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题名北京市森林可燃物分类研究
被引量：19
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作者
田晓瑞
戴兴安
王明玉
舒立福
高成德
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机构
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所国家林业局森林保护学重点实验室
中南林业科技大学
北京市林业局
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期76-80,共5页
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基金
北京自然科学基金资助项目(6042025)
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文摘
利用北京市土地利用图和LandsatTM影像,采用监督分类方法对可燃物进行分类,获得可燃物分类图,并对各类可燃物的特征进行详细描述。结果表明:可燃物可分6类,即O-1草地(中低盖度)、O-2草地(高盖度)、S-1灌丛、S-2幼林、C-1针叶林、M-1针阔混交林和B-1阔叶林。由于TM卫星影像分辨率的限制,很难分别出林分垂直结构的差异。这一分类结果,可以满足森林火险等级预报的需要,但对于火行为预报,还需要根据林分燃烧性、林分垂直结构及可燃物分布状态进一步分类。对当前的可燃物分类方法与制图途径以及未来的发展趋势进行讨论。
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关键词
可燃物分类
可燃物制图
林火管理
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Keywords
fuel types classification
fuel mapping
forest fire management
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分类号
S762
[农业科学—森林保护学]
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题名赣南地区森林可燃物分类及其火行为预测
- 2
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作者
巫清芸
吴志伟
林世滔
李顺
谢谷艾
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机构
江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室
江西省自然灾害监测预警与评估重点实验室
江西师范大学地理与环境学院
江西环境工程职业学院
江西省林业科学院森林保护研究所
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出处
《生态学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期314-324,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFE0207800)
江西省林业局林业科技创新专项(创新专项〔2022〕12号)
江西省林科院2022年博士启动项目(2022522501)资助。
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文摘
森林可燃物模型可以对具有巨大变异性的可燃物进行综合描述,是建立林火模拟系统和进行林火行为预报和模拟的基础。本文从潜在林火行为的角度出发,依据可燃物的关键参数,利用系统聚类方法对可燃物分类并进行火行为预测,最终建立赣南地区标准森林可燃物模型。结果表明:坡度不变条件下,不同可燃物的蔓延速率、火焰长度随着风速的增加而上升;可燃物对坡度和风速敏感,火线强度随之增大而增加。赣南地区可建立4个标准可燃物模型,代表性植被类型分别为毛竹林(模型FL-Ⅰ)、马尾松林(模型FL-Ⅱ)、针叶(马杉)、针阔(马杉木)混交林和杉木林(模型FL-Ⅲ)以及木荷林和阔叶林(木枫)混交(模型FL-Ⅳ)。不同可燃物林火行为的预测结果以及4个标准可燃物模型的地表和垂直结构特征可为林火管理提供帮助。
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关键词
森林可燃物
可燃物分类
可燃物模型
潜在火行为
赣南地区
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Keywords
forest fuel
fuel classification
fuel model
potential fire behavior
southern Jiangxi
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分类号
S762.1
[农业科学—森林保护学]
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题名多时相高分辨率遥感影像的森林可燃物分类和变化分析
被引量：5
- 3
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作者
陈冀岱
牛树奎
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机构
北京林业大学林学院
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期38-48,共11页
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基金
国家林业局科技推广项目(2015-04)
森林培育与保护省部共建重点实验室建设项目
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文摘
【目的】本文针对国内外利用多时相高分辨率遥感影像进行森林可燃物分类研究匮乏的情况,探索高分辨率影像的分类方法,并研究多时相森林可燃物分类结果的差异,以及与海拔、坡度变化的关系。【方法】以鹫峰林场为研究区,针对鹫峰林场内植被状况及以往研究成果,主要依据植物群落、林型和燃烧特性划分可燃物类别,研究对比不同森林可燃物类型的光谱特征曲线,建立遥感图像与森林可燃物的联系。选用GF-1号5、8、10月的遥感影像为原始数据,利用En MAP-box中的支持向量机(SVM)算法、随机森林(RF)以及基于CART的决策树分类方法进行森林可燃物分类,将可燃物类别最终划分为:针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和非林地5种类别,并分别对其特征进行描述,之后将最优分类方法应用到多时相的遥感影像中,并使用变化检测算法来确定非防火期(5—10月)森林可燃物类型之间土地面积的变化情况。同时,我们将数字高程模型(DEM)分为4类(1类(<250 m)、2类(250～500 m)、3类((500～750 m)和4类(> 750 m)),坡度分3类:缓坡(<15°)、斜坡(15°～35°)、陡坡(> 35°),并使用Jenks方法分别对海拔和坡度每个类别土地面积变化计算百分比,研究随着海拔和坡度变化,森林可燃物面积的变化规律。【结果】划分的5种森林可燃物类别的光谱特征具有很好区分性,SVM分类最为准确,取得惩罚参数(C)为1 000和核参数(g)为10使得SVM分类模型达到最优,其总体分类精度为91. 88%,Kappa系数为0. 89,精度相对RF和CART分别提高了2. 72%和9. 36%。非防火期内(5—11月)森林可燃物类型变化有一定的规律,针叶林、混交林属于中等稳定类别,没有显著变化,分别保持93. 74%和94. 87%不变。相比之下,阔叶林和灌木林发生了较大变化,分别发生14. 64%和13. 36%。随着海拔的增加和坡度的变化,森林可燃物类型土地面积也发生了变化,�
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关键词
森林可燃物分类
支持向量机
遥感
多时相
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Keywords
forest fuel classification
support vector machine
remote sensing
multi-temporal
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分类号
S762.1
[农业科学—森林保护学]
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题名可燃物处理对大兴安岭地区主要林型火行为的影响
被引量：11
- 4
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作者
宗学政
田晓瑞
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机构
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期139-149,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFD0600205)
国家自然科学基金项目(31770695)。
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文摘
【目的】模拟研究不同强度的可燃物处理对大兴安岭地区典型森林的火行为影响,为开展可燃物管理提供科学依据。【方法】在2019年火险期,分别对大兴安岭地区兴安落叶松林、白桦林、兴安落叶松白桦混交林等天然林和兴安落叶松与樟子松人工林进行可燃物调查和清理。每种林型分别设置3块样地(20 m×20 m),每块样地再分别设置4块小样地(10 m×10 m)。对每块样地进行林分结构调查,然后对4块小样地分别进行可燃物处理,包括割除枯死灌木和草本、清理枯枝和地表凋落物等。按可燃物处理程度分为未处理、低、中和高强度处理4个等级。低强度处理后林内无易燃及枯死灌草、地表无大型可燃物(>10 h),可燃物梯最小高度为3 m,中强度处理后倒木、灌木及小乔木全部清除,高强度处理后地表存留可燃物不会支持火的持续燃烧和蔓延。调查可燃物处理后的可燃物空间分布。利用可燃物特征分类系统(FCCS)分别模拟各林分在火险期内一般天气情景和干旱情景下的火行为。一般天气情景下,模型输出的指数包括地表火蔓延速度、火焰高度和火强度指标;干旱情景下,模型输出指数为潜在地表火(火强度、火焰高度和蔓延速度)及潜在树冠火行为(树冠火发生指数、蔓延指数和蔓延速度指数)。【结果】模拟结果显示,低强度可燃物处理后,兴安落叶松天然林和人工林地表火蔓延速度分别降低51.6%和42.8%,火焰高度分别降低33.6%和39.4%,平均火强度分别降低22.8%和34%;而兴安落叶松白桦天然混交林、白桦林和樟子松人工林的火行为变化不明显。中强度可燃物处理后,兴安落叶松白桦混交林、白桦林、兴安落叶松天然林、兴安落叶松人工林和樟子松人工林的地表火蔓延速度分别降低29.4%、37.1%、79.1%、83.3%和19.7%,火焰高度分别降低33.3%、29.8%、67.2%、69.7%和38.1%。高强度可燃物处理后,
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关键词
可燃物特征分类系统
可燃物处理
火行为
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Keywords
fuel characteristic classification system
fuel treatment
fire behavior
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分类号
Q958.15
[生物学—动物学]
S154.5
[农业科学—土壤学]
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题名南宁老虎岭松栎公益林的火潜势评估
被引量：9
- 5
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作者
黄小荣
申文辉
庞世龙
彭玉华
何峰
黄志玲
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机构
广西林科院国家林业局中南速生材繁育实验室
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出处
《生态学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期602-610,共9页
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基金
国家林业公益性行业科研专项(201204512)资助
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文摘
以南宁老虎岭松栎公益林为例,介绍了可燃物特征分类系统(FCCS)的使用方法。研究了FCCS所需数据的采集方法、输入方法和计算结果的解读,探讨了环境变量的输入对地表火行为预测值的影响。结果表明:老虎岭松栎公益林在调查期间(2013年4—5月)的反应强度和蔓延速度均很低。如果环境变得干旱,达到FCCS的D2L2水分含量阈值时,3号样地类型的公益林(28年生马尾松疏林)有高的火潜势、反应强度和蔓延速度。FCCS可以输入样地调查数据,提供的预测结果符合实际,可以用来指导森林火管理决策,识别高风险林分优先进行可燃物处理。
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关键词
可燃物特征分类系统
火潜势
可燃物
蔓延速度
熄灭含水率
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Keywords
Fuel Characteristic Classification System
fire potential
fuel
spread rate
moisture of extinction.
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分类号
S762.2
[农业科学—森林保护学]
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