基于GIS的草原火灾风险管理研究

近年来,我国草原火灾频发,严重影响我国牧区的经济发展和社会安定.由于草原火灾突发性强、破坏性强,灾害风险管理已成为草原火灾评估与管理的重要内容和手段.笔者分析了GIS在草原火灾风险管理中的优越性,并从GIS辅助草原火灾风险信息管理、基于GIS的草原火灾风险评价与等级划分、基于GIS草原火灾风险管理系统建立等方面探讨了GIS在草原火灾风险管理中的应用.     

基于GIS的草原火灾风险管理辅助决策支持系统的研究

灾害风险评估与应急管理已成为草原火灾管理的重要内容和手段.分析了在草原火灾风险管理中应用GIS技术的必要性,并提出了基于GIS草原火灾应急决策支持系统的整体设计方案.系统主要包括基础信息子系统、模型管理子系统、草原火灾风险评价子系统、草原火灾损失评估子系统、草原火灾辅助决策支持子系统,该系统可为草原火灾管理部门提供动态监测信息和决策支持,是草原火灾风险管理与应急指挥的实用化工具.     

古建筑防火措施初探

本文由近年来发生的多起古建筑物火灾引发对古建筑防火措施的思考,通过分析引起古建筑火灾的各种因素,提出预防古建筑火灾的各项措施,以减少火灾造成的经济损失和社会损失。     

我国火灾统计数据的聚类分析

采用聚类分析方法对我国大陆３１个省、市、自治区火灾统计数据进行分析处理,对各地区的火灾损失进行了评价,并且用聚类和相关分析的方法讨论了经济发展水平、消防投入与地区火灾损失之间的关系。对６个方面的火灾损失数据进行无量纲处理,通过权重反映各属性对损失的总体贡献。用聚类的方法将３１个地区火灾数据在整体上按火灾损失聚成了３类,每一类的内部火灾特性相对比较接近,不同类之间的差异较大。与火灾损失的聚类做相关性分析,发现地区火灾损失同生产总值、消防基本投入之间均为正相关,由此提出了一些火灾统计与管理的建议。     

中蒙边境草原无风条件下可燃物燃烧火行为模拟

【目的】中蒙边境地区二连浩特市、东乌旗和新巴尔虎右旗草原易发生火灾，对当地生态环境和周边城市安全造成极大威胁。研究中蒙边境草原无风条件下可燃物燃烧火行为参数，可为中蒙边境草原可燃物管理和草原火灾预防提供理论依据。【方法】通过外业调查、样品采集，运用燃烧床以及热电偶等室内模拟并测定无风条件下可燃物的火行为，对可燃物火行为指标进行模拟分析。【结果】无风条件下，二连浩特市、东乌旗和新巴尔虎右旗室内模拟燃烧的火强度分别为780.44、805.80和1 195.60 kW/m,蔓延速度分别为0.61、0.45和0.67 m/min,火焰平均高度分别为30.30、35.53、33.90 cm,火焰平均温度分别为481.97、529.33、389.93℃,热辐射分别为0.45、1.20、1.44 kW/m²。【结论】二连浩特市、东乌旗、新巴尔虎右旗草原可燃物阻滞时间分别为28、15、22 s;二连浩特市在发生火灾时温度波动维持的时间较长，火灾隐患大；东乌旗草原可燃物阴燃热辐射接近火焰热辐射，持火力强，具有较大的复燃可能性。     

基于信息扩散理论的福建省森林火灾风险评估

以福建省1998-2011年的森林火灾统计数据为基础,应用信息扩散理论的模糊数学方法,建立森林火灾风险评价模型,从森林火灾发生率、重大火灾次数和受害面积三个指标对福建省森林火灾风险进行定量评估.结果表明福建省年森林火灾发生率主要集中在10次以下,年重大森林火灾主要集中在12次以内,受害森林面积发生在3 600hm2时概率最高,森林火灾受害面积相对分散,且近年来福建省森林火灾有明显的增加趋势.最后,基于孕灾环境、致灾因子和承灾体对福建省森林火灾风险进行定性分析,以揭示福建森林火灾发生规律,以期为相关部门制定防灾减灾政策提供科学依据.     

一种城市火灾损失预测评估方法

按照提出的基于宏观经济指标(国民生产总值GDP和人口资料)进行火灾损失预测评估的方法和根据河北省1980-1997年间发生火灾的资料分析而建立的GDP火灾损失率与火灾风险指数的统计关系,通过把研究对象以50 m×50 m为单位划分网格,并根据网格格点的人口和研究对象的人均GDP值计算得到单元格点的GDP值,进而根据GDP火灾损失率和火灾风险指数的关系与火灾发生概率得到研究对象预测的火灾损失估值。提出的方法采用易于更新和获取的社会经济数据作为火灾损失的分析基础,可方便地用于没有详细的各类设施分类数据的区域进行火灾损失预测;对于经济发展快速的城市,该方法容易通过社会经济数据的及时搜集和更新得到新的火灾损失预测结果。     

发展生态产业实现西藏牧区经济的可持续发展

经济发展缓慢、草原生态环境的急剧退化，是当前我国西部少数民族牧区普遍存在的两大问题。对此深入研究，具有重大理论意义和实践意义。章试图结合西藏牧区的实际，探讨保护草原生态环境与加快牧区经济发展有机结合的草原牧区可持续发展的道路。     

探讨如何保养火灾自动报警系统

随着社会的不断进步和经济的快速发展,人们越来越重视建筑向高层数发展,特别是高层、超高层建筑.由于高层建筑具有人员多、面积大、功能复杂的特点,发生火灾时火势蔓延迅速,扑救相对困难,容易导致重大经济损失,严重威胁着人们的生命财产安全,造成人员伤亡.因此,人们要加强树立消防安全的意识,重视在高层建筑中安装的火灾自动报警系统,加强对其的日常检查和维修保养,这样才能避免出现设备及线路的老化,即使发生火灾时,也能及时对系统进行维护,保证消防系统正常运转,从而造成严重的损失.先介绍了火灾自动报警系统构成,然后分析了报警的流程,接着介绍了消防控制室的相关内容,最后阐述了火灾自动报警系统的具体保养要求和保养措施.     

高层建筑火灾情况下使用普通电梯疏散逃生的可行性探讨

随着我国经济的发展和城市化进程的加快,高层建筑兴建的速度不断加快,在高层建筑中,消防安全工作非常重要。在高层建筑中,一旦发生火灾将会造成重大的经济损失和人员伤亡,在高层发生火灾时,疏散逃生是重要的救援措施,本文针对如何利用普通电梯来进行逃生进行了探讨,在可行性方面做出了分析,尽量的保证在高层建筑发生火灾时,最大限度的减少人员伤亡。     

呼伦贝尔市气候变化对森林草原火灾的影响及未来趋势分析

【目的】气候变暖是引发森林和草原火灾发生次数增加和过火面积扩大的重要因素。呼伦贝尔草原是中国北方地区重要的生态防护屏障,也是目前受气候变化影响最为严重的区域之一。通过研究呼伦贝尔市气候和森林草原火灾的历史变化,计算未来变化趋势以及干旱指数,为该地区应对气象灾害以及森林草原火灾的防御准备工作提供理论依据。【方法】利用重标极差(R/S)分析法、标准化降水蒸散指数(SPEI)分析等方法整理分析内蒙古自治区呼伦贝尔市1961—2018年的气象数据,得出过去及未来变化趋势以及干湿程度。通过分析1990—2018年呼伦贝尔市森林草原火灾数据,将气象要素与干旱状况分别与森林草原火灾数据相结合进行分析,得出火灾未来变化趋势。【结果】 ①1961—2018年内蒙古呼伦贝尔市气温和降水量增加,相对湿度和日照时间下降;气温未来变化趋势将与过去变化趋势相同,降水量、相对湿度、日照时间变化趋势将与过去变化趋势相反;2011年始呼伦贝尔市气候出现持续干旱状况,通过24个月的数据分析得出,未来将会持续保持干旱。②森林火灾的发生频度和过火面积均呈现上升趋势,分别为1次/a和318.38 hm ²/a;草原火灾的发生频度和过火面积均呈现下降趋势,分别为0.41次/a和12 486 hm ²/a。③当植物处于生长季时,草原火灾和森林火灾均与气温呈负相关,与降水量呈正相关,草原火灾与相对湿度和日照时间均呈正相关,森林火灾与相对湿度和日照时间均呈负相关。④森林草原的火灾频度和过火面积与短时间尺度SPEI均有很高的拟合程度,拟合曲线为二次函数。【结论】研究预测,未来呼伦贝尔地区干旱程度将会延续,森林草原火灾的发生与气象因素有很高的拟合度。建议当地有关部门在掌握本地气候变化基础上,制定合理的防护措施。     

呼伦贝尔草原火灾分析

应用数据库管理系统（Ｆｏｘｂａｓｅ）对呼伦贝尔草原火灾数据进行处理,统计分析表明：呼伦贝尔草原火发生在春秋两季,以４月、５月和１０月尤为严重,集中发生火情时段为每日１１：００－１５：００。在不同月份,不同日期和不同时刻,火源不尽相同,每种火源有各自的时间分布规律。     

某类重特大火灾数值模拟研究

某酒吧火灾、深圳舞王俱乐部火灾和福建长乐拉丁酒吧火灾的发生场所和火灾原因类似,且短时间就造成大量人员伤亡,研究这类火灾防控措施有较好的意义。本文利用FDS软件构造某酒吧的火灾模型,合理分析场所的人员情况设定疏散模拟参数,根据火场情况设定合适的火灾场景,分析热辐射、烟气温度、烟气毒性、烟气能见度等参数的变化过程,并得到可用疏散时间。结合CFE软件进行人员疏散过程模拟,模拟的预期火灾人员伤亡与实际情况较好相符;并对不同的可燃物类型、消防设施状况和待疏散人数进行火灾后果分析,可燃物分析结果说明装修用聚氨酯泡沫吸音棉是造成火灾极速蔓延的直接原因,这类材料产生大量的有毒浓烟,很快就造成人员伤亡;不同消防设施模拟分析的结果体现了自动消防设施的重要作用,公共娱乐场所的自动喷水灭火系统应推广快速响应喷头,未按国家标准安装自动消防设施是造成重大火灾人员伤亡的成灾原因;对酒吧不同待疏散人数的火灾预期伤亡数定量分析证明了公共娱乐场所定员管理的重要意义;模拟分析的结果可用于此类火灾成因分析和火灾防控措施研究。     

基于MODIS数据的2001—2018年黑龙江省林火时空分布

【目的】黑龙江省是中国重要的林业省份之一,也是受林火危害最严重的地区之一。通过遥感数据获取森林火点信息,充分了解近年来黑龙江省林火发生的时空分布格局,探索林火发生规律。【方法】根据黑龙江省2001—2018年MODIS(分辨率成像光谱仪)遥感图像的MCD64A1火烧迹地产品数据集,提取林火火点信息,结合历史火灾记录资料、归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、森林类型、数字高程模型DEM(digital elevation model)等数据,运用地理信息系统空间分析方法和统计分析方法,对黑龙江省的林火时空分布规律进行研究。【结果】2001—2018年,黑龙江省林火次数和过火面积呈现波动性变化,但整体上林火次数呈现下降趋势,其中2002年火灾发生次数最多,2003年过火面积最大,2008年过火面积最小;春、秋两季是林火的多发时期,冬季基本不发生火灾。林火在空间分布上具有异质性,在13个地级行政区中黑河市的森林火灾过火面积最大,其次为大兴安岭地区和绥化市,大庆市发生森林火灾的过火面积最小;过火面积随着林地海拔的升高逐渐呈现减少的趋势。结合森林类型分布情况发现,在针叶林中发生火灾的概率较高,其次为混交林和阔叶林。【结论】采用MCD64A1火烧迹地产品能够较为准确地提取出火灾信息,结合植被类型和高程信息对黑龙江省林火发生的时空规律进行分析,可为区域林火扑救和预警监测提供重要的科学依据。     

吉林省西部草地景观空间格局动态变化研究

利用1980，1995，2000年3期遥感影像，在RS与GIS技术支持下，解译提取吉林省西部20年草地景观类型空间信息，选取景观优势度、破碎度、分维数、分离度和平均斑块伸长指数，对吉林省景观空间格局的时空动态演变进行分析．结果表明：研究区草地景观面积、斑块数减少，草地退化严重；草地景观分布动态变化趋于均匀，优势景观类型优势度降低，斑块空间形状简单，高、中覆盖度草地斑块形状多狭长，呈带状；1980～1995年各种类型草地景观破碎化程度降低，1995～2000年破碎化程度加强，总体动态变化呈现出增强趋势；20年来各种类型草地的质心整体向东北方向偏移，不同阶段各种草地景观质心偏移表现出无规律性、多向性，1980～1995年高、中、低覆盖度草地质心分别向东北、西南、西北方向偏移，而1995～2000年高、中、低覆盖度草地质心则分别向西北、东北、东南方向偏移．自然因素对研究区草地景观动态变化起到一定的驱动作用，人类活动干扰则是主要驱动力。     

加拿大林火天气指标系统在通化市的应用

针对通化市林火特点,引入加拿大林火天气指标系统,利用通化市1996—2010年气象资料和森林火灾数据,研究林火天气指标与林火的相关性,并划分森林火险等级.结果表明:除了干旱码(DC)外,林火次数与其他林火天气指标极显著相关;受害森林面积、火场总面积与林火天气指数(FWI)、初始蔓延指标(ISI)极显著相关,与细小可燃物湿度码(FFMC)虽然没有达到极显著相关,但显著度与0.01水平很接近,因此可以证明加拿大林火天气指标系统适合通化市进行林火天气预报.按照极端火险天气小于3%的原则和几何方法划分了森林火险级别.4级火险天气下林火频率、火场面积比例、受害森林面积比例最大,森林火灾发生近似于正态分布,因此此种等级划分方法比较适合通化市,但需要更多的森林火灾资料加以验证.     

基于神经网络的多参数矿井火灾识别方法

针对矿井火灾早期预测预报研究了新的方法,将矿井火灾图像与温度、烟雾、CO、CO2、O2等多个参数相结合,进行综合分析,对矿井火灾进行判断。依据神经网络建立的数学模型,采用神经网络的学习算法,对矿井火灾进行识别。通过仿真分析结果表明,矿井火灾正确识别率很高,特别是采用RBF神经网络,正确识别率达到98%以上,从而为神经网络实际用于矿井火灾识别成为可能,该方对矿井火灾早期预测预报具有重要的理论意义和实用价值。     

吉林西部草地生态系统不同退化演替阶段表层土壤有机碳变化

 草地退化是吉林西部主要的生态环境问题之一,改变了草地生态系统碳收支平衡。以吉林西部不同退化演替阶段的草地为研究对象,以大安市姜家甸草场为典型区,经过野外样地调查,选取40个样地,采集160份土壤样品,进行室内实验分析。土壤理化性质测定及群落植被调查结果表明,随着各群落逆行演替的进行,土壤含水率逐渐降低、土壤的透水性变差、土壤逐步贫瘠化、盖度变小,植被生物量及生物多样性先升高再降低;不同退化演替阶段期间,从羊草群落（Leymus chinense）到碱蓬群落（Suaeda glauca）直至退化为盐碱地,40cm土壤有机碳密度从羊草群落的47.72t/hm²升高到羊草-虎尾草群落的48.46t/hm²,再减少至盐碱地的27.44t/hm²,与羊草群落相比减少约42%;草地退化所形成的逆行演替对0-40cm土层土壤有机碳密度分别降低了8.45,5.72,3.68和1.74t/hm²。草地适度退化能增加草地碳储量,而过度退化则会加速草地碳库的损失。