一、黔东南森林火险气象预报方法（论文文献综述）
阙华斐[1]（2019）在《基于深度学习的森林火灾预警研究及系统实现》文中进行了进一步梳理森林作为陆地生态系统的重要组成部分,在调节地球生态平衡过程中有着不可替代的重要作用。森林火灾的发生,危及人民群众安全的同时,也造成了严重的空气污染。随着计算机软硬件技术、大数据技术和人工智能的蓬勃发展,利用深度学习的相关理论算法预判森林火灾发生的概率,给森林火灾预警提供了新技术、新方法和新思路,为实现森林防火“打早、打小、打了”的基本方针提供有力地辅助决策依据。本文以洞庭湖流域上游的湖南省与贵州省交界处为研究区域,以该区域内一定时期的最高气温、最小降雨量、最大风速、最小相对湿度以及森林火灾数据为样本集,用于深度学习模型的训练和预测。基于深度残差网络为模型的核心组成部分建立了一个适用于森林火灾预警的深度网络模型,经训练与测试其总体预测效果较好。本文的主要研究结果如下:（1）以地面气象数据、历史火情数据、遥感数据为基础数据源,根据森林火险等级及预警信号的确定方法,采用遥感技术对AVHRR、VISSR和MODIS传感器数据的林火识别波段进行处理、分析和研究。（2）通过统计分析研究区域内的最高气温、最小降雨量、最大风速和最小相对湿度的时序性特征,以及历史火灾发生的时间规律,为构建森林火灾预警模型提供参考方向。（3）结合深度学习理论和数据的特征构建森林火灾预警模型。分析利用不同网络深度与模型的预测误差以及耗时上的情况,发现训练过程中深度越深训练的误差越小、下降幅度也越来越慢,但所消耗的训练时间越来越多。（4）利用设计训练好的模型,应用B/S模式采用Web API、WebGIS等技术构建了一套森林火灾预警原型系统,将理论性研究转化为实际应用。深度学习在近年来得到了极快的而发展,正逐渐颠覆各行各业的传统运作模式。森林火灾预警模型研究是在现有的深度学习环境下的各种算法技术的创新应用。随着技术的急速发展,新的深度学习算法也将进一步应用于森林防火方面,林业安全生产方面也将进入新阶段。
张恒,刘鑫源,李星汉,孙龙[2]（2018）在《我国气象要素回归法预测地表可燃物含水率研究进展》文中指出地表可燃物含水率预测方法中气象要素回归法相对简单实用,其针对特定区域可燃物含水率预测结果准确并且适用性强。本文基于1988-2017年我国各个地区地表可燃物含水率研究现状,对我国东北地区,西南地区可燃物含水率、可燃物类型进行统计分析,主要概述了森林类型、可燃物类型、气象因子、取样数据及取样方法,并对未来我国回归法预测可燃物含水率研究发展动向进行了展望。
刘金波,孙萍,孙龙[3]（2018）在《昆明主要森林可燃物含水率预测模型的研究》文中提出为了探究可燃物含水率的研究方法,以利于森林火灾监测系统的完善,于2016年当地防火期内进行,通过对昆明地区6块样地可燃物含水率的监测,同时收集样地相关的气象因子数据,建立气象要素回归模型,并评估其预测精度。结果表明:在自建模型中,死可燃物的预测模型适用性更好,活可燃物其含水率变化可能并不是单一的只受客观因素的影响,其自身的生命活动也会影响到其含水率的变化,使得含水率的研究更加复杂;坡向对含水率变化的影响并不明显;而对于模型外推,通过有限的20组数据对预测模型进行验证,对于死可燃物普遍表现出不错的适用效果,证明了模型有一定的使用意义。
宋雨[4]（2018）在《黑龙江省林火驱动因子及模型研究》文中进行了进一步梳理森林火灾是一种破坏性极强的自然灾害,它不仅对生态系统造成不可逆的破坏,同时威胁着国家和人民的生命财产安全。我国是一个林火多发的国家,黑龙江省作为我国重要的林业大省,也是森林火灾的高发区,做好该地区的森林防火工作具有重要意义。本文基于ArcGIS10.2、SPSS19.0以及R软件,应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,用逻辑斯蒂模型识别显着变量,用随机森林算法对变量相对重要性进行排序,分别分析了黑龙江省林火发生与气象类因子、非气象类因子和综合因子之间的关系并建立预测模型,基于林火发生预测概率对黑龙江省进行森林火险等级区划,研究结果为当地森林火灾的预测预报工作提供了科学依据和理论参考。研究结果表明,气象类因子是影响黑龙江省林火发生的重要因子。对气象类因子进行回归分析得到的结果显示:逻辑斯蒂回归模型识别的显着气象因子包括“日最高地表气温”、“日最低地表气温”、.“24小时累计降水量”、“日平均本站气压”、“日最低本站气压”、“日照时数”、“日最高气温”、“日平均相对湿度”共8个变量。随机森林算法识别的重要气象因子包括“日最高地表气温”、“日最低地表气温”、“日平均本站气压”、“日最高本站气压”、“日最低本站气压”、“日平均相对湿度”、“日照时数”和“日最高气温”共8个变量。随机森林变量重要性排序结果显示,“日平均相对湿度”是最重要的驱动因子,“日最低地表气温”和“日最高气温”的影响次之,影响最小的变量是“日最低本站气压”。与气象因子相比,非气象因子对黑龙江省林火发生的影响较小。对非气象类因子进行回归分析得到的结果显示:逻辑斯蒂回归模型识别的显着非气象因子包括“植被覆盖度”、“坡度”、“距离居民点距离”、“距离铁路距离”、“距离公路距离”、“人均GDP”、“人口密度”共7个变量。随机森林算法识别的重要非气象因子包括“高程”、“距离铁路距离”、“距离居民点距离”、“距离公路距离”、“植被覆盖度”、“人均GDP”、“人口密度”和“坡度”共8个变量。随机森林变量重要性排序结果显示,“植被覆盖度”是最重要的驱动因子,“高程”和“人均GDP”的影响次之,影响最小的变量是“坡度”。对综合因子进行回归分析得到的结果显示:逻辑斯蒂回归模型中的15个驱动因子均在a=0.05水平上显着,其中“植被覆盖度”、“坡度”、“距离铁路距离”、“距离公路距离”、“人均GDP”、“人口密度”、“日最高地表气温”、“日平均本站气压”、“日照时数”、“日最高气温”与林火发生呈正相关,“距离居民点距离”、“日最低地表气温”、“24小时累计降水量”、“日最低本站气压”、“日平均相对湿度”与林火发生呈负相关。随机森林算法拟合的16个驱动因子中,“日平均相对湿度”的重要性排在第一位,紧随其后的是“高程”、“植被覆盖度”和“日最高气温”,重要性最低的是“坡度”。同时,气象类因子和非气象类因子的重要性是相间分布的。通过受试者工作特征曲线、AUC值和模型的预测正确率对两种模型进行评价,在气象类因子分析中,RF的AUC值（0.9630.966）高于LR的AUC值（0.837～0.839）,RF的预测正确率（90.9%92%）高于LR的预测正确率（75.5%75.9%）;在非气象类因子分析中,RF的AUC值（0.8710.876）高于LR的AUC值（0.6850.688）,RF的预测正确率（78.4%79%）高于LR的预测正确率（62.9%64.5%）;在综合因子分析中,RF的AUC值（0.9690.973）高于LR的AUC值（0.8530.855）,RF的预测正确率（90.4%91.2%）高于LR的预测正确率（76.7%77.3%）。综合来看,除LR非气象因子分析的AUC值外,其他模型的AUC值均高于0.8。说明逻辑斯蒂模型不能独立解释非气象类因子与黑龙江省林火发生之间的关系,除此之外的其余模型的拟合效果较好,但相比之下随机森林算法的拟合效果和预测精度要更优于逻辑斯蒂模型,更适合黑龙江省林火的预测。林火预测概率图和火险区划图显示:黑龙江省高火险区面积占全省总面积的19%,主要分布在大兴安岭、佳木斯、双鸭山以及黑河大部分地区,防火策略和管理计划应以火险区为基础,加强高火险区的林火管理工作,同时兼顾林区内其他中、低火险地区。
刘金波[5]（2017）在《昆明地区几种林型可燃物含水率预测模型的研究》文中研究表明森林火灾对森林生态系统的破坏力极强,森林火灾预防工作意义重大,对可燃物含水率的预测研究是其中的重要部分,气象要素回归法建立的是统计模型,建模相对简单,是目前使用最为广泛的方法。云南省是我国重点火险区,准确预测该省可燃物含水率对于提高火险预报准确性十分必要。在2016年防火期,通过对昆明地区9个样地可燃物含水率的连续观测,采用气象要素回归法建立了相应的可燃物含水率预测模型。这些模型采用的预报因子都是现有常规气象站方便观测的气象要素。结果显示6号灌木紫竹和7号灌木厚皮香在相同的限制条件下,没能获得回归模型,二者的含水率变化在实验期间并不明显,含水率变化比较平稳,气象因子对这两种可燃物含水率的变化影响并不明显。而所建立的15个可燃物含水率预测回归模型,从主要涉及到回归模型当中的气象参数可以看出,针对不同林型和可燃物类型,影响其含水率变化的气象因子有所不同,其中温度相关变量、降雨量相关变量和空气相对湿度相关变量参与的回归方程次数要多于风速相关变量和连续干旱天数,说明周围环境的差异也会影响到可燃物含水率的变化以及含水率受不同气象因子影响的程度。从15种模型的显着性参数值可以看出,所有预测模型都显着,说明模型具有实际应用的意义。而通过对R2参数及误差数据的分析可以发现,对于活可燃物而言,其中1号云南松林的阳坡活可燃物含水率预测模型,其R2=0.100,说明回归效果相对于其它回归模型较差,而且该模型的平均绝对误差（MAE）和平均相对误差（MRE）分别为73.9%和61.1%,明显高于其他模型的误差,其适用性有待考察,4号活可燃物和9号杨梅的R2很小,说明其含水率变化与式中的气象因子回归效果较差,而对于其余死可燃物含水率预测模型,相关回归参数及误差质量相对不错,且能够明显的反应出温度、湿度、风速及降雨状况对死可燃物含水率变化的影响,5号华山松死可燃物的平均相对误差（MRE）达到了118.7%,相对而言误差太大,预测模型质量不高。验证实测值与预测值之间进行对比,其中2号华山松阴坡活可燃物含水率预测模型、7号云南松阳坡活可燃物含水率预测模型以及9号杨梅活可燃物含水率预测模型外推效果极差,预测值和实测值偏差极大,其适用性有待考察;而对于其他模型,均表现出:当可燃物水分含量较低时,预测值大于实测值的趋势更明显;而当可燃物水分含量较高时预测值小于实测值的趋势更明显。其它模型散点图预测值与实测值比较接近,说明模型的外推效果较好,整体表现出良好的模型预测效果,表明模型具有一定的实际应用意义。
王振华,尤飞,张云,周建军,邹磊,张林鹤[6]（2016）在《易诱发输电线路跳闸的山火时空分布规律及发生频率分析》文中研究说明基于中国南方电网某公司下属各局所辖区域内自2000年以来山火诱发高压输电线路跳闸事故的统计数据,从季节和月份等时间因素及地势地貌和林分类型等空间因素进行分布规律分析,确定山火诱发同步跳闸频率;为进一步探讨易爆发山火地区存在的问题和安全隐患,利用全国森林火险气象警报图与谷歌地球软件相结合的方法,对南方五省份（广西、广东、云南、贵州和海南）输电线路因山火跳闸的重灾区进行初步识别和划分。结果表明:时间上,可致跳闸的山火爆发具有季节性,一般集中于每年2—4月和每日11:00—18:00,发生频率依次为71.2%和91.2%,而在输电线路因山火跳闸率最高的2月份,云南西北部和广东北部的局部区域森林火险气象等级达到5级;空间上,可致跳闸的山火发生在阳坡的频率为94.1%,其中在缓坡和直线坡发生频率依次为50.0%和55.6%;维持山火可燃物多为桉树等油性速生林,发生频率为58.5%。此外,在地域分布上,云南、广西及南方五省份交界处由于森林覆盖稠密且高压输电线路分布密集,山火诱发跳闸事故较为严重。
郑琼[7]（2013）在《黑龙江省森林火灾的时空分布规律及趋势预测》文中研究说明森林火灾已经成为世界公认的重大自然灾害之一。随着全球气候变暖,森林火灾的危害程度愈演愈烈。黑龙江省的年均森林过火面积居全国之首,是火灾危害最严重的地区。黑龙江省的年均过火面积超过全国年均总过火面枳的1/3。因此,研究黑龙江省林火时空分异规律、构建林火模型对其进行预测预报,对林火扑救和预防管理具有重要的理论和现实意义。本研究以1980年～2010年30年期间的黑龙江省森林火灾数据、气象数据和地形数据为基础,对30年间的黑龙江省林火次数进行年度、季节、月变化规律进行分析,并计算森林火灾的轮回期和火险季节长度等来研究黑龙江省林火次数在30年期间的变化规律；根据受害森林面积对森林火灾进行等级划分；应用ArcMap9.3软件,将火点信息表格数据转化为矢量数据格式（shp格式）；再转化为北京54坐标系（Beijing1954GKZone22N）,测算火点和火场质心及空间位移进行林火空间波动分析。对水分、温度和日照等气象影响因子进行单因素方差分析,并构建林火与气象因子的一元回归模型,用逐步回归方式建立多元回归模型来探究黑龙江省的林火变化与气象因子的关系。本论文主要得出以下几个方面结论：1、黑龙江省1980-2010年森林火灾30年间林火的高发期出现在1980～1987年,森林火灾发生的次数和过火面积均较大,具有一致性；1988年以后森林火灾发生的次数和过火面积显着降低,为林火低落期。春、秋两季是黑龙江省主要的森林防火期。该地区主要的森林火险等级类型是一般森林火灾和较大森林火灾。2、黑龙江省有森林火灾的发生,次数最多集中在黑河、大兴安岭、牡丹江和伊春,面积则相对集中在大兴安岭、黑河和伊春。森林火灾火场质心的空间位移不是十分明显。3、采用方差分析的方法对气象因子（空气湿度、温度和日照时数）进行分析,温度、湿度、日照对火灾的影响均显着。4、分别建立了过火总面积、人为火面积和风速、日照时数、相对湿度的模型。用逐步回归的方式分析每次引入变量后对模型的贡献率,经过系统的研究,最终确定湿度、风速对模型均具有很好的贡献率,达到0.8以上,确定最优模型。
孙萍,李大伟[8]（2013）在《10种国内森林火险计算方法的相似性研究》文中研究表明为研究不同火险预报方法之间的相似性,选取了我国南北方和东西部不同地区10种火险预报方法,根据2009～2010年10个地区的气象数据,分别用所选用的10种方法进行火险指标计算并计算不同地区和方法的指标相关性,进而进行相似性分析。结果表明:这些方法间存在着很大的相似现象,每种方法至少与其它6种方法中度以上相似,2种方法与其它9种方法全部中度以上相似,只有2种方法不相似;方法间为相似度较高的原因有二,一个是各种方法选用的气象因子基本相同,另一个是每种方法中的主要火险因子相同。这对建立更普适的全国性火险天气预报方法提供了借鉴。
郑琼,邸雪颖,金森[9]（2013）在《伊春地区1980—2010年森林火灾时空格局及影响因子》文中提出林火是全球森林生态系统的一个重要干扰因子（Thonicke et al.,2001）,联合国已将大面积森林火灾列为8大自然灾害之一。随着全球气候变暖,森林火灾可能会加剧（Grant,1999;舒立福等,1999）。对林火规律的研究表明:自然致灾因子包括相对湿度、风、温度、降水等气象条件,它们是森林火灾发生的基础条件,人为致灾因子是森林火灾的诱导
周明昆,王永平,高月忠[10]（2012）在《气象因子对云南大理森林火灾的影响》文中研究指明本文选用2001年～2010年大理州的森林火灾次数与对应的气象数据进行统计分析,通过分析大理州森林火灾的时间分布及对应的气候特征,得出了火灾次数与气温和风速呈正相关、与相对湿度呈负相关的结论。用森林火灾次数与气象因子进行相关分析,结果表明月平均最高气温、平均相对湿度和平均最大风速与月火灾次数显着相关;旬平均最高气温、平均相对湿度和平均最大风速以及前两旬的累计降水量与旬火灾次数显着相关;日最高气温、平均相对湿度、最大风速和前15日累计降水量与日火灾次数显着相关。综合分析表明气温、降水、相对湿度和风速与大理州森林火灾次数有明显的相关性,气温、风速与火灾次数呈正相关,降水、相对湿度与火灾次数呈负相关。
二、黔东南森林火险气象预报方法（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、黔东南森林火险气象预报方法（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的森林火灾预警研究及系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林火灾预测研究现状 |
| 1.2.2 深度学习算法研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况与数据来源 |
| 2.1 研究区域介绍 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地质地貌 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 地面气象数据 |
| 2.2.2 历史火情数据 |
| 2.2.3 遥感数据来源 |
| 2.2.4 地表植被覆盖度 |
| 2.2.5 森林火险等级及预警信号 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 森林火灾识别及相关因素特征分析研究 |
| 3.1 卫星遥感林火识别原理及方法 |
| 3.1.1 遥感识别原理 |
| 3.1.2 不同传感器的林火识别方法 |
| 3.2 气象因子特征分析 |
| 3.2.1 最高气温变化情况 |
| 3.2.2 最小降雨量变化情况 |
| 3.2.3 最大风速变化情况 |
| 3.2.4 最小相对湿度变化情况 |
| 3.3 森林火险及火情特征分析 |
| 3.3.1 森林火险等级时间特征分析 |
| 3.3.2 森林火情时间特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 森林火灾预警模型建立 |
| 4.1 深度学习和神经网络 |
| 4.1.1 神经元 |
| 4.1.2 常见激活函数 |
| 4.1.3 卷积神经网络 |
| 4.1.4 深度残差网络 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 气象数据空间插值 |
| 4.2.2 数据归一化处理 |
| 4.2.3 计算森林火灾天气指数 |
| 4.3 构建森林火灾预警模型 |
| 4.3.1 周期组件、邻近组件结构 |
| 4.3.2 外部组件结构 |
| 4.4 模型评价方法 |
| 4.5 模型训练及结果分析 |
| 4.5.1 模型训练 |
| 4.5.2 模型训练结果和分析 |
| 4.5.3 模型预测分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 森林火灾预警原型系统搭建 |
| 5.1 系统建设支撑技术 |
| 5.1.1 HTML5+JavaScript+CSS技术 |
| 5.1.2 Web GIS技术 |
| 5.1.3 Web API技术 |
| 5.1.4 TensorFlow模型运行环境 |
| 5.2 系统整设计 |
| 5.2.1 系统设计原则 |
| 5.2.2 系统架构 |
| 5.2.3 系统功能 |
| 5.2.4 数据库设计 |
| 5.3 系统功能模块设计 |
| 5.3.1 数据管理模块 |
| 5.3.2 预测模块 |
| 5.3.3 数据可视化 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.4.1 系统主界面 |
| 5.4.2 数据管理模块 |
| 5.4.3 火险预测模块 |
| 5.4.4 信息查询模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 (攻读学位期间的主要学术成果) |
| 致谢 |
（2）我国气象要素回归法预测地表可燃物含水率研究进展（论文提纲范文）
| 1 引文统计结果与分析 |
| 1.1 载文数量的时间分布 |
| 1.2 发文机构及作者分析 |
| 1.3 关键词可视化分析 |
| 2 研究地区及气象因子 |
| 2.1 地区森林类型 |
| 2.1.1 东北地区 |
| 2.1.2 西南地区 |
| 2.1.3 其他地区 |
| 2.2 可燃物类型 |
| 2.3 气象因子 |
| 3 数据 |
| 3.1 取样方法 |
| 3.2 方程模型 |
| 3.2.1 单因子 |
| 3.2.2 多因子 |
| 4 拟合系数 |
| 5 小结及展望 |
（3）昆明主要森林可燃物含水率预测模型的研究（论文提纲范文）
| 1 研究区概况与研究方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 样地选择 |
| 1.3 野外取样及数据获取 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 气象因子与可燃物含水率的统计特征 |
| 2.2 坡向对可燃物含水率变化的影响 |
| 2.3 可燃物含水率与气象因子的相关性分析 |
| 2.4 可燃物含水率预测模型的建立与验证 |
| 3 结论 |
（4）黑龙江省林火驱动因子及模型研究（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 林火驱动因子与概率模型的研究概述 |
| 1.3.2 森林火险区划研究概述 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区域、数据来源与提取 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地貌特征 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 森林资源 |
| 2.1.4 社会经济及交通情况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 林火数据 |
| 2.2.2 气象类因子数据 |
| 2.2.3 非气象类因子数据 |
| 2.3 数据处理 |
| 2.3.1 随机点的创建 |
| 2.3.2 气象数据提取 |
| 2.3.3 植被、地形数据提取 |
| 2.3.4 社会经济数据提取 |
| 2.3.5 人为基础设施数据提取 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 多重共线性诊断 |
| 3.2 逻辑斯蒂回归模型 |
| 3.3 随机森林算法 |
| 3.4 受试者工作特征曲线 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 模型变量的多重共线性检验 |
| 4.2 气象类因子对林火发生的影响 |
| 4.2.1 逻辑斯蒂模型识别重要驱动因子 |
| 4.2.2 随机森林算法识别重要驱动因子 |
| 4.2.3 模型预测精度比较 |
| 4.3 非气象类因子对林火发生的影响 |
| 4.3.1 逻辑斯蒂模型识别重要驱动因子 |
| 4.3.2 随机森林算法识别重要驱动因子 |
| 4.3.3 模型预测精度比较 |
| 4.4 综合因子对林火发生的影响 |
| 4.4.1 基于逻辑斯蒂回归模型的林火预测建模 |
| 4.4.2 基于随机森林算法的林火预测建模 |
| 4.4.3 模型预测精度比较 |
| 4.5 基于林火概率模型的黑龙江省森林火险区划 |
| 4.6 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）昆明地区几种林型可燃物含水率预测模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 森林可燃物含水率研究进展 |
| 1.1.1 森林活可燃物含水率的研究 |
| 1.1.2 森林死可燃物含水率的研究 |
| 1.1.3 气象要素对可燃物含水率的影响 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 样地选取 |
| 2.3 野外取样及数据获取 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 可燃物含水率和气象要素的统计特征 |
| 3.2 坡向对可燃物含水率变化的影响 |
| 3.3 可燃物含水率与气象因子的相关性分析 |
| 3.4 可燃物含水率预测模型的建立与验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）易诱发输电线路跳闸的山火时空分布规律及发生频率分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 山火诱发输电线路跳闸的总体频率及机理分析 |
| 2 山火诱发输电线路跳闸的时间分布特征分析 |
| 2.1 按季度和月份统计的山火跳闸 |
| 2.2 按时刻统计的山火跳闸 |
| 3 山火诱发输电线路跳闸的空间分布特征分析 |
| 3.1 地理位置 |
| 3.2 地形地貌 |
| 3.3 可燃物类型 |
| 4 易爆发山火的典型区域分析 |
| 4.1 南方电网某局山火跳闸典型区域分析 |
| 4.2 南方省份山火跳闸典型区域分析 |
| 5 结论 |
（7）黑龙江省森林火灾的时空分布规律及趋势预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 国内林火规律的研究进展 |
| 1.1.2 国外林火规律的研究进展 |
| 1.1.3 林火的预测预报 |
| 1.1.4 加拿大火险等级预报系统 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究的技术路线 |
| 1.4 项目来源与经费支持 |
| 2 研究区域概况及数据预处理 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 自然条件 |
| 2.1.2 社会经济发展状况 |
| 2.2 数据收集与处理 |
| 2.2.1 数据的收集与统计 |
| 2.2.2 数据的整理 |
| 3 黑龙江省林火时间分布规律 |
| 3.1 林火次数的时间分布规律 |
| 3.1.1 林火次数的年际变化 |
| 3.1.2 林火次数的月份变化 |
| 3.1.3 林火次数的季节变化 |
| 3.2 林火面积的时间分布规律 |
| 3.3 森火灾轮回期 |
| 3.4 森林火险季节长度变化 |
| 3.5 时间序列分析 |
| 3.6 森林火灾的火源分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 黑龙江省林火空间分布规律 |
| 4.1 林火空间分布特征 |
| 4.1.1 森林火灾的火险等级分类 |
| 4.1.2 火点的空间分布 |
| 4.1.3 森林火灾的行政区分布 |
| 4.2 过火面积与次数与海拔的关系分析 |
| 4.2.1 过火次数与海拔的关系分析 |
| 4.2.2 过火面积与海拔的关系分析 |
| 4.2.3 人为火面积与海拔的关系分析 |
| 4.3 林火空间波动分析 |
| 4.3.1 数据收集 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.3.3 火点和火场质心的计算 |
| 4.3.4 结果与分析 |
| 4.4 火源空间分布 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 影响林火发生的气象因子研究与模型的构建 |
| 5.1 林火影响因子研究 |
| 5.2 气象因子分析 |
| 5.2.1 水分条件 |
| 5.2.2 温度条件 |
| 5.2.3 日照条件 |
| 5.3 各气象因子之间的关系研究 |
| 5.4 研建影响森林火灾发生的气象因子的关系模型 |
| 5.4.1 建模数据的收集和整理 |
| 5.4.2 构建过火面积与风速的一元回归模型 |
| 5.4.3 过火总面积多元回归模型建模方法 |
| 5.4.4 构建过火面积与日照时数、平均相对湿度的关系模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）10种国内森林火险计算方法的相似性研究（论文提纲范文）
| 1 研究方法 |
| (1) 浙江余姚市火险预测方法 |
| (2) 广州市火险预测方法 |
| (3) 烟台地区火险指数预测方法 |
| (4) 延安市火险预测预报方法 |
| (5) 滇中地区火险预测预报方法 |
| (6) 威宁市森林火险预测预报方法 |
| (7) 内蒙古森林火险预测预报方法 |
| (8) 黔东南森林火险预测预报方法 |
| (9) 宁夏森林火险预测预报方法[3] |
| (10) 福建省火险预测预报方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 各种方法间的相关系数 |
| 2.2 各种方法间的相似性 |
| 3 结论与讨论 |
（9）伊春地区1980—2010年森林火灾时空格局及影响因子（论文提纲范文）
| 1 研究地区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 资料收集 |
| 2.2 影响因子的分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 林火时空分布特征 |
| 3.2 影响因子分析1) 水分条件 |
| 4 结论 |
| 5 讨论 |
（10）气象因子对云南大理森林火灾的影响（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 分析方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 森林火灾的时间分布及对应的气候特征 |
| 3.2 森林火灾次数与气象因子的相关性分析 |
| 3.2.1 月火灾次数与气象因子的相关性 |
| 3.2.2 旬火灾次数与气象因子的相关性 |
| 3.2.3 日火灾次数与气象因子的相关性 |
| 4 小结 |
四、黔东南森林火险气象预报方法（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的森林火灾预警研究及系统实现[D]. 阙华斐. 中南林业科技大学, 2019(06)
- [2]我国气象要素回归法预测地表可燃物含水率研究进展[J]. 张恒,刘鑫源,李星汉,孙龙. 森林防火, 2018(03)
- [3]昆明主要森林可燃物含水率预测模型的研究[J]. 刘金波,孙萍,孙龙. 中南林业科技大学学报, 2018(05)
- [4]黑龙江省林火驱动因子及模型研究[D]. 宋雨. 东北林业大学, 2018(02)
- [5]昆明地区几种林型可燃物含水率预测模型的研究[D]. 刘金波. 东北林业大学, 2017(05)
- [6]易诱发输电线路跳闸的山火时空分布规律及发生频率分析[J]. 王振华,尤飞,张云,周建军,邹磊,张林鹤. 安全与环境学报, 2016(03)
- [7]黑龙江省森林火灾的时空分布规律及趋势预测[D]. 郑琼. 东北林业大学, 2013(01)
- [8]10种国内森林火险计算方法的相似性研究[J]. 孙萍,李大伟. 中南林业科技大学学报, 2013(05)
- [9]伊春地区1980—2010年森林火灾时空格局及影响因子[J]. 郑琼,邸雪颖,金森. 林业科学, 2013(04)
- [10]气象因子对云南大理森林火灾的影响[J]. 周明昆,王永平,高月忠. 四川林业科技, 2012(06)