对可燃物的湿度模型及其影响因子的研究

可燃物是森林燃烧的物质基础,可燃物的湿度变化一定程度上决定着火灾的形成,所以可燃物湿度模型对研究可燃物湿度变化有很大的帮助,通过建立可燃物湿度模型,来研究可燃物湿度的变化情况.在研究中充分考虑了气象因子对可燃物湿度的时滞情况,研究结果表明可燃物湿度受到气象因子的影响,并随着气象因子的变化而变化.在对气象因子进行相关性分析的基础上,在考虑气象因子的影响的情况下可燃物湿度模型基本可以预测1 h后可燃物湿度的变化情况.     

具有时滞的可燃物的湿度模型

可燃物是森林燃烧的物质基础,可燃物的湿度变化一定程度上决定着火灾的形成,所以建立可燃物湿度模型对研究可燃物湿度变化有很大的帮助,笔者通过建立可燃物湿度模型来研究可燃物湿度的变化情况。在研究中充分考虑了气象因子对可燃物湿度的影响,并且加入了时滞情况,研究结果表明可燃物湿度受到气象因子的影响,并随着气象因子的变化而变化,在对气象因子进行相关性分析的基础上,得出结论：可燃物的湿度与气温风速呈负相关、与湿度气压呈正相关,建立的可燃物湿度模型在考虑气象因子的影响的情况下基本可以预测一小时后可燃物湿度的变化情况,希望对森林的防火有所帮助。     

平衡含水率法建模的研究

森林可燃物的含水率是森林火险天气预报的重要内容,可燃物含水率直接影响着火的难易程度,对可燃物含水率的研究有着重要的现实意义,通过对平衡含水率建模的研究,预测可燃物含水率的变化情况,这对于预测森林火灾有着重要的意义.     

基于时间序列的可燃物含水率指数模型的研究

为提高预防林火发生和火灾工作预测的准确性, 研究了森林可燃物含水率与气象因子的非线性关系, 以 分析森林可燃物含水率的变化。 以哈尔滨城市林业示范基地为研究基地, 选取 3 种典型的林分中地表死可燃 物含水率作为研究对象, 在 2014 年 9 ~11 月秋季防火期内, 每周选取固定的两天时间, 从 8 ~18 点时测量, 选 取枯叶、 1 hr 枯枝和 10 hr 枯枝分类进行研究, 得到的数据运用 EXCEL2013 和 SPSS19. 0 对数据进行后续的处 理和相关性分析, 研究了秋季防火期内蒙古栎、 胡桃楸和白桦 3 种林型中可燃物含水率与气象因子的相关性分 析, 建立了非线性的指数模型。 3 种林型的可燃物含水率范围在 14% ~67%, 在非线性模型中, 得知前 1 h 与 当前时间段的相关性最高, 达到 0. 89, 白桦和蒙古栎林型的模型精度均小于 15%, 精度较好。     

森林火险与气象因素的多元相关性及其分析

森林火灾发生概率预测涉及气象、树种、地理条件与人类活动等诸因素，气象参数对火灾的影响一直是森林火灾研究的重点之一。选用日平均湿度、降水量、平均风速、平均温度和日照时间等5种典型气象参数，利用BP神经网络分析了它们对火灾发生概率的综合影响；研究了多种气象参数综合作用下火灾发生概率的变化规律。结果表明，气象参数与火灾发生概率之间存在稳定的关联，神经网络在处理多参数综合影响方面具有较好的泛化能力，可以作为预测林火概率的可靠方法，为森林火灾研究提供了基础数据。     

森林火灾次数预测方法研究

本文采用时变自回归模型结合激励函数来模拟森林火灾发生的状态;采用上下边缘包络线模型来模拟森林火灾发生的整体变化范围;采用灰色拓扑模型模拟森林火灾发生值在哪些年出现,结果表明,拟合及预测效果良好。     

基于气象因子的森林可燃物含水率预测

在分析影响森林可燃物含水率关键气象因子的基础上，利用多元回归、分类与回归树（CART）等方法分别构建了云南松（阴坡）、云南松（阳坡）、华南松和侧柏4种不同林型的活、死可燃物含水率预测模型。结果表明：多元回归模型对不同林型森林活、死可燃物含水率预测的平均相对误差介于5.90%～6.60%、20.1%～36.9%;CART模型在基于气象因子的森林可燃物含水率预测中适用，其对活可燃物含水率预测的最优平均相对误差（5.38%～7.00%）明显低于死可燃物（22.88%～26.64%），这与多元回归模型一致且精度普遍更高，同时解决了多元回归模型无法预测云南松（阳坡）活可燃物含水率的问题。     

森林火灾发生的气候条件风险辨识

森林火灾的发生和蔓延与气候条件的变化有着密切的关系。风是森林火灾发生蔓延的重要因素。本文对火灾发生的气候条件进行了分析,并指出了森林火灾预防对策。     

火灾系统的复杂性与可持续防治

火灾系统即火灾和它的影响因素构成的整体，它是一个复杂系统。本文介绍了火灾系统复杂性的研究。森林火灾的分布满足较好的幂律分布，并且具有尺度不变性和时间不变性，实际的火灾数据与自组织临界性森林火灾模型的计算和 分析结果相互符合，这表明森林火灾系统是一个自组织临界性系统。当考虑降水、森林尺度等更多火灾影响因素时，森林火灾模型的计算结果与实际数据符合得更好。对实际火灾数据的分析表明，城市火灾的分布同样满足具有时间不变性和尺度不变性的稳定的幂律分布。稳定的幂律分布对于火灾防治具有实际意义，当获得了足够多的火灾历史数据时，可以预测未来的火灾发生情况，可以利用小火灾的发生情况预测大火灾的发生概率，利用自组织临界性森林火灾模型，可以评估火灾防治措施的长期效果。     

基于机器学习算法的森林火灾风险评估研究

【目的】利用森林火灾风险图可提高有效巡护,优化有限防火资源,基于地形、人类活动、植被和气象因素数据,采用基于机器学习算法构建了林火发生预测模型,对林火防护提供一定的参考。【方法】以安徽省滁州韭山为研究对象,提取林区的坡度、海拔、坡向、到居住点的距离、到道路的距离、地形湿度指数、归一化植被指数和温度驱动因素,评估火灾发生驱动因子,将潜在驱动因子分成地形、人类活动、植被与气象因素等4类;使用哨兵火灾产品,提取林区内的历史火点,然后采用机器学习算法建立林火发生的预测模型;最后利用混淆矩阵评估指标和接受者操作特征曲线(ROC)进行精度评价。【结果】植被、温度和到道路的距离是研究区域火灾发生的主要驱动因素。两种模型的ROC曲线表明,逻辑回归预测模型准确度为71.07%,曲线下面积(AUC)值为0.717 2;随机森林模型具有较好的准确性,准确度达到84.91%,曲线下面积值为0.850 1。【结论】随机森林模型表现出比逻辑回归模型更好的预测能力。森林火灾风险图表明,随机森林模型预测下,研究区11.91%(29.36 km²)位于高、极高风险级别。森林火灾风险图可有效协助林火...