基于证据理论的森林火险等级评价方法

基于D-S证据理论的方法,利用模糊集合确定证据理论中的基本概率分配函数。建立森林火险综合评估模型,将火险等级与各气象因子之间建立有机联系,并对历史森林火灾数据进行仿真分析。结果表明,基于证据理论的评价模型能够有效地对森林火险等级做出科学评价,为森林火灾的预防与治理提供科学的依据。     

绍兴市雷电灾害风险区划分析

根据自然灾害风险评估理论,采用层次分析法(AHP法),利用绍兴市闪电定位数据、地理信息数据、人口及经济数据等,对雷电灾害风险区划进行研究,建立评价指标与风险评估的定量关系.结合GIS技术,分析绍兴市致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及区域承灾体暴露度的分布特点,基于风险区划评估模型,绘制了绍兴市雷电灾害风险区划图.结果 表明:极高风险区主要位于新昌县的东南部、诸暨市的中部及北部、嵊州市与诸暨市的接壤处;高风险区主要分布于新昌县的南部、嵊州市的西部、上虞市的东部沿线;其余大部分地区为一般风险等级.开展地区雷电灾害风险区划,能够有效规避风险,为项目规划及防雷等级判定提供必要的参考依据,为防灾减灾工作提供理论支撑.     

基于组合赋权TOPSIS法的区域森林火灾易损性研究

通过对区域森林火灾易损性进行评价,实现控制火灾风险和减轻损失。考虑到森林火灾暴露性程度和灾害应对能力等因素,构建了由暴露性程度、恢复性指标、敏感性指标、灾害应对能力4个准则层和16个指标层构成的区域森林火灾易损性评价指标体系。利用组合赋权TOPSIS法对四川省21个市（州）开展了森林火灾易损性评价,根据评估结果将四川省的森林火灾易损性水平划分为5个等级。     

基于加权贝叶斯网络的森林火灾风险评估

基于森林火灾风险因素的不确定性及应急管理和救援力量介入对森林火灾风险管控的影响,构建森林火灾风险评估指标体系。结合领域专家的经验和知识,基于贝叶斯网络模型,绘制森林火灾风险网络图,对森林火灾发生的不确定性进行明确和处理;基于信息增益计算各指标权重,确定网络图中各指标节点的贡献值,建立加权贝叶斯网络评估模型。对我国内蒙古自治区森林火灾风险开展评估。分析结果表明,该评估模型能够有效对森林火灾的风险进行评估,具有一定的实际应用价值。     

基于博弈论组合赋权的森林火灾风险评估

为了对森林火灾进行深入研究,本文以常州市森林为研究区域,提出适应森林火灾的风险评估指标体系.通过GIS软件对基础地理数据进行分析处理,采用基于博弈论的思想进行组合赋权得到综合权重指数,建立森林火灾风险值模型,最后求得组合赋权方法的风险值等级.结果表明:在本评估模型下,溧阳市的森林火灾风险等级为高,金坛区为中等,新北区、...     

基于GIS的城市地震次生火灾影响研究

基于GIS技术,建立城市地震次生火灾危险性的评价方法。以龙岩市区为例,结合实地调研成果,对龙岩地区地震次生火险进行区划,同时评估了不同地震烈度下地震次生火险的危险性,根据计算结果对龙岩地区防范地震次生火灾提出建议。     

安宁市计划烧除点烧区域遴选研究

选取地形、植被类型和居民点为影响因子,运用软件ArcGIS 10.3 对安宁市进行火险等级区域划分;并基于火险等级,结合河流、道路和灭火力量距离展开安宁市计划烧除点烧区域遴选研究。研究表明：安宁市火险等级Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ区域面积分别占安宁市总面积的41.75％、3.6％、19.66％、4.53％、31.46％,高火险等级以上区域所占比重较大,是极容易发生森林火灾的地区;低火险等级以下区域主要分布在河流分布区域、难燃树种分布区域、居民点稀疏区域,集中于安宁市北部;高火险等级以上区域主要集中于易燃树种、海拔低于2 000 m 以及人口密集的区域,集中于安宁市南部;安宁市计划烧除点烧序列等级Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ区域面积分别占安宁市总面积的31.46％ 、4.53％ 、19.66％ 、3.6％、41.75％;优先点烧南部区域,其次点烧西北区域,再次为东部区域,最后点烧其他低火险区域。研究结果为我国西南林区森林防火、计划烧除工作提供技术性支持。     

基于GIS的区域火灾风险评估及其在城市消防规划中的应用——以福清市中心城区为例

通过构建区域火灾风险评估指标体系,利用GIS的空间分析功能对福清市中心城区火灾风险影响因子进行评估,并结合各因子权重,对所有风险因子进行叠加分析,得到城市火灾风险等级图,并基此对该中心城区提出相应的消防安全规划措施。     

基于投影寻踪聚类思想的地铁火灾二次事故风险评估

基于能量转移理论、多米诺效应理论等相关理论对地铁火灾二次事故概念进行界定;将地铁火灾二次事故风险分为孕灾环境的不稳定性、致灾因子的危险性、承灾体的脆弱性三个子系统,并建立地铁火灾二次事故安全评价指标体系,通过基于投影寻踪聚类思想的风险动态评估模型对地铁火灾二次事故进行量化分析.     

古建筑火灾风险评估体系构建探究

本文以历史文化街区改造为研究对象,并通过调研建立致灾因子,包括人为因素、环境因素、建筑参数、消防设施情况及承载体,找出主要影响历史文化街区建筑的主要致灾因子,建立历史文化街区的火灾风险结构图,通过专家赋值及历史街区保护修缮工作人员问卷调查对各致灾因子赋值,再结合前人研究成果对赋值结果进行适当微调,得出致灾因子权重值,结合AHP建立相关的指标,建构历史街区火灾风险评估体系,并运用GIS技术将火灾风险评估体系运用到历史文化街区中,建立消防安全评估体系,目的是为评估文化街区消防安全现状打下实际调查基础,发掘当前消防安全工作中的不完善之处,从而引导历史文化街区消防安全工程有序化开展.     

2000-2020 年中国森林火灾研究进展分析

为了解我国森林火灾相关的发展现状和研究方向。对中国知网（CNKI）数据库中2000-2020年的林火研究文献运用文献计量法进行统计分析,借助CiteSpace绘制知识图谱,并采用关键词聚类、关键词突现和时线图相结合的方法来分析前沿热点关键词。结果表明,森林火灾论文研究主题主要为森林火灾发生规律及影响因素、森林火灾管理、森林火灾预防、大兴安岭;作者之间需加强合作研究;未来研究热点可总结为森林防灭火研究,包括林火预测预报、生物防火林带、森林火险。研究对结果进行了分析,可使学者加深对这一领域的整体认识,并对未来研究热点进行展望。     

基于O-YOLOv3 的无人机森林火灾识别研究

为解决传统森林火灾检测误报率高、响应速度慢等问题,提出了以无人机作为探测平台,地面站作为火灾识别系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。开发了六旋翼无人机平台,通过所搭载的红外摄像机和机载计算机获取森林火灾现场图像并实时传回地面。利用地面站对所接收到的火灾图像进行处理,实现对森林火场的在线监测。在森林火灾识别算法方面,提出了O_YOLOv3 算法,采用Darknet 框架进行网络训练,使用K_means 方法自动生成锚点,有效提高火灾识别精度与响应速度。将O_YOLOv3 算法与其他几种算法进行对比实验验证本文算法的有效性。实验结果表明：O_YOLOv3 火灾识别算法能够快速、精准识别森林火灾;所研制的基于O_YOLOv3 的无人机森林火灾探测系统能够用于实际森林火灾探测。     

基于集成特征选择的森林火灾风险评估

摘 要：采用集成学习的思想,提出了一种基于集成特征选择的森林火灾风险评估方法。以特征选择方法的多样性和独立性为考量,选择了15种特征选择器并利用差异度进行筛选,获得异质选择器集合,进而得到特征子集集合。其次,利用各特征子集分别构建基于BP神经网络的森林火灾风险评估模型,并依据模型准确度筛选林火重要影响因子,构建最优森林火灾风险评估模型。结果表明,该算法准确度为85.96%,具有良好的泛化能力,可实现对森林火灾风险的有效评估。     

森林灭火安全防范与紧急避险探讨

森林火灾受地形、植被、气象等因素影响,火势瞬息万变,险情难以预料。扑救森林火灾,极易发生人员伤亡。结合森林消防队伍长期灭火实战,探索性地研究了安全灭火的行动原则和火场需要严密防范的危险地形、危险植被类型、危险时段及特殊林火行为,并针对火场突发险情,提出了常用的紧急避险方法。     

林火科学知识体系构建的现状和发展

介绍林火研究各专业领域的工作,总结近年来林火研究涉及的林火基础理论、林火预防、预报与监测预警、火灾扑救及风险评估、林火管理与恢复重建等内容。分析我国林火科学学科发展的现状与问题,探索性地提出包括4个子学科的林火科学体系的学科构架,为教学和科研提供借鉴,从拓展领域、规划预防体系、建立风险评估体系、提示应急救援效率等方面对林火研究提出展望。     

基于贝叶斯网络的酒店火灾概率评估

为加强酒店场所对火灾风险的预警和管理工作,对《中国消防年鉴》及广东省东莞市火灾数据进行分析总结并查阅相关文献,建立了基于贝叶斯网络的酒店火灾风险模型,采用权重占比法计算出了东莞市酒店火灾发生概率,使用软件 Genie2.1 对东莞市酒店火灾风险因素建模,并对各火灾风险进行了敏感性分析,识别对火灾风险影响显著的因素,针对显著因素提出酒店的火灾风险改进意见。     

国家体育场“鸟巢”火灾风险评估体系及其应用

结合层次分析法和模糊集值统计的方法,建立了国家体育场火灾风险评估体系,该体系能全面反映国家体育场的火灾风险因素,并能对火灾风险实现定量处理.通过针对高火灾风险因素分析提出的降低火灾风险的措施,在实际应用中能为有关消防安全部门决策提供参考.