摘要：以森林火灾风险评估技术体系为框架,利用南宁市森林火灾风险要素数据对南宁市森林火灾危险性、综合风险、减灾能力和防治区划进行了研究。结果表明:南宁市危险性指数在0.0022~0.2397;综合风险指数在1.0400~3.0000,危险性和综合风险等级高的乡镇主要集中在环大明山及市、县交界处等森林资源丰富、地形地势较为复杂、人类活动较为频繁的区域;南宁市减灾能力指数在0.1220~0.6110,减灾能力等级较高的乡镇多分布在国有林场涉及区域及经济发展较好的城区。在南宁市综合风险与减灾能力基础上,综合考虑南宁市防火工作实际与生态区位,共划分了7个防治区划。评估与区划结果符合南宁市客观实际,能够为南宁市的森林防火决策部署提供参考建议。未来可通过及时更新森林火灾风险要素数据,结合气象等实时数据,进行动态风险评估,为不同时期的森林火灾防控提供更精细化的管理建议。

摘要：了解林火最主要的驱动因子并对林火进行预测,能为当地森林火灾的预防与管理提供科学依据。基于2011—2020年的历史火灾数据集,以及气象、地形、人为活动和可燃物载量等数据构建Logistic回归模型和机器学习模型来探究广西林火发生最主要的驱动因子,同时选择最优模型对研究区内森林火灾发生概率进行预测。研究表明:月平均降雨量、月平均相对湿度和林区建筑物数量是影响广西森林火灾发生最显著的因子;Logistic回归模型和机器学习模型均取得了较好的拟合效果,AUC值均在0.85以上,机器学习模型的精度要优于Logistic回归模型,随机森林模型精度最高(S AUC=0.92)。通过随机森林模型对全区林火发生概率进行预测,结果显示桂西北、桂北、桂西南地区的林火发生风险最大,预测结果契合广西实际,能够为广西的林火预测预报提供参考。今后,应加强对野外火源的管控力度并提高对极端天气的预警防范能力,以降低森林火灾发生的风险。