根据研究区内及附件气象站每日气温、相对湿度、24小时降水和风速计算1987—2006年大兴安岭每日的加拿大林火天气指数系统(FWI)各组分值。利用空间插值方法,获得1987—2006年所有森林火灾发生日的FWI系统各组分值。大兴安岭林区森林火灾主要发生在落叶针叶林(61.3%)、草地(23.9%)和落叶阔叶林(8.0%),主要火源是雷击火(占57.1%)。4—6月份森林火灾发生时的FWI、FFMC和ISI平均值高。根据1987—2006年FWI组分指数的分布和火发生情况,对森林火险指数进行了分级,低、中、高、很高和极高火险的FWI取值范围分别为0～2.5,2.6～10.0,10.1～18.0,...

【目的】大兴安岭地区是黑龙江省森林火灾的多发区,研究该地区森林火灾月动态变化并构建发生预测模型,旨在为该地区森林火灾的预防和管控提供理论依据。【方法】基于大兴安岭地区1997—2017年森林火灾资料,使用Origin、ArcMap等软件绘图,分析该地区森林火灾的月动态变化;根据该地区6个气象站台的逐月气象数据研究气象要素与林火发生之间的关系,使用逐步回归方法建立森林火灾发生预测模型,使用配对t检验方法验证模型精度。【结果】黑龙江省大兴安岭地区1997—2017年共发生森林火灾776起,共造成火场总面积1 171 585.73 hm2;该地区森林火灾发生次数月变化趋势呈单峰型,主要集中发生在夏季,春季的森林火灾造成的火场总面积较大;火点主要集中在该地区西部和东南部,东部、南部和东南部火场面积较大;林火发生次数由北向南随月份的增加而升高,之后回落;火场总面积除个别月份(3、5、10月)较为集中外,其他月份变化波动不大,尤其是8月份;气温、降水等8个指标分别与林火的发生存在相关关系;平均最高气温、平均最低气温和最大日降水量为大兴安岭地区林火发生预测模型的影响变量。【结论】1997—2017年大兴安岭地区6月森林火灾发生次数最多,5月火场总面积最大;呼中地区夏季火灾发生最为频繁;基于气象因素建立了林火发生预测模型,且模型精度较高(t=0.001,P=0.999> 0.01)。

以黑龙江省大兴安岭地区为研究对象，根据大兴安岭三县四区影响森林火灾发生的气候因素、地形因素以及人为因素，采用聚类分析法对其进行系统聚类，确定三县四区森林火灾发生的可能性及风险等级。根据风险等级的不同，引入权重因子，采用遗传算法对52个林场、13个林业局进行林火应急物流中心选址，最终选定在松岭林业局、阿木尔林业局以及塔河县林业局的基础上建设林火应急物流中心，既保证了应急物流中心的响应速度，也降低了建设成本，最大程度上确保了大兴安岭地区林区火灾应急物流中心建设的有效性及合理性。

以大兴安岭地区为研究区域,利用MODIS合成产品数据MOD11/1KM和MOD13Q1获取的陆地表面温度(Ts)和归一化植被指数(NDVI)构建TS-NDVI特征空间,在此基础上计算温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度指标,结合实际反演验证大兴安岭地区2008年3月～4月16天的土壤湿度与森林火灾的关联性,在此基础上将TDVI纳入森林火灾保险费探讨范畴。

In this paper, the regularity and changes of the forest landscape along the major rivers, namely, Nuomin River,Bila River and Zhawen River in Daxing'an Mountains, Bilahe Forestry Bureau based on the interpretation of TM data were studied. The results showed that the regularity has changed a lot due ...

【目的】采用KNN方法进行碳储量估测,并对估测后的数据进行各种校正处理,绘制森林地上碳储量的空间分布图,为我国森林碳储量和固碳潜力的研究提供基础数据和科学依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭为研究区(50°05'—53°33'N,121°11'—127°01'E),基于2010年森林资源连续清查固定样地和同年Landsat5 TM影像数据,利用k-邻近法(KNN)在像素级水平上对森林地上碳储量进行估算。采用多准则方法分东、南、北和中4个区域对样地坐标和其对应的影像光谱值进行坐标重配准,并根据实测样地数据对坐标重配置前后不同林分类型地上碳储量估测精度进行评价;针对KNN方法像素级估测结果存在明显的高...

[目的]通过研究厄尔尼诺/拉尼娜事件对大兴安岭天气和火天气指数的影响,定量描述厄尔尼诺/拉尼娜事件在火天气指数变化中的作用。[方法]根据研究区及周边气象站日最高气温、日最小相对湿度、平均风速和24 h降水量计算1951—2016年大兴安岭森林火险天气指数,分析超强和强厄尔尼诺年、中等和弱厄尔尼诺年、拉尼娜年和正常年等4种情景下的主要天气因子和火天气指数的差异。[结果]春季火险期,超强和强厄尔尼诺年日均最高气温较正常年偏低0. 21℃,降水量增加6. 78%,拉尼娜年日均最高气温增加0. 44℃,降水量增加2. 77 mm;厄尔尼诺/拉尼娜年的秋季火险期日均最高气温低于正常年。超强和强厄尔尼诺年春季和秋季火险期的细小可燃物湿度码(FFMC)、腐殖质湿度码(DMC)、干旱码(DC)、累积指数(BUI)和火天气指数(FWI)平均值低于正常年份,FWI从西南到东北逐渐降低;中等和弱厄尔尼诺年春季火险期6个指数均低于正常年份,秋季火险期除FFMC外其他火天气指数均低于正常年份;拉尼娜年春季火险期的FFMC、初始蔓延速度(ISI)和FWI低于正常年份,秋季火险期除DC外其他指数均低于正常年份。[结论]大兴安岭地区在超强和强厄尔尼诺年春秋季火险期火天气指数较正常年份低,西部地区火天气指数高于东部地区。拉尼娜年春季火险期东部地区FWI低于正常年份,中西部偏高,秋季火险期西北部地区高于正常年份,东南部偏低。

摘 要：偃松是我国东北寒温带地区的针叶树种之一，也是松树中罕见的灌木。为了研究偃松在不同生境条件下的生长状况，本研究采用树干解析法调查了山脊和谷底偃松的生长状况。参考乔木树种直径和树高生长模型以及树高曲线方程，并结合数据特点，拟合了偃松伸长生长和直径生长模型，并从中选出最优模型。结果显示：无论是在谷底还是山脊，偃松伸长生长均呈二项式变化。在谷底和山脊，直径生长分别以幂函数和二项式函数拟合效果较好，树干长度 - 基径最优模型分别为幂函数和二项式模型。山脊处的偃松伸长生长、直径生长和年轮生长均较谷底的快，这不仅与树种自身生长特性有关，还与环境条件有关。

偃松是我国东北寒温带地区的针叶树种之一,也是松树中罕见的灌木。为了研究偃松在不同生境条件下的生长状况,本研究采用树干解析法调查了山脊和谷底偃松的生长状况。参考乔木树种直径和树高生长模型以及树高曲线方程,并结合数据特点,拟合了偃松伸长生长和直径生长模型,并从中选出最优模型。结果显示:无论是在谷底还是山脊,偃松伸长生长均呈二项式变化。在谷底和山脊,直径生长分别以幂函数和二项式函数拟合效果较好,树干长度-基径最优模型分别为幂函数和二项式模型。山脊处的偃松伸长生长、直径生长和年轮生长均较谷底的快,这不仅与树种自身生长特性有关,还与环境条件有关。

【目的】基于长时间序列多源数据，开展雷击火驱动因子分析，采用机器学习方法构建动态、高分辨率雷击火火险预测模型，为雷击火防控提供支撑。【方法】分析大兴安岭地区2010—2020年雷击火时空分布规律，基于闪电监测数据、卫星遥感数据、气象再分析资料、DEM等多源数据选取闪电、气象、植被、地形4类18个雷击火潜在驱动因子，研究其特征及与雷击火发生的关系；提取历史雷击火点和随机生成的非雷击火点对应的驱动因子，构建原始样本集，计算各驱动因子的重要性和相关性矩阵进行驱动因子挑选；基于优化后的训练样本集，采用梯度提升决策树（GBDT）、随机森林（RF）和极端随机树（ERT）3种集成学习模型进行雷击火火险预测能力评估，选择表现最优的方法用于构建大兴安岭地区雷击火火险预测模型并应用。【结果】2010―2020年大兴安岭雷击火出现次数最多和最少的年份分别为2015和2012年，主要集中于5―7月，发生时段主要集中于10:00―17:00；雷击火高发区为漠河县、塔河县、新林区和呼中区。闪电与雷击火的空间分布基本一致，但闪电越多雷击火发生次数不一定越多，2011年闪电次数最多，为114 632次，雷击火仅出现11次。在闪电强度为-20～-40 kA、陡度为-4～-8 kA·μs~(-1)、相对湿度小于40%、降水量小于4 mm、气温大于29℃、大气压为91～95 kPa且风速为1～3 m·s~(-1)的气象条件下更易发生雷击火。NDVI（归一化植被指数）、GPP（总初级生产力）、Et（蒸散量）、NPP（净初级生产力）大小与雷击火发生呈正相关。雷击火在海拔300～900 m、坡度0～12°范围内出现次数较多，坡向对雷击火发生影响不大。特征选择后剩余13个特征参量分别参与3种集成学习算法模型构建，其中，ERT模型预测能力最好，其AUC达0.97，查准率、查全率和F1 Score均高于GBDT和RF模型。ERT模型预测的高风险区与实际雷击火点分布区的空间一致性很好。【结论】利用多源大数据，尤其是卫星观测数据，获取更多与雷击火发生有关的潜在驱动因子，并依靠机器学习，能够较好体现因子间非线性关系及自行学习参数间复杂关系能力的优势，本研究构建的雷击火火险预测模型具备很好的泛化性、自适应性和较高的空间分辨率。

【目的】利用燃烧概率模型ＢＵＲＮ－Ｐ３描述未来不同气候情景下大兴安岭地区的林火动态变化，提高对气候变化影响的认知，为开展林火管理适应技术提供科学依据。【方法】基于ＲＣＰ２．６、ＲＣＰ４．５、ＲＣＰ６．０和ＲＣＰ８．５气候情景的气候模式数据，利用历史地面观测气象数据对气候模式数据的气温和降水量分别进行了校正。根据火险天气指数系统（ＦＷＩ）分别计算研究区各格点的森林火险天气指数，结合研究区可燃物类型、火发生和地形等数据，利用ＢＵＲＮ－Ｐ３软件逐日模拟１９７１—２０５０年黑龙江大兴安岭地区的火发生与蔓延状况，分析不同气候情景下的森林燃烧概率和火行为变化。【结果】１９９１—２０１０年研究区模拟平均燃烧．．．

林火是森林生态系统中特殊而重要的生态因子,亦是导致植被和土壤碳储量动态变化的重要干扰因子。森林火灾的碳排放对气候变化及大气碳循环具有重要影响,科学有效地对其进行计量,对了解区域和全球的森林生态系统碳循环和碳平衡具有重要意义。根据大兴安岭野外森林可燃物的调查数据和2010年森林火灾统计资料,利用GIS技术工具,通过野外火烧迹地调查与室内控制环境实验相结合的方法确定各种计量参数,从林分水平上,采用排放因子法,估算大兴安岭2010年森林火灾碳排放量和含碳气体排放量。结果表明:大兴安岭2010年森林火灾碳排放量为117870.62t;含碳气体排放量CO2、CO、CH4和NMHC分别为379606.01...

【目的】对大兴安岭地区野生黑木耳菌株进行遗传多样性分析。【方法】利用PCR-SRAP体系,选出9对SRAP引物对18个野生菌株和6个栽培菌株DNA进行扩增,通过NTSYSpc软件对遗传多样性进行分析。【结果】通过PCR扩增,9对引物共扩增到90条条带,其中78条多态性条带,多态性比率为87.0%。平均每条引物扩增的条带数和多态性条带数分别为10.00条和8.67条。多态性信息含量(PIC)变化在0.051—0.918,平均为0.683,所揭示的基因型数平均为15.78个。聚类分析结果表明,遗传相似系数在0.63水平上,可分为5个类群。【结论】SRAP标记技术在栽培与野生菌株间都表现出明显的遗传...

对云南工业大麻品种(云麻1,2,3,4号)在黑龙江省大兴安岭地区的物候期、农艺性状、产量进行适应性研究。结果表明,云南工业大麻系列品种的种子均不能成熟;纤维除云麻1号外,其他3个品种均能成熟。云麻1号的干茎秆产量最高,为12 673kg/hm2,极显著高于对照品种,但纤维不能成熟,不适宜该地区种植。云麻3号的纤维产量最高,为1715.5 kg/hm2,显著高于云麻1号和对照品种,最适宜该地区作纤维型大麻种植;而云麻2号、云麻4号次适宜该地区作纤维型大麻种植。

为了解大兴安岭林区南部和北部落叶松与白桦幼中龄林碳密度差异,准确估算该地区碳储量,本文结合南北部两个典型林业局抚育伐样地调查及森林资源统计资料,分析了南北部落叶松和白桦幼中龄林林分特征及生物量差异,利用生物量转换因子连续函数法建立了生物量(B)与蓄积量(V)的线性关系。结果显示,南部落叶松和南北部白桦直径分布均为右偏山状曲线,北部落叶松为左偏山状。样地生物量密度分布近似于正态曲线,南部各样地之间分布相对均匀,北部各样地分布相差较大。落叶松和白桦生物量与蓄积量线性关系分别为B=0.6726*V+0.5592和B=0.7317*V-0.2932。南部地区落叶松和白桦幼中龄林碳密度分别为30.54 ...