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1.
基于MODIS卫星火点的浙江省林火季节变化及驱动因子   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究林火变化趋势和驱动因子,可为林火预防和管理提供科学依据。本研究基于MODIS卫星火点数据,结合气象(日平均风速、日平均温度、日相对湿度、气温日较差、日累计降水)、人为(到公路距离、到铁路距离、到居民点距离、人口密度、人均GDP)、地形和植被因素(高程、坡度、植被覆盖度),运用趋势分析法、Logistic回归模型,对浙江省2001—2016年林火变化趋势和驱动因子进行研究。结果表明: 浙江省春、夏季林火呈显著上升趋势,秋、冬季林火呈先上升后下降趋势,秋季下降趋势显著。浙江省各季节林火预测模型拟合度均较高,模型预测准确率分别为75.8%(春季)、79.1%(夏季)、74.7%(秋季)和79.6%(冬季)。浙江省春、夏季林火发生与变化受气象、人为、地形和植被因素的显著影响;秋、冬季林火发生与变化主要受气象因素影响。在影响因素复杂、高火险区域分散的春、夏季,林火管理应重点加强人为活动管理和防火宣传教育;在秋、冬季,可通过在高火险区集中分布的西南地区增设瞭望塔和监控设备进行监测和管理。  相似文献   
2.
大兴安岭塔河地区雷击火发生驱动因子综合分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
森林火灾是一个全球性问题,对森林资源和温室气体排放有重要影响,并严重影响人们生命财产安全。林火主要分为人为火(人为活动引起)和雷击火(雷电引起)两大类。在我国北方针叶林带,雷击火主要集中在黑龙江大兴安岭和内蒙古呼伦贝尔盟地区。大兴安岭塔河地区位于我国北方针叶林带,是森林火灾的重灾区。其中雷击火所占比例大约1/3以上。目前针对当地雷击火与影响因子的研究主要集中于气象因子,非气象因子(森林可燃物和地形特征)的研究受数据条件和技术手段限制研究报道较少。研究数据包含三部分,林火数据,气象数据和地理植被数据。林火数据包含1974—2009年间林火发生经纬度坐标,时间和面积等。气象数据主要包括每日尺度的最低气温,最高气温,平均风速,平均相对湿度等因子。根据加拿大火险天气指标系统计算出了出了细小可燃物湿度码(FFMC),干燥可燃物湿度码(DMC)和干旱码(DC)也没用于本研究。此外,基于1∶10万塔河地区数字化林相图提取了海拔、坡度、坡向、森林类型、优势树种、龄级等因子用于决策因子分析。研究数据分析过程主要应用Arc GIS10.0中的空间分析工具和SPSS19.0的逻辑斯蒂回归模型完成。研究结果显示"日最低气温","最大风速"和"最小相对湿度"3个气象因子及火险天气指标系统(FWI)中细小可燃物湿度码(FFMC)干旱码(DC)与雷击火发生概率显著相关(P0.05),模型整体拟合水平R2(CoxSnell)=0.326。在非气象因子与雷击火发生的逻辑斯蒂模型检验中,"地被物盖度"和"龄级"均在P=0.05水平上与雷击火发生显著相关,其模型的整体拟合水平R2(CoxSnell)为0.15。研究结论表明在分析雷击火发生的决策因子时,应该综合考虑气象、可燃物和林分因素。  相似文献   
3.
我国北方针叶林带是重要的森林资源储藏地,也是林火发生的重灾区,其自然火和人为火所占比例相当. 气象因子、地形特征、植被条件、人为基础设施等因素对人为火发生具有显著影响,国内目前应用空间分析技术对北方针叶林带人为火影响因子的研究还存在一定不确定性. 本文基于1974—2009年间人为火的空间地理坐标,结合研究地的气象因子、基础地理信息及矢量化林相图,应用ArcGIS 10.0中的空间分析工具和SPSS 19.0的逻辑斯蒂回归模型对影响人为火发生的主要驱动因子进行分析,并建立人为火发生的概率模型. 利用HADCM2模式下研究区域未来气象数据对塔河地区2015年人为火发生情况进行计算.结果表明: 距离铁路距离(x1)和平均相对湿度(x2)对研究区域人为火发生具有显著影响,并得到火险概率模型P=1/[1+e-(3.026-0.00011x1-0.047x2)]. 模型校验结果显示,模型的准确度可达到80%.林火发生预测结果表明,塔河地区2015年 4—6月、8月为人为火高发期,其中,4—5月的林火发生概率最高.从火险空间分布来看,高火险主要集中在塔河西部和西南部,铁路线路主要包含在此区域.  相似文献   
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