基于林區(qū)智能網(wǎng)格的精細(xì)化森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)模型及應(yīng)用

韓焱紅,苗 蕾,郝淑會(huì),吳 英,趙魯強(qiáng)

(中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心,北京 100081)

1 引言

近年來(lái)，我國(guó)森林資源日益增長(zhǎng)、林內(nèi)可燃物載量持續(xù)增加，受全球異常氣候變化、傳統(tǒng)習(xí)俗及林內(nèi)多種經(jīng)營(yíng)活動(dòng)增多等因素疊加影響，我國(guó)已進(jìn)入森林火災(zāi)易發(fā)期和高危期，森林防火形勢(shì)嚴(yán)峻，森林火災(zāi)已成為我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)和森林資源安全的最大威脅。在森林可燃物和火源具備的情況下，森林能否著火、著火后能否成災(zāi)，主要取決于氣象條件[1]?；痣U(xiǎn)氣象是指有利于發(fā)生森林火災(zāi)的氣象條件，如高溫、干旱、大風(fēng)等天氣。因此，做好森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)可以為預(yù)防、控制、撲救森林火災(zāi)提供科學(xué)的依據(jù)，減少森林火災(zāi)損失。

1999年，中國(guó)氣象局和國(guó)家林業(yè)局聯(lián)合啟動(dòng)了國(guó)家級(jí)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，有力地推動(dòng)了我國(guó)森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)服務(wù)的跨越式發(fā)展。隨著森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)技術(shù)的研究和發(fā)展，預(yù)報(bào)水平不斷提高，在森林防火方面取得了較大成效。但目前我國(guó)的森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)仍以站點(diǎn)預(yù)報(bào)或大范圍區(qū)域預(yù)報(bào)為主[2-7]，其預(yù)報(bào)結(jié)果與美國(guó)[8-10]、加拿大[11]等國(guó)外先進(jìn)的基于網(wǎng)格的火險(xiǎn)預(yù)報(bào)結(jié)果相比，預(yù)報(bào)產(chǎn)品精細(xì)化程度較低、區(qū)域代表性較差[12]。由于我國(guó)還沒(méi)有建立基于森林植被的國(guó)家級(jí)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)網(wǎng)格預(yù)報(bào)模型，這在一定程度上制約了精細(xì)化森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)的發(fā)展。

本研究依托中國(guó)氣象局2017年初步建立的智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)，選取氣溫、降水、風(fēng)速、相對(duì)濕度等作為動(dòng)態(tài)火險(xiǎn)氣象因子，利用全國(guó)森林資源分布數(shù)據(jù)，基于GIS獲得與智能網(wǎng)格匹配的植被下墊面數(shù)據(jù)作為靜態(tài)植被因子，建立精細(xì)化森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)模型，實(shí)現(xiàn)基于植被的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)網(wǎng)格化預(yù)報(bào)。

2 數(shù)據(jù)及來(lái)源

2.1 氣象數(shù)據(jù)

研究采用的氣象數(shù)據(jù)是基于全國(guó)綜合氣象信息共享平臺(tái)(CIMISS)獲得的國(guó)家級(jí)智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況分析產(chǎn)品，空間分辨率為0.05°。其中，智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品是由國(guó)家氣象中心基于主客觀融合預(yù)報(bào)、采用精細(xì)化地理信息的插值分析以及區(qū)域建模預(yù)報(bào)等技術(shù)方法研發(fā)的中國(guó)區(qū)域格點(diǎn)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品，預(yù)報(bào)時(shí)效為240 h、時(shí)間分辨率為3 h；實(shí)況分析產(chǎn)品是由國(guó)家信息中心基于中國(guó)氣象局多源融合降水分析系統(tǒng)(CMPAS)實(shí)時(shí)生成的中國(guó)區(qū)域地面—衛(wèi)星—雷達(dá)三源融合逐時(shí)降水分析產(chǎn)品。

2.2 植被下墊面數(shù)據(jù)

研究采用的森林植被下墊面數(shù)據(jù)是由國(guó)家林業(yè)和草原局提供的全國(guó)森林資源分布信息，包含針葉林、闊葉林、針闊混交林、竹林、特灌等我國(guó)主要森林植被類(lèi)型及空間分布(圖1)。

圖1 全國(guó)森林資源分布Fig.1 Distribution of forest resource in China

3 方法原理

3.1 預(yù)報(bào)因子選取

3.1.1 動(dòng)態(tài)氣象因子 森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)是從氣象因素角度來(lái)研究和探討林火發(fā)生規(guī)律。影響林火發(fā)生的氣象因子主要有氣溫、相對(duì)濕度、降水、風(fēng)速等。溫度越高，可燃物中水分蒸發(fā)和變干的速度越快，火災(zāi)發(fā)生的可能性越大；相對(duì)濕度越小導(dǎo)致可燃物含水率越低，越利于林火燃燒發(fā)展；降水及連續(xù)無(wú)雨日數(shù)長(zhǎng)短直接影響可燃物含水量，是決定林火發(fā)生可能性和能否蔓延的重要因素；風(fēng)是影響火災(zāi)蔓延的主要?dú)庀笠蜃樱L(fēng)速較大時(shí)，火場(chǎng)易蔓延擴(kuò)大，危險(xiǎn)性增加。研究利用智能網(wǎng)格氣象產(chǎn)品，選取日降水量、14時(shí)氣溫、14時(shí)相對(duì)濕度、平均風(fēng)速等氣象要素預(yù)報(bào)，以及基于24 h累積降水實(shí)況計(jì)算得到的連續(xù)無(wú)降水日數(shù)作為動(dòng)態(tài)氣象因子，分析氣象要素對(duì)森林火險(xiǎn)的綜合影響。

3.1.2 靜態(tài)植被因子 可燃物是林火發(fā)生和蔓延的物質(zhì)基礎(chǔ)，不同可燃物類(lèi)型其易燃性有所不同，可燃物含水率對(duì)氣象因子的響應(yīng)速率也有所不同。目前，我國(guó)的森林火險(xiǎn)氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，幾乎僅考慮了氣象要素對(duì)森林火險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)影響，忽略了森林植被等不隨地點(diǎn)改變的基礎(chǔ)靜態(tài)因素。本研究利用植被下墊面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于GIS，采用空間分析技術(shù)將全國(guó)森林資源分布數(shù)據(jù)與氣象資料相結(jié)合，得到與氣象資料空間分布一致的網(wǎng)格化植被下墊面數(shù)據(jù)，作為靜態(tài)因子輸入到模型中，探討不同類(lèi)型的森林植被在氣象因子的綜合影響下，其森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)的變化。

3.2 森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)計(jì)算

研究采用《森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)(FFDI)作為評(píng)估林火發(fā)生、擴(kuò)散及蔓延難易程度的氣象指標(biāo)，利用火險(xiǎn)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中常用的指數(shù)查對(duì)法[13]進(jìn)行森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)的計(jì)算。這種方法是在綜合考慮氣象因子對(duì)火險(xiǎn)影響的基礎(chǔ)上，根據(jù)試驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析建立相應(yīng)的火險(xiǎn)氣象因子及其火險(xiǎn)指數(shù)表。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單、便于推廣，有較高的實(shí)用價(jià)值，在國(guó)家級(jí)森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)用中取得了良好的預(yù)報(bào)效果。選取風(fēng)速、氣溫、相對(duì)濕度、降水等作為動(dòng)態(tài)氣象因子，將植被下墊面數(shù)據(jù)作為靜態(tài)因子，以美國(guó)布龍—戴維斯方案為理論依據(jù)，在國(guó)家氣象中心利用我國(guó)特大火災(zāi)歷史反復(fù)驗(yàn)證的基礎(chǔ)上[14]，建立了火險(xiǎn)氣象指數(shù)計(jì)算方案(公式(1))，確定動(dòng)態(tài)氣象因子對(duì)應(yīng)的火險(xiǎn)指數(shù)及綜合森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)。

U=IV(V)+IT(T)+IF(F)+IM(M)

(1)

式中，U為基于各因子的火險(xiǎn)指數(shù)加權(quán)得到的綜合火險(xiǎn)氣象指數(shù)；V為當(dāng)日14時(shí)風(fēng)速(m/s)；T為當(dāng)日14時(shí)氣溫(℃)；F為濕度(%)，其數(shù)值為植被可燃物濕度與當(dāng)日14時(shí)相對(duì)濕度的加權(quán)和；M為連續(xù)無(wú)降水日數(shù)(d)；IV(V)、IT(T)、IF(F)、IM(M)分別表示各火險(xiǎn)氣象因子所對(duì)應(yīng)的火險(xiǎn)指數(shù)，由火險(xiǎn)氣象因子指數(shù)查對(duì)表(表1)得出。

表1 火險(xiǎn)氣象因子及其指數(shù)查對(duì)表Tab.1 Fire danger meteorological factors and index query table

在此基礎(chǔ)上，利用降水修正系數(shù)和地表狀況修正系數(shù)對(duì)綜合森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)進(jìn)行訂正(公式(2))，得到訂正后的森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)。

FFFDI=U×Cr×Cs

(2)

式中，F(xiàn)FFDI為訂正后的森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)；Cr為降水量修正系數(shù)，當(dāng)日有降水時(shí)取值為0，當(dāng)日無(wú)降水取值為1；Cs為地表狀況修正系數(shù)，根據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)的靜態(tài)植被因子取值，當(dāng)?shù)乇頍o(wú)森林植被時(shí)取值為0，地表有森林植被時(shí)取值為1。

3.3 森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)劃分

按照林業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)確定的《森林火險(xiǎn)天氣等級(jí)》，將森林火險(xiǎn)氣象指數(shù)由低至高分為5個(gè)等級(jí)：低、較低、較高、高、極高。具體森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)及其對(duì)應(yīng)的危險(xiǎn)程度、易燃程度、蔓延程度見(jiàn)表2。

表2 森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)及其描述Tab.2 The classification standard and description of forest fire danger ratings

4 預(yù)報(bào)效果及分析

研究通過(guò)選取動(dòng)態(tài)氣象因子和靜態(tài)植被因子，建立森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)模型，實(shí)現(xiàn)了基于植被的精細(xì)化森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)網(wǎng)格化預(yù)報(bào)，模型產(chǎn)品精準(zhǔn)到不同類(lèi)型的森林植被火險(xiǎn)氣象等級(jí)定量化預(yù)報(bào)，產(chǎn)品空間分辨率為5 km。同時(shí)，通過(guò)開(kāi)展智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品在模型中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了未來(lái)10 d全國(guó)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)的短、中期無(wú)縫隙定量化預(yù)報(bào)。

4.1 靜態(tài)植被因子的精細(xì)化森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)

森林植被是發(fā)生林火的物質(zhì)基礎(chǔ)。在同樣的氣象條件下，植被的類(lèi)型、結(jié)構(gòu)和易燃性等理化特征與引發(fā)森林火災(zāi)的關(guān)系也有所不同。以2017年12月20日19時(shí)發(fā)生在廣東省珠海市香洲區(qū)鳳凰山的森林火災(zāi)為例(圖2a)，結(jié)果表明，基于靜態(tài)植被因子的預(yù)報(bào)模型考慮不同可燃物類(lèi)型對(duì)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)的影響，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)到林區(qū)分布的精細(xì)化森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)網(wǎng)格預(yù)報(bào)，在森林火險(xiǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)、火場(chǎng)保障服務(wù)中發(fā)揮了重要作用。

圖2 廣東省珠海市香洲區(qū)鳳凰山森林火災(zāi)，(a)、火場(chǎng)位置；(b)、12月11日08時(shí)起報(bào)的20日森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)Fig.2 Fire disaster in Fenghuang Mountain, Xiangzhou District, Zhuhai City, Guangdong Province. (a) Fireground positions (b) Forecast result of forest fire danger ratings in December 20 initialized from 08∶00 December 11

2017年12月以來(lái)，廣東珠海地區(qū)降水偏少，相對(duì)濕度較低，出現(xiàn)了一定程度的旱情，智能網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品顯示，未來(lái)10 d內(nèi)，珠海地區(qū)仍無(wú)明顯降水過(guò)程，氣象條件十分利于森林火災(zāi)的發(fā)生；同時(shí)，火場(chǎng)周?chē)脖环植家葬樔~林、闊葉林為主(圖2a)，植被較易燃燒。模型提前10 d已預(yù)測(cè)出廣東等地森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)較高(圖2b)，其中，廣東南部包括珠海等局部林區(qū)的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)高。此外，對(duì)比圖2a和圖2b可以發(fā)現(xiàn)，模型給出的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)結(jié)果空間分布與森林植被分布特征吻合，體現(xiàn)了精準(zhǔn)到森林植被的精細(xì)化火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)。

4.2 動(dòng)態(tài)氣象因子的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率評(píng)估

模型選取降水、氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速等作為動(dòng)態(tài)氣象因子，采用智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品作為模型氣象背景場(chǎng)，對(duì)森林火險(xiǎn)氣象條件進(jìn)行預(yù)測(cè)。其中，降水是影響火險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)鍵氣象因子，模型根據(jù)24 h降水預(yù)報(bào)判斷網(wǎng)格點(diǎn)有無(wú)降水，從而預(yù)測(cè)火險(xiǎn)氣象等級(jí)。因此，降水等關(guān)鍵火險(xiǎn)氣象因子的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性直接影響模型的預(yù)報(bào)效果。我國(guó)森林火災(zāi)的季節(jié)性和區(qū)域性變化特征十分明顯，西南、華南等地的森林火災(zāi)多發(fā)生在春冬季(12—次年5月)，東北、華北地區(qū)森林火災(zāi)多發(fā)生在春季(3—5月)[15]。本文以晴雨準(zhǔn)確率為指標(biāo)，采用鄰域法對(duì)我國(guó)東北、華北、西南、華南等林火高發(fā)地區(qū)重點(diǎn)防火期的格點(diǎn)降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)而評(píng)估氣象要素預(yù)報(bào)對(duì)模型效果的影響。

整體來(lái)看，我國(guó)西南、華南、東北、華北地區(qū)重點(diǎn)防火期期間，降水晴雨準(zhǔn)確率較高。西南、華南地區(qū)初冬季節(jié)(12月)的晴雨準(zhǔn)確率達(dá)到100%，而冬末春初之際，受南支槽波動(dòng)影響，西南、華南地區(qū)降水逐漸增多，晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率略有降低，但基本維持在70%～85%(圖3)；東北、華北地區(qū)2018年春季的降水晴雨準(zhǔn)確率均在80%以上(圖略)。由此可見(jiàn)，研究采用的智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品為模型預(yù)測(cè)火險(xiǎn)等級(jí)提供了可靠、精細(xì)的動(dòng)態(tài)氣象背景場(chǎng)。

圖3 2017年12月—次年5月我國(guó)西南、華南地區(qū)24 h降水晴雨準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)圖Fig.3 Statistic charts of forecast accuracy of the cloud-free rainfall in Southwest and South China from 2017.12—2018.05

4.3 森林火災(zāi)個(gè)例結(jié)果分析

模型自2017年10月正式業(yè)務(wù)化運(yùn)行以來(lái)，在國(guó)家級(jí)森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警業(yè)務(wù)中取得了較好的效果。本文以2018年春節(jié)、清明等重點(diǎn)防火時(shí)段為例，采用預(yù)報(bào)結(jié)果趨勢(shì)是否與全國(guó)防火期分布及火災(zāi)發(fā)生趨勢(shì)一致的分析方法[16]，評(píng)估模型預(yù)報(bào)效果。

4.3.1 春節(jié)期間 春節(jié)前夕，我國(guó)華北東部、西南地區(qū)南部、江南南部、華南南部等地降雨持續(xù)偏少，出現(xiàn)了不同程度的旱情，上述地區(qū)植被以針葉林、闊葉林為主，氣象、植被條件均利于林火發(fā)生。據(jù)國(guó)家林業(yè)和草原局統(tǒng)計(jì)，2018年春節(jié)期間(2月15—20日)，我國(guó)共發(fā)生34起林火，主要分布在江西、云南、四川、福建、廣西、廣東、貴州、湖北等地(圖4)。

圖4 2018年春節(jié)期間(2月15—20日)我國(guó)林火分布Fig.4 Forest fire distribution during 2018 Spring Festival (2.15—2.20)

從2018年2月15—20日期間逐日滾動(dòng)更新的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)逐日預(yù)報(bào)來(lái)看(圖5)，春節(jié)期間，四川南部、云南、貴州西南部地區(qū)的森林火險(xiǎn)氣象持續(xù)維持較高等級(jí)，廣東南部、福建南部、江西南部地區(qū)的高森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)主要集中在17—19日，模型預(yù)報(bào)結(jié)果與林火實(shí)際過(guò)程的空間分布、時(shí)間變化基本一致。由于林業(yè)部門(mén)提供的歷史火災(zāi)信息僅有火災(zāi)點(diǎn)所在的區(qū)縣級(jí)行政區(qū)域信息，無(wú)法確定火災(zāi)點(diǎn)的具體經(jīng)緯度，因此本文以縣域?yàn)闄z驗(yàn)對(duì)象，將發(fā)生火災(zāi)的區(qū)縣落在森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)較高及以上區(qū)域視為1次預(yù)報(bào)命中。檢驗(yàn)結(jié)果表明，春節(jié)期間模型逐日預(yù)報(bào)的命中率均在60%以上(表3)，預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)春節(jié)期間我國(guó)南方地區(qū)的森林火災(zāi)發(fā)生具有很高的指示意義。

由圖5還可以看出，春節(jié)期間我國(guó)東北地區(qū)的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)較實(shí)際情況偏高。其主要原因是模型主要從降水、相對(duì)濕度等氣象要素導(dǎo)致可燃物含水率變化的角度考慮火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)，暫時(shí)未考慮到植被狀態(tài)、地表積雪覆蓋等要素的動(dòng)態(tài)變化，導(dǎo)致模型對(duì)冬季東北地區(qū)的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏差。

表3 春節(jié)期間我國(guó)逐日森林火災(zāi)分布及模型預(yù)報(bào)命中率Tab.3 Distributions of forest fire disaster and model forecast hit rate during 2018 Spring Festival

注：*表示同一縣級(jí)行政區(qū)域內(nèi)發(fā)生2起森林火災(zāi)。

圖5 2018年2月15—20日期間全國(guó)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)逐日預(yù)報(bào)Fig.5 Daily forecast of forest fire danger ratings from 2018.02.15—2018.02.20 in China

4.3.2 清明節(jié)期間 清明前夕，我國(guó)華南南部、四川南部、云南西部等地降水偏少，部分地區(qū)有輕旱，局部中旱，氣象條件有利于森林火災(zāi)的發(fā)生發(fā)展。據(jù)國(guó)家林業(yè)和草原局統(tǒng)計(jì)，2018年清明節(jié)期間(4月5—7日)，我國(guó)共發(fā)生了7起林火，火災(zāi)發(fā)生時(shí)間均為4月5日下午，具體火點(diǎn)分布如圖6所示。

從2018年2月15—20日期間逐日滾動(dòng)更新的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)逐日預(yù)報(bào)來(lái)看(圖7)，4月5日，四川南部、云南北部、廣東東部等地的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)高，局部地區(qū)的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)極高；4月6—7日，受降水影響，上述地區(qū)的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)逐步降低。模型預(yù)報(bào)的高森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)區(qū)域與森林火災(zāi)分布和變化趨勢(shì)一致。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，4月5日發(fā)生在四川、廣東境內(nèi)的7起林火均在森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)較高及以上區(qū)域內(nèi)，模型預(yù)報(bào)命中率達(dá)100%。由此可見(jiàn)，隨著動(dòng)態(tài)氣象背景場(chǎng)的滾動(dòng)更新，模型預(yù)報(bào)結(jié)果也隨之變化，對(duì)火險(xiǎn)氣象條件模擬效果逐漸提升。

圖6 2018年清明節(jié)(4月5—7日)期間我國(guó)林火分布Fig.6 Forest fire distribution during 2018 Qingming Festival (4.5—4.7)

圖7 2018年4月5—7日期間全國(guó)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)逐日預(yù)報(bào)Fig.7 Daily forecast of forest fire danger ratings from 2018.4.5—2018.4.7 in China

5 結(jié)論

①火險(xiǎn)預(yù)報(bào)模型通過(guò)加入靜態(tài)植被因子，考慮了不同類(lèi)型的可燃物特征，基于GIS研發(fā)了精準(zhǔn)到林區(qū)網(wǎng)格的精細(xì)化森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

②我國(guó)西南、華南、東北、華北等林火高發(fā)地區(qū)的重點(diǎn)防火期期間，降水晴雨準(zhǔn)確率較高，采用的智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品為模型提供了可靠、精細(xì)的動(dòng)態(tài)氣象背景場(chǎng)。

③模型對(duì)火險(xiǎn)氣象條件模擬效果較好，高森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)預(yù)報(bào)區(qū)域與森林火災(zāi)實(shí)際分布和變化趨勢(shì)基本一致，對(duì)森林火災(zāi)的發(fā)生具有較好的指示意義。

④模型實(shí)現(xiàn)了基于植被的森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)網(wǎng)格化預(yù)報(bào)，產(chǎn)品空間分辨率5 km，預(yù)報(bào)時(shí)效為10 d，在國(guó)家級(jí)森林火險(xiǎn)氣象等級(jí)短、中期無(wú)縫隙精細(xì)化預(yù)報(bào)以及火場(chǎng)保障服務(wù)中取得了良好的應(yīng)用效果。

⑤模型暫時(shí)未考慮植被狀態(tài)、積雪覆蓋等要素的動(dòng)態(tài)變化，后續(xù)可考慮將植被狀態(tài)、積雪覆蓋等衛(wèi)星監(jiān)測(cè)產(chǎn)品應(yīng)用于火險(xiǎn)預(yù)報(bào)模型。