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【目的】对浙江省2000-2016年林火发生的主要影响因素进行分析,确定驱动因子,建立林火预测模型并划分火险等级,为我国东南林区林火预防与管理提供科学支撑。【方法】以卫星火点数据为基础,运用Arcgis 10.2等软件,对气候因素(气温日较差、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度、上年月平均降水量、上年月平均相对湿度、日累积降水量、日相对湿度、日平均风速)、地形因素(海拔、坡度)、植被数据(植被覆盖度)、社会基础设施因素(人口密度、人均GDP、距居民点距离、距铁路距离、距公路距离)进行空间信息提取,并与随机点结合后通过Logistic回归模型分析浙江省林火发生的驱动因子;使用"标准化系数"方法检验各林火驱动因子对林火发生的相对重要性;利用ROC曲线方法对模型预测能力进行拟合检验,并计算划分林火发生概率的最佳阈值。【结果】气温日较差、日相对湿度、月平均相对湿度、上年月平均降水量、日累积降水量、植被覆盖度、上年月平均相对湿度、月平均降水量、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离等11个因素与林火发生存在显著相关;模型总体预测准确率达到79.1%;计算出浙江省划分林火发生概率的最佳阈值为0.458。【结论】浙江省高火险区主要位于东部和南部地区,东部地区的林火管理重点应放在人为活动的管理与防火宣传教育上,而南部地区应当在林火高发区增设瞭望塔和视频监测设备。 相似文献
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吉林省东部地区植被覆盖度变化及影响因子 总被引：1，自引：1，他引：0
应用像元二分模型、多元线性回归分析方法,以2000—2010年吉林省东部植被覆盖数据为基础,综合考虑高程、气象因子、林火干扰和社会经济等因素,对吉林省东部植被覆盖度变化及影响因子进行了分析.为减少随机样本的误差,保证数据的稳定性,将原始数据集随机分为建模样本(60%)和校验样本(40%),在划分建模样本和校验样本时分别做5次重复,对5个样本分别进行模型拟合并选择显著出现3次及以上的变量进入最终模型进行拟合.结果表明:2000—2010年,吉林省东部植被覆盖呈上升趋势,但整体变化较小;研究区域植被变化类型以稳定和增加为主,占研究区总面积的91.6%,植被退化类型面积仅占研究区的8%,呈零星分布.吉林省东部的植被覆盖度变化是地形因子、气象因子和社会经济因子综合作用的结果,其影响因子重要性顺序为:"高程""月平均降水""人口密度""坡度""农村居民收入""月平均相对湿度". 相似文献
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小兴安岭伊春地区林火发生自然影响因子及其影响力 总被引：1，自引：0，他引：1
《东北林业大学学报》2015,(12)
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。 相似文献
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1998—2017年中国南北方地区森林火灾的时空特征 总被引：1，自引：0，他引：1
《福建农林大学学报(自然科学版)》2021,(1)
应用函数型数据分析方法,利用函数型泊松分布模型将林火数据拟合成光滑曲线;进一步运用函数型主成分分析(FPCA)提取主成分,结果表明:南北方地区森林火灾发生在2003—2012年,具有变动程度大、火灾发生情况不稳定等特点;但南方地区林火发生的波动程度较北方更加显著,其中,湖南省、贵州省、河南省分别在2002—2009年、1998—2002年和2009—2011年、2003—2010年3个时间段的林火特征最为显著,变化最大.在空间分布上,函数型聚类分析结果表明,南方地区和北方地区按林火严重程度可分别划分成4类和3类典型区域,且南方地区整体森林火灾形势较北方严峻,近几年林火发生出现反弹. 相似文献
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基于随机森林模型长汀县植被覆盖度的影响因子 总被引：1，自引：1，他引：0
应用随机森林回归模型对水土流失典型区域——长汀县2000—2010年植被覆盖度变化及主要影响因子进行分析.研究表明:长汀县近11 a植被覆盖度以每年4.11%的速率增加,其中2005年植被覆盖度最低(0.12),2010年植被覆盖度最高(0.70),且2006年之后植被覆盖度均发生正向突变;随机森林模型对植被覆盖度主要驱动因子的拟合效果较好,其观测值和预测值的方差解释率均在78.30%以上,相关性为0.885~0.939,极显著相关(P0.01),且均方残差都小于0.001;当地财政支出和农村人均纯收入、年平均地表比辐射率、年平均风速等人为因子和自然因子是影响长汀县植被覆盖度变化的主要因子. 相似文献
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林火蔓延模型及蔓延模拟的研究进展 总被引：31，自引：6，他引：31
为了研究林火行为的预测预报及林火蔓延模拟的可视化问题,该文在分析了林火蔓延及其影响因子的基础之上,阐明了几种林火蔓延模型及其适用性,评述了选用不同的林火蔓延模型对实际火场的预测预报具有的重要理论意义及实用价值,初步分析了蔓延模型选择的4个基本出发点:模型的功能、模型适用的地区和植被类型、模型的假设条件、模型的检验频数等.在假定已有蔓延模型的基础上,分析了国内外林火蔓延研究的发展状况,指出了在林火蔓延模型的基础上以地理信息系统为平台的林火蔓延模拟已成为林火行为预测预报的主要方向,同时讨论了林火蔓延模型和蔓延模拟的发展前景. 相似文献
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福建长汀植被覆盖度变化的主要驱动影响因子及影响力分析 总被引：1，自引：0，他引：1
运用多元线性回归和逐像元趋势分析法,并结合Arc GIS技术手段对2000—2010年福建长汀植被覆盖度变化的驱动因子及影响力进行定量分析.将影响当地植被覆盖变化的相关因素分成气象因素、非气象因素(包括地形因子、社会经济)和全变量因素分别进行分析.研究结果表明:2000—2010年,长汀植被覆盖度整体以增加为主,仅个别地区出现减少的现象;模型拟合结果显示,非气象因素整体对长汀植被盖度变化的影响大于气象因素;变量重要性研究结果表明:农作物播种面积、当地财政支出、坡度和水保活动收益是影响长汀植被覆盖度4个重要因素,进一步揭示了政策和经济因素的重要性. 相似文献
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《安徽农业科学》2020,(4):53-56
以陕西省作为研究区域,首先基于MODIS NDVI中国月合成数据计算研究区2000、2005、2010和2015年度的植被覆盖度并进行等级划分;而后利用CA-Markov模型,以植被覆盖度等级作为元胞类型,计算不同时期各植被覆盖度等级的转移矩阵,由此模拟2010和2015年的NDVI值;对比模拟NDVI结果和原始影像数据,评价模拟精度,并预测2020年NDVI的空间分布状况。结果表明,利用CA-Markov模型进行植被覆盖空间分布的模拟,得到2010和2015年模拟结果的Kappa系数分别为0.797 5、0.853 2,符合精度要求,可以用于植被覆盖空间分布的预测。陕西省植被覆盖存在明显的空间差异性,呈现出陕北—关中—陕南地区植被覆盖度逐渐递增的纬度地带性规律。2000—2020年各级植被覆盖区均有向更高一级植被覆盖区变化的趋势。总体上植被覆盖度上升趋势明显,尤以陕北地区北部变化最为显著,关中地区和陕南秦巴山区植被覆盖度增幅较小。 相似文献
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《亚热带农业研究》2018,(4)
基于1999—2013年武夷山市林火统计数据及其相应的气象数据,运用描述性统计法、点格局分析法、皮尔森相关性分析法、线性回归法及主成分分析法对武夷山市林火进行时空动态研究,并探讨其林火发生次数与年气象因子的关系。结果表明:(1) 1999—2013年武夷山市累计发生火灾74次,过火面积1 398.36 hm~2,林火发生次数与过火面积均呈下降趋势;(2)冬、春季节是武夷山市林火高发期,特别是12月至翌年4月最为严重,且林火在空间尺度上呈现聚集分布,主要集中在中部的崇安街道、新丰街道、武夷街道和南部的兴田镇;(3)林火发生仅与年降水量线性相关(r=-0.613; P0.05),年均气温及相对湿度对林火也有较大影响,但不构成线性关系。 相似文献
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伊春地区森林火灾时空分布格局 总被引：3，自引：0，他引：3
根据黑龙江省伊春地区1970-2010年的森林火灾统计数据,利用地理信息系统、EXCEL、SPSS17.0等工具,对伊春地区森林火灾发生的时间和空间规律进行了研究.结果显示:伊春地区森林火灾的发生分为1970-1978年的高发期和1980-2010年平稳期两个阶段,总体呈减少的趋势,主要火灾类型为一般森林火灾和较大森林... 相似文献
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进行森林火灾时空特征分析,有利于为预防森林火灾提供科学依据和理论基础。根据林业年鉴数据,对中国华北地区2003-2016年森林火灾的时空分布特征进行研究,在分析中着重考虑群死群伤火灾(HCF)。结果表明:1)我国华北地区森林火灾主要集中于内蒙古自治区与河北省,HCF起数多集中于内蒙古自治区与山西省;2)时空特征方面,火灾起数最高的是内蒙古自治区,其次是河北省和山西省;2003-2011虽年均火灾次数和火场面积较高,但整体呈现下降趋势,2011年后下降趋势更为明显;3)进行聚类分析,按照严重程度由高到低分为3类,其中内蒙古自治区火灾对环境的影响最为明显,一般火灾以及HCF起数较多。华北地区森林火灾与气候变化、人类活动息息相关,具有明显的区域性特征,应加强火源管理及预测工作。 相似文献
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气候变化对云南省森林火灾的影响 总被引：4，自引：4，他引：0
火灾是森林生态系统最重要的自然干扰因子,森林火灾的发生与气候变化有着十分密切的关系,对森林和人类造成了严重危害。本文在将云南省划分为5个生态区的基础上,选取了年均风速、年均气温日较差、年均湿润系数作为气象要素指标,年森林受害率作为火灾指标,对1982—2008年云南省各生态区气象因子与森林火灾之间的关系进行了研究。结果表明:1）1982—2008年各生态区气候因子变化趋势明显,年均湿润系数、年均风速变化较为同步,整体上呈显著下降趋势,年气温日较差变化存在非同步性。2）1982—2008年各生态区年森林受害率均呈现出反曲线式的显著下降趋势,年森林受害率随时间变化且呈显著的 S函数关系。3）不同生态区气象因子对森林受害率的影响不同,年均风速和年均气温日较差对年森林受害率的影响较大,而年均湿润系数对年森林受害率的影响较小,应用逻辑斯蒂回归模型可以很好地解释年森林受害率与气象因子之间的关系。4）由于植被类型、地形地貌等下垫面性质的差异,不同生态区森林火灾受到气候因素的影响程度不同,在生态Ⅰ区,植被类型为热带雨林、海拔较低、人为干扰因素较大,气候变化对森林火灾的影响相对较小,在生态Ⅴ区,植被类型为寒温带针叶林、海拔较高、人口干扰因素较小,气象因子对森林火灾的影响相对较大。森林火灾的发生应是各影响因子协同作用的结果,因此,在进行森林防火区划时,按照生态区划分更为合理,可以为防火部门提供科学的防火决策和管理依据。 相似文献
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林火发生预报模型因为全面考虑气象、地形、可燃物、人为活动等影响林火发生的因素,故可得出更为准确的火险预报结果。因此,利用滇中地区的历史天气、地形、植被分布、VIIRS热异常数据集等数据,构建该地区的火发生预报模型,并利用历史林火资料进行精度分析。结果表明,针对历史火点进行模拟预报,高于火险二级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高23.9%;针对历史未过火点进行模拟预报,低于火险三级的预报,该模型比常见火险气象预报模型高14%。可以看出,所构建的林火发生预报模型的预报精度明显高于火险气象预报模型,可以更好地反映客观森林环境的真实火险。 相似文献
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大兴安岭呼中林区林火时空分布特征分析 总被引：4，自引：0，他引：4
根据大兴安岭呼中林区1969-2005年的林火统计资料,利用SPSS统计软件和ArcGIS地理信息系统软件,揭示了呼中林区林火发生的时空分布特征严结果表明:1969-2005年间呼中林区林火发生年际间波动较大,1998年以来林火发生次数呈明显的上升趋势;呼中林区林火主要发生在春季和夏季,特别是5月和6月的林火发生最为严重;1d内林火发生大概可分为4个阶段,其,1,以15:00左右最为严重从林火发生的空间分布来看,林火主要发生在呼中林区的东北方向,以碧水和提扬山林场为最多;林火发生次数随距离道路和河流变远而呈减少趋势;林火主要发生在海拔600-900 m之间,坡度主要为0°-10°,且阳坡过火面积明显大于阴坡. 相似文献
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根据黑龙江省呼玛县1992—2011年的森林火灾统计数据,利用ArcGIS10．2等工具,对呼玛县森林火灾发生的时间和空间分布规律以及火源类型进行了研究。结果显示：时间分布上,该地区森林火灾发生分为1992—1999年、2000—2005年、2006—2011年3个阶段,2002—2005年为火灾高发期,过火面积达303992 hm2,占总过火面积的97．6％,主要是由于烧防火线引起的;1 a内火灾集中发生在3—6月份和8—10月份,分别占全年火灾发生的67％和33％,以3月份和10月份最为严重;空间分布上,火灾多集中在北疆乡和三卡乡,共发生火灾29起,占总火灾次数的60．42％;在火源方面,67％的火灾是由人为所引起的,通对公路缓冲区分析,发现有39．58％的火灾发生在公路两侧2000 m的范围内,说明林火的分布与公路联系密切。 相似文献
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人为草原火及其影响因素的空间分布格局与相关关系研究对于草原火发生、草原火管理等研究具有重要的意义.应用Ripley''s K函数对呼伦贝尔草原1976-1996年间发生的人为草原火进行了空间统计分析,确定人为草原火空间分布在年内主要发生月份和年际间均呈聚集分布;应用Kernel密度函数对人为草原火及其影响因素居民点、道路和农田的空间分布密度进行了研究,结果表明呼伦贝尔草原人为火分布广泛,热点区域主体在123.05-124.82°E、48.25-50.21°N之间;居民点、农田空间分布密度的热点区域主要分布在东部和中部地区,道路的分布密度较农田和居民点分布更加均匀.人为草原火空间分布密度与居民点、道路和农田的空间分布密度呈显著性正相关,其Pearson相关系数依次为0.448、0.236、0.602 (P＜0.001),火源因素(居民点、道路、农田)的空间分布格局是呼伦贝尔草原人为火空间分布格局的主要影响因素. 相似文献
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