黔中地區(qū)森林火險氣象風(fēng)險模型的研究

中圖分類號：S762 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號：2095-3305（2025）05-0263-03

森林火災(zāi)會對生態(tài)環(huán)境、人類生命財產(chǎn)安全以及經(jīng)濟社會造成巨大影響[1-2]。隨著全球氣候變化和人類活動的加劇，森林火災(zāi)的頻率和強度呈現(xiàn)上升趨勢[3-4]。對森林火險氣象風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，對制定有效的預(yù)防措施和應(yīng)急響應(yīng)策略至關(guān)重要。森林火災(zāi)的發(fā)生與氣象條件密切相關(guān)。

此外，地形、植被類型和人類活動等非氣象因素也會對火險等級產(chǎn)生影響[5-9]。準(zhǔn)確預(yù)測火險等級，不僅能夠為森林火災(zāi)的預(yù)防和撲救提供科學(xué)依據(jù)，還對維護(hù)生態(tài)平衡、促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

近年來，國外研究主要集中在火災(zāi)發(fā)生概率模型、火災(zāi)行為模擬和火災(zāi)風(fēng)險評估等方面[10。國內(nèi)研究則側(cè)重于火災(zāi)氣象條件的定量分析和火災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃[1-13]。盡管研究取得了一定進(jìn)展，但現(xiàn)有研究仍存在模型泛化能力不足、數(shù)據(jù)更新滯后和預(yù)測精度不高等問題。

1研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

貴陽地處云貴高原東部的黔中山原地帶，地勢自西南向東北逐漸升高，海拔 800-2200m 貴陽屬于亞熱帶濕潤氣候，夏季雨水充沛，冬季相對較干燥。年均氣溫16°C 左右，年降水量約為 1200mm 貴州森林覆蓋率高達(dá)60% ，該地區(qū)在森林火災(zāi)防控方面面臨較大壓力（圖1）。

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象觀測數(shù)據(jù)來源于貴州省氣象信息中心，主要包含日最高氣溫、日最低氣溫、日降水量、日最小相對濕度、日最大風(fēng)速。預(yù)報數(shù)據(jù)來源于貴陽市氣象臺，火災(zāi)樣本數(shù)據(jù)來源于FIRMS（FireInformationforResoutceManagement System）。

2研究方法研究，預(yù)報模型的建立

區(qū)域氣候環(huán)境狀態(tài)是森林火災(zāi)發(fā)生的根本因素[14-15]。一般火險預(yù)報模型僅考慮氣象條件對森林火險發(fā)生的影響，但由于貴陽地處山區(qū)，局部地區(qū)氣候差異較大，極易造成誤報或漏報，故將坡度加入模型中。利用2013—2022年貴陽市67個遙感森林火災(zāi)樣本和氣象觀測數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)，建立了森林火險綜合預(yù)測模型 U ，計算公式如下：

式 （1）～ 式（3中， U 為森林火險氣象綜合指數(shù)；Um（a） 為森林火險氣象監(jiān)測指數(shù)； Uf（b） 為森林火險氣象預(yù)報指數(shù)； Im（V） 為觀測數(shù)據(jù)中日最大風(fēng)速V對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)； Im（T） 為觀測數(shù)據(jù)中日最高氣溫T對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)； Im（RH） 為觀測數(shù)據(jù)中日最小相對濕度RH對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)； Im（ΔT） 為觀測數(shù)據(jù)中溫度日較差 Δ T對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)； Im（m） 為觀測數(shù)據(jù)中降水量及其后連續(xù)無降水日數(shù) m 對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)， If（V） / 為預(yù)報數(shù)據(jù)中各氣象要素對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)，函數(shù)取值同觀測數(shù)據(jù)對應(yīng)的森林火險天氣指數(shù)。 Ca 為坡度系數(shù)，計算公式如下：

式（4）式（5）中， Ca 的取值參考《森林火險氣象等級》國家標(biāo)準(zhǔn)（QX/T77—2007）的其他因子火情貢獻(xiàn)度計算方法。i為各區(qū)間因子之和（如地形中坡度的分類級別； P_i 反映該區(qū)間的火情嚴(yán)重程度； P_min 為各區(qū)間內(nèi) P_i 最小值。式（5）中， F_i 為各區(qū)間火災(zāi)出現(xiàn)次數(shù)歷史平均值； Y_i 為各因子區(qū)間內(nèi)火災(zāi)出現(xiàn)日數(shù)。火險模型中氣象因子函數(shù)值、坡度及其系數(shù)見表1。

3數(shù)據(jù)處理與分析

3.1 火險氣象風(fēng)險等級的劃分

依靠經(jīng)驗劃分森林火險等級存在較強主觀性，自然斷點分級法具有定量、客觀、科學(xué)等優(yōu)勢。森林火險一般劃分為5個級別，三級以上（包括三級）容易發(fā)生森林火災(zāi)。針對2013—2022年貴陽67個森林火災(zāi)樣本，閾值范圍確定為46＼～128，將各火點當(dāng)天的森林火險氣象預(yù)報指數(shù)導(dǎo)入ArcMap軟件，并運用自然斷點法將樣本火險指數(shù)分為三級，即第三、第四和第五級森林火險。當(dāng)火災(zāi)樣本森林火險預(yù)報指數(shù) U 為46時，即為第一、第二級森林火險分界（表2）。

3.2貴陽市森林火點的發(fā)生特點

根據(jù)2013—2022年森林火點統(tǒng)計（圖2）顯示，貴陽在1一4月容易發(fā)生森林火災(zāi)，5月之后森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)相對較少。這可能是因為貴陽在冬春時期降水量較少、空氣相對干燥，加之受人類活動（如焚燒秸稈、祭祀等）影響，容易發(fā)生火災(zāi)。

3.3森林火險監(jiān)測預(yù)報模型與森林火險綜合預(yù)報模型對比

當(dāng)考慮只用森林火險監(jiān)測預(yù)報模型 Um 預(yù)報火險等級時，10年中森林火險為三級以上天數(shù)占比 25.66% 四級以上天數(shù)占比 2.19% ，五級以上天數(shù)占比為 0% 而森林火險綜合預(yù)報模型 U 在10年中三級以上天數(shù)占比 50.49% ，四級以上天數(shù)占比 6.19% ，五級以上天數(shù)占比 0.22% （表3）。此外 Um 的森林火險預(yù)報相對保守，而 U 則體現(xiàn)出應(yīng)報盡報，降低漏報的概率。

為驗證2種模式的預(yù)報效果，用森林火險監(jiān)測預(yù) 報模型 Um 與森林火險綜合預(yù)報模型 U 對2023年1月13日貴陽市森林火險氣象風(fēng)險等級進(jìn)行預(yù)報（圖3）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)， Um 預(yù)報的高森林火險范圍過大，而 U 預(yù)報的高森林火險范圍較為符合實際，故 U 對貴陽本地的預(yù)報更具有參考價值。

4結(jié)論

（1）貴陽市2013一2022年火點分布情況顯示，貴陽市息烽縣、清鎮(zhèn)市、貴安新區(qū)、花溪區(qū)發(fā)生火災(zāi)次數(shù)較多，中部城區(qū)一帶發(fā)生火災(zāi)次數(shù)少。

（2）貴陽火災(zāi)易在冬季和春季發(fā)生，因為貴陽冬春時期降水量較少、空氣相對干燥，加之受到人類活動（如焚燒秸稈、祭祀）影響，容易發(fā)生火災(zāi)。

（3）森林火險氣象綜合指數(shù) U 比森林火險氣象監(jiān)測指數(shù) Um 更符合貴陽本地森林火情，更適合業(yè)務(wù)應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1]胡海清，羅碧珍，羅斯生，等.林火干擾對森林生態(tài)系統(tǒng)碳庫的影響研究進(jìn)展[J].林業(yè)科學(xué)，2020，56（4）：160-169

[2]李春梅，孟慶祥，崔衛(wèi)紅.基于WRF模式研究動態(tài)風(fēng)場對林火蔓延預(yù)測的影響：以西昌\"3·30”森林火災(zāi)為例[J]科學(xué)技術(shù)與工程，2023，23（11）：4579-4585.

[3]吳恒，朱麗艷，劉智軍，等.中國森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)律及預(yù)測模型研究[J].世界林業(yè)研究，2018，31（5）：64-70.

[4]楊光，舒立福，邸雪穎.氣候變化影響下大興安嶺地區(qū)21世紀(jì)森林火險等級變化預(yù)測[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2012.23（12）：3236-3242.

[5]肖金香，彭家武，袁平成，等.廬山森林火災(zāi)的環(huán)境因素分析及對策[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，1999（4）：592-596.

[6]巨文珍，韓斐揚，彭泊林，等.廣西林火發(fā)生動態(tài)及氣象影響因素研究[J].森林工程，2024，40（2）：77-84.

[7]王澳，王成虎，高桂云，等.2000—2022年我國林火主要致災(zāi)因素及撲救傷亡原因分析[J].林草資源研究，2024（1）：1-7.

[8]王明玉，舒立福，田曉瑞，等.林火在空間上的波動性及其對全球變化的響應(yīng)（I）[J].火災(zāi)科學(xué)，2003（3）：165-170.

[9]金森，胡海清.黑龍江省林火規(guī)律研究I：林火時空動態(tài)與分布[J].林業(yè)科學(xué)，2002（1）：88-94.

[10]信曉穎，江洪，周國模，等.加拿大森林火險氣候指數(shù)系統(tǒng)（FWI）的原理及應(yīng)用[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報，2011，28（2）：314-318.

[11]張貴，劉峰，楊志高.基于RS和GIS的廣州市森林火險區(qū)劃研究[J].中南林學(xué)院學(xué)報，2003（4）：62-65.

[12]黃作維，劉峰.基于GIS和RS的森林火險預(yù)測研究[J].西北林學(xué)院學(xué)報，2007（2）：115-118，137.

[13]甄貞，趙穎慧，李鳳日.基于GIS森林火險等級預(yù)報系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報，2009，37（11）：113-117.

[14]楊美和，高穎儀，郝廣明.吉林省歷史森林大火與環(huán)境氣候背景的研究[J].吉林林學(xué)院學(xué)報，1999（3）：7-11.

[15]楊云蕓，唐杰，陳鶴，等.2022年極端干旱背景下湖南森林火災(zāi)氣象條件分析：以2022年湖南新田“10·17”重大森林火災(zāi)為例[J].災(zāi)害學(xué)，2024，39（2）：113-118.