Bücher von Amit Kumar Verma

In diesem Buch haben wir Informationen darüber bereitgestellt, wie man die für die Waldbrandgefahr verantwortlichen biophysikalischen Einflussparameter ermittelt und mit Hilfe eines GIS- und Statistikpakets ein Brandgefahrenmodell entwickelt. Das Ergebnis zeigt, dass Kiefernwälder in niedrigeren Lagen und in der Nähe von Siedlungen stark von Bränden betroffen sind. Variablen wie der Niederschlag im trockensten Monat, der Niederschlag im wärmsten Quartal, die mittlere Temperatur im trockensten Quartal, die Entfernung von der Waldwache chowki, die Dichte des Walddaches, die Entfernung von der Siedlung und die Höhe haben einen erheblichen Einfluss auf das Waldbrandregime in der Kiefernzone von Uttarakhand. Die vorliegende Methodik stellt eine wesentliche Verbesserung gegenüber der Methode der Häufigkeitsanalyse dar, die von früheren Arbeitern für die Entwicklung von Brandgefahrenmodellen in der Kiefernzone verwendet wurde. Solche Modelle können, wenn sie mit zukünftigen Daten rekalibriert werden, zu einer höheren Genauigkeit der Brandvorhersage führen. Die GIS-basierte Modellierung ist hilfreich bei der Identifizierung, Kartierung und Quantifizierung biophysikalischer Parameter auf räumlich-zeitlicher Ebene sowie bei der Vorhersage zukünftiger Waldbrände. Die raumbezogene Modellierung kann die Waldbrandbekämpfung verbessern, indem sie räumlich kartierte Brandherde liefert.

Dans ce livre, nous avons fourni des informations sur la manière d'identifier les paramètres biophysiques influents responsables du risque d'incendie de forêt et de développer un modèle de risque d'incendie à l'aide d'un SIG et d'un progiciel statistique. Les résultats montrent que les forêts de pins situées à basse altitude et à proximité des habitations sont fortement touchées par les incendies. Des variables telles que les précipitations du mois le plus sec, les précipitations du trimestre le plus chaud, la température moyenne du trimestre le plus sec, la distance par rapport au chowki des gardes forestiers, la densité du couvert forestier, la distance par rapport à l'habitat et l'altitude influencent de manière significative le régime des incendies de forêt dans la zone des pins de l'Uttarakhand. La présente méthodologie apporte une amélioration substantielle par rapport à la méthode d'analyse de fréquence utilisée par les travailleurs antérieurs pour développer des modèles de risque d'incendie dans la zone des pins. La modélisation basée sur les SIG est utile pour identifier, cartographier et quantifier les paramètres biophysiques à l'échelle spatio-temporelle, ainsi que pour les prévisions d'incendies de forêt. La modélisation géospatiale peut potentiellement améliorer la gestion des incendies de forêt en fourniss

En este libro hemos proporcionado información sobre cómo identificar los parámetros biofísicos influyentes responsables del riesgo de incendios forestales y desarrollar un modelo de riesgo de incendios utilizando SIG y paquetes estadísticos. Los resultados muestran que los bosques de pino situados a menor altitud y cerca de los asentamientos sufren el impacto de los incendios. Variables como la precipitación del mes más seco, la precipitación del trimestre más cálido, la temperatura media del trimestre más seco, la distancia desde el chowki de guardia forestal, la densidad del dosel forestal, la distancia desde el asentamiento y la elevación están influyendo significativamente en el régimen de incendios forestales en la zona de pinos de Uttarakhand. La presente metodología proporciona una mejora sustancial sobre el método de análisis de frecuencia utilizado por los trabajadores anteriores para el desarrollo de modelos de riesgo de incendios en la zona de pinos. Los modelos basados en SIG son útiles para identificar, cartografiar y cuantificar los parámetros biofísicos a escala espacio-temporal, así como para las predicciones futuras de incendios forestales. La modelización geoespacial puede mejorar potencialmente la gestión de los incendios forestales proporcionando mapas espaciales de los focos de incendio.

V ätoj knige my predstawili informaciü o tom, kak opredelit' wliqüschie biofizicheskie parametry, otwetstwennye za opasnost' lesnyh pozharow, i razrabotat' model' pozharnoj opasnosti s ispol'zowaniem GIS i statisticheskogo paketa. Poluchennye rezul'taty pokazywaüt, chto sosnowye lesa na nizkih wysotah i wblizi naselennyh punktow sil'no stradaüt ot pozharow. Takie peremennye, kak osadki samogo suhogo mesqca, osadki samogo teplogo kwartala, srednqq temperatura samogo suhogo kwartala, rasstoqnie do lesnoj ohrany, plotnost' lesnogo pologa, rasstoqnie do naselennogo punkta i wysota nad urownem morq, okazywaüt znachitel'noe wliqnie na rezhim lesnyh pozharow w sosnowoj zone Uttarakhanda. Nastoqschaq metodologiq suschestwenno uluchshaet metod chastotnogo analiza, ispol'zowawshijsq ranee dlq razrabotki modelej pozharnoj opasnosti w sosnowoj zone. Modelirowanie na osnowe GIS pomogaet wyqwlqt', kartirowat', kolichestwenno oceniwat' biofizicheskie parametry w prostranstwenno-wremennom masshtabe, a takzhe prognozirowat' lesnye pozhary w buduschem.

In questo libro abbiamo fornito informazioni su come identificare i parametri biofisici influenti sul rischio di incendi boschivi e sviluppare un modello di rischio di incendio utilizzando GIS e pacchetti statistici. I risultati mostrano che le pinete a bassa quota e vicino agli insediamenti sono gravemente colpite dagli incendi. Variabili come le precipitazioni del mese più secco, le precipitazioni del trimestre più caldo, la temperatura media del trimestre più secco, la distanza dal chowki della guardia forestale, la densità della copertura forestale, la distanza dall'insediamento e l'altitudine influenzano significativamente il regime degli incendi boschivi nella zona dei pini dell'Uttarakhand. La presente metodologia offre un miglioramento sostanziale rispetto al metodo dell'analisi di frequenza utilizzato dai precedenti ricercatori per sviluppare modelli di rischio di incendio nella zona dei pini. Questi tipi di modelli, se ricalibrati con dati futuri, possono portare a un maggior grado di accuratezza nella previsione degli incendi. La modellazione basata sui GIS è utile per identificare, mappare e quantificare i parametri biofisici su scala spazio-temporale e anche per le previsioni future degli incendi boschivi. La modellazione geospaziale può potenzialmente migliorare la gestione degli incendi forestali fornendo una mappatura spaziale dei punti caldi degli incendi.

Neste livro, fornecemos informações sobre como identificar os parâmetros biofísicos influentes responsáveis pelo risco de incêndio florestal e desenvolver um modelo de risco de incêndio utilizando o SIG e um pacote estatístico. O resultado mostra que os pinhais a baixa altitude e perto de povoações são muito afectados pelo fogo. Variáveis como a precipitação do mês mais seco, a precipitação do trimestre mais quente, a temperatura média do trimestre mais seco, a distância do chowki do guarda florestal, a densidade das copas das árvores, a distância da povoação e a altitude influenciam significativamente o regime de incêndios florestais na zona de pinheiros de Uttarakhand. A presente metodologia proporciona uma melhoria substancial em relação ao método de análise de frequências utilizado por trabalhadores anteriores para desenvolver modelos de risco de incêndio na zona dos pinheiros. Estes tipos de modelos, se forem recalibrados utilizando dados futuros, podem conduzir a um maior grau de exatidão na previsão de incêndios. A modelação baseada em SIG é útil na identificação, cartografia e quantificação de parâmetros biofísicos à escala espácio-temporal e também para a previsão futura de incêndios florestais. A modelação geoespacial pode potencialmente melhorar a gestão dos incêndios florestais, fornecendo pontos críticos de incêndio cartografados espacialmente.

En este libro hemos proporcionado información sobre cómo identificar las zonas de riesgo de incendios forestales mediante el análisis de la incidencia histórica de los incendios junto con losparámetros biofísicos influyentes responsables de los incendios forestales para un paisaje particular utilizando técnicas de SIG . Laszonas de riesgo de incendios forestales se delinearon mediante la asignación de pesos subjetivos a las clases de todos los parámetros de acuerdo con su sensibilidad al fuego o su capacidad de inducción de incendios. Se identificaron dos categorías de regiones sensibles al fuego, como las zonas más sensibles y las zonas sensibles a la intensidad del fuego. El resultado muestra que casi el 20% del área de estudio se predijo como la más sensible. El modelo de riesgo de incendio forestal basado en SIG de la zona estudiada concuerda en gran medida con los lugares reales afectados por los incendios. Este estudio puede ayudar a preparar un mapa base para la planificación preparatoria de la gestión de incendios forestales en un área determinada.

In questo libro abbiamo fornito informazioni su come identificare le zone a rischio di incendio forestale analizzando le incidenze storiche degli incendi insieme ai parametri biofisici influenti responsabili degli incendi forestali per un particolare paesaggio utilizzando tecniche GIS. Lezone a rischio di incendio forestale sono state delineate assegnando pesi soggettivi alle classi di tutti i parametri in base alla loro sensibilità al fuoco o alla loro capacità di indurre incendi. Sono state identificate due categorie di regioni sensibili agli incendi, come le zone più sensibili e quelle sensibili all'intensità del fuoco. Il risultato mostra che quasi il 20% dell'area di studio è stato previsto come più sensibile. Il modello di rischio di incendio forestale dell'area di studio, sviluppato su base GIS, è risultato in forte accordo con i siti effettivamente colpiti dagli incendi. Questo studio può aiutare a preparare una mappa di base per la pianificazione preparatoria della gestione degli incendi boschivi in una particolare area.

In diesem Buch haben wir Informationen über die Ermittlung von Waldbrandrisikogebieten durch die Analyse historischer Brandfälle und einflussreicher biophysikalischer Parameter, die für Waldbrände in einer bestimmten Landschaft verantwortlich sind, mit Hilfe von GIS-Techniken bereitgestellt. DieWaldbrandrisikogebiete wurden durch die Zuweisung subjektiver Gewichte zu den Klassen aller Parameter entsprechend ihrer Brandempfindlichkeit oder ihrer brandauslösenden Fähigkeit abgegrenzt. Es wurden zwei Kategorien brandempfindlicher Regionen ermittelt, nämlich die empfindlichsten und die empfindlichsten Brandintensitätszonen. Das Ergebnis zeigt, dass fast 20 % des Untersuchungsgebiets als besonders empfindlich eingestuft wurden. Das entwickelte GIS-basierte Waldbrandrisikomodell für das Untersuchungsgebiet zeigte eine hohe Übereinstimmung mit den tatsächlich von Bränden betroffenen Gebieten. Eine solche Studie kann bei der Erstellung einer Basiskarte für die vorbereitende Planung der Waldbrandbekämpfung in einem bestimmten Gebiet helfen.

V dannoj knige predstawlena informaciq o tom, kak opredelit' zony pozharnoj opasnosti na osnowe analiza istoricheskih sluchaew pozharow i biofizicheskih parametrow, wliqüschih na wozniknowenie lesnyh pozharow, dlq konkretnogo landshafta s ispol'zowaniem metodow GIS. Zony pozharnoj opasnosti byli wydeleny putem priswoeniq sub#ektiwnyh wesow klassam wseh parametrow w sootwetstwii s ih chuwstwitel'nost'ü k pozharu ili sposobnost'ü wyzywat' pozhar. Byli wydeleny dwe kategorii pozharochuwstwitel'nyh regionow - naibolee chuwstwitel'nye i chuwstwitel'nye po intensiwnosti pozhara. V rezul'tate bylo ustanowleno, chto pochti 20% issleduemoj territorii otnositsq k naibolee chuwstwitel'nym. Razrabotannaq na osnowe GIS model' riska lesnyh pozharow na issleduemoj territorii okazalas' horosho soglasowannoj s real'nymi pozharoopasnymi uchastkami. Podobnoe issledowanie mozhet pomoch' w podgotowke bazowoj karty dlq planirowaniq uprawleniq lesnymi pozharami na konkretnoj territorii.

Neste livro, fornecemos informações sobre como identificar zonas de risco de incêndio florestal através da análise de incidências históricas de incêndios, juntamente com parâmetros biofísicos influentes responsáveis pelos incêndios florestais numa paisagem específica, utilizando técnicas de SIG. As zonas de risco de incêndio florestal foram delineadas através da atribuição de pesos subjectivos às classes de todos os parâmetros, de acordo com a sua sensibilidade ao fogo ou a sua capacidade de indução de incêndios. Foram identificadas duas categorias de regiões sensíveis ao fogo, como as zonas mais sensíveis e as zonas sensíveis à intensidade do fogo. O resultado mostra que quase 20% da área de estudo foi prevista como sendo a mais sensível. Verificou-se que o modelo de risco de incêndio florestal da área de estudo, baseado em SIG, está em forte concordância com os locais efetivamente afectados por incêndios. Este estudo pode ajudar a preparar um mapa de base para o planeamento preparatório da gestão dos incêndios florestais numa determinada área.

Dans ce livre, nous avons fourni des informations sur la manière d'identifier les zones à risque d'incendie de forêt en analysant les incidences historiques des incendies ainsi que les paramètres biophysiques influents responsables des incendies de forêt pour un paysage particulier à l'aide de techniques SIG. Leszones à risque d'incendie de forêt ont été délimitées en attribuant des pondérations subjectives aux classes de tous les paramètres en fonction de leur sensibilité au feu ou de leur capacité à provoquer des incendies. Deux catégories de régions sensibles au feu ont été identifiées, à savoir les zones les plus sensibles et les zones d'intensité du feu les plus sensibles. Le résultat montre que près de 20 % de la zone d'étude est considérée comme la plus sensible. Le modèle de risque d'incendie de forêt de la zone d'étude, basé sur le SIG, s'est avéré être en parfaite adéquation avec les sites réellement touchés par les incendies. Une telle étude peut aider à préparer une carte de base pour la planification préparatoire de la gestion des incendies de forêt dans une zone particulière.

In this book we have provided information on how to identify influencive biophysical parameters responsible for forest fire hazard and develop fire hazard model using GIS and statistical package. The result shows that Pine forests at lower elevation and near to settlement are badly impacted by fire. Variables such as precipitation of driest month, precipitation of warmest quarter, mean temperature of driest quarter, distance from forest guard chowki, forest canopy density, distance from settlement and elevation are significantly influencing forest fire regime in pine zone of Uttarakhand. The present methodology provides substantial improvement over frequency analysis method as used by earlier workers for developing fire hazard models in pine zone. Such types of models if recalibrated using future data can lead to higher degree of accuracy of fire prediction. GIS based modelling is helpful in identifying, mapping, quantification of biophysical parameters at spatio-temporal scale and also for the future predictions of forest fire. Geospatial modelling can potentially enhance forest fire management by providing spatially mapped fire hotspots.

In this book we have provided information on how to identify forest fire risk zones by analyzing historical fire incidences along with influencive biophysical parameters responsible for forest fire for a particular landscape using GIS techniques. Forest fire risk zones were delineated by assigning subjective weights to the classes of all the parameters according to their sensitivity to fire or their fire-inducing capability. Two categories of fire sensitive regions such as most sensitive and sensitive fire intensity zones were identified. The result shows that almost 20% of the study area was predicted to be under most sensitive. The evolved GIS-based forest fire risk model of the study area was found to be in strong agreement with actual fire-affected sites. Such study can help in preparing base map for preparatory planning for forest fire management for a particular area.