基于空间和非空间模型的福建林火时空特征及影响因素分析
发布时间：2021-09-22 19:46
森林火灾是森林生态系统的重要影响因子,其不仅会造成森林资源损失、增加碳排放量污染空气,而且会对人类的生命健康以及财产安全造成威胁。了解林火发生格局及其主要影响因子,是有效开展森林防火工作的关键。福建省位于我国东南沿海地带,森林资源丰富,是我国南方重点林区的省份之一,其森林覆盖率高达65.95%,位居全国首位。福建省也是我国森林火灾的高发区,林火发生次数频繁且危害严重。本文基于SPSS、R、GWR4、ArcGIS等数学统计软件和空间分析软件,应用逻辑斯蒂回归模型、随机森林算法和地理加权逻辑斯蒂回归模型对影响福建省森林火灾发生的气象因子进行分析,对林火预测模型在福建地区的适用性以及福建省林火的空间分布特征进行研究,研究结果为该地区的森林火灾预防工作提供一定的科学参考。本文应用统计分析法和Ripley’s K-函数对福建省的林火发生数据进行时空分析,结果显示福建省森林火灾年际变化明显,且存在显著的季节性变化趋势；福建省森林火灾多发生在春秋冬三季。此外,2000-2005年福建省森林火灾呈空间聚集分布,存在高火险区。应用逻辑斯蒂回归模型、随机森林算法和地理加权逻辑斯蒂回归模型对影响福建省森林火...
【文章来源】：福建农林大学福建省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
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 研究目的和意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 国外研究综述
1.2.2 国内研究综述
1.2.3 福建省林火研究综述
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
1.4 论文创新点
2 研究方法
2.1 多重共线性诊断法
2.2 项逻辑斯蒂回归模型
2.3 随机森林算法
2.4 地理加权逻辑斯蒂回归模型
2.5 模型评价
2.5.1 描述统计
2.5.2 受试者工作特征曲线分析法
2.5.3 赤池信息量准则
2.5.4 交叉验证法
2.6 空间分布特征
2.6.1 Ripley's K-function
2.6.2 克里金插值法
2.6.3 林火火险等级区划
2.7 空间自相关
3 研究区域、数据来源与处理
3.1 研究区域概况
3.1.1 地理位置
3.1.2 气候条件
3.1.3 地貌特征
3.1.4 森林资源
3.1.5 森林火灾
3.2 数据来源与处理
3.2.1 数据来源
3.2.2 数据处理
4 福建省林火时空分布特征分析
4.1 森林火灾时间变化规律
4.2 福建林火的空间分布格局
5 基于不同模型的福建林火发生与气象因子关系的分析
5.1 多重共线性诊断结果
5.2 模型拟合结果与分析
5.2.1 气象因子分析
5.2.2 模型拟合结果与评价
5.3 残差分析
5.4 交互验证试验
5.5 福建省林火分布格局分析
5.6 福建省森林火灾的季节性空间分布特征分析
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
附录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]大兴安岭塔河地区雷击火发生驱动因子综合分析[J]. 郭福涛,苏漳文,马祥庆,宋禹辉,孙龙,胡海清,杨婷婷. 生态学报. 2015(19)
[2]基于Gamma广义线性模型对塔河地区林火面积与主要气象驱动因子关系的分析[J]. 秦凯伦,郭福涛,邸雪颖,宋禹辉,孙龙,吴瑶. 东北林业大学学报. 2014(07)
[3]基于Logistic的大兴安岭雷击火预测模型[J]. 彭欢,史明昌,孙瑜,Mike Wotton. 东北林业大学学报. 2014(07)
[4]黑龙江大兴安岭雷击火概率预测模型研究[J]. 朱沛林,史明昌,Mike Wotton,方艳霞,刘思林,孙瑜. 中南林业科技大学学报. 2014(08)
[5]加权马尔科夫链在福建省森林火灾预测中的应用研究[J]. 曹彦,何东进,洪伟,纪志荣,朱学平,游巍斌,连素兰. 西南林业大学学报. 2014(03)
[6]伊春林区森林火灾与气象因子相关分析[J]. 王继常,李利. 防护林科技. 2014(06)
[7]大兴安岭林区雷击火灾规律及概率分析[J]. 张骞,胡先锋,杨传凤,吕庆利,耿力. 东北林业大学学报. 2014(05)
[8]SVM模型在森林火灾判断中的应用[J]. 陈海燕,张伟,邱兆文. 安徽农业科学. 2014(12)
[9]基于信息扩散理论的福建省森林火灾风险评估[J]. 金旭,廖善刚. 河南大学学报(自然科学版). 2014(02)
[10]大兴安岭塔河地区林火发生的优势预测模型选择[J]. 秦凯伦,郭福涛,邸雪颖,孙龙,宋禹辉,吴瑶,潘建峰. 应用生态学报. 2014(03)
硕士论文
[1]福建三明地区森林火灾综合防控能力研究[D]. 白海峰.北京林业大学 2012
本文编号：3404284
【文章来源】：福建农林大学福建省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
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 研究目的和意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 国外研究综述
1.2.2 国内研究综述
1.2.3 福建省林火研究综述
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
1.4 论文创新点
2 研究方法
2.1 多重共线性诊断法
2.2 项逻辑斯蒂回归模型
2.3 随机森林算法
2.4 地理加权逻辑斯蒂回归模型
2.5 模型评价
2.5.1 描述统计
2.5.2 受试者工作特征曲线分析法
2.5.3 赤池信息量准则
2.5.4 交叉验证法
2.6 空间分布特征
2.6.1 Ripley's K-function
2.6.2 克里金插值法
2.6.3 林火火险等级区划
2.7 空间自相关
3 研究区域、数据来源与处理
3.1 研究区域概况
3.1.1 地理位置
3.1.2 气候条件
3.1.3 地貌特征
3.1.4 森林资源
3.1.5 森林火灾
3.2 数据来源与处理
3.2.1 数据来源
3.2.2 数据处理
4 福建省林火时空分布特征分析
4.1 森林火灾时间变化规律
4.2 福建林火的空间分布格局
5 基于不同模型的福建林火发生与气象因子关系的分析
5.1 多重共线性诊断结果
5.2 模型拟合结果与分析
5.2.1 气象因子分析
5.2.2 模型拟合结果与评价
5.3 残差分析
5.4 交互验证试验
5.5 福建省林火分布格局分析
5.6 福建省森林火灾的季节性空间分布特征分析
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
附录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]大兴安岭塔河地区雷击火发生驱动因子综合分析[J]. 郭福涛,苏漳文,马祥庆,宋禹辉,孙龙,胡海清,杨婷婷. 生态学报. 2015(19)
[2]基于Gamma广义线性模型对塔河地区林火面积与主要气象驱动因子关系的分析[J]. 秦凯伦,郭福涛,邸雪颖,宋禹辉,孙龙,吴瑶. 东北林业大学学报. 2014(07)
[3]基于Logistic的大兴安岭雷击火预测模型[J]. 彭欢,史明昌,孙瑜,Mike Wotton. 东北林业大学学报. 2014(07)
[4]黑龙江大兴安岭雷击火概率预测模型研究[J]. 朱沛林,史明昌,Mike Wotton,方艳霞,刘思林,孙瑜. 中南林业科技大学学报. 2014(08)
[5]加权马尔科夫链在福建省森林火灾预测中的应用研究[J]. 曹彦,何东进,洪伟,纪志荣,朱学平,游巍斌,连素兰. 西南林业大学学报. 2014(03)
[6]伊春林区森林火灾与气象因子相关分析[J]. 王继常,李利. 防护林科技. 2014(06)
[7]大兴安岭林区雷击火灾规律及概率分析[J]. 张骞,胡先锋,杨传凤,吕庆利,耿力. 东北林业大学学报. 2014(05)
[8]SVM模型在森林火灾判断中的应用[J]. 陈海燕,张伟,邱兆文. 安徽农业科学. 2014(12)
[9]基于信息扩散理论的福建省森林火灾风险评估[J]. 金旭,廖善刚. 河南大学学报(自然科学版). 2014(02)
[10]大兴安岭塔河地区林火发生的优势预测模型选择[J]. 秦凯伦,郭福涛,邸雪颖,孙龙,宋禹辉,吴瑶,潘建峰. 应用生态学报. 2014(03)
硕士论文
[1]福建三明地区森林火灾综合防控能力研究[D]. 白海峰.北京林业大学 2012
本文编号：3404284
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/lylw/3404284.html
