时空因素对中国城市火灾态势变化的影响

基于空间动态面板数据模型,对2000～2009年中国市域城市火灾数据进行分析,探讨经济发展与气候变化共同作用下时空因素对中国城市火灾态势变化的宏观影响。结果显示:气候变干促使火灾恶化,而经济发展扭转了这种趋势并促使火灾态势整体改善。时空因素对中国城市火灾态势变化具有显著影响,并可被引申为火灾同化效应、火灾惯性效应、火灾警示效应。火灾安全管理部门应该充分利用这些效应,采取积极措施改善火灾态势。本文补充了城市地理学在城市火灾领域的研究不足;将抽象的时空因素引申为具有实际物理含义的虚拟变量,对相关研究具有借鉴意义。     

庐山森林景观美学质量与景观格局指数的关系

森林景观美学价值和生态可持续价值是森林景观系统中两种主要的价值。采集一系列典型森林景观照片,将这些景观照片对公众进行审美评价,并判别他们的景观生态特征,最后进行景观美学质量与景观格局指数之间相互关系的研究。本文得出了以下主要结论:(1)美景度值(SBE值)与景观组分指数中的水域所占面积比存在很强的正相关(r=0.472,P<0.01),与自然性指数也有较强的正相关(r=0.368,P<0.05);而与建筑所占面积比存在很强的负相关(r=-0.422,P<0.01)。(2)SBE值与景观格局指数中的斑块密度(r=-0.489,P<0.01)存在显著的负相关,而与边界密度(r=0.481,P<0.01)、多样性指数(r=0.602,P<0.01)存在显著的正相关。(3)SBE值与开放性指数、最大斑块面积比和形状指数之间并没有显著的相关性。     

镜泊湖和＂地下森林＂

位于黑龙江东南部的牡丹江市,旅游资源得天独厚,以高山堰塞湖镜泊湖和地下森林而闻名。镜泊湖是中国最大的高山堰塞湖。湖水南浅北深,蜿蜓曲折,呈S型,湖面海拔350米,湖岸多港湾,湖中大小岛屿星罗棋布。     

浅析森林火灾的气象与人为因素及预防措施

森林在国民经济中占有重要地位,它不仅能提供国家建设和人民生活所需的木材及林副产品,还起着释放氧气、调节气候、涵养水源、保持水土、防风固沙、美化环境、减少噪音等多种作用。然而,森林火灾会给森林带来严重的危害．它不仅给人类经济建设造成巨大损失,破坏生态环境,还威胁人民生命财产安全。所以,我们应该了解森林火灾易发生的气象与人为条件,从而及时的采取预防措施。     

极端气象条件诱发的静电火灾事故分析与防范建议

针对重庆一家制药厂2006年9月3日22:00发生的一起火灾,利用GPS/MAT资料反演空气水汽含量产品和气象地面观测资料,并结合制药厂生产工艺,重点分析静电火灾事故原因。结果表明:高温低湿极端气象条件(空气中水汽含量达到0.5g/cm3、地表温度在40℃以上)是静电火灾发生的先决条件;生产工艺中防静电措施不合理,使静电产生和大量积聚,并产生火花放电,致使大量挥发的石油醚蒸汽燃烧而引发火灾,为减少类似静电火灾事故的发生,提出了相应防范建议以供参考。     

基于MODIS EVI时序数据的云南高原山地森林物候特征识别

基于2000—2011年MOD13Q1产品的EVI时序,借助QA-SDS数据集消除云、阴影和冰雪等的影响后,采用非对称高斯函数拟合法进行时序重构,并运用动态阈值法提取云南高原山地典型森林植被的物候特征参数(即生长期开始时间、峰值时间、结束时间和生长期长度),进而分析了不同植被类型物候期规律及其主要控制因素。结果表明:1.从寒温性森林植被到热性森林植被的EVI值呈递增趋势;2.森林植被生长期开始时间、峰值时间和结束时间分别大致发生在3月中旬至4月中下旬、6月中旬至下旬和8月中旬至10月初,生长期长度为135～195 d;3.由寒温性植被向热性植被的生长期高峰时间和生长期结束时间总体呈延迟趋势,且生长期延长,生长期开始时间则由暖性植被向寒温性植被、暖性植被向热性植被双向提前;4.高原山地热量梯度决定了森林植被物候的空间格局,水分条件则主要控制着EVI和物候期的年际波动。     

森林土壤二氧化碳监测有新手段

日本国立环境研究所中路达郎和小熊宏之研究员领导的研究小组,利用人造卫星观测使用的分光图像测量技术成功地对植物的根部情况和土壤有机物进行了分类监测。该技术能够正确把握森林树木根部情况,测量土壤有机物对二氧化碳的吸收和释放量。     

无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用

无人机（UAV）航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短、机动灵活等优点。本文利用无人机航测系统获取了案例地区DSM和DEM,采用最大邻域法提取了树高,采用分水岭算法分割了树冠信息,并以树高和冠幅作为解释变量的立木材积二元模型估算了森林蓄积量。结果表明,树高提取精度为83.73%,冠幅提取精度为86.98%,林分蓄积量估算精度为81.80%。     

华南地区典型种植园地遥感分类研究

华南地区种植园地广泛分布,类型混杂多样,导致园地分布信息难以正确获取,为农业管理造成了较大困难。本研究基于Landsat8 OLI数据,通过数据融合、特征优化,应用随机森林算法构建面向对象的种植园地分类规则集,对华南地区典型经济作物香蕉、柑橘、葡萄、蒲葵、海枣、番木瓜和火龙果等进行类别识别,同时对比贝叶斯分类法、K最邻近分类法、支持向量机法、决策树分类法的分类效果。结果表明：数据融合会在一定程度上影响分类结果精度;植株形态、光谱特征接近,种植期交错是影响华南地区典型园地分类精度的重要原因;以中分辨率影像为数据源,面向对象的随机森林算法应用于种植园地分类研究总体精度可达88.05%,Kappa系数0.87,可以有效区分华南地区典型种植园地类别;相比于其他算法,随机森林算法在分类精度、可靠性和稳定性上具有一定优势,可为园地作物生长监测和种植管理提供科学依据。     

基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建

利用遥感数据进行大面积旱情监测是现有干旱监测的重要方法之一,然而传统的遥感干旱监测方法主要侧重于对土壤湿度或植被状况等单一干旱响应因子进行监测,对综合多因子的干旱监测研究较为有限。随机森林是一种机器学习方法,具有学习过程快速、运算速度快、稳定性好、预测精度高的优点,近年来被应用于生态环境等多个领域。本文利用2001-2010年4-9月的MODIS数据提取的植被状态指数（VCI）、温度状态指数（TCI）和土地覆盖类型（LC）,TRMM降水资料计算的TRMM-Z指数及SRTM-DEM、土壤有效含水量（AWC）等多个遥感及土壤资料提取的干旱因子为自变量,以气象站点的综合气象干旱指数（CI）为因变量,利用随机森林模型构建遥感干旱监测模型,并以河南省为研究区进行了评价和分析。该模型在2009-2010年的监测值和实测CI值的具有显著的相关性,并且二者干旱等级的一致率为81%。在2001-2010年4-9月间,模型监测值与气象站点的标准降水蒸散发指数（SPEI）总体干旱等级一致率为74.9%,较为一致,其中9月的模型结果与SPEI的干旱等级一致率最高,达到82.4%,空评估率和漏评估率最低;与10 cm土壤相对湿度的相关系数在0.475-0.639之间,达到极显著水平。河南省2011年4-6月干旱事件同样验证了本文构建的模型旱情监测结果,说明本模型能较好地就应用于监测区域旱情监测。