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森林火灾严重威胁生态安全和国民经济,由于不同林地的气候以及可燃物存在差异,森林火险具有明显的区域性特征。因此,在考虑气象因子的基础上,将可燃物含水率引入小区域的森林火险指数的计算,对建立更精确的小区域森林火险等级标准和预报模型具有重要意义。本研究系统地分析了2013—2016年井冈山地区森林可燃物含水率与气象因子的分布频率及因子间的相互关系。通过主成分分析方法对所有因子进行降维处理,获得火险因子得分方程,并计算出2013—2016年井冈山地区逐日森林火险指数,进而构建火险等级划分和森林火险等级预报模型。结果表明:井冈山森林火险等级划分为5类,分别为低(火险值≤0.024)、较低(0.024火险值≤0.067)、高(0.067火险值≤0.167)、较高(0.167火险值≤0.232)、极高(火险值0.232)。基于BP神经网络模型构建了井冈山森林火险等级预报模型,预测精度可达96.4%。并利用2013—2017年卫星监测到的井冈山地区热源点数据对模型进行检验,预报准确率高达92.3%,表明该火险等级标准和预报模型能够满足井冈山地区日常防火业务需求。  相似文献   
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