【摘 要】
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森林在生态系统中起着关键作用,是陆地生态系统的主题,森林具有多种强大的功能,不但可以实现大气的净化,确保空气保持稳定的平衡,而且还能为人类的生存与发展提供生活的基本
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森林在生态系统中起着关键作用,是陆地生态系统的主题,森林具有多种强大的功能,不但可以实现大气的净化,确保空气保持稳定的平衡,而且还能为人类的生存与发展提供生活的基本供应,满足人类的生活需求,扮演了重要的角色,发挥了不可或缺的关键作用,是人类生存与发展过程中极为重要的资源。作为人类来讲,应该采取相应的措施与手段切实保护森林资源不受破坏,实现长期的可持续发展。不过基于实际情况来讲,受到诸多因素的影响,森林资源不断减少,其中影响最大的因素就是森林火灾,而森林火灾更是一种突发性强、破坏性大、损害速度快和救援较为困难的自然灾害,并容易产生毁坏林木以及林下植物资源、危害野生动物、引起水土流失、降低下游河流水质和引起空气污染等次生灾害,因此森林火灾的监测技术已经成为全世界共同关注的研究课题,有效的监测和防治森林火灾体现了重要的应用意义,为社会经济的发展与进步提供了有力的支持与保障,应该引起国家政府和相关部门的重视。在森林火灾监测的过程中,各类气象信息和火场信息是预测和救援的关键因素,利用云技术及时收集各类数据信息,建立多维度,全方位,大信息,智能化进行数据分析,全程监控预警,多地理位置查询指挥,对监测火灾的发生和发展有极其重大的作用。借助气候因素以及人为因素的研究与分析,论述这两种因素对森林火灾造成的影响,以此为基础开展相关的模拟分析,选择森林火灾作为模拟分析的输出,运用人工神经网络技术及其具有的系统学习优化结构的特点,结合云技术环境下的多维大数据量的优势,在处理防火监测和预测,救灾过程中的风向、地形、人员等不确定性的预判、预测、指挥,都有非常好的表现。论文以帽儿山实验林场的地理数据信息、气象信息以及管理工作人员等信息,建立帽儿山实验林场的云数据库信息,运用云技术对数据库进行上传互动,结合BP神经网络建立的预测模型理论,构建了基于云技术的帽儿山实验林场防火监测系统。
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