一、我国森林火灾受害率大幅下降（论文文献综述）
刘苦育[1]（2021）在《L市森林防灭火应急管理中存在的问题及对策研究》文中研究指明大力倡导科学发展观,做好森林资源的保护工作是十分必要的。应急管理部门需要对森林防灭火工作的开展予以高度重视,尽最大可能避免森林火灾的发生,有效保护森林资源安全,为经济社会创造良好的发展环境。但是,在大部制改革背景下,地方政府应急管理机构在森林防灭火的工作中仍存在诸多问题,阻碍了新时代森林防灭火应急管理工作的发展。因此,论文将基层森林防灭火应急管理工作作为研究对象,探索研究提升基层森林防灭火应急管理能力的新视角。论文在参考现有工作小组研究成果的基础上,首先对L市森林防灭火应急管理工作的现状进行了简单介绍。为了能够更加全面有效地分析和总结L市森林防灭火应急管理工作中存在的问题及困难,本文采取了问卷调查的形式对L市森林防灭火应急管理工作的主要职能、组织机构和运作机制等问题展开了调研;与此同时还对L市森林防灭火工作管理人员和一线指挥人员进行了访谈,从而进一步了解了L市森林防灭火应急管理工作的现状及困难。本文采用文献研究、问卷调查和深度访谈相结合的方式,通过深入基层一线获取第一手资料,充分将理论与实践相结合,从而精准地剖析问题,并提出解决方案。通过研究发现,自成立以来,L市应急管理局在森林防灭火工作中取得了较为亮眼的成绩,但是工作中存在的问题和困难也不容忽视。例如部门间的防灭火职责划分不清晰妨碍了应急处置效率的提高,不够健全的森林防灭火规章制度为后续管理埋下了隐患,森林防灭火救援队伍建设不到位和指挥决策机制的失效使目前L市的大应急管理体系无法起到“1+1>2”的积极效果。为此,论文在最后针对现有问题,从机构设置和职能配置、应急救援队伍建设、健全完善规章制度等方面出发,以科技力量为依托,提出了优化L市森林防灭火应急管理工作的对策建议,为提高L市森林火灾应急处置能力做出贡献。
李伟克,殷继艳,郭赞权,郭亚娇,胡同欣[2]（2020）在《2019年世界代表性国家和地区森林火灾发生概况分析》文中研究说明森林火灾突发性强、破坏性大,一旦失去控制,处置救助十分困难,被称为世界性难题。2019年全球气候异常,高温、干旱、大风等极端天气增加,多地爆发大规模森林火灾。笔者综述2019年具有代表性的国家、地区森林火灾发生情况和特点并分析其背后相关的自然因素和社会因素,以期对我国森林防灭火工作有所借鉴。
冯源[3]（2020）在《气候变化和自然干扰对三峡库区森林生态系统碳收支的影响》文中提出森林是陆地生态系统的主体。森林生态系统碳收支受气候变化及自然干扰的强烈影响。气候变化不仅通过温度和降水等气候要素的变化直接影响森林生长,还将通过改变自然干扰发生面积与强度间接改变森林生态系统碳收支。目前对气候变化及自然干扰如何影响区域尺度森林生态系统碳储量及碳收支,以及是否会改变森林碳源/汇状态、气候变化和自然干扰的叠加作用将加剧还是减缓森林生态系统碳收支损失尚不明确。本研究以三峡库区乔木林生态系统为研究对象,以1973—2018年实测气象数据、2006—2050年区域气候模式（RegCM 4.0）数据、2009年森林资源规划设计调查数据和1998—2018年自然干扰（火灾及病虫害）年度统计资料为主要数据源。在假设未来三峡库区各种森林类型面积不变、不考虑土地利用变化、森林自然更新和人为经营的前提下,本文研究了如下内容:（1）使用Mann-Kendall趋势及突变点检验分析了三峡库区近46年来气候变化特征并据此校正了未来区域气候模式,设置了3种未来气候情景;（2）应用逐步回归拟合出气候要素与自然干扰发生面积之间的线性关系,预测未来各类干扰发生面积;（3）将生态过程模型（3-PG）与林业碳收支模型（CBM-CFS3）耦合评估了2009—2050年不同气候—干扰情景下三峡库区森林生态系统碳储量及碳收支时空动态;（4）对比不同情景结果估算了气候变化对森林蓄积量的影响、气候变化和自然干扰（火灾及病虫害）分别对森林生态系统碳储量及生产力的影响,进一步评估了气候变化与自然干扰叠加作用对森林碳收支的影响,旨在识别未来三峡库区森林生态系统碳源/汇转变风险、揭示森林对气候变化及自然干扰作用的响应规律、寻求适应及减缓气候变化措施、为维持区域生态安全及社会可持续发展提供科学依据。1973—2018年三峡库区年最高温、年平均温、年最低温和年降水量分别为22.1℃、17.7℃和14.7℃和1120.8 mm。将该历史时段气候要素平均状态设置为基线气候情景（BS）,将校正后的区域气候模式结果作为未来气候变化情景（RCP4.5和RCP8.5）。2009—2050年三峡库区气候变化情景（RCP4.5和RCP8.5）较基线气候情景（BS）年平均温升高0.7—0.8℃,年降水量增多1.3—24.6 mm,与全国气候变化趋势相吻合。2009—2050年三峡库区森林蓄积量及生态系统碳储量表现为先迅速增长后平稳增加趋势,净初级生产力（Net primary production,NPP）、净生态系统生产力（Net ecosystem production,NEP）和净生态群系生产力（Net biome production,NBP）呈现逐渐减小趋势。NBP在无自然干扰情景下与NEP相等。模拟期间基线气候—无干扰情景下森林蓄积量、生态系统碳储量、NPP、NEP和NBP平均值分别为3.18×108 m3(或124.30 m3·hm-2)、286.22 Tg C(或111.81 Mg C·hm-2)、7.30 Tg C·a-1(或2.85 Mg C·hm-2·a-1)、2.13 Tg C·a-1(或0.83 Mg C·hm-2·a-1)和2.13 Tg C·a-1(或0.83 Mg C·hm-2·a-1)。与该结果相比,模拟期间气候变化将使三峡库区森林蓄积量、生态系统碳储量、NPP、NEP和NBP的平均值分别增长4.29%—4.80%、2.49%—2.77%、3.42%—3.82%、6.87%—7.67%和6.87%—7.67%。三峡库区森林自然干扰包括火灾和病虫害,并以病虫害为主导干扰类型。2009—2050基线气候—干扰情景中年均自然干扰发生面积为1.22×105 hm2,相当于该区森林总面积的4.76%。与基线气候—无干扰情景对应结果相比,自然干扰将使三峡库区森林生态系统碳储量、NPP、NEP、NBP平均值分别降低6.47%、13.00%、38.47%和39.87%,其中病虫害、火灾造成的生态系统生产力损失分别占总损失量的99.39%—99.59%和0.41%—0.61%。未来气候变化将加剧自然干扰的发生,使其累积发生面积增加7.78%—14.44%;造成森林生态系统碳储量、NPP、NEP和NBP年均损失分别增加0.71%—1.07%、1.10%—1.67%、3.02%—4.68%和3.12%—4.98%。三峡库区森林生态系统碳储量、生产力的高值区集中分布于海拔较高的东部、北部边缘及中南部,呈现“东高西低,北高南低”的分布格局。高值区森林类型以落叶阔叶林及常绿阔叶林为主。在8种森林类型中气候变化对常绿阔叶林生长的促进作用最强,使其单位面积NEP增长14.88%—16.04%。在假设现有森林面积不变的前提下,自然干扰在模拟后期导致三峡库区中西部大部分区县的森林生态系统转变碳源。气候变化将进一步加剧自然干扰造成的中西部区域的森林生态系统碳损失;而海拔较高的库区东北侧及中南边缘森林受自然干扰影响较小,在自然干扰影响下表现为碳汇,对未来气候变化具有良好的适应性。研究表明,将3-PG与CBM-CFS3相结合的方法既利用了3-PG模型可模拟气候变化对林分生长的影响的优势,又利用了CBM-CFS3模型能够全面评估自然干扰对森林生态系统碳收支影响的优点,基于森林资源调查数据较准确地估算出气候变化及自然干扰对三峡库区森林生态系统碳储量及碳收支动态的影响,模拟效果理想,适用于区域尺度长时间序列的森林碳收支动态评估及自然驱动因子影响量化。未来研究区所呈现的持续升温、降水量或略有增加的气候变化趋势将提高该区森林蓄积量和生态系统碳储量。无干扰情况下三峡库区森林生态系统表现为碳汇,气候变化将增强其固碳能力。而以病虫害为主导干扰类型的自然干扰会降低森林生态系统碳储量及生产力。在假设森林类型面积不变、不考虑土地利用变化和森林自然更新的前提下,模拟后期自然干扰将使三峡库区中西部区域的森林生态系统转变碳源。自然干扰引起的森林生态系统碳储量及碳收支损失高于气候变化对森林生长的促进作用。未来气候变化将加剧自然干扰造成的森林生态系统碳损失。未来应加强对三峡库区森林生态系统的林地管理及病虫害防治,通过森林抚育及造林调整该区林龄结构,在适地适树的基础上着重选择常绿阔叶树种作为造林树种以增强该区森林对气候变化适应性,对三峡库区中西部区域实行综合的森林营林措施,旨在增强森林生态系统的固碳能力、降低自然干扰造成的损失、避免森林生态系统转变为碳源、促进区域森林资源的长期可持续发展并保障长江流域的生态安全。
李健生,颜伟,刘福盛[4]（2019）在《远程视频监控技术在森林防火中的应用研究》文中研究指明基于网络化、数字化、智能化的远程视频监控技术,针对当前森林防火监管、预警技术手段落后及工作滞后的现状,以贵阳市为例,设计开发了用于森林防火视频监控、应急指挥的森林防火监控指挥综合管理平台,文中阐述该平台构架以及各子系统功能结构,包括视频监控管理系统、森林烟火智能预警系统、森林防火应急指挥系统、监控指挥日常管理系统和综合运行管理系统。系统自2015年投入使用后,森林火灾受害面积、受害率和灾损情况呈逐年明显下降趋势,极大地提高了森林防火应急指挥工作效率。
吴月[5]（2019）在《基于遥感数据的林火监测方法及其应用》文中研究指明林火在失去人为控制后,由火点处向四周肆意延伸,在扩散过程中形成森林火灾,同时也带来了巨大的破坏。森林火灾破坏了森林的自然价值和社会价值,影响自然生物及其生存环境,同时也给社会经济带来较大的损失。因此,对林火进行监测研究具有重要的意义。遥感技术发展至今,卫星影像在火灾监测中发挥了重要的作用。本文将大兴安岭毕拉河林场作为研究区,利用MODIS数据对其进行火点监测,选取合适的波段参数,通过长时间序列的MODIS数据来构建亮温异常信号所处的背景信息,这能去除大部分地形和气象等因素带来的影响,利用局部环境变化指数确认非火点信息,并将其剔除;然后加入提取的单时相数据背景信息,用来识别空间域上相对于周围的异常信息并确认火点,结合两种方法的优点,提高火点算法精度。再基于确认的火点信息,结合ALICE（Absolutely Llocal Index of Change of the Environment）指数和GEMIB（Global Environment Monitoring Index-B）指数快速提取过火迹地信息。利用多种光谱指数指标对Landsat数据进行过火迹地监测,通过对8种光谱指数在研究区典型地物上的分布特性讨论,设定分离阈值,构建多指数指标的过火迹地提取算法,提高过火迹地识别精度。主要结论如下:（1）在分析常用监测算法优缺点的基础上,结合RST（Robust Satellite Techniques）和基于背景场信息的火产品火点算法这两种算法的优点,改进了监测算法,提高算法精度。同时对毕拉河林场进行多次阈值实验,经过多次阈值试验,ALICE值选取为2.6时,火点监测结果较好。（2）在改进算法中,通过改变RST算法的核心参数,衍生出三种不同的RST算法,得到火点信息的ALICE值;利用精度评价方法选择阈值,同时对衍生的三种方法和MODIS火产品火点算法进行对比,其监测精度大小为:基于连续日期均值RST>MODIS火产品的火点算法>基于空间域均值RST>基于每月同期均值RST,。基于连续日期均值RST算法监测精度最高,对本文研究区域有更好的适应性。（3）基于确认火点信息,结合ALICE指数和GEMI-B指数构建双重阈值来提取过火迹地信息,其中GEMI-B阈值为0.24,ALICE阈值为3。该方法能快速监测出过火迹地位置及绝大部分过火迹地像元,与MODIS影像数据和较高分辨率Landsat影像数据的目视解译结果进行比较都具有一致性,表明此方法具有可行性和一定的准确性。（4）基于Landsat数据对研究区4类典型地物的光谱特征信息的分析,研究了各光谱指数对地物的敏感性和分离能力,在此基础上对各个指数设定阈值,分离除过火迹地以外的地物信息,精确完成过火迹地识别。
王姝雅[6]（2019）在《黑龙江省森林碳汇潜力预测研究》文中提出森林是陆地生态系统中重要组成部分。森林具有碳汇功能,可缓解气候变化,应对全球变暖带来的一系列相关问题。国际间对森林的碳汇功能高度重视,近些年多次开展森林碳汇有关的气候谈判会议,对今后森林碳汇发展提出新要求。同时,新时代下我国也对生态文明提出更高要求,森林碳汇惠及领域进一步扩大。探究森林碳汇潜力,以及如何进一步挖掘森林碳汇发展空间,成为应对气候变化、加强生态文明建设的重要主题。基于上述问题,文章从森林碳汇研究入手,分析森林碳汇潜力及其影响因素,在当下具有十分重要的现实意义。黑龙江省是全国最大的林业省份之一,具有十分丰富的森林资源,在应对气候变化方面发挥着重要的作用,森林碳汇更是在维护生态环境方面表现出了强大的优势。文章以森林经营理论、森林转变理论、二氧化碳排放空间资源等理论为前期研究的基础,对森林碳汇潜力进行研究,深入分析营林过程中对碳汇量产生影响的显着因素,寻求森林碳增汇的具体路径。文章在准确了解黑龙江省林区现状的基础上,首先对黑龙江省的森林碳汇量进行估算,对森林碳汇进行综合分析。其次,应用格兰杰因果检验、弱外生性检验等结构识别方法,找出森林碳汇量与各影响因素之间的关系。再次,根据影响因素识别结果,结合黑龙江省森林碳汇特点,基于集成方法的思想建立向量自回归模型（VAR模型）、向量误差修正模型（VECM模型）和自回归移动平均模型（ARMA模型）三个模型的综合集成预测模型,对黑龙江省森林碳汇潜力进行了预测,并有效地提高了预测精度。同时以国家在未来社会主义建设中的重要时间节点为依据,结合黑龙江省发展现状,分析2020年、2035年和2050年黑龙江省森林碳汇潜力。最后从政治、经济、社会、文化、生态若干方面提出促进黑龙江省森林碳汇发展的相关对策。新时代对生态文明建设提出更高要求,森林碳汇发展因此面临着新机遇与新挑战,成为未来林业建设与社会发展的重要课题。黑龙江省具有丰富的森林资源,其强大的碳汇功能在发挥生态功能同时可产生巨大经济利益。因此,对黑龙江省森林碳汇问题的研究具有重要的理论与现实意义,既有利于丰富森林碳汇影响因素研究及预测理论体系,为森林碳汇潜力预测方法提供新思路;又有助于全面了解森林碳汇潜力及其发展限制因素,促进营林工作开展实施有效管理措施,加速森林碳汇潜力提升相关工作的进程。
秦会艳[7]（2019）在《黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系研究》文中提出保护自然资源是我们这个时代面临的最紧迫问题之一,森林资源正以惊人的速度退化,据估计全球20%的森林资源已经退化。由于很多地区的居民和企业都是长期依赖森林资源或以森林资源为生产基础,因此,不断退化的森林不仅是个生态环境问题,其本质上也是一个经济问题和社会问题。贫困是我们面临的另一个重要问题,很多学者提出要想解决生态问题首先应解决贫困问题。世界粮农组织指出贫困将不断并继续面临新的挑战:不断增加的环境威胁、退化的自然资源甚至气候变化。学者们普遍认为森林生态与贫困倾向于构成复杂的联系,但全面探讨森林生态与贫困的关系却鲜有报道,那么森林生态与贫困究竟存在怎样的关系?黑龙江省国有林区关乎我国东北部生态安全,黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系的动态演化受哪些因素驱动?当森林生态与贫困存在冲突时,如何协调两者的冲突以实现双方的共赢?这些都是实现黑龙江省国有林区可持续发展亟需解决的问题。鉴于此本文的具体研究内容包括以下几个方面:首先,从森林生态与贫困的相互作用“结果”出发,运用生物共生理论将森林生态与贫困视为一个系统中不同但相关的“有机体”,根据其相互作用结果,把森林生态与贫困关系划分为互利共生、偏利共生、偏害共生、寄生和竞争关系,并结合案例分析不同共生类型的特点,为全面理解森林生态与贫困共生关系提供一个框架;其次,运用适应性循环理论,结合黑龙江省国有林区的历史发展阶段,剖析黑龙江省国有林区国有林场、自然保护区等单一尺度上森林生态与贫困关系演化的过程及国有林区的空间扰沌,针对重组更新阶段黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系的不确定性,以黑龙江省国有林区40个林业局为研究对象,分别构建了反映森林生态与贫困的指标体系,对黑龙江省国有林区各林业局的森林生态与贫困状况进行评价,在此基础上构建共生度模型判别现阶段各林业局森林生态与贫困的共生关系;再次,分别从恢复力和利益主体行为选择两方面探讨黑龙江省国有林区森林生态与贫困的影响因素,恢复力作为森林生态与贫困关系的关键属性,主要选取制度、灾害和气候变化三个影响因素分析其对黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系演变的扰动路径,并着重分析天保工程以来黑龙江省国有林区森林生态与贫困系统恢复力的变化及影响因素的作用机理。此外,试图运用利益相关者理论和委托代理分析黑龙江省国有林区森林生态与贫困的相互作用过程和结果,并探讨不同利益主体在缓解贫困与生态保护中的行为选择机理;最后,针对现阶段黑龙江省国有林区大部分情况下都处于不协调的实际问题,结合黑龙江省国有林区森林生态与贫困动态演化的外部扰动、天保工程以来黑龙江省林区森林生态与贫困恢复力的变化及影响机制、主要利益相关者的行为选择动机分析,从恢复力和利益协调视角提出切合实际的解决办法和政策建议。研究结果表明:生物学共生理论可以全面理解森林生态与贫困关系潜在的可能关系;黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系的演化与该区历史发展阶段紧密相关,重构更新阶段森林生态与贫困关系具有很大的不确定性;总体来看,黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生类型多样化,互利共生、寄生和竞争都有经历,但非互利共生发展模式为主导（占95%）,且各林管局辖区内森林生态与贫困的共生关系差异较大;制度、气候及火灾对黑龙江省国有林区森林生态与贫困系统的扰动路径不同;天然林保护工程以来黑龙江省国有林区森林生态与贫困系统恢复力不断提高,系统总恢复力指数由0.23上升至0.73,影响因子对恢复力的影响以非线性影响为主;协调森林生态与贫困冲突的本质是调节各利益主体的利益平衡。
张恒,史浩楠,张秋良[8]（2018）在《基于变量分析法的中南地区森林火灾特征研究》文中提出通过对森林火灾时空特征的分析,有助于掌握森林火灾规律,为森林防火提供科学依据。根据年鉴数据,利用主成分分析和聚类分析方法,对2003—2016年西南地区森林火灾的时空分布特征进行了研究,全面分析了森林火灾的时空特征,并根据灾害指数对西南地区进行评估和分类。此分析中,我们专注于群死群伤火灾（HCF）。结果表明:（1）我国中南地区森林火灾主要集中于湖南省,HCF起数多集中于湖南省与广西壮族自治区,海南省多发生低伤亡火灾。（2）时空特征方面,湖南省火灾起数最高,其次是广西壮族自治区和湖北省,2004—2005年间,年均火灾次数较高,没有明显年际变化;2010年后各地区火灾数量,伤亡人数等均有较大幅度下降,但2015年又有所回升,总体表现为上升趋势。（3）火灾综合形势方面,按照火灾数量、死亡人数、经济损失和HCF起数4项指标,通过主成分分析对中南地区的火灾状况进行评价和排序,然后根据主成分得出的综合得分进行聚类分析,按照严重程度由高到低分为9类,其中,湖南省火灾形势最为严峻,一般火灾发生较多,火灾数量逐年提高,其次是广西壮族自治区。中南地区森林火灾与气候变化息息相关,具有显着的区域性特征,面临的火灾风险压力较大。
伊伯乐,曹哲铭,班擎宇,张秋良,张恒[9]（2018）在《基于PCA和系统聚类的西南地区森林火灾形势评价》文中研究表明基于2007—2016年我国西南地区森林火灾数据,利用统计描述对该地区的火灾时空分布特征进行分析,并且利用主成分分析和聚类分析将森林火灾分级,进而对我国西南地区森林火灾形势进行评价。结果表明:2007—2010年,年均火灾起数和火场面积较高,没有明显年际变化;2010年后各地区火灾数量,伤亡人数等均有较大幅度下降;2015年又有所回升,总体表现为上升趋势。空间分布上贵州的各项火灾指标如HCF等均出现最大值,火灾形势最严重,受灾程度较大;云南的火灾波动范围最大,而且HCF的发生率比较高;四川地形则较为复杂,既有高原又有盆地,气候春旱夏热极易发生火灾。按照严重程度由高到低将森林火灾分为14类,其中贵州省火灾形势最为严峻,一般火灾发生较多,火灾数量逐年提高,其次是云南、四川等。研究结果可为西南地区有效预防森林火灾特别是重大、特大森林火灾提供一定参考。
秦涛,张曦,顾雪松,杨潇然,陈贝茜[10]（2018）在《基于Holecy模型的森林火灾保险费率厘定研究》文中研究表明本文利用改进后的Holecy模型,以参保率代替参保面积,将费率计量单位由实际货币量改为千分率,将参数估计方法估计的各省份森林火灾年度受害率服从的概率密度分布纳入Holecy模型之中,避免了原有Holecy模型中单纯Weibull分布的理论假定与现实我国各省受灾损失实际分布的矛盾,对我国各省森林火灾风险进行评估、对森林火灾保险费率进行建模,计算出各省的风险纯费率,并对不同参保率条件下的各省森林火灾保险风险附加费率进行厘定,计算出不同参保率条件下的各省森林火灾保险总费率理论值。研究表明我国省际费率差距较大,吉林省的森林火灾保险总费率为全国最低,为0.005‰,福建省的森林火灾保险总费率全国最高,为13.471‰。随着参保率增加,各省份估计总费率相应下降,其中浙江、内蒙古等高风险等级省区下降较快。改进后的Holecy模型估计结果更为准确,符合我国森林火灾风险现状,适用于我国现行森林保险费率厘定。
二、我国森林火灾受害率大幅下降（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、我国森林火灾受害率大幅下降（论文提纲范文）
（1）L市森林防灭火应急管理中存在的问题及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 核心概念及理论基础 |
| 1.2.1 核心概念 |
| 1.2.2 理论基础 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外研究综述 |
| 1.3.2 国内研究综述 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献法 |
| 1.4.2 案例法 |
| 1.4.3 问卷调查法 |
| 1.4.4 访谈法 |
| 1.5 研究思路与内容 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 第2章 L市森林防灭火应急管理现状 |
| 2.1 L市概况 |
| 2.1.1 森林资源丰富 |
| 2.1.2 碳汇造林建设面积大 |
| 2.2 L市森林防灭火应急管理步入正轨 |
| 2.2.1 森林防灭火应急救援队伍组建完成 |
| 2.2.2 森林防灭火应急物资储备初具规模 |
| 第3章 L市森林防灭火应急管理中存在的问题及原因分析 |
| 3.1 L市森林防灭火应急管理中存在的主要问题 |
| 3.1.1 各镇(乡)部门森林防灭火职责不清晰 |
| 3.1.2 森林防灭火应急救援队伍作战能力不强 |
| 3.1.3 森林火灾应急处置与救援紊乱 |
| 3.1.4 森林火灾责任追究难度大 |
| 3.1.5 森林防灭火应急管理技术力量薄弱 |
| 3.2 L市森林防灭火应急管理主要问题的原因分析 |
| 3.2.1 森林防灭火应急管理机构设置和职能配置不科学 |
| 3.2.2 森林防灭火应急救援队伍建设力度不够大 |
| 3.2.3 森林防灭火应急预案不健全 |
| 3.2.4 森林防灭火应急管理规章制度不完善 |
| 3.2.5 森林防灭火应急管理科技投入不足 |
| 第4章 进一步完善森林防灭火应急管理的对策建议 |
| 4.1 优化森林防灭火应急管理机构设置和职能配置 |
| 4.1.1 推进镇(乡)一级应急管理机构改革 |
| 4.1.2 厘清森林防灭火应急管理各部门职能配置 |
| 4.2 强化森林防灭火应急救援队伍建设 |
| 4.2.1 加强森林防灭火应急救援队伍精神和物质保障 |
| 4.2.2 加强森林防灭火应急救援队伍干部管理 |
| 4.3 制定并完善森林火灾应急预案 |
| 4.4 完善森林防灭火应急管理规章制度 |
| 4.4.1 完善《森林防灭火工作责任制实施细则》 |
| 4.4.2 完善农户野外用火政策 |
| 4.5 加大L市森林防灭火应急管理科技投入 |
| 4.5.1 改进森林火险监测预警技术 |
| 4.5.2 构建三维实景模型和森林防灭火应急管理数据共享平台 |
| 4.5.3 优化森林火灾救援应急通讯 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 个人简历和攻读硕士学位期间的主要学术成果 |
| 后记 |
| 附件一 L 市森林防灭火应急管理工作调查问卷 |
| 附件二 L 市森林防灭火应急管理访谈提纲 |
（2）2019年世界代表性国家和地区森林火灾发生概况分析（论文提纲范文）
| 1 2019年世界代表性国家、地区森林火灾概况 |
| 1.1 美国森林火灾 |
| 1.2 加拿大森林火灾 |
| 1.3 澳大利亚森林火灾 |
| 1.4 法国森林火灾 |
| 1.5 俄罗斯森林火灾 |
| 1.6 亚马孙雨林火灾 |
| 1.7 中国森林火灾 |
| 2 2019年全球森林火灾特点及发生原因分析 |
| 2.1 2019年全球森林火灾特点 |
| 2.2 2019年全球森林火灾发生原因分析 |
（3）气候变化和自然干扰对三峡库区森林生态系统碳收支的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候变化对森林生态系统碳收支的影响 |
| 1.2.2 自然干扰对森林生态系统碳收支的影响 |
| 1.2.3 气候变化与自然干扰的叠加作用 |
| 1.2.4 森林生态系统碳收支研究方法综述 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究目标和主要研究内容 |
| 1.3.1 关键的科学问题与研究目标 |
| 1.3.2 研究方法选择 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源及介绍 |
| 2.3 三峡库区森林资源概况及林龄结构 |
| 2.4 三峡库区森林实测样地概况 |
| 2.5 模型及算法介绍 |
| 2.5.1 3-PG模型 |
| 2.5.2 CBM-CFS3 模型 |
| 3 三峡库区历史气候特征及未来气候情景 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 Mann-KendallwithSen’smethod趋势检验 |
| 3.1.3 Mann-Kendall突变点检验 |
| 3.1.4 未来气候情景假设 |
| 3.2 结果分析 |
| 3.2.1 温度 |
| 3.2.2 平均温 |
| 3.2.3 最高温 |
| 3.2.4 最低温 |
| 3.2.5 降水量 |
| 3.2.6 未来气候情景设置 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 4 气候变化对森林蓄积量的影响 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 数据来源及输入、输出数据 |
| 4.1.2 3-PG模型实验方法 |
| 4.1.3 参数调整 |
| 4.1.4 参数验证 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.2.1 三峡库区森林蓄积动态及气候变化的影响 |
| 4.2.2 区县森林蓄积量预测及气候变化的影响 |
| 4.2.3 三峡库区森林蓄积量预测结果验证 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 5 气候变化对森林生态系统碳收支的影响 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 数据来源及输入、输出数据 |
| 5.1.2 参数调整 |
| 5.1.3 参数验证 |
| 5.1.4 未来气候—无干扰情景假设 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 三峡库区森林生态系统碳储量动态及气候变化影响 |
| 5.2.2 主要森林类型生态系统碳储量动态及气候变化影响 |
| 5.2.3 区县森林生态系统碳储量动态及气候变化影响 |
| 5.2.4 三峡库区森林生态系统碳收支动态及气候变化影响 |
| 5.2.5 主要森林类型生态系统碳收支动态及气候变化影响 |
| 5.2.6 区县森林生态系统碳收支动态及气候变化影响 |
| 5.2.7 CBM-CFS3 模拟结果比较检验 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 6 气候变化对自然干扰发生面积的影响 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 自然干扰与气候因子经验方程拟合 |
| 6.2 结果分析 |
| 6.2.1 历史时期自然干扰面积 |
| 6.2.2 自然干扰发生面积与气候因子的逐步回归拟合结果 |
| 6.2.3 方程适用性检验及未来自然干扰发生面积预测 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 7 自然干扰对森林生态系统碳收支的影响 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 CBM-CFS3 干扰矩阵 |
| 7.1.2 干扰情景设置 |
| 7.2 结果分析 |
| 7.2.1 自然干扰对森林生态系统碳收支的影响 |
| 7.2.2 气候变化情景下自然干扰对森林生态系统碳收支的影响 |
| 7.2.3 气候变化与自然干扰叠加作用对森林生态系统碳收支的影响 |
| 7.2.4 气候变化和自然干扰对三峡库区森林生态系统碳收支影响的时空动态 |
| 7.3 讨论 |
| 7.4 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 讨论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 结论 |
| 8.4 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（4）远程视频监控技术在森林防火中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 导言 |
| 2 视频监控技术在森林防火中的应用现状 |
| 3 森林防火监控指挥综合管理平台设计 |
| 3.1 森林防火视频监控管理系统 |
| 3.2 森林烟火智能预警系统 |
| 3.3 森林防火应急指挥系统 |
| 3.4 森林防火监控指挥日常管理系统 |
| 3.5 综合运行管理系统 |
| 3.6 主要技术路线 |
| 4 系统实现及应用效果 |
| 5 结束语 |
（5）基于遥感数据的林火监测方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 火情监测研究现状 |
| 1.2.1 火点监测 |
| 1.2.2 过火迹地监测 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区与数据源 |
| 2.1 研究区 |
| 2.2 数据源 |
| 2.2.1 遥感数据 |
| 2.2.2 其他数据 |
| 2.3 预处理 |
| 2.3.1 去除Bow-tie现象 |
| 2.3.2 几何校正 |
| 2.3.3 辐射定标 |
| 2.3.4 亮度温度的计算 |
| 第三章 林火监测的理论与方法 |
| 3.1 火灾监测的原理 |
| 3.1.1 黑体辐射和斯蒂芬玻尔兹曼定律 |
| 3.1.2 维恩位移定律 |
| 3.1.3 比辐射率 |
| 3.1.4 地物反射波谱 |
| 3.2 火灾监测的主要方法 |
| 3.3 过火迹地监测方法 |
| 第四章 森林火点监测 |
| 4.1 火点监测 |
| 4.2 火点监测结果 |
| 4.3 火点监测精度评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 过火迹地信息提取 |
| 5.1 基于MODIS数据识别过火迹地 |
| 5.1.1 过火迹地识别原理 |
| 5.1.2 GEMI-B指数模型构建 |
| 5.1.3 过火迹地识别结果 |
| 5.2 基于Landsat数据识别过火迹地 |
| 5.2.1 过火迹地识别原理 |
| 5.2.2 光谱指数识别过火迹地 |
| 5.2.3 过火迹地识别结果 |
| 5.2.4 精度验证 |
| 5.3 判识迹地火情 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 问题与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）黑龙江省森林碳汇潜力预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 综合评述 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 2 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 森林碳汇 |
| 2.1.2 森林碳汇潜力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 森林经营理论 |
| 2.2.2 森林转变理论 |
| 2.2.3 二氧化碳排放空间资源理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 黑龙江省森林碳汇影响因素识别 |
| 3.1 指标选取及数据来源 |
| 3.1.1 指标选取 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.2 碳汇量估算 |
| 3.2.1 碳汇量计算方法 |
| 3.2.2 森林碳汇量 |
| 3.3 影响因素分析 |
| 3.4 森林碳汇影响因素的结构关系识别 |
| 3.4.1 单位根检验 |
| 3.4.2 格兰杰因果检验 |
| 3.4.3 弱外生性检验 |
| 3.5 影响因素识别结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 黑龙江省森林碳汇潜力预测及分析 |
| 4.1 黑龙江省森林碳汇潜力预测模型选择 |
| 4.2 VAR预测模型的建立及预测结果 |
| 4.2.1 VAR模型及建模过程 |
| 4.2.2 VAR模型预测结果 |
| 4.3 VECM预测模型的建立及预测结果 |
| 4.3.1 VECM模型及建模过程 |
| 4.3.2 VECM模型预测结果 |
| 4.4 ARMA预测模型的建立及预测结果 |
| 4.4.1 ARMA模型及建模过程 |
| 4.4.2 ARMA模型预测结果 |
| 4.5 黑龙江省森林碳汇综合集成预测 |
| 4.5.1 综合集成预测方法及过程 |
| 4.5.2 综合集成预测结果 |
| 4.6 黑龙江省森林碳汇潜力分析 |
| 4.6.1 2020年黑龙江省森林碳汇潜力分析 |
| 4.6.2 2035年黑龙江省森林碳汇潜力分析 |
| 4.6.3 2050年黑龙江省森林碳汇潜力分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 提升黑龙江省森林碳汇潜力的对策 |
| 5.1 加强森林管理完成森林内涵与外延增长 |
| 5.2 完善森林碳汇经营的相关林业制度 |
| 5.3 改善森林碳汇发展区域经济环境 |
| 5.4 推动林业技术进步提高营林水平 |
| 5.5 加强森林碳汇宣传教育促进营林积极性 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关研究现状及评述 |
| 1.3.1 国内相关研究现状 |
| 1.3.2 国外相关研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 研究方案 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 研究的创新之处 |
| 2 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 国有林区 |
| 2.1.2 森林生态 |
| 2.1.3 林区贫困 |
| 2.2 研究的理论基础 |
| 2.2.1 共生理论 |
| 2.2.2 复杂适应系统理论 |
| 2.2.3 利益相关者理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于共生理论视角的森林生态与贫困相互关系类型 |
| 3.1 森林生态与贫困的关联分析 |
| 3.1.1 森林生态与贫困关系的哲学思考 |
| 3.1.2 森林生态与贫困关系的内涵 |
| 3.1.3 森林生态与贫困关系的特征 |
| 3.2 生物共生理论应用于森林生态与贫困关系的适用性研究 |
| 3.2.1 森林生态与贫困关系适用于共生理论的契合性 |
| 3.2.2 森林生态与贫困关系适用于共生理论的必要性 |
| 3.2.3 森林生态与贫困关系适用于共生理论的充分性 |
| 3.3 森林生态与贫困的概念性共生模式及分析 |
| 3.3.1 互利共生模式分析 |
| 3.3.2 寄生共生模式分析 |
| 3.3.3 竞争共生模式分析 |
| 3.4 森林生态与贫困的种间竞争的Lotka-Volterra模型与发展模式 |
| 3.4.1 互利共生发展模式 |
| 3.4.2 冲突有限发展模式 |
| 3.4.3 螺旋恶性竞争发展模式 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 黑龙江省国有林区森林生态与贫困现状与问题 |
| 4.1 黑龙江省国有林区区位概览 |
| 4.2 黑龙江省国有林区森林生态状况 |
| 4.2.1 黑龙江省国有林区森林资源总量状况 |
| 4.2.2 黑龙江省国有林区森林资源结构状况 |
| 4.2.3 黑龙江省国有林区森林生态功能状况 |
| 4.3 黑龙江省国有林区贫困状况 |
| 4.3.1 黑龙江省国有林区林业职工工资状况 |
| 4.3.2 黑龙江省国有林区产业发展状况 |
| 4.3.3 黑龙江省国有林区相关配套水平状况 |
| 4.4 黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生关系存在的的问题 |
| 4.4.1 黑龙江省国有林区经济发展高度依赖森林资源 |
| 4.4.2 黑龙江省国有林区森林管理战略(制度)影响森林生态与贫困共生关系 |
| 4.4.3 黑龙江省国有林区利益主体的行为映射森林生态与贫困共生关系 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 黑龙江省国有林区森林生态与贫困的共生关系的动态演化 |
| 5.1 森林生态与贫困适应性循环的属性分析 |
| 5.1.1 森林生态与贫困系统的潜力 |
| 5.1.2 森林生态与贫困系统的连通度 |
| 5.1.3 森林生态与贫困系统的恢复力 |
| 5.2 黑龙江省国有林区森林生态与贫困的共生关系的演化过程 |
| 5.2.1 黑龙江省国有林区国有林场单尺度上森林生态与贫困关系的演化 |
| 5.2.2 黑龙江省国有林区自然保护区单尺度上森林生态与贫困关系的演化 |
| 5.2.3 黑龙江省国有林区空间多尺度的森林生态与贫困关系的扰沌 |
| 5.3 现阶段黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生关系的判别 |
| 5.3.1 黑龙江省国有林区森林生态与贫困指标体系构建及权重 |
| 5.3.2 黑龙江省国有林区森林生态与贫困综合指数测度 |
| 5.3.3 黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生类型的判别 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生演化的外部扰动及恢复力 |
| 6.1 黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生演化的扰动因素 |
| 6.1.1 制度扰动—演化的主要因素 |
| 6.1.2 灾害扰动—演化的关键因素 |
| 6.1.3 气候变化扰动—演化的潜在因素 |
| 6.2 黑龙江省国有林区森林生态与贫困共生系统恢复力测度 |
| 6.2.1 恢复力测度方法选取 |
| 6.2.2 构建评价共生系统恢复力的指标体系 |
| 6.2.3 黑龙江省国有林区森林生态-贫困共生系统的恢复力测度结果 |
| 6.3 黑龙江省国有林区森林生态-贫困共生系统恢复力影响机理分析 |
| 6.3.1 贫困子系统脆弱性影响因子对系统恢复力的作用机理 |
| 6.3.2 森林生态子系统脆弱性影响因子对系统恢复力的作用机理 |
| 6.3.3 各子系统应对能力影响因子对系统总恢复力的作用机理 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 黑龙江省国有林区森林生态与贫困的利益相关者行为选择 |
| 7.1 黑龙江省国有林区森林生态与贫困的利益相关者及诉求 |
| 7.1.1 利益相关者的界定与识别 |
| 7.1.2 利益相关者的利益诉求 |
| 7.1.3 主要利益相关者相互作用过程及行为结果 |
| 7.2 森工企业生态保护和缓解贫困行为选择分析 |
| 7.2.1 森工企业的生态保护和经济发展(缓解贫困)多任务分析 |
| 7.2.2 上级林业主管部门(政府)与国有森工企业间多任务委托代理模型 |
| 7.2.3 森工企业生态保护和缓解贫困的行为选择利益分析 |
| 7.3 林业职工生态保护和缓解贫困行为选择分析 |
| 7.3.1 林业职工缓解贫困行为发生道德风险的表现方式 |
| 7.3.2 林业职工生态保护行为选择的逻辑起点 |
| 7.3.3 林业职工不同行为选择的驱动因素 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 黑龙江省国有林区森林生态与贫困实现互利共生的对策 |
| 8.1 从恢复力视角实现黑龙江省国有林区森林生态与贫困互利共生 |
| 8.1.1 转变黑龙江省国有林区的管理理念 |
| 8.1.2 积极开展外部干扰的适应性管理策略 |
| 8.1.3 提高行为主体应对能力的自我管理策略 |
| 8.2 从利益协调视角实现国有林区森林生态与贫困互利共生 |
| 8.2.1 纠正森工企业在生态保护与缓解贫困中的利益错位 |
| 8.2.2 协调林业职工在生态保护与缓解贫困中的利益 |
| 8.2.3 深化森林生态提供者与使用者间的利益转移 |
| 8.3 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 |
（8）基于变量分析法的中南地区森林火灾特征研究（论文提纲范文）
| 1 数据和研究方法 |
| 1.1 资料收集 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 主成分分析 |
| 1.2.2 聚类分析 |
| 1.3 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 中南地区森林火灾时间分布规律 |
| 2.2 中南地区森林火灾空间分布规律 |
| 2.3 中南地区全部森林火灾特征分析 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 火灾时空特征 |
| 3.2 火灾综合形势 |
（9）基于PCA和系统聚类的西南地区森林火灾形势评价（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 分析方法 |
| 1.2.1 主成分分析 |
| 1.2.2 聚类分析 |
| 1.2.3 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 西南地区森林火灾时空分布特征 |
| 2.1.1 时间分布特征 |
| 2.1.2 空间分布特征 |
| 2.2 西南地区森林火灾形势评价 |
| 2.2.1 森林火灾统计指标相关性分析 |
| 2.2.2 森林火灾统计指标主成分分析 |
| 2.2.3 火灾形势等级划分 |
| 3 结论与讨论 |
（10）基于Holecy模型的森林火灾保险费率厘定研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献综述 |
| 三、森林火灾保险费率厘定模型与方法 |
| (一) Holecy模型介绍 |
| (二) Holecy模型的改进 |
| 1. 简化树龄参数 |
| 2. 转换费率单位 |
| 3. 参保面积转换为参保率参数 |
| 4. |
| 5. 确定期望森林火灾损失概率 |
| 四、实证分析 |
| (一) 数据处理与假设 |
| (二) 森林火灾保险的费率厘定 |
| 1. 各省受灾情况最优分布的确定 |
| 2. 各省份无趋势受灾率时间序列的分布拟合 |
| 3. 费率厘定 |
| 五、结论与启示 |
四、我国森林火灾受害率大幅下降（论文参考文献）
- [1]L市森林防灭火应急管理中存在的问题及对策研究[D]. 刘苦育. 中共广东省委党校, 2021(12)
- [2]2019年世界代表性国家和地区森林火灾发生概况分析[J]. 李伟克,殷继艳,郭赞权,郭亚娇,胡同欣. 消防科学与技术, 2020(09)
- [3]气候变化和自然干扰对三峡库区森林生态系统碳收支的影响[D]. 冯源. 中国林业科学研究院, 2020(01)
- [4]远程视频监控技术在森林防火中的应用研究[J]. 李健生,颜伟,刘福盛. 林业调查规划, 2019(05)
- [5]基于遥感数据的林火监测方法及其应用[D]. 吴月. 南京信息工程大学, 2019(04)
- [6]黑龙江省森林碳汇潜力预测研究[D]. 王姝雅. 东北林业大学, 2019(01)
- [7]黑龙江省国有林区森林生态与贫困关系研究[D]. 秦会艳. 东北林业大学, 2019
- [8]基于变量分析法的中南地区森林火灾特征研究[J]. 张恒,史浩楠,张秋良. 温带林业研究, 2018(03)
- [9]基于PCA和系统聚类的西南地区森林火灾形势评价[J]. 伊伯乐,曹哲铭,班擎宇,张秋良,张恒. 西南林业大学学报(自然科学), 2018(04)
- [10]基于Holecy模型的森林火灾保险费率厘定研究[J]. 秦涛,张曦,顾雪松,杨潇然,陈贝茜. 保险研究, 2018(06)