Ocena możliwości wykorzystania modelu HSI do analizy rozprzestrzeniania się pożaru lasu

• Autorzy: Brach M. , Kaczmarowski J.

Warianty tytułu

EN

Suitability of the HSI model for the analysis of the forest fire spread

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

An attempt was made to determine fire selectivity for different vegetation classes and habitat conditions using the HSI (Habitat Suitability Index) model. This is an example of expert model based on theoretical knowledge and experience of researchers. HSI analyses were originally designed to study animal habitat preferences. The assessment of inherent differences in the flammability of the selected fragments of forest stands was carried out on the basis of the derivative vector layers and raster images. The obtained results show fuel characteristics of the forest environment and the theoretical paths of fire spread preferences.

Słowa kluczowe

PL

lesnictwo; pozary lasow; rozprzestrzenianie sie pozaru; System Informacji Geograficznej; wykorzystanie; indeks HSI

• Wydawca: -
• Czasopismo: Sylwan
• Rocznik: 2014
• Tom: 158
• Numer: 10
• Opis fizyczny: s.769-778,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Brach M.

• Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa

autor

Kaczmarowski J.

• Wydział Urządzania Lasu, TAXUS SI, ul.Płomyka 56a, 02-491 Warszawa

Bibliografia

• Adamczyk J. 2011. Struktura pionowa. W: Będkowski K. [red.]. Las w rastrowym modelu danych przestrzennych. Wyd. SGGW, Warszawa. 173−174.
• Będkowski K. 2011. Skład gatunkowy. W: Będkowski K. [red.]. Las w rastrowym modelu danych przestrzennych. Wyd. SGGW, Warszawa. 93−98.
• Będkowski K., Olenderek H. 2011. Zarys koncepcji rastrowego systemu opisu lasu. W: Będkowski K. [red.]. Las w rastrowym modelu danych przestrzennych. Wyd. SGGW, Warszawa. 17−23.
• Conedera M., Torriani D., Neff C., Ricotta C., Bajocco S., Pezzati G. 2010. Using Monte Carlo simulations to estimate relative fire ignition danger in a low−to−medium fire−prone region. Forest Ecology and Management 261: 2179−2187.
• Czerpak T., Maciak T. 2011. Modelowanie pożaru lasu. Część II. Symulacja komputerowa pożaru wybranego kompleksu leśnego. Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza 4: 99−111.
• Dalponte M., Řrka H. O., Ene L. T., Gobakken T., Nćsset E. 2014. Tree crown delineation and tree species classification in boreal forests using hyperspectral and ALS data. Remote Sensing of Environment 140: 306−317.
• Finney M. 2004. FARSITE Fire Area Simulator−Model Development and Evaluation. United States Department of Agriculture, Rocky Mountain Research Station, Washington.
• Riano D., Meier E., Allgöwer B., Chuvieco E., Ustin E. 2003. Modeling airborne laser scanning data for the spatial generation of critical forest parameters in fire behavior modeling. Remote Sensing of Environment 86: 177−186.
• Schamberger M., Farmer A. 1982. Habitat Suitability Index Models: Introduction. U.S. Department of the Interior. Fish and Wildlife.
• Stereńczak K. 2013. Określenie zagęszczenia drzewostanów z wykorzystaniem danych z lotniczego skanowania laserowego. Sylwan 157 (8): 607−617.
• Szczygieł R., Ubysz B., Kwiatkowski M., Piwnicki J. 2009. Klasyfikacja zagrożenia pożarowego lasów Polski. Leśne Prace Badawcze 70 (2): 131−141.
• Tanner D. E. 2011. Working with the normal curve. W: Using statistic to make educational decisions. SAGE Publications, USA. 98−99.
• Wiler K. 2007. Ochrona lasów przed pożarami. CILP, Warszawa.
• Zasada M., Stereńczak K., Brach M. 2011. Zależność między pierśnicą a cechami koron uzyskanymi z lotniczego skanowania laserowego. Sylwan 155 (11): 725−735.