基于模糊粗糙集的森林火灾与气象因子的相关性研究

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1、：分类号：密级学校代号：１０５３８学号：２２０１２００２２２寺劣弁裝卡、ＩＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ硕±学术学位论文基于模糊粗髓集的森林火灾与气象因子的相关性研究作者化名：张盛导师姓違：张贵培养学院：林学院学科名称：森林经理学研究方向：林业信息工程提交日期：２０１５年６月ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＦｏｒｅｓｔＦｉ览ａｎｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｉｃａｌｇＦａ

2、ｃｔｏｒｓＢａｓｅｄｏ打ＦｕｚｚｙＲｏｕｇｈＳｅｔｓｂｙＺＨＡＮＧＳｈｅｎｇ乂ｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎａｒｔｉａｌｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐ民ｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｑｇＭａｓｔｅｒｏｆＡｇｒｏｎｏｍｙＳｕｅｒｖｉｓｏｒｐＰｒｏｆｅｓｓｏｒＺＨＡＮＧＧｕｉＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵ打ｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒａｎｄＴＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙ４９８Ｓｈａｏｓｈａ打Ｓｏｕｔｈ民ｏａｄ，ＴｉａｎｘｉｎＤｉｓｔｒｉｃｔ

3、ＣｈａｎｇｓｈａＨｕｎａｎ４１０００４，Ｐ．Ｒ．ＣＨＩＮＡＪｕｎｅ，２０１５卡斋妹度對接乂＃学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研巧所取得的研究成果。除了文中特别加标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品，也不包含为获得中南林业科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名；＞０：年矣月＾日中斋淋典种我夫緣学位论文版权

4、使用授化书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件或电子版。本人授权中南林，允许论文被查阅或借阅业科技大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于；１、保密□，＾＿＿年解密后适用本授权书。２、不保密＾＂（请您在Ｗ上相应方框打Ｖ）＾＾作者签名；矣导师签名：’年知＞曰方£？以年月心０＜＾摘要森林火灾是一种破坏性极大的自然灾害，不仅破坏绿化成果，危及人民

5、生命和财产安全，同时也影响到国民经济和生态环境建设的健康稳步发展。近年来，全球气候变化明显，林火与气候变化逐渐成为林火研究领域的热点问题。模糊粗糖集理レレ论具有处理不确定性，、不完备性信息的能力ッ及ッ数据为驱动、不受专家知识制约的特点，这与森林火灾成因复杂、发生具有不确定性的特征相适应，使模糊粗糖集运用到森林火灾研巧中成为可能。心义湖南省为例，在中国森林防火网随机抽取了１０４１场历史火灾数据，收集了火灾发生时的温度、相对湿度、风速和发生火灾前２４ｈ降水量４个因子数据，并在专业的气象网站对其进行了核验。在此基础上，本文对气象因

6、子数据与模糊粗趟集的结合、各气象因子与森林火灾的具体关系等方面做了如下研巧：（１）运用ＳＰＳＳ数据处理软件，对各气象因子数据进行统计分析，结果表明：’‘２０Ｃ０％－２５Ｃ之间发生火灾次数最多时的气温为，７的火灾发生在１０发生火灾次；数最多时的湿度为５０％，９０％的森林火灾是在相对湿度小于７０％时发生的；发生火灾次数最多时的风速为２ｍ／ｓ，风速值主要集中在发生火灾前２４ｈ降水量为０ｍｍ时发生的火灾次数最多，９０％抖上的火灾发生前２４ｈ都未发生降水。（２）将核验后的数据进行标准化处理，再进行ＫＬ－均值聚类后，用自然断点法将聚类得到

7、的案例数分级，得到了Ｗ最终聚类中也为条件属性、案例数级别为决策属性的信息决策表，该表的组成为模糊粗糖集方法与森林火灾气象因子的结合提供了基础。（３）分析各气象因子的属性特点，分别选取了合适的模糊隶属函数类型，再根据决策表中各因子的数据特点，构造合理的模糊隶属函数模型，运用各模型将条件属性模糊化后得到了模糊决策表，模糊决策表为模糊粗糖集方法的运用提供了数据支撑。（４）在模糊决策表的数据支撑下，通过计算模糊粗趟集理论中决策属性对各条一件属性的依赖度，并对其进巧归化处理后求出各气象因子对森林火灾的影响程度；，结果显示对森林火灾发

8、生影响最大的因子为发生森林火灾前２４ｈ降水量，最