一、森林火险趋势预报中降水日数和降水量模型的研建（论文文献综述）
丽娜[1]（2021）在《气候变化背景下内蒙古草原火灾风险动态评价与预估研究》文中进行了进一步梳理近年来,全球气候变化异常,极端气候事件、干旱等气象灾害频发,同时草原火险等级也在逐步攀升,草原火灾正呈春、秋两季多发向全年延伸的新趋势。受气候变化影响,大部分地区进入草原火灾多发期,随着时间的推移,气候变化对可燃物类型、可燃物累积的长期影响与对火险和火行为的短期影响相互叠加导致草原火灾的发生将进一步加剧。草原火灾作为自然灾害的重要部分,其风险评价越来越引起各国研究者们的关注。而我国气候变化影响与草原火灾风险研究比较分散,对过去影响评估较少,对未来风险评估薄弱。中国是草原大国,天然草原占国土面积的41.7%,草原火灾易发区占1/3,频发区占1/6,其中,内蒙古是我国北方草原火灾高发区。建国以来,我国牧区发生草原火灾5万多次,累计受灾草原面积2亿公顷,造成经济损失600多亿元,平均每年10多亿元。内蒙古拥有丰富的草地资源,是我国重要的农牧业生产地带,是北方重要的生态屏障,对我国经济社会可持续发展具有重要的意义。因此,提出了气候变化背景下内蒙古草原火灾风险评价与预估研究,实现内蒙古草原火灾管理由危机管理向风险管理的转变,从灾后评估向风险预估的转变,进一步提升内蒙古草原火灾的管理能力,对区域应对气候变化制定有的放矢的防灾减灾对策和措施意义重大。本研究以大气-植被-土壤连续系统出发,以不同季节与不同植被类型为切入点,以内蒙古草原火灾为研究对象,利用气象数据、遥感数据、基础地理数据、历史灾害统计数据以及野外地面样点数据等多源数据,在了解研究区草原火灾时空分布和演变特征及其影响机制的前提下,基于灾害风险形成机理,构建草原火灾综合危险性评价体系,结合野外地面实测数据与遥感数据构建草原火灾脆弱性评价模型,进而建立气候变化背景下全新的草原火灾综合风险动态评价方法,对内蒙古2001-2018年不同季节不同草地类型的草原火灾风险进行动态评价与等级区划。并进一步耦合第五次气候变化模式比较计划预估模型输出数据（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5）,预测未来不同碳排放情景下的内蒙古不同季节草原火灾风险演变特征。通过研究开展,将弥补气候变化背景下草原火灾风险评价研究基础的不足,解决当今草原火灾风险管理应对气候变化影响的关键性问题。本研究主要包括以下几个内容:（1）内蒙古草原火灾时空演变及影响因素分析本章内容是利用MCD64A过火面积数据对内蒙古不同季节草原火灾时空分布及演变规律进行探讨与分析。草原火灾的时空分布及演变特征与该区域的自然因素和人为因素的分布及变化规律密切相关。利用随机森林模型进行不同季节草原火灾影响因子重要性识别及贡献率排序,系统揭示自然和人类活动对于内蒙古不同季节草原火灾的影响程度。结果表明:草原火灾集中分布于研究区东部地区,且春季聚集性最高。在年际尺度上,2001-2009年研究区草原火灾总体上呈减少趋势,2009-2018年呈上升趋势。影响因素贡献率排序结果显示,植被指数在各季节草原火灾的贡献率均较高,其次是相关于水分条件的因子。通过影响因素和草原火灾的关系研究发现,草原火灾的发生数量与气温和降水相关的因子均呈正相关;并与春、秋季节干旱频率呈正相关,与夏季干旱频率呈负相关,与冬季干旱频率无明显关系。草原火灾数量与生长季归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）值呈正相关关系,且发生数量从多到少依次为:草甸草原、典型草原、荒漠草原、草原化荒漠。（2）基于多源数据融合的内蒙古草原火灾危险性评价本章从土壤-植物-大气连续系统出发,首先,利用三种不同火源因子建立草原火灾致灾因子危险性指数（Fire Source Hazard Index,FSHI）;其次,利用植被连续度、植被类型和土壤湿度建立可燃物危险性指数（Fire Fuel Hazard Index,FFHI）;再次,通过计算在多种气候因子条件综合作用下的草原火灾发生概率作为孕火环境危险性指数（Fire Environmental Hazard Index,FEHI）;最后,利用上述三个指数建立不同季节、不同草地类型上的草原火灾综合危险性评价模型,对内蒙古草原火灾进行危险性评估与区划。结果表明:内蒙古草原火灾危险性存在明显的季节性与区域异质性。季节分布上,草原火灾危险性最高的为春季、其次为秋季、再次为夏季、危险性最低为冬季。在空间分布上,极高度危险性主要分布于呼伦贝尔草甸草原区,中、高度危险性分布于研究区典型草原区,低度危险性分布在荒漠草原区。（3）内蒙古草原火灾脆弱性评价研究本章结合三期不同年份的野外地面生物量实测数据与遥感数据来反演研究区历年产草量,并根据草原火灾面积来计算历次草原火灾造成的产草量损失率表征研究区草原火灾敏感性,利用承灾体暴露性,以及对草原火灾的区域管理能力等因子作为适应性来构建内蒙古草原火灾脆弱性评价模型,对内蒙古不同季节不同草地类型的草原火灾脆弱性进行评价区划。结果表明:内蒙古草原火灾春季脆弱性分布范围广,等级高;其次为秋季草原火灾脆弱性,再次为冬季,最低为夏季。空间分布上极高度脆弱性主要集中在呼伦贝尔市东南部草甸草原区,高度脆弱性分布在研究区典型草原区东部,中度脆弱性分布在典型草原区西部。（4）内蒙古草原火灾动态风险评价本章节从综合灾害风险二因子理论出发,根据草原火灾的自然属性和社会属性,基于草原火灾综合危险性和承灾体脆弱性建立内蒙古草原火灾风险评价模型,对研究区草原火灾爆发典型年份（2003、2008年）和草原火灾较少典型年份（2013年）以及对2001-2018年的草原火灾进行风险动态评价与区划。结果表明:2003年研究区草原火灾风险主要集中于春季,其风险范围广且极高度风险聚集性强。2005年草原火灾风险主要集中在秋季,极高度风险集中在锡林郭勒盟东乌珠穆沁旗东北角至兴安盟阿尔山市与蒙古国相接壤的边境区。而2013年,研究区未出现极高度的草原火灾风险。研究区中东部草甸草原区各季节草原火灾风险普遍大于其它地区。（5）未来不同气候变化情景下内蒙古草原火灾风险预估本章通过耦合CMIP5气候变化模式与草原火灾风险评价模型,对研究区RCP4.5和RCP8.5情景下21世纪中期（2040-2060年）和末期（2080-2100年）的草原火灾危险性进行预估,并假设脆弱性不变的前提下,进一步预估未来不同碳排放情景下的内蒙古草原火灾风险演变特征。结果表明:随着温室气体排放浓度的升高,研究区未来气候将出现持续偏暖、偏湿润。对未来不同草原类型变化的预测发现,RCP4.5/8.5情景下的研究区东部草甸草原边界外扩,面积增加;典型草原区在RCP4.5情景下向西移动明显,在RCP8.5情景下则向东侵入明显;荒漠草原面积范围减少,且向东和向南稍有不明显的移动现象。21世纪中期的草原火灾风险在RCP4.5情景下强度高于RCP8.5情景,而RCP8.5情景下中度及以上等级风险分布范围更广;在末期,RCP8.5情景下的草原火灾风险等级上更高,极高度风险面积占比相比于基准期和RCP4.5情景增加19.5%和17.8%。其中春季草原火灾风险的增幅最大,其次为夏季,再次为秋季,增幅最小的为冬季。
张冉[2]（2020）在《大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型》文中认为森林可燃物含水率是林火预测预报的重要指标之一,森林地被死可燃物含水率的变化规律对于预报林火发生,控制林火蔓延具有重要意义。构建森林可燃物含水率模型是林火预测预报的关键技术,气象因子是控制森林地被死可燃物含水率变化的主要影响因子,系统深入地研究气象因子对野外森林细小死可燃物含水率的变化规律对构建森林细小死可燃物含水率预测模型至关重要。目前基于气象因子的林火预测和预报已有一些预测模型研究,但所构建的预测模型计算方法和使用范围还非常有限,与我国森林火险天气预警监测系统的需求还有很大的距离。大兴安岭地区是中国北方森林生态系统的主要区域,同时是森林火灾的高发频发区域,森林火灾是影响这一地区生态系统平衡主要的影响因子。本文针对大兴安岭林区两个森林火灾危险期的林火预测预报的关键技术问题展开研究,利用大兴安岭林区典型林分（兴安落叶松-白桦（Larix gmelinii-Betula platyphylla）混交林、兴安落叶松（L.gmelinii）林、蒙古栎（Quercus mongolica）林）及沟塘草甸的2015～2016年度5月和6月采集的细小死可燃物含水率数据与林外气象数据构建了基于气象因子的森林细小死可燃物含水率预测模型,模型构建方法易于推广,检验结果精度较高,为大兴安岭地区森林火灾发生预报提供理论依据。主要研究结果如下:（1）大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率实时变化预测模型根据统计分析方法,在假定区域尺度上在某时刻气象因子一致的条件下,利用各林分及沟塘草甸内的细小死可燃物含水率数据和林外气象站的气象数据,通过回归分析、相关性分析、最小二乘法及场论思想构建了大兴安岭林区各典型林分和沟塘草甸基于气象因子的细小死可燃物含水率实时变化预测模型,即t时刻细小死可燃物含水率值、林外t时刻和t-1时刻气温差、t时刻和t-1时刻相对湿度差与t时刻和t-1时刻之间的降雨量来估算t+1时刻细小死可燃物含水率,利用最小二乘法估算出典型林分及沟塘草甸相应模型中参数。模型检验结果可知:典型林分（兴安落叶松-白桦混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林）和沟塘草甸的细小死可燃物含水率实时变化预测模型准确率分别为91.1%、90.0%、91.0%和81.0%（相对误差不超过5%）,平均准确率为88.3%。研究结果表明:构建的细小死可燃物含水率实时变化预测模型预测效果良好,模型具有较好的实用性,可以用于大兴安岭林火实时预测预报系统。（2）基于降雨量的大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型假定区域尺度上在某时刻气象因子一致的条件下,利用回归分析、相关性分析及最小二乘法构建了细小死可燃物含水率实时预测模型,并在该模型的基础上,推导出大兴安岭林区各典型林分和沟塘草甸基于降雨量的细小死可燃物含水率预测模型。该预测模型可以描述在林外气象因子恒定不变时,林分内细小死可燃物含水率在持续恒定降雨强度时的变化规律,主要选择的气象因子包括林外的气温、相对湿度、风速和降雨量,利用最小二乘法估算出典型林分及沟塘草甸相应模型中参数。模型检验结果可知:典型林分（兴安落叶松-白桦混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林）和沟塘草甸基于降雨量的细小死可燃物含水率变化预测模型准确率分别为87.7%、83.9%、93.9%和81.8%（相对误差不超过5%）,平均准确率为86.8%,研究结果表明:构建的基于降雨量的细小死可燃物含水率变化预测模型是正确的,对于描述野外林分内细小死可燃物的“吸水”过程是可行的,该模型对于林地降雨持续时间较长时预测细小死可燃物含水率变化效果较好。（3）大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率日变化预测模型利用回归分析、相关性分析论、最小二乘法和插值理论,在假定区域尺度上在某时刻气象因子一致的条件下,利用林外生态保护站的气象数据,构建了大兴安岭林区典型林分基于气象因子的细小死可燃物含水率日变化预测模型,模型包括多个子模型:细小死可燃物含水率日平均值模型、细小死可燃物含水率日最高值模型、细小死可燃物含水率日最低值模型、细小死可燃物含水率日最高值出现时刻模型、细小死可燃物含水率日最低值出现时刻模型和细小死可燃物含水率日变化曲线模型,即用当日林外的气象因子估算出次日林地内细小死可燃物含水率日最高值、日最低值以及日最高值和日最低值出现的时刻,进而利用样条插值理论给出次日24小时细小死可燃物含水率变化曲线,利用最小二乘法估算出各典型林分及沟塘草甸相应模型中参数。检验结果可知:典型林分（兴安落叶松-白桦混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林）和沟塘草甸的细小死可燃物含水率日变化预测模型准确率分别为80.0%、83.3%、83.3%和83.3%（相对误差不超过10%）,平均准确率为82.5%,研究结果表明:建立的细小死可燃物含水率日变化预测模型是可行的,模型具有较好的实用性,可以用于林火日预测预报系统。综上所述,以时间尺度构建大兴安岭林区各典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型并进行模拟,揭示了林地地表细小死可燃物含水率的变化规律,研究结果将为大兴安岭林区两个防火期林火的预测预报提供重要的数据基础和理论支撑,对我国北方森林生态系统的保护具有积极的意义。
马文苑[3]（2019）在《大尺度林火驱动因子及预测模型研究》文中进行了进一步梳理针对中国目前有关林火驱动因子及预测模型的研究通常局限于一个或几个区域的研究现状,该文使用2010?2018年全国卫星监测火点数据、2010?2017年全国各气象站的日值气象数据、全国基础地理数据、DEM数据,基于数理统计、二项logistic回归、随机森林算法等方法对中国大尺度森林火灾分布特征及主要林火驱动因子进行分析,建立我国大尺度林火发生预测预报模型,对模型结果进行评价,最后选取最优模型绘制我国森林火险等级区划图,以期为我国的大尺度林火预报工作提供参考。研究主要得到以下结论:2010年?2018年我国的森林火点数量随年份变化总体呈减小趋势,且有明显的季节差异和地域差异,春季和冬季的森林火点数量明显多于夏季和秋季,东南地区明显多于其它地区;在气象方面,森林火点数量随气温、平均相对湿度和平均风速的升高先增加后减弱;在地形方面,随海拔和坡度的增加而减少,阳坡发生的林火次数多于阴坡;在社会人文方面,森林火点数量随着与道路距离的增加而减少,随着与居民点距离的增加先增多后减少。基于二项logistic回归和随机森林算法对中国大尺度主要林火驱动因子进行选择分析。使用多重共线性诊断和二项logistic回归显着性检验选取出15个主要林火驱动因子,其中经度、平均气压、平均相对湿度等8个因子与林火发生呈正相关关系;纬度、海拔、坡度等7个因子与林火发生呈负相关关系。使用随机森林算法选出纬度、最小相对湿度、经度等12个主要林火驱动因子并对其进行了重要性排序。两个方法共同选出的主要林火驱动因子有:经度、纬度、海拔、平均地表气温、20-20时累计降水量、平均气压、平均相对湿度、最小相对湿度、日照时数。这9个因子为中国大尺度林火主要驱动因子。使用二项logistic回归和随机森林算法,根据主要林火驱动因子选择的结果建立中国大尺度林火发生预测模型。基于logistic回归的预测模型的AUC值均大于0.89,预测准确率在81.7%～82.1%之间;基于随机森林算法的预测模型的AUC值均大于0.97,预测准确率在89.4%～91.5%之间,随机森林算法更适用于我国大尺度地区的森林火灾发生预测。根据随机森林算法对样本点林火发生概率的预测结果,在ArcGIS软件中使用克里金插值法绘制中国森林火险等级区划图,从区划图中可以看出东北大兴安岭林区、东南地区以及云南省部分地区为我国林火高发区,华北地区、中部地区森林火险等级较低,西部大部分地区基本无火情。
于茜[4]（2019）在《森林火险预测模型研究与应用 ——以大兴安岭林区为例》文中研究指明森林火灾是指失去人为控制,在林地内自由蔓延和扩展,对森林资源、森林生态系统和人类带来一定危害和损失的林火灾害。森林火灾是全球性、突发性、破坏性极强的自然灾害,森林火灾一旦发生,则很难对林火进行控制和扑救,因此需要及时有效的对森林火灾的发生进行预测预防。森林火险预测预报研究,可以及时有效的预防林火的发生,有效地保护森林资源,最大限度的减少林火灾害造成的影响和后果,是当前森林火灾研究的重要内容。结合已有森林火险天气等级模型,本文首先对森林火险气象因子和植被因子数据的获取及处理方式进行了设计,获取地面气象台站观测的日最高温度、日最小相对湿度、降水量及最大风速的逐时数据,和卫星影像植被覆盖度数据,对两种类型数据进行处理计算,并对全国火灾案例进行火险等级验证,构建森林火险预测模型,结合Matlab开发语言,研发森林火险预测系统,自动解算研究区森林火险等级分布和各影响因子分布结果,为森林火险预测模型的应用奠定基础。在上述内容的基础上,结合大兴安岭研究区内台站数据采集与处理方式,选取2015-2018年间过火面积较大的四例典型火灾案例,分析火灾发生时火情状态,对火灾发生区域火险等级空间分布、影响因子作用等进行分析研究。研究结果表明:（1）火灾案例验证结果显示,在全国13起森林火灾案例数据中,有11例案例火险等级均在3级以上,达到中度危险状态以上,实际火灾案例的火险等级验证结果准确性达85%。（2）大兴安岭2015-2018年四例火灾案例发生期间,森林火险预测系统预测的火灾发生区域火险等级空间分布显示2015-2017年火灾案例区域预测火险等级为5级,2018年火灾案例区域预测火险等级为4级,根据实际发生火灾区域情况对森林火险预测的准确性达到90%,其四例案例的预测等级均在4级以上,均处于高度危险,容易诱发森林火灾。（3）根据案例气象数据分布特征,可划分出几种影响林火发生的气象条件规律:①天气处于高温状态,达到均值25℃以上时,会使可燃物自身处于易燃状态,而相对湿度和降水量都处于均值18%和6mm以下时,空气处于严重干燥的状态,三者共同作用使林场处于高温干燥环境,一旦出现点火源,便会诱发火灾。②林场温度、相对湿度较小和降水量均处于均值以下状态,林场空气质量处于平稳干燥状态,出现点火源也会引发林火。③温度过高,湿度较低,虽然出现降水情况,起到抑制林火发生的作用,但是由于温度会改变可燃物的易燃性,湿度低会使空气处于干燥的状态,当高温和湿度共同作用高于降雨的抑制作用时,仍然易诱发森林火灾。（4）大兴安岭地区火灾主要诱因是雷击火,发生季节均在夏季,温度高、相对湿度和降水量较小,造成气候干燥,容易到达可燃物燃点,夏季林区植被覆盖茂盛,落叶松类型植被广泛分布,极易燃烧,且风速较快,容易造成火势迅速蔓延,影响因子共同作用导致火灾发生。总之,本文利用森林火险预测系统自动快捷计算,可以及时预测森林火灾风险等级,便于为无人机森林防护工作规划路线,利于林区防护人员及时观察火情灾害,有效地对林区火险等级区域进行监控,对森林资源和生态系统的保护以及科学预防森林火灾、完善防治减灾体系建设具有重要的作用和意义。
杨晓丹,赵鲁强,宋建洋,李宛育[5]（2018）在《耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报》文中进行了进一步梳理利用中国2425个测站地面观测资料和T639数值预报资料,以下垫面地理信息、森林植被分布特征为理论依据,通过分析大气降水、地表气温、湿度、风速等气象要素与可燃物状况之间的关联性,建立森林火险气象预报模型。预报结果表明,模型结果能够较好地反映出局地森林火险气象等级较高的区域,对预报有很好的指导作用。
南洋[6]（2018）在《北京地区森林火灾发生规律及变化趋势研究》文中提出本研究以北京地区2007-2016年防火期内森林火灾历史资料、气象要素为基础,利用SPSS、ArcGIS和Rproject等统计分析软件,研究了该地区森林火灾发生的时空分布规律,探索了森林火灾发生与气象因子间的关系,并建立北京地区森林火灾发生的预测模型,对林火的预报预测提供重要参考。主要研究结论如下:（1）通过对北京地区2007-2016年防火期内森林火灾的时空分布规律进行分析,北京地区森林火灾主要是人为因素导致,尤其是烧荒烧炭和野外吸烟为主。时间尺度上,2007年是林火发生次数最多年份,林火发生次数逐年呈波动下降趋势。每年的2-4月份是林火高发期,林火发生一天中的时点变化很明显,绝大部分在上午10时至傍晚20时左右发生,特别下午14-15时这两个时段发生次数最多。（2）空间尺度上,林火高发区主要分布在海拔400米以下区域,1200米以上区域很少发生。北京地区森林火灾发生次数由西向东方向呈增加趋势,在纬度上从北向南方向呈减少趋势,森林火灾控制率在空间分布上由西南向东北呈现先减少后增加趋势。（3）分析气象因子与林火发生的相关性可知,林火发生与月平均相对湿度、月平均风速和月日照时数有着显着相关性,并利用一元线性模型对林火发生次数与显着相关气象因子进行拟合,结果显示,模型在林火发生次数范围变化小的情况下适用性比较好。（4）采用NB模型和ZINB模型拟合林火发生与月平均温度、月降水量、月平均相对湿度、月平均风速和月日照时数5个气象因子间的关系,拟合效果都比较好。对两种模型进行检验,结果表明ZINB模型预测结果更符合北京地区的实际林火发生情况,月平均温度、月平均相对湿度和月平均风速是影响北京地区林火发生的重要气象因子。（5）以延庆区和密云区为例,通过ZINB模型预测林火发生次数,从而得到该区域林火发生指数和林火发生等级。结果显示两个区最大预测值均出现在4月份,延庆区的林火发生次数预测值波动小,在2次上下波动,密云区的林火发生次数预测值最大为4.8,尤其是在2-4月份,林火发生指数呈增加趋势,林火等级达到Ⅲ级,防火部门要加强防控。
赵璠[7]（2017）在《云南松林火险与火行为模型研究》文中指出云南松林主要分布于我国西南的云南林区,由于特殊的气候和地理环境,加之火源多发,使得该地区森林火灾高发频发、火情处置困难,急需在该地区开展快速准确的林火预报预测工作。本论文针对云南林区的主要树种云南松,从计算快捷简便的火险气象模型以及预报结果精度高的火行为模拟模型这2个角度入手,收集并整理国内外的主流模型,利用云南松林历史林火资料、历史气象记录、植被数据和地形数据,测算各预报模型在该地区的预报精度,从中筛选适宜云南松林的林火预报预测模型,同时还在测报结果的基础上分析影响预报精度的主要因素,提出模型的改进思路,并在火险气象预报模型的研究结果上研建了云南松林连续化火险气象预报模型以及相应的便于业务部门使用的技术方法。本论文的研究结果可为云南松林的林火预报预测模型选用提供科学依据,研建的连续化火险气象预报模型及相应的技术方法可为该地区的林火预报预测提供技术支撑。具体来看,本论文主要包括以下几个方面的研究内容、方法和结论:（1）森林火灾火险气象预报模型作为当前林火预防的主要技术手段,由于单纯从气象角度进行预报,预报模型计算简单、预报因子获取容易,特别适合在基层业务单位使用。针对当前国内的火险气象预报模型主要都针对东北林区研建的现状,利用云南省曲靖市麒麟区防火办辖区内2013-2015年的实际林火资料,对国内目前主流的火险预报模型进行测报,根据测报结果进行模型评价研究。研究结果表明,“全国森林火险天气等级”的Kappa精度系数值最高,为0.308,其次是“多因子法”的0.233;“全国森林火险天气等级”的EC可接受错误系数位居第3,为0.778,低于“双指标法”、“801法”和“温湿度法”这3个模型的1.000,以及“三指标法”的0.981。因此,“全国森林火险天气等级”是在研究区背景下预报精度最高的火险气象预报模型,适用于云南松林区的森林火险气象预报。（2）针对“全国森林火险天气等级”存在预报结果容易产生阶跃误差、由于直接使用气象台站数据导致预报结果不准确、冗长的计算过程不利于野外防火工作者在巡山护林和扑救指挥时进行快速化的火险计算的问题,提出一种可以克服以上问题的“连续化森林火险气象预报模型”,经过与传统预报结果的比较显示,该改进模型提高了预报精度。同时,基于该改进模型提出了利用GIS系统所提供的小区域地理环境和地图数据分析的功能,进行连续化森林火险气象预报的方法;基于该改进模型提出一种基于嵌入式系统和安卓平台的小区域森林火险等级测报仪,解决以往森林火险预报无法凸显局部重大火险区以及野外防火工作人员以往无法实时探测和计算所在地区火险等级的问题。（3）通过火行为模拟模型获取林火行为特征进行林火预防和扑救是国外林火管理发达国家目前主流采用的林火管理手段。火行为模拟模型需要综合气象、可燃物、地形等多要素,预报结果较之森林火险气象预报准确度提高不少,同时预报结果可同时反映林火发生可能性和发生后的火行为特征,便于为火前预报和火后处置提供决策支持,具有更好的实际参考价值。因此,选用美国和加拿大行业普遍使用的Farsite和Prometheus火行为模拟模型对发生在云南松林的安宁“3·29”森林大火进行模拟,通过对比模拟结果和相关林火资料,定量评价模型的模拟精度。结果表明:在蔓延范围模拟方面,Farsite在Scott可燃物模型下的模拟精度最高,Prometheus最差,但差距不大,Farsite与Prometheus火场范围的差异区主要集中在云南松分布区;在蔓延速度模拟方面,Farsite在2种可燃物模型下的平均ROS模拟输出最接近实际情况,Prometheus则偏离实际情况较远,Farsite与Prometheus的ROS差异区主要集中在云南松分布区;在火线强度模拟方面,Farsite在2种可燃物模型下的平均FLI模拟输出结果类似,Farsite与Prometheus的输出差异较大,差异区主要集中在栎类灌木分布区。
于淼[8]（2016）在《北京房山林火发生预测模型及小班火险等级区划研究》文中进行了进一步梳理本文以北京市房山区为研究区域,收集房山1995年至1999年森林火灾统计数据、气象数据、森林小班数据、房山区交通道路图、房山地区DEM数据等,充分分析房山林火分布与时间、空间、小班地形、气象、土壤、植被等因素的关系,基于Logistic回归分析的方法建立林火发生预测预报模型,并探索性地研究基于地理加权Logistic回归的原理建立小班林火发生空间预测模型,对房山区森林小班火险等级作出区划。通过研究主要得到以下结论。一、林火与火险因子关系地形因子与林火的关系较明显,房山林火发生次数随着海拔的升高逐渐减少；随着坡度的增加,林火发生次数逐渐减少；林火次数在坡向上分布由大到小依次是平地、东南、西南、南、东北、西北、北、东、西；气象因子对林火发生的影响较明显,林火次数随温度的逐渐升高先增加后减弱,最大次数对应的温度是10.0℃—15.0—；30%-40%的相对湿度引发山火次数最多,40%—100%的相对湿度条件下林火次数随相对湿度的增加而变小；林火次数随着降雨后日数的变大呈波浪式上升,100110天的降雨后日数达到峰值；林火次数随着风速的增加而变多,4.1m/s-6m/s的林火次数最大,风速大于10m/s后林火开始减少。二、小班林火预测预报模型研建基于Logistic回归分析原理,以地形、气象、植被、土壤、社会人为等23个要素作为参考因子,火点小班和非着火小班按1：3.5比例组成因变量样本,经过多重共线性诊断,基于二项Logistic回归原理分别应用逐步前进（LR）和逐步后退（LR）方法拟合模型,通过对比模型拟合优度指标和回归系数评价指标得到林火发生预测预报最优模型。三、小班林火发生空间预测模型研建基于Logistic回归拓展后的具有局域和全局变量组成的混合Logistic GWR模型,对林火发生空间预测模型进行研建。模型拟合优度上,混合Logistic回归模型的各项指标均好于全局Logistic回归模型：回归系数检验上,混合模型的小班火点公路距离、海拔、蓄积量、土壤厚度4个变量系数的Lwr Quartile值和Upr Quartile值均在全局模型对应变量系数的B±1S.E值之外,充分表达了变量的空间非平稳性；空间分析方面,混合模型的空间自相关性较全局模型改善了许多。说明房山区火险因子存在空间异质性,GWR Logistic回归模型可以很好地解释局域空间非平稳项的火险因子,更科学地揭示了不同区位火险因子对林火发生的影响的差异性。四、火险因子的空间异质性分析通过混合Logistic模型输出结果分析火险因子的空间异质性,得出小班的火点公路距离、海拔、蓄积量、土壤厚度4个因子均具有空间非稳定性,差异范围分别为0.505,4.108,2.739,0.332。海拔、蓄积量、土壤厚度和火点到公路距离对林火发生影响局域显着。海拔对林火发生的影响由东向西呈正相关——弱相关——负相关；土壤厚度对林火影响主要呈现为抑制作用,由中心向东西两侧的负副作用逐渐增强；蓄积量对林火发生的影响整体上由中心向东西两侧呈正相关——负相关；火点到道路距离在中部和西部绝大多数区域与林火发生呈负相关,城镇北部部分地区存在距离值与火险成正相关。五、小班火险等级区划根据林火发生空间预测最优模型的预测概率,将森林火险等级区划为Ⅰ级至V级,供房山防火部门参考。
陈锋[9]（2015）在《云南省森林火灾对气候变化的响应及趋势预测》文中认为近年来,随着全球气候变暖,森林火灾的发生次数和面积有增加的趋势,重特大火灾时有发生,给世界各国森林资源、人民生命安全和财产造成了巨大的损失。我国自然灾害偏多偏重,由于极端气候现象而引起的火灾给人们带来了很大的损失。云南森林覆盖率高,森林资源丰富,是我国四大林区之一,同时也是我国森林火灾的重灾区。研究气候变化影响下云南森林火灾时空分布格局的变化及未来林火的发生趋势,为今后云南地区森林火灾的中长期预报提供科学基础,同时也为该地区森林防火宏观决策提供科学依据。本文首先对全球变暖大背景下我国云南地区近50年气候的时空变化趋势进行了分析,并对1982-2008近三十年云南省森林火灾的时空分布规律及影响因素进行了研究；通过对全省、各生态区、各地州火灾高峰月份森林火灾与当前及前期气候因子的Pearson相关分析,从全省、生态区、地州3个空间尺度上探讨了气候变化对森林火灾的滞后性影响；依据各气候因子对森林火灾时空分布的影响规律,选用了1982-2008年云南省火灾高峰期火灾发生次数、过火面积、火灾密度以及森林受害率数据,与当前及前期气候因子（湿润系数、气温日较差、平均风速）,分别采用了指数方程、逻辑斯蒂方程建立了全省、各生态区及各地州的火灾-气象关系模型；利用过去三十年观测点气象数据对SRES B2气候情景数据进行了纠正,并对未来气候变化情境下2011-2040年云南省森林火灾的时空分布进行了预测。主要结论如下：（1）近50年云南省气候整体呈现暖干化趋势,尤其是东南区和东北区。全省各区气温均显着增加；东南、东北地区降水显着减少,其它地区虽有减少趋势,但变化不明显；东南、西南、东部及东北部地区相对湿度下降趋势明显,中部和西北部变化不明显；东南、东北地区平均风速下降趋势明显,西北地区平均风速有显着增加趋势,中部、西南和东部地区变化趋势不明显。（2）1982-2008年云南省森林火灾次数和过火面积随时间变化呈明显下降趋势,1988年为变化转折点。1982-1988年森林火灾较严重,1989-2008年森林火灾显着下降。云南省森林火灾发生在12月至翌年7月,火灾高峰期为3-5月份,火灾发生的时刻主要集中在一天中的13：00-16：00。森林火灾在空间上分布严重不均,80年代火灾较多,火灾主要集中在东部和中部；90年代,火灾主要集中在东部和中北部；2000年以后,中部和西北部火灾较为严重。在县单元上,火灾的空间分布主要受湿润系数、农业劳动人口数量以及道路密度的影响。（3）气象因子对森林火灾的影响存在滞后性。湿润系数对森林火灾影响的滞后期为2-4个月,森林火灾的发生主要与前2-4个月的湿润系数显着相关；气温日较差对森林火灾影响的滞后期为0-1个月,当前及前一个月的气温日较差对森林火灾的影响较大；风速对森林火灾的影响不存在滞后性,火灾的发生主要与当前平均风速显着相关。由于各地区气候、植被、地形等特征的空间差异性,各区气象因子对森林火灾的影响有所不同,并且各区气候因子对森林火灾影响的滞后期存在1-2个月的差异。（4）应用指数函数建立了全省森林火灾次数和过火面积的气象-火灾关系模型,模型表达式的决定系数R2值分别达到了0.513、0.602,均达到了极显着水平；模型模拟值和观测值的差异比较表明,模型模拟效果较好。应用逻辑斯蒂方程建立了全省各地区森林火灾密度和森林受害率的气象-火灾关系模型,各区模型表现优劣虽然存在差异,决定系数R2值在0.340至0.825之间,但是整体上模型拟合度较高,都达到了显着水平；模型模拟值和观测值的差异比较表明,大部分地区模型模拟效果较好。（5）建立了全省各地区16个气象站点气象因子观测值与SRES B2气候情景模拟值的关系模型,对未来气候情景模拟值进行了纠正；各气象因子观测值与模拟值的模型参数表明,湿润系数观测值与模拟值的误差较小,气温日较差次之,风速观测值与模拟值的误差较大。云南省森林火灾时空分布趋势预测表明：SRES B2气候情景下云南省2011-2040年森林火灾呈现出增加的趋势。在现有防火政策不变的条件下,到2040年代,火灾次数和过火面积预计分别增加17.9%、13.6%,2014、2030、2036、2040年火灾较为严重。未来2011-2040年云南省森林火灾的空间分布呈现严重的不均,火灾主要集中在西北部和中部,北部受灾较为严重。
王艳霞,周汝良,丁琨[10]（2014）在《基于地表有效保水量的森林火险天气等级预报》文中提出针对我国中长期森林火险天气等级预报尚无成熟的方法,借鉴《全国森林火险天气等级》行业标准,将降水火险指标的测报因子——降水量及连旱时间用地表有效保水量来替代,解决无法精细表达降水量和连续变化的蒸发量对火险的影响,以及区间量化打分的阶跃问题,以实现更为准确的中长期森林火险预报的目的。利用GIS建立连续化空间分布的下垫面参数模型,使用陆面蒸发量计算模型,将地表有效保水量估算为同期地表降水量与陆面蒸发量差值的动态累加值,并将分段打分模型改进为连续化的地表有效保水量火险天气指数计算模型。结果表明:该方法克服了传统利用地形图进行手工计算下垫面参数的缺点,更能精细化地表达和区分地表可燃物的干旱状态;结合GIS系统,可实现以栅格为单元的地表连续化火险天气等级预报。
二、森林火险趋势预报中降水日数和降水量模型的研建（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、森林火险趋势预报中降水日数和降水量模型的研建（论文提纲范文）
（1）气候变化背景下内蒙古草原火灾风险动态评价与预估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 相关概念的界定 |
| 1.3.2 气候变化对草原火的影响研究 |
| 1.3.3 草原火灾风险评价研究 |
| 1.3.4 气候变化背景下灾害风险预估研究 |
| 1.3.5 当前研究存在的问题与发展趋势 |
| 1.4 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 项目来源与经费支撑 |
| 第二章 理论基础、研究方法、数据来源与处理 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 区域灾害系统理论 |
| 2.1.2 自然灾害风险形成理论 |
| 2.1.3 土壤-植物-大气连续系统理论 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 地理位置 |
| 2.2.2 自然概况 |
| 2.2.3 社会经济概况 |
| 2.2.4 研究区历史草原火灾概况 |
| 2.3 数据来源与处理 |
| 2.3.1 遥感影像数据 |
| 2.3.2 气象数据 |
| 2.3.3 社会经济数据 |
| 2.3.4 未来模式比较计划数据 |
| 2.3.5 野外生物量采集实验 |
| 2.3.6 其他辅助数据 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 多距离空间聚类分析 |
| 2.4.2 集合经验模态分解 |
| 2.4.3 核密度分析 |
| 2.4.4 标准化降水蒸散指数计算 |
| 2.4.5 极端气候指数计算 |
| 2.4.6 随机森林模型 |
| 2.4.7 熵权法 |
| 2.4.8 统计降尺度方法 |
| 第三章 内蒙古草原火灾时空演变及影响因素分析 |
| 3.1 内蒙古草原火灾时空分布特征 |
| 3.1.1 内蒙古草原火灾时间分布特征 |
| 3.1.2 内蒙古草原火灾空间分布特征 |
| 3.2 内蒙古草原火灾时空演变分析 |
| 3.2.1 内蒙古草原火灾年际尺度演变规律 |
| 3.2.2 内蒙古草原火灾空间演变规律 |
| 3.3 内蒙古草原火灾影响因素重要性排序 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于多源数据融合的内蒙古草原火灾危险性评价 |
| 4.1 草原火灾危险性形成机理及概念框架 |
| 4.2 内蒙古草原火灾危险性评价指标体系 |
| 4.2.1 内蒙古草原火灾致灾因子危险性分布特征 |
| 4.2.2 内蒙古草原火灾可燃物危险性分布特征 |
| 4.2.3 内蒙古草原火灾火环境危险性分布特征 |
| 4.3 内蒙古草原火灾危险性评价与区划 |
| 4.3.1 内蒙古草原火灾危险性指数的构建 |
| 4.3.2 内蒙古不同季节草原火灾综合危险性评价结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 内蒙古草原火灾脆弱性评价 |
| 5.1 内蒙古草原火灾脆弱性概念模型及指标体系 |
| 5.2 内蒙古草原火灾敏感性识别与量化 |
| 5.2.1 内蒙古草原火灾敏感性指标计算 |
| 5.2.2 草原火灾敏感性分析 |
| 5.3 草原火灾暴露性与适应性识别及量化 |
| 5.3.1 草原火灾暴露性计算 |
| 5.3.2 草原火灾适应性计算 |
| 5.3.3 草原火灾暴露性与适应性分析 |
| 5.4 草原火灾脆弱性评价与等级区划 |
| 5.4.1 内蒙古草原火灾脆弱性评价模型构建 |
| 5.4.2 内蒙古草原火灾脆弱性评价结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 内蒙古草原火灾动态风险评价 |
| 6.1 草原火灾综合风险动态评价模型的建立 |
| 6.2 草原火灾综合风险动态评价结果 |
| 6.2.1 内蒙古草原火灾典型年份风险评价 |
| 6.2.2 内蒙古2001-2018 年草原火灾风险评价与区划 |
| 6.3 草原火灾综合风险动态评价结果的检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 未来不同气候变化情景下内蒙古草原火灾风险预估 |
| 7.1 气候模式模拟能力评估 |
| 7.2 不同温室气体排放情景下危险性因子演变分析 |
| 7.2.1 不同RCPs情景下气候因子变化分析 |
| 7.2.2 不同RCPs情景下可燃物因子变化分析 |
| 7.3 不同温室气体排放情景下草原火灾危险性分析 |
| 7.3.1 不同RCPs情景下草原火灾危险性空间分布 |
| 7.3.2 不同RCPs情景下不同季节草原火灾危险性预估 |
| 7.4 不同温室气体排放情景下草原火灾风险分析 |
| 7.4.1 不同RCPs情景下草原火灾风险空间分布 |
| 7.4.2 不同RCPs情景下不同季节草原火灾风险预估 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 不确定性及展望 |
| 8.3.1 不确定性分析 |
| 8.3.2 政策建议 |
| 8.3.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 参加科研项目及参编着作情况 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（2）大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 森林火灾 |
| 1.1.2 森林地表死可燃物含水率和相关概念 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火险预测 |
| 1.2.2 森林可燃物含水率影响因子 |
| 1.2.3 森林可燃物含水率预测研究 |
| 1.2.4 森林地表死可燃物含水率预测模型 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地质地貌 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 植被状况 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.5 森林火灾情况 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 实验设计和研究方法 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.2 技术路线 |
| 3.3 研究地概况及研究对象 |
| 3.3.1 研究地概况 |
| 3.3.2 研究对象 |
| 3.4 数据来源 |
| 3.4.1 森林地表细小死可燃物含水率测量 |
| 3.4.2 气象数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率实时变化预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据统计分析 |
| 4.3 预测模型构建方法 |
| 4.4 预测模型与模型检验 |
| 4.4.1 相关性分析 |
| 4.4.2 细小死可燃物含水率变化率模型 |
| 4.4.3 细小死可燃物含水率实时变化预测模型 |
| 4.4.4 模型检验 |
| 4.5 结论与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于降雨量的大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据统计分析 |
| 5.2.1 数据统计 |
| 5.2.2 相关性分析 |
| 5.3 预测模型构建方法 |
| 5.4 预测模型与检验 |
| 5.4.1 基于降雨量的兴安落叶松-白桦混交林细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.4.2 基于降雨量的兴安落叶松林细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.4.3 基于降雨量的蒙古栎林细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.4.4 基于降雨量的沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.5 结论与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率日变化预测模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据统计分析 |
| 6.2.1 数据统计 |
| 6.2.2 相关性分析 |
| 6.3 预测模型构建方法 |
| 6.3.1 细小死可燃物含水率日最高值和最低值预测模型构建 |
| 6.3.2 细小死可燃物含水率日最高值和最低值出现时刻预测模型构建 |
| 6.3.3 细小死可燃物含水率日变化预测模型构建 |
| 6.4 预测模型与检验 |
| 6.4.1 兴安落叶松-白桦混交林细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.4.2 兴安落叶松林细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.4.3 蒙古栎林细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.4.4 沟塘草甸细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.5 结论与讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）大尺度林火驱动因子及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大尺度森林火险等级系统研究现状 |
| 1.2.2 林火驱动因子和林火发生预测模型研究现状 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法与技术路线 |
| 1.4 本文创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 森林资源 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 数据处理 |
| 2.3.1 创建随机点 |
| 2.3.2 匹配气象数据 |
| 2.3.3 提取地形和社会人文数据 |
| 3 中国森林火点分布特征 |
| 3.1 森林火点的时空分布特征 |
| 3.1.1 森林火点年际变化特征 |
| 3.1.2 森林火点月分布特征 |
| 3.1.3 森林火点日分布特征 |
| 3.1.4 森林火点地域分布特征 |
| 3.2 森林火点的气象分布特征 |
| 3.2.1 森林火点的气温分布特征 |
| 3.2.2 森林火点的湿度分布特征 |
| 3.2.3 森林火点的降水量分布特征 |
| 3.2.4 森林火点的风速分布特征 |
| 3.3 森林火点的地形分布特征 |
| 3.3.1 森林火点的海拔分布特征 |
| 3.3.2 森林火点的坡度分布特征 |
| 3.3.3 森林火点的坡向分布特征 |
| 3.4 森林火点的社会人文分布特征 |
| 4 基于logistic回归的林火预测模型 |
| 4.1 Logistic回归的原理和方法 |
| 4.2 林火驱动因子的选取与分析 |
| 4.2.1 模型因子的准备 |
| 4.2.1.1 模型因子的分类 |
| 4.2.1.2 模型因子归一化 |
| 4.2.2 林火驱动因子的选取 |
| 4.2.3 林火驱动因子与火灾发生的关系 |
| 4.3 模型拟合与评价 |
| 5 基于随机森林算法的林火预测模型 |
| 5.1 随机森林算法的原理与方法 |
| 5.2 林火驱动因子的选取与分析 |
| 5.3 模型拟合与评价 |
| 5.4 火险等级区划 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（4）森林火险预测模型研究与应用 ——以大兴安岭林区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标、内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 森林火险预测模型构建 |
| 2.1 森林火险预测模型 |
| 2.2 模型数据获取处理方法及火灾案例验证 |
| 2.3 森林火险预测系统研发 |
| 3 研究区概况 |
| 3.1 研究区特征 |
| 3.2 研究区数据采集 |
| 3.3 火灾案例 |
| 4 森林火险预测模型应用分析 |
| 4.1 森林火险预测等级分布 |
| 4.2 森林火险影响因子分析 |
| 5 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.1.1 实况资料 |
| 1.1.2 预报资料 |
| 1.1.3 下垫面地理信息和植被 (森林) 生长状况 |
| 1.2 预报方法 |
| 1.2.1 森林火险气象预报因子 |
| 1.2.2 森林火险气象预报因子选择 |
| 2 耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报模型开发及检验 |
| 2.1 模型初始场 |
| 2.2 森林火险气象预报模型易变模块的构建 |
| 2.3 森林火险气象预报修正方案 |
| 2.4 森林火险气象等级划分 |
| 2.5 耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报 |
| 2.6 预报模型与原国家级森林火险气象预报模型对比 |
| 2.6.1 更新森林植被资料 |
| 2.6.2 模型的预报结果对比 |
| 3 结论 |
（6）北京地区森林火灾发生规律及变化趋势研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.2.1 全球气候变化 |
| 1.2.2 森林火灾状况 |
| 1.2.3 气候变化对森林火灾的影响研究 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.3.1 国内气候变化 |
| 1.3.2 国内森林火灾状况 |
| 1.3.3 国内气候变化对森林火灾的影响研究 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置和地形地势 |
| 2.2 气候 |
| 2.3 森林资源 |
| 2.4 社会经济情况 |
| 2.5 森林火灾状况 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 DEM数据收集 |
| 3.1.2 森林火灾数据收集 |
| 3.1.3 气象数据收集 |
| 3.1.4 森林植被数据收集 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 森林火灾数据的处理 |
| 3.2.2 气象数据的处理 |
| 3.3 分析方法 |
| 3.3.1 森林火灾受害率 |
| 3.3.2 森林火灾控制率 |
| 3.3.3 多重共线性检验 |
| 3.3.4 负二项回归(NB)模型 |
| 3.3.5 零膨胀负二项回归(ZINB)模型 |
| 3.3.6 赤池信息量准则 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 北京市森林火灾时空分布规律 |
| 4.1.1 北京市森林火灾火源分类与分析 |
| 4.1.2 北京市森林火灾发生的时间分布规律 |
| 4.1.3 北京市森林火灾空间分布规律 |
| 4.2 北京市森林火灾发生与气象因子的关系 |
| 4.2.1 月均温度与森林火灾发生的关系 |
| 4.2.2 月降水量与森林火灾发生的关系 |
| 4.2.3 月均相对湿度与森林火灾发生的关系 |
| 4.2.4 月均风速与森林火灾发生的关系 |
| 4.2.5 月日照时数与森林火灾发生的关系 |
| 4.3 北京市森林火灾发生预测模型 |
| 4.3.1 数据预处理与检验 |
| 4.3.2 模型选择 |
| 4.4 森林火险指数及等级预测 |
| 4.4.1 数据源 |
| 4.4.2 林火发生指数与等级区划 |
| 4.4.3 2017年防火期火险趋势分析 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（7）云南松林火险与火行为模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2 研究目标和主要研究内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 主要研究内容 |
| 1.3 研究技术路线 |
| 第二章 云南松林火险气象预报模型评价研究 |
| 2.1 数据与方法 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 历史林火数据 |
| 2.1.3 火险预报模型的选择 |
| 2.1.4 分析评价方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 预报精度比较 |
| 2.2.2 影响预报精度的因素 |
| 2.2.3 提高预报精度的方法 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 云南松林连续化火险气象预报模型的研究与实现 |
| 3.1 全国森林火险天气等级的现状 |
| 3.1.1 存在的问题 |
| 3.1.2 解决的方法 |
| 3.2 连续化火险气象预报模型的研建 |
| 3.2.1 气象因子的拟合 |
| 3.2.2 生物及非生物物候季节影响订正指数的确定 |
| 3.3 精细化火险预报专题图的制作 |
| 3.3.1 制作的步骤 |
| 3.3.2 测试与比较 |
| 3.4 小区域火险测报仪的研制 |
| 3.4.1 手持自动传感器设计 |
| 3.4.2 安卓火险测报软件设计 |
| 3.4.3 测试与比较 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 云南松林火行为模拟模型评价研究 |
| 4.1 数据与方法 |
| 4.1.1 研究区概况 |
| 4.1.2 样地调查 |
| 4.1.3 火行为模拟模型的选择 |
| 4.1.4 模拟支持数据 |
| 4.1.5 分析评价方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 蔓延范围 |
| 4.2.2 蔓延速度 |
| 4.2.3 火线强度 |
| 4.2.4 影响模拟精度的因素 |
| 4.2.5 提高模拟精度的方法 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 展望 |
| 5.4 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（8）北京房山林火发生预测模型及小班火险等级区划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1. 研究背景 |
| 1.2. 研究目的及意义 |
| 1.3. 国内外研究现状 |
| 1.3.1. 林火预测预报研究现状 |
| 1.3.2. 地理加权回归研究现状 |
| 1.4. 研究方案 |
| 1.4.1. 研究目标 |
| 1.4.2. 研究内容 |
| 1.4.3. 研究方法 |
| 1.4.4. 技术路线 |
| 1.4.5. 本研究应用软件 |
| 1.5. 本章小结 |
| 2. 研究区概况与数据处理 |
| 2.1. 研究区概况 |
| 2.1.1. 地理位置 |
| 2.1.2. 气候条件 |
| 2.1.3. 地质地貌 |
| 2.1.4. 水文条件 |
| 2.1.5. 植被概况 |
| 2.1.6. 交通概况 |
| 2.1.7. 社会状况 |
| 2.1.8. 森林资源状况 |
| 2.2. 数据来源 |
| 2.2.1. DEM收集 |
| 2.2.2. 森林火灾统计数据 |
| 2.2.3. 森林小班数据 |
| 2.2.4. 气象数据 |
| 2.2.5. 社会人文状况 |
| 2.3. 小班地形数据预处理 |
| 2.3.1. 小班坡度提取 |
| 2.3.2. 小班坡向提取 |
| 2.3.3. 小班海拔提取 |
| 2.4. 气象数据预处理 |
| 2.4.1. 网络爬虫技术 |
| 2.4.2. 气象因子提取 |
| 2.5. 本章小结 |
| 3. 房山森林火灾分析 |
| 3.1. 森林火灾年际变化特征 |
| 3.2. 森林火灾月分布特征 |
| 3.3. 森林火灾日分布特征 |
| 3.4. 森林火灾地域分布 |
| 3.5. 森林火灾火因分析 |
| 3.6. 森林火灾的地形分布特征 |
| 3.6.1. 林火的海拔分布特征 |
| 3.6.2. 林火的坡度分布特征 |
| 3.6.3. 林火的坡向分布特征 |
| 3.7. 森林火灾的气象分布特征 |
| 3.7.1. 林火的温度分布特征 |
| 3.7.2. 林火的湿度分布特征 |
| 3.7.3. 林火的降水分布特征 |
| 3.7.4. 林火的风速分布特征 |
| 3.8. 本章小结 |
| 4. 基于Logistic回归的林火预测预报模型研建 |
| 4.1. Logistic回归原理 |
| 4.2. 模型因子选取与处理 |
| 4.2.1. 模型因子准备 |
| 4.2.2. 多重共线性诊断 |
| 4.2.3. 变量的选取 |
| 4.3. 模型拟合评价 |
| 4.3.1. 回归系数检验 |
| 4.3.2. 模型拟合优度检验 |
| 4.4. 本章小结 |
| 5. 基于地理加权回归的林火空间预测模型研建 |
| 5.1. 原理与方法 |
| 5.1.1. 模型回归原理 |
| 5.1.2. 空间核函数 |
| 5.1.3. 带宽选择准则 |
| 5.1.4. 空间自相关 |
| 5.2. 模型拟合与评价 |
| 5.2.1. 模型拟合 |
| 5.2.2. 模型评价 |
| 5.2.3. 结果分析 |
| 5.3. 小班火险等级区划 |
| 5.4. 本章小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1. 研究结论 |
| 6.2. 创新点 |
| 6.3. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
| 附录1 |
| 附录2 |
（9）云南省森林火灾对气候变化的响应及趋势预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.1.1 全球气候变化 |
| 1.2.1.2 国外森林火灾状况 |
| 1.2.1.3 国外气候变化对森林火灾的影响研究 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.2.2.1 近年来我国的气候变化 |
| 1.2.2.2 我国森林火灾现状 |
| 1.2.2.3 国内气候变化对森林火灾的影响研究进展 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究目标与主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键科学问题 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然条件 |
| 2.1.2 社会经济发展状况 |
| 2.1.3 森林火灾状况 |
| 2.1.4 森林防火体系建设概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 气象数据 |
| 2.2.2 森林火灾数据 |
| 2.2.3 森林植被数据 |
| 2.2.4 其他数据 |
| 3 近50年云南省气候的时空变化特征 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 气象因子的选择 |
| 3.1.2 气象数据的处理与分析 |
| 3.2 结果分析 |
| 3.2.1 气象因子的时间变化趋势 |
| 3.2.1.1 气温年际变化 |
| 3.2.1.2 降水年际变化 |
| 3.2.1.3 相对湿度年际变化 |
| 3.2.1.4 风速年际变化 |
| 3.2.2 气象因子的空间变化特征 |
| 3.2.2.1 气温的空间变化 |
| 3.2.2.2 降雨的空间变化 |
| 3.2.2.3 相对湿度的空间变化 |
| 3.2.2.4 风速的空间变化 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 4 近30年云南省森林火灾的时空分布规律 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 森林火灾的时间变化规律 |
| 4.2.1.1 森林火灾的年际变化 |
| 4.2.1.2 森林火灾的季节变化 |
| 4.2.1.3 森林火灾的日变化 |
| 4.2.2 森林火灾的空间分布规律 |
| 4.2.2.1 森林火灾频率的空间分布 |
| 4.2.2.2 森林火灾面积的空间分布 |
| 4.2.2.3 森林火灾的空间变化趋势 |
| 4.2.2.4 森林火灾的空间自相关分析 |
| 4.2.2.5 森林火灾的空间等级分布 |
| 4.2.3 森林火灾空间分布的影响因素 |
| 4.2.3.1 气候因子对火灾空间分布的影响 |
| 4.2.3.2 可燃物对火灾空间分布的影响 |
| 4.2.3.3 人为干扰对火灾空间分布的影响 |
| 4.3 小结与讨论 |
| 5 云南省气候变化对森林火灾的影响 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 火灾指标与气象因子的选择及处理 |
| 5.1.2 生态区划分 |
| 5.1.3 气候因子与森林火灾的关系分析 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 省尺度上气候变化对森林火灾的影响 |
| 5.2.1.1 森林火灾与湿润系数的关系 |
| 5.2.1.2 森林火灾与气温日较差的关系 |
| 5.2.1.3 森林火灾与风速的关系 |
| 5.2.2 生态区尺度上气候变化对森林火灾的影响 |
| 5.2.2.1 各生态区森林受害率与气候因子的互相关性分析 |
| 5.2.3 地区(州或市)尺度上气候变化对森林火灾的影响 |
| 5.3 小结与讨论 |
| 6 森林火灾趋势预测模型研建 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 数据选择 |
| 6.1.2 建模方法 |
| 6.1.2.1 森林火灾指数预测模型 |
| 6.1.2.2 森林火灾逻辑斯蒂方程预测模型 |
| 6.2 结果分析 |
| 6.2.1 全省森林火灾趋势预测模型 |
| 6.2.2 各地州森林火灾趋势预测模型 |
| 6.3 小结与讨论 |
| 7 未来气候变化情境下森林火灾趋势预测 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 气候情景数据(SRES B2)的来源及介绍 |
| 7.1.2 气候情景数据(SRES B2)的处理 |
| 7.1.3 气候情景数据(SRES B2)的修正 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 气候情景数据与气象观测数据的关系模型 |
| 7.2.2 SRES B2气候变化情境下全省尺度上火灾趋势预测 |
| 7.2.3 SRES B2气候变化情境下县单元上火灾时空分布预测 |
| 7.3 小结与讨论 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（10）基于地表有效保水量的森林火险天气等级预报（论文提纲范文）
| 1研究区概况 |
| 2研究方法 |
| 2. 1数据收集 |
| 2. 2模型的建立 |
| 3结果与分析 |
| 3. 1降水量空间模拟 |
| 3. 2地表有效保水量计算 |
| 3. 3基于地表有效保水量的森林火险天气等级预报 |
| 4讨论与结论 |
四、森林火险趋势预报中降水日数和降水量模型的研建（论文参考文献）
- [1]气候变化背景下内蒙古草原火灾风险动态评价与预估研究[D]. 丽娜. 东北师范大学, 2021(09)
- [2]大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型[D]. 张冉. 东北林业大学, 2020
- [3]大尺度林火驱动因子及预测模型研究[D]. 马文苑. 北京林业大学, 2019(04)
- [4]森林火险预测模型研究与应用 ——以大兴安岭林区为例[D]. 于茜. 天津师范大学, 2019(01)
- [5]耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报[J]. 杨晓丹,赵鲁强,宋建洋,李宛育. 科技导报, 2018(08)
- [6]北京地区森林火灾发生规律及变化趋势研究[D]. 南洋. 北京林业大学, 2018(04)
- [7]云南松林火险与火行为模型研究[D]. 赵璠. 中国林业科学研究院, 2017(11)
- [8]北京房山林火发生预测模型及小班火险等级区划研究[D]. 于淼. 北京林业大学, 2016(12)
- [9]云南省森林火灾对气候变化的响应及趋势预测[D]. 陈锋. 北京林业大学, 2015(12)
- [10]基于地表有效保水量的森林火险天气等级预报[J]. 王艳霞,周汝良,丁琨. 东北林业大学学报, 2014(03)