潜在森林火险评估方法研究——以山东省为例

森林火险图在森林火灾管理和研究(瞭望塔、风险评估和其它各种仿真研究)中扮演着至关重要的角色,在充分考虑导致火灾的因素(常量和变量)着火可能性基础上,利用遥感(RS)数据获取速度快、面积大和地理信息系统(GIS)空间分析特点生成静态和动态指数构成集成火险指数。静态火险指数将多年近地面平均气温、多年近地面空气比湿、植被类型、植被覆盖度、海拔、坡度、坡向、距居民地距离、距道路距离、人口素质等引起火灾最为重要的10个因素作为研究因子;动态火险指数利用美国潜在火险指数模型,利用MODIS数据波段多、反演数据强的特点,获取了地表温度、大气湿度、植被湿度等数据得到死、活可燃物湿度。通过2011年132个火点的验证,火点处的集成火险指数值在非常高以上占了82.6%,说明了集成火险指数在潜在火险应用方面的价值。     

基于模糊综合判别的森林火险等级预报研究

森林火险气象因子的预报具有很大的不确定和模糊性,而依赖于气象预报因子的森林火险预报同样具有等级判别的模糊性.以海南岛森林火险气象等级预报为例建立森林火险预报模糊数学模型,研究建立森林火险预报模糊综合判别数学模型的关键技术,并分析对比模糊数学模型与其它常用森林火险预报方法模型的优劣.结果表明模糊数学模型在海南岛森林火险等级预报中显现出明显优势,它能够更好地分辨出高森林火险与低森林火险,较好反映森林火险等级与气象因子之间存在的复杂关系.     

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。     

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.     

内蒙古森林气象火险等级数值模拟个例研究

按照中尺度模式与统计方法相结合的思路,对缺少观测资料的森林地区进行气象火险等级模拟,可以达到森林火险预警的目的.采用这一方法可以大大提高森林气象火险服务的能力,提供具有高时空分辨率的森林火险预警信息.以1997年5月2日内蒙古绰尔发生的特大森林火灾为例,利用一个三维M-γ尺度大气-土壤耦合模式,对该地火灾发生前、中、后期的气象要素场进行了模拟,并根据森林气象火险等级综合指数,最后得到了研究区域的气象火险等级时空分布状况.结果表明,该中尺度模式模拟能力强,气象要素场的模拟结果基本符合山区气候变化规律,分析的森林气象火险等级分布与实际情况符合得较好.由此可见,采用中尺度模式进行火险预警的方法,可以为森林防火提供较为可靠的指导.     

森林火险天气等级预测及火情监测应用

通过对1989-2003年500hPa高空天气形势的分析，给出了冬、春季森林火险戒严期的4种主要天气模型。根据林火气象条件的统计分析，找出了与森林火险天气密切相关的主要气象及物候因素，并对其进行了火险天气指数的等级划分。应用vb6．0软件开发建立了运行稳定、精度较高的未来24～48h森林火险预测平台，采用气象卫星遥感技术对森林火情进行准确定位的实时监测，提出了森林防火的一些安全措施，为森林火险等级预测和林火及时扑救抢险提供积极的气象保障条件。     

高森林火险天气形势及其前期气候特征与预报

利用1980-2006年27年间黑龙江省林区发生的37次特大森林火灾资料,针对高空500hPa温压场的结构,将着火前3天短期时段内的天气形势分为4类8型,在此基础上对相对湿度与气温等因子的变化进行了分析,并对高火险日数及前期气候与大气环流特征进行了预报.     

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。     

2022年极端干旱背景下湖南森林火灾气象条件分析——以2022年湖南新田“10·17”重大森林火灾为例

基于湖南地面气象观测资料、干旱指数、CMA＿GD区域数值模式分析资料以及卫星云图和遥感数据,从大气环流、天气实况、气象物理量、卫星遥感及云图方面,结合气候背景及火场气象要素变化对2022年湖南新田“10·17”重大森林火灾期间的气象特征进行深入剖析。结果表明：新田“10·17”重大森林火灾发生前已遭遇夏秋季连旱、极端连晴天气以及高温热浪天气,造成了新田长达45 d的特旱和极高的森林火险气象等级;在火灾期间,10月18日叠加白天辐射增温、谷风发展及干冷空气爬坡后的焚风效应,加剧了火场热对流造成火势蔓延极快;在10月21日09:00—10:00,出现了环境风突然增强以及上干下湿的大气层结,其对流不稳定潜势背景有利于爆燃的发生,爆燃发生后形成的局地小尺度低压也对爆燃的维持提供了正反馈机制;卫星云图在晴空条件下对火情发展、明火面积变化具有较好的监测效果。     

确定性系数与地理探测器模型耦合的泥石流易发性评估方法研究∗——以安宁河流域为例

通过确定性系数与地理探测器模型耦合的方法研究耦合模型对泥石流灾害易发性评估的影响。基于遥感判识和野外考察确定安宁河流域内的 198 条泥石流沟作为评估样本,选取坡度、地面峰值加速度、地形起伏度、地层岩性、植被覆盖度、植被类型、地形湿度指数以及地貌演化指数作为评价因子,耦合确定性系数和地理探测器模型,分别计算各评价因子分级取值和因子权重,进行安宁河流域泥石流易发性等级分区。研究结果表明：(1)地理探测器方法定量分析安宁河流域内泥石流发育的主要贡献因子为地面峰值加速度、地形起伏度和坡度。(2)泥石流极高易发区和高易发区分别占流域总面积的 9.67% 和 12.02%,高易发区主要分布在安宁河流域两岸且呈条带状分布。 (3)利用 ROC 曲线对泥石流易发性评估精度进行验证,耦合模型的 AUC 值达到 0.824,相比单种模型 CF 模型的评估精度 0.786 提升了 4.8%,具有更高的准确率,评价效果更优。     

基于Himawari-8和GF-1卫星的林火遥感监测

以2017年4月11日11-16时(北京时间)辽宁省丹东市森林火灾为研究对象,基于Himawari-8(H8)和高分一号(GF-1)卫星开展林火密集监测、火烧迹地和森林燃烧受害程度监测。基于H8数据采用前后关联的火点识别算法进行火点判识,提取中心燃点温度及燃烧范围;基于GF-1数据采用近红外光谱(B4)、归一化植被指数(NDVI)和全球环境监测植被指数(GEMI)法进行火烧迹地识别;采用高斯函数拟合模型模拟健康林地生长曲线,基于当前影像数据重构火灾前的林地光谱值,以B4衰减量为评价指标对森林燃烧受害程度进行分等定级。结果表明:H8的密集监测显示中心燃点的位置由燃点1变化到燃点2、影响范围由2像元扩大至4像元、燃点温度由321 K降低至314 K;对比火烧迹地提取方法,B4波段的衰减变化最明显、GEMI模型次之、NDVI的衰减不明显,因此小尺度的火烧迹地提取采用B4衰减法最好;基于368个离散点林地光谱指数模拟健康林地生长曲线,拟合方程相关系数为0.89;以4月3日相距火灾发生仅8d的数据进行燃烧受害程度监测,重度受害程度等级漏分误差为90%;经过光谱重构后,重度受害程度分类精度提高24%、轻度受害程度提高10%,总体分类精度为69%、kappa系数为0.44,因此有必要进行火灾前遥感影像的林地光谱重构。     

基于FY-3D MERSI Ⅱ数据的辽宁省作物生长季日平均气温估算方法比较

作为反映气候特征的重要指标之一，日平均气温在农业气象灾害监测和气候变化研究等领域承担着至关重要的作用。与传统日平均气温的监测和估算方式相比，遥感技术具有全方位、宏观、动态等不可比拟的绝对优势，能够准确地描述日平均气温的空间异质性。为提高农业服务质量，保证农业健康、可持续发展，探索作物生长季日平均气温遥感反演方法，提高农业气象灾害监测精确度，以FY-3D MERSIⅡ遥感数据为基础，提取研究区日间地表温度(LST_day)、夜间地表温度(LST_night)、归一化植被指数(NDVI),同时还考虑了高程(DEM)、坡度(Slope)两个变量，结合气象站日平均气温数据，分别构建多元线性回归和随机森林日平均气温遥感反演模型，开展辽宁省2021年作物生长季(5—9月)日平均气温遥感监测的应用研究。结果表明：(1)基于多元线性回归模型反演的日平均气温均方根误差(RMSE)为1.71℃,平均绝对误差(MAE)为1.45℃;基于随机森林反演误差RMSE为1.17℃,MAE为0.96℃;整体上，随机森林的日平均气温反演结果更好，适用性更强。(2)实验当天和前1 ...     

钢管混凝土组合柱在标准火与真实火中的行为比较

以实际工程中常用的钢管混凝土组合柱为研究对象,通过ABAQU S大型有限元软件模拟钢管混凝土组合柱在标准火和真实火中的截面温度分布、应力、变形、破坏形态、耐火极限等力学行为。其中标准火选用ISO-834标准火模型,真实火采用欧洲规范Eurocode 1 Part 1-2中的参数火模型来近似模拟真实火灾的温度—时间关系。研究发现,钢管混凝土柱在两种火场环境中的行为差异很大,真实火中的冷却过程对钢管混凝土的破坏起重要的影响。基于本研究,还初步得到火灾过程中环境温度的升温速度、柱火灾荷载比等对钢管混凝土组合柱的抗火性能的影响。     

多变量洪水频率的计算

将Gunbel-logistic模型和Gumbel-mixed模型进行了对比,并解析了不同组合情形下的洪水频率结果。研究表明:当输入的二元变量的相关性不大于2/3时,两模型计算出的重现期值差异不大,当输入的二元变量的相关性大于2/3时,两模型计算出的重现期值存在较大的差异,这是由于此时Gumbel-mixed模型已经失效的缘故,因此Gunbel-logistic模型的应用范围较Gunbel-mixed模型更宽。就Gunbel-logistic模型而言,对不同洪水特征量的组合情形得到的重现期差异较大,所得重现期差异幅度达800年。可见,二元变量的洪水频率计算,模型的选择和洪水特征量组合情形的选取是决定洪水频率结果的主要影响因素。     

基于联系数和马尔可夫链耦合的山东省旱情动态预测评价

为增强区域旱情预测评价模型的合理性、可解释性和预测评价结果的准确性,以山东省1972-2001年旱情历史序列作为评价样本,选取水库蓄水量距平百分率、地下水埋深、土壤含水量和降水量距平百分率4个旱情评价指标,采用基于加速遗传算法的模糊层次分析法确定评价指标权重,通过计算评价样本的指标数联系数、指标值联系数并利用最小相对熵原理得到样本的平均联系数,由属性识别法确定了各年份的旱情等级,建立了基于集对分析五元联系数和马尔可夫链耦合的区域旱情动态预测评价模型(简称CNMC模型),将CNMC模型应用于山东省2000、2001年旱情等级动态预测评价中,判定山东省旱情等级,将该模型确定的旱情等级与属性识别法评价结果进行对比分析。结果表明:采用CNMC模型得到的旱情等级计算值与属性识别法的评价结果一致,可发现CNMC模型中由集对分析法确定的权重值较自相关系数法确定的权重值分布均匀,克服了自相关系数法的计算不稳定性;以联系数分量为基础的属性识别法克服了直接将指标数值与评价标准匹配得到的马尔可夫链状态等级空间的粗糙性;以前5 a各年份的联系数分量为基础,充分利用了1~5步长状态转移概率矩阵,克服了普通马尔可夫链法中仅采用状态转移概率矩阵中某一行信息所带来的局限性。CNMC模型有助于深入刻画和解析预测对象与预测因子之间的复杂关系,以联系数分量为基础,不同步长的马尔可夫链状态转移概率矩阵为驱动所建立的模型能更精准地刻画系统的不确定性趋势且计算简单、操作方便,为区域旱情动态预测评价提供了一种新途径。     

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。     

江苏高温热害对水稻的影响及成因分析

为了探究全球气候变暖造成的高温热害导致水稻产量结构变化的规律及其影响程度,以江苏省为例,利用通径分析的方法,分析了夏粮产量与表征热害的3个指标,即最高温度、平均温度和相对湿度等因子的关系,及其对夏粮产量的直接和间接影响。并且通过相关普查方法和滑动相关检验法进行稳定性检验,确定大气环流特征量与水稻高温热害指标间的显著性关系,以分析高温热害发生的环流原因。结果表明:日最高温度≥35℃的日数对水稻穗粒数的影响最为直接,且影响程度最大,日平均温度≥30℃日数主要是间接作用。而对水稻千粒重来说,日相对湿度≤70%的日数影响最为直接,且影响程度最大,日最高温度≥35℃日数主要起间接作用。可通过对前一年11-12月南海副高强度指数的平均值和当年2-3月北美副高面积指数平均值的预报,来提前预测7月下旬至9月上旬≥35℃的高温日数。     

基于机器学习方法的上海市暴雨内涝灾情预测模型研究

本文基于区域灾害系统理论,综合考虑致灾因子、暴露度和脆弱性,提出了一套暴雨内涝灾情预测指标体系;在此基础上利用上海市应急联动中心110接报暴雨内涝灾情数据,构建了暴雨内涝灾情预测BP模型(Back Propagation Model)和XGBoost模型(Extreme Gradient Boosting Model),并对比分析了预测模型效果,实现对上海市暴雨过程内涝灾情数量预测;最后对内涝灾情影响等级进行阈值划分,以期为暴雨内涝影响预报与风险预警业务、服务及灾害管理提供技术支撑。结果表明:1)综合考虑致灾因子、暴露度、脆弱性指标且不经主成分分析降维的指标组合作为暴雨内涝灾情预测指标体系时,BP模型和XGBoost模型的预测精度最优;2)全量样本XGBoost模型总体表现最优,暴雨内涝灾情的右偏分布和内涝灾情的异常高值均对XGBoost模型预测误差有不同程度的贡献;3)综合评价法在历史灾情百分位法和模拟灾情百分位法基础上,结合多年业务实践经验和用户对于110灾情的处置承受力对暴雨内涝灾情进行阈值划分,在实际应用中具有一定参考意义。     

添加剂对微生物胶结砂渗流特性的影响研究北大核心CSCD

从MICP反应环境及细菌代谢过程分析出发,选取NH_(4)Cl与NaHCO_(3)作为添加剂,应用于砂土的微生物改性加固,研究结果表明:(1)NH_(4)Cl、NaHCO_(3)添加浓度为0.1 mol/L时,CaCO_(3)生成量显著增加,相较于添加前增加了68.30%,原因是NH_(4)Cl和NaHCO_(3)的添加,调节反应体系pH值,使其更趋近于脲酶最佳活性所需碱性环境,同时促进细菌活性及代谢过程,进而增加CaCO_(3)生成量;(2)核磁共振检测结果显示,添加NH_(4)Cl、NaHCO_(3)后固化砂柱的孔隙率减小了15.93%,渗透系数降低了2~3个数量级,与MICP固化结果相比也有明显改善,渗透系数降低了50%以上;(3)在渗流模型分析中,一方面考虑CaCO_(3)沉淀对孔隙的填充作用,将其等效为填充于砂颗粒间的小颗粒,提出了MICP固化效应系数表述灌浆加固前后砂颗粒平均粒径的变化,另一方面根据固化后微细观检测分析结果,考虑CaCO_(3)沉淀对砂颗粒表面形貌的改变,调整模型中的颗粒材料形状系数α的取值。综合这两个方面对Kozeny-Carman渗流模型进行了修正,验证分析表明,修正后的Kozeny-Carman渗流模型能够较好地描述加固体的渗流特性,这也为MICP固化砂土的渗流特性分析提供了一种便捷的思路,只需测试不同阶段CaCO_(3)的生成量,就可以比较准确地估算加固体的渗透系数。     

基于HEC-HMS模型的太行山小流域山洪模拟研究——以邢台路罗川流域为例

太行山南段东坡路罗川流域山洪灾害频发，然而相关的模拟研究较少。采用HEC-HMS模型，以罗川流域1982—2016年间8场山洪进行参数率定，2场洪水进行验证，并对比两套参数组合方案((1)初损常损法+Sndyer单位线法+指数衰退法+马斯京根法；(2)SCS曲线数法+SCS单位线法+指数衰退法+马斯京根法)。结果表明：两套方案合格率均为90%,平均Nash效率系数分别为0.83和0.79,预报精度均到达乙级水平，方案一优于方案二。产流初损和CN值均与起涨流量密切相关，分别为对数和指数关系。在验证期，基于经验关系的动态推求法模拟的洪峰流量平均相对误差为12.35%,洪量平均相对误差为12.35%,平均Nash系数为0.82,均优于固定参数法(17.26%、13.35%和0.77),可有效提高模拟精度。