基于GIS和RS森林火险预测的研究

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1、东北林业大学博士学位论文基于GIS和RS森林火险预测的研究姓名：于成龙申请学位级别：博士专业：生态学指导教师：胡海清20070601东北林业大学博士学位论文数模型的计算。在权重的确定方面，本研究克服了以往权重分析方法中缺乏确切的定量分析过程，采用层次分析法确定各火险因子的权重，并在此过程中结合30年问研究区各火险因子与火灾次数的关系确定各火险因子的重要性，剔除了权重确定过程中人为因素的干扰。(7)选取研究区30年问当日发生森林火灾次数较多的1994年7月17日和2002年6月16日作为本研究中森林火险预

2、测方法的准确性。结果表明，两日Ⅳ和V级火险等级占研究区总面积的63．50％和76．30％，同时，全部火点均落在IⅡ级以上(含III级)森林火险等级范围内，其中落在Ⅳ和V级火险等级分别达90％和78．57％，表明该森林火险等级预报方法可以用于森林火险等级预报的实际应用。模型中引入实时气象数据，能够及时获得森林火险动态变化情况，提高森林火险预测水平。关键词森林火险，森林火险等级，森林火险预测，层次分析法AbstractForestfireisoneofthemostimportantnaturaldisas

3、ters．Manyforestfirestookplaceeveryyearintheworld，whichaffectedaboutmillionshectaresofforest．Daxing’anMountainsistheimportantareaofforestdistributionandforestfireswith30peryearinourcountry．TaheforestrybureauLocatesinthehinterlandofDaxing’anMountainsandiso

4、neoftheimportantforestryenterprisesinthenortheasternChina．Theworkofforestfirepreventionisalwaysthemostimportanttaskinsafetymanagement．Sohowtopredicttheforestfiredangerratingsandofferdecisionsupporthasbecomethekeyproblemtobesettled．Ascomplexityoffirehappe

5、ningandregionaldiversity,itisnotreasonabletoforecastforestfiredangerwithsimpleanalysisandmodels．Inthispaper,sometechnologieswereused，suchasRemoteSensing，GeographicInformationSystemandmathematicalstatisticalmethods．MainworkincludedforestfIIeldistributiona

6、ndclassificationusingETM+data,howtoobtainforestfiredangerfactors，modelbuildingandthemethodofforestfiredangerforecastingbasedontheabovework．SummarizationofthisdissertationisasfoIlows：(1)DetailedanalysisonforestfireregimeofT曲eforestrybureaushowedthat286for

7、estfirestookplacefrom1975to2004，amongwhich2002wasthehigllhappeningyearwith54fires．Firefrequencyandbumedareatendedtobeincreasingintherecent30years．Burnedareacausedbycommonfiresandseriousfiresandfirefrequencyincreasedmarkedlyespeciallyafter1990s．Andthefreq

8、uencyofcatastrophicfiresWasalsoveryhigh．(2)Basedonthereviewofinternationallyanddomesticallypublishedpapers，foresttypesweredividedbythesupervisedclassificationmethodandthentheresultaccuracywasverified．Thewholeclassification