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。

云南森林火灾风险分析及防控建议——以开远市为例

根据开远市第一次森林火灾风险普查数据,选择对发生森林火灾有较大影响的致火因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾措施等火险因子进行风险分析,针对存在风险提出了防控建议,为下一步林火预防和管理工作提供借鉴。

基于聚类分析的我国森林火灾风险区划

由于各地森林受到自然灾害的风险不同,在进行森林保险费率厘定时,需要对其进行评估并划分合理的风险区域,这样才能制定科学的保险费率和差异化的财政补贴政策。以最具代表性的森林火灾为研究对象,建立风险评估指标体系,采用因子分析法对指标简化处理,通过聚类分析将我国各地区按森林火灾风险大小的不同划分为六个区域,为森林保险保费厘定提供科学依据,并提出完善森林火灾保险发展的建议。

不同区域森林火灾对生态因子的响应及其概率模型

火灾是影响森林生态系统过程的重要干扰之一,其对森林生态系统内各生态因子的响应各不相同。由于植被状况及生态环境的不同,森林火灾的时空分布特征在中国不同植被气候类型内表现不同,根据植被气候类型分类系统,将中国主要森林火灾地区划分为4个区域:东北(冷温带松林)、华北(落叶阔叶林)、东南(常绿阔叶林)和西南(热带雨林),应用遥感监测数据和地面环境数据,以时空变量、生态因子(植被生长变化指数、湿度等)为可选自变量,应用半参数化Logistic回归模型,就森林火险对不同生态影响因子的响应规律进行了分析,建立了基于生态因子的着火概率模型和大火蔓延概率模型,通过模拟及实际数据散点图、火险概率图,评估了模型应用价值。结果表明,土壤湿度及植被含水量在落叶阔叶林、常绿阔叶林、热带雨林地区对着火概率影响显著。在4个植被气候区内,土壤及凋落物湿度对大火蔓延的作用较小。在冷温带松林、落叶阔叶林、常绿阔叶林地区,植被生长的年内变化对火灾发生的影响显著,在常绿阔叶林地区,年内植被生长变化对大火蔓延的作用较小。森林火险概率与各生态因子的相关关系主要呈现出非线性。不同植被气候区内,火险概率受不同生态因子组合的影响,这与不同区域的植被状况及生态环境不同有关。在不同植被气候类型,应用时空变量、生态因子建立半参数化logistic回归模型,进行着火概率和大火蔓延概率的模拟具有可行性和实际应用能力。为进一步分析森林生态系统与火灾之间的动态关系、展开生态系统火灾干扰研究提供了理论基础。

塞罕坝林区森林可燃物含水率及火险预报

通过对塞罕坝林区9月至翌年6月中旬整个森林防火期枯草、落叶松枯落物、樟子松枯落物、落叶松嫩枝、樟子松嫩枝含水率的观测,研究了含水率随时间变化的动态规律;以当日气象因子中的温度、湿度与连续无降水日为自变量,利用多元统计的方法建立了3种可燃物类型的含水率回归方程,并编制了适合塞罕坝林区的森林火险预报系统。

小兴安岭伊春地区林火发生自然影响因子及其影响力

以1980—2009年伊春地区林火发生数据为基础,综合考虑高程、植被类型、基础设施和气象条件等因素,运用随机森林算法对伊春地区的林火发生影响因子及其影响力进行分析。结果显示：当日平均相对湿度小于30%时,火灾发生的概率最大;日最高地表温度在15℃的范围内对林火发生的影响最小,大于15℃之后对林火发生的影响逐渐增大。伊春林火主要集中在海拔0～400 m及距离居民区15～30 km的范围内。相对湿度对林火发生的影响最大,地表温度对林火发生的影响次之,距居民区距离对林火发生的影响最小。此外,随机森林算法对伊春地区森林火灾具有较高的预测精度,达80%。林火发生概率插值图和火险区划图显示,伊春地区林火发生主要集中在中部、东南和最北部地区,西南、东北地区也存在高火险地区。

福建省森林火险等级主要气象影响因子的分布规律

利用福建省67个气象台站1971—2006年的气象资料,结合福建森林火险预报模式确定影响森林火险等级的主要气象因子,按行政区划和森林防火期将气象数据归类,最后利用统计方法进行气象因子的时空分析。结果表明:福建各地区森林火险高等级的气象影响因子不同,最小相对湿度及温度差对北部和西部地区影响较大,蒸发量对西部和东南沿海影响较大,降水量对东南沿海影响较大;各因子的时间分布状态造成1月森林火险等级较高,2月、11月和12月次之,其余防火期相对较低。

基于机器学习的森林火险预测模型

为减少森林火灾带来的损害,通过文献回顾,对森林火险进行建模和预测预报。归纳基于机器学习方法的森林火险预测研究现状,并从森林火灾影响因子的选取、选择合适的火险预测模型以及模型检验方法3个主要方面进行分析阐述。结果表明:森林火险的主要影响因素包括可燃物特征、气象因子、地形、人类活动等;在森林火险预测模型中,反向传播(BP)神经网络方法需要改进后运用,支持向量机(SVM)方法对数据要求高,随机森林(RF)方法通用性强且精度较高,深度学习方法的研究较少,但精度都很高;模型常用的检验方法是准确度、受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下的面积(AUC)值等。

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。

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。

云南省森林火灾风险综合评价及空间格局研究

为有效揭示森林火灾风险的空间异质性和关联性,给林火防控资源配置和区域联动提供科学参考,综合考虑自然因素和人为因素,利用熵权法和综合指数法评估云南省森林火灾风险,继而利用空间自相关模型,分析森林火灾风险的空间格局。研究结果表明:云南省西部森林火灾风险高于东部地区,绝大部分地区处于较高风险和高风险等级,尤其是滇西北、滇西和滇中地区;火灾风险趋势线有2条,1条从云南省的西北部沿着中部延伸到东北部,呈现出两端高中间低的态势,另1条呈现南北低,中间高的态势;火灾风险在空间上呈现出空间集聚特征,但显著程度一般,森林火灾风险的局部相关性较弱。

建阳区森林火灾特点及扑救中须考虑的气象致险因素

在介绍森林火灾的成因与分布特征的基础上,论述了山地森林火灾的燃烧特点,并阐述了森林火灾扑救中的气象致险因素及扑火有利时机。

龙胜县森林火险等级区划

以广西龙胜县为研究区,调查分析该县森林火险状况及影响要素,结合森林资源载量及森林防火实际,选取树种(组)燃烧类型、人口密度、气象因子、火灾次数等11项主要林火影响因子,综合运用层次分析法(AHP)、聚类分析法及ArcGIS空间分析法,区划森林火险等级。结果表明,各村(分场)可区划为Ⅰ(高火险区)、Ⅱ(中火险区)、Ⅲ(低火险区)3个火险等级;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级火险区面积分别占研究区总面积的35.47%、38.33%、26.20%。高火险区主要分布在东部和南部,中火险区集中于西部和北部,低火险区分散在高、中火险区之间。区划结果有利于总结、突出研究区森林火情特点和重点。

基于机器学习的森林火险因子大数据的深度约简机制研究

文章研究利用改进的机器学习理论与算法,建立针对森林火险因子大数据的深度约简机制,旨在对现有森林火险预警模型中重要的火险因子进行过滤和修正,以更为充分地剔除规模较大的火险因子大数据中冗余的、无效的数据,并且利用改进的人工鱼群算法对过滤约简得到的关键火险因子进行补偿修正。为基于大数据的、有效的森林火险预测预防方法及对策奠定重要基础。

合水林区防火浅谈

合水林区生态区位重要,资源丰富,森林火灾风险较大。在介绍合水林区资源概况、地形地貌、气候水文、社会情况、防火现状基础上,从林分结构、地形地貌、气象、野外用火、防控、宣传等6个方面分析合水林区火灾风险因素,提出5点建议:合理规划防火隔离带,加强监测预警,强化火源管控和隐患排查整治,提升防控能力,深化宣传教育。

邵阳森林火险等级预报技术分析

森林是地球之“肺”,具有保持水土,调节气候,防止水、旱、风、沙等灾害的作用。文章利用绥宁1963年~2017年森林火灾资料和全市2001~2017年的火灾资料,以绥宁作为森林火险研究的主要对象,结合气象因子对森林火险的影响,根据国家和省的标准,确定森林火灾等级,根据气象要素来确定森林火险天气指数,结果表明,1) 森林火灾具有明显的季节性,春季出现的频率最高,达60.1%,冬季次之,占21.8%,夏季最少,只有4.2%。2) 森林火灾可划分为4个等级,即一般、重大、比较重大、特别重大。3) 森林火险天气指数划分为6级。4) 森林火险等级可划分为5级,当森林火险等级达到4级或以上时,就要发布火险预警信息,做好防范工作。

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。

基于多层次模糊综合评判法的小区域森林火灾风险分析

本文以徂徕山林场森林资源为研究对象,在对影响森林火灾风险诸要素进行充分分析的基础上,确立了基于小班水平的小区域森林火灾风险综合评价指标体系,并采用多层次模糊综合评判法对森林火灾风险进行分析评价,建立了徂徕山林场基于小班水平的森林火灾风险评价系统,从而为管理者实施森林火灾风险管理提供依据.随着森林火灾风险影响因子的不断变化,管理者可根据最新调查数据更新指标体系属性值,对森林火灾风险进行新的评价,从而调整、改进风险管理措施。最终实现森林火灾风险的适应性管理.

基于灰色关联法的森林火灾危险性风险评价

本文阐述利用灰色关联法进行了森林火灾危险性风险评价,讨论了风险评价的指标选取、数学模型(GM)和计算步骤,并结合具体事例计算了某林区的森林火灾危险性关联因子的关联度,关联序,关联矩阵和权重,以此为森林火灾预测危险程度提供了科学参考。

基于机器学习算法的森林火灾风险评估研究

【目的】利用森林火灾风险图可提高有效巡护,优化有限防火资源,基于地形、人类活动、植被和气象因素数据,采用基于机器学习算法构建了林火发生预测模型,对林火防护提供一定的参考。【方法】以安徽省滁州韭山为研究对象,提取林区的坡度、海拔、坡向、到居住点的距离、到道路的距离、地形湿度指数、归一化植被指数和温度驱动因素,评估火灾发生驱动因子,将潜在驱动因子分成地形、人类活动、植被与气象因素等4类;使用哨兵火灾产品,提取林区内的历史火点,然后采用机器学习算法建立林火发生的预测模型;最后利用混淆矩阵评估指标和接受者操作特征曲线(ROC)进行精度评价。【结果】植被、温度和到道路的距离是研究区域火灾发生的主要驱动因素。两种模型的ROC曲线表明,逻辑回归预测模型准确度为71.07%,曲线下面积(AUC)值为0.7172;随机森林模型具有较好的准确性,准确度达到84.91%,曲线下面积值为0.8501。【结论】随机森林模型表现出比逻辑回归模型更好的预测能力。森林火灾风险图表明,随机森林模型预测下,研究区11.91%(29.36 km^(2))位于高、极高风险级别。森林火灾风险图可有效协助林火防护管理者采取适当的林火预防措施,保护森林资源。