以小时为步长的大兴安岭兴安落叶松林地表可燃物含水率预测模型

应用时滞平衡含水率法(包括Nelson和Simard两种)及气象要素回归法,以小时为步长对大兴安岭地区阳坡上部落叶松林下地表细小死可燃物进行动态含水率测定,分析了不同郁闭度林分的预测误差.结果表明:以小时为步长的可燃物含水率预测方法适用于大兴安岭地区的典型落叶松林分,Simard法预测平均绝对误差为1.1%,平均相对误差为8.5%,低于Nelson法和传统的气象要素回归法,接近同类研究的误差范围;同一坡度、坡位上,不同郁闭度下的可燃物含水率变化差异较大,使用以小时为步长的可燃物含水率预测方法,应根据不同地区林分和地点选择合适的平衡含水率模型,或建立基于林分的可燃物含水率模型.     

大兴安岭典型林分地表死可燃物含水率动态变化及预测模型

对春季和秋季大兴安岭地区西林吉林业局山杨-白桦混交林、落叶松林、樟子松林、落叶松-白桦混交林、白桦林5种典型林分不同坡位地表细小死可燃物含水率动态进行研究,构建了不同季节防火期、不同林分地表死可燃物含水率的预测模型,并分析了其预测误差.结果表明: 相同林分地表可燃物含水率在春季和秋季差异显著;在相同季节相同林分下不同坡位可燃物含水率存在差异.采用Nelson模型对地表死可燃物含水率预测的平均绝对误差(MAE)的平均值为0.13,略低于Simard模型(0.14),明显低于气象要素回归模型(0.25).Nelson和Simard模型的预测效果好于气象要素回归模型.秋季模型对地表死可燃物含水率的预测精度好于春季模型和春季秋季混合模型.     

基于卷积神经网络及气象要素回归法的地表死可燃物含水率预测模型

地表可燃物含水率是森林火险等级和火行为变化的重要指标,其预测模型对于火险预测、火灾管理等具有显著作用。本研究基于蒙古栎及樟子松林地的野外气象因子以及地表死可燃物含水率数据,进行气象因子随机森林相对重要性排序以及皮尔逊相关性分析,并使用深度学习中的卷积神经网络以及气象要素回归法预测可燃物含水率。结果表明：野外蒙古栎的可燃物含水率显著高于樟子松。随机森林结果表明,对于可燃物含水率具有显著作用的因子排列顺序从大到小为湿度、温度、降雨、风速、太阳辐射;相关性分析表明,当日的温度、湿度、降雨对于可燃物含水率具有显著影响,同时,气象因子之间也存在一定的相关性。卷积神经网络模型对于蒙古栎及樟子松林地表可燃物含水率的预测R²分别为0.928、0.905,平均绝对误差(MAE)分别为6.1%、8.1%,平均相对误差(MRE)分别为8.9%、4.2%;气象要素回归法的R²分别为0.495、0.525,MAE分别为30.5%、39.5%,MRE分别为52.1%、32.6%,卷积神经网络模型精度显著高于气象要素回归法。研究表明,深度学习的卷积神经网络能够为今后的可燃...     

气温和空气相对湿度对森林地表细小死可燃物平衡含水率和时滞的影响

以落叶松(Larix gmelinii)叶片、白桦(Betula platyphylla)叶片、落叶松-白桦叶片混合物为例, 初步研究了气温和空气相对湿度对地表细小死可燃物平衡含水率和时滞的影响, 对这3种可燃物在不同气温、不同空气相对湿度条件下(共20个温湿度组合)失水过程中的含水率进行了测定。通过统计软件建立了相应条件下3种类型可燃物含水率时间动态方程, 并利用此方程估算了3种可燃物平衡含水率和时滞, 同时用估算值分别建立了3种可燃物的平衡含水率-气温模型、平衡含水率-湿度模型、时滞-气温模型、时滞-湿度模型等4种模型。并用已知的4个可燃物平衡含水率模型拟合了该研究得到的平衡含水率数据, 其中, 用Van Wanger模型得到的平均绝对误差和均方根误差均不超过0.01, 拟合效果最好; Nelson模型的拟合效果最差。对气温和空气相对湿度对3种可燃物平衡含水率和时滞的影响的研究结果表明: 气温和空气相对湿度对3种可燃物的平衡含水率和时滞有显著影响, 气温与平衡含水率和时滞呈负相关关系, 而空气相对湿度与二者均呈正相关关系。其中, 时滞-湿度模型高估了可燃物的时滞。该研究具有一定的局限性与不确定性, 在未来的工作中, 应选择在更宽的可燃物类型范围内, 结合更全面的影响因子进行研究。     

上海轨道交通对城市土地利用变化的影响

利用1989、2005年上海市1∶50 000彩红外航空遥感影像解译的土地利用数据,基于GIS技术,定量研究了上海轨道交通对城市土地利用动态变化的影响,并用Markov模型对研究区2010—2025年间的土地利用变化进行了初步预测.结果表明：轨道交通加快了上海市土地利用的转化,促进了以耕地为主的自然景观向居住、公共设施用地等土地获益较高的人工景观转化;轨道交通增加了研究区的土地利用程度;1989—2005年,研究区其他用地（以在建用地为主,下同）、公共设施用地、绿地、耕地、水域的转化率较大,其中,其他用地的变化速度最快,水域的变化速度最慢;2010—2025年,耕地、水域的面积和比例将继续减少,居住、公共设施用地等人工景观的面积则呈继续增加的趋势.从提高土地利用程度和土地获益的角度,轨道交通沿线的这种土地利用结构仍需要进一步调整,以增加土地的集约化程度和实现土地资源的可持续利用.     

基于ARIMA-ANN模型的生态安全评价及预测——以河西走廊城市群为例

生态安全是社会经济可持续发展的基本保障,研究区域生态安全时空格局历史演变与发展趋势具有重要意义。本文选取河西走廊地区5个地级市为对象,建立基于PSR-EES模型的生态安全评价指标体系,采用综合指数法计量其2008—2017年期间10年生态安全值,进而采用ARIMA-ANN模型预测未来该区域生态安全变化趋势。结果表明:河西走廊地区生态安全呈波动上升状态,演变特征与区域的生态保护规划与政策措施相吻合;各地级市生态安全等级与理想状态存在不同程度的差距;张掖、金昌、酒泉三市存在一定的生态风险;采用ARIMA单项模型、ARIMA-ANN组合模型对河西走廊区域生态安全变化趋势进行预测的平均相对误差、相关系数分别为2.01%、0.8852(ARIMA)和1.09%、0.9665(ARIMA-ANN); ARIMA-ANN组合模型预测河西走廊地区2020年的生态安全值达0.8107,处于V级。本研究证明,ARIMA-ANN组合模型在区域生态安全演变评价和发展趋势预测中获得较高的准确度和精度,对优化区域生态空间布局和安全管理具有实践价值。