基于Gompit回归模型的大兴安岭林火预测模型及驱动因子研究

摘要：

本研究基于2000—2016年林火数据,选取气象、地形、植被、人为活动等因素作为林火预测变量,采用Gompit回归模型对林火发生的主要驱动因子进行分析,并建立大兴安岭地区林火发生预测模型.结果表明:大兴安岭地区林火受气象因素(日累计降水、日平均相对湿度)的影响最大且与林火发生均呈显著负相关;此外,大兴安岭林火多发生于缓坡、远离居民区、铁路、公路等人为活动较为频繁地区.模型结果表明:Gompit回归模型的预测效果较好(准确率77％),ROC检验结果表明模型的拟合度较高(效果值为0.868);而独立样本的检验显示,预测准确率为75.3％,模型具有较高的适用性.大兴安岭近17年的火险等级总体呈南高北低、东高西低的地理分布,其中高火险和中火险区主要集中在南部、东南部等地,占整个研究区域的24.2％;同时南部和东南部存在大面积低估区,表明模型对这些地区的预测能力不高.

关键词：大兴安岭、Gompit回归、林火预测模型、驱动因子

所属期刊栏目：4

分类号：S762.2(森林保护学)

资助基金：国家林业公益性行业科研专项201404402

在线出版日期：2019-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：135-142