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    基于MODIS數(shù)據(jù)的2001—2015年江西省林火時(shí)空特征分析

    2018-08-29 03:28:10顧先麗吳志偉張宇婧閆賽佳付婧婧
    廣東農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:火點(diǎn)林火江西省

    顧先麗,吳志偉,張宇婧,閆賽佳,付婧婧

    (1.江西師范大學(xué)鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江西 南昌 330022;2.江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院,江西 南昌 330022)

    森林生態(tài)系統(tǒng)受各種自然和人為因素的干擾[1]。其中,林火是最重要的干擾因子之一[2],影響森林景觀的結(jié)構(gòu)和功能。單一次的林火發(fā)生可能被視為隨機(jī)事件,但是在景觀乃至區(qū)域尺度上林火的發(fā)生與分布不是完全隨機(jī)的,而是呈現(xiàn)一定的時(shí)空分布特征[3]。因此,分析林火時(shí)空特征對(duì)合理分配林火管理資源、維持森林生態(tài)系統(tǒng)健康至關(guān)重要。

    歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是研究林火時(shí)空分布特征的重要數(shù)據(jù)來源之一。田曉瑞等[4]根據(jù)1992—2005年西藏藏族自治區(qū)森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分析了森林火災(zāi)發(fā)生的時(shí)空規(guī)律。Vega等[5]根據(jù)瑞士聯(lián)邦森林、雪和景觀研究所提供的林火統(tǒng)計(jì)資料,分析了瑞士提契諾州1969—2008年森林火災(zāi)的分布狀況。但是,林火統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常難以獲取,且在數(shù)據(jù)的完整性和時(shí)空明細(xì)性方面有限。相比之下,遙感數(shù)據(jù)(如MODIS 、LANDSAT、Quick Bird等)具有更新速度快、空間分辨率高、覆蓋范圍廣等特點(diǎn),成為林火研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源之一。其中,MODIS數(shù)據(jù)因其具有全球免費(fèi)、光譜范圍廣、數(shù)據(jù)接收簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于火點(diǎn)的檢測(cè)、識(shí)別、提取以及火災(zāi)面積評(píng)估和火災(zāi)時(shí)空分布研究[6-8]。

    目前,國(guó)內(nèi)對(duì)林火的研究主要集中在寒溫帶針葉林區(qū)[9-10],而亞熱帶常綠闊葉林區(qū)林火的研究有待加強(qiáng)。柳生吉等[11]采用廣義線性模型和最大熵模型對(duì)黑龍江省林火空間分布進(jìn)行模擬。馬楠楠等[12]利用Arc GIS10.2等工具對(duì)呼瑪縣森林火災(zāi)發(fā)生的時(shí)空分布規(guī)律以及火源類型進(jìn)行了研究。在寒溫帶針葉林區(qū),森林植被空間分布的連續(xù)性高(如集中成片分布),人口密度低,且道路網(wǎng)絡(luò)不發(fā)達(dá),林火多為雷擊火。相比之下,亞熱帶常綠闊葉林分布較散,林區(qū)人口密度高,道路網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá),林火主要是人為火。雖然亞熱帶常綠闊葉林區(qū)火燒面積通常較小[13],但林火發(fā)生頻率高,且大多分布在人口較為密集的區(qū)域,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)(農(nóng)田、房屋燒毀)以及空氣質(zhì)量等的影響較大。因此,開展亞熱帶常綠闊葉林區(qū)林火的研究,對(duì)充分理解全國(guó)尺度上林火發(fā)生的時(shí)空格局特征具有重要意義。

    江西是我國(guó)亞熱帶常綠闊葉林典型林區(qū)之一,林火發(fā)生頻率高。1950—2010年共發(fā)生林火41 846次,面積約98萬hm2(約占全省林業(yè)用地面積9.0%),分別位列全國(guó)第8、9位[14]。江西是首批被列入國(guó)家生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)的省份之一,要打造美麗中國(guó)“江西樣板”,實(shí)現(xiàn)2020年全省森林覆蓋率穩(wěn)定在63%。因此,研究江西省林火時(shí)空規(guī)律對(duì)維護(hù)區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)健康,穩(wěn)定森林覆蓋率和保障人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全具有現(xiàn)實(shí)意義。本研究基于MODIS火產(chǎn)品數(shù)據(jù)(MCD14ML),提取了江西省2001—2015年的森林火點(diǎn),研究江西省森林火點(diǎn)時(shí)間分布特征(年際、季節(jié)、月際變化)、空間分布(空間聚集性)特征、時(shí)空結(jié)合的聚集性。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    江西省位于長(zhǎng)江中下游南岸(2 4°07′~29°09′N,114°02′~117°97′E),境內(nèi)東、西、南三面環(huán)山,北部較為平坦,中部以丘陵為主,屬中亞熱帶溫暖濕潤(rùn)氣候,年均溫16.4~19.8℃,年均降水量1 340~1 930 mm。據(jù)2017年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒顯示,到2016年底,江西省森林面積共1 001.81萬hm2,森林覆蓋率為60.01%,居全國(guó)第2位;主要植被類型有針葉林、常綠闊葉林、針闊混交林、常綠落葉闊葉混交林、竹林、矮林和灌叢等。設(shè)區(qū)市森林覆蓋率由大到小依次是贛州市(76.24%)、吉安市(67.61%)、萍鄉(xiāng)市(66.02%)、景德鎮(zhèn)市(65.07%)、撫州市(64.54%)、上饒市(61.67%)、鷹潭市(57.38%)、宜春市(56.97%)、新余市(56.49%)、九江市(54.92%)、南昌市(21.96%)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    江西省2001—2015年MODIS動(dòng)態(tài)火產(chǎn)品數(shù)據(jù)—MCD14ML(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)。該數(shù)據(jù)是MODIS的L3級(jí),空間分辨率為1 km的全球每月火災(zāi)位置產(chǎn)品,記錄了火點(diǎn)時(shí)間、經(jīng)緯度、可信度等??尚哦确譃?個(gè)等級(jí):低(0~30%)、中(30%~80%)、高(80%~100%)。為減少誤差,本研究選取了可信度>80%的火點(diǎn)。

    2001年中國(guó)土地覆蓋數(shù)據(jù)(http://westdc.westgis.ac.cn/)的空間分辨率為1 km,共17個(gè)分類系統(tǒng)。本研究對(duì)象是森林火點(diǎn),因此,只提取了前5個(gè)代表林地的土地類型:常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、混交林。

    1.3 MCD14ML產(chǎn)品介紹

    MODIS火產(chǎn)品為解決生物質(zhì)燃燒在地球系統(tǒng)中的作用提供了幫助,同時(shí)在社會(huì)和文化分析方面也具有實(shí)用性[15]。該產(chǎn)品的算法使用來自MODIS 4-和11-Am信道的亮度溫度[16]。MCD14ML數(shù)據(jù)是綜合了Terra 和Aqua的監(jiān)測(cè)結(jié)果,并基于MOD/MYD14產(chǎn)品制作的以月為單位合成的1 km分辨率L3火災(zāi)位置產(chǎn)品,主要包含地理位置、日期及傳感器檢測(cè)到的單個(gè)火災(zāi)像素的附加信息。

    1.4 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

    MODIS火點(diǎn)數(shù)據(jù)處理,主要包括投影轉(zhuǎn)換、林地信息提取等。對(duì)預(yù)先處理的影像進(jìn)行二值化處理,采用ArcGIS空間分析技術(shù),進(jìn)行重分類等,得到各月份、年份的林火點(diǎn)位。建立火點(diǎn)點(diǎn)狀圖層,再與具有相同投影坐標(biāo)系的江西省行政區(qū)圖和土地覆蓋圖疊加,提取落在不同區(qū)市和不同植被類型上的火點(diǎn)。

    從空間、時(shí)間、時(shí)空3個(gè)方面對(duì)江西省林火時(shí)空特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    1.4.1 空間分布特征 利用ArcGIS軟件中的空間分析工具Getis-Ord-Gi*統(tǒng)計(jì)識(shí)別林火熱點(diǎn)和冷點(diǎn)在空間上分布的位置,熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域發(fā)生的概率都被劃分為3類,分別是90%、95%、99%[17]。

    式中,xj為要素j的屬性值,wij為要素i和要素j之間的空間權(quán)重,n為要素的總和。

    聚類的程度由產(chǎn)生的z得分和P值確定,z得分為正且越高,則表示高值空間聚類(熱點(diǎn))越強(qiáng);若z得分為負(fù)且越低,表示低值空間聚類(冷點(diǎn))越弱;z得分接近零,表示不存在明顯的空間聚類[18]。

    1.4.2 時(shí)間分布特征 利用Excel軟件對(duì)江西省2001—2015年林火數(shù)據(jù)的年際、季節(jié)和月份變化特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

    1.4.3 時(shí)空聚集性特征 為識(shí)別火點(diǎn)時(shí)空相結(jié)合的分布模式是聚集、分散還是隨機(jī),采用基于信息熵的時(shí)空點(diǎn)模式分析理論,對(duì)江西林火分布模式進(jìn)行分析。將空間位置信息與時(shí)間信息結(jié)合,用信息熵度量空間最鄰近的時(shí)間距離分布的不確定性。不確定性越小則信息熵越小,數(shù)據(jù)的聚集程度越高[19]。信息熵計(jì)算公式如下:

    式中,k為區(qū)間單元個(gè)數(shù),Ci為第i個(gè)區(qū)間的對(duì)象數(shù)目,N為點(diǎn)對(duì)象的總數(shù)。NI(Normalized Index)取值為[0,1],NI值趨近于0時(shí),為隨機(jī)分布,NI值越大,則聚集程度越大。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 江西省林火空間分布特征

    圖1 2001—2015年江西省森林火點(diǎn)分布

    江西省森林火點(diǎn)分布的總體格局為南多北少,部分地區(qū)火點(diǎn)較為密集(圖1)。贛州的火點(diǎn)個(gè)數(shù)最多,15年共累計(jì)火點(diǎn)2 217個(gè),約占總個(gè)數(shù)的39%。其余依次是吉安市1 318個(gè)、撫州市754個(gè)、上饒市371個(gè)、九江市327個(gè)、景德鎮(zhèn)市247個(gè)、宜春市198個(gè)、萍鄉(xiāng)市141個(gè)、新余市64個(gè)、鷹潭市58個(gè)、南昌市7個(gè)(圖2)。林火發(fā)生密度較高的是吉安市、贛州市和撫州市,較低的是上饒市、宜春市和南昌市。利用熱點(diǎn)分析方法,得出江西省林火空間分布有3個(gè)較大的獨(dú)立熱點(diǎn)區(qū),主要分布在贛州市西南部、吉安市西北部和撫州市南部(圖3,封二)。

    圖2 2001—2015江西省各市森林火點(diǎn)分布

    圖3 2001—2015年江西省林火熱點(diǎn)分布

    2.2 江西省林火時(shí)間分布特征

    2001—2015年江西省森林火點(diǎn)共5 702個(gè),年均380個(gè)(圖4)?;瘘c(diǎn)數(shù)最多的年份為2008年,占總火點(diǎn)數(shù)的14.77%;最少的為2002年,占總數(shù)的0.77%。森林火點(diǎn)數(shù)年際變化分為兩個(gè)階段:2001—2008年(共計(jì)火點(diǎn)2 640個(gè))是上升階段,年際波動(dòng)較大,峰值出現(xiàn)在2004年(462個(gè)),占該階段總數(shù)的17.5%;2008—2015年(共計(jì)火點(diǎn)3062個(gè))是下降階段,年際波動(dòng)較小,峰值出現(xiàn)在2008年(842個(gè)),約占該階段總數(shù)的27.5%。

    圖5表明,江西省2001—2015年森林火點(diǎn)有明顯的季節(jié)性,主要集中在冬、春兩季。冬季火點(diǎn)最多,共3 398個(gè),約占總數(shù)的60%;春季次之,共1 296個(gè),占總數(shù)的22.73%;秋季較少,共916個(gè),占總數(shù)16.06%;夏季最少,共有火點(diǎn)92個(gè),占總數(shù)的1.61%。

    圖4 2001—2015年江西省森林火點(diǎn)數(shù)

    圖5 2001—2015年江西省春、夏、秋、冬森林火點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

    從圖6可以看出,15年來江西省森林火點(diǎn)個(gè)數(shù)月際間的波動(dòng)較大。高發(fā)的月份是2月和1月,分別發(fā)生1 315、1 101個(gè),占火點(diǎn)總數(shù)的23.06%、13.31%;其次是12月和3月,分別發(fā)生982、974個(gè),占總數(shù)的17.22%、17.08%;林火低發(fā)月份是6月,共發(fā)生7個(gè),占火點(diǎn)總數(shù)的0.12% 。高發(fā)月份和低發(fā)月份之間的火點(diǎn)數(shù)相差高達(dá)1 308個(gè)。

    圖6 2001—2015年江西省各月森林火點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

    2.3 江西省林火時(shí)空聚集性

    江西省林火發(fā)生的信息熵N I值均在0.3~0.4之間(圖7)。由此判斷江西省2001—2015年森林火點(diǎn)在時(shí)空分布上為聚集模式,且聚集程度較高。對(duì)江西省11個(gè)市的NI值進(jìn)行計(jì)算,得出在區(qū)域小尺度范圍上,表現(xiàn)為較高時(shí)空聚集模式的主要是贛州、景德鎮(zhèn)和吉安(圖8)。

    圖7 江西省林火火點(diǎn)數(shù)據(jù)的K區(qū)間劃分對(duì)應(yīng)的NI值

    圖8 江西省11個(gè)市林火發(fā)生的NI值

    3 結(jié)論與討論

    本研究結(jié)果表明,2001—2015年江西省林火發(fā)生的空間差異大,南部明顯多于北部。其中,地處贛中南的贛州市、吉安市的火點(diǎn)較多,贛中北的南昌市最少。這是因?yàn)橼M州市位于江西南部,森林覆蓋率(76.2%)遠(yuǎn)高于北部地區(qū),且多為闊葉林,地表枯枝落葉多。而南昌市位于江西中北部,城市化水平高,森林覆蓋率低,因此火點(diǎn)相對(duì)較少。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),林火密度與林火發(fā)生個(gè)數(shù)不呈正相關(guān)關(guān)系。例如,吉安市的火點(diǎn)數(shù)和林地面積均低于贛州市,但林火發(fā)生的密度最高,說明吉安市林火發(fā)生狀況較為嚴(yán)重,同樣需要加強(qiáng)這一地區(qū)的森林防火工作。

    林火發(fā)生的年際波動(dòng)較大,在2004、2008年出現(xiàn)兩個(gè)高峰值,這可能與歷史氣候環(huán)境有關(guān)聯(lián)。2004年出現(xiàn)第1個(gè)林火發(fā)生高峰是因?yàn)?003年江西省遭遇了特大干旱天氣。2003年7~12月雨量之少居歷史第一位,導(dǎo)致2004年出現(xiàn)最高干旱指數(shù),蒸發(fā)量大,森林可燃物干燥,極易誘發(fā)林火的發(fā)生。2008年出現(xiàn)第2個(gè)高峰值,與2008年我國(guó)南方遭受冰雪凍害有關(guān)。冰凍雪害后,森林火災(zāi)呈現(xiàn)集中暴發(fā)的態(tài)勢(shì),林區(qū)的道路,森林防火設(shè)施包括瞭望臺(tái)、通訊設(shè)施等都受到很大程度的損壞[20]。江西省是該年冰凍災(zāi)害重災(zāi)區(qū)之一,大面積的森林遭受機(jī)械損傷,大量的枯枝落葉為林火的發(fā)生提供了豐富的可燃物[21],引發(fā)了高頻率的次生火災(zāi)害[22]。

    林火發(fā)生季節(jié)差異明顯,冬、春兩季最多,秋季次之,夏季最少。冬季受北方冷空氣的影響,江西省氣候寒冷、干燥,且多大風(fēng),加劇林火的發(fā)生和蔓延;春季氣溫升高,為給春耕作準(zhǔn)備,開始燒荒整地,且多為林農(nóng)間種[23],加之清明節(jié)上墳燒紙的影響,林火發(fā)生頻率高。因此要加強(qiáng)冬、春季森林的防火力度,尤其是在高發(fā)的1、2月份。這與我國(guó)北方林火發(fā)生的季節(jié)性分布有一定的區(qū)別。我國(guó)北方針葉林地區(qū),如黑龍江[24]、內(nèi)蒙古[25]等,林火的發(fā)生集中在春、秋兩季。這是因?yàn)楸狈酱杭練鉁鼗厣?,積雪消退,大量枯草露出,為林火發(fā)生提供了豐富的可燃物;秋季氣溫回落,植被生長(zhǎng)期結(jié)束,林木枝葉開始枯黃,大量枯枝落葉堆積地表,易引發(fā)森林火災(zāi)。

    江西省林火時(shí)空分布在總體上表現(xiàn)為高度聚集模式,但聚集性強(qiáng)弱有地域差異性。其中,聚集性強(qiáng)的主要分布在森林覆蓋率較高的贛中南地區(qū)。這類地區(qū)火點(diǎn)的發(fā)生在時(shí)間和空間上都表現(xiàn)為聚集模式,林業(yè)部門需要加強(qiáng)對(duì)林火的監(jiān)測(cè)管理,做好清林工作,增強(qiáng)防火宣傳力度,對(duì)不同的時(shí)間段和地區(qū)采取針對(duì)性措施。同時(shí),林火是諸多自然和人為因素綜合作用的結(jié)果,為了能夠系統(tǒng)地對(duì)林火進(jìn)行研究,今后需要結(jié)合地形、氣候等因子做更細(xì)致深入研究。例如,對(duì)江西省未來氣候變化情景下的火點(diǎn)進(jìn)行時(shí)空預(yù)測(cè),從而對(duì)江西省的林火管理提供科學(xué)依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

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