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塞罕坝林区森林可燃物含水率及火险预报 被引量：14
1
作者 王超 高红真 +2 位作者 程顺 鹿德霖 常伟强 《林业科技开发》 2009年第3期59-62,共4页
通过对塞罕坝林区9月至翌年6月中旬整个森林防火期枯草、落叶松枯落物、樟子松枯落物、落叶松嫩枝、樟子松嫩枝含水率的观测,研究了含水率随时间变化的动态规律;以当日气象因子中的温度、湿度与连续无降水日为自变量,利用多元统计的方... 通过对塞罕坝林区9月至翌年6月中旬整个森林防火期枯草、落叶松枯落物、樟子松枯落物、落叶松嫩枝、樟子松嫩枝含水率的观测,研究了含水率随时间变化的动态规律;以当日气象因子中的温度、湿度与连续无降水日为自变量,利用多元统计的方法建立了3种可燃物类型的含水率回归方程,并编制了适合塞罕坝林区的森林火险预报系统。 展开更多
关键词 森林可燃物 含水率 气象因子 火险天气预报
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湖南省森林火险天气等级预测模型研究 被引量：10
2
作者 郭海峰 禹伟 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期44-47,67,共5页
为提高湖南省森林火险天气等级预测精度,降低空报和漏报比例,基于湖南省各县2005—2015年森林火灾数据及各县气象站对应的同期气象资料,利用变异系数方法确定了日最高气温、风速、相对湿度、降雨量等天气因子的分段区域,设定了各区域的... 为提高湖南省森林火险天气等级预测精度,降低空报和漏报比例,基于湖南省各县2005—2015年森林火灾数据及各县气象站对应的同期气象资料,利用变异系数方法确定了日最高气温、风速、相对湿度、降雨量等天气因子的分段区域,设定了各区域的得分值,并运用主成分分析方法确定了不同分段区域对湖南省森林火灾的影响权重,建立了加权森林火险天气指数模型,根据天气指数确定森林火险天气等级。经2015年森林火灾数据验证模型精度达到了74.2%,表明了该森林火险天气等级预测模型具有适用价值。 展开更多
关键词 森林火险 天气等级预测 模型 湖南
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基于机器学习的森林火险预测模型 被引量：11
3
作者 朱馨 李建微 +2 位作者 郭伟 毕胜 伍跃飞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期152-157,共6页
为减少森林火灾带来的损害,通过文献回顾,对森林火险进行建模和预测预报。归纳基于机器学习方法的森林火险预测研究现状,并从森林火灾影响因子的选取、选择合适的火险预测模型以及模型检验方法3个主要方面进行分析阐述。结果表明:森林... 为减少森林火灾带来的损害,通过文献回顾,对森林火险进行建模和预测预报。归纳基于机器学习方法的森林火险预测研究现状,并从森林火灾影响因子的选取、选择合适的火险预测模型以及模型检验方法3个主要方面进行分析阐述。结果表明:森林火险的主要影响因素包括可燃物特征、气象因子、地形、人类活动等;在森林火险预测模型中,反向传播(BP)神经网络方法需要改进后运用,支持向量机(SVM)方法对数据要求高,随机森林(RF)方法通用性强且精度较高,深度学习方法的研究较少,但精度都很高;模型常用的检验方法是准确度、受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下的面积(AUC)值等。 展开更多
关键词 机器学习 森林火险预测 森林火灾 气象因子 支持向量机(SVM)
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新西兰森林火险等级系统及预测应用 被引量：3
4
作者 陈涤非 单保君 +4 位作者 司莉青 王明玉 赵凤君 王成虎 高桂云 《世界林业研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期113-118,共6页
新西兰是森林火灾多发的国家,由于近年来气候变化导致新西兰火灾季节延长且火灾频发。探究新西兰火险等级体系的火天气指数和火行为分析模型,可以用于模拟历史、当前和未来的火险。文中对新西兰火险等级、火行为分析模型以及用于监测当... 新西兰是森林火灾多发的国家,由于近年来气候变化导致新西兰火灾季节延长且火灾频发。探究新西兰火险等级体系的火天气指数和火行为分析模型,可以用于模拟历史、当前和未来的火险。文中对新西兰火险等级、火行为分析模型以及用于监测当前火险的火天气系统进行了探讨,认为开展相关火行为模拟研究是上述3种管理工具的研发基础,并且可以确保火险信息的有效性和准确性。不同植被的火行为是林火管理系统的重要输入因子,当前的天气、火行为和火险由新西兰国家乡村消防局进行每日更新并通过网络发布给全国的防火机构和公众,用于中、短期防火管理计划的实施。这些火行为模型已经成为新西兰很多火管理决策支持工具的基础。新西兰气象局把火天气指标系统和他们的预测模型结合起来,产生每小时的预测图用于短期计划和应急管理。借鉴新西兰的森林火险等级系统可以为我国构建完备的国家火险等级预报系统提供技术参考,而且探讨世界各国火险等级体系和火险模型可以促进我国与世界各国森林火险信息平台共享,提高预测和应对重特大森林火灾的能力,减少森林资源的损失,助力我国“双碳”目标的实现。 展开更多
关键词 森林火险 火天气指数 火行为 预测模型 新西兰
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井冈山森林火险等级划分及预报模型构建 被引量：2
5
作者 李煜姗 章开美 +2 位作者 凌婷 汪如良 鲍颖 《气象与减灾研究》 2019年第2期119-126,共8页
森林火灾严重威胁生态安全和国民经济,由于不同林地的气候以及可燃物存在差异,森林火险具有明显的区域性特征。因此,在考虑气象因子的基础上,将可燃物含水率引入小区域的森林火险指数的计算,对建立更精确的小区域森林火险等级标准和预... 森林火灾严重威胁生态安全和国民经济,由于不同林地的气候以及可燃物存在差异,森林火险具有明显的区域性特征。因此,在考虑气象因子的基础上,将可燃物含水率引入小区域的森林火险指数的计算,对建立更精确的小区域森林火险等级标准和预报模型具有重要意义。本研究系统地分析了2013—2016年井冈山地区森林可燃物含水率与气象因子的分布频率及因子间的相互关系。通过主成分分析方法对所有因子进行降维处理,获得火险因子得分方程,并计算出2013—2016年井冈山地区逐日森林火险指数,进而构建火险等级划分和森林火险等级预报模型。结果表明:井冈山森林火险等级划分为5类,分别为低(火险值≤0.024)、较低(0.024<火险值≤0.067)、高(0.067<火险值≤0.167)、较高(0.167<火险值≤0.232)、极高(火险值>0.232)。基于BP神经网络模型构建了井冈山森林火险等级预报模型,预测精度可达96.4%。并利用2013—2017年卫星监测到的井冈山地区热源点数据对模型进行检验,预报准确率高达92.3%,表明该火险等级标准和预报模型能够满足井冈山地区日常防火业务需求。 展开更多
关键词 森林火险 等级划分 预报模型 山区
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