西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。     

城市强降雨致涝风险评估与区划研究——以武汉市为例

以武汉市为研究区域，从遥感影像中提取相关淹没点数据并从致灾因子、孕灾环境及承灾体三方面出发选取12个洪涝灾害风险影响因素；基于随机森林、梯度提升决策树、XGBoost和逻辑斯蒂回归四种模型拟合淹没点与影响因素间的非线性关系，进而得到不同影响因素对风险水平的作用程度，并据此计算各指标权重，建立风险评估模型。基于所建立的模型，对武汉市洪涝灾害风险区进行识别。其结果为：(1)相比于随机森林、梯度提升决策树和逻辑斯蒂回归，XGBoost模型在拟合影响因素与淹没点之间的非线性关系方面具有更优的性能；(2)武汉市洪涝灾害风险水平主要受高程、人口密度和年平均降雨量的影响，高风险区域主要分布在中部主城区和东南部梁子湖附近；(3)承灾体暴露性急剧增加是武汉市洪涝灾害高风险地区形成的主要原因。     

基于入射辐射的森林火险预报模型

将2005-2008年广西635个森林火灾样本分别与FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值进行了相关分析。结果表明:FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值两者与森林火灾的发生都具有良好的相关性。确定FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值在森林火险预报模型中的影响权重系数,并在考虑可燃物类型权重系数的基础上,增加了入射太阳辐射指数,结合日最高温度、日最低相对湿度、日降雨量和日最大风速等因子的影响权重系数,建立了基于入射辐射的森林火险预报模型(简称:IR-3F模型)。利用2009-2012年广西783个森林火灾样本对IR-3F模型进行检验,预报精度达到82%。     

基于机器学习和脆弱国家指数的全球恐怖袭击预测研究

恐怖袭击在全球范围内频发,针对恐怖袭击的预警及防控研究十分必要。利用2006-2016年脆弱国家指数及全球恐怖主义数据库(GTD),基于多种机器学习模型,对全球各国家遭受恐怖袭击的风险进行回归预测。结果表明,随机森林、K近邻及决策树模型表现最优,其拟合优度的确定系数R~2达到了0.75、0.74和0.67。随机森林预测结果总体符合实际情况,尤其在恐怖袭击高发的中东和中亚地区预测较为准确。根据特征重要性排序结果,安全机构、公共服务、人权法治和集团之间的矛盾对预测结果的刻画能力最强。     

一种基于CA的林火蔓延模型的设计与实现——以内蒙古地区为例

森林火灾是一种严重危害人类社会的灾害,它的发生和蔓延将给社会带来不可估量的经济损失和生态环境的严重恶化.若能将森林火灾控制在初发阶段并预测其发展蔓延趋势,将有效的控制森林火灾的进一步蔓延.利用元胞自动机(CA)模拟复杂现象的特点,根据林火燃烧过程中影响因素是否可变,将影响林火燃烧因素分为两大类,设计并实现了适合内蒙古地区林火蔓延模型.     

草原火险等级预报研究

我国草原主要分布在北方干旱、半干旱地区,频繁发生的草原火灾给畜牧业生产、人民生活及草地生态系统带来了巨大的损失,还可能引起森林火灾,使损失进一步扩大.草原火险等级预报技术可以预测和预报草原火灾的发生和发展,大大减少火灾的发生次数和带来的损失.根据我国北方草原生态和环境特点,综合影响草原火灾发生和发展的因子,选择温度、相对湿度、风速、降水量、枯草率、可燃物干重和草地连续度共7个基本指标构造了基于遥感的草原火险指数.根据计算得到的草原火险指数,将研究区域的火险状态划分为低、中、高和极高4个等级,用来预测草原火灾发生的可能性、扩展速度和扑灭难度.草原火险等级预报可以为草原火灾管理者提供有力的管理工具.     

森林可燃物参数与林分特征关系

森林地被可燃物是引起森林火灾的重要原因,掌握森林地被可燃物的载量分布,对森林火灾的预防有着十分重要的意义.但森林地被可燃物载量数据的获得是比较困难的,运用Spss11.0 for windows统计软件系统,对兴安落叶松林和杨桦林的林分因子和各类地被可燃物载量进行后向逐步线性回归分析,建立了一套数学模型,取得了较为满意的结果,从而可以通过林分因子推算各类地被可燃物载量.     

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。     

大兴安岭林区地下火形成火环境研究

地下火作为森林中一种难以控制的燃烧现象,其形成机理极为复杂。我国大兴安岭林区是森林地下火的多发地区。对该地区2002年发生的地下火研究表明：丰富的近土壤层和地下可燃物是森林地下火发生的物质条件,气象条件促进了森林地下火的发生,特别是在遇到降水少、长期干旱、地面温度增加、相对湿度降低和可燃物干燥的情况下,就很容易引起地下火灾。地下火有地理和时间分布特征。地表火主要发生在原始森林区域,如针叶林、阔叶林或针阔混交林,都有可能发生地下火。地下火一般燃烧速度慢,持续时间长,燃烧充分,具有隐蔽性强、燃烧不连续、方向易变等特点,地下火在所有火灾中对森林危害最大,特别是对落叶松、樟子松、云杉等的破坏更为严重。     

桂西南松栎林火行为研究及碳排放计量

利用桂西南地区不同类型马尾松和栎林的冠层可燃物、地表可燃物、立地条件和气候因子等调查数据,运用Behave Plus 5.0.5和Consume 3.0模型,分析不同林型林火行为趋势,并计算各林分过火后可燃物消耗量和含碳类气体排放量。结果表明:不同林分可燃物载量分布差异显著,马尾松纯林在风速大于15 m·s-1时,极易由地表火转化为树冠火,马尾松-红锥-潺槁树林在风速大于20 m·s-1时,极易转化为树冠火,马尾松-石栎林、石栎-马尾松林和大叶栎纯林可形成地表火,但不易发生树冠火。研究可为进一步了解森林火灾对区域气候变化的影响提供基础数据。     

基于频率比模型和随机森林模型耦合的地质灾害易发性评价

目前利用机器学习进行易发性评价时,非地质灾害单元通常是在研究区范围内随机选取,会导致部分非地质灾害单元落在潜在地质灾害单元之上,造成模型评价结果偏差,所以非地质灾害单元的有效选取成为当前易发性评价的难点问题。以浙江省长兴县李家巷镇为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、岩组、距水系距离、距断层距离、归一化植被指数和土地利用这9个环境因子作为评价指标,利用频率比模型(frequency radio, FR)进行非地质灾害单元的选取,然后选用随机森林模型(random forest, RF)进行地质灾害易发性评价,并与未经有效筛选非地质灾害单元的RF模型结果进行对比分析。结果表明,与RF模型相比,FR-RF模型的特异性(Specificity)提升了9.51%,说明对非地质灾害单元的预测能力显著提升,同时敏感性(Recall)提升了13.71%,说明对地质灾害单元的预测性能也大幅提升,受试者工作特征曲线下的面积(area under curve, AUC)和准确率(Accuracy)分别提高了6%、11.66%,模型整体性能及预测能力得到改进;地质灾害极高和高易发区主要分布于存在碎屑岩和...     

基于随机森林算法的城市火灾风险评估研究

为定量分析城市火灾风险,引入随机森林算法。首先设计基于随机森林算法的递归特征消除方法优化初选的14个自变量指标,剔除无关或冗余变量;其次基于随机森林算法的平均准确度降低方法计算特征重要度,将其归一化结果作为指标的权重;最后结合指标数据,使用线性加权法评估城市火灾风险。以济南市区为例的实证研究显示:经过特征选择操作后发现只有10个指标时模型误差最小,MSE为7.43×10-4;用于计算指标权重的随机森林模型与实际火灾密度拟合的决定系数R2>0.85,精度较高,可用于对指标的客观赋权;火灾风险评估结果不仅显示历史火灾较多的区域是高风险区,也可得到火灾发生较少区域的风险值。     

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。     

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。     

山区灾害滑坡风险非线性预测研究

传统山区灾害滑坡风险预测方法,对山区滑坡风险进行预测与分析同时,存在预测响应滞后以及预测准确率较低问题。提出山区灾害滑坡风险非线性预测研究方法。基于山区灾害滑坡影响因素,构建非线性斜坡系统,对斜坡单元进行量化分析,完成滑坡非线性动力学模型设计。利用该动力学模型与时间序列的研究,对滑坡形态与时间影响进行综合分析,判定危险滑坡源,对其进行空间相分析,完成山区灾害滑坡风险非线性预测。实验数据表明所提非线性预测方法相比于传统预测方法,响应时间提升96.18%,准确率提升48.95%。     

陕西省林火特征及与关键气候因子的关系

采用趋势分析法和相关分析法,选择年均湿润系数、年均风速、年均气温日较差作为气象指标,火灾次数和受害森林面积作为火灾指标,对1954-2013年陕西省、陕北、关中和陕南不同地区的气象因子与森林火灾之间的关系进行研究,为气候变暖背景下林火防治提供理论依据。结果如下:陕西省森林火灾次数和受害森林面积与时间序列呈反曲线式下降,1950年代至1960年代前期陕西森林火灾频发,1990年代后火灾减少并趋于稳定。陕西林火每个月都有发生,89.3%的受害森林面积集中在1-5月,每天的10-12时和13-16时是火险高发时段,且火灾等级较高。陕西省火灾分布具有明显的地域特征。年均湿润系数和年均气温日较差表现出下降趋势,年均风速在21世纪以来逐渐加大。气候因子对森林火灾的影响具有地域性和滞后性,年均湿润系数、年均风速和年均气温日较差均对当年森林火灾表现出正相关。目前陕西林火逐渐减少并趋于稳定,气候变化背景下,未来森林火灾风险将进一步加剧。     

基于GIS的城市火灾风险评价及其在防灾规划中的应用

随着经济发展和城市化进程的不断加快,城市火灾事故不断增多,造成的人员伤亡和财产损失也越来越严重。本文通过构建城市火灾风险评价指标体系,利用GIS中的空间分析功能对各指标体系按其权重进行叠加,得出城市的现状火灾风险等级区划图。根据风险评价现状确定防灾减灾规划的目标,采取相应的防灾减灾措施,并对规划后的火灾风险状况进行了预测,得出规划后的火灾风险等级,从而为消防和规划部门减少和预防城市火灾提供依据和参考。     

基于机器学习的不可移动文物暴雨灾害风险评估——以山西省为例

以山西省为例,将不可移动文物作为灾害的影响对象,通过分析暴雨灾害对其的影响因素构建指标体系,通过文物损毁情况划分风险并作为输出数据,将山西省6 325处受灾不可移动文物按照6∶2∶2划分训练集、验证集和测试集,分别使用随机森林模型、支持向量机模型(support vector machine, SVM)、逻辑回归模型进行训练和验证,选取出最优模型,并对山西不可移动文物进行不同重现期暴雨下的风险预测。研究结果表明：基于机器学习的不可移动文物暴雨风险评估方法是可行且结果较为优异的;在3种模型中,随机森林的验证集准确率最高,为95.75%,测试集精度为94.70%;在山西省5、20、50 a重现期暴雨下的不可移动文物风险均呈现出北方低、南方高的态势,且在5 a重现期下高风险文物占比最多,高风险文物以古建筑和古遗址为主。     

降雨型滑坡灾害的特征聚合决策树预测模型

为了有效预警降雨型滑坡灾害,以秦巴山区为研究区域,采集并处理大量不同时段降雨数据,构成降雨特征属性。利用Fisher最优分割,对降雨特征属性值进行分段统计,提出特征聚合转换表。使用信息增益和预测反馈筛选影响滑坡灾害的有效降雨特征,为预测模型提供有效数据集。利用特征聚合转换表和有效降雨特征,改进决策树,构建特征聚合决策树预测模型,进而提高预测效率和预测准确率。分析决策树的深度和叶子节点个数,给出决策树的反馈执行度,表明使用特征聚合转换表的决策树更优。比较特征聚合决策树、决策树、朴素贝叶斯和逻辑回归预测模型,结果表明,特征聚合决策树预测模型对降雨型滑坡灾害有更高的预测准确率,且平均预测准确率较高。     

基于petri网的森林火灾应急救援流程网络模型及时效研究

为了对森林火灾的应急救援流程进行优化,以提升应急救援效率,依据森林火灾应急救援预案、有关规定与实际救援案例,从信息传递的角度对森林火灾应急救援流程进行了直观描述。基于petri网相关理论,运用PIPEv5.2.0,构建了森林火灾应急救援随机petri网模型与其同构马尔可夫链,在模型有界、活性、安全且可达的基础上,通过确定模型的库所繁忙率、变迁利用率、平均延迟时间,得到如下结果：(1)森林火灾应急救援活动早期的灾情信息多且复杂,随着森林火灾的发展呈现动态变化,火灾发生后如何高效地获取过火面积、火线长度、风向、风力、植被载量以及地形等关键信息是优化的重点。(2)避免信息堆积,基于火灾规模、强度、形式、火头方向等重要任务信息变量,实现实时快速决策、动态处置,是保证森林火灾应急救援活动的时效性的关键。