中国森林火灾研究综述

概述了中国森林火灾方面的研究成果,包括森林火灾的分级和分类、影响因素、研究内容、预报方法等,重点论述了中国森林火灾的研究内容,尤其是中国森林火灾的发生规律及学者们对森林火灾原因的看法。最后提出了防治森林火灾的指导思想。     

基于贝叶斯网络的干旱—森林火灾灾害链定量建模研究

为理解干旱-森林火灾灾害链的演化过程,以陕西省和湖北省为研究区域,分析了干旱发生条件及干旱气候因子与森林火灾之间的因果关系,构建了干旱-森林火灾灾害链的贝叶斯网络模型。通过对两省气候数据、干旱数据和林火数据的统计分析,获得了该网络结构上各个变量的条件概率,再根据贝叶斯网络推理的原理,计算了不同的变量取值下森林火灾的发生概率,并结合已知事实和Brier检验方法评价了该网络模型的准确性。实验结果表明,本文构建的干旱-森林火灾灾害链贝叶斯网络模型能够较为准确地预测森林火灾的发生,以定量化的手段初步揭示了干旱-森林火灾灾害链的演化过程。在此基础上可提出针对性的森林火灾防治措施,从而减少链式灾害带来的巨大损失。     

与森林火灾有关的一些科学问题

今年上半年,在我国发生了多起森林火灾。4月,甘肃两当左家林场发生一场大火,救火群众奋战50多个小时才将火扑灭。5月,大兴安岭地区发生了建国以来最大的一次森林火灾,大火延烧20多天,损失严重。6月以来,还有一些地区的森林、草原相继发生火灾。另外,苏联贝加尔一带也发生森林大火。预防森林火灾不仅涉及到管理问题,也涉及到许多科学问题,本文仅就后者进行一些初步的讨论。     

森林火灾的自组织临界行为及其在中国林火数据中的体现

森林火灾元胞自动机模型是研究自组织临界行为的一个经典模型。本文从该模型出发，讨论了它的自组织临界行为，考虑到环境和人为因素对森林火灾的影响，对经典的森林火灾模型进行了改进，加入了降雨、人工烧除等森林火灾模型的演化规则。将经典模型和改进模型的演化计算结果与中国近40年来的森林火灾数据以及美国的有关数据进行了比较。结果表明，改进模型克服了经典森林火灾模型的不足，与真实森林火灾的演化符合得较好。     

黑龙江省森林火灾年际变化的小波分析

小波分析是一种新的时一频分析工具，广泛适用于非线性科学领域。选用Daubechies小波系对黑龙江省森林火灾的特征进行了分解和重构，结果表明，黑龙江省1953—2002年受害森林面积有近15～20a的周期波动性，森林火灾次数则有近30a的周期波动性。未来几年内，该省森林火灾受害面积和火灾次数会在较低的水平上波动，但森林火灾可能要比2000年严重。     

如何防范森林火灾

<正>森林是地球的绿色之肺,它又是国家的重要财富。2010年7月发生的俄罗斯森林大火,再次给全人类敲响了森林防火的警钟。森林火灾是危害森林的大敌,一场火灾在旦夕之间就能把大片苍翠茂密的森林化为灰烬。因此,在全世界提倡     

局域地形和林火数量对区划方法的影响规律研究

森林火灾等级区划不仅能为预防森林火灾提供宏观指导,并有利于防火人员的合理安排,从而达到对火灾的有效防范和控制。一个好的森林火灾的区划结果得益于适宜的区划方法,而区划方法的选择则受制于区划影响因子,因此探讨森林火灾区划的影响因子对区划结果至关重要。分析了重庆市森林火灾的空间分布特征,并在GIS支持下,利用2000-2010年中527例历史林火记录和DEM数据,分析了局域高度和林火数量对森林火灾区划的影响。最终,将局域高度及林火数量构建成火灾易发程度并空间化,从林火易发程度的角度出发给出了重庆市森林火灾区划结果。通过分析发现,所构建的林火易发程度可从地形和林火数量的角度反映某一地区的林火发生情况,因此局域地形和林火数量可分别作为重庆市森林火灾区划的指标之一。     

你知道吗?

今年上半年,在横贯东西两半球北纬45度至55度线上,中国、苏联、美国和加拿大4个国家发生了8场森林火灾,引起了各方面的关注。然而,你知道世界森林火灾的情况吗?世界上每年发生森林火灾多达几十万次,火烧面积几百万公顷,有时竞达一千万公顷,并且每年约有上千人被林火烧死。     

中国森林火灾与对策

本文剖析了我国森林火灾与损失概况和我国森林火灾分布及其特点。根据森林燃烧环理论,提出了符合我国国情的综合森林防火对策,即从森林生态系统角度出发,以林火性状为依据,进行火险区划,以工程防火为中心,群众防火为主,营林、生物防火为基础,有条件地用火防火的对策,有效地控制森林火灾,使火灾发生控制在允许范围内,其损失限制在一定经济水平以下,充分发挥火生态的效益,维护生态平衡,保证林区社会安定和林区经济的不断繁荣与发展。     

基于机器学习的流域尺度森林火灾灾害风险预测

森林是碳库,具有强大的固碳增汇功能,在应对气候变化中发挥着重要作用。然而,由于极端高温的影响,频繁发生可燃物自燃而引发森林火灾,除了影响区域水文大气循环过程以外,也给人类带来严重的人员伤亡和经济损失。现有森林火灾预测研究主要侧重可燃物研究和火灾监测等方面,较少关注大尺度地形、气象和人类活动对森林火灾的影响,但这些也是除可燃物外导致森林火灾发生的主要因素。以嘉陵江流域重庆段为研究区,区域内山地受自然火灾影响严峻。基于地理信息系统叠加地理空间因子与火灾分布点获得数据集,构建4种机器学习模型,测试模型性能,评价最优模型进行森林火灾灾害风险制图。研究结果表明,模型评估指标受试者工作曲线下面积(area under the curve, AUC)平均值为95.0%,模型性能梯度提升决策树最优,AUC值为98.3%。利用梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型预测森林火灾风险对防范大尺度森林火灾具有一定的可行性,对山城避灾规划起到借鉴作用,规划引导降低森林火灾风险,从而维护生态平衡和生态系统碳汇能力。