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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
针对贮木场火险的特点,构建了贮木场评价的指标体系,并应用变异系数法和层次分析法相结合确定了其权重。根据林区贮木场火险评价体系具有多因素、多层次的特点,采用模糊识别法进行综合评价。将加权广义权距离之和最小模糊识别运用到模糊综合评价当中,建立了模糊评价模型,避免了单因素矩阵的确定和模糊算子的选择问题,用安全状态特征值来表征最终的评价结果,避免了模糊综合评价的不足之处,使评价结果更加准确,可操作性强。对东北林区4个贮木场(绥棱林业局贮木场、占河林业局贮木场、白河林业局贮木场和满归林业局贮木场)火险评价实例证明,该模型具有较好的应用价值,可为贮木场火险等级评价提供参考。  相似文献   

2.
依据多目标决策的原理,采用灰色关联度分析对东北林区4个贮木场的火险情况做出比较和评估。分析天气原因、生产作业影响、消防基础设施与防火意识3个主要因素及相应子因素对贮木场火险情况的影响,建立火险情况的灰色系统评价模型,为东北林区贮木场防火预警工作提供理论依据。  相似文献   

3.
针对东北林区贮木场的特点,应用层次分析法对其贮木场火灾危险等级的评定进行了研究。结果表明:贮木场的企业状况、气象条件和人为影响是贮木场火灾发生发展的主要影响因素。其中贮木场的单位木材储存量、单位木材生产人数、设备使用时长以及防火检查力度等因素对其火灾发生发展的影响最大。用层次分析法得出了东北林区贮木场火灾危险等级评定指数模型,并制定出贮木场火灾危险等级的评定表。东北林区各贮木场可依据评定表,并结合自身实情,对火灾危险等级进行测报。  相似文献   

4.
为评价兴安落叶松人工林采伐迹地火灾等级,经实地调研结合迹地自身特点,利用模糊综合评价法构建兴安落叶松人工林采伐迹地的火灾火险等级评价体系。通过不同层次分析,针对影响火灾发生的主要因素(可燃物状况、气象因素、地形因素及人为因素),分析不同因素对火灾危险等级的影响,做出综合性评价,并应用模糊综合评价法建立兴安落叶松人工林采伐迹地火灾危险等级评定模型,制定其火灾危险等级评定表,为采伐迹地的火灾管理提供依据。  相似文献   

5.
运用经过数字图像处理的TM图像,进行森林火险因子空间数据采集,在综合分析评价的基础上编制了可燃物类型分级表和森林火险等级分析表.并运用GIS空间数据库管理中的图像叠加、自然属性库进行分类,以及选用合适的火险等级模型,做出森林火险区划,为广州市森林防火工作提供了科学依据.  相似文献   

6.
森林火险是森林火灾发生的前提条件,森林火险监测是评定森林火险等级的技术手段,是森林火险预警的重要依据,森林火险预警是对较高森林火险风险适时发布预先警示的过程。针对东北林区的森林防火工作,介绍了森林火险、森林火险监测、预警与响应及其相互关系。  相似文献   

7.
基于二级Fuzzy综合评判的林木火险等级的划分   总被引:3,自引:0,他引:3  
赤峰市松山区国有老府林区 ,因气候、林地、社会经济等因素不同 ,各营林区火险等级也有差异。本文依据与林木火灾相关的因素建立评判矩阵 ,构造评判空间 ,用 3种评判函数及其附加条件进行二级 Fuzzy综合评判 ,对火险等级进行划分 ,为作好护林防火工作提供了科学依据  相似文献   

8.
东莞大屏嶂森林火险等级评价与区划   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对广东省东莞大屏嶂森林公园的森林资源环境特点,选取植被类型、坡度、坡向、海拔、居民区距离、道路距离6个火险影响因子,利用GIS空间分析功能对大屏嶂森林公园进行森林火险等级的评价与区划。区划方案表明,该区可以划分为无、低、中、高和极高5个等级火险区,其面积分别占研究区的1.67%、2.19%、33.16%、55.3%和7.68%。森林火险等级的空间分异较明显,极高火险主要出现在西北部,中部和北部火险等级较高,东部与南部火险稍低。森林火险较高等级主要受植被类型、坡向及海拔这3个因素影响。  相似文献   

9.
目前在东北和内蒙古林区的木材生产中,由于森林资源结沟的变化,木材的径级有明显减小的趋势。小径级木材比重的增加对整个木材生产,特别是给当前的贮木场选材作业带来了很多新问题. 一、问题的提出和分析 1.问题的产生当前东北与内蒙古林区贮木场选材主要是采用纵向输送机来完成的单根连续式选材.这种选材方式在木材径级减小时,作业生产率下降,生产费用  相似文献   

10.
梵净山森林火险区等级划分的探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以梵净山为对象,以植被、气象、社会人为因子为森林火险区等级划分的主导因子,分别划定火险等级并绘制分因子火险等级图,然后将三套成图叠加,按积分差异绘制出综合火险等级区域图,将梵净山天然林区划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三级火险区。  相似文献   

11.
连云港花果山森林景区高分辨率火险区划   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用10cm高空间分辨率航空遥感影像,在森林资源二类调查的基础上,获取研究区的可燃物类型及其特征信息;利用1∶10 000地形图获取地形因子信息。在此基础之上,通过加权叠置法计算火险指数,并将研究区划分为Ⅰ级(没有危险)、Ⅱ级(低度危险)、Ⅲ级(中度危险)、Ⅳ级(高度危险)、Ⅴ级(极度危险)等5个火险区划。结果表明:Ⅰ级火险区面积最小,占研究区总面积3.98%;Ⅱ级火险区面积最大,占32.25%;Ⅲ级火险区面积占21.05%;Ⅳ级和Ⅴ级火险区面积分别占22.14%和20.58%,两者之和较大,占研究区总面积的42.72%,研究区防火任务艰巨。研究区内可燃物类型对火险等级划分起重要作用,其中麻栎和茶树在森林防火工作中发挥重要作用;松树、竹林和荒草地是防火的重点。  相似文献   

12.
郝斯琪  沈微 《森林工程》2014,(6):182-185
基于现今可采伐林木资源减少、抚育伐木材增加、木材产品进出口量增加的新经济形势,对几大国有林区贮木场的运营现状进行分析.通过分析得知,虽然贮木场如今的经营存在很多问题,但贮木场还是有很大的利用价值和存在的必要,贮木场完善的基础设施和多年积累的管理经验以及还有固定资产不应该被荒废,对贮木场合理的规划利用还将为林业产业服务并带来价值.贮木场性质在发生新的改变,其功能和结构也将产生新的变化.本文通过对贮木场类型的划分,提出四种典型的分类,并就每一种典型分类提出未来合理化的发展思路.  相似文献   

13.
以连云港花果山为研究区,将火险等级预报因子归纳为森林火险区划、天气、火源等3个类别。其中火险区划根据植被类型、植被特征、地形因子获取;天气因子通过24h天气预报获取;火源危险等级由景区内的道路进行缓冲区分析获取。利用3类火险因子,通过加权叠置法建立火险等级短期预报模型,进行火险等级预报;利用DEM和SPOT5影像,通过GIS三维可视化技术,对预报结果进行三维可视化显示。通过研究实现了火险等级短期预报,将火险等级落实到小班,并将火险等级分布信息以三维可视化方式显示,为研究区森林火险实时监测提供了基础平台,为山区林火科学化管理提供技术支持。  相似文献   

14.
安全科学扑火是森林消防的重要工作,影响扑火安全的因素很多,其中地形是最基础的因素.一些特殊的地形对扑火人员的生命安全构成了极大的威胁,如陡坡、窄山谷、窄山脊、单口山谷(葫芦峪)、鞍部、悬崖等,如何高效地识别扑火危险地带,对于科学指挥、安全灭火至关重要.文章以广州市大岭山林场为例,采用GIS(地理信息系统)的栅格分析方法,基于DEM(数字高程模型)分析识别林火扑救危险地带的地形特征,建立ArcGIS可视化分析模型快速提取危险地带,与实际地形对比准确度很高,表明该方法科学有效.  相似文献   

15.
基于RS和GIS的云南省森林火险预报研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于遥感、GIS技术,选取不同植被易燃等级、植被干燥度、森林气象火险预报等级作为森林火险预报因子,采用因子加权叠置法,计算得到云南省森林火险预报指数,划分为没有危险、低度危险、中度危险、高度危险和极度危险5个等级。研究结果表明,较之传统的森林火险气象预报,该预报模型能够更为准确地预测林火发生的可能性,更好地满足森林防火业务的需求。  相似文献   

16.
基于RS和GIS的香格里拉森林火险等级区划   总被引:2,自引:0,他引:2  
以三江并流核心区香格里拉市为研究对象,以TM影像、森林资源调查数据、林相图和DEM为信息源,在分析香格里拉地区森林火险因子基础上,选取植被类型、坡向、坡度、海拔和离居民点远近作为主要林火等级区划因子。借助RS和GIS技术并采用因子加权叠置法,对研究区森林火险情况进行了定量评价,将火险等级分为低、中、高3类。结果表明:研究区低、中、高火险区面积分别占研究区总面积的12.96%,47.85%,38.87%,中、高火险区比重较大,森林防火任务较重。高火险区大部分位于易燃树种区和居民点密集区域,树种燃烧性和人为因素是影响火灾的重要因子,研究结果可为相关部门森林防火提供技术支持。  相似文献   

17.
Forest fire is a major cause of changes in forest structure and function. Among various floristic regions, the northeast region of India suffers maximum from the fires due to age-old practice of shifting culti- vation and spread of fires from jhum fields. For proper mitigation and management, an early warning of forest fires through risk modeling is required. The study results demonstrate the potential use of remote sens- ing and Geographic Information System (GIS) in identifying forest fire prone areas in Manipur, southeastern part of Northeast India. Land use land cover (LULC), vegetation type, Digital elevation model (DEM), slope, aspect and proximity to roads and settlements, factors that influ- ence the behavior of fire, were used to model the forest fire risk zones. Each class of the layers was given weight according to their fire inducing capability and their sensitivity to fire. Weighted sum modeling and ISODATA clustering was used to classify the fire zones. To validate the results, Along Track Scanning Radiometer (ATSR), the historical fire hotspots data was used to check the occurrence points and modeled forest fire locations. The forest risk zone map has 55 63% of agreement with ATSR dataset.  相似文献   

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