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畢業(yè)論文 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)律及其預(yù)測.doc

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畢業(yè)論文 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)律及其預(yù)測,目 錄摘 要2關(guān)鍵詞3abstract3key words31 引言32 研究區(qū)概況42.1 熱量資源42.2 光能資源42.3 降水資源42.4 主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害43 森林火災(zāi)發(fā)生的次數(shù)與面積分布規(guī)律53.1 森林火災(zāi)發(fā)生的次數(shù)分布規(guī)律53.1.1森林火災(zāi)發(fā)生的年變化規(guī)律53.1.2 森林火災(zāi)發(fā)生的月變化規(guī)律63.1...
編號:10-198583大小:1.00M
分類: 論文>環(huán)境保護(hù)論文

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目 錄


摘 要 2
關(guān)鍵詞 3
Abstract 3
Key words 3
1 引 言 3
2 研究區(qū)概況 4
2.1 熱量資源 4
2.2 光能資源 4
2.3 降水資源 4
2.4 主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害 4
3 森林火災(zāi)發(fā)生的次數(shù)與面積分布規(guī)律 5
3.1 森林火災(zāi)發(fā)生的次數(shù)分布規(guī)律 5
3.1.1森林火災(zāi)發(fā)生的年變化規(guī)律 5
3.1.2 森林火災(zāi)發(fā)生的月變化規(guī)律 6
3.1.3 森林火災(zāi)的日變化規(guī)律 7
3.1.4火災(zāi)發(fā)生次數(shù)分布的檢驗(yàn) 7
3.2森林火災(zāi)的面積分布規(guī)律 8
3.2 起火原因分析 9
4 森林火災(zāi)的預(yù)測與預(yù)防措施 10
4.1 森林火災(zāi)的預(yù)測 10
4.2 森林火災(zāi)的預(yù)防措施 12
5 森林火災(zāi)的影響因素 12
5.1 天氣要素與火災(zāi)[4] 12
5.2 其他因素 14
5.2.1 人為火與自然火 14
5.2.2 林火管理失效 15
5.2.3 森林可燃物含量 15
6 結(jié)論與討論 15
參考文獻(xiàn): 16
致謝 18



森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)律及其預(yù)測
摘 要:為了研究建陽市森林火災(zāi)的發(fā)生規(guī)律并做出預(yù)測模型,根據(jù)建陽市1986-2008的森林火災(zāi)統(tǒng)計數(shù)據(jù),運(yùn)用泊松分布等統(tǒng)計學(xué)分析方法分析森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)及受害面積規(guī)律,并用起伏時間序列方法建立預(yù)測模型。研究結(jié)果表明,火災(zāi)發(fā)生的次數(shù)并不服從于泊松分布,火災(zāi)受害面積呈正態(tài)分布,燒作物、開荒及煙是引起建陽市森林火災(zāi)發(fā)生的主要原因。
關(guān)鍵詞:森林火災(zāi) 統(tǒng)計分析 發(fā)生規(guī)律 預(yù)測與防治

Abstract: In order to study the occurrence of forest fire occured in Jianyang and make prediction model, using the Poisson distribution or other statistical analysis to analyze the discipline of frequency of forest fires and affected area based on the forest fires statistics of Jianyang city from 1986 to 2008, and with time sequence of ups and downs method to establish prediction model. The results show that the frequency of fires is not subject to Poisson distribution and the area affected by fire meets normal distribution. Burning crops, land reclamation and the tobacco are the major reason cause the forest fire in Jianyang.

Key words: Forest fires Statistical Analysis Occurrence Prediction and Prevention
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