾发生预测模型和发生次数预测模型,对比各类模型的优缺点,分析了森林火灾预测模型的发展前景,为国内相关模型的研究和开发提供参考。结果发现:(1)在森林火灾发生预测模型中,机器学习预测方法比广义线性回归模型的拟合效果更好,考虑到空间异质性的模型以及多因子模型预测精度更高,在进行森林火灾预测研究时可优先选择GWLR和RF两种模型;(2)在森林火灾次数预测模型中,GM(1,1)模型预测拟合效果较好,但对数据要求更高,ZINB和Hurdle模型整体上要比Poisson回归模型和NB回归模型预测拟合效果好。中国目前关于森林火灾预测模型的研究主要集中在东北、西南和东南等地区,且没有可广泛适用的模型,还需进一步深入研究。

基于泊松分布的森林火灾发生数贝叶斯估计模型

对黔南区森林火灾发生数与气象因子进行分析,以Poisson和零膨胀Poisson为基础,通过贝叶斯方法建立黔南地区火险天气森林火灾预测模型。结果表明:零膨胀Poisson模型拟合效果比Poisson模型拟合好。同时还发现,利用贝叶斯法估计森林火灾发生模型能够很好地评价森林火灾发生模型的不确定性。

期望法在预测营林区火灾概率中的应用

松山区国有林地立地条件、气候因素的差异 ,发生森林火情、火灾可能性大小 ,凭某一因素描述有一定难度。本文选择了与发生火情、火灾相关联因素 ,依其促成火情、火灾的模糊性 ,用期望法对火情、火灾发生的概率进行了预测排序 ,为做好防火工作提供了一定依据。