全 文 ： 期 纪平等 森林灾害监测方法研究— 以西南地区火灾监测为例
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“西南林区等火灾监测评价 ”达国际先进水平
“八五 ”攻关专题 “西南林 区等火灾监测评价 ”于 199 5 年 10 月 26 日在北京通过 了由中科院自然与社会发
展协调局主持的验收和鉴定 。 鉴定委员会由南京大学 王杏元等 9 名同行专家组成 , 中科院院士陈述彭和 国家
科委副主任 、中科院院士徐冠华分别任正 、副主任委员 。
该专题由中国林科院资源信息所和中科院成都山地所 主持 , 林业 部规划院 、南林大 、北师大 、北林大参加 。
系统研究了森林火灾全过程 , 成功地开展 了以遥感和地理信息系统为主要技术支持 , 从森林火险区划预报到
林火背景数据的建立~ 林火航天 、航空遥感识别~ 林火行为仿真 和损失评估~ 林火灾后生态变化和恢复更
新监测评价等系列化研究 。 在遥感 对林火监测数学 模型和计算机技术应 用等方面均取得 了明显技术进 步 。
( l) 首次采用了基于人工神经网络的专家系统 , 建立了一个完整 、可运行的 N O A A 林火监测系统 。 在背景库支
持下 , 使监测的准确率达到 80 % 。 ( 2) 首次在我国将航空多光谱扫描数据用于林火监测 , 所建立的火热模型和
反映地物分异规律的线性 、非线性修正 系数及波段组合方法可区分 0.3 m 艺 x 0 . 3 m ’的火点 。 ( 3) 首次探讨了
用航天遥感数据估测枯落物的方法 。 ( 4) 用动态方程建立 了林火行为系统模型 , 并对著名的 R ot herm el模 型进
行了修正 。 依托背景库 , 火场仿真反应迅速 。 在G IS 支持下 , 建立模型 , 并用数字反演技术对林木死亡率 、火灾
面积给出较准确的估计 。
基于上述各点 , 评委们审查了有关资料 , 一致认为该成果在科学性 、实用性及研究的系统性等方面 , 总体
上 已达到国际先进水平 , 在利用神经网络提高火灾识别率 , 林火损失评估仿真模型的建立和枯落物估测 方法
方面 , 已达到国际领先水平 。
自1994年该系统运行以来 , 已较准确 及时地监测到四川木里 、大兴安岭红花 尔基 、内蒙大杨树等处0.27 、
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Z 以上 , 1 68 次火情 , 及时通知 了有关部门及 时扑救 。其报准率达80 % 以上 。这一 系统不仅对西南地区 ,
而且对其它地区也有使用价值 。将对减少林火损失 , 保护生态环境 , 恢复和重建灾后生态环境做出贡献 。
( 中国林业科学研究院资源信息研究所 袁凯先 )
期 黄少甫等 :杉木 D N A 的快速提取 693
M N aO A C 和 2 倍体积预冷的无水乙醇混匀 , 一20 ℃放置 30 m in , 这时 D N A 成 白色纤维状物
质 。 用钩捞出 (或离心 , 同上 )纤维状物质 , 70 写乙醇漂洗 , 吸水纸吸干 , 溶于 30 拌L T E 溶液
中 , 4 ℃短期或一20 ℃长期保存 。
2 实验结果
取 5 拼L D N A 在 0.8 % 琼脂糖凝胶上电泳 , E B ( 澳化乙锭溶液 )染色观察如图 1。 提出的
D N A 分子量均大于 30 kb , 用内切酶 H ind l 按常规酶切 (5 拌9 D N A , 2 0 U H i n d l , 3 7 oC 过
夜) 。结果显示该方法提出的 D N A 可被完全酶解 , 且完全符合 RF L P 分析的要求 。这将为杉木
的遗传图谱的构建和林木改 良打下基础 。
参 考 文 献
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