森林地表可燃物聚類方法的研究與分析

李桂君，杜嘉林，馮仲科

(1.北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083；2.黑龍江省林業(yè)科學(xué)院，哈爾濱 150081)

森林地表可燃物聚類方法的研究與分析

李桂君1，2，杜嘉林2，馮仲科1*

(1.北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083；2.黑龍江省林業(yè)科學(xué)院，哈爾濱 150081)

掌握森林地表可燃物的載量及分布狀況是現(xiàn)代林火管理關(guān)鍵性的工作。本文依據(jù)地表可燃物載量測(cè)定數(shù)據(jù)，采用聚類方法對(duì)大興安嶺新林區(qū)地表可燃物載量進(jìn)行分類分析，并將系統(tǒng)聚類法中的Ward法引入到載量特性分類研究中，對(duì)10個(gè)實(shí)測(cè)林型的地表可燃物載量進(jìn)行分析研究。結(jié)果表明：Ward聚類法可以凝練可燃物類型信息和給出載量變化的形式，即有林地、疏林地、灌叢、其他林地、草地等可燃物類型，反映了大興安嶺新林區(qū)地表可燃物載量的特點(diǎn)，說明聚類分析可以估計(jì)所有的分類載量。同時(shí)，模型的平均絕對(duì)誤差、預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和模型預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性指數(shù)均在允許值內(nèi)。因此，采用該方法進(jìn)行分類對(duì)森林火災(zāi)的預(yù)防、林火發(fā)生預(yù)報(bào)、滅火指揮等具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

地表可燃物；載量；聚類分析

0 引言

在20世紀(jì)50年代Sparhawk、Hamby等就開始對(duì)可燃物載量進(jìn)行研究，但僅是對(duì)森林某個(gè)類型進(jìn)行了探索性的可燃物載量研究，處于比較粗放性狀態(tài)[1-2]；60年代后，依據(jù)林分因子進(jìn)行分析，利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行推測(cè)森林可燃物載量的研究[3-5]；Rothermel等依據(jù)森林可燃物載量的時(shí)間變化規(guī)律性提出了可燃物載量的動(dòng)態(tài)模型，讓人為估計(jì)趨近客觀實(shí)際情況，也為研究森林可燃物載量奠定了基礎(chǔ)[6]；Brende等建立了火炬松人工林中地被物載量估計(jì)公式[7]；Brown分別用來估計(jì)對(duì)林分中小直徑木、灌木和草本的載量[8]；美國學(xué)者Raison等研究了6種類型的可燃物，并建立了一個(gè)細(xì)小可燃物載量動(dòng)態(tài)模型[9]；Wiliam等研究了加利福尼亞州森林純林火災(zāi)后的載量情況，美國常綠灌木果茶，火燒后總活載量隨火災(zāi)后時(shí)間的增加而逐漸增加[10]；加拿大Allan討論了植物活負(fù)荷量的模式和火災(zāi)后的變化的規(guī)律，和其他研究人員也有類似的結(jié)論[11-13]；Nicholas通過量化森林結(jié)構(gòu)和估測(cè)森林可燃物梯度，估算林下可燃物載量[14-15]。我國研究起步較晚，在不同地區(qū)，針對(duì)不同研究對(duì)象，專家采用分類和回歸的方法，建立了可燃物載量動(dòng)態(tài)模型，并與森林資源連續(xù)因子來提高模型的預(yù)測(cè)精度[16-17]。鄭煥能用易燃的載量系數(shù)等因子，對(duì)森林燃燒性分類研究[18]；何忠秋在研究大興安嶺北部不同時(shí)期可燃物類型載量變化基礎(chǔ)上，利用灰色系統(tǒng)仿真技術(shù)，建立了3種森林可燃物含水量的動(dòng)態(tài)載量模型[19-20]；陳存久等對(duì)37種針葉和闊葉樹抗火性能進(jìn)行綜合研究[21]；袁春明、文定元以南方馬尾松人工林建立可燃物載量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型[22]，胡海清等利用林分因子預(yù)測(cè)森林地被可燃物載量[23-26]。

可燃物的載量決定了森林火災(zāi)的大小，掌握森林地表可燃物的載量及分布，對(duì)森林可燃物進(jìn)行定量分析，是現(xiàn)代林火管理的一種較為關(guān)鍵性的基礎(chǔ)工作。本研究以當(dāng)?shù)鼐哂写硇缘膬?yōu)勢(shì)樹種興安落葉松地表可燃物作為研究對(duì)象，通過實(shí)地調(diào)查取樣，采用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，建立適合當(dāng)?shù)氐纳挚扇嘉镙d量模型，它對(duì)森林火災(zāi)的預(yù)防、林火發(fā)生預(yù)測(cè)和滅火指揮等具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究地概況與調(diào)查方法

1.1 研究地概況

本研究選擇黑龍江省大興安嶺新林林業(yè)局為研究地。黑龍江省大興安嶺新林林業(yè)局(123°41′-125°32′ E，50°16′-52°20′ N)地處寒溫帶北端，屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，樹木休眠期長(zhǎng)達(dá)6個(gè)月以上，年平均氣溫-3 ℃，最低氣溫-47 ℃，最高溫度36 ℃，無霜期80～100 d，總面積879 046 hm2，森林覆蓋率84.5%。主要樹木有興安落葉松(Larixgmelinii)、樟子松(Pinussylvestris)、紅皮云杉(Piceakoraiensis)、白樺(Betulaplatyphylla)、蒙古櫟(Xylosmaracemosum)、山楊(Populusdavidiana)等。

1.2 研究方法

草地可燃物載量：草本層在標(biāo)準(zhǔn)地內(nèi)均勻設(shè)置3個(gè)1 m×1 m小樣方，把所有草本植物從根處割取地上部分，稱其鮮重并取樣。80 ℃全部烘干至恒重，換算成單位面積的生物量。

灌木林可燃物載量：灌木層在標(biāo)準(zhǔn)地中隨機(jī)設(shè)置三個(gè)5 m×5 m樣方，統(tǒng)計(jì)灌木層的種類和數(shù)量后，采用全體收獲法，分別對(duì)不同種類地上部分不同器官稱鮮重；并取樣烘干，把不同種類灌木生物量求和，推算出單位面積灌木的生物量。

有林地可燃物載量：地被物層在喬木層調(diào)查的樣方中，隨機(jī)均勻選設(shè)3個(gè)1 m×1 m小樣方。凋落物按未分解、半分解兩層，測(cè)定其鮮重，取樣烘干至恒重，計(jì)算其生物量，并換算成單位面積的生物量。

應(yīng)用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析和相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)。

2 可燃物載量估算方法

2.1 基于聚類分析的可燃物載量估算方法

以黑龍江省大興安嶺新林區(qū)為研究對(duì)象，選定森林可燃物載量為研究的基本單位，以各林班、小班載量指標(biāo)為依據(jù)進(jìn)行區(qū)劃。

表1 描述統(tǒng)計(jì)量Tab.1 Descriptive statistics

在這個(gè)系統(tǒng)中，每個(gè)類型的可燃物載量有一個(gè)更密切的關(guān)系，有一個(gè)明顯的類和類之間的差異。由于森林地帶分布是模糊的，所以引入模糊數(shù)學(xué)進(jìn)行聚類分析可以使分類更加實(shí)用。通過直接模糊聚類分析可以實(shí)現(xiàn)森林防火區(qū)劃。

2.2 可燃物載量和因子的選擇

選取大興安嶺林區(qū)新林區(qū)植被類型作為樣品，組成論域X={X1，X2，……，X10}，40個(gè)載量作為因子，這樣每個(gè)樣品被視為10維空間上的點(diǎn)，即X1={Xij}，i=1，2，……10；j=1，2，……6。它們組成了可燃物載量為10，因子數(shù)為40的可燃物載量集。

2.3 數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用的公式為

原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果見表1。

3 結(jié)果與分析

聚類分析的目的是建立森林資源圖形數(shù)據(jù)庫，依據(jù)森林資源信息測(cè)算地表可燃物載量，將森林地表可燃物信息疊加到森林資源圖形上，小于15 t為綠色，15～25 t為黃色，25 t以上為紅色，同色相溶形成可燃物分布圖。聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組(clusters)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數(shù)值分類(numerical taxonomy)。變量類型為定類變量、定量(離散和連續(xù))變量。從實(shí)際應(yīng)用的角度來看，聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一。此外，聚類分析可以作為一個(gè)獨(dú)立的工具來獲得數(shù)據(jù)的分布，觀察每一個(gè)簇的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，并將重點(diǎn)放在具體的簇集，并進(jìn)一步分析[27-28]。聚類分析也可以作為其他算法的預(yù)處理步驟(如分類和定性歸納算法)。聚類分析結(jié)果見表2至表8。

3.1 最佳聚類數(shù)的確定

通過聚類中心、距離、方差分析等去確定最佳聚類數(shù)。V1～V10代表類型。見表2至表5。

F檢驗(yàn)應(yīng)僅用于描述性的目的，因?yàn)樗x擇的聚類將被用來最大化的情況下，在不同的集群之間的差異。所觀察到的顯著性水平?jīng)]有被相應(yīng)地校正，所以無法將其解釋為是對(duì)聚類均值相等這一假設(shè)的檢驗(yàn)。

3.2 聚類分析結(jié)果

通過無缺失類型展示近似矩陣的結(jié)果見表6。

表2 最終聚類中心Tab.2 The final cluster centers

表3 最終聚類中心間的距離Tab.3 The distance between the final cluster centers

表4 方差分析Tab.4 ANOVA

表5 每個(gè)聚類中的案例數(shù)Tab.5 Number of cases in each cluster

表6 案例處理匯總aTab.6 Case processing summary

表7 近似矩陣Tab.7 Approximation matrix

3.3 Ward 聯(lián)結(jié)

采用Ward聯(lián)結(jié)方法產(chǎn)生階梯聚類樹見表8。

表8 聚類表Tab.8 Cluster table

Ward方法、最小方差法(離差平方和法、Ward法)，由Ward提出。它是基于方差分析的思想。如果類被適當(dāng)?shù)胤峙洌嗤扇嘉镙d量之間的平方和應(yīng)該是更小的，并且不同類可燃物載量之間的偏差和的平方應(yīng)該更大。當(dāng)譜系聚集時(shí)，類之間的距離可以直接計(jì)算，也可以得到從以前的簇級(jí)的距離。觀測(cè)值之間的距離可用歐氏距離[29-30]。

Ward方法并類時(shí)總是使得并類導(dǎo)致的類內(nèi)離差平方和增量最小。

圖1 聚類分析Fig.1 Cluster Analysis

譜系聚類最終得到一個(gè)聚類樹，可以把所有觀測(cè)聚為一類。到底應(yīng)該把觀測(cè)分為幾類是一個(gè)比較困難的問題，到現(xiàn)在沒有一個(gè)統(tǒng)一的確定性的方法。因?yàn)榉诸悊栴}本身就是沒有一定標(biāo)準(zhǔn)的，沒有絕對(duì)正確的原則。通常要結(jié)合以下幾種方法或原則來綜合考慮：

(1)根據(jù)問題的實(shí)際情況。這是一個(gè)前提性的原則。

(2)從譜系聚類圖直觀的看出來或通過分界值(閾值)給出分類

選定聚類方法，經(jīng)過聚類最后得到一張譜系圖。譜系圖只能反映可燃物載量之間的關(guān)系，本身并沒有給出分類。在本文中譜系圖只表示可燃物載量之間的關(guān)系，可以根據(jù)圖看出可燃物載量之間的聚類趨勢(shì)來判斷聚類的結(jié)果，也可以確定一個(gè)閾值，作為尺度來分割譜系圖得出分類的結(jié)果。根據(jù)可燃物載量的分布和劃分特點(diǎn)，采用模糊數(shù)學(xué)中的聚類分析方法進(jìn)行分區(qū)。它的基本原理是根據(jù)可燃物載量的屬性或特征，用數(shù)學(xué)方法定量地確定可燃物載量種類之間的關(guān)系，根據(jù)每個(gè)可燃物載量分類的近似度，最終得到一個(gè)分類系統(tǒng)能夠反映個(gè)體之間的關(guān)系。

從圖1可以看出大興安嶺新林區(qū)可分為6個(gè)不同類型，{1、6、7}、8、10、{4、9}、{2、5}、3，即有林地、疏林地、灌叢、其他林地、天然草地、其他草地。選定6個(gè)類型，與實(shí)際工作中的可燃物載量劃分基本相同，反映大興安嶺新林區(qū)地表可燃物類型的特點(diǎn)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本研究采用Ward聚類法以凝練可燃物類型信息和給出載量變化的形式，有效地劃分出有林地、疏林地、灌叢、其他林地、草地等可燃物類型，基本能反映大興安嶺新林區(qū)地表可燃物載量的特點(diǎn)。同時(shí)，模型的平均絕對(duì)誤差、預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和模型預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性指數(shù)均在允許值內(nèi)。聚類分析的結(jié)果合理、準(zhǔn)確、客觀，表明該方法具有較好的應(yīng)用前景。

4.2 討論

采用經(jīng)驗(yàn)方法預(yù)測(cè)森林可燃物載量，得出區(qū)域森林可燃物載量估計(jì)值，使人們對(duì)區(qū)域森林可燃物載量有了整體了解，但可信度不確定；通過聚類分析，得出可燃物載量類型劃分的結(jié)果與結(jié)論，數(shù)量化了森林可燃物載量，具有可靠性和確定性?？扇嘉镙d量聚類分析有助于從整體上推進(jìn)量化指標(biāo)，有助于了解林火蔓延過程中可燃物的存在量。通過聚類分析和經(jīng)驗(yàn)分析的比較，可以看出結(jié)果相似，所以林火預(yù)防撲救布控，應(yīng)充分考慮聚類分析劃分的可燃物載量類型，適當(dāng)增加布控人員數(shù)量，控制林火發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵位置。

本研究所建立的森林可燃物載量模型對(duì)林火發(fā)生、發(fā)展預(yù)測(cè)模型提供可靠數(shù)據(jù)，可為林火的預(yù)防撲救及森林生態(tài)恢復(fù)提供參數(shù)；但是可燃物載量狀態(tài)以及分布的影響需要進(jìn)一步研究，也將是未來要開展的工作。因此，建議采用該方法進(jìn)行分類，對(duì)森林火災(zāi)的預(yù)防撲救等具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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ClusterAnalysisofForestSurfaceFuel

Li Guijun1，2，Du Jialin2，F(xiàn)eng Zhongke1*

(1.Beijing Forestry University，Beijing 100083；2.Heilongjiang Academy of Forestry，Harbin 150081)

It is the basic work of modern forest fire management to master the load and distribution of forest surface fuel.Based on the test data of surface fuel load，the clustering method was used to classify the surface fuel load of Xinlin District in Daxing’anling，and the Ward method was introduced for the classification of the load characteristics.The surface fuel loading of 10 measured forest types were analyzed.The results showed that：the Ward can concise fuel types and the load change form，namely the woodland，open woodland，shrub land，other woodland and grassland，which reflected the characteristics of the surface fuel load of Xinlin District in Daxing’anling.It showed that the cluster analysis can estimate all the load classification.And the mean absolute error，the predicted standard error and the stability index of model were in the allowable value.Therefore，this method is of great practical significance for forest fire prevention，forest fire forecast and fire-fighting command.

Surface fuels；load；cluster analysis

S 762

A

1001-005X(2017)06-0001-05

2017-06-28

國家自然科學(xué)基金(30872038)

李桂君，博士，研究員。研究方向：森林工程。E-mail：liguijun2008123@163.com

*通信作者：馮仲科，博士，教授。研究方向：林業(yè)裝備工程。E-mail：fengzhongke@126.com

李桂君，杜嘉林，馮仲科.森林地表可燃物聚類方法的研究與分析[J].森林工程，2017，33(6)：1-05.