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    基于GIS的溆浦縣森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖制作

    2023-06-07 21:04:06付小春
    南方農(nóng)業(yè)·下旬 2023年3期
    關(guān)鍵詞:研究

    付小春

    摘 要 森林防火是森林資源保護(hù)工作的重要內(nèi)容。繪制森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖,是一種有效的林火管理措施。為探究森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn),有效預(yù)防森林火災(zāi),以湖南省懷化市溆浦縣為研究區(qū)域,利用地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)技術(shù),參考統(tǒng)計(jì)年鑒等資料,選取歸一化植被指數(shù)、年平均溫度、地形濕度指數(shù)、海拔、坡度和距道路距離等6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子,運(yùn)用層次分析法對(duì)研究區(qū)的林火風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)價(jià),并繪制森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖,劃分森林火災(zāi)等級(jí)。結(jié)果顯示:研究區(qū)屬于中高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域合計(jì)占比為41.68%,中高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)主要分布在中部城市和道路周圍;MODIS熱點(diǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果顯示,分布在中高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)的熱點(diǎn)合計(jì)達(dá)到80.14%,說明運(yùn)用的森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖制作方法具有較高準(zhǔn)確性,可為當(dāng)?shù)厣仲Y源保護(hù)、林火預(yù)警、防火資源配置提供基礎(chǔ)參考。

    關(guān)鍵詞 地理信息系統(tǒng)(GIS);森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn);湖南省懷化市溆浦縣

    中圖分類號(hào):S762 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.06.024

    森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)是在特定區(qū)域,多種因素綜合作用下,發(fā)生著火和蔓延的可能性[1]。溆浦縣是湖南省林業(yè)重點(diǎn)縣,也是森林防火重點(diǎn)縣。本文參考相關(guān)學(xué)者的研究,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況,借助地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)技術(shù),選取地形濕度指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、年平均溫度、海拔、坡度和距道路距離等6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子,在定量評(píng)估的基礎(chǔ)上,對(duì)溆浦縣的森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

    研究區(qū)為湖南省懷化市溆浦縣,地形以山地丘陵為主,海拔100~1 700 m,氣候類型屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候。境內(nèi)森林資源豐富,森林覆蓋率約為67.49%。根據(jù)溆浦縣2012—2020年統(tǒng)計(jì)年鑒資料,境內(nèi)森林火災(zāi)頻發(fā),多發(fā)生在春秋季節(jié)的防火期(11月至翌年4月)。

    1.2 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

    研究中獲取的數(shù)據(jù)及產(chǎn)品信息如表1所示。

    對(duì)獲取的道路矢量數(shù)據(jù),在ArcGIS 10.8中裁剪、拼接,得到研究區(qū)的道路矢量分布圖。對(duì)獲取的DEM數(shù)據(jù),在ENVI 5.3中進(jìn)行鑲嵌、裁剪等處理,得到研究區(qū)的DEM分布圖;對(duì)獲取的Landsat 8遙感影像,在ENVI 5.3中進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌、按掩膜提取等處理,為后續(xù)研究分析做準(zhǔn)備。

    MODIS熱點(diǎn)數(shù)據(jù)常用于森林火災(zāi)監(jiān)測研究。該數(shù)據(jù)的火災(zāi)信息來自Aqua和Terra衛(wèi)星上MODIS傳感器的火災(zāi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品MCD14DL,空間分辨率為1 km,每個(gè)MODIS熱點(diǎn)表示1 km像素的中心。在ArcGIS 10.8中對(duì)獲取的MODIS熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪,篩選置信度大于50%、火災(zāi)類型為植被火災(zāi)的熱點(diǎn),共獲得141個(gè)MODIS熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。

    1.3 參考資料

    以溆浦縣2010—2018年的統(tǒng)計(jì)年鑒為參考,期間共發(fā)生42起森林大火,多在城鎮(zhèn)、道路等附近的林區(qū)發(fā)生?;馂?zāi)主要由人類活動(dòng)引發(fā),包括清明祭祀、丟棄煙頭、燒土坎、林區(qū)內(nèi)違規(guī)用火和野外非法用火等行為。參考統(tǒng)計(jì)年鑒信息,為后續(xù)的森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因子的等級(jí)分類、風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重分配分析做準(zhǔn)備。

    1.4 技術(shù)路線

    參考統(tǒng)計(jì)年鑒、相關(guān)文獻(xiàn)等資料,選取歸一化植被指數(shù)(NDVI)、年平均溫度、地形濕度指數(shù)、海拔、坡度和距道路距離等6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子,運(yùn)用層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)確定各因子的權(quán)重,繪制研究區(qū)森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖,劃分森林火險(xiǎn)等級(jí),并利用MODIS熱點(diǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性,技術(shù)路線如圖1所示[2-3]。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因子計(jì)算

    2.1.1 歸一化植被指數(shù)

    NDVI能反映植被生長狀況、植被豐度等信息,常用于植被監(jiān)測、林火研究。對(duì)預(yù)處理后的Landsat 8

    遙感影像數(shù)據(jù),利用近紅外和紅外波段計(jì)算得到研究區(qū)的NDVI,計(jì)算公式如(1)所示。

    (1)

    式中,Rnir為近紅外波段的反射率,Rred為紅外波段的反射率。

    2.1.2 海拔、坡度、地形濕度指數(shù)

    海拔和坡度會(huì)影響氣溫、降水、濕度、風(fēng)速等因子,從而影響森林火災(zāi)。海拔由預(yù)處理后的DEM數(shù)據(jù)得到,然后在ArcGIS 10.8中計(jì)算得到坡度。地形濕度指數(shù)可反映土壤干濕狀況,對(duì)地表死可燃物含水率有直接影響,其計(jì)算公式如(2)所示。

    (2)

    式中,ITW為地形濕度指數(shù);VSCA為單位面積的匯流量,由DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS 10.8中計(jì)算得到;θslope為坡度。

    2.1.3 距道路距離、年平均溫度

    研究區(qū)的森林火災(zāi)多發(fā)生在人類活動(dòng)頻繁地區(qū),對(duì)預(yù)處理后道路數(shù)據(jù),利用ArcGIS 10.8中的歐式距離工具,計(jì)算得到距道路距離的柵格分布圖。獲取的溫度數(shù)據(jù)為NetCDF格式,在ArcGIS 10.8中將其轉(zhuǎn)成TIFF格式,并將空間分辨率重采樣到30 m,裁剪后得到研究區(qū)的年平均溫度分布圖。

    2.2 各風(fēng)險(xiǎn)因子等級(jí)與權(quán)重

    在GIS中集成森林火災(zāi)信息時(shí),不同類型森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因子的屬性、特征和分類標(biāo)準(zhǔn)不同,使得其成為一個(gè)多標(biāo)準(zhǔn)的分析問題。基于數(shù)學(xué)和專家知識(shí)的層次分析方法,能很好地解決該問題[4-5]。

    運(yùn)用AHP分析方法,確定了研究區(qū)的6個(gè)森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和權(quán)重值,如表2所示。

    2.3 森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算

    依據(jù)確定的各風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重值,在GIS中將各風(fēng)險(xiǎn)因子圖層疊加。在ArcGIS 10.8中,按照公式(3)計(jì)算每個(gè)像元的森林火災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(Combined Fire Risk Index,CFRI)。

    (3)

    式中,ICFR是森林火災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);wi是因子的指標(biāo)權(quán)重值;xi是第i項(xiàng)指標(biāo)取值;n是評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)。

    2.4 制圖

    依據(jù)森林火災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算方法,在GIS中疊加計(jì)算得到研究區(qū)每個(gè)像元的CFRI。

    因本文研究的對(duì)象是森林火災(zāi),在ENVI 5.3中對(duì)預(yù)處理后的Landsat 8遙感影像采用最大似然法的監(jiān)督分類,將研究區(qū)劃分為林地、水域、建設(shè)用地、耕地、未利用地。依據(jù)土地利用分類結(jié)果,提取研究區(qū)的林地范圍,并轉(zhuǎn)成矢量格式,最后用林地矢量裁剪CFRI柵格地圖,得到研究區(qū)林地范圍內(nèi)的CFRI柵格地圖。

    在ArcGIS 10.8中,采用自然間斷法,將CFRI柵格地圖劃分為低、中低、中、中高、高5個(gè)等級(jí),繪制研究區(qū)的森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖,并利用獲取的2012—2020年的MODIS熱點(diǎn)數(shù)據(jù)覆蓋在地圖上來驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。如圖2所示,研究區(qū)屬于中高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域合計(jì)占比為41.68%,中高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)主要分布在中部城市和道路周圍,表明本地的森林火災(zāi)與人類活動(dòng)有密切聯(lián)系。該研究結(jié)果與Wen和Sivrikaya等的研究結(jié)果一致[3,6]。

    3 結(jié)論

    MODIS熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,141個(gè)MODIS熱點(diǎn)分布在低、中低、中、中高、高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)量分別為5、13、10、78、35,占比分別為3.55%、9.22%、7.09%、55.32%、24.82%;中高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)合計(jì)占比達(dá)到80.14%,表明本文采用的森林火災(zāi)潛在風(fēng)險(xiǎn)地圖繪制方法具有較高的準(zhǔn)確性,可以為當(dāng)?shù)氐纳仲Y源保護(hù)、林火預(yù)警、防災(zāi)減災(zāi)資源配置等提供參考;在森林火災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū),應(yīng)當(dāng)采取嚴(yán)格的森林保護(hù)措施,包括設(shè)置森林防火帶和防火屏障、定期清除林下可燃物、配置森林消防資源和限制人類進(jìn)入林區(qū)等。

    參考文獻(xiàn):

    [1] MATIN M, CHITALE V, MURTHY M S R, et al. Understanding forest fire patterns and risk in Nepal using remote sensing, geographic information system and historical fire data[J]. International Journal of Wildland Fire,2017,26(4):276-286.

    [2] HOANG T V,CHOU T Y,F(xiàn)ANG Y M,et al.Mapping forest fire risk and development of early warning system for NW Vietnam using AHP and MCA/GIS methods[J].Applied Sciences,2020,10(12):4348.

    [3] WEN H R,GUO Q Z,ZENG Y H,et al.Study on forest fire risk in Conghua district of Guangzhou city based on multi-source data[J].Natural Hazards,2022,114(3):3163-3183.

    [4] ZHAO P C,ZHANG F Q,LIN H F,et al.GIS-Based forest fire risk model:a case study in Laoshan National Forest Park,Nanjing[J].Remote Sensing, 2021,13(18):3704.

    [5] MALLINIS G, PETRILA M, MITSOPOULOS I, et al. Geospatial patterns and drivers of forest fire occurrence in Romania[J]. Applied Spatial Analysis and Policy,2019,12(4):773-795.

    [6] SIVRIKAYA F, K???K ?. Modeling forest fire risk based on GIS-based analytical hierarchy process and statistical analysis in Mediterranean region[J]. Ecological Informatics,2022,68:101537.

    (責(zé)任編輯:張春雨)

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