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Probability Models of Fire risk Based on Forest Fire Indices in Contrasting Climates over China

Journal of Resources and Ecology 2012年第2期3卷 105-117页

作者：李晓炜傅国斌 Melanie J. B. ZEPPEL 于秀波赵刚 Derek EAMUS 于强中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)土地与水资源处麦考瑞大学生物科学系中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 悉尼科技大学环境学院

Fire weather indices have been widely applied to predict fire risk in many regions of the world. The objectives of this study were to establish fire risk probability models based on fire indices over different climatic regions in China. We linked the indices adopted in Canadian, US, and Australia with location, time, altitude, vegetation and fire characteristics during 1998-2007 in four regions using semi- parametric logistic （SPL） regression models. Different combinations of fire risk indices were selected as explanatory variables for specific regional probability model. SPL regression models of probability of fire ignition and large fire events were established to describe the non-linear relationship between fire risk indices and fire risk probabilities in the four regions. Graphs of observed versus estimated probabilities, fire risk maps, graphs of numbers of large fire events were produced from the probability models to assess the skill of these models. Fire ignition in all regions showed a significant link with altitude and NDVI. Indices of fuel moisture are important factors influencing fire occurrence in northern China. The fuel indices of organic material are significant indicators of fire risk in southern China. Besides the well skill of predicting fire risk, the probability models are a useful method to assess the utility of the fire risk indices in estimating fire events. The analysis presents some of the dynamics of climate-fire interactions and their value for management systems.

关键词： climate forest fire meteorological risk fire risk indices semi-parametric logistic regression model

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