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题名大连国际机场场内和航线下有毒植物调查与鸟类保护
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作者
杨国正
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机构
大连国际机场
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出处
《安徽农学通报》
2024年第17期69-73,共5页
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文摘
为探究有毒植物在降低航空鸟击风险方面的潜力,本研究采用直接观察法、触摸法和嗅味法等方法,对大连国际机场场内和航线下有毒植物进行了调查。结果表明,研究区分布有毒植物24科58种,其中,剧毒植物为狼毒大戟。结合调查结果,对有毒植物驱鸟原因进行分析,提出了加强对有毒植物的保护,增加有毒植物的种类和数量,优化生态环境,以及强化科研与监测工作等措施,目的在于保护研究区鸟类种类和数量,减少对鸟类的伤害。
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关键词
机场鸟击
有毒植物
鸟类保护
生态环境
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Keywords
airport bird strike
toxic plants
bird protection
ecological environment
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分类号
Q949.98
[生物学—植物学]
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题名机场鸟击防治的景观生态学途径
被引量：5
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作者
戎彦宇
王春意
邓雯
彭栓
毛国柱
莫训强
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机构
天津大学环境科学与工程学院
生态环境部环境发展中心环境管理研究所
天津大学管理与经济学部
华北理工大学矿业工程学院
天津大学佐治亚理工深圳学院绿色建筑与海绵城市科研中心
天津师范大学地理与环境科学学院
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出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第22期8939-8952,共14页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFF0301903)
国家自然科学基金(51974200)。
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文摘
鸟击事件是全球范围的航空难题。随着我国生态环境的改善和航班量的增多,近年来鸟击事件逐年增加。科学快速的识别机场周围高危鸟类防治的关键区域,合理使用景观生态学途径来布局与规划鸟击防治手段是机场鸟击研究的空白点。对华北地区某机场的鸟情和生态环境开展调研,得到该机场及其周边地区的3种高危鸟类分布规律。通过构建高危鸟类的生态安全格局,并结合分区域防治的思路,最终得到该机场高危鸟类防治生态安全格局。从而识别出需要驱赶、防范与引诱的斑块、廊道与战略点,进而采取排斥力与吸引力结合的双向驱鸟策略。研究结果表明:(1)该机场8 km范围内鹭科类分布较多,廊道密集;雁鸭类与鸥科类栖息地较少但仍有廊道穿场。应对该范围内林地、水域等环境进行整修与清理,减少鹭科类的栖息地,切断高危鸟类飞行廊道。(2)该机场8-15 km范围内应重点做好雁鸭类的防护,及时切断雁鸭类向8 km范围内飞行的廊道。加强保护和改造连接15 km范围外的鸟类飞行廊道。(3)该机场15-20 km范围内应增加鸟类吸引力,打造连续的保护战略点,从而形成环状飞行廊道,将高危鸟类控制在安全范围内。
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关键词
机场鸟击
景观生态学
生态安全格局
机场规划
生态规划与管理
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Keywords
airport bird strike
landscape ecology
ecological security pattern
airport planning
ecological planning and management
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分类号
V35
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
Q958
[生物学—动物学]
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题名基于人工神经网络的机场鸟击风险预测
被引量：3
- 3
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作者
刘国光
杨跃敏
刘斌
钟德业
杨士琪
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机构
中国民航大学机场学院
吴圩国际机场
福州长乐机场
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期416-422,共7页
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基金
天津市教委科研项目(2018KJ243)
天津市企业科技特派员项目(19JCTPJC53800)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(51178456)
南宁吴圩机场鸟情专项(NNA-CAUC201905)。
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文摘
鸟击是影响民航机场运行安全的重要因素之一。为研究鸟类活动特征并预测其活动所造成的风险,基于某机场长期鸟类活动调研数据分析了鸟类活动与鸟击风险的关系,得到了4类12项对机场鸟击影响最紧密的风险因素。将上述因素作为输入向量,以鸟击风险作为输出变量,通过人工神经网络法(ANN)建立了机场鸟击风险预测模型,以长期鸟类活动风险记录作为数据库来训练和验证ANN模型的准确性,为提高预测的可靠性,又进行了模型优化和机场实地验证。结果表明,建立合理的ANN模型并利用长期鸟类活动数据加以训练,可有效预测机场鸟击风险。选择合理的输入变量可提高分析速度和预测精度,不仅有助于ANN模型的优化,还可以扩大ANN模型的应用领域以适应不同机场的鸟类活动特征,做出更合理的鸟击风险预测,为机场运行保障提供有力的技术支持。综合考虑"鸟""机""环""管"等因素建立的飞行区鸟击风险预测模型表明,飞行速度(V)对鸟击风险因素评价的影响最小,飞行高度(H)和飞行路线(R)对鸟击风险因素评价的影响相对较小。
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关键词
安全科学技术其他学科
机场鸟击
人工神经网络
预测模型
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Keywords
other disciplines of safety science and technology
airport bird strike
artificial neural network
prediction model
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分类号
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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题名西双版纳嘎洒国际机场植被优势种群鸟类适宜指数分析
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作者
岩温龙
另如贵
林凯
王辉
任健
方俊
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机构
西双版纳嘎洒国际机场鸟害防治班组
云南农业大学草业科学系
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出处
《草学》
2022年第4期61-68,73,共9页
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基金
云南机场集团(KX141520)资助。
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文摘
机场开阔的草地为鸟类提供了食物、水源和栖息场所,吸引了大量的鸟类,使得鸟与飞机相撞成为飞行安全的巨大隐患。西双版纳以“生物多样性丰富”而著称,了解机场内植被的鸟类适宜指数有利于机场开展鸟防。为此,采用样方法,分别调查了机场内草地的植物种类、盖度、株高、物候期、密度、生物量等方面,从优势度指数、植株高度、食物关系三方面综合评价了夏季和冬季植物的鸟类适宜指数。调查结果表明,机场夏季分布的植物主要有49种,冬季植物降低为34种,禾本科、豆科所占的比例大,均以低适宜种为主,中适宜种次之,高适宜种所占的比例较小,均为穗序木蓝(Indigofera hendecaphylla)为高适宜种。
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关键词
机场鸟击
食物关系
植物优势度
鸟类适宜指数
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Keywords
airport bird strike
foods relationship
plant dominance
bird fitness index
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分类号
S688.4
[农业科学—观赏园艺]
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题名基于BP神经网络的机场次日鸟击风险预测方法
被引量：3
- 5
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作者
王维
石文郁
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机构
中国民航大学交通科学与工程学院
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期3021-3027,共7页
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文摘
机场鸟击已成为中国民航机场运行安全的最大挑战。根据机场鸟击责任区的定义并结合飞行程序,分析了责任区的空间范围及该范围内飞机起飞爬升、着陆进近的位置和速度。从鸟类、飞机、机场、周边环境和自然气候这5个维度建立了机场鸟击风险水平日变化的评价指标体系,基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法构建了机场鸟击责任区次日鸟击风险预测模型和方法。案例机场实际应用表明,BP神经网络在机场次日鸟击风险预测中有良好的应用性,结果准确可靠,可为机场鸟击防范工作提供指导和参考。
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关键词
安全工程
鸟击
机场鸟击责任区
反向传播神经网络
风险预测
机场安全
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Keywords
safety engineering
bird strike
airport bird strike responsibility area
Back Propagation(BP)neural network
risk prediction
airport safety
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分类号
X949
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于游戏引擎的机场鸟击风险三维可视化方法
被引量：2
- 6
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作者
彭俊超
林广发
梁丽娟
梁春阳
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机构
福建师范大学地理科学学院
福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心
海西地理国情动态监测与应急保障研究中心
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出处
《计算机系统应用》
2019年第8期10-16,共7页
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基金
国家重点研发计划重点专项(2016YFC0502905)~~
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文摘
鸟击事件是威胁航空安全以及导致航空事故发生的最主要原因之一.鸟类生态调查研究和鸟击风险防控是机场必要的日常业务.为了使机场鸟击防范工作更有针对性,对存在于三维空间中抽象的鸟击风险评估结果进行可视化具有重要应用价值.本文提出一种基于游戏引擎的鸟击风险三维可视化方法,并以厦门翔安国际机场为例,开发了一套鸟击风险可视化系统来实现该方法.构建了机场周边10×40平方公里上空的三维地理场景及鸟击风险三维标量场,叠加机场净空区三维模型,根据鸟情观测数据,模拟鸟类飞行路径,最后通过摄像头漫游与飞机飞行模拟的方式实现了风险场场景的沉浸式动态展示.该系统可为机场飞行安全管控提供辅助决策支持.
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关键词
UNITY3D
机场鸟击风险
三维可视化
三维标量场
游戏引擎
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Keywords
Unity3D
bird strike risk
3D visualization
3D scalar field
game engine
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分类号
V328
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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