一、森林火险级划分的研究现状（论文文献综述）
宋巧娣[1]（2021）在《泰山森林可燃物分布及火险等级的划分》文中研究表明森林火灾对森林资源、生态环境和人民生命财产会造成巨大的威胁,尤其是较大、特大的森林火灾,因此做好森林火灾的预防预报工作非常重要,能在一定程度上降低森林火灾的发生率,达到减少森林火灾损失、保护森林资源的目的。如何在更小的尺度上对森林火灾的发生给予更精准的预测预报,有利于在更小的范围内重点关注火险高的林分,布设防火设备和防火力量,做到精准防火,将是今后森林火险预测预报的方向。本研究对泰山的可燃物进行调查以后,将泰山林区划分为6个林分区域,即麻栎-侧柏混交林、刺槐纯林、侧柏纯林、麻栎纯林、油松纯林、赤松纯林,分别在每个林分设置具有代表性的样地,通过样方法调查可燃物载量,分析了各林分可燃物的空间分布特点。利用DW-02型点着温度测定仪测定可燃物燃点,使用ZDHW-6000微机全自动量热仪,测定可燃物的热值。利用Arc GIS计算各林分坡度、坡向、海拔区域分布,依据层次分析法对各火险因子进行赋值计算,划分火险等级。本试验将定性与定量相结合,对我国泰山林区森林可燃物分布及火险等级划分进行研究,旨在为泰山森林火险的预警预报和扑救工作提供科学的数据支持和理论依据。具体研究结果包括以下几个方面:（1）泰山油松纯林约占泰山林区面积的60%,刺槐纯林约占泰山林区面积的14%,侧柏纯林约占泰山林区面积的8%,赤松纯林约占泰山林区的5%,麻栎纯林约占泰山林区面积的9%,麻栎-侧柏混交林约占泰山林区面积的4%。泰山林区主要以高燃烧性树种为主。（2）各林分地表可燃物都具有一定的空间相关性,其中,刺槐林空间相关度最高,其次是赤松,油松,侧柏,麻栎,麻栎-侧柏最低。麻栎-侧柏林地表可燃物空间相关度在25%～75%之间,并且枯落物和腐殖质两者的空间相关性比较相似。各林分枯落物与腐殖质空间分布呈斑块状,麻栎-侧柏林、油松、侧柏斑块分布极明显,赤松较为明显,麻栎、刺槐不明显。（3）各林分可燃物载量如下:侧柏纯林的为9.53 t/hm2,赤松纯林的为12.84t/hm2,油松纯林的为21.02 t/hm2,刺槐纯林的为9.56 t/hm2,麻栎纯林的为14.19t/hm2,麻栎-侧柏混交林的为13.9 t/hm2。（4）依据不同林分区域的火险因子（坡度、坡向、海拔、可燃物载量、燃点、热值、含水率、空间相关性）,制定出火险区划标准,将泰山林区划分为五个火险级别,火险区I、低火险区II、中火险区III、高火险区IV、极高火险区V。其中,火险区I占22.18%,火险区II占11.10%,火险区III占36.36%,火险区IV占15.98%,火险区V占14.38%,其中III级火险区域占比最高,中风险区域面积最大。
李海萍,龙志航,杨滋恒,徐竹青,李杨喆[2]（2021）在《基于Logistic模型的四川凉山州森林火灾风险分析》文中认为森林火灾严重危害人类生命财产安全,科学准确的林火风险分析对防灾减灾具有重要意义。四川省凉山州因林火频发而成为重点监测区域。基于MCD64A1火烧迹地数据,提取凉山州2010—2020年的火烧迹地范围,在分析历史火灾时空分布的基础上,选取地形、植被类型及植被覆盖指数、干湿季平均温度及降水量、土地利用和人口密度等主要风险因子,建立Logistic模型并计算森林火灾的风险概率,结合火灾迹地的空间统计划分风险等级。结果表明:1)基于火灾迹地进行空间采样所构建的Logistic模型在显着性水平0.05时通过模型系数检验,拟合效果较好; 2)影响凉山州森林火灾发生的风险因子主要有植被类型、植被覆盖指数、高程、坡度、人口密度和干季均温,其中干季均温对林火发生与否影响最大; 3)西昌市、会理、会东和德昌县等干热河谷地区的林火风险极高,应重点监测。
刘潘[3]（2020）在《基于MODIS数据的森林火灾监测方法研究》文中研究指明森林火灾会给国家和人民带来巨大的安全威胁和经济损失,我国是森林火灾高发国家之一。通过研究分析发现,可以利用卫星遥感数据从三个方面对森林火灾进行有效管控:灾前预测可以减少火灾发生;灾时实时监测可在最大程度上降低损失;灾后高效、快速的提取火迹地可以为森林的灾后评估、重建方案提供可靠的依据。目前,MODIS数据是使用范围最广的遥感数据之一,对森林火灾监测具有实时性高、效率高、精度好、成本低等优点。本文着重利用MODIS数据对森林火灾的灾前、灾时、灾后三个阶段进行了研究,并针对基于MODIS数据的森林火灾监测过程中存在的问题加以改进,主要分析和结论如下:（1）构建基于多因子森林火险的预测模型。在将静态与动态火险因子相结合,根据层次分析法对各火险因子计算权重并叠加的此基础上,进行森林火险预测,解决了火险因子单一及各火险因子间无相互作用关系问题。该模型通过黑河市2009年4月25日和26日的MODIS数据对4月27日的森林火灾进行火险预测,预测精度分别为83.33%和87.50%,然而传统预测模型精度仅为56.25%和68.75%。研究表明,该模型可以对黑河市的火险进行有效的预测。此外,利用火点数据对静态火险因子进行危险等级划分,在一定程度上提高了该模型对不同地区的适用性。（2）构建基于BP神经网络的烟雾识别模型。通过对地物特征的分析,选用Ref7、Ref8、BT32-BT20、MNDFI、NBR和NDVI作为该模型的输入层,以单一季节、地区的地物样本构建烟雾识别模型,并对该模型的可靠性进行了验证,其总体精度和Kappa系数分别为96.96%和95.78%。最后通过四个地区数据对该模型进行检验,并与多通道阈值法对比,结果表明该模型可以对多季节、地区的陆地上空的烟雾进行有效的监测,同时提高了森林烟雾识别的效率。此外,在陆地上空,使用MNDFI-NDVI-NBR假彩色合成影像对烟雾的显示效果优于真彩色合成影像。（3）利用最大类间方差法对火迹地进行提取。首先,分析NDVI、NBR、NSTv2和NSEv1四种指数对火迹地的敏感度和可分离性;其次,利用最大类间方差法对火迹地进行提取,然后通过Firecci5.1数据对提取结果进行了精度评估,其中NSEv2指数的总体精度和Kappa系数分别为93.47%和83.08%,优于其它指数;最后,对该方法进行多个地区的适用性评估,Kappa系数分别为76.42%、75.06%,具有高度一致性。其结果表明,将最大类间方差法与NSEv2结合,可以快速识别精度较好的火迹地面积,从而克服通过产品数据预测而出现的较大延时性问题。
李晓彤[4]（2020）在《森林可燃物类型遥感制图及火险估测方法》文中研究表明火灾是破坏森林和草原等生态系统的主要因素之一,准确了解森林、草原、荒漠、湿地等生态系统中的可燃物类型及其空间分布,对于预测火灾险情、指挥灭火等工作至关重要。为探究在不同空间尺度下我国可燃物类型划分的方法,本文首先建立了全国尺度的可燃物分类体系,并基于MODIS数据产品和全国植被区划数据,结合地理信息空间分析技术,对全国的森林、灌木和草本等三类可燃物进行精细划分和成图。利用实地调查数据和其他数据产品,采用直接验证和交叉验证相结合的方式对可燃物类型分类结果进行精度评价。然后以潮查林场为试验区,结合地面调查和森林资源调查等资料,建立了该区域的可燃物类型机载高光谱影像数据分类体系;通过光谱特征提取方法,得到适用于各类型识别的特征波段,并基于生成的特征波段的主成分分析分量（信息量95%以上）及其纹理特征影像,采用随机森林（Random Forests,RF）、支持向量机（Support Vector Machines,SVM）分类器对该区域的可燃物类型进行了识别,并选取识别效果最好的作为潮查林场可燃物类型划分结果。最后,选取全国尺度中的根河市和林场级尺度的潮查林场可燃物类型划分结果,结合森林资源二类调查数据、外业调查数据、相关文献资料等多源数据,分别生成根河市可燃物属性数据集和潮查林场可燃物属性数据集,采用可燃物特征分类系统（Fuel Characterization Classification System,FCCS）软件系统进行火灾发生风险估测,生成表征试验区火行为特征的地表火行为潜势、树冠火行为潜势、以及有效可燃物潜势等级等参量,并比较不同含水率情景下这些地表火行为参数值变化。本文的主要研究成果及结论如下:（1）研究形成了基于多源数据的全国可燃物类型划分方法;经对划分的前三级可燃物类型结果进行精度验证表明:利用该方法划分的一级类型总精度为90.89%,Kappa系数为0.81;二级类型总精度为84.14%,Kappa系数为0.74;三级类型总精度为68.16%,Kappa系数0.6。表明该划分方法具有一定的可行性。（2）研究形成了基于机载高光谱数据的林场级可燃物类型识别方法;验证结果表明:利用随机森林分类器对可燃物类型识别精度最高,总精度为86.31%,Kappa系数为0.836;兴安落叶松和白桦的制图精度分别达到95.58%、94.34%,表明该方法适宜用于乔木可燃物的细分,可为林场级可燃物更新管理、森林火灾的科学预防及扑救提供技术支撑。（3）分别选取根河市（代表县市级）和潮查林场（代表林场级）作为研究区,结合不同尺度的可燃物类型划分结果和其他多源数据,建立了可燃物类型属性数据集;采用FCCS软件系统对其发生火灾的风险进行估测。结果表明,在大尺度范围下的根河市研究区,针叶林区域森林火灾发生风险较高,以草本可燃物为主的区域树冠火潜势较低,但地表火行为潜势与有效可燃物潜势较高,根河市可燃物地表火行为预测值与非木本植被的活可燃物湿度成反比。在较为干旱时期,应重点加强针叶林区域与草本植被区域的火灾防范。在林场级小范围尺度下的潮查林场研究区,该地以针叶树为主要树种,乔木可燃物覆盖度较高的山地区域火灾发生风险较高,且随着非木本植被的活可燃物湿度的减小可燃物地表火行为风险增加,在防火季应重点加强该区域的防控。
朱柱[5]（2019）在《青海黄土高寒区生态公益林健康评价研究》文中进行了进一步梳理随着人类社会的经济发展和生态环境的持续恶化,生态公益林的生态、社会和经济效益越来越受到人们的重视,而生态公益林的健康状况对其三大效益的有效发挥有着重要影响。青海省是我国生态环境保护的重要地区之一,自上世纪80年代以来,相继开展了“三北”防护林工程、天然林保护工程、退耕还林（草）工程等重点生态公益林建设工程,境内生态环境得到大幅改善。但由于地区高寒贫瘠、林分结构不合理等原因造成的林分生长不良、更新不足、土壤干化以及病虫鼠害严重等问题逐渐凸显,影响了该地区生态公益林生态服务功能的发挥。本研究以青海黄土高寒区（大通）的生态公益林为研究对象,在野外样地调查和室内数据处理分析的基础上,结合相关专家意见,构建了青海黄土高寒区生态公益林健康评价体系,对大通黄土高寒区的生态公益林进行健康评价,并提出相应的健康经营对策。本研究得出的主要结论如下:（1）以林分为健康评价尺度,从林分结构、林分生产力、林分抵抗力、立地条件和服务功能5个方面构建了青海黄土高寒区生态公益林健康评价指标体系,并将指标分为定量指标和定性指标,分别采用极值法和等级赋值法进行标准化处理。（2）利用层次分析和熵权法相结合的主客观综合赋权法确定评价指标的权重。最终结果表明,权重排在前5位的依次是群落层次结构（0.1203）、土壤含水量（0.0945）、病虫鼠害程度（0.0827）、年净生长量（0.0635）以及水土保持（0.0502）。这5项指标分别来自林分结构、立地条件、林分抵抗力、林分生产力以及服务功能。（3）通过综合指数法模型计算生态公益林的健康指数,并划分健康等级。结果表明:所有样地的健康指数均值为0.54,生态公益林整体处于亚健康状态;调查的34块标准样地中,处于优质健康、良好健康、健康、亚健康和不健康等级的样地依次为2个、3个、8个、19个和2个,各等级占比依次为6%、9%、23%、56%和6%。对不同林龄和不同林型的生态公益林进行健康评价,结果表明:中龄林的健康状况优于幼龄林;针阔混交林的健康状况优于阔叶林,阔叶林优于针叶林,云杉白桦混交林为健康程度最高的生态公益林植被类型。（4）结合各生态公益林在林分结构、林分生产力、林分抵抗力、立地条件和服务功能5个方面的健康得分情况,判定其健康等级可提升的余地,并提出具体改造措施。（5）根据研究区生态公益林存在的共性问题,结合健康评价结果和国内外生态公益林健康经营的相关经验,提出适合研究区生态公益林的健康经营对策,主要包括林分抚育、病虫鼠害防治和森林防火。
王婕[6]（2018）在《安宁地区主要树种死可燃物含水率及火险等级研究》文中认为安宁地区森林资源丰富,同时也是森林火灾多发地带,如何准确的预测森林地表死可燃物含水率,提高森林火险预报的精准度,对于促进该地区的森林防火工作具有重要意义。本文在室内测定了云南松（P加us yunnanensis）、滇青冈（Cyclobalanopsis glaucoides Schotky）、蓝桉（Eucalyptus globulus）和尼泊尔桤木（Alnusnepalensis）4个树种的枯枝和枯叶可燃物在42个温湿度组合下的平衡含水率,定量分析了可燃物平衡含水率和时滞与温湿度的关系,并经过Simard、Nelson、Van Wagner和Anderson四种平衡含水率模型的适用性分析,筛选出用于构建地表死可燃物含水率预测模型的平衡含水率响应函数;通过野外实验（2017.3.16～3.26）在林内以时为步长的连续测定了枯叶和枯枝1hr、10hr、1OOhr可燃物含水率,研究了各类型可燃物含水率的日变化规律,并利用直接估计法构建了地表死可燃物含水率模型,同时结合可燃物的临界含水率划分了森林火险等级。主要研究结果如下:（1）当环境温度相同时,枯枝和枯叶可燃物的平衡含水率和时滞均随湿度的增加而增大;当环境湿度相同时,枯枝和枯叶可燃物的平衡含水率和时滞均随温度的升高而减小,即枯枝、枯叶平衡含水率和时滞与湿度呈正相关关系,与温度呈负相关关系。（2）4种平衡含水率模型中,Simard模型和Neslon模型与实验数据的拟合程度最好,误差分布集中在3%以内,可作为可燃物含水率预测模型中的平衡含水率响应函数,而Van Wagner模型和Anderson模型误差分布范围相对较大,稳定性和适用性较差,不能够满足模型精度要求。（3）地表死可燃物含水率的异质性较强,各类型之间存在不同程度的差异。云南松与其它3个树种的可燃物含水率差异极显着（P<0.01）,尼泊尔桤木与滇青冈和蓝桉之间差异显着（P<0.05）;枯叶含水率与枯枝的差异极显着（P<0.01）,不同时滞枯枝中,枯枝1hr与10hr之间存在显着差异（P<0.05）,与100hr之间差异极显着（P<0.01）。（4）利用直接估计法构建得出的可燃物含水率模型精度较高,平均相对误差M4E和平均绝对误差MRE均不超过10%,符合林火预报对可燃物含水率预测的精度要求,可以实现以小时为步长的可燃物含水率预测,为森林防火工作提供有效的帮助。（5）以临界含水率为基准,结合已有的实践经验,可按照32%、25%、17%、10%划定界限,将安宁地区的火险等级划为5个等级。每日的11时至15时期间,可燃物含水率低于25%,火险程度呈现中等以上,需要加强防火巡护,禁止一切野火。
杨思琪[7]（2017）在《北京西山林场主要树种燃烧性及侧柏林和油松林可燃物负荷量研究》文中研究指明森林火灾会对森林健康造成巨大影响,严重的森林火灾会影响生态系统的可持续发展,因此如何通过科学方法降低森林火灾的发生,对有效保持森林健康度以及维持生态系统可持续发展有重要的意义。森林燃烧性是研究森林燃烧现象的基础:森林可燃物是森林火行为发生的重要物质基础。因此,森林燃烧性以及森林可燃物特征的研究,是森林火行为研究工作的基础,可以为森林火的蔓延管理等防火工作提供依据。通过对北京西山试验林场卧佛寺分场主要林分类型的自然条件和森林分布状况进行调查,研究并分析了主要林分的森林燃烧性以及主要针叶林,即侧柏（Platycladus orientalis）和油松（Pinus tablaeformis）的可燃物负荷量特征。研究选取了 8块样地作为研究对象（2块油松林、2块侧柏林、2块针阔混交林、2块阔叶混交林）,以标准地调查为基础,地表可燃物为研究对象,分别以生物学和生态学特性及可燃物综合属性为森林燃烧性分析依据,对林场进行样地调查,讨论并对比主要森林林分类型的燃烧性,并划分等级,并且在林区地形图的基础上,利用GIS绘制林区燃烧性等级分布图;同时,通过对油松和侧柏两种森林类型可燃物进行调查研究,得出地表可燃物负荷量和林分内可燃负荷量垂直分布情况。研究结果表明:（1）以森林可燃物可燃物燃特性、生物学和生态学特性为分析依据,将卧佛寺分场主要林分燃烧性等级划分为易燃（油松林、侧柏林）,可燃（针阔混交林）,难燃（阔叶混交林）三个等级。其中,卧佛寺分场地区森林的可燃物多数属于可燃和易燃等级,如果在卧佛寺分场发生火灾时,由于可燃物区域较大,容易发生大面积火灾蔓延。（2）主要易燃针叶林可燃物分布特征。研究选取的侧柏林样地可燃物主要分布在0-3m和3-4m层。其中,在0-3m层的可燃物负荷量分别为:536g/m2,主要可燃物类型:地表枯落物和灌木可燃物;在3-4m层,负荷量总量为460.5g/m2主要可燃物为乔木活枝可燃物以及乔木死枝可燃物。油松林可燃物垂直分布中,可燃物主要分布在0-3m和4-5m层。其中,可燃物在0-3m负荷量为775.2g/m2,主要由地表可燃物和灌木可燃物构成,3-4m负荷量最小,由乔木枝条可燃物构成。4-8m主要由乔木活枝可燃物构成,且负荷量逐渐减小。从整个垂直可燃物分布看,其垂直可燃物分布不均匀,在3-4m可燃物负荷量小。（3）侧柏林样地内的林分密度1125株/hm2,平均胸径13.16cm,平均树高6.21m,每公顷断面积17.79 m2。乔木层中,样地内优势树种为侧柏。灌木层的Shannon-Wiener指数为1.69,而草本层Shannon-Wiener指数为1.22。样地侧柏林密度较大并且林分结构简单、生产力低。油松纯林密度过大、结构简单。调查的油松林分的密度平均883株hm2,胸径平均为14.47cm,树高平均7.83m。林分断面积平均为15.00m2·hm-2,林分蓄积量平均为66.62 m3·hm-2。乔木层物种多样性较低,灌草层物种多样性较高。本文结合北京西山林场主要可燃物分布特征,分析了北京西山林场的森林林火风险,并为北京西山林场在林火理论研究和日常林火实践管理中提供指导意义。
赵迎子[8]（2014）在《基于多层次模糊综合评价法的小区域森林火灾风险分析》文中提出森林是陆地上最大的生态系统，是人类社会生存与发展的物质基础。但是，森林经常受到诸多灾害的危害，其中危害森林最为严重的是森林火灾，它不仅造成森林资源的大量损失，影响森林生态平衡，导致生态环境恶化，还威胁人民生命财产安全和正常生产生活秩序。因此，将森林火灾风险管理与森林经营管理有机结合，建立森林火灾风险的适应性管理系统，能够有效预防森林火灾的发生，对保护森林资源具有重要的意义。本研究以山东省徂徕山林场的生态公益林为研究对象，结合2010年森林资源二类调查数据，对影响森林火灾风险诸要素进行充分分析，确立了基于小班水平的小区域森林火灾风险综合评价指标体系，采用多层次模糊综合评价法对森林火灾风险进行分析评价，建立了徂徕山林场基于小班水平的森林火灾风险评价系统，在此基础上提出了降低徂徕山林场生态公益林森林火灾风险的短期规划与长期规划，建立了森林火灾风险的适应性管理系统，为森林火灾的风险管理提供了依据。主要研究内容与结论如下：（1）通过对山东省徂徕山林场生态公益林小班调查数据的整理与森林火灾风险要素的分析，参考国内外森林火灾风险评价体系的研究，并结合徂徕山林场森林火灾风险的实际情况，建立了基于小班水平的森林火灾风险综合评价指标体系，该体系由危险性、危害性2个一级指标和可燃物因子、气象因子、立地因子、火源管理因子4个二级指标以及植被类型、层次结构、林龄等22个三级评价指标组成。（2）采用多层次模糊综合评价法建立森林火灾风险量化模型，运用MATLAB编写程序计算，对徂徕山林场生态公益林的森林火灾风险进行分析与评价，利用CAD将评价结果绘制成图。（3）根据森林火灾风险进行分析与评价结果，对高火灾风险等级生态公益林小班的郁闭度、林龄等森林火灾风险要素分析的基础上结合相应的经营措施提出了降低徂徕山林场生态公益林森林火灾风险的短期规划；利用CAD绘制徂徕山林场生态公益林树种、林龄、郁闭度的空间分布图，对该林场森林资源的空间分布格局及组成结构进行分析，提出降低徂徕山林场生态公益林森林火灾风险的长期规划。（4）在以上研究的基础上，将适应性管理的理念引入森林火灾风险管理中，建立了一套完善适用于徂徕山林场生态公益林的小区域森林火灾风险综合评价与适应性管理系统。管理者可根据最新的调查数据确定小班最新的三级指标类型，从而更新评价决策矩阵，得出相应的森林火灾风险综合评价结果，并根据结果调整、改进经营管理措施，从而达到长期有效预防森林火灾的目的，最终实现徂徕山林场森林火灾风险的适应性管理。
刘思林[9]（2014）在《黑龙江大兴安岭森林火险气象等级及区划研究》文中认为本文采用地理信息系统技术,以黑龙江大兴安岭地区历史气象数据为基础,结合研究区域地形条件,研究大兴安岭的森林火险气象等级时空分布情况和总体的火险情况。首先考虑地形条件的影响,分析影响森林火险的各类气象要素的空间分布情况,其次划分适合研究区域的火险气象等级,并计算得到旬森林等级分布数据及火险区划数据,研究大兴安岭地区的森林火险的时空变化情况,以期为研究区域内不同区域不同时间森林火灾管理提供支撑。分析结果表明：（1）从黑龙江大兴安岭地区林火情况统计可以看出林火的发生主要在春季、夏季及秋季,夏季发生的火灾次数最多,但是夏季火灾的平均过火面积最小,春季火灾的平均过火面积最大；火灾主要发生在13点到16点。（2）将研究区域火险气象等级划分为6级,分别为很高、高、较高、中、低、较低,火险等级下限依次为32.0、18.4、9.9、4.7、1.7及0。（3）通过森林火险严重等级与森林火灾发生的次数及过火面积之间的变化趋势的比较,表明火险严重等级能很好的指示林火蔓延的容易程度。（4）通过旬火险气象等级分布数据发现：第一,研究区域的火险气象等级为南高北低,西高东低；第二,黑龙江省大兴安岭地区的火险期为春季、秋季及冬季,其中春季的火险气象等级明显高于秋季及冬季的森林火险气象等级；第三,研究区域的火险等级变化趋势是从西南方向向东北方向逐渐增大,从东北方向逐渐向西南方向逐渐降低。这与实际调查的情况一致。（5）通过计算获取大兴安岭区划数据,共分为较高、高、中及低四个火险区。较高火险区及高火险区主要分布在研究区域的西南部,面积占总面积的70%。研究区域的森林火险总体上比较高,森林防火工作艰巨。
苗庆林,田晓瑞,陈立光[10]（2013）在《基于层次分析法的森林火险区划——以徂徕山林场为例》文中研究表明森林火险区划是林火管理的基础。利用层次分析法将影响森林火险的静态因子评判指标分成三个层次,根据专业知识确定各因子权重,充分利用现有的可燃物和地形数据信息,以徂徕山林场为例进行了森林火险区划。区划结果表明,徂徕山林场大部分地区的火险为中低火险,高和极高火险区域面积分别占林场总面积的11.6%和3.1%。本研究为林场尺度上开展科学的火险区划提供技术参考。
二、森林火险级划分的研究现状（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、森林火险级划分的研究现状（论文提纲范文）
（1）泰山森林可燃物分布及火险等级的划分（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林可燃物 |
| 1.2.1.1 可燃物类型 |
| 1.2.1.2 森林可燃物载量 |
| 1.2.1.3 森林可燃物的空间分布 |
| 1.2.2 森林火险等级划分 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地貌 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.1.4 植被 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 样地设置 |
| 2.2.2 可燃物分类 |
| 2.2.3 可燃物燃烧特性 |
| 2.2.4 森林火险区划原则 |
| 2.2.5 森林火险等级划分 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 可燃物分布 |
| 3.1.1 泰山森林可燃物分布 |
| 3.1.2 麻栎-侧柏林可燃物分布的空间异质性 |
| 3.1.3 麻栎林可燃物分布的空间异质性 |
| 3.1.4 刺槐林可燃物分布的空间异质性 |
| 3.1.5 油松林可燃物分布的空间异质性 |
| 3.1.6 赤松林可燃物分布的空间异质性 |
| 3.1.7 侧柏林可燃物分布的空间异质性 |
| 3.1.8 不同林分的空间异质性比较 |
| 3.2 火险等级划分 |
| 3.2.1 火险因子的选取 |
| 3.2.2 火险因子的赋值 |
| 3.2.2.1 可燃物载量 |
| 3.2.2.2 可燃物燃点 |
| 3.2.2.3 可燃物热值 |
| 3.2.2.4 可燃物含水率 |
| 3.2.2.5 可燃物空间相关性 |
| 3.2.2.6 坡度 |
| 3.2.2.7 坡向 |
| 3.2.2.8 海拔 |
| 3.2.3 火险等级 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 6 参考文献 |
| 7 致谢 |
（2）基于Logistic模型的四川凉山州森林火灾风险分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数据与方法 |
| 1.1 研究区 |
| 1.2 数据来源及处理 |
| 1.3 方法 |
| 1.3.1 森林火险评价 |
| 1.3.2 火险因子选取 |
| 1.3.3 风险因子重分类 |
| 1.3.4 Logistic模型建立 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 火险概率空间分布及风险等级区划 |
| 2.2 林火风险的空间特征 |
| 2.3 讨论 |
| 3 结论 |
（3）基于MODIS数据的森林火灾监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩写符号列表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火灾预测模型 |
| 1.2.2 基于遥感影像的森林火灾探测研究 |
| 1.2.3 灾后火迹地识别及重建 |
| 1.3 研究内容以及技术路线 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 数据与方法 |
| 2.1 数据介绍 |
| 2.1.1 MODIS数据 |
| 2.1.2 数据获取 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 去除蝴蝶结效应及几何校正 |
| 2.2.2 计算反射率和辐射率 |
| 2.2.3 亮温计算 |
| 2.3 基础理论 |
| 2.3.1 层次分析法 |
| 2.3.2 BP神经网络模型 |
| 2.3.3 多通道阈值方法 |
| 2.3.4 最大类间方差原理 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于多因子的森林火险预测模型 |
| 3.1 研究区域概况 |
| 3.2 火险预测模型的流程图 |
| 3.3 静态森林火险指数 |
| 3.3.1 可燃物火险等级 |
| 3.3.2 地形危险等级 |
| 3.3.3 人类影响指数 |
| 3.3.4 静态火险因子图 |
| 3.4 动态森林火险指数 |
| 3.4.1 垂直水分指数 |
| 3.4.2 可见大气阻力指数 |
| 3.4.3 修正的归一化火灾指数 |
| 3.4.4 地表温度 |
| 3.4.5 动态火险因子图 |
| 3.5 建立森林火险模型 |
| 3.5.1 传统森林火灾模型 |
| 3.5.2 森林火险指数权重的确定 |
| 3.5.3 基于AHP的森林火灾模型 |
| 3.6 森林火险指数的精度评估 |
| 3.7 小结 |
| 4 基于BPNN的烟雾识别模型 |
| 4.1 烟雾识别模型流程图 |
| 4.2 构建烟雾识别模型 |
| 4.2.1 选取训练样本 |
| 4.2.2 云、烟的波谱分析 |
| 4.2.3 模型的精度评估 |
| 4.3 BP神经网络模型的应用 |
| 4.3.1 样本地区的云烟识别 |
| 4.3.2 同地区不同季节的云烟识别 |
| 4.3.3 不同地区不同季节的云烟识别 |
| 4.4 小结 |
| 5 基于最大类间方差的火迹地识别方法 |
| 5.1 火迹地识别流程图 |
| 5.2 最大类间方差图像分类 |
| 5.2.1 火迹地指数计算 |
| 5.2.2 提取火迹地 |
| 5.3 精度评估 |
| 5.4 适用性验证 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
（4）森林可燃物类型遥感制图及火险估测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林可燃物类型遥感制图 |
| 1.2.2 森林可燃物模型及火险估测 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.2.4 发展趋势 |
| 1.3 研究目的和研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文组织与结构 |
| 1.6 经费来源 |
| 1.7 小结 |
| 第二章 研究区概况与研究数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 中国自然环境 |
| 2.1.2 潮查林场自然环境 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 遥感数据 |
| 2.2.2 外业调查数据 |
| 2.2.3 辅助数据 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于多源数据的全国可燃物类型划分方法 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.2 可燃物分类体系 |
| 3.2.1 一级可燃物类型 |
| 3.2.2 二级可燃物类型 |
| 3.2.3 三级可燃物类型 |
| 3.2.4 四级可燃物类型 |
| 3.3 可燃物分类方法 |
| 3.3.1 一、二级可燃物类型分类方法 |
| 3.3.2 三、四级可燃物类型分类方法 |
| 3.3.3 四级可燃物类型分类后处理 |
| 3.4 精度验证方法 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 一级可燃物类型 |
| 3.5.2 二级可燃物类型 |
| 3.5.3 三级可燃物类型 |
| 3.5.4 四级可燃物类型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于机载高光谱数据的林场级可燃物类型识别方法 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 森林可燃物分类系统 |
| 4.1.2 特征提取 |
| 4.1.3 精度评价 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 特征波段提取结果分析 |
| 4.2.2 可燃物类型识别结果与精度评价结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于FCCS的森林火险估测 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 根河市可燃物类型属性数据集建立 |
| 5.1.2 潮查林场可燃物类型属性数据集 |
| 5.1.3 FCCS含水率情景 |
| 5.1.4 FCCS火潜势与地表火行为 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 根河市可燃物火灾发生风险估测结果 |
| 5.2.2 潮查林场可燃物火灾发生风险估测结果及比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（5）青海黄土高寒区生态公益林健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林健康的概念和内涵 |
| 1.3.2 森林健康及其监测研究现状 |
| 1.3.3 森林健康评价研究现状 |
| 1.3.4 森林健康评价研究存在的问题及发展趋势 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理 |
| 2.2 自然条件 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 气候 |
| 2.2.3 水文 |
| 2.2.4 土壤 |
| 2.2.5 植被 |
| 2.3 社会经济概况 |
| 3 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 样地设置情况 |
| 3.2.2 样地调查内容 |
| 3.3 技术路线 |
| 4 生态公益林健康评价指标体系构建 |
| 4.1 评价尺度的确定 |
| 4.2 评价指标的选取 |
| 4.2.1 构建原则 |
| 4.2.2 指标体系 |
| 4.3 评价指标的描述 |
| 4.3.1 林分结构指标 |
| 4.3.2 林分生产力指标 |
| 4.3.3 林分抵抗力指标 |
| 4.3.4 立地条件指标 |
| 4.3.5 服务功能指标 |
| 4.4 评价指标标准化 |
| 4.4.1 定性指标标准化 |
| 4.4.2 定量指标标准化 |
| 4.5 指标权重的确定 |
| 4.5.1 基于层次分析法的主观赋权 |
| 4.5.2 基于熵权法的客观赋权 |
| 4.5.3 综合赋权法 |
| 4.6 健康评价模型 |
| 4.7 健康评价等级划分 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 生态公益林健康评价结果与分析 |
| 5.1 生态公益林健康评价结果 |
| 5.2 生态公益林健康评价结果对比分析 |
| 5.2.1 不同林龄生态公益林健康评价结果对比分析 |
| 5.2.2 不同林型生态公益林健康评价结果对比分析 |
| 5.3 生态公益林健康等级提升与改造措施 |
| 5.3.1 生态公益林健康影响因子分析 |
| 5.3.2 生态公益林健康等级提升改造措施 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 生态公益林健康经营对策 |
| 6.1 林分抚育 |
| 6.2 病虫鼠害防治 |
| 6.3 森林防火 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）安宁地区主要树种死可燃物含水率及火险等级研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 森林可燃物含水率 |
| 1.2.1 相关概念 |
| 1.2.2 可燃物含水率影响因子 |
| 1.2.3 可燃物含水率预测方法 |
| 1.3 森林可燃物含水率研究现状 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究目的和意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 森林植被类型 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 文献查阅 |
| 3.2 外业调查与观测 |
| 3.2.1 可燃物分类 |
| 3.2.2 林内可燃物含水率的连续观测 |
| 3.2.3 可燃物样品采集 |
| 3.3 室内实验方法 |
| 3.3.1 可燃物含水率计算 |
| 3.3.2 平衡含水率测定与计算 |
| 3.3.3 临界含水率测定与计算 |
| 3.4 数据处理与分析 |
| 3.4.1 平衡含水率响应函数的筛选 |
| 3.4.2 可燃物含水率模型的构建 |
| 3.4.3 模型误差检验 |
| 3.4.4 基于可燃物含水率的森林火险等级研究 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 死可燃物平衡含水率和时滞与温湿度的关系 |
| 4.1.1 死可燃物平衡含水率与温湿度的关系 |
| 4.1.2 死可燃物时滞与温湿度的关系 |
| 4.2 平衡含水率模型的适用性分析 |
| 4.2.1 Simard平衡含水率模型 |
| 4.2.2 Nelson平衡含水率模型 |
| 4.2.3 Van Wanger平衡含水率模型 |
| 4.2.4 Anderson平衡含水率模型 |
| 4.2.5 平衡含水率响应函数的筛选 |
| 4.3 基于直接估计法的死可燃物含水率预测 |
| 4.3.1 不同林型内的气象因子分析 |
| 4.3.2 林内死可燃物含水率变化分析 |
| 4.3.3 不同树种死可燃物含水率模型 |
| 4.3.4 模型误差分析 |
| 4.4 基于死可燃物含水率的火险等级研究 |
| 4.4.1 不同树种枯叶临界含水率分析 |
| 4.4.2 基于枯叶含水率的火险等级划分 |
| 4.4.3 森林火险的即时预测应用 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 存在问题 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果 |
| 致谢 |
（7）北京西山林场主要树种燃烧性及侧柏林和油松林可燃物负荷量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 前言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林燃烧性研究现状 |
| 1.2.2 森林可燃物研究现状 |
| 1.2.3 森林可燃物空间分布研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2. 研究地概况 |
| 2.1 地形地貌 |
| 2.2 气候 |
| 2.3 植被特征 |
| 2.4 火灾情况 |
| 3. 研究方法 |
| 3.1 外业调查 |
| 3.1.1 样地设置及林分特征调查 |
| 3.1.2 林木测量 |
| 3.1.3 森林燃烧性的调查 |
| 3.1.4 森林可燃物的调查 |
| 3.2 室内实验 |
| 3.3 数据处理 |
| 4. 结果与分析 |
| 4.1 森林燃烧性分析 |
| 4.1.1 主要树种可燃物理化性质 |
| 4.1.2 主要树种生态学以及生物学特性 |
| 4.1.3 可燃物类型划分 |
| 4.1.4 烧性等级确定 |
| 4.2 主要针叶林可燃物负荷量及空间分布分析 |
| 4.2.1 侧柏可燃物负荷量 |
| 4.2.2 油松可燃物负荷量 |
| 4.3 主要易燃针叶林林分结构分析 |
| 4.3.1 侧柏林分结构 |
| 4.3.2 油松林分结构 |
| 5. 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（8）基于多层次模糊综合评价法的小区域森林火灾风险分析（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火灾风险研究进展 |
| 1.2.2 适应性管理研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究地概况 |
| 2.2 资料来源 |
| 2.3 多层次模糊综合评价法（Multi-level Fuzzy Comprehensive Evaluation） |
| 2.4 层次分析法（Analytic Hierarchy Process） |
| 2.5 德尔菲法（Delphi Method） |
| 3 徂徕山林场生态公益林森林火灾风险综合评价 |
| 3.1 森林火灾风险综合评价指标体系的设置 |
| 3.2 森林火灾风险综合评价指标体系量化 |
| 3.3 森林火灾风险综合评价指标权重的确定（AHP） |
| 3.4 森林火灾风险综合评价的实施 |
| 3.5 徂徕山林场森林火灾风险的综合评价与分析 |
| 3.6 降低徂徕山林场森林火灾风险等级的空间经营与规划 |
| 3.6.1 防火林带相关理论简介 |
| 3.6.2 降低徂徕山林场森林火灾风险等级的短期规划 |
| 3.6.3 降低徂徕山林场森林火灾风险等级的长期规划 |
| 4 徂徕山森林火灾风险适应性管理系统的建立 |
| 5 讨论与结论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.1.1 森林火灾风险基本研究单元讨论 |
| 5.1.2 森林火灾风险研究方法讨论 |
| 5.1.3 森林火灾风险的适应性管理讨论 |
| 5.1.4 降低森林火灾风险的其他建议 |
| 5.2 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表论文 |
（9）黑龙江大兴安岭森林火险气象等级及区划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 森林火险气象等级研究现状 |
| 1.3.2 存在不足与发展趋势 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气象特征 |
| 2.3 植被情况 |
| 2.4 火灾情况 |
| 2.4.1 火灾年变化 |
| 2.4.2 火灾旬变化 |
| 2.4.3 火灾日变化 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 森林火险气象指标选择 |
| 3.2 森林火险气象指标计算方法 |
| 3.2.1 FWI原理简介 |
| 3.2.2 FWI计算方法改进 |
| 3.3 气象因子空间分布分析方法 |
| 3.3.1 气象因子空间分布模型 |
| 3.3.2 气象因子空间分布模型精度评价 |
| 3.4 气象火险等级划分方法 |
| 3.5 数据获取与预处理 |
| 3.5.1 气象数据获取与预处理 |
| 3.5.2 基础地理数据获取与预处理 |
| 3.5.3 火灾数据获取与预处理 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 气象因子空间分析 |
| 4.1.1 气象因子空间分析模型精度分析 |
| 4.1.2 气象因子空间分析模型精度比较 |
| 4.1.3 气象因子空间分析结果 |
| 4.2 火险气象等级划分 |
| 4.3 火险气象等级分布 |
| 4.3.1 火险气象等级分布结果 |
| 4.3.2 火险气象等级分布分析 |
| 4.4 FWI合理性分析 |
| 4.5 火险区划结果 |
| 4.6 森林防火设施配置分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（10）基于层次分析法的森林火险区划——以徂徕山林场为例（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究区概况 |
| 2 数据来源与研究方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 层次的确定 |
| 2.3 各层次类目、指标权重确定及一致性检验 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 各火险因子赋值及其特征分布 |
| 3.1.1 可燃物因子 |
| 3.1.2 地形因子 |
| 3.2 火险区划 |
| 4 结论与讨论 |
四、森林火险级划分的研究现状（论文参考文献）
- [1]泰山森林可燃物分布及火险等级的划分[D]. 宋巧娣. 山东农业大学, 2021(01)
- [2]基于Logistic模型的四川凉山州森林火灾风险分析[J]. 李海萍,龙志航,杨滋恒,徐竹青,李杨喆. 安全与环境学报, 2021(02)
- [3]基于MODIS数据的森林火灾监测方法研究[D]. 刘潘. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]森林可燃物类型遥感制图及火险估测方法[D]. 李晓彤. 中国林业科学研究院, 2020
- [5]青海黄土高寒区生态公益林健康评价研究[D]. 朱柱. 北京林业大学, 2019(04)
- [6]安宁地区主要树种死可燃物含水率及火险等级研究[D]. 王婕. 北京林业大学, 2018(04)
- [7]北京西山林场主要树种燃烧性及侧柏林和油松林可燃物负荷量研究[D]. 杨思琪. 北京林业大学, 2017
- [8]基于多层次模糊综合评价法的小区域森林火灾风险分析[D]. 赵迎子. 山东农业大学, 2014(12)
- [9]黑龙江大兴安岭森林火险气象等级及区划研究[D]. 刘思林. 北京林业大学, 2014(12)
- [10]基于层次分析法的森林火险区划——以徂徕山林场为例[J]. 苗庆林,田晓瑞,陈立光. 火灾科学, 2013(03)