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通过对黑龙江省森林防火本底调查数据整理、汇总，根据防火投入分析需求对工程防火阻隔带相关数据进行提取处理；采用汇总数据、数据核实、统计分析等方法，对工程防火阻隔带现状及发展趋势进行了分析。结果表明，国有重点林区工程防火阻隔带占比达到65.53%；地方林业远远低于国有林区，平均密度为0.100 2 m/hm2；工程防火阻隔带在国有重点林区投入巨大，是国有林区重要的预防林火蔓延措施，为林业单位精准防火工作稳步发展奠定了良好基础。 相似文献
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森林防火综合阻隔带的研究张立坤，颜元庭（黑龙江省森林保护研究所）本研究的目的是在总结前人经验的基础上，针对大兴安岭林区不同的立地条件，采取相适应的阻隔措施并探索出较先进适用的开设森林防火阻隔带的技术措施。在试验区组织实施，把大面积森林分隔成若干封闭的... 相似文献
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内蒙古森林草原重点火险区地处俄罗斯和蒙古国的下风头，同时境内森林植被和草原植被水平分布明显，有近８０００公里的林草植被过渡带，受西伯利亚低压和蒙古国高压的控制，草原植被多处于森林植被上风头。因此，外火入境和境内草原火烧入林区是引发森林大火的主要隐患，为了解决这一难点问题，我区依靠科技进步，重点加强了防火阻隔网建设，全区每年开设国境机耕防火隔离带２１６７公里，林缘机耕防火隔离带８０００余公里，同时在林区的河塘、铁路、公路周围及林区周围等地区火烧防火隔离带１万余公里，９０％以上的境外火和６０％以上的… 相似文献
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长泰县森林防火阻隔网络设计张炳南，林鸿兴，庄阳明，郭惠如（福建省长泰县林业局）（林业部防火办）在森林分布区，充分利用河流、道路、水田和现有抗火的杂阔林、经济林以及人工营造防火林带，把林区分割切块成各自独立封闭又有联系的阻火网络，达到有效控制不发生千亩... 相似文献
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生物防火林带主要是充分发挥自然力的怍用，利用森林植物之间的抗火性与耐火性的差异，以含水量高的树种组成的林带来阻隔林火的蔓延，防止易燃森林植物的燃烧，减少火灾的损夫，提高林区防火控制能力，达到保护森林资源和人民群众的生命安全的目的。 相似文献
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浅谈我国森林火灾发生的特点 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从地理分布、火灾次数、时空分布、火源、火灾面积等5个方面叙述了我国森林火灾发生的特点,为防火工作者对森林火灾的预防提供了参考. 相似文献
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2002～2005年,在通海县河西、九街、四街镇人工营造以旱冬瓜、川滇桤木为主栽树种的生物防火隔离带,共计21条,宽25m,总长36km.对所营造防火林带的防火效果进行调查分析,结果认为,防火林带树木生长讯速,抗火、耐火性强,有较好的阻火、隔火、断火功能,且节约经费,营造技术较为成熟,可以推广应用. 相似文献
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结合苇河林业局木材加工的特点和现状,论述了木材加工厂可以引起火灾的因素和危险性,并阐明了针对木材加工厂火险的防范措施和处理方法。 相似文献
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表层单板经过阻燃处理的胶合板性能的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对表层单板进行BL—环保阻燃剂浸渍处理,并对由此制成的胶合板的阻燃性能和环保性能两个指标进行考察。试验设计了四个因素进行正交试验,采用综合平衡法对结果进行了分析。结果表明胶合板层数对这两个指标的影响最大,应重点考虑。笔者通过分析提出了最优的水平组合。 相似文献
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基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法 总被引：4，自引：0，他引：4
森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。 相似文献
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