Model regresji wilgotności ściółki w zależności od warunków meteorologicznych

• Autorzy: Szczygieł R. , Ubysz B.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia badania dotyczące modelu regresji wilgotności ściółki leśnej w zależności od różnych warunków meteorologicznych. Mogą one zostać użyte szacowania niebezpieczeństwa pożarowego lasu. Do testów statystycznych wykorzystano program STATA 9.

EN

The paper presents regression models permitting forecasting the flammable material humidity (Scots pine /Pinus silvestris L. litter) depending on meteorological parameters. The equations developed may be used for forest fire danger assessment. For statistical tests, the STATA 9 program was used.

Słowa kluczowe

PL

czynnik meteorologiczny; model prognozowania; model regresji wilgotności ściółki leśnej; zagrożenie pożarowe

EN

fire hazard; forecasting model; meteorological factor; regression models permitting forecasting

• Wydawca: Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza
• Rocznik: 2009
• Tom: Nr 4
• Strony: 45--82
• Opis fizyczny: Bibliogr. 37 poz.,

Twórcy

autor

Szczygieł R.

autor

Ubysz B.

• Samodzielna Pracownia Ochrony Przeciwpożarowej Lasu Instytut Badawczy Leśnictwa

Bibliografia

• 1. Albini F. A. and Reinhardt E. D. 1995, Modelling ignition, and burning rate of large woody natural fuels. Int. J. Wildland Fire 5(2): 81-91.
• 2. Anderson D. H., Catchpole E. A., De Mestre N. J., Parkes T. 1982, Modelling the spread of grass fire. J. Aust. Math. Soc. (Ser. B), 23: 451-466.
• 3. Andrews P. L., Bevis C. D. 1998, Update and Expansion of the Behave Fire Behaviour Prediction System. Proceedings of the 3rd International Conference on Forest Fire Research and 14th Conference on Fire forest Meteorology, Luso - Coimbra - Portugal 16-20th November 1998: 733-740.
• 4. Burgan, R.E., Cohen J., Deeming J. 1977, Manually calculating fire-danger rating - 1978 National Fire-danger rating system. Intermountain Forest and Range Experiment Station, Forest USDA Forest Service, Gen. Tech. Rep. INT-40.
• 5. Chuvieco E., Aguado I., Dimitrakopoulos A. P., 2004, Conversion of fuel moisture content values to ignition potential for integrated fire danger assessment. Can J. Forest Research, 34: 2284-2293.
• 6. Dimitrakopoulos A. P., Bemmerzouk A. M. 1998, Evalluation of the Canadian Forest Fire Danger Raiting System (CFFDRS) in the Mediterranean-type environment of Greec. Proc. Int. Symp. Applied Agrometeorology and Agroclimatology, Volos, Greece, 24-26 April 1996, European Commission, 595-602.
• 7. Finney M. A. 1994, Modelling the spread and behaviour of prescribed natural fires. Proc. 12th Conf. Fire and Forest Meteorology, 13, 8-143.
• 8. Fosberg M. A. 1971, Moisture content calculations for the 100-hour timelag fuel in fire danger rating. USDA Forest Service. Rocky Mountain Forest and Range Experiment Station. Research Note RM-199.
• 9. Fosberg M. A., Deeming J. E. 1971, Derivation of the 1- and 10-hour timelag fuel moisture calculations for fire-danger rating. USDA Forest Service, Rocky Mountain Forest and Range Experimental Station Research Note RM-207.
• 10. Fosberg M. A., Rithermel R. C., Andrews P. L. 1981, Moisture content calculations for 1000-hour timelag fuels. Forest Sci., 27(1): 19-26.
• 11. Gill A. M., Christian K. R., Moore P. H. R., Forrester R. I. 1987, Bushfire incidence, fire hazard and fuel reduction burning. Austr. J. Ecol., 12: 299-306.
• 12. Harrington M. G. 1982, Estimating ponderosa pine fuel moisture using National Fire-Danger Rating moisture values. USDA Forest Service. Rocky Mountain Forest and Range Experiment Sation, Res. Pap., RM-233.
• 13. Hatton T. J., Viney N. R. 1988, Modelling fine, dead, surface fuel moisture. Proceedings of the Conference on Bushfire Modelling and Fire Danger Rating Systems. Canberra, 11-12 July 1988. (Eds N.P. Cheney and A.M. Gill): 119-125.
• 14. Hatton T. J., Viney N. R., Catchpole E. A., De Mestre N. J. 1988, The influence of soil moisture on Eucalyptus leaf litter moisture. For. Sci., 34(2): 292-301.
• 15. Karlikowski T. 1981, Prognozowanie zagrożenia pożarowego lasu metodą IBL. Prace IBL, 578: 3-72.
• 16. Loomis R. M., Main W. A. 1980, Comparing jack pine slash and forest floor moisture contents and National Fire Danger Rating System predictions. ISDA, Forest Service. North Central Forest Experiment Station. Res. Pap. NC-189.
• 17. Łonkiewicz B. 1976, Badania nad palnością runa leśnego i intensywnością pożaru pokrywy gleby. Raport Inst. Bad. Leś., Warszawa.
• 18. Łonkiewicz B. 1979, Wpływ składu pokrywy gleby leśnej na powstawanie i rozprzestrzenianie się pożarów leśnych w warunkach siedlisk boru suchego i boru świeżego. Rozpr. doktor., maszynopis w bibliotece Inst. Bad. Leś.
• 19. McArthur A. G. 1967, Fire behaviour in eucalypt forests. Commonwealth of Australia Forestry and Timber Bureau, Canberra, Leafl., 107.
• 20. Pech G. 1989, A model to predict the moisture content of reindeer lichen. For. Sci., 35: 1014-1028.
• 21. Pook E. W. 1993, Empirical models evaluated for prediction of fine fuel moisture in Australian Pinus radiata plantations. N. Zeal. J. For. Sci., 23(3): 278-297.
• 22. Pook E. W., Gill A. M. 1993, Variation of live and dead fine fuel moisture in Pinus radiata plantations of the Australian Capital Territory. Int. J. Woldland Fire, 3(3): 155-168.
• 23. Rothermel R. C. 1983, How to predict the spread rate and intensity of forest and range fires. USDA, Forest Service. Intermountain Forest and Range Experiment Station. Gen. Tech. Rep. INT-143.
• 24. Sakowska H. 2005, Metoda oceny wielkoobszarowego zagrożenia pożarowego lasów w Polsce na podstawie przewidywanych zmian wilgotności ścioły. Rozpr. doktor. Maszynopis w bibliotece Inst. Bad. Leś.
• 25. Santorski Z. 1999, Prognozowanie zagrożenia pożarowego lasów. Metoda IBL. Biblioteczka Leśniczego, 112:1-11, SITLiD, DGLP, Warszawa.
• 26. Santorski Z., Kwiatkowski M. 2000, Dostosowanie metody prognozowanie zagrożenia pożarowego lasu do drzewostanów z runem trawiastym. Raport Inst. Bad. Leś., Warszawa.
• 27. Simard A. J. 1968, The moisture content of forest fuels. I. A review of the basic concepts. Canadian Department of Forest and Rural Development, Forest Fire Research Institute, Information Report FF-X-14, Ottawa, Canada.
• 28. Simard A.J., Main W. A. 1982, Comparing methods of predicting Jack pine slash moisture. Can. J. For. Res., 12, 793-802.
• 29. Simard A. J., Eenigenburg J. E., Blank R. W. 1984, Predicting fuel moisture in jack pine slash: a test of two systems. Can. J. For. Res., 14, 68-76.
• 30. Szczygieł R. 1987, Badanie wpływu czynników kształtujących powstawanie i rozprzestrzenianie się pożarów leśnych oraz doskonalenie metod zwalczania pożarów leśnych. Raport Inst. Bad. Leś., Warszawa.
• 31. Szczygieł R. 1989a, Laboratoryjne badania procesu spalania pokrywy ściółkowej Pinus sylvestris L. Biul. Inf. Tech. Nauka i Tech. Poż., 3: 72-84.
• 32. Szczygieł R. 1989b, Rozprzestrzenianie się pożaru pokrywy gleby leśnej - próba modelowania. Rozpr. doktor., maszynopis w Inst. Bad. Leś.
• 33. Ubysz B., Santorski Z., Kwapis Z., Sakowska H., Walczak D. 2000, System ostrzegania i alarmowania o pożarach leśnych. Raport Inst. Bad. Leś., maszynopis, Warszawa.
• 34. Van Wagner C.E. 1974, Structure of the Canadian Forest Fire Weather Index. Department of the Environment, Canadian Forestry Service, Publication No. 1333, Ottawa.
• 35. Van Wagner C.E. 1987, Development and structure of the Canadian Forest Fire Weather Index System. Canadian Firestry Service, Petawawa National Forestry Institute. Forestry Technical Report 35, pp. 37, Ottawa.
• 36. Viegas D. X., Viegas M. T., Ferreira A. D. 1992, Moisture content of fine forest fuels and fire occurrence in central Portugal. Int. J. of Wildland Fire, 2, 69-86.
• 37. Wittich K.-P. 1998, Wladbrandverfahren-Vorhersage. Teil I: Streufeuchtemodell. Deutscher Wetterdienst, Offenbach am Main, DWD intern Nr. 70, Beiträge zur Agrarmeteorologie, 2, 19.