一、用时滞和平衡含水率准确预测可燃物含水率的理论算法（论文文献综述）
孙龙,刘祺,胡同欣[1]（2021）在《森林地表死可燃物含水率预测模型研究进展》文中指出林火是影响森林生态系统的重要因子之一,林火蔓延和发展深受森林可燃物含水率的影响,尤其是林火的发生直接受地表死可燃物含水率的影响。因此,准确预测森林地表死可燃物含水率是预报森林火险和火行为的关键,加强森林死可燃物含水率预测模型研究尤为重要。从森林可燃物含水率的研究方法、研究模型及模型精度3方面综述研究现状,并对比评价现有模型。针对目前研究的诸多问题,提出5点展望:1)加强研究重点火险区野外含水率动态。利用已有的森林火险因子采集站和森林火险监测站获取不同环境因子和可燃物含水率及气象因子监测数据,构建重点火险区基于气象参数的森林可燃物含水率预测模型。2)加强森林可燃物的基础数据监测和收集。这可为全面构建森林火险等级系统奠定坚实的数据基础,同时还应建立精准的森林可燃物类型划分体系。3)加强研究可燃物含水率的空间异质性。应考虑不同影响因子下可燃物含水率动态,特别是了解小尺度内森林可燃物含水率的空间异质性,才能更准确进行林火预测预报。4)结合应用增强回归树（BRT）方法来提高模型精度。在可燃物含水率模型精度影响因子的研究中,运用BRT方法多次随机抽取一定量的数据,量化分析不同因子对模型精度的影响程度。5)结合GIS进行大尺度火险预警研究。综合应用RS和GIS技术,建立可燃物含水率的遥感反演模型,在准确模拟森林可燃物含水率空间分布的基础上,建立基于可燃物含水率的不同火险等级的预测模型。
刘祺[2]（2021）在《帽儿山典型林分地表死可燃物含水率测预模型研究》文中提出森林火灾是全球面临的较为严重的自然灾害之一,也是干扰全球生态系统重要的因子。随着全球气候变暖将导致更多森林火灾的频发,预防与严格管控森林火灾已然成为人类需要关注的焦点问题。提高火险预测,降低火灾发生的可能性和潜在危害性,从而起到降低因火灾带来的损失,意义重大。因此,加强林火管理,提高林火预测预报能力将显得尤为重要。林火是影响森林生态系统的重要因子之一,林火蔓延和发展深受森林可燃物含水率影响,尤其林火发生直接受地表死可燃物的含水率影响。因此,准确预测森林地表死可燃物含水率是预报森林火险和火行为的关键,加强森林死可燃物含水率预测模型研究至关重要。因此本文以黑龙江省帽儿山为研究区域,选取北方森林生态系统的典型代表树种(红松Pinus 樟子松Pinus sylvestris var.、兴安落叶松（Larix gmelinii、白桦Betula platyphylla）,通过室内可燃物平衡含水率模拟实验以及长期野外观测实验,基于可燃物含水率动态变化,构建森林地表死可燃物含水率预测模型,并以不同立地条件作为变量探究相同林分在人工林以及天然次生林下模型的适用性情况。得出主要结论如下:（1）同一温湿度条件下,随着时间的变化,可燃物含水率逐渐达到平衡含水率,这一失水过程中,樟子松失水速率明显快于红松快于落叶松快于白桦;且当相对湿度恒定时,平衡含水率与空气温度呈负相关,当温度恒定时,平衡含水率与相对湿度呈正相关且本次研究发现,仅限于本文设定的温湿度配比中,温度为10℃,相对湿度为45%这一配比条件下各类型的可燃物平衡含水率均为最低,这一条件似乎更加有利于森林可燃物的管理。（2）基于平衡含水率法（Simard法、Nelson法、Van Wagner法和Anderson法）,构建室内平衡含水率模型,结果表明Van Wagner法和Anderson法模型拟合效果优于Simard法优于Nelson法;且选用Simard法时,当相对湿度高于50%时,拟合精度较高,当相对湿度低于50%时,拟合精度较低;选用任意一种模型形式拟合方程,落叶松的拟合效果最好,白桦的最差。（3）基于野外估测法构建人工林地表死可燃物含水率预测模型,结果表明,Simard预测模型效果较好,Nelson次之,气象要素回归模型预测精度较低。且无论是在Simard预测模型中还是Nelson预测模型中,四种类型可燃物含水率的预测准确率由高到低均为白桦>樟子松>落叶松>红松。（4）基于天然次生林立地条件下分析可燃物含水率动态变化,得出结论与人工林相似,含水率动态变化受多方面影响,与温度呈显着正相关,与相对湿度呈显着负相关,与降雨呈显着正相关。由于基于人工林所构建的气象要素回归模型效果较差,故天然次生林分内不构建气象要素回归模型,只对比Simard模型和Nelson模型。结果表明,Simard模型总是略优于Nelson。且两种模型下,模型拟合效果均表现为白桦>红松>樟子松>落叶松,这与人工林内有所差异。但也同样表明,平衡含水率模型对于白桦林的适用性较强。（5）对比人工林和天然次生林下的地表死可燃物含水率预测模型。结论为:无论是Nelson模型还是Simard模型,人工林的拟合效果均好于天然次生林;在人工林立地条件下,拟合效果最差的为红松,而天然次生林中拟合效果最差的为落叶松;且无论是人工林还是天然次生林,白桦预测精度最高。
张冉,张兴龙,胡海清,曲智林[3]（2021）在《大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型》文中进行了进一步梳理准确预测森林细小死可燃物含水率对提高森林和草原火险预测精度具有重要的科学意义。以大兴安岭林区兴安落叶松-白桦（Larix gmelinii-Betula platyphylla）混交林、兴安落叶松林（Larix gmelinii）、蒙古栎林（Quercus mongolica）和草甸细小死可燃物为研究对象,确定影响林内t时刻可燃物含水率变化率的影响因子（林外t-1时刻的气温变化率、相对湿度变化率和累计降水量变化率）,根据统计回归理论建立细小死可燃物含水率变化率模型,进而构建大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型。结果表明:兴安落叶松-白桦林混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林和草甸细小死可燃物含水率预测模型准确率分别为91.1%、90.0%、91.0%和81.0%（相对误差不超过5%）,可燃物含水率预测模型预测效果良好,模型具有较好的实用性,可为大兴安岭林区的森林火险预警提供理论和技术支持。
韩焱红,苗蕾,赵鲁强,杨晓丹,吴昊[4]（2019）在《美国国家火险等级系统原理及应用》文中研究指明介绍了美国国家火险等级系统（NFDRS）的发展历程、原理方法、系统结构,指出系统通过考虑不同类型可燃物对火灾发生的贡献,基于燃烧原理和点烧实验建立物理模型,计算输出全面的防火指标,其思路方法适用于气候复杂、植被类型多样的中国。对系统中值得借鉴的可燃物含水率计算、防火指标计算等关键技术进行重点分析,并结合中国火险等级预报业务现状对系统的本地化改进和业务化应用进行了展望。
叶颖慧[5]（2019）在《森林死可燃物含水率在线测量技术研究》文中研究指明森林地表死可燃含水率直接影响林火发生概率,影响林火行为,为了解决森林地表死可燃物含水率在线测量的问题,在中央高校基本科研业务费项目（2572017DB04）的支持下,从理论和实验两方面对这一问题进行了深入研究,主要内容如下:结合水的红外吸收光谱,为了寻求森林死可燃物不同的含水率与近红外吸收光谱之间的关系,利用光纤光谱仪对森林地表死可燃物不同含水率下的红外光谱特性进行了分析,表明1450nm作为水的吸收峰,验证了基于红外吸收光谱法在线测量森林地表凋落物含水率的可行性,同时为测量原理及红外激光器的选择提供了依据。在装置研制方面,根据反射率相对测量法原理,搭建了由STM32嵌入式控制器、红外激光器、半透半反镜、标准白板和两个红外光电二极管组成的红外反射率测量装置。根据元器件参数,设计了光电二极管放大电路,并通过Tina-TI电路仿真软件,对放大电路进行了仿真。将放大后的输出电压接入STM32的I/O 口进行A/D采集,并通过示波器对STM32的输出电压示值进行了校准。为了实现林地内实测数据的远距离无线传输,采用了 LoRa长距离无线传输模块,上位机的主控界面由LabVIEW设计。在含水率标定方面,为了建立森林死可燃物含水率与红外光谱反射率之间的准确关系,完成了 2个标定实验。由于本装置采用相对测量法来测量红外吸收光谱反射率,因此需要使死可燃物呈现粉末状来保证漫反射,实验对不同林分死可燃物粉末含水率与反射率之间的关系进行了标定;考虑到实际森林死可燃物为大叶片形状,叶片含水率的变化率与粉末形状含水率的变化率也不尽相同,因此又对不同林分粉末状态下的含水率与林地自然叶片状态下的含水率进行了标定。在实际测量方面,将森林死可燃物含水率在线测量系统放置在东北林业大学实验林场内水曲柳样地内,对地表死可燃物含水率进行了连续15h的在线测量,并将在线测量结果与称重法进行比较,结果表明通过本文设计的森林死可燃物含水率在线测量装置,实现了可燃物含水率的远距离在线测量,测量结果的不确定度为27.99%。森林死可燃物含水率在线测量技术实现了对含水率的在线监测,进一步完善了森林死可燃物含水率的测量技术,为提高森林火险等级预测预报提供了技术基础。
张运林[6]（2019）在《蒙古栎和红松凋落物含水率动态变化影响因素及预测模型研究》文中认为森林地表凋落物含水率直接影响林火发生概率及被引燃后一系列火行为特征,含水率的动态变化及预测模型研究是当前林火预测预报研究的核心内容。凋落物含水率动态变化主要受气象因子的驱动,以小时为尺度预测含水率动态变化能够减小误差,提高预测精度。综合分析各种单独气象因子对林内地表凋落物含水率动态变化的影响,并以小时为步长建立含水率预测模型,能够为我国森林火险预报系统的建设提供方法和可用参数,为建立高精度的地表凋落物含水率预测技术和新一代森林火险预报系统提供关键支撑技术,具有重要意义。本研究选择我国东北地区温带森林生态系统中典型森林（蒙古栎林和红松林）进行研究。以蒙古栎和红松地表凋落物为研究对象,在实验室内构造与野外结构相似的不同密实度的凋落物床层,利用恒温恒湿箱、风扇和降雨模拟器模拟不同温湿度、风速和降雨条件下凋落物床层含水率变化情况,得到各类单独气象要素对不同床层结构含水率变化的影响,并建立相关参数预测模型。春季防火期内,在蒙古栎和红松林中选择非破坏性采样方法以小时为步长连续监测地表凋落物含水率7日,共获取336组数据。分析含水率日动态变化及其对各气象因子的响应情况,选择直接估计法（Nelson法和Simard法）和气象要素回归法以时为步长建立两种地表凋落物含水率预测模型,并计算模型误差,分析模型精度。得到主要结果如下:（1）固定温湿度条件下,蒙古栎和红松地表凋落物床层含水率随时间呈指数下降。蒙古栎床层平衡含水率均值为14.4%,范围为2.1%～34.9%;红松床层平衡含水率均值为11.9%,范围为1.8%～32.7%。蒙古栎阔叶床层的失水系数均值为0.104 h-1,范围为0.021 h-1～0.292 h-1;红松针叶床层的失水系数均值为0.106 h-1,范围为0.015 h-1～0.325 h-1。蒙古栎和红松地表凋落物床层的平衡含水率均与空气温度和相对湿度显着相关,床层密实度对其没有影响;两种类型的凋落物床层失水系数与空气温度、相对湿度及床层密实度都显着相关。选择Nelson和Simard平衡含水率模型对两种凋落物床层平衡含水率进行拟合,Simard法要明显优于Nelson法。以床层失水系数和相对湿度为分类条件,建立了形如k-aebT的蒙古栎和红松床层失水系数预测模型,失水系数与空气温度呈指数形式变化。蒙古栎床层失水系数预测模型的平均绝对误差（MAE）范围为0.003 h-1～0.03 h-1,平均相对误差（MRE）范围为3.85%～12.21%;红松床层失水系数预测模型的MAE最小值为0.003 h-1,最大值为0.011 h-1,MRE范围为3.09%～21.89%。（2）在固定风速时,蒙古栎和红松的凋落物床层含水率随时间变化呈指数下降。床层含水率超过35%时水分急剧下降,此时水分散失主要以蒸发为主,当床层含水率低于35%时,含水率变化速率降低,此时水分变化主要以扩散为主。从无风变为有风,两种类型的凋落物床层失水系数都倍增。蒙古栎地表凋落物床层在不同密实度时,床层失水系数变化范围为0.325 h-1～1.646 h-1,随风速的增加先增大后减小,在3 m·s-1时达到最大,建立了形如k=aw2+bw+c的失水系数预测模型,床层密实度分别为0.0092、0.0138和0.0184时失水系数模型拟合的MAE分别为0.035 h-1、0.108 h-1、和0.085 h-1,MRE分别为3.6%、13.1%和14.9%;红松床层在不同密实度时床层失水系数变化范围为0.319 h-1～1.224 h-1,与风速为正相关线性关系,建立了形如k=aw的失水系数预测方程,密实度分别为0.0158、0.0236和0.0315时失水系数模型拟合的MAE分别为0.079 h-1、0.104 h-1 和 0.096 h-1,MRE 分别为 13.6%、21.0%和 20.6%。（3）在降雨条件下,蒙古栎和红松的凋落物床层含水率随时间变化呈对数增加。蒙古栎床层更容易达到饱和,且饱和含水率高于红松床层。蒙古栎床层密实度为0.0092、0.0138和0.0184时,达到饱和含水率时需要的最长时间分别为0.89 h、1.00 h和1.72 h;红松床层密实度为0.015、0.0236和0.0315时,其达到饱和含水率需要最长时间分别为1.06 h、1.28 h和2.06 h。蒙古栎床层饱和时间和饱和含水率都受降雨量和床层密实度的影响,而红松床层的饱和时间受降雨量、床层密实度和初始含水率的影响,床层饱和含水率与床层密实度和降雨量显着相关。建立了形如T=aR+b和Ms=aR+b的两种凋落物类型饱和时间与饱和含水率预测模型。蒙古栎床层密实度分别为0.0092、0.0138和0.0184时,饱和时间预测模型的MAE分别为0.025 h、0.018 h和0.101 h,MRE分别为4.0%、2.4%及8.2%;饱和含水率预测模型拟合的MAE分别为12.9%、3.8%和3.8%,MRE分别为3.0%、1.1%和1.0%。红松床层密实度分别为0.0158、0.0236和0.0315时,饱和时间预测模型拟合的MAE分别为0.073 h、0.114 h和0.107 h,MRE为10.7%、14.6%和9.2%;饱和含水率预测模型拟合MAE分别为10.3%、10.5%和 33.9%,MRE 分别为 2.9%、3.0%和 11.9%。（4）空气温度和相对湿度具有稳定日变化规律,凌晨温度最低,然后开始上升至14:00时下降;相对湿度变化正好与空气温度相反。风速和降雨没有稳定日变化规律。蒙古栎和红松地表凋落物含水率具有强烈的日变化规律,两种凋落物类型变化规律相同。无降雨时,床层含水率从凌晨开始上升至8:40左右达到最大值,然后开始下降,13:40-15:40时含水率最低,然后又开始上升,每日变化过程中随机出现的风会使日变化规律有细微改变,但总体趋势未变。空气温度、相对湿度和降雨量对地表凋落物含水率变化有极显着影响,含水率变化对气象因子的响应有一定滞后性,气象因子采集时间与含水率监测时间差距越大,相关性越差。采用Nelson法和Simard法得到蒙古栋和红松两种凋落物类型的时滞分别为4.24 h、16.34 h和29.25 h和52.32 h。对于蒙古栎凋落物床层,Nelson法、Simard法和气象要素回归法的MAE和MRE分别为11.04%、8.03%、30.29%和26.67%、6.45%、79.76%。对于红松凋落物床层,三种建模方法的MAE 和 MRE 分别为 2.04%、2.01%、14.61%和 2.10%、5.27%、70.80%。不论是蒙古栎还是红松地表凋落物含水率日动态变化预测模型,都是Simard法预测效果最好,Nelson法次之,气象要素回归法效果最差。
韩岳宏,王月,高国平[7]（2018）在《5种林型地表细小可燃物组成对平衡含水率和时滞的影响》文中研究表明采用抽样调查法和室内测定法,研究分析了5个不同林型的地表细小可燃物的种类组成和径级分布对平衡含水率及时滞的影响。结果表明:树枝的比例与细小可燃物的平衡含水率和时滞成正比,树叶的面积、自身性质也对平衡含水率和时滞有较大影响,树叶面积越大,细小可燃物的含水率和时滞越小,树叶的吸水性越差,细小可燃物的平衡含水率和时滞越小。0.2 cm≤d<0.4 cm径级内可燃物比例与平衡含水率和时滞成正比,0.4 cm≤d<0.6 cm径级内可燃物比例对平衡含水率和时滞的影响都比较小。
王婕[8]（2018）在《安宁地区主要树种死可燃物含水率及火险等级研究》文中研究指明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。
胡海清,罗斯生,罗碧珍,苏漳文,魏书精,孙龙[9]（2017）在《森林可燃物含水率及其预测模型研究进展》文中认为森林可燃物是森林火灾发生的物质基础,其含水率的变化直接影响森林可燃物着火的难易程度。高效准确地模拟森林可燃物含水率动态变化的规律,对预测预报林火发生或林火行为具有重要意义。文中从可燃物含水率的影响因子、理论算法、预测模型3个方面阐述了森林可燃物含水率及其预测模型研究进展;指出了研究存在的问题;提出了可燃物含水率研究展望:加强野外定位观测研究,优化测定方法并强化野外采样和室内试验标准化工作,加强可燃物含水率时空异质性研究,加强观测尺度外推问题研究并构建含水率遥感反演模型。
陆昕[10]（2016）在《大兴安岭典型林分地表死可燃物含水率动态变化及预测模型研究》文中进行了进一步梳理黑龙江省大兴安岭地区是我国面积最大、火灾最严重的林区。如何准确和有效地对该地区森林地表死可燃物含水率进行预测显得尤为重要,同时提高该区地表细小死可燃物含水率预测的准确性对于促进森林防火工作意义重大。在实验室内,对落叶松林、白桦林、落叶松-白桦混交林等3种林型可燃物含水率在不同温、湿度条件下的动态变化进行了测定,定量分析了空气温度和空气相对湿度对可燃物平衡含水率和时滞的影响,选定了适用于本文中可燃物含水率预测模型构建的Nelson和Simard等两种平衡含水率动态方程。以大兴安岭地区西林吉林业局和南瓮河保护区等2个研究区内7种典型林型的地表死可燃物为研究对象,包括山杨-白桦混交林、樟子松林、兴安落叶松林、白桦林、兴安落叶松-白桦混交林、蒙古栎林、沟塘草甸,分析了在春季和秋季防火期内,不同坡向（阴坡和阳坡）、不同坡位（上坡位、中坡位和下坡位）条件下,地表死可燃物含水率和气象要素的动态变化。通过直接估测法（Nelson法和Simard法）和气象要素回归法,构建了各林分地表死可燃物含水率预测模型,根据误差评价了模型预测精度。选择3种典型林型构建了以小时为时间步长的含水率预测模型,分析了在更小时间尺度上建模对预测精度的影响。同时探讨了不同距离气象数据对预测模型精度的影响。主要研究结论如下：1、空气温度与平衡含水率和时滞呈负相关,空气相对湿度与二者呈正相关。Nelson模型和Simard模型对可燃物平衡含水率的拟合效果较好。两种方法适用于本研究中可燃物含水率模型的构建。2、不同条件下可燃物含水率的异质性较强。阴坡落叶松林地表死可燃物含水率为最高,阳坡樟子松林可燃物含水率最低。可燃物含水率与不同气象因子之间呈现显着相关性,并且对不同时长气象因子的响应具有一定的滞后性。3、可燃物含水率预测模型：（1）3种方法中,Simard法模型预测精度最好,气象要素回归法模型预测精度最低。（2）阳坡山杨-白桦混交林模型预测效果最好、沟塘草甸的预测效果最差。（3）秋季防火期模型的预测精度高于春季防火期。（4）在区分不同坡向进行建模时,阳坡林型预测模型预测精度高于阴坡林型。（5）阳坡林分模型的预测精度随坡位的上升逐渐降低,下坡位模型的预测效果最好,阴坡林分与阳坡林分相反,上坡位模型预测精度最高。4、在更小时间尺度上（以小时为步长）构建的可燃物含水率预测模型,精度高于以日为步长的预测模型,更好的满足火行为预报中对地表死可燃物含水率预测精度的要求。5、通过实验样地实测气象数据构建的可燃物含水率预测模型精度要高于使用远距离气象站气象数据构建的模型,能更好的反应可燃物含水率的真实变化情况。综上所述,气象要素、坡向、坡位、林型、以及构建模型的时间尺度等条件均对地表死可燃物含水率的动态变化和模型预测精度产生影响;Nelson法、Simard法和气象要素回归法可在不同精度上对大兴安岭地区典型林分地表死可燃物含水率进行预测,但需根据林型的不同和微地形的变化构建相应的预测模型。
二、用时滞和平衡含水率准确预测可燃物含水率的理论算法（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、用时滞和平衡含水率准确预测可燃物含水率的理论算法（论文提纲范文）
（1）森林地表死可燃物含水率预测模型研究进展（论文提纲范文）
| 1 森林可燃物含水率研究方法 |
| 1.1 遥感估测法 |
| 1.2 气象要素回归法 |
| 1.3 平衡含水率法 |
| 2 森林地表死可燃物含水率预测模型 |
| 2.1 模型应用 |
| 2.1.1经验模型 |
| 2.1.2过程模型 |
| 2.2 模型评价 |
| 2.3 模型的验证 |
| 3 模型精度的影响因子 |
| 3.1 气象因子 |
| 3.2 地形因子 |
| 3.3 林分因子 |
| 3.4 土壤因子 |
| 3.5 采样方法 |
| 4 结论与展望 |
（2）帽儿山典型林分地表死可燃物含水率测预模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 森林可燃物含水率的研究方法 |
| 1.2.2 森林地表死可燃物含水率预测模型 |
| 1.2.3 模型评价 |
| 1.2.4 模型的验证 |
| 1.2.5 影响模型精度的因子 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地质地貌 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 土壤状况 |
| 2.4 森林植被状况 |
| 3 实验设计与研究方法 |
| 3.1 室内实验 |
| 3.2 野外实验 |
| 3.2.1 样地调查与布设 |
| 3.2.2 数据收集 |
| 3.3 数据处理 |
| 3.3.1 平衡含水率响应方程 |
| 3.3.2 构建野外可燃物含水率预测模型 |
| 3.3.3 模型误差检验 |
| 3.3.4 模型外推适用性分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 室内模拟实验 |
| 4.1.1 不同温湿度条件下不同树种的含水率动态变化 |
| 4.1.2 不同可燃物类型下平衡含水率与温湿度的关系 |
| 4.1.3 不同温湿度下可燃物失水动态方程 |
| 4.2 平衡含水率模型的构建 |
| 4.3 基于人工林的地表可燃物含水率预测 |
| 4.3.1 观测期内气象要素动态变化 |
| 4.3.2 地表可燃物含水率动态变化分析 |
| 4.3.3 地表死可燃物含水率与气象因子的相关性分析 |
| 4.3.4 各林分地表死可燃物含水率预测模型 |
| 4.3.5 预测值和实测值比较 |
| 4.4 基于天然次生林的地表可燃物含水率预测 |
| 4.4.1 观测期内地表可燃物含水率随气象因子的动态变化 |
| 4.4.2 可燃物含水率与气象因子的相关性分析 |
| 4.4.3 野外可燃物含水率预测模型的构建 |
| 4.5 人工林与天然次生林含水率预测模型对比 |
| 4.5.1 模型误差对比 |
| 4.5.2 预测值和实测对比 |
| 5 讨论 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学硕士学位论文修改情况确认表 |
（3）大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型（论文提纲范文）
| 1 研究地概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 数据来源和处理 |
| 2.2 细小死可燃物含水率测量 |
| 2.3 模型构建 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 相关性分析 |
| 3.2 可燃物含水率变化率模型构建 |
| 3.3 可燃物含水率预测模型构建 |
| 3.4 模型检验 |
| 4 结论 |
（4）美国国家火险等级系统原理及应用（论文提纲范文）
| 1 美国森林火险系统发展历程 |
| 1.1 起步阶段 |
| 1.2 发展阶段 |
| 2 NFDRS原理与方法 |
| 2.1 可燃物含水率的计算 |
| 2.1.1 死可燃物含水率 |
| 2.1.2 活可燃物含水率 |
| 2.2 防火指标的计算 |
| 2.2.1 燃烧指标 |
| 2.2.2 火发生指标 |
| 2.2.3 火负荷指标 |
| 3 NFDRS系统结构 |
| 4 NFDRS系统应用展望 |
（5）森林死可燃物含水率在线测量技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 光谱法含水率测量原理 |
| 2.1 森林死可燃物近红外光谱测量实验 |
| 2.2 反射率测量法 |
| 2.2.1 绝对测量法 |
| 2.2.2 相对测量法 |
| 2.3 测量原理及技术路线 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 含水率在线测量装置 |
| 3.1 装置总体设计 |
| 3.2 光源和探测器 |
| 3.3 放大电路设计 |
| 3.3.1 电路参数计算 |
| 3.3.2 电路性能测试 |
| 3.4 基于STM32的信号采集 |
| 3.4.1 总体设计 |
| 3.4.2 AD电压模块的校准 |
| 3.5 LoRa无线模块 |
| 3.5.1 LoRa简介 |
| 3.5.2 LoRa模块选型 |
| 3.6 基于LabVIEW的界面显示 |
| 3.7 实验装置集成 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 实验标定 |
| 4.1 粉末反射率与含水率的标定 |
| 4.1.1 野外样品采集 |
| 4.1.2 样本处理 |
| 4.1.3 实验仪器 |
| 4.1.4 实验方案设计 |
| 4.1.5 粉末反射率与含水率标定结果及分析 |
| 4.2 森林死可燃物粉末与叶片含水率标定实验 |
| 4.2.1 样品的制备与处理 |
| 4.2.2 实验方案与步骤 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 林地森林死可燃物含水率在线测量实验 |
| 5.1 林地和测量对象 |
| 5.2 样品制备与实验器材 |
| 5.3 实验步骤 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）蒙古栎和红松凋落物含水率动态变化影响因素及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 林火预测预报研究 |
| 1.2.2 森林地表凋落物含水率研究 |
| 1.2.3 森林地表凋落物含水率影响因子研究 |
| 1.2.4 森林地表凋落物含水率预测预报研究 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地质地貌 |
| 2.2 气候 |
| 2.3 植被 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.5 森林火灾概况 |
| 3 实验设计与研究方法 |
| 3.1 室内模拟实验 |
| 3.1.1 温湿度对凋落物床层含水率变化的影响 |
| 3.1.2 风速对凋落物床层含水率变化的影响 |
| 3.1.3 降雨对凋落物床层含水率变化的影响 |
| 3.2 野外含水率日变化监测实验 |
| 3.2.1 样地调查及布设 |
| 3.2.2 数据采集 |
| 3.3 含水率预测模型 |
| 3.3.1 模型构建 |
| 3.3.2 预测模型精度检验 |
| 4 室内模拟空气温湿度对凋落物床层含水率变化的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据处理 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 不同温湿度条件下不同结构凋落物床层含水率动态变化 |
| 4.3.2 温湿度及床层密实度对平衡含水率的影响 |
| 4.3.3 温湿度及床层密实度对失水系数的影响 |
| 4.3.4 平衡含水率预测模型 |
| 4.3.5 床层失水系数模型建立 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 室内模拟风速对不同结构凋落物床层含水率变化的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据处理 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 试验基本情况 |
| 5.3.2 不同风速条件下凋落物含水率与时间变化情况 |
| 5.3.3 风速及床层密实度对床层失水系数的影响 |
| 5.3.4 失水系数预测模型 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 室内模拟降雨对不同结构凋落物床层含水率变化的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据处理 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 试验基本情况 |
| 6.3.2 不同降雨量时凋落物床层含水率与时间变化情况 |
| 6.3.3 凋落物床层饱和时间研究 |
| 6.3.4 凋落物床层饱和含水率研究 |
| 6.3.5 凋落物床层饱和时间及饱和含水率模型 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 野外地表凋落物床层含水率日变化预测模型研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 数据处理 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 监测期间气象要素日动态变化 |
| 7.3.2 地表凋落物含水率日动态变化 |
| 7.3.3 地表凋落物含水率日动态变化与气象因子相关性分析 |
| 7.3.4 地表凋落物床层含水率日动态变化预测模型 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 综合讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（7）5种林型地表细小可燃物组成对平衡含水率和时滞的影响（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 不同林型可燃物含水率的变化 |
| 3.2 不同林型可燃物的平衡含水率 |
| 3.3 不同林型可燃物的时滞 |
| 4 结论 |
（8）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 |
（9）森林可燃物含水率及其预测模型研究进展（论文提纲范文）
| 1 可燃物含水率影响因子 |
| 1.1 空气相对湿度和空气温度 |
| 1.2 降水量 |
| 1.3 地形和地势 |
| 1.4 土壤水分 |
| 2 可燃物含水率的理论算法 |
| 3 可燃物含水率预测模型研究 |
| 3.1 经验模型 |
| 3.2 过程模型 |
| 3.2.1 平衡含水率模型 |
| 3.2.2 直接估测模型 |
| 3.3 模型验证与应用 |
| 4 存在问题及研究展望 |
（10）大兴安岭典型林分地表死可燃物含水率动态变化及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 森林火灾与预防 |
| 1.1.2 森林可燃物 |
| 1.1.3 森林可燃物含水率性质和基础理论 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 森林火险预测预报研究 |
| 1.2.2 可燃物含水率影响因子 |
| 1.2.3 可燃物含水率模型研究 |
| 1.2.4 可燃物含水率预测方法 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 植被 |
| 2.2 气候 |
| 2.2.1 自然气候 |
| 2.2.2 水文气候 |
| 2.3 地形地貌 |
| 2.4 土壤 |
| 2.5 森林火灾概况 |
| 3 实验设计和研究方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 野外样地实验 |
| 3.2.1 研究对象选定 |
| 3.2.2 野外样地实验 |
| 3.3 室内模拟实验 |
| 3.4 数据处理与分析 |
| 3.4.1 可燃物含水率计算 |
| 3.4.2 气象数据 |
| 3.4.3 可燃物含水率模型 |
| 3.4.4 数据处理用到的统计软件 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 空气温度和空气相对湿度对可燃物平衡含水率的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 可燃物含水率的时间变化 |
| 4.2.2 空气温度对平衡含水率的影响 |
| 4.2.3 空气相对湿度对平衡含水率的影响 |
| 4.2.4 空气温度和空气相对湿度对平衡含水率的影响 |
| 4.2.5 空气温度和空气相对湿度对时滞的影响 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 地表死可燃物含水率动态变化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可燃物含水率与气象因子动态变化 |
| 5.2.1 可燃物含水率统计特征 |
| 5.2.2 可燃物含水率动态分析 |
| 5.2.3 气象因子动态分析 |
| 5.2.4 可燃物含水率与气象因子相关关系 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 以日为时间步长可燃物含水率预测模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 可燃物含水率预测模型 |
| 6.2.1 阳坡山杨-白桦混交林(西林吉) |
| 6.2.2 阴坡落叶松林(西林吉) |
| 6.2.3 阳坡樟子松(西林吉) |
| 6.2.4 阴坡落叶松-白桦混交林(西林吉) |
| 6.2.5 阴坡白桦林(西林吉) |
| 6.2.6 阳坡落叶松林(南瓮河) |
| 6.2.7 阳坡蒙古栎林(南瓮河) |
| 6.2.8 阳坡落叶松-白桦混交林(南瓮河) |
| 6.2.9 阴坡落叶松-白桦混交林(南瓮河) |
| 6.2.10 沟塘草甸(南瓮河) |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 以小时为时间步长可燃物含水率预测模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 可燃物含水率日动态变化 |
| 7.3 可燃物含水率预测模型 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 不同距离气象数据可燃物含水率预测模型 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 可燃物含水率预测模型 |
| 8.2.1 气象因子选择 |
| 8.2.2 模型拟合参数 |
| 8.2.3 模型误差对比 |
| 8.2.4 模型预测值与实测值对比 |
| 8.3 讨论 |
| 8.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附表 |
四、用时滞和平衡含水率准确预测可燃物含水率的理论算法（论文参考文献）
- [1]森林地表死可燃物含水率预测模型研究进展[J]. 孙龙,刘祺,胡同欣. 林业科学, 2021(04)
- [2]帽儿山典型林分地表死可燃物含水率测预模型研究[D]. 刘祺. 东北林业大学, 2021(08)
- [3]大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型[J]. 张冉,张兴龙,胡海清,曲智林. 东北林业大学学报, 2021(03)
- [4]美国国家火险等级系统原理及应用[J]. 韩焱红,苗蕾,赵鲁强,杨晓丹,吴昊. 科技导报, 2019(20)
- [5]森林死可燃物含水率在线测量技术研究[D]. 叶颖慧. 东北林业大学, 2019(01)
- [6]蒙古栎和红松凋落物含水率动态变化影响因素及预测模型研究[D]. 张运林. 东北林业大学, 2019(01)
- [7]5种林型地表细小可燃物组成对平衡含水率和时滞的影响[J]. 韩岳宏,王月,高国平. 东北林业大学学报, 2018(11)
- [8]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)
- [9]森林可燃物含水率及其预测模型研究进展[J]. 胡海清,罗斯生,罗碧珍,苏漳文,魏书精,孙龙. 世界林业研究, 2017(03)
- [10]大兴安岭典型林分地表死可燃物含水率动态变化及预测模型研究[D]. 陆昕. 东北林业大学, 2016(02)