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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ROC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... 相似文献
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[目的 ]对内蒙古大兴安岭地区的森林火灾进行预测,为森林防火工作的开展提供重要支持。[方法 ]以内蒙古大兴安岭林区为研究对象,结合MCD64 A1月度火点产品、地形、气候等数据,构建森林火灾潜在影响因子数据集,分别利用卷积神经网络、随机森林、支持向量机模型对研究区森林火灾的发生概率进行预测与可视化,在此基础上对模型效果进行评价并分析森林火灾空间分布特征。[结果 ]大兴安岭的主要林火驱动因子按重要性值由高到低排序为海拔、平均气温、总降水量、与水域的距离等;CNN、RF、SVM预测森林火灾发生概率的AUC值分别为0.838、0.794、0.788,CNN的精度最高;CNN能够有效划分出森林火灾易感性极高、极低的区域,有利于划分森林火灾的警示区。[结论 ]CNN模型比RF、SVM模型更适用于大兴安岭林火发生概率的预测;大兴安岭林火风险的空间分布有明显的区域性,主要发生在东南地区。 相似文献
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森林火灾直接影响森林生态环境质量,严重威胁人类生命财产安全,还会造成病虫害频发、群落退化等次生灾害。由于综合考虑了各类影响林火发生的因子,林火发生预报模型是目前预报结果最为准确的林火预报预测方法。文中从林火驱动因子、林火发生预报模型构建、模型检验方法等3个方面综述国内外林火发生预报模型的发展现状和研究成果,讨论各类林火发生预报模型的优缺点,梳理目前研究中存在的问题,对其研究前景进行展望,并结合我国实际情况提出开展更大空间尺度林火预报的研究建议,以期为相关研究和林火管理工作提供参考。 相似文献
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基于人工神经网络预测广东省森林火灾的发生 总被引：7，自引：0，他引：7
应用人工神经网络建立热带森林火灾发生情况预测的多层神经网络模型,并将林火发生影响因子的历史数据作为样本值,输入模型进行训练。结果表明:利用所选取的输入因子作为样本的人工神经网络,可以对林火的发生发展作出准确有效的预测。文中还对模型的准确性和训练精度进行讨论,进而分析人工神经网络在林火预测中的可行性,证明人工神经网络在林火预测中的应用价值。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(9)
【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。 相似文献
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北方森林林火发生驱动因子及其变化趋势研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献
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基于气象因子的随机森林算法在塔河地区林火预测中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
《林业科学》2016,(1)
[目的]应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度,判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性,为该地区林火管理工作提供技术支持。[方法]利用1974—2008年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响,将全样本数据随机分成60%的训练样本和40%的测试样本,并且进行5次重复,建立5个中间模型(样本组)。选择在5个中间模型中的3个及以上的显著变量(因子)对全样本数据进行分析并分别比较2种模型算法在5个中间模型和全样本模型中的预测准确率。此外,还设计了变量交互试验进一步验证相同变量下2种模型的预测精度。[结果]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码3个因子在二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法中均与林火发生呈显著相关。模型拟合的预测结果显示:在对5个中间模型的预测中,随机森林算法对训练样本(60%)和测试样本(40%)的预测准确率分别高于二项逻辑斯蒂回归模型8%和10%左右;在全样本模型的预测中,随机森林算法拟合的准确率为85.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为76.2%,二者相差10%左右,与之前5个中间模型的预测结果一致;在变量交互试验中,随机森林算法拟合的准确率为86.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为72.8%,随机森林算法的预测准确率提高了18.1%左右。[结论]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码是影响林火发生的主要气象因子。在基于气象因子的塔河地区林火发生预测模型研究中,随机森林算法的预测准确率高于传统二项逻辑斯蒂回归模型10%左右,具有一定的预测优势和应用价值,可为大兴安岭塔河地区林火预测和决策提供参考。 相似文献
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火是多数森林生态系统中一个重要的干扰因素,影响景观结构和生态系统的稳定。利用燃烧概率（BP）模型可以模拟景观尺度上的火发生和蔓延过程,描述一个区域空间上的火发生概率和潜在的火行为特征。该模型已经成为林火管理的重要工具,也可为林火管理的规划和政策制定提供必要的信息。作为森林管理和林火扑救的一个科学工具,BP模型在林火扑救资源配置、管理策略制定、火灾风险评估等方面得到广泛应用。文中综述了BP模型在风险分析、可燃物管理、气候变化影响评估等方面的研究进展。基于BP模型模拟技术解决林火管理中的问题,可为开展有针对性的林火管理措施提供参考依据,通过林火管理降低景观尺度上的火灾风险,提高林火管理效益。 相似文献
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林火碳排放研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
火是森林生态系统主要的干扰因子, 森林火灾的频繁发生不仅使森林生态系统遭到破坏, 同时也造成了含碳温室气体的大量释放。综述了火烧面积、森林可燃物以及燃烧效率等主要因子对森林火灾排放碳量估计的影响, 分析了这一领域未来研究发展趋势。大量研究表明:1)卫星遥感是估测大尺度上森林过火面积的主要手段, 随着高分辨率卫星的应用, 森林火灾面积的估计精度不断得到提高。目前的研究主要集中于大尺度上林火面积的估计和估算方法的改进。2)遥感数据是目前估计大尺度可燃物燃烧量的有效手段, 利用遥感数据的同时结合有效可燃物计算模型, 运用多元线性与非线性分析结合等方法提高对可燃物燃烧量的估计。3)燃烧效率是决定可燃物消耗量的主要因子, 也是估计森林火灾释放含碳气体量的关键。未来的研究是利用高分辨率的遥感数据, 结合复杂的可燃物计算模型, 更精确地估计林火碳排放。 相似文献
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【目的】城镇森林交界域火灾频繁发生,使民生经济遭受严重危害。使用随机森林模型对省域内的城镇森林交界域火灾风险与影响因子的关系进行空间建模,探究随机森林模型在拟合、解释交界域火灾风险方面的优势,并与森林火灾风险的影响因子对比,为进一步评估城镇森林交界域火险提供依据。【方法】研究基于安徽省2002—2011年火灾历史数据,采用气候、地理环境、人类活动、社会经济等方面的9个因子作为自变量,月均火灾密度作为因变量。使用特征选择方法得到模型内不同自变量的贡献度、统计特征以及内部模型的平均表现,选择出进入最后模型中的自变量;使用随机森林模型对城镇森林交界域火灾风险进行解释,分析影响城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险的重要因子。【结果】关键自变量对城镇森林交界域火灾风险的影响程度大小排序依次为:道路线密度、铁路线密度、月均最高温度、归一化植被指数、人口密度以及海拔;对森林火灾风险则为:月均最高温度、归一化植被指数、道路线密度、铁路线密度、人口密度以及海拔;经过训练与计算发现随机森林模型在5个子模型的训练集与测试集的表现基本一致,拟合值与实际值的简单相关系数均达0.90以上,可见随机森林模型对交界域火灾风险和森林火灾风险表现出显著的解释能力;此外,随机森林模型在总体数据集上进行了拟合,得到城镇森林交界域火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.997,森林火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.996,表明了随机森林模型具备极强的火灾风险拟合性能。【结论】影响城镇森林交界域火灾发生的最重要自变量是道路和铁路线密度,而对森林火灾则是月均最高温度与归一化植被指数,可见城镇森林交界域火灾发生人类活动因素密切相关。随机森林算法对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险都能表现出稳健的和非常准确的拟合能力,是一个非常有用的工具。 相似文献
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林火与气候变化研究进展 总被引：12，自引：0，他引：12
火是全球大多森林生态系统中的一个重要干扰因子, 它对大气中的温室气体和气溶胶的增加有显著影响。林火与气候变化是当前林火研究领域的热点问题。文中综述了气候变化对林火的影响和林火排放物对气候变化的影响。大量研究表明, 气候变化将导致森林火险期延长, 出现潜在极端火行为的天数增多, 森林火灾更加严重, 特别是北方森林火灾增加显著。未来的研究趋势是, 采用卫星遥感数据在大尺度上研究气候变化对林火的影响, 把林火模型与气候模式和全球植被动力学模型耦合, 构建更为复杂的林火排放模型, 以深入揭示林火与气候变化的关系。 相似文献
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基于GIS模型的林火蔓延研究 总被引：5，自引：0，他引：5
森林火灾的扩展具有时间性和空间特征、随着人类对火灾知识的不断增长和3S空间信息技术的快速发展，利用GIS和卫星遥感技术来进行林火蔓延研究在森林防火中的作用已越来越重要。本文综合分析了林火蔓延的影响因子，着重阐述了如何运用基于GIS的林火蔓延模型来进行林火蔓延的模拟和火行为的时空格局分析。 相似文献
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《林业工程学报》2017,(4)
卫星林火监测作为森林火灾预防和扑救工作的重要方法,在我国森林防火工作中得到广泛推广和应用。基于卫星监测研究全国各省份的林火热点分布规律以及热点集中区域的气象因子与火灾频率的关系,以我国各地区2010—2015年春季森林防火期(3月1日—6月1日)的卫星监测热点数据为研究对象,分析我国各省林火的年际变化及区域分布特征;通过提取火场时空因子,结合当年气象数据,建立热点集中区域的火灾趋势回归模型。结果表明,卫星监测热点统计的森林火灾次数与当地林业局统计的火灾数据吻合度高。2010—2015年春季林火热点从整体趋势上看,森林火灾的热点数量在逐年递减,主要集中在中国的西南部区域,最多的省份为云南省,占林火热点总数的20%;其次为四川省,占林火热点总数的13%。云南省的春季林火次数多元回归方程,复相关系数R=0.838**;四川省的春季林火次数多元回归方程,复相关系数R=0.744*,回归模型都达到了显著水平。卫星监测热点用于林火监测,可以高精度统计森林火灾次数,回归模型对于林火的预测预报具有一定适应性,为森林火灾发生预测预报提供数据支持。 相似文献
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林火预警是保障超高压输电网安全的重要工作,是森林防火部门和电网公司深度关注的领域。
研究以 2007—2017 年广东省超高压输电网线路途经地区的气象数据和林火监测的数据为基础,通过加权
Logistic 回归分析方法构建了广东省超高压输电线路区域森林火险预警模型,并用 2017 年实际林火发生
数据对该模型进行检验。模型预测准确率达到 92.6%,证明该模型具有良好的预测效果,反映了广东省区
域森林火险等级与相关气象因子的密切关系。 相似文献
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基于Web的森林火灾预测预报系统的设计与开发 总被引：2，自引：2，他引：2
森林火灾预测预报系统是以ESRI公司的ArcInfo8 1为系统开发平台、ArcSDE为数据存储平台、ArcIMS为信息发布平台,采用综合因子法及森林植被系数法对全国范围的林火天气及森林火险等级实现了预测预报及Web上的1∶400万图形信息发布。这对于全国级的森林火灾的预测预报技术与应用是一次有益的探讨。 相似文献