人口密度对森林火灾发生频率的影响

人类活动是引发森林火灾的主要原因之一，在中国、日本等国家，90％以上的森林火灾是由人为因素引起的。为了量化人类活动对森林火灾的影响，本文基于日本的三级网格系统，对日本全国范围内近年来的森林火灾数据、土地利用率数据和人口密度数据进行了综合分析，研究了人口密度对火灾发生频率的定量影响规律。结果表明：森林火灾发生频率与人口密度之间呈现出幂律关系，经过一步的分析，发现两者之间存在具有边界效应的简单关系，即渐近幂律分布。本文的研究结果对于森林火灾的防治，特别是对于火险的预测具有实用意义。     

2002年十大流行病毒排行榜

做为欲进军国际市场、国内著名的反病毒及信息安全厂商瑞星公司,针对2002年间爆发的各种病毒,以通过病毒的危害程度和广大计算机用户的反馈资料及大量的统计调查研究,综合整理出今年的十大流行病毒排行榜,“榜上有名”的各病毒都是2002年在广大计算机用户心目中留有一些印象者,其中“求职信”病毒以其集大成者的身份,仍然“风光无限”,位居榜首,其余九个病毒也以其独有的“威力”名列榜中。     

发展我国森林生态旅游的对策思考

作者以生态旅游理论为基础，分析了我国森林生态旅游的发展状况，并以加入WTO为背景从中找出存在的问题，进而提出入世后推进我国森林生态旅游发展的对策。     

阿尔泰山两河源区生态环境问题研究

由于人类对自然资源的不合理开发利用，以及自然环境的演变，阿尔泰山两河源区的生态环境出现了比较严重的退化。两河源区的生态环境不仅直接关系到阿勒泰地区人民的生活及经济的发展，而且还关系到相关地区的可持续发展问题。针对阿尔泰山两河源区的生态环境问题笔者提出了相应的对策与建议。     

环境保护与森林生态可持续发展

本文概述了环境保护与森林生态可持续发展的含义与森林旅游资源的特点,阐明了实现森林旅游生态可持续发展的必要性,及实现森林旅游生态持续的途径。     

小尺度森林火灾的渐近幂律分布

森林火灾系统是一个自组织临界性系统，它的表现之一就是火灾的尺度分布满足幂律规律。然而实际数据分析表明，在尺度最大和最小的两个区域，火灾分布与幂律规律存在较大的差异。对小尺度火灾的偏离现象，研究者通常猜测是由于小面积火灾记录数据遗漏较多造成的，目前尚没有一个理论上的依据，而小尺度火灾的分布规律对大尺度火灾的预测起看关键作用。为了解释这种偏离现象，该文将火灾看作一个生灭过程，并对火灾蔓延和熄灭的机理进行了分析，最终得到了森林火灾分布与火灾尺度的定量依赖关系及其机理。将该文的结果与日本近年来全国范围内的森林火灾统计数据进行了对比，表明该文得到的结果与真实数据得到较好符合，并且成功解释了小尺度森林火灾分布与幂律关系的偏离现象。该研究可望对深入认识火灾系统的自组织临界性和防治火灾具有一定的实际意义。     

森林采运作业个体伤害的工效学分析

森林采运作业是一种高危险作业,有效减少作业过程中的生产事故和作业人员个体伤害是企业安全管理工作的核心,本文运用系统工程学原理和人类工效学方法全面系统的分析了森林采运作业生产事故和作业人员个体伤害的致因,提出了减少采运作业生产事故和作业者个体伤害的对策。为采运企业安全生产管理提供了科学的决策依据。     

基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件

全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明：黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10max<0.89),r_max对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较...     

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。