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World File Search System防火带
大盆地防火带规划环境影响报告
近年来，美国西部各地的野火规模和频率都有所增加。此外，在栖息地重新建立之前反复燃烧的地区数量也有所增加。这些大规模、反复发生的火灾破坏了健康的牧场、山艾灌木群落和土地的总体生产力。在过去十年（2009-2018 年），有 21 起火灾，每起都超过 10 万英亩。在同一时间段内，项目区域内 BLM 管理的土地被烧毁超过 1350 万英亩（BLM 2019 年）。这些野火摧毁了私人财产，破坏或摧毁了牧场，减少了休闲机会，并导致各种动植物物种的栖息地丧失。在一些地方，植物群落从本地植物群落转变为入侵的一年生草本植物，如雀麦草。牧场栖息地转变为入侵的一年生草地，通过减缓或阻止山艾灌木群落的恢复，进一步阻碍了牧场的健康和生产力。大盆地现有的防火带已被消防员利用来遏制和控制野火。
做好家庭和社区防备野火的准备
• 清除住所 30 米范围内的枯树和病树 • 疏伐树木（间隔 8 英尺/修剪 8 英尺高） • 不在地基周围使用树皮覆盖物 • 覆盖甲板底面以避免树叶堆积 • 不使用时将草坪家具收起来 • 将木柴存放在家外 • 将草坪修剪到建筑物附近 • 将燃料/丙烷存放在家外 • 清除梯子燃料并设置防火带 • 在景观美化中使用防火物种
为家庭和社区做好应对野火的准备
• 清除住所 30 米范围内的枯树和病树 • 疏伐树木（间隔 8 英尺/修剪 8 英尺高） • 不在地基周围使用树皮覆盖物 • 覆盖甲板底面以避免树叶堆积 • 不使用时将草坪家具收起来 • 将木柴存放在家外 • 将草坪修剪到建筑物附近 • 将燃料/丙烷存放在家外 • 清除梯子燃料并设置防火带 • 在景观美化中使用防火物种
电池储能系统 (BESS)
图 1.2：典型的集装箱式电池储能设施 1.2 电池组件和辅助基础设施 通常，BESS 由多个电池单元组成，这些电池单元组装在一起形成模块。每个电池单元包含一个正极、一个负极和一个电解质。一个模块可能由数千个协同工作的电池单元组成。模块通常包装在集装箱内（类似于集装箱），这些集装箱在交付时已预先组装好，以运送到光伏站点（图 1-3 显示了其中一个集装箱的内部）。将有许多这样的集装箱并行运行，以将系统的总存储容量增加到所需的容量。辅助基础设施可能包括： • 电池室； • 逆变器； • 开关设备室； • 监控和数据采集 (SCADA) 设备； • 热管理系统。 • 防火装置 • BESS 和 WEF 变电站之间的 MV 电缆（地下或架空） • 电源转换器 • HV/MV 开关设备 • BESS 周围可能的防火带
场地规划检查表.pdf
房产尺寸 - 准确界定的房产线，并包括尺寸 北箭头 所有现有和拟建结构 - 已贴标签（包括甲板和门廊等） 所有房产线与现有和拟建建筑物或结构的距离 车道长度和宽度（拟建和现有） 道路（贴上现有和拟建的标签），包括通行权尺寸及其与车道的关系 地役权 - 公用设施、入口/出口、化粪池、防火带（如适用）等 水源位置（水井、社区系统或市政） 水景 - 湿地、溪流、池塘、小溪等 防火缓冲区（仅适用于森林分区 PF-80 房产） 洪泛区：是 E 否 D FPD 许可证编号（如适用） 化粪池系统位置，包括水箱、排水场和维修区域 自然特征 - 悬崖、沟壑、陡坡或切堤 拟建结构与化粪池系统组件的距离 现有和拟建结构之间的距离 地形 - 等高线的坡度和高程的方向和百分比（如果是平坦的，请在现场平面图上注明）拟建结构如已知，请清楚地圈出，任何计划的排水位置（雨水沟、幕墙排水沟等）其他
丛林火灾与安全 - Dederang Bess
与其他环境目标不相容。本提案不符合这些原则。Dederang 是森林火灾高风险地区。邻近农场和建议项目的土地内有树木种植园。它靠近 BMO。Mt Jack 的森林火灾防护措施回火可能不再可行，这意味着社区将面临更大的持续风险。本提案位于山谷中。在极度危险的森林火灾日，来自项目区域的任何事故都将以极快的速度向上传播。向东、向西和向南向上传播到邻近的土地。在 2009 年黑色星期六森林火灾中，数十辆来自新南威尔士州的志愿消防车排列在围场上，BESS 计划保护 Dederang 终点站 (DTS)。如果 DTS 受损，则意味着墨尔本没有电力。如果有 BESS，这将是不可能的。志愿者没有配备正确的设备来扑灭 BESS 附近的火灾。 FSV 已通过 leFer 表示他们不会防御。这是 CFA 的责任。许多当地 CFA 成员不会防御。我们将忙于保护自己的资产。我们的问题依然是：在灾难发生的日子，谁会真正出现来帮忙？丛林火灾危险景观条件丛林火灾最有可能的方向来自西南部或西北部。这两个方向都是由狭窄的山谷为主，周围是森林覆盖的山脉。最后的邻近场所是 Dederang 休闲保护区。在火灾现场 3.5 公里半径范围内。在严重的丛林火灾情况下，例如 2009 年，当地 CFA 无法保护 BESS。在这种情况下，当地人的应急计划是什么？10 或 20 米的防火带是不够的。只要问问任何真正经历过丛林火灾的人就知道了。
无人机
摘要：控制人类居住区周围的植被可燃物是减少森林、建筑物和基础设施火灾严重程度以及保护人类生命的重要策略。每个国家在这方面都有自己的规定，但它们的共同点是通过减少可燃物负荷，我们反过来会降低火灾的强度和严重程度。使用无人机 (UAV) 获取的数据与其他被动和主动遥感数据相结合，通过机器学习算法规划野外-城市界面 (WUI) 可燃物突破口的效果最佳。测试了九种遥感数据源（主动和被动）和四种监督分类算法（随机森林、线性和径向支持向量机和人工神经网络），以对五种可燃物区域类型进行分类。我们使用了无人机获取的非常高密度的光探测和测距 (LiDAR) 数据（154 条回波 · m − 2 和 5 厘米像素的正射镶嵌图）、来自 Pleiades-1B 和 Sentinel-2 卫星的多光谱数据以及机载激光扫描 (ALS) 获取的低密度 LiDAR 数据（0.5 条回波 · m − 2 ，25 厘米像素的正射镶嵌图）。通过使用随机森林 (VSURF) 程序的变量选择，对最终变量进行了预选择以训练模型。对这四种算法进行了比较，并得出结论，它们在训练数据集上的整体准确度 (OA) 方面的差异可以忽略不计。结合使用 Sentinel-2 和两个 LiDAR 数据（UAV 和 ALS），随机森林在训练中获得了 90.66% 的 OA，在测试数据集中获得了 91.80% 的 OA。尽管在训练步骤中 SVML（OA = 94.46%）和在测试步骤中 ANN（OA = 91.91%）获得了最高的准确率，但随机森林被认为是最可靠的算法，因为它由于训练和测试性能之间的差异较小而产生了更一致的预测。所用数据源之间的准确率差异远大于算法之间的差异。使用不同日期的点云和一年中不同季节的多光谱信息计算的 LiDAR 增长指标是分类中最重要的变量。我们的研究结果支持无人机在防火带规划和管理以及因此在预防森林火灾方面的重要作用。