一种预测森林可燃物含水率的方法

可燃物含水率的大小,特别是细小可燃物含水率的大小决定了森林燃烧的难易程度,为了预测森林可燃物的含水率,对东北林区的落叶松,白桦和柞树的细小可燃物的含不率变化进行了研究,并利用多元统计方法建立了各种可燃物的含水率与其相关因子的回归模型,从而在国家级森林火险预测预报系统吵实现了通过获取气象因子来预测森林可燃物含水率的设计思想。     

黑龙江大兴安岭林区森林草类可燃物潜在能量研究

黑龙江大兴安岭林区森林草类植被能量释放主要取决于可燃物的生物量和发热量，可燃物的能量与含水率有着密切关系，而可燃物的含水率又与气角要素有着相关性。在对大兴安岭樟子松林、柞木林、山杨林、白桦林、落叶松、草类和采伐迹地等不同可燃物类型设置标准地并进行可燃物生物量调查的基础上，收集整理防火期内气象资料，分析可燃物含水率与气象因子的关系。结果表明，雨量多，相对湿度大，气温低，风小，含水率就多，相反则少；不同可燃物的发热量和生物量不同，潜在能量也不同，火的强度也不一样；不同可燃物类型，由于树种组成、年龄以及立地条件等不同，能量释放和火强度等也大不相同。     

雷击引燃森林可燃物概率的实验研究

利用自主设计的雷击点燃森林可燃物的模拟实验装置,采用大兴安岭地区的松针和白草作为实验材料进行了雷击点燃实验。通过Logistic回归分析得到雷击点燃概率方程,并且通过主成分分析发现可燃物含水率和设备的低压值是决定可燃物是否被点燃的主要因素。通过不同可燃物含水率和电极间距参数条件下的实验证明了Lo-gistic回归方程结果的合理性,并对电极间距改变范围对实验的局限性进行了分析。     

森林地表可燃物含水率与海拔关系研究

大兴安岭天然林保护工程重点区域,也是森林火灾频发的重灾区。收集测定了177组森林地表可燃物含水率数据,整理成列联表,进行列联表分析。结果表明,所研究区域的森林地表可燃物在低海拔含水率较高,随着海拔的升高,含水率呈现明显的降低趋势。研究结果可为进一步建立更加精确的大兴安岭林区森林地表可燃物含水率预测模型提供理论基础,对于该林区火灾预防工作意义重大。     

广西苍梧马尾松林和大叶栎林的火行为比较

马尾松(Pinus massoniana)是中国南方大面积造林的树种,也是抗火能力最弱的树种。研究了广西苍梧11龄马尾松用材林和4龄大叶栎萌芽林在正常冬季和干旱夏季情景下的火行为,用behaveplus计算了火线强度、蔓延速度、树冠火可能性等参数。结果表明,两种林分在干旱夏季的火行为高于在正常冬季的火行为。无论是在正常冬季还是在干旱夏季,都没有出现马尾松可燃物模型的火行为一致高于大叶栎可燃物模型的情况;天气、地形、可燃物床结构对可燃物含水率有很大影响,而含水率是火行为的决定因素。虽然大叶栎被划分为难燃树种,大叶栎萌芽林的火行为高于成年大叶栎乔木林,苍梧大叶栎萌芽林在极端干旱的夏季情景有被火把点燃的可能性。如果将大叶栎萌芽林作为防火林带使用,需要经常清除林下枯枝落叶,割除黑莎草,减少细小可燃物。     

冰雪灾害对川南森林可燃物的影响

冰雪灾害是影响森林的一个重要气象干扰因素,并会引起生态系统中其他次生干扰。研究冰雪灾害对森林可燃物的影响,提出可行的灾后可燃物管理技术将为今后应对类似的极端气候事件提供科学依据。基于对川南典型森林雪灾后受损情况调查,定量分析雪灾对各类可燃物的影响。按不同森林类型和受灾强度测定林分基本特征和各类可燃物载量,地表可燃物载量调查采用线状相交可燃物调查方法。结果表明：森林受害程度与树种、林龄、海拔、地形等因素有关,针叶林和针阔混交林树冠受损程度为5%~45%,阔叶林树冠受损程度为3%~8%。雪灾引起的主要是较大径级可燃物载量显著增加,径级≥7.0cm的可燃物占可燃物增量的48%~100%。灾后阔叶林地表径级可燃物载量达1.75 kg/m2,其他林分为0.18kg/m2~0.55 kg/m2。雪灾还改变可燃物空间分布,大量断枝和折断树干增加了可燃物垂直分布连续性,地表火更容易发展为树冠火。受灾严重的林分郁闭度下降,也会引起林下草本增加,有利于火灾的发生与发展。建议对受灾林分的地表可燃物清理以人工或机械清理为主。     

北京西山森林潜在火行为及防火林带有效宽度分布研究

可燃物类型及其栽量分布是决定林火行为的重要因素.以北京西山试验林场魏家村分场为研究区域,根据样地调查和森林清查数据对可燃物类型进行分类,并对可燃物载量的空间分布进行研究.根据历史气象数据确定当地平均最大风速平均值为3.6m/s,平均最大风速的最大值为14m/s,在此情景下,结合DEM数据和可燃物数据对研究区域的林火强度进行计算,并对防火林带的有效参数进行确定.     

兴安落叶松林地表可燃物含水率预测模型的研建

对大兴安岭落叶松林地表可燃物含水率影响因子进行分析,选取主要的环境因子,为该区域内林火管理工作提供重要的理论依据。利用软件SPSS Clementine12.0,将相对湿度、地表温度、空气温度作为输入神经元,将兴安落叶松林地表可燃物含水率作为神经网络输出神经元,建立基于BP神经网络的含水率模型。应用BP神经网络模型敏感度分析结果来评定环境因子对兴安落叶松林地表可燃物含水率影响的大小,分析表明,影响兴安落叶松林地表可燃物含水率的主要环境因子由小到大排序为:相对湿度、地表温度、空气温度。构建的兴安落叶松林地表可燃物含水率BP神经网络模型对该区域内的林火管理工作具有一定的借鉴意义。     

我国大兴安岭地区森林雷击火发生的火险天气等级研究

借鉴加拿大林火天气指数(FWI)系统,改进其计算方法。利用大兴安岭地区1966-2006年的气象数据,得到历史上雷击火发生时的火险天气指数,统计分析确定我国大兴安岭地区森林雷击火发生的火险天气等级。根据实地采样测定的可燃物的含水率对计算方法进行了验证。通过统计雷击火发生的火灾级别来检验划分雷击火发生火险天气等级方法的合理性。     

云南松烧除火蔓延速率预测模型研究

基于自制的室内燃烧床模拟野外微缩山地实况进行烧除试验,利用热电偶、秒表、风速仪采集温度、风速、蔓延时间,采用统计软件SPSS用实测的157组林下可燃物含水率x1、载量x_2、可燃物层厚度x_3、坡度x_4、坡向x_5、风速x_6和火蔓延速率y构建云南松烧除火蔓延速率预测的多元线性回归模型。结果表明,该模型拟合度高,可适用于测算云南松烧除火蔓延速率,6个因子的影响程度由大到小为x_6、x_1、x_5、x_4、x_3、x_2,火蔓延速率与风速、可燃物含水率、坡向和坡度相关性高,影响显著。室内模拟烧除试验价格低廉,数据容易采集、操作简便,预测模型简单易懂,能够保证预测数据的时效性和基层烧除实施人员应用。     

基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究*

为实现对大兴安岭地区林火发生概率的基本预测,根据该地区历史火灾资料、地形因子、气象因子和人为因子,基于Logistic回归模型建立该地区林火发生概率预测模型。研究结果表明:坡度、海拔、平均气压、平均气温、平均相对湿度、最小相对湿度是该地区林火发生的主要驱动因子;坡度、海拔、平均气压、平均气温与林火发生概率呈正相关,平均相对湿度和最小相对湿度与林火发生概率呈负相关;ROC曲线下面积值（AUC）为0.91,最佳临界值为0.425;建立的大兴安岭地区林火发生概率预测模型,建模样本总体准确率为82.4%,验证样本总体准确率为80.5%;该地区夏季林火发生概率明显高于春、秋季;林火发生概率较高的Ⅳ级和Ⅴ级火险区主要集中在夏季该地区东南部、西部以及春、秋季该地区东南部。研究结果可为该地区林火预测提供1种参考方法。     

基于J2EE的城市森林病虫害专家系统研究

基于J2EE的城市森林病虫害专家系统将自然语言理解技术、数据库技术、网络技术以及领域专家的病虫害诊断经验和病虫害的预测与防治技术成果有机地结合起来,可以对城市森林常见病虫害进行预测、诊断和防治。本文讨论了城市森林病虫害的现状并介绍了基于J2EE的城市森林病虫害专家系统的主要应用技术、设计思路、系统功能和结构设计。     

基于Logistic回归的林缘计划烧除气象条件判别分析

森林火灾是一种破坏性极强的灾害,它与农事活动以及气象条件密切相关,加强其预防与控制具有十分重要的作用和意义。根据2014年~2015年闽东屏南县进行的60次林缘计划烧除试验观测的主要气象要素数据(天晴日数、温度、湿度、风速),建立基于Logistic二元回归的林缘烧除气象条件判别模型进行检验和分析。结果表明,模型判别计划烧除成功与否的预报准确率高(91.7%),主要气象要素对林缘计划烧除成功与否发挥重要作用,其中连续晴天日数为最大影响因子,其次为风速。模型通过检验和验证结果显著,具有预报服务应用价值。     

基于随机森林算法的福建省林火发生主要气象因子分析

应用"随机森林"算法,以福建省22个国家级气象站每日气象数据和2000年~2003年间林火火点卫星解译数据为基础,对影响福建省林火发生的主要气象因子进行分析,并对2004年的林火数据进行独立检验。研究结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"等5个气象因子是影响林火发生的主要驱动因子,且这5个气象因子对林火发生的影响大小为:"日照时数""日最高气温""日最低地表气温""日最小相对湿度""日最高地表气温";随机森林算法的拟合结果显示:随机森林算法对福建省林火发生的预测精度为82.3%,表明随机森林算法对我国福建省林火发生的预测具有较高的预测能力,可用于基于气象因子的我国福建省林火发生的预测预报。本研究可为福建省林火的预测和决策工作提供一定的参考依据。     

城市供水管网漏损动态预测的Bootstrap-Lee-Carter模型*

为对某城市供水片区的不同管径和管材的管道漏点率进行动态预测,考虑城市供水管网漏损时变特征,采用Bootstrap方法估计Lee-Carter参数模型。针对供水管网漏点率进行经典Lee-Carter模型预测,并通过残差等高线图及其同方差性质检验,比较分析最小二乘法和加权最小二乘法估计Lee-Carter模型参数的拟合效果;考虑供水管网漏损时变引起的模型参数不确定性扰动,利用残差Bootstrap方法抽样模拟Lee-Carter模型参数置信区间和模型改进后的供水管网漏损预测结果。结果表明:Bootstrap-Lee-Carter模型相比经典Lee-Carter模型具有更高的预测精度。     

基于PSO-SVM模型的隧道水砂突涌量预测研究

复杂工程地质条件下,隧道水砂混合物突涌的预测防控是隧道安全建设的基础,准确预测水砂混合物突涌量,为工程提供安全保障至关重要。为提高预测准确性,提出一种基于粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的隧道水砂突涌量预测模型。综合考虑地质构造、气象条件、施工影响三类因素,选取七个因子,结合某公路隧道,利用PSO-SVM建立隧道水砂突涌量预测模型,并对该隧道水砂突涌量进行预测,结果与实际突涌量一致。证实综合粒子群算法和支持向量机优势的PSO-SVM方法预测精度高,且易于实现,为类似隧道工程突涌预测提供参考与借鉴。     

紫金山登山道主要树种抗火性研究

比较分析了紫金山登山道两侧主要树种的抗火能力,对紫金山不同立地、区位的森林生物防火林带建设和树种选择进行探讨和分析。利用层次分析法,从树种燃烧特性、生物学和生态抗火特性三个方面对紫金山登山道路两侧32种主要树种的抗火性进行综合评价分析,并利用聚类分析对32种树种的抗火性进行分类。结果表明:石楠、油茶、冬青、栓皮栎、青冈、枸骨、麻栎等12种树种综合抗火性较强;朴树、枫香、黄檀、黄连木等7种树种综合抗火性一般;糙叶树、短叶中华石楠、苦树、山胡椒、紫薇、狭叶山胡椒等12种树种综合抗火性较弱;马尾松综合抗火性最弱。树种抗火性评价的11项评价指标中树叶特性、含水率、树皮特征、热值、树冠结构5项指标对树种抗火性影响较大,综合生物学特征对树种抗火性影响最大。冬青、青冈、女贞等常绿大乔木,石楠、油茶、枸骨、茶树等常绿灌木抗火性较强,可以作为防火树种。糙叶树、短叶中华石楠、苦树、山胡椒、紫薇、狭叶山胡椒、瓜木、构树、鸡爪槭、白檀、青桐、卫矛、马尾松等抗火性差,在森林防火中需要重点防护。     

PCA-SVR在煤层瓦斯含量预测中的应用

针对煤层瓦斯含量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,建立了基于主成分分析和支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测模型。该模型有效地解决了小样本、非线性预测的问题,并发挥了主成分分析法消除输入变量间相关性的优点,减少了输入变量个数,提高了预测精度和收敛速度。通过实证分析,该模型的预测精度高,能够直接用于煤矿现场预测煤层瓦斯含量。