一、我国林火受害率低于世界平均水平（论文文献综述）
贾斌英[1]（2021）在《2010—2019年中国东北地区森林火灾时空特征研究》文中研究说明利用《中国林业统计年鉴》,按年际、季度、月份和行政区域分析了2010—2019年东北地区森林火灾总体趋势,揭示了东北地区森林火灾时空分布特征。结果表明:（1） 2010—2019年东北地区森林火灾发生次数处于较低水平,但重、特大森林火灾较多,森林火灾损失较大;（2）东北地区森林火灾以一般森林火灾为主,2014—2017年为高发期,近几年森林火灾有向大火发展的趋势,2010年、2015—2019年为森林火灾损失严重期,春季和秋季是东北地区森林火灾高发期,区内各地进入林火紧要期的时间随着纬度的升高而向后推移,紧要期持续时间延长;（3）东北地区森林火灾整体发展趋势相似,火灾类型和损失情况存在差异,呈现南部中小火高发、北部大火高发、中部小火频发,南部和北部森林资源损失严重,中部和南部人员伤亡集中的特征。
冯豁朗[2]（2021）在《基于异常模式的森林火灾监测研究》文中研究指明近年来,由于气温不断上升,昼夜温差不断减小等原因,导致世界各地的森林火灾时有发生。森林火灾破坏了森林的自然价值和社会价值,影响自然生物及其生存环境,同时也给社会经济带来较大的损失。因此,对森林火灾进行监测研究具有极其重要的现实意义。本文基于异常模式进行森林火灾监测研究,利用发生森林火灾时中红外4μm和长波红外11μm附近通道的影像在空间和时间上的像元值、影像均值、影像标准差之间的关系,引入异常模式检测的异常因子算法和阈值法,形成单时向异常模式潜在火点识别和多时相异常模式持续火点识别算法,同时排除云和虚假火点等干扰因素,来提取森林火灾信息。通过利用异常模式算法对森林火灾进行连续观测、灵敏性对比和精度验证得到主要分析和结论如下:（1）在中国森林草原防灭火上获取全国102起无云遮盖的森林火灾的信息,通过对102起发生森林火灾时潜在火点异常因子LOFx07和LOFx74的值进行统计分析,得到其判断阈值分别为0.85和1.6。（2）利用本文基于异常模式的森林火灾监测算法对2020年4月1日22:10发生在云南省永仁县的一场森林火灾进行连续监测。监测结果显示本文算法能够监测到森林火灾从发生到结束的全过程,同时也能反映火势大小、火灾蔓延方向和火灾持续时间等信息。（3）利用2020年11月7日5时6分湖南省醴陵市发生的一场已知的小型森林火灾,用本文算法和前人学者基于时序变化的火点算法进行对比。结果显示时序算法在火灾的五个时刻内仅有两个时刻识别到了森林火灾,且这两个时刻均处于火势较大的火灾中期阶段,而在火灾前期和中后期火势较弱的三个时刻里未能识别到森林火灾。本文算法在火灾发生的五个时刻内都识别到了森林火灾。从而说明本文算法对小火的灵敏性较高,识别的效果更加准确,能够在森林火灾发生初期进行及时识别。（4）以云南省的森林火灾情况为例,利用中国森林草原防灭火网公布的森林火灾数据作为精度验证数据,Himawari-8火点产品数据作为精度验证参考数据,采用对比法,选取早上、白天、傍晚、晚上四个时刻进行精度验证。验证结果的综合评价指标分别为0.75、0.77、0.73、0.80。结果显示森林火灾识别结果整体精度较高,能够为森林火灾应急处置、灭火救援等方面提供重要作用。本文将异常模式应用于森林火灾识别监测中,虽然取得了一定的成效,但是对于异常模式检测还可以进一步研究,例如,在森林火灾监测中,很多算法的阈值都是经验式的,将异常模式检测中的机器学习算法引入到森林火灾监测中来代替原先需要人为先验的阈值判定方法,是一种比较科学的方法。
张恒[3]（2021）在《河北省森林火灾防治现状及对策研究》文中研究表明森林火灾是一种突发性自然灾害,攸关公共利益,对生态资源保护和群众生命财产安全产生重大威胁,需要政府和管理部门快速应对。河北省地处京畿重地,区位特殊,近年来森林火灾频发,其保护生态环境资源安全责任重大,有必要运用公共危机管理理论重新审视河北省森林火灾防治实践,进一步完善森林火灾防控体系,这对更加有效预防和处置森林火灾,保护森林资源安全具有重要意义。河北省2001-2018年森林火灾呈现出空间分布上南少北多、时间分布上集中于3、4月份、人为火源为主的基本特点。新中国成立以来,河北省森林火灾防治工作逐步发展,2011年后有了较大进展,但仍然存在着一些问题,主要表现为森林火灾防治新体制运行不畅、风险管理体系不健全、应急救援队伍建设亟待加强、基础设施薄弱,这些问题产生的原因是多方面的,主要是由于森林火灾防治新体制磨合期各种矛盾集中凸显、森林火灾风险管理基础仍然不牢、专业队伍发展多方受限、森林防火规划落地落实不力。基于对河北省森林火灾特点及防治工作实践中存在问题的分析,运用公共危机管理相关理论,认为做好新体制下的森林火灾防治工作,就必须加强森林火灾防治一体化建设,完善森林火灾风险识别与预警-预防-应急准备-应急响应-灾后恢复的工作链条,更加注重森林火灾风险管理,抓好火灾源头治理,开展好火灾预防,大力加强森林火灾专业队伍建设,落实森林防火规划,加强火灾防治基础建设,全方位提升河北省森林火灾防治能力,更加有效地保护森林资源和人民群众财产安全。
魏聪媛[4]（2020）在《基于Spring Boot的云南省森林火险预测系统的研建》文中提出云南省是我国森林资源大省,同时也是森林火灾发生较为频繁的地区之一。森林火灾的突发性强、破坏性大,做好及时有效的森林火险预测是该地区森林防火工作的重要任务,因此研建云南省森林火险预测系统为林火防控提供科学依据是十分必要的工作。本文介绍了研建云南省森林火险预测系统使用的开发技术、预测模型以及系统研建的过程。其中预测方法包括泊松分布模型、负二项分布模型、零膨胀负二项分布模型以及细小可燃物含水率模型的预测方法,基于对森林火险长期预测中参考因子类别的考虑,将森林火险预测分为时间维度和行政区划维度的预测。在时间维度的年尺度和月尺度中,均选取气象因子作为自变量,并分别采用泊松分布模型和零膨胀负二项分布模型对森林火险数据进行预测;在行政区划维度的年尺度和月尺度中,均选取气象因子、道路密度、农业人口密度等因子作为自变量,分别采用负二项分布模型和零膨胀负二项分布模型对森林火险数据进行预测;在两种维度的日尺度和即时尺度中,均选取气象因子、可燃物等因子作为细小可燃物含水率模型的自变量实现对森林火险数据的预测。基于对云南省林业局接收森林火险预测信息方式的了解,本文介绍了研建云南省森林火险预测系统所用到的相关技术和实现方法,包括Spring Boot整合Paoding Rose Jade的开发框架、实时气象数据API接口调用、预测模型库建设、模型库的访问机制和调用、ECharts图形库的嵌入和数据展示等。通过对云南省森林火险预测系统的需求分析、系统设计、编码和测试整个过程的研建,实现了以图表或者地图的形式展示云南省过去二十年的林火历史数据和未来的林火预测数据功能,时间尺度可以选择年尺度、月尺度、日尺度,充分保证预测数据的时效性,地区级别可以选择省、地市和县,通过时间维度和行政区划维度的结合充分满足了用户的多角度统计、分析、预测的防火业务需求,对本领域的研究和开发工作具有借鉴意义。
徐红[5]（2020）在《森林草原防火工作永远在路上——访国家林业和草原局森林草原防火督查专员王海忠》文中认为"枝繁叶茂一百年,化为灰烬一瞬间",火灾是森林的大敌。近年来,因全球气候变暖等原因,全球森林火灾呈上升趋势,成为当今发生面广、危害性大、时效性强、处置救助极难的自然灾害。据不完全统计,世界每年发生火灾约22万起,过火森林面积达640多万公顷。我国是森林草原火灾严重的国家之一,特别是春季和秋冬季森林草原火灾发生率较高。改革开放以来,在党中央、国务院的正确领导和社会各界努力下,我国森林草原防火工作有了长足发展,森林火灾损失大幅度下降。2019年,全国共发生森林火灾2345起,其中重大火灾8起、特大火灾1起,受害森林面积约13505公顷。
黄奇晓[6]（2020）在《福建省森林火灾对气候变化的响应及趋势预测》文中提出森林火灾是世界上重大自然灾害之一。随着气候变暖,极端天气出现的频率增加,森林火灾的危害程度也日益增加。森林火灾不仅会造成森林资源的流失、增加碳排放及有害物质污染空气还会对人类的生命安全和财产安全造成重大损失。因此,了解森林火灾发生的规律,构建森林防火体系对相关部门开展森林防火工作具有重大意义。福建省位于我国东南沿海地带与宝岛台湾隔海相望,森林资源非常丰富,森林覆盖率达66.80%,位居全国首位。同时,福建省也是我国森林火灾的重灾区。研究福建省气候变化与森林火灾发生规律并建立科学的模型对森林火灾未来发生趋势进行预测,可以为相关部门开展森林防火防控工作提供一定的理论依据,具有重要的现实意义。本文以1980-2017年38年期间福建省气象数据和1990-2017年28年期间福建省森林火灾数据为基础,基于SPSS、Matlab、Arc GIS等统计分析软件,应用线性回归模型、Mann-Kendall突变检验、小波分析、R/S分析和Pearson相关分析等方法对福建省38年间气候特征、变化规律以及福建省28年间森林火灾特征、变化规律进行分析,并研究气象因子与森林火灾的相关关系,用多元回归模型和指数模型来构建福建省森林火灾变化与气象因子的关系模型。本文对福建省气候变化特征进行研究分析。研究结果显示福建省1980-2017年平均气温随着时间推移有明显的上升趋势且趋势显着,存在明显的突变点;福建省年降水量在2000年后有增多趋势,但趋势不显着,年平均降水量未存在明显突变时间点。福建年平均气温变化第一主周期为14 a,未来年平均气温将有下降趋势,持续程度弱;福建年降水量变化第一主周期为27 a,未来年平均降水量将减少,持续程度强;日照时数多年来波动变化明显,整体呈下降趋势但不显着,未来年平均日照时数有下降趋势,持续程度强。本文对福建省森林火灾进行分析。结果表明福建省是森林火灾的高发区。1990-2017年间福建省累计发生森林火灾9869次,平均每年发生森林火灾超过352次;森林火灾发生主要类型为一般森林火灾和较大森林火灾;福建省森林火灾的发生有明显的季节性,主要集中在春季和冬季;福建省森林火灾呈现明显的空间差异,主要集中在闽西北地区。通过皮尔逊相关分析方法与斯皮尔曼相关分析方法对气象因子进行分析（气温、降水量、日照时数）进行分析,结果表明气温、降水量、日照时数对森林火灾发生次数存在显着相关关系。运用指数模型和多元线性回归模型建立森林火灾与气象因子的数学模型,结果显示模型拟合度较好且通过显着性检验。模型整体精度较高,但个别年份偏差较大。
王磊[7]（2020）在《南充市森林火灾分布特征及风险等级区划研究》文中提出森林火灾作为一种全球性的自然灾害,它不仅破坏大量的森林资源,对人类的生产和生活带来严重的影响,而且打破自然的生态平衡,产生诸多环境问题。近年来,南充市加大绿化造林工作力度,以实际行动践行“绿水青山就是金山银山”的发展理念。该区域植被覆盖率正在逐年增加,而且该区域植被类型以针叶林为主,加大了森林火灾的风险,但是目前关于该区域的火灾风险区划研究相对较少。因此,对该区域进行森林火险区划研究是十分有必要的。本文以南充市作为研究区,以“3S”技术作为支撑,基于VIIRS 375 m热异常位置矢量产品（VNP14IMG）数据集提取2012-2018 a的火灾点,结合LANDSAT影像、DEM和基础地理数据等数据,利用数理统计分析方法和GIS的空间分析功能,研究了南充市森林火灾分布特征,选取8个森林火灾致灾因子,构建了森林火灾风险区划指标体系,利用层次分析法和GIS空间建模工具构建了风险区划模型并进行风险区划,生成了森林火险区划图。森林火险区划图对区域进行了准确的火险定级和区划,可以起到很好的预警作用,对减少森林火灾的发生,降低火灾带来的损失具有积极意义,为南充市森林火灾分区防控提供了科学参考。主要研究结果如下:（1）根据2012-2018年VIIRS 375m火灾数据产品统计分析,在年际尺度上,南充市森林火灾发生次数波动较大,呈现波动中缓慢增长的状态,但不显着;在季节尺度上,南充市森林火灾主要发生在冬季和春季,其中春季是高发期,火点数占了总数的54.59%,其次是冬季,占比为38.27%,夏季和秋季为森林火灾的低发期;在月际尺度上,森林火灾主要集中在每年的1月、2月、3月和4月,其中2月、3月和4月灾情最为严重,是火灾高发月份,占总火点数的80%。（2）从空间分布格局上看,2012-2018年,南充市火点主要集中在南充市的西南部和东北部,局部地区火点密度较大,中部地区火点较少。南充市所辖9个区县中,高密度火点主要分布在嘉陵区和营山县,占总火点数的比例达58%,其中嘉陵区最多,占火点总数的33.67%。在海拔分布上,火灾点主要分布在海拔300400m之间,其火点所占比例达61.73%,并且随着海拔的升高,森林火灾数量呈现先增加后减少的趋势;在坡度分布上,其火点主要分布在小于25°的区域,其中坡度在5°15°这一坡度区间是林火发生最多的区域,所占火点总数达48%,并且随着坡度的增加,呈现出中间高两边低的状态;在坡向上,阳坡火点个数略大于阴坡火点个数,比例分别为56.63%和43.37%,比例差异不是很明显;从可燃物因素角度来看,火点主要集中在针叶林,其火点个数占比为82%。将火点个数与NDVI进行函数拟合,随着NDVI值的增大,火点个数呈现增加的趋势,当NDVI值达到0.95-1这个区间时,火点数最多,占总火点个数比例达23%;从人类活动影响因子上看,火点在道路缓冲区500 m以内最多,随着缓冲区的增加,火点个数呈现一直降低的趋势。火点在居民点缓冲区5001000 m最多,随着居民点缓冲区距离的增大,火点呈现先增加后减少的趋势。火点在人口密度200400区间时,火点数最多,占总火点数的58.67%,随人口密度的增加,呈现出先增加后减少的趋势,并且低人口密度区域与高人口密度区域几乎呈现相同的特征。（3）根据森林火灾风险指数,基于自然断点法,南充市森林火险等级分为较高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和极低风险区五类火灾风险区。其中极低森林火险区面积最少,占研究区面积的10.5%;较高风险区面积较多,占比为23.6%。（4）利用2012-2018 a遥感监测火点验证火险区划结果显示,99%的火点落在了较高风险区和高风险区,说明了此次研究的森林火灾风险区划模型具有较好的精度。
张笑一[8]（2020）在《兴安落叶松针叶床层火蔓延模拟研究》文中认为以兴安落叶松针叶凋落物为研究对象,以帽儿山地区兴安落叶松林地表松针可燃物为室内点烧材料,模拟野外环境,进行不同可燃物含水率、可燃物载量与不同风速、坡度条件下的室内火蔓延模拟点烧试验,研究不同可燃物特征和环境条件对兴安落叶松针叶凋落物火行为的影响。通过预试验设定可燃物特征、风速和坡度等变量,共进行4（可燃物载量）×4（可燃物含水率）×3（风速）×3（坡度）=144组点烧试验,通过回归分析进行变量筛选,利用多因素方差分析,计算各因子对蔓延速度变异解释的百分比,建立适用于兴安落叶松针叶林的火蔓延模型;以Logistic模型为基础,建立兴安落叶松针叶蔓延概率预测模型,并对模型进行分析。有助于准确预测林火的发生及评估森林火险等级,为火灾的预防及扑救提供一定的理论依据。研究发现:（1）在试验设定范围内,可燃物床层在蔓延过程中80%为阴燃,蔓延速度在75%区间内不超过6 m·h-1,最大值为93.02 m·h-1、最小值为0.41 m·h-1（2）可燃物含水率、风速、坡度3个显着变量对蔓延速度的影响由大到小为:风速>可燃物含水率>坡度。（3）可燃物含水率、可燃物载量、风速、坡度4个因子交互作用对蔓延速度相对贡献为:含水率×坡度×风速（27.73%）>风速（17.22%）>含水率×坡度×风速×载量（13.01%）>含水率×风速（11.01%）>坡度×风速（9.21%）。（4）通过逐步回归分析,建立预测模型R=-6.448+5.520W-0.719M+0.478S。模型调整后的决定系数为0.41。M（5%≤M≤20%）,W（2m·s-1≤W≤4m·s-1）,S（0°≤S≤20°）。模型的标准估计误差值为8.56,验证误差为12.93。（5）兴安落叶松床层蔓延概率模型为:P=c（-9.442+0.765L+0.116S+2.027W）/1+c（-9.442+0.765L+0.116S+2.027W）(L为载量（t·hm-2）,S为坡度（°）,W为风速(m·s-1。通过对比,阈值在0.8时,预测未蔓延准确率为81.8%,预测蔓延准确率为83.6%,总准确率为83.3%。
罗斯生[9]（2020）在《森林火灾对马尾松次生林土壤有机碳及其组分以及碳库稳定性的影响》文中指出森林生态系统土壤有机碳库在全球的碳循环与碳平衡中扮演重要角色。森林火灾作为非连续的干扰因子,是生物地球化学循环的驱动因子,显着改变生态系统的结构和功能及养分循环与能量传递,引起森林碳库与碳分配格局的变化,进而影响森林演替进程及固碳能力。森林火灾通过直接改变植被覆盖度进而影响植被碳库和营养元素周转,最终影响植被的碳固定及碳从植被向土壤的转移,导致不同碳库之间的重新分配。研究森林火灾对森林生态系统土壤有机碳的影响,有助于理解森林生态系统土壤碳固持和碳循环过程,为制定科学合理的旨在减缓全球气候变化的林火管理策略具有重要意义。然而,有关森林火灾对土壤有机碳及其组分以及碳库稳定性的影响及作用机制仍不清楚。为此,以广东省鹤山市马尾松次生林为研究对象,采用相邻样地比较法和空间代替时间法,以野外调查采样与室内试验分析为主要手段,定量研究森林火灾对土壤理化性质、土壤有机碳密度、土壤活性有机碳组分和细根生物量的影响,探讨森林火灾对土壤有机碳固持和土壤有机碳稳定性的影响机制,为科学评价森林火灾对土壤碳库稳定性的影响提供科学支撑。通过分析研究结果,提出了科学合理的林火管理策略。主要研究结果如下:（1）森林火灾对土壤理化性质均产生影响森林火灾对不同林龄马尾松次生林的土壤理化性质均产生影响。森林火灾增加了马尾松次生林不同林龄的土壤容重、土壤pH值和土壤全磷,降低了不同林龄的土壤含水率、土壤全氮和土壤有机碳含量;提高了土壤C/N比,减少了 C/P比和N/P比,且土壤含水率、土壤全氮、土壤全磷和土壤有机碳含量均随着林龄增长而增加,土壤容重和土壤pH值随林龄增长而减少。马尾松次生林土壤含水率、土壤全氮、土壤全磷和和土壤有机碳含量均呈现为随土壤土层深度加深而减少的趋势,而土壤容重和土壤pH值则表现为随土壤土层深度加深而增加的趋势。相关分析表明,土壤细根生物量与过火样地的土壤容重和土壤pH值呈负相关,而与土壤全氮、土壤全磷和土壤含水率呈极显着正相关（P<0.01）。不同林龄土壤有机碳含量与土壤全氮耦合性较高。嵌套方差分析表明,引起马尾松次生林土壤理化性质变异的原因是不同林龄、不同土壤深度和森林火灾,林龄和土壤深度解释了土壤理化性质变异的10.80%～69.80%,森林火灾解释了土壤理化性质变异的2.50%～11.20%。（2）森林火灾减少了土壤有机碳密度森林火灾均减少了马尾松次生林各林龄的土壤有机碳密度。在水平方向上,随着林龄增长土壤有机碳密度的减少幅度降低;在垂直方向上,土壤有机碳密度随着土壤土层深度加深而降低,且随林龄增长减少幅度下降。与对照相比,森林火灾后的幼龄林、中龄林和成熟林的土壤有机碳密度分别为35.12、40.80和52.34 t·hm-2,依次降低了10.93%、8.52%和7.56%。相比对照,幼龄林、中龄林和成熟林土壤剖面（0～60cm）的土壤有机碳密度变化范围分别为5.04～7.76、5.26～10.27和6.33～13.58t·hm-2,依次降低了 2.51%～16.83%、1.31%～11.85%和1.09%～12.50%;森林火灾显着降低了幼龄林和中龄林0～30cm的土壤有机碳密度（P<0.05）,显着降低了成熟林0～20cm的土壤有机碳密度（P<0.05）。马尾松次生林土壤有机碳密度与土壤理化性质具有显着相关关系（P<0.05）。通径分析表明,对照样地和过火样地中,土壤全氮均对土壤有机碳密度的直接作用最大,土壤细根生物量对土壤有机碳密度直接作用较小,但其通过土壤全氮对土壤有机碳密度的影响均表现在间接作用上。嵌套方差分析表明,土壤深度解释了土壤有机碳密度变异的70.60%,林龄解释了其变异的25.35%,森林火灾解释了其变异的2.34%。（3）森林火灾降低了土壤活性有机碳含量森林火灾降低了马尾松次生林各林龄土壤活性有机碳各组分的含量。土壤EOC随着林龄增长其减少幅度呈现降低的规律,而土壤POC随着林龄增长其减少幅度呈现出先增加后减少的规律,且土壤MBC和DOC随着林龄增长其减少幅度呈现“U”型变化规律。相比对照,幼龄林、中龄林和成熟林的土壤MBC分别为65.36、107.48和142.48 mg·kg-1,依次降低了 26.03%、18.14%和18.63%;幼龄林、中龄林和成熟林的土壤DOC 分别为 23.15、52.86 和 68.49 mg·kg-1,依次降低了 22.28%、17.81%和 19.41%;幼龄林、中龄林和成熟林的土壤EOC分别为1308.82、1824.19和2571.58 mg·kg-1,依次降低了 23.98%、18.99%和13.50%;幼龄林、中龄林和成熟林的土壤POC分别为1013.02、1374.75 和 2206.09 mg·kg-1,依次降低了 18.50%、22.96%和 18.32%。马尾松次生林土壤活性有机碳各组分分配比例随林龄增长呈现出先增加后减少的规律,其中土壤EOC的分配比例最大,幼龄林、中龄林和成熟林的分配比例分别为29.96%、33.29%和33.35%。在垂直方向上,森林火灾后马尾松次生林土壤MBC和EOC随着土壤深度加深而逐渐减小,而成熟林的土壤DOC则随着土壤深度加深呈现增大的趋势,土壤POC没有明显的变化规律。马尾松次生林土壤活性有机碳组分与土壤理化性质及土壤化学计量比均呈显着相关关系（P<0.05）。通径分析表明,过火样地中,对土壤MBC的直接影响最大的为C/P比,而N/P比通过土壤全氮对土壤MBC的影响表现在间接作用上;对土壤DOC的直接影响最大的为土壤全氮,而土壤细根生物量通过土壤全氮对土壤DOC的影响表现为间接作用;对土壤EOC的直接影响最大的为土壤全氮,而N/P比通过土壤全氮对土壤EOC的影响表现为间接作用;对土壤POC的直接影响最大的是土壤有机碳含量,而土壤细根生物量通过土壤全氮对土壤POC的影响表现为间接作用。嵌套方差分析表明,土壤深度分别解释了土壤 MBC、DOC、EOC 和 POC 变异的 70.73%、28.34%、79.83%和 73.35%,林龄分别解释了土壤 MBC、DOC、EOC 和 POC 变异的 20.09%、62.27%、13.92%和18.13%,森林火灾分别解释了土壤MBC、DOC、EOC和POC变异的4.69%、5.39%、2.61%和 3.42%。（4）森林火灾对土壤有机碳库稳定性产生重要影响不同林龄马尾松次生林土壤碳库管理指数对森林火灾的响应具有差异性。在水平方向上,马尾松次生林土壤有机碳库稳定性对森林火灾的响应表现为随着林龄的增加土壤有机碳库稳定性增强。幼龄林、中龄林和成熟林的碳库管理指数分别为26.15、30.57和32.09,呈现出随林龄的增长而增加的趋势,且各林龄马尾松次生林的碳库活度的变化幅度呈现为随林龄的增加而降低。在垂直方向上,过火样地马尾松次生林的碳库活度在不同林龄之间均表现为随土壤深度加深而减少的变化规律,即随着土壤深度增加土壤有机碳库稳定性增强。相关分析表明,马尾松次生林土壤碳库管理指数与土壤活性有机碳各组分呈极显着相关关系（P<0.01）,与土壤理化性质和土壤细根生物量亦呈极显着相关关系（P<0.01）。通径分析表明,土壤全氮对土壤碳库管理指数的直接影响最大,通径系数达1.786,土壤全磷、土壤细根生物量对其影响次之,通径系数分别为-1.021和0.981,土壤pH值对土壤碳库管理指数的影响表现在间接作用上。综上所述,森林火灾对马尾松次生林土壤有机碳转化及其碳循环产生重要影响。森林火灾对马尾松次生林土壤有机碳库稳定性的影响,在水平方向上,随着林龄的增加土壤有机碳库稳定性增强;在垂直方向上,随着土壤深度增加土壤有机碳库稳定性增强。研究结果可为森林火灾后土壤碳固持和碳循环对全球气候变化的影响提供参考依据,为林业管理、森林碳汇管理以及制定森林碳汇生态补偿政策提供科学支撑。
满子源[10]（2020）在《江西南昌森林可燃物含水率动态变化及湿度码适用性研究》文中研究指明森林可燃物含水率表示可燃物内部水分多少,其动态变化主要受气象要素和自身理化性质的影响,其值大小对森林火险预报至关重要。直接烘干法得到含水率值最准确,但在实际应用中,我们需要得到准确实时的可燃物含水率值,而基于烘干法往往都是前一段时间的含水率,无法在实际中应用。因此,研究高精度的可燃物含水率预测模型,是世界各国林火研究者关注的重点。加拿大火险等级系统中的3个湿度码能够反映可燃物的干燥程度,而且由于其是半物理模型,即有较好的外推性,模型形式还不复杂,能够在实际中应用。但是,由于可燃物类型、林分立地条件和气候区等不同,在应用湿度码前需要对其适用性进行验证,若不适用,还需对其校正。若能在研究区建立基于湿度码的可燃物含水率预测模型,对于提高可燃物含水率预测精度和火险预报具有重要意义。本研究选择江西省南昌市茶园山林场典型地表细小死可燃物和活可燃物为研究对象,在2015-2016年防火期内每日14:00监测可燃物含水率,并同步记录研究区气象数据。利用气象数据计算得到研究区每日FFMC、DMC和DC,使用全部数据和部分数据（非降雨/降雨）建立基于气象要素和湿度码的含水率预测模型,分析湿度码预测可燃物含水率的适用性和降雨对适用性的影响。并对FFMC和DC尺度模型中参数进行校正,重新建立地表细小死可燃物和活可燃物含水率预测模型,计算模型精度,分析误差。主要得到如下结果:（1）研究期,茶园山林场所有地表细小死可燃物含水率均值变化范围为61.6-139.2%,其含水率动态变化仅与前一天相对湿度和降雨呈极显着正相关;活可燃物含水率均值变化范围在118.3-181.5%之间,前一天空气温度、相对湿度和降雨对其含水率动态变化有极显着正相关关系;茶园山林场在防火期内FFMC最小值为0,最大值为89.1,均值为33.5,DMC最小值为0.1,最大值为41.0,均值仅为5.4,DC在研究期内变化范围为1.2-104.3,大部分时候都低于20.7。地表细小死可燃物含水率动态变化与3个湿度码都呈极显着负相关,且FFMC、DMC和DC对其的影响逐渐减弱。活可燃物含水率动态变化只与FFMC呈极显着负相关关系;（2）使用全部数据建立气象要素回归模型,地表细小死可燃物含水率模型中仅有前一天相对湿度,模型MAE范围为24.52-48.58%,对于活可燃物,主要包括前一天空气温度和相对湿度,模型MAE变化范围分别为11.86-25.89%;使用全部数据建立湿度码预测模型,对于地表细小死可燃物,除5号样地毛竹外,仅FFMC进入方程,预测模型R2最小值为0.2528,最大值为0.3404,模型MAE范围在26.58-49.84之间;对于活可燃物,预测模型都包含FFMC,部分包含DMC,仅6号样地茅草包含DMC,所有活可燃物含水率预测模型MAE在11.87-26.45%之间。不论是地表细小死可燃物还是活可燃物,直接使用湿度码对全部数据建立含水率预测模型预测方程并不适用;（3）非降雨条件和降雨条件下,死可燃物含水率都仅与前一天相对湿度显着正相关,而活可燃物在非降雨条件下,其含水率动态变化与前一天空气温度呈极显正相关关系,降雨条件下,除与空气湿度相关外,还与前一天相对湿度呈显着正相关;非降雨条件下,绝大多数地表细小死可燃物和活可燃物含水率动态变化仅和DMC和DC极显着负相关。降雨条件下,所有可燃物类型都与湿度码不相关。（4）对于地表细小死可燃物,非降雨条件下,气象要素回归模型仅包含前一天相对湿度,模型MAE范围为22.07-50.10%,湿度码模型MAE范围为29.41-66.47%。降雨条件下,气象要素预测模型包含前一天相对湿度和风速,模型MAE在22.81-42.08%之间,湿度码模型无法建立。对于活可燃物,非降雨条件下,气象要素回归模型仅包含前一天空气温度,所有模型MAE变化范围为11.13-22.00%,湿度码模型主要包括DMC和DC,模型最小MAE仅为10.92%,最大值为22.69%;降雨条件下,气象要素预测模型主要包括前一天相对湿度,部分包括空气温度,所有模型MAE变化范围为10.54-51.11%,湿度码模型无法建立。区分降雨和非降雨,湿度码依旧不适于研究区地表细小死可燃物和活可燃物含水率预测;（5）基于校正后FFMC和DC分别进行地表细小死可燃物和活可燃物含水率预测,预测模型误差都显着低于未校正的湿度码和气象要素回归模型。所有地表细小死可燃物和活可燃物含水率预测模型MAE变化范围分别为2.15-6.90%和4.86-8.92%。校正后的湿度码可以用于研究区地表细小死可燃物和活可燃物含水率预测,模型误差在可接受范围内。
二、我国林火受害率低于世界平均水平（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、我国林火受害率低于世界平均水平（论文提纲范文）
（1）2010—2019年中国东北地区森林火灾时空特征研究（论文提纲范文）
| 1 数据与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 东北地区森林火灾时间分布规律 |
| 2.2 东北地区森林火灾空间分布规律 |
| 2.3 东北地区森林火灾形势 |
| 3 结论与讨论 |
（2）基于异常模式的森林火灾监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林火灾监测研究进展 |
| 1.2.2 异常模式研究进展 |
| 1.3 存在问题和研究前景 |
| 1.3.1 存在问题 |
| 1.3.2 研究前景 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 数据来源与预处理 |
| 2.1 Himawari-8卫星介绍 |
| 2.2 数据来源及通道选择 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 投影转换 |
| 2.3.2 辐射定标 |
| 2.3.3 亮温计算 |
| 2.3.4 影像裁剪 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 异常模式及森林火灾监测理论与算法分析 |
| 3.1 异常模式的理论与方法 |
| 3.1.1 基于统计的异常检测 |
| 3.1.2 基于距离的异常检测 |
| 3.1.3 基于密度的异常检测 |
| 3.1.4 基于聚类的异常检测 |
| 3.1.5 异常检测方法总结 |
| 3.2 森林火灾监测的基本理论 |
| 3.2.1 普朗克辐射定律 |
| 3.2.2 斯蒂芬-波兹曼定律 |
| 3.2.3 维恩位移定律 |
| 3.2.4 亮温与比辐射率 |
| 3.3 森林火灾监测算法 |
| 3.3.1 亚像元法 |
| 3.3.2 通道合成法 |
| 3.3.3 固定阈值法 |
| 3.3.4 亮温结合植被指数法 |
| 3.3.5 绝对火点识别算法 |
| 3.3.6 上下文模型法 |
| 3.3.7 森林火灾监测算法的总结 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于异常模式的森林火灾监测算法研究 |
| 4.1 云检测 |
| 4.2 单时相异常模式潜在火点识别 |
| 4.3 多时相异常模式持续火点识别 |
| 4.4 虚假火点排除 |
| 4.5 森林火点提取 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于异常模式的森林火灾监测算法应用研究 |
| 5.1 森林火灾连续监测 |
| 5.2 森林火灾监测算法灵敏性对比 |
| 5.3 森林火灾监测算法精度验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（3）河北省森林火灾防治现状及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| (一)研究背景和选题意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.选题意义 |
| (二)研究内容和方法 |
| 1.研究内容 |
| 2.研究方法 |
| (三)论文的创新及不足之处 |
| 1.可能的创新之处 |
| 2.存在的不足之处 |
| (四)国内外研究现状 |
| 1.森林火灾防治管理的研究进展 |
| 2.公共危机管理的研究综述 |
| 一、相关概念和理论基础 |
| (一)相关概念 |
| 1.森林火灾 |
| 2.火源 |
| 3.森林火灾防治 |
| 4.公共危机 |
| (二)理论基础 |
| 1.危机管理4R理论 |
| 2.风险社会理论 |
| 二、河北省森林火灾特点及防治现状 |
| (一)河北省森林火险状况 |
| 1.研究区概况 |
| 2.河北省防火区划 |
| (二)河北省2001-2018 年森林火灾特点分析 |
| 1.森林火灾基本情况及火源特征 |
| 2.森林火灾的年际变化特征 |
| 3.森林火灾的月际变化特征 |
| 4.森林火灾的空间分布特征 |
| (三)河北省森林火灾防治工作开展情况 |
| 1.实行森林防火责任制 |
| 2.坚持预防为主积极消灭的工作方针 |
| 3.推进森林消防专业队伍建设 |
| 4.重视森林防火基础设施建设 |
| 5.加强森林防火长效机制建设 |
| 三、河北省森林火灾防治存在问题 |
| (一)森林火灾防治效率不高 |
| (二)森林火灾风险管理缺乏科学性 |
| (三)火源种类复杂人为火源问题突出 |
| (四)森林火灾应急救援队伍建设水平低 |
| (五)森林火灾防治基础设施差距较大 |
| 四、河北省森林火灾防治存在问题原因分析 |
| (一)森林火灾防治体制不完善 |
| (二)森林火灾风险管理机制不健全 |
| (三)森林火灾火源管理工作存在漏洞 |
| (四)森林消防专业队伍发展受限 |
| (五)森林防火规划落实层层弱化 |
| 五、加强河北省森林草原火灾防治工作对策 |
| (一)实行森林火灾防治一体化建设 |
| 1.推动森林防火办公室实体化运行 |
| 2.加快政府部门森林火灾防治绩效改革 |
| (二)完善森林火灾防治体系 |
| 1.森林火灾防治增加风险识别与预警环节 |
| 2.构建新的森林火灾防治工作体系 |
| (三)注重森林火灾风险管理 |
| 1.加强风险调查评估 |
| 2.完善森林火灾监测体系 |
| 3.加强森林火灾风险预警 |
| (四)加强森林火灾源头治理 |
| 1.强化对公众森林火灾安全的宣传教育 |
| 2.从严管控森林火灾源头 |
| (五)提升森林火灾应急救援专业能力 |
| 1.实行专业队伍分级管理 |
| 2.提升扑大火能力 |
| 3.提高火灾扑救指挥水平 |
| (六)提高森林火灾防治基础建设水平 |
| 1.落实森林防火专项规划 |
| 2.升级专业扑火装备设施 |
| 3.大力发展航空消防事业 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于Spring Boot的云南省森林火险预测系统的研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.2.4 发展趋势 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关开发技术概述 |
| 2.1 Spring Boot |
| 2.2 Paoding Rose Jade |
| 2.3 MySQL |
| 2.4 ECharts |
| 2.5 Geo JSON |
| 2.6 Bootstrap |
| 2.7 本章小结 |
| 3 云南省森林火险预测模型 |
| 3.1 模型研究技术路线 |
| 3.2 森林火险预测模型 |
| 3.2.1 泊松分布模型 |
| 3.2.2 负二项分布模型 |
| 3.2.3 零膨胀负二项分布模型 |
| 3.2.4 细小可燃物含水率模型 |
| 3.2.5 火险指数计算 |
| 3.3 预测模型结果对比分析 |
| 3.4 森林火险指标定义及相关判定 |
| 3.4.1 森林火险指标定义 |
| 3.4.2 森林火险等级判定 |
| 3.4.3 森林火灾性质判定 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统需求分析 |
| 4.1 需求分析概述 |
| 4.2 功能需求 |
| 4.2.1 用户登录及权限控制 |
| 4.2.2 时间维度模块 |
| 4.2.3 行政区划维度模块 |
| 4.2.4 数据管理模块 |
| 4.3 性能需求 |
| 4.3.1 数据精准需求 |
| 4.3.2 时间特性需求 |
| 4.4 安全性需求 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统总体设计 |
| 5.1 总体设计原则 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.3 系统功能结构设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 系统详细设计与实现 |
| 6.1 功能设计与实现 |
| 6.1.1 权限控制 |
| 6.1.2 图表展示 |
| 6.1.3 火险预测 |
| 6.1.4 气象接口 |
| 6.1.5 地图显示 |
| 6.1.6 数据管理 |
| 6.2 界面设计与实现 |
| 6.2.1 首页界面设计 |
| 6.2.2 时间维度和行政区划维度界面 |
| 6.2.3 数据管理界面 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 系统测试 |
| 7.1 功能测试 |
| 7.2 性能测试 |
| 7.3 安全性测试 |
| 7.4 测试结论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（6）福建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 引言 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义与目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区域、数据来源 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 福建省行政区划 |
| 2.1.2 地理环境 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 森林资源 |
| 2.2 数据来源 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 线性回归 |
| 3.2 M-K突变检验法 |
| 3.3 小波分析 |
| 3.4 R/S分析 |
| 3.5 皮尔逊相关分析 |
| 4 福建省气候变化特征 |
| 4.1 气象因子时间变化 |
| 4.1.1 降水量年际变化 |
| 4.1.2 气温年际变化 |
| 4.1.3 日照时数年际变化 |
| 4.2 气候因子突变分析 |
| 4.2.1 降水量突变分析 |
| 4.2.2 气温突变分析 |
| 4.2.3 日照时数突变分析 |
| 4.3 气温与降水量周期性变化分析 |
| 4.4 气候因子未来趋势分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 福建省森林火灾特征分析 |
| 5.1 福建省森林火灾时间变化特征 |
| 5.1.1 福建省森林火灾次数年际变化特征 |
| 5.1.2 福建省森林火灾次数月份变化特征 |
| 5.1.3 福建省森林火灾次数季节变化特征 |
| 5.2 福建省森林火灾次数空间分布特征 |
| 5.3 福建省森林火灾损害情况分析 |
| 5.3.1 福建省受害森林面积年际变化特征 |
| 5.3.2 福建省森林资源损害率特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 森林火灾与气候因子相关性研究 |
| 6.1 森林火灾影响因子的研究 |
| 6.2 森林火灾发生次数与气候因子相关性研究 |
| 6.2.1 森林火灾发生次数与降水量的关系 |
| 6.2.2 森林火灾发生次数与气温关系 |
| 6.2.3 森林火灾发生次数与日照时数关系 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 研建福建森林火灾趋势预测模型 |
| 7.1 森林火灾与气象因子模型的建立 |
| 7.2 森林受害面积与气象因子模型的建立 |
| 7.3 模型拟合效果的验证 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论、讨论与展望 |
| 8.1 本文主要结论 |
| 8.2 讨论与不足 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）南充市森林火灾分布特征及风险等级区划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外森林火灾区划研究现状 |
| 1.3 国内外森林火灾风险区划评述 |
| 第2章 研究区概况与主要研究内容 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 地质与地貌 |
| 2.1.4 土壤与植被 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 技术路线 |
| 第3章 数据获取与预处理 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 火点数据 |
| 3.1.2 地形数据 |
| 3.1.3 可燃物数据 |
| 3.1.4 居民点和道路数据 |
| 3.1.5 人口密度空间分布数据 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 火点数据处理 |
| 3.2.2 DEM数据处理 |
| 3.2.2.1 坡度因子提取及分级 |
| 3.2.2.2 海拔因子提取及分级 |
| 3.2.2.3 坡向因子提取及分级 |
| 3.2.3 人类活动影响因子数据处理 |
| 3.2.3.1 人口密度专题地图提取及分级 |
| 3.2.3.2 居民点缓冲区专题图的提取 |
| 3.2.3.3 道路缓冲区专题图的提取 |
| 3.2.4 Landsat-8_OIL影像预处理 |
| 3.2.5 植被覆盖度专题图提取 |
| 3.2.5.1 NDVI计算 |
| 3.2.5.2 植被覆盖度计算 |
| 3.2.5.3 植被覆盖度分级 |
| 3.2.6 遥感影像地物类型提取 |
| 3.2.6.1 监督分类简介 |
| 3.2.6.2 最大似然法介绍 |
| 3.2.6.3 支持向量机介绍 |
| 3.2.6.4 监督分类 |
| 第4章 基于VIIRS数据的南充市林火时空分布特征 |
| 4.1 林火时间分布特征 |
| 4.1.1 年际变化 |
| 4.1.2 月际变化 |
| 4.1.3 季节变化 |
| 4.2 林火空间分布特征 |
| 4.2.1 林火行政单元空间分布 |
| 4.2.2 林火地形分布特征 |
| 4.2.2.1 森林火灾沿海拔的分布 |
| 4.2.2.2 森林火灾沿坡度的分布 |
| 4.2.2.3 森林火灾沿坡向的分布 |
| 4.2.3 林火分布与植被的关系 |
| 4.2.3.1 林火与植被覆盖度 |
| 4.2.3.2 林火与植被类型 |
| 4.2.4 林火分布与人类活动的关系 |
| 4.2.4.1 林火与道路缓冲区 |
| 4.2.4.2 林火与居民点缓冲区 |
| 4.2.4.3 林火与人口密度 |
| 第5章 森林火灾风险等级区划 |
| 5.1 森林火灾风险等级区划指标体系构建 |
| 5.1.1 指标体系的选取原则 |
| 5.1.2 指标体系构建 |
| 5.2 森林火险影响因子权重确定 |
| 5.2.1 层次分析法简介 |
| 5.2.2 森林火灾风险等级区划指标权重的确定 |
| 5.3 致灾因子分等分级 |
| 5.4 森林火灾风险等级图提取 |
| 5.5 森林火灾风险等级区划模型构建 |
| 5.6 森林火灾风险等级区划 |
| 5.7 结果分析 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 讨论 |
| 6.3 创新点 |
| 6.4 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间科研情况 |
（8）兴安落叶松针叶床层火蔓延模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 林火预报研究进展 |
| 1.2.1 森林火灾蔓延特点 |
| 1.2.2 火行为研究进展 |
| 1.2.2.1 蔓延速度概况 |
| 1.2.2.2 可燃物特征对蔓延速度的影响 |
| 1.2.2.3 环境因素对蔓延速度的影响 |
| 1.2.2.4 地表火蔓延模型的研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究意义 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 野外样品采集 |
| 2.3 室内点烧试验 |
| 2.4 蔓延速度的测量 |
| 2.5 数据处理与分析 |
| 2.5.1 蔓延速度总体情况分析 |
| 2.5.2 基于交互作用对蔓延速度的影响 |
| 2.5.2.1 不同可燃物床层坡度、风速条件下林火蔓延速度与可燃物含水率之间的关系 |
| 2.5.2.2 不同可燃物含水率、风速条件下林火蔓延速度与床层坡度之间的关系 |
| 2.5.2.3 不同可燃物含水率、床层坡度条件下林火蔓延速度与风速之间的关系 |
| 2.5.2.4 不同蔓延速度等级间可燃物特征和环境因素的差异分析 |
| 2.5.3 建立蔓延速度模型 |
| 2.5.4 建立蔓延概率Logistic回归模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 兴安落叶松针叶床层火蔓延速度的统计特征 |
| 3.2 火蔓延速度与变量因子之间的相关性分析 |
| 3.3 兴安落叶松针叶床层林火蔓延速度的影响因子 |
| 3.3.1 可燃物含水率对蔓延速度的影响 |
| 3.3.2 床层坡度对蔓延速度的影响 |
| 3.3.3 风速对蔓延速度的影响 |
| 3.4 基于交互作用对蔓延速度的影响 |
| 3.5 不同蔓延速度等级间可燃物特征和环境因素的差异分析 |
| 3.6 兴安落叶松针叶火蔓延速度模型 |
| 3.7 兴安落叶松针叶火蔓延概率模型 |
| 3.8 本章小结 |
| 结论与讨论 |
| 结论 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）森林火灾对马尾松次生林土壤有机碳及其组分以及碳库稳定性的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 森林火灾对土壤理化性质的影响 |
| 1.3.2 森林火灾对土壤有机碳的影响 |
| 1.3.3 森林火灾对土壤活性有机碳的影响 |
| 1.3.4 森林火灾对土壤碳库稳定性的影响 |
| 1.3.5 目前存在的问题 |
| 1.4 选题依据与研究目的 |
| 1.4.1 选题依据 |
| 1.4.2 研究目的 |
| 1.5 研究内容与科学问题 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 科学问题 |
| 1.6 研究方法和技术路线 |
| 1.6.1 研究方法 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 地质地貌 |
| 2.2.2 气候特征 |
| 2.2.3 土壤条件 |
| 2.2.4 植被状况 |
| 2.2.5 河流水系 |
| 2.2.6 森林火灾状况 |
| 2.3 样地选设 |
| 2.4 样品采集 |
| 2.4.1 土壤样品采集 |
| 2.4.2 细根生物量采集 |
| 2.5 实验方法 |
| 2.5.1 土壤理化性质测定 |
| 2.5.2 土壤活性有机碳含量测定 |
| 2.6 土壤有机碳密度计算 |
| 2.7 碳库管理指数计算 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 森林火灾对土壤理化性质的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据统计方法 |
| 3.3 不同林龄马尾松次生林土壤理化性质的分布特征 |
| 3.3.1 森林火灾对土壤容重的影响 |
| 3.3.2 森林火灾对土壤含水率的影响 |
| 3.3.3 森林火灾对土壤pH值的影响 |
| 3.3.4 森林火灾对土壤全氮的影响 |
| 3.3.5 森林火灾对土壤全磷的影响 |
| 3.3.6 土壤理化性质与土壤细根生物量的相关分析 |
| 3.3.7 土壤理化性质变异的影响因素 |
| 3.4 不同林龄马尾松次生林土壤有机碳含量 |
| 3.4.1 森林火灾对土壤有机碳含量的影响 |
| 3.4.2 土壤有机碳含量与土壤理化性质的关系 |
| 3.4.3 森林火灾对土壤化学计量比的影响 |
| 3.4.4 土壤化学计量比与土壤C、N、P含量的相关性 |
| 3.4.5 土壤性质对土壤C、N、P化学计量比的影响 |
| 3.4.6 土壤化学计量比变异的影响因素 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 森林火灾对土壤理化性质的影响 |
| 3.5.2 土壤化学计量对森林火灾和土壤因子的响应 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 森林火灾对土壤有机碳密度的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据统计方法 |
| 4.3 森林火灾对土壤有机碳密度的影响 |
| 4.4 土壤有机碳密度与土壤理化性质的相关分析 |
| 4.5 土壤有机碳密度与土壤理化性质的通径分析 |
| 4.6 土壤有机碳密度差异的影响因素 |
| 4.7 讨论 |
| 4.7.1 森林火灾对土壤有机碳密度的影响 |
| 4.7.2 土壤有机碳密度与土壤理化性质相关性分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 森林火灾对土壤活性有机碳组分的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据统计方法 |
| 5.3 森林火灾对土壤有机碳各组分含量和分配特征的影响 |
| 5.3.1 森林火灾对土壤MBC的影响 |
| 5.3.2 森林火灾对土壤DOC的影响 |
| 5.3.3 森林火灾对土壤EOC的影响 |
| 5.3.4 森林火灾对土壤POC的影响 |
| 5.4 森林火灾对土壤活性有机碳组分分配比例特征的影响 |
| 5.5 土壤活性有机碳组分与土壤理化性质的关系 |
| 5.6 土壤活性有机碳组分与土壤理化性质的通径分析 |
| 5.7 土壤活性有机碳组分差异的影响因素 |
| 5.8 讨论 |
| 5.8.1 森林火灾对土壤活性有机碳组分及其分布格局的影响 |
| 5.8.2 土壤活性有机碳组分与土壤理化性质的相关关系 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 森林火灾对土壤碳库稳定性的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据统计方法 |
| 6.3 森林火灾对马尾松次生林不同林龄碳库管理指数的影响 |
| 6.4 碳库管理指数与土壤活性有机碳组分的相关分析 |
| 6.5 碳库管理指数与土壤理化性质的相关分析 |
| 6.6 碳库管理指数与土壤理化性质的通径分析 |
| 6.7 讨论 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 不足之处 |
| 7.4 林火管理策略 |
| 7.5 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）江西南昌森林可燃物含水率动态变化及湿度码适用性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 森林火险预报研究 |
| 1.2.2 可燃物含水率影响因子研究 |
| 1.2.3 可燃物含水率预测模型研究 |
| 1.2.4 加拿大火险天气指数(FWI) |
| 1.2.5 可燃物湿度码 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地质地貌 |
| 2.2 气候 |
| 2.3 植被 |
| 3 实验设计与研究方法 |
| 3.1 野外可燃物监测试验 |
| 3.1.1 试验样品采集 |
| 3.1.2 气象数据采集 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 可燃物含水率计算 |
| 3.2.2 湿度码计算 |
| 4 可燃物含水率与气象要素动态变化研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据处理 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 茶园山气象要素动态变化 |
| 4.3.2 可燃物含水率动态变化 |
| 4.3.3 相关性分析 |
| 4.3.4 气象要素回归法 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 可燃物湿度码预测地表细小可燃物含水率的适用性 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据处理 |
| 5.2.1 细小可燃物湿度码(FFMC) |
| 5.2.2 腐殖质湿度码(DMC) |
| 5.2.3 干旱码(DC) |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 可燃物湿度码动态变化 |
| 5.3.2 基于湿度码的含水率预测模型 |
| 5.3.3 基于湿度码的含水率预测模型适用性分析 |
| 5.3.4 基于湿度码和气象要素回归法比较 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 降雨对可燃物湿度码预测效果的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据处理 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 气象要素回归法 |
| 6.3.2 湿度码预测法 |
| 6.3.3 降雨对湿度码预测法适用性分析 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 可燃物湿度码对地表细小死可燃物含水率预测的校正 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 数据处理 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 校正平衡含水率和时滞 |
| 7.3.2 有效降雨后参数校正 |
| 7.3.3 基于校正后FFMC地表细小死可燃物含水率预测 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 可燃物湿度码对活可燃物含水率预测的校正 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 数据处理 |
| 8.3 结果与分析 |
| 8.3.1 校正DC参数值 |
| 8.3.2 基于校正后DC的活可燃物含水率预测 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、我国林火受害率低于世界平均水平（论文参考文献）
- [1]2010—2019年中国东北地区森林火灾时空特征研究[J]. 贾斌英. 防护林科技, 2021(04)
- [2]基于异常模式的森林火灾监测研究[D]. 冯豁朗. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [3]河北省森林火灾防治现状及对策研究[D]. 张恒. 河北师范大学, 2021(12)
- [4]基于Spring Boot的云南省森林火险预测系统的研建[D]. 魏聪媛. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]森林草原防火工作永远在路上——访国家林业和草原局森林草原防火督查专员王海忠[J]. 徐红. 中国测绘, 2020(05)
- [6]福建省森林火灾对气候变化的响应及趋势预测[D]. 黄奇晓. 福建农林大学, 2020(02)
- [7]南充市森林火灾分布特征及风险等级区划研究[D]. 王磊. 西华师范大学, 2020(12)
- [8]兴安落叶松针叶床层火蔓延模拟研究[D]. 张笑一. 东北林业大学, 2020
- [9]森林火灾对马尾松次生林土壤有机碳及其组分以及碳库稳定性的影响[D]. 罗斯生. 东北林业大学, 2020
- [10]江西南昌森林可燃物含水率动态变化及湿度码适用性研究[D]. 满子源. 东北林业大学, 2020