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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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基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 总被引：1，自引：1，他引：0
《林业资源管理》2018,(5)
以大兴安岭地区2000—2010年卫星火点数据为基础,运用逻辑斯蒂回归模型建立基于气象、植被、地形、社会经济和基础设施因子的林火预测模型,并划分火险等级。此外,基于火险区划对大兴安岭地区的林火监控与扑救效率进行评价分析。模型预测结果表明,坡度、月平均降水、月平均温度等多种因素对大兴安岭地区林火发生有显著影响;火险区划表明,高火险区域面积占研究区域总面积的24. 47%;林火监控效果的评价结果显示,对比现有瞭望塔选址方式,网格布设法(20km×20km网格和10km×10km网格)的监控布点可以显著提高林火监测效果,高火险区域监测面积分别提高36. 97%和60. 52%,同时,站点需求数量也相应减少;林火扑救可达性研究表明,大兴安岭地区东、南、西部地区对高火险区域的可达性较好,中、北部地区则相对较差,而全区仅有1/3的森林消防站处于可达性高的区域,因此建议在可达性差的高火险区域适当增设森林消防站,从而全面提高该区域林火扑救效率。 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
4.
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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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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黑龙江省2000-2009年林火规律分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对黑龙江省林火年际变化的分析,总结出林火对森林生态系统的影响规律。黑龙江省10年间发生的林火以人为火为主;林火发生由西北向东南呈带状分布,即林火脆弱带的分布区域为大兴安岭、黑河及伊春部分;10年间森林火灾次数随年际时间呈下降趋势;其年均林火面积在105 hm2附近震荡;森林火灾发生所产生的危害程度,2003年和2006年危害指标最重;10年间森林火灾扑救费用呈现逐年上升的趋势。 相似文献
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澄城县森林火险等级预报方法 总被引：1，自引：0，他引：1
通过分析认为森林火灾发生与否,发生后的蔓延和扩大与气象条件关系密切,并根据澄城县实际情况,筛选出日最高气温、最小相对湿度和24小时降水量作为森林火险等级预报的因子、风作为林火等级核查因子,确定森林火险等级和林火蔓延等级。经过近一年在实际工作中的运用,效果不错,能够较好的对林火天气预报预测。 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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在RS和GIS技术的支持下,基于MODIS-NDVI数据,采用像元二分模型估算了湖北省2000―2015年的植被覆盖度。运用一元线性回归趋势分析方法和有序聚类分析方法对植被覆盖度时空变化趋势及突变进行了研究,并结合DEM分析其对高程、坡度等地形因子的响应。结果表明:(1)湖北省植被覆盖度整体较高并呈现西高东低、四周高中间低的空间分布格局,地形、土地覆被类型等是影响湖北省植被覆盖度空间分布的重要原因。(2)2000―2015年湖北省植被覆盖度整体上呈现波动上升态势,但以不显著变化为主。其中,基本不变区占研究区总面积的88.10%,显著增加、显著减少区分别只占1.52%和1.31%。鄂西山区是植被覆盖度的主要改善区,武汉城市圈则是主要退化区。(3)植被覆盖度分别在700 m高程带和14°坡度带发生显著突变。100 m及2 500~2 800 m高程带植被覆盖度在2009年发生显著突变;300~400 m及1 100~2 400 m高程带在2004年发生显著突变。2°~10°及46°~52°坡度带植被覆盖度在2004年发生显著突变。16 a间湖北省植被覆盖度变化可能是气候波动、退耕还林工程实施等因素共同作用的结果,其中退耕还林工程的实施是该区植被覆盖度增加的主要因素。 相似文献
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叶尔羌河流域植被覆盖度时空变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
内陆河流域植被覆盖度变化特点及趋势是反映全球气候变化的基础指标之一。基于MODIS NDVI、DEM数据及气象站点记录数据,应用趋势分析、偏相关分析和空间统计等方法,探讨2000-2015年新疆叶尔羌河流域植被覆盖时空变化特征及趋势,并分析其与气象因子及地形因子间的相关性。结果表明:(1)2000-2015年间叶尔羌河流域植被覆盖主要以低覆盖度为主,平均植被覆盖度为0.233,16年来植被覆盖度呈微弱增加趋势。(2)叶尔羌河流域植被覆盖主要集中在流域中部农耕区,植被覆盖空间分布总体特征表现为距叶尔羌河越近,植被覆盖度越高。(3)相关性分析结果显示研究区植被覆盖度与温度呈正相关,与降水量间的相关性不显著。(4)植被覆盖度随地形因子的变化存在差异性。随着坡度的增加,植被覆盖度呈降低趋势,坡度越大,植被覆盖度越小;植被覆盖度在各个坡向上的差异不显著。总体上,阳坡的植被覆盖度优于阴坡;随着海拔的增加,植被覆盖度变化情况较为复杂。 相似文献
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森林可燃物管理研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
立地条件、天气和可燃物决定了森林火灾的强度与烈度, 三大因素中, 只有对可燃物能进行有效的经营管理。研究表明:1)过去60~100年, 由于森林结构和组成的改变, 可燃物载量增加, 易发生高强度的森林火灾。2)林火模型、实践经验以及现场观察表明, 在特定的天气条件下, 林火行为受可燃物结构与组成的影响很大。3)减少重特大森林火灾的发生就必须降低地表可燃物的数量、密度、连续性, 移除过度可燃物, 或改造植被, 降低森林植被的燃烧性等。4)可燃物处理有效期评估涉及林火蔓延、林火强度、烈度、火场规模和扑火能力的研究, 景观尺度手段优于林分尺度。 相似文献
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湖南省森林火灾空间分布特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用探索性空间数据分析方法对湖南省林火的分布规律进行了分析研究。结果表明,湖南省各个市(县)的林火分布存在着不均匀性,有4个林火高发区域和3个林火低发区域。林火次数由南向北、由西向东呈上升趋势。一般森林火灾发生次数较多的县市在空间上的分布大致呈一个"C"型;较大森林火灾的空间分布特点为"东多西少";重大森林火灾发生的空间分布特点是"周边多、中部少"。根据分析结果,应对林火进行分区管理,以提高林火管理水平、节约防火资源。 相似文献
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《河北林果研究》2021,(2)
以2018年底美国加州史上死伤最惨重、也最具破坏性的"坎普"林火(Camp Fire)为研究对象,根据近红外、短波红外和热红外光谱段对林火灾害不同生命周期的敏感度,采用归一化燃烧指数NBR、热红外地表温度LST和归一化植被指数NDVI等模型进行灾时高温火点识别及溯源、灾后植被损失和植被恢复模式评估。结果表明,dNBR高于0.1的烧伤区域面积占比达66.53%,其中高强度烧伤区超19%;火灾造成平均植被覆盖度下降11.55%。经LST反演识别的7个典型高温火点受灾状况远高于其他区域,NDVI和FVC最高降幅为0.45和49.4%,分别是全区NDVI和FVC降幅的7.4倍和6.9倍,可见热红外LST反演技术在高温火点精确定位和受灾程度定量判定上的高效和准确程度。灾后植被恢复研究表明,林火对高植被覆盖区破坏较为严重。灾后1 a内植被恢复速度较慢。过火区总体植被恢复情况较差,部分区域出现土壤退化的现象。预计植被完全恢复还需要更长的时间。 相似文献
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森林火灾与气象因子的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
森林火灾的发生与当地的气象条件、火险期的天气背景关系十分密切,我们就内蒙古大兴安岭地区森林火灾发生的气象条件作如下分析; 一、林火发生的气候因子森林火灾在不同季节发生率不同,这主要与该季的气候条件密切相关,主要的气候因子有降水量、温度、湿度及风等。研究这些因子对探讨火险天气,林火发生规律,及制定预防规划等都是非常必要的。 相似文献
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环境因子对西双版纳野生兰科植物物种组成和丰富度的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业调查规划》2016,(6)
基于西双版纳野生兰科植物实测分布点及其立地海拔、坡度、坡向、年均温、植被覆盖度、植被数据,采用CCA排序法探索了环境因子对物种组成和丰富度的影响,偏CCA计算了各环境因子对物种组成的总效应和净效应,GLM回归模型拟合了物种丰富度对环境因子的响应。结果表明:海拔、坡度、坡向、年均温、植被覆盖度、植被6个环境因子共解释了物种组成变异的2%,其中,植被、海拔、年均温、植被覆盖度、坡向5个环境因子对物种组成的净效应达显著水平(P0.05),但其作用强度依次减小。GLM拟合结果显示,物种丰富度与环境因子存在3种显著(P0.05)关系:物种丰富度沿植被方向(热带季雨林亚热带常绿阔叶林热带雨林/暧性针叶林热性竹林及其它等自然植被)依次递增;物种丰富度沿年均地表温度的梯度单调递减;物种丰富度沿海拔梯度变化小,呈微弱的单峰关系。 相似文献
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我国大兴安岭地区夏季林火的火环境研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Arcgis和SPSS软件对大兴安岭地区1967-2008年夏季火险期森林火灾发生当天的气象因子和火点位置的植被和地形因子进行了定性和定量分析,探讨了夏季火的火环境特征,以期为防火部门进行森林管理及政策制定提供依据。结果表明:近42年来,夏季火发生时的日平均气温和最高气温范围分别为15~25℃、24~34℃,而且平均气温和最高气温不同导致夏季火发生次数具有极显著差异性,P﹤0.01;夏季火发生时,降水量主要为0~1 mm,而且具有极显著差异,P﹤0.01;平均风速范围0.5~3 m/s,不同风速发生火灾次数具有显著性差异,P﹤0.05;平均气压集中在945~975 h Pa,P﹤0.05;平均空气相对湿度55%~70%,P﹤0.01。通过对地形和植被的相关因子进行分析可知,夏季火主要发生在中高等海拔的平坡或缓坡区域,植被类型以落叶针叶林为主,其次是草甸。 相似文献
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基于MODIS NDVI的三峡库区植被覆盖度动态监测 总被引：6，自引：0，他引：6
基于MODIS—NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算三峡库区2000—2009年的年最大植被覆盖度,并在像元尺度上分析库区年最大植被覆盖度的时空变化规律及其驱动力。结果表明:三峡库区大部分区域处于高植被覆盖度,并随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度大于60%的区域占92.35%;近10年来,库区年最大植被覆盖度总体呈微弱上升趋势,其中呈显著增加或降低趋势的像元数仅占7.16%,在20个区县中石柱、江津和丰都的植被覆盖度存在退化风险;降水是影响库区植被覆盖度年际波动的主导因子,当年5—8月降水量与年最大植被覆盖度的相关性最高,但在空间上存在差异,其中呈显著正相关区域主要分布于库区西部低山丘陵农业种植区,该区域降水增加有利于植被生长,而部分高海拔地区的年最大植被覆盖度与降水呈显著负相关,过多降水反而会抑制植被生长。 相似文献
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我省森林火灾频繁,损失严重,平均每年烧山1000多起,受害山林面积433千米~2。为了探索森林火灾发生规律,我们从气象条件入手,研究林火同气象因子的关系,研制适合本省的预报方法。多因子数值火险天气预报(简称多因子法)是通过严格筛选有关气象因子,最后确定以14时相对湿度、温度日较差、日降水量、日蒸发量,4个主要因子,作为森林火险天气预报的因子。我们从1985年开始收集重灾区7个县1982——1984年林火数据建立数学模式,确定5个森林火险等级,经理论检验,符合要求;于1986年和1987年森林防火期内,在全省 相似文献