扫码下载APP

您的位置

资讯详情

本人可编辑资讯

仅支持在APP编辑资讯扫描二维码即可下载APP

这所院校又添新作:秘鲁卡哈马卡地区森林火灾风险建模的Gis和模糊逻辑方法

论论资讯 | 2023-03-01 3热度

Decision Science Letters

Explore content

About the journal

Publish with us

Gis and fuzzy logic approach for forest fire risk modeling in the Cajamarca region, Peru

Anticona A.V.; Zúñiga C.O.; Dos Santos A.R.; Lorenzon A.S.; Guerra Filho P.

Published:2023-03-01
DOI:10.5267/j.dsl.2023.1.002

研究背景

森林火灾是一种潜在的威胁,它们会导致森林面积减少,影响我们期望从生态系统获得的服务,烟雾会影响居民的健康,恢复受影响地区的经济成本也很高。然而,当前的森林火灾风险评估方法存在局限性,无法全面考虑各种因素对火灾风险的影响。因此,研究者们通过采用模糊逻辑方法,结合生物、地形、社会经济和气象等因素,对秘鲁卡哈马卡地区的森林火灾风险进行了建模和评估,以期提高火灾风险评估的准确性和可靠性。

研究内容

本研究采用模糊逻辑方法,对卡哈马卡地区的森林火灾风险进行建模和评估。研究者们考虑了生物、地形、社会经济和气象等因素,将这些因素的相关变量纳入模型中。通过获取、编辑和栅格化数据库,应用模糊成员函数和图像模糊化、模糊叠加和森林火灾风险的空间重分类等方法,对森林火灾风险进行了评估。研究结果显示,71.68%的区域处于非常低或中等的森林火灾风险下。然而,28.32%的研究区域具有高到非常高的火灾风险,这使得火灾的发生容易受到降雨和土壤水分不足的影响。研究者们发现,生物、地形和社会经济因素及其各自的变量受到气象因素变量(如温度、降雨和水资源可用性)的直接影响。模糊逻辑方法在该地区的野火风险建模方面具有灵活性,被证明是一种有用的预测和风险绘图工具。

研究意义

本研究采用模糊逻辑方法,将生物、地形、社会经济和气象等因素纳入模型中,对卡哈马卡地区的森林火灾风险进行了建模和评估。通过研究,研究者们发现了不同因素之间的相互影响,提高了森林火灾风险评估的准确性和可靠性。该研究为森林火灾风险评估提供了新的思路和方法,有助于采取更加有效的预防措施,减少火灾造成的损失。此外,研究结果还可以为森林资源管理和保护提供科学依据,促进可持续发展。

微信扫码即可查看