卫星遥感监测技术在北京市森林防火中的应用

随着森林火灾造成的危害越来越大,防控的科学性和有效性已引起世界各国关注,遥感技术在监测和预警方面的应用已成为林火防控的发展方向之一。随着全国林草感知能力的全面推进,如何结合北京市森林防火实际,应用遥感卫星监测技术高效开展工作是北京市森林防火工作信息化的重点。本文通过利用H8、FY系列、NOAA、EOS、NPP等10颗静止、极轨遥感卫星数据,结合不同卫星传感器的优势,分析在森林火灾监测中综合应用多源遥感数据,及时开展火情监测预警、火场定位、发展趋势监测及灾后评估的应用成效,进而指导全市森林防火监测体系的科学发展,为精细化开展京津冀地区森林防火工作提供科技保障和建设经验。

层次分析法在北京市森林火灾应急支援决策环节实证研究

通过运用层次分析法基本原理,确定初期森林火灾支援目标优先次序,以2005年至2020年较大森林火灾为数据来源,对北京市既往森林防火应急救援工作环节中起主要作用的关联因素予以分析,以定性定量相结合的方法将准则层、方案层各因素及类型合理编排并赋予经验比值,分别构造两个层级的正互反矩阵,得出方案层权重比值,从而确定目标层优先支援类型,为指挥调度环节发挥最优效能提供决策参考。

森林火灾时空集中性分析方法应用——以北京市为例

森林防火工作的数据统计对于基础设施建设、资源配置应用、林火特征分析具有重要作用。北京市自20世纪80年代末期以来对森林火灾发生情况有明确记录,自2000年以来因投入增加,积聚效应逐步体现,历年森林防火年度内森林火灾发生数量处于较为稳定的区间之内,具备了应用统计分析的基础条件。使用统计学中常用方法对北京地区林火发生集中性予以探析,从而对护林防火实践提供一定参考。

内蒙古大兴安岭林火驱动因素识别及预测模型

【目的】选择和验证适合研究区的林火预测模型,明确火灾发生的关键驱动因素并绘制火险区划图,为森林火灾预防和管理工作提供科学依据和决策支持。【方法】基于1981—2020年历史火灾数据,融合多源(气象条件、地形、植被、人类活动和社会经济)数据,比较4种机器学习方法在内蒙古大兴安岭林火预测中的适用性,同时,基于显著影响火灾发生的驱动因素绘制火灾发生可能性地图和火险区划图。【结果】(1)增强回归树模型接受者操作特性曲线下的面积值为0.967,随机森林模型的AUC为0.947,均表现出优异的预测性能。Logistic回归模型和Gompit回归模型的预测准确率较上两种略低,AUC分别为0.852、0.851,也满足研究区的基本预测要求。(2)气象因素气温日较差、日最小相对湿度是影响内蒙古大兴安岭林火发生的主导因素;海拔在驱动因素的相对重要性排序中位居前列;人类活动和社会经济因素(如距公路的距离、距火灾瞭望塔的距离、人均GDP等)对林火发生也有一定影响。(3)内蒙古大兴安岭东部和东南部存在大面积火灾中、高风险区,北部中俄边境和西南部中蒙边境也有较高的火灾风险。火灾发生前一年秋季防火期的平均气温、平均地表温度等因素会影响第2年森林火灾的发生。【结论】与其他3种模型相比,增强回归树模型是最适合内蒙古大兴安岭林火发生的预测模型。气象因子、海拔显著影响内蒙古大兴安岭林火发生,人类活动和社会经济因素对火灾发生也有一定的影响。研究区的中高火险区域主要集中在东部和东南部,北部和西南部也有一定的火灾风险。

加拿大林火研究与管理发展的思考与启示

为了探究加拿大林火管理的国际领先地位形成过程及其实效性,从加拿大林火研究发展历程、林火管理变化与现状、林火次数与受害森林面积变化等方面进行了分析。结果表明:加拿大林火研究中的持续性、创新性、交叉融合性和组织性是形成加拿大先进林火管理的关键。同时,发现加拿大林火次数、受害森林面积在过去的30年间均有明显的降低趋势,体现了加拿大林火管理的实效性。加拿大林火研究中的4个关键点,值得我国学习与借鉴。

基于空天地立体监测的防火预警技术及应用

森林是陆地生态系统的主体,而火灾是森林大敌,森林火灾不仅带来严重的生态失衡、经济损失,更严重的还可能影响人类的生存环境[1]。据统计,2010年至2019年十年间,我国森林火灾火场总面积达到了48.5万公顷,受害森林面积达到了19.3万公顷[2]。因此,做好森林火灾预警监测工作,提前预警、及早发现是切实保护森林资源的迫切需求。

火烧强度对山西太岳山油松林地表可燃物的影响

【目的】分析不同火烧强度下油松林地表可燃物负荷量特征及其与火后环境因子间的关系,并研究林下草本和灌木层的物种多样性特征,为有效管理油松林地表可燃物及探索火烧迹地林下植被早期更新提供依据。【方法】以山西太岳山天然油松林火烧迹地为研究对象,根据不同火烧强度(轻度火烧、中度火烧和重度火烧)分别设置3块20 m×20 m的样地,以未过火样地为对照,统计各样地中未烧死木株数百分比、树木平均熏黑高度、平均胸径、林分密度等林分因子及坡向、坡度、海拔等地形因子;每块样地中再设置2 m×2 m和1 m×1 m的样方各5个,调查样方内未分解落叶、半分解枯叶、1 h时滞枯枝、10 h时滞枯枝等死可燃物负荷量和灌木、草本等活可燃物负荷量,并测量灌木和草本层的物种数、株数、盖度、密度和频度,计算物种多样性指数。利用多重比较(LSD)法分析不同强度火烧迹地地表可燃物负荷量和林下草本与灌木层的物种多样性,通过冗余分析(redundancy analysis,RDA)探讨各林分因子和地形因子对地表可燃物负荷量的影响。【结果】①不同火烧强度对油松林地表可燃物总负荷量影响显著(P<0.05),未分解落叶(P<0.05)、半分解落叶(P<0.05)、1 h时滞枯枝(P<0.05)、10 h时滞枯枝(P>0.05)等死可燃物负荷量随着火烧强度的增加呈下降趋势,草本(P<0.05)、灌木(P<0.05)等活可燃物负荷量则呈先下降后上升趋势。②RDA分析表明,半分解落叶可燃物负荷量与未烧死木株数百分比呈正相关,与平均熏黑高度呈负相关;1 h时滞枯枝、草本可燃物负荷量与平均胸径呈显著负相关;未分解落叶可燃物负荷量与坡度呈正相关,灌木可燃物负荷量与海拔呈正相关。③不同火烧强度对油松林草本层Shannon-Wiener指数、Pielou均匀度指数均有显著影响(P<0.05),但对丰富度指数影响不显著(P>0.05),上述指数均以轻度火烧迹地最高;不同火烧强度对灌木层Shannon-Wiener指数、Pielou均匀度指数、丰富度指数均有显著影响(P<0.05),且均以中度火烧迹地最高。【结论】中、重度火烧可以有效降低油松林地表可燃物负荷量;不同火烧强度干扰下,林分、地形因子共同对地表可燃物负荷量产生影响;轻度火烧可以促进草本层的物种多样性,中度火烧可以促进灌木层的物种多样性。因此,对地表可燃物进行合理管理,可以降低森林火灾风险,并可促进火烧迹地林下植被的初期恢复。