郭福濤, 蘇漳文, 馬祥慶, 宋禹輝, 孫 龍, 胡海清,*, 楊婷婷

1 福建農林大學, 福州 350002 2 東北林業(yè)大學林學院, 哈爾濱 150040

大興安嶺塔河地區(qū)雷擊火發(fā)生驅動因子綜合分析

郭福濤1, 蘇漳文1, 馬祥慶1, 宋禹輝1, 孫 龍2, 胡海清2,*, 楊婷婷1

1 福建農林大學, 福州 350002 2 東北林業(yè)大學林學院, 哈爾濱 150040

森林火災是一個全球性問題，對森林資源和溫室氣體排放有重要影響，并嚴重影響人們生命財產安全。林火主要分為人為火(人為活動引起)和雷擊火(雷電引起)兩大類。在我國北方針葉林帶，雷擊火主要集中在黑龍江大興安嶺和內蒙古呼倫貝爾盟地區(qū)。大興安嶺塔河地區(qū)位于我國北方針葉林帶，是森林火災的重災區(qū)。其中雷擊火所占比例大約1/3以上。目前針對當地雷擊火與影響因子的研究主要集中于氣象因子，非氣象因子(森林可燃物和地形特征)的研究受數據條件和技術手段限制研究報道較少。研究數據包含三部分，林火數據，氣象數據和地理植被數據。林火數據包含1974—2009年間林火發(fā)生經緯度坐標，時間和面積等。氣象數據主要包括每日尺度的最低氣溫，最高氣溫，平均風速，平均相對濕度等因子。根據加拿大火險天氣指標系統(tǒng)計算出了出了細小可燃物濕度碼(FFMC)，干燥可燃物濕度碼(DMC)和干旱碼(DC)也沒用于本研究。此外，基于1∶10萬塔河地區(qū)數字化林相圖提取了海拔、坡度、坡向、森林類型、優(yōu)勢樹種、齡級等因子用于決策因子分析。研究數據分析過程主要應用ArcGIS10.0中的空間分析工具和SPSS19.0的邏輯斯蒂回歸模型完成。研究結果顯示“日最低氣溫”，“最大風速”和“最小相對濕度”3個氣象因子及火險天氣指標系統(tǒng)(FWI)中細小可燃物濕度碼(FFMC)干旱碼(DC)與雷擊火發(fā)生概率顯著相關(P<0.05)，模型整體擬合水平R2(Cox & Snell)=0.326。在非氣象因子與雷擊火發(fā)生的邏輯斯蒂模型檢驗中，“地被物蓋度”和“齡級”均在P=0.05水平上與雷擊火發(fā)生顯著相關，其模型的整體擬合水平R2(Cox & Snell)為0.15。研究結論表明在分析雷擊火發(fā)生的決策因子時，應該綜合考慮氣象、可燃物和林分因素。

大興安嶺; 塔河地區(qū); 雷擊火; 氣象因子; 邏輯斯蒂回歸; 決策因子

森林火災是一個全球性問題，對森林儲量和溫室氣體排放都有顯著的影響[1]，同時林火也是導致森林資源和人生命財產損失的主要因素。每年有大約45000次森林火災發(fā)生在歐洲[2]，10000次發(fā)生在加拿大[3]，12.9萬起發(fā)生在美國且過火林地面積高達170多萬公頃。我國每年也會發(fā)生大約10000次火災，年均過火面積為820000hm2[4]。林火按其火源類型可主要分為天然火和人為火, 天然火中以雷擊火為主。美國2007—2011年均由雷擊引起的森林火災大約占到總森林火災的63%，為14200次[5]。在加拿大，雷擊火占總林火的近1/3,而過火面積則可達到90%[6]。據統(tǒng)計，我國的雷擊火主要發(fā)生在北方針葉林帶即黑龍江的大興安嶺、內蒙古的呼倫貝爾林區(qū)和新疆的阿爾泰山地區(qū)[7]，大興安嶺林區(qū)雷擊火占該地區(qū)森林火災總次數的38%[8-9]。

目前關于森林雷擊火的研究主要分為雷擊火成因機制和雷擊火預測預報兩大部分。通過對氣象、地形、可燃物等可能影響雷擊火發(fā)生的因子進行分析，判別選擇對雷擊火發(fā)生有重要影響的決策因子，并以決策因子為基礎，運用數學統(tǒng)計方法，建立雷擊火發(fā)生預測預報模型。國外關于雷擊火影響因子的研究已開展多年并取得了很多成果[10-16]，這些研究所選的初始影響因子不盡相同，所得的結論也有一定差異。有研究主要運用加拿大火險天氣指標系統(tǒng)(FWI)中反應可燃物干濕程度的指標如干旱碼(DC)等為分析的初始參考因子[10]；還有研究主要考慮可燃物含水率和森林類型[11]，以及氣象因子[12]；此外，部分研究證實了海拔、坡度對雷擊火的顯著影響[17]，然而也有研究得出了相反的結論[18]?？梢娧芯繀^(qū)域不同，選擇的初始參考因子不同，研究結論也可能有較大差異，因此在研究雷擊火發(fā)生的初始因子選擇上應盡量涵蓋氣象、地形、森林類型等多個方面。

目前國內學者針對大興安嶺地區(qū)雷擊火的研究通常分為時空格局分析[8,19-21]和決策因子分析[22-25]兩個方向進行。在關于雷擊火影響因素(決策因子)分析中，大多以氣象因子為主要探討對象[7, 26-27]。然而，綜合國內外相關研究表明，雷擊火的發(fā)生除了受氣象因素影響外，森林可燃物(林型、優(yōu)勢樹種、植被郁閉度等)和區(qū)域地理地形因素(坡度、坡向、海拔等)都是研究中尤其是初始影響因素分析中應該加以考慮的[14-15, 28-30]。本文應用ArcGIS10.3和Spss19.0對林火數據與氣象和非氣象因子(可燃物和地形信息)分別進行分析，探求對雷擊火發(fā)生的關鍵因子，研究結論對深入了解我國北方針葉林雷擊火發(fā)生規(guī)律和特性具有重要的意義。

1 研究地區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

本文研究地位于我國北方針葉林帶，隸屬于黑龍江大興安嶺塔河地區(qū)，地處東經123°—125°，北緯52°—53°。屬寒溫帶大陸性氣候，由于受大陸和海洋高、低及季風交替的影響，氣候變化顯著，冬季漫長干燥而寒冷，夏季短暫而濕熱，春季多大風而少雨，秋季降急劇，霜凍來的早，塔河縣年平均氣溫-2.4 ℃，平均無霜期98 d，年平均降水量463.2 mm，主要集中在7、8月份，年日照時數2015—2865 h。該地區(qū)森林覆蓋率為81%；蓄積量5340萬m3，主要樹種有樟子松、落葉松、白樺、楊樹等10余種。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Sketch map of the study area

該地區(qū)也是森林火災高發(fā)區(qū)，林火類型包括人為火和雷擊火，整體上人為火和雷擊火比例相當，但雷擊火的年均過火面積高于人為火。雷擊火主要發(fā)生在5—8月間，大面積雷擊火多集中在7、8月。3、4、10月僅有個別林火。本研究統(tǒng)計表明1974—2008 年，塔河縣過火面積563709 hm2， 年均16106 hm2。 1988 年后，該區(qū)總過火面積呈微弱的下降趨勢，但由雷擊火引發(fā)的過火面積則呈上升趨勢。1990 年后，雷擊火引發(fā)的過火面積明顯高于人為火和不明火引發(fā)的過火面積，1990 年后雷擊火引發(fā)的過火面積是 1990 前的 7.4 倍。

1.2 數據來源

本文數據來源包括三部分，分別為林火數據，氣象數據和矢量化林相圖數據。林火數據來源于大興安嶺地區(qū)塔河縣森林防火辦公室。數據包括1974—2009年塔河地區(qū)林火發(fā)生情況數據(起火地理坐標、起火原因、發(fā)生時間、過火面積等)。

氣象數據采用雷擊火發(fā)生的當天氣象數據，來源于中國氣象數據共享網絡 (http:// cdc.cma.gov.cn/)。數據包括塔河氣象站(國家標準氣象站號50246)1965—2012年的每日氣象數據，一共包含極大風速(m/s)等22個氣象因子，本文對氣象數據進行了預處理，去除了缺失或不完整的氣象因子，剩余氣象因子包括，日最低氣溫(℃)，日最高氣溫(℃)，24h降水量(mm)，平均風速(m/s)，平均氣溫(℃)，平均水汽壓(hPa)，平均相對濕度(%)，平均氣溫(℃)，日照時數(hour)，最大風速(m/s)，最小相對濕度(%)共11個氣象因子。

此外，根據研究區(qū)域每日氣象數據，利用加拿大森林火險天氣指標系統(tǒng)(FWI)[31]計算反映可燃物干濕程度的指標，分別為細小可燃物濕度碼(FFMC)、腐殖質濕度碼(DMC)、干旱碼(DC)。

研究中所需基礎地理地形圖和矢量化林相圖等數據來源于東北林業(yè)大學森林經理教研室。1∶10萬的基礎地理圖和矢量化林相圖數據庫分別建于2000和2003年。其中林相圖數據庫精確到小班，記錄的小班內屬性主要包括坡度、坡向、腐質層厚度、地被物蓋度、林型、經營措施、優(yōu)勢樹種、齡級和郁閉度等。

1.3 數據處理

1.3.1 二項邏輯斯蒂回歸模型(Logistic regression model)

將P變換為ln(P/(1-P))稱為Logit變換，記為Logit(P),所以也稱為Logit模型。Logit變換使得在[0,1]范圍取值的P變換到(-∞, +∞)，當P趨向于0, Logit(P)趨向于-∞，當P趨向于1，Logit(P)趨向于+∞。

雷擊火的概率預報模型可表示為：

式中,P為雷擊火發(fā)生概率；β1…βn為各自變量相關系數；X1…Xn為影響雷擊火發(fā)生的各自變量。邏輯斯蒂模型已被廣泛應用于林火發(fā)生概率的預測預報[32-34]。

1.3.2 隨機對照樣點的創(chuàng)建

本文應用二項邏輯斯蒂回歸模型進行關鍵因子分析和雷擊火空間分布形勢預測，由1.3.1可知，建模的數據結構要求火點和非火點同時對比存在，本文對照樣點分為兩部分：第一部分用來分析雷擊火發(fā)生與氣象因子和可燃物干燥指數的關系。按1∶1隨機選取與雷擊火發(fā)生次數相同的對照樣點(沒有雷擊火發(fā)生)，并提取對應的當日氣象數據和由FWI系統(tǒng)計算的FFMC、DMC和DC進行邏輯斯蒂模型擬合分析。

第二部分分析雷擊火與非氣象因素的相關性。本文應用ArcGIS的隨機點創(chuàng)建功能，按照火點與隨機點1∶1的比例分別創(chuàng)建隨機點。隨機點創(chuàng)建數量目前國內外并無明確標準和方法。國際上有學者按照研究區(qū)域平均林火發(fā)生次數來創(chuàng)建隨機點[35]，也有以隨機點之間距離為約束條件來選取隨機點的[36]。通常情況下，為了防止數據結構過度離散，隨機點選取通常要接近于或者略多于雷擊火點。通過隨機點坐標，反向確定各點對應的林班內屬性值。

1.3.3 林相圖數據屬性轉化

應用ArcGIS10.0對林相圖中的字符型變量進行屬性轉換用以進行回歸模型分析。包括坡向、林型、經營措施和林下優(yōu)勢樹種，在給字符型因子附數值型屬性值時，以整數形式并以1為計數間隔(表1)。這些被賦予的屬性數值雖是人為定值，但它們的差異真實反應了相對應的字符型屬性變量的差異，因此在實際模型運算中，變量的顯著性水平能有效的說明該因子是否對雷擊火有顯著影響。此外，坡度級、地被物蓋度、齡級和郁閉度也是本文考慮的因子，但由于其本身以數值型記錄因此不需要進行屬性轉換。

2 結果與分析

2.1 隨機點創(chuàng)建及屬性值數據庫建立

本文應用二項邏輯斯蒂回歸模型進行關鍵因子分析和雷擊火空間分布形勢預測，由1.3.1可知，建模的數據結構要求火點和非火點同時對比存在。表2為“火點+對照點”與氣象因子的基本統(tǒng)計描述。應用ArcGIS的隨機點創(chuàng)建功能，按照火點與隨機點1∶1的比例創(chuàng)建隨機點(圖2)，并運用網格相減計算方法確保隨機點與雷擊火點在空間上無重疊現(xiàn)象。通過所創(chuàng)建隨機點的坐標，反向確定各點對應的林班內屬性值(非氣象因子)。應用ArcGIS將“火點+隨機點”圖層與矢量化林相圖進行疊加運算，合并各圖層屬性，表3為 “火點+隨機點”與非氣象因子的基本統(tǒng)計描述。

2.2 模型擬合結果

2.2.1 自變量多重共線性檢驗

表1 林相圖屬性轉化屬性表

表2 雷擊火、氣象因子及FWI指數模型變量的基本統(tǒng)計

表3 雷擊火與非氣象因子模型變量的基本統(tǒng)計

圖2 雷擊火點與1∶1隨機創(chuàng)建非火點 Fig.2 Lightning-caused fire and 1∶1 random points (non-fire points)

2.2.2 氣象因子對雷擊火的決策影響

本文對1974—2009年間雷擊火和對照火點與對應的當日氣象因子進行邏輯斯蒂回歸分析，模型的全變量擬合結果顯示，模型整體擬合結果R2(Cox & Snell)為0.333，模型參數擬合結果顯示“日最低氣溫”，“最小相對濕度”，F(xiàn)FMC和DC與雷擊火發(fā)生之間有顯著相關性(P<0.05)，而其它自變量因子在全模型中(含有所有自變量的邏輯斯蒂模型)與雷擊火發(fā)生之間并未表現(xiàn)出顯著相關(表4)。此外，本文應用向后逐步回歸法，將不顯著變量逐一從全模型中剔除，最后得到最優(yōu)模型(剔除不顯著自變量的邏輯斯蒂模型)，模型整體擬合度指標R2(Cox & Snell)為0.326，最優(yōu)模型中“日最低氣溫”，“最大風速”，“最小相對濕度”，F(xiàn)FMC和DC與雷擊火發(fā)生有顯著相關性且均在P<0.001水平上顯著相關(表5)。

2.2.3 非氣象因子對雷擊火的決策影響

本文對1∶1創(chuàng)建隨機點的數據進行二元邏輯斯蒂回歸擬合，模型的全變量擬合結果顯示，模型整體擬合結果R2(Cox & Snell)為0.175，模型參數擬合結果顯示“地被物蓋度”(P=0.041)和“齡級”(P=0.007)與雷擊火發(fā)生之間有顯著相關性，而其它自變量因子在全模型中(含有所有自變量的邏輯斯蒂模型)與雷擊火發(fā)生之間并未表現(xiàn)出顯著相關(表6)。此外，本文應用向后逐步回歸法，將不顯著變量逐一從全模型中剔除，最后得到最優(yōu)模型(剔除不顯著自變量的邏輯斯蒂模型)，模型整體擬合度指標R2(Cox & Snell)為0.15，最優(yōu)模型中仍然是“地被物蓋度”和“齡級”兩個因子與雷擊火發(fā)生有顯著相關性(表7)。

表4 邏輯斯蒂全模型參數擬合(氣象因子+FWI指數)

表5 剔除不顯著變量邏輯斯蒂模型擬合(氣象因子+FWI指數)

表6 邏輯斯蒂全模型參數擬合(非氣象因子)

表7 邏輯斯蒂最優(yōu)模型的參數擬合(非氣象因子)

圖3 研究區(qū)域人為火發(fā)生概率克里格插值結果 Fig.3 The Kriging interpolation of possibility of Lightning-caused fire in the study area

2.3 研究區(qū)域雷擊火概率分布

本文根據1974—2005年塔河地區(qū)雷擊火空間坐標結合按照1∶1比例隨機創(chuàng)建的非林火對照點，運用克里格插值方法對該地區(qū)雷擊火空間概率分布進行了描述(圖3)。根據插值結果，可以直觀判斷，該地區(qū)有大概4個雷擊火高發(fā)區(qū)/高火險區(qū),分別位于塔河行政區(qū)劃的中帶和南部(圖3中圈畫部分)。

3 結論與討論

本文應用應用ArcGIS10.0和SPSS19.0等工具，結合研究地矢量化林相圖，通過圖層疊加計算，屬性轉換，邏輯斯蒂回歸模型運算等一系列手段，分別分析了氣象因素、可燃物指數和林分特征(非氣象因素)對雷擊火發(fā)生的影響。研究結果顯示“日最低氣溫”，“最大風速”和“最小相對濕度”3個氣象因子及FFMC，DC兩個反應可燃物干濕程度的指標與雷擊火發(fā)生概率顯著相關。氣象因子與雷擊火的最優(yōu)邏輯斯蒂模型擬合R2(Cox & Snell)為0.326。在非氣象因子與雷擊火發(fā)生的邏輯斯蒂模型檢驗中，雖然“地被物蓋度”和“齡級”均在P=0.05水平上與雷擊火發(fā)生顯著相關，但其模型的整體擬合水平R2(Cox & Snell)僅為0.15，說明林分特征對雷擊火發(fā)生的解釋程度還不是很高，因此結合氣象因素的綜合分析是非常必要的。

目前關于林火與影響因子的空間分析研究，主要有網格取點和隨機取點兩種方式。網格取點是指對研究區(qū)域進行網格化，規(guī)定網格大小。每一個網格代表一個火點或對應的非火點(隨機點)，如果網格面積大, 如5 km×5 km，那么坡向，林型等這類因子將不具備唯一性，沒有辦法考慮進模型擬合中，若柵格面積小(1km×1km 或更小)則會出現(xiàn)“非火點”與“火點”比例嚴重失衡現(xiàn)象，會導致模型擬合的偏差，從而無法判斷影響因子。因此在火點和非火點比例失衡的情況下，隨機取點是一個比較好的選擇。

此外，國外一些學者研究表明，雷擊/閃電次數對雷擊火發(fā)生有顯著影響[16, 28]，本文研究區(qū)域位于大興安嶺區(qū)域內，該區(qū)域從2006年開始引入雷擊檢測設備，但研究組目前僅收集到2007—2008年間大興安嶺地區(qū)雷擊數據。根據郭福濤[38]對大興安嶺地區(qū)2007—2008兩年的雷擊次數空間分研究表明，該時間區(qū)域內雷擊頻率高發(fā)區(qū)主要集中在北部和南部，塔河境內相對較少。未來應更多收集這方面數據，與之前的各因子相結合，為該地區(qū)雷擊火發(fā)生的決策因子分析提供更全面綜合的支撐。

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Climatic and non-climatic factors driving lightning-induced fire in Tahe, Daxing′an mountain

GUO Futao1, SU Zhangwen1, MA Xiangqing1, SONG Yuhui1, SUN Long2, HU Haiqing2,*, YANG Tingting1

1FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou350002,China2FacultyofForestry,NortheastForestryUniversity,Harbin150040,China

Forest fires are a global issue due to their significant degradation of forest reserves and greenhouse gas emissions, as well as loss of human lives and livelihoods. Forest fires are mostly caused by nature (lightning-induced fires) and human activities (anthropogenic fires). Lightning-induced fires in China mostly occur in boreal forest, namely the Daxing′an Mountains of Heilongjiang province and Hulunbeier of Inner Mongolia. Lightning accounts for nearly a third of all forest fires in the Tahe area of the Daxingán Mountains. Most previous studies on lightning-induced fires have focused primarily on climatic factors, and studies of non-climatic factors such as forest fuel and terrain features are relatively rare, due to a lack of spatial data sets and spatial analysis technology. Thus, the aim of this study was to identify the key climatic and non-climatic factors driving lightning-induced fires in the Tahe area using fire occurrence and metrological data along with digital forest maps in conjunction with logistic regression models and spatial analysis.Fire occurrence data included location, time, and area burned of lightning-induced fires in the Tahe region, Daxing′an Mountains, 1974—2009. Meteorological data were daily minimum temperature, daily maximum temperature, maximum wind speed, 24 hour precipitation, average air pressure, average wind speed, average relative humidity, sunshine hours, and minimum relative humidity. In addition, we calculated the Fine Fuel Moisture Code (FFMC), Duff Moisture Code (DMC) and Drought Code (DC) according to the Canadian forest Fire Weather Index (FWI). In this study, 1∶100000 digital geographic and forest maps of the Tahe region were used to extract elevation, slope, aspect, depth of humus layer, litter cover, forest type, management regime, dominant tree, age class and canopy data in order to determine the factors driving lightning-induced fire occurrence in the study area.A logistic regression model was developed to examine the relationship between lighting-induced fire, and climatic and non-climate factors. The spatial distribution of lighting-induce fires was analyzed using ArcGIS10.0. Three climate factors (Daily minimum temperature, maximum wind speed and minimum relative humidity) and two fuel indices (FFMC and DC) were significantly associated with lightning-induced fires (P< 0.05), and the goodness-of-fit of the model wasR2= 0.326. Moreover, litter cover and tree age class were significantly related to the occurrence of lightning-induced fires, albeit with lowR2(0.15). A map of fire likelihood was created using Kriging interpolation in ArcGIS, and the spatial coordinates of lightning-induced fires (1974—2005) along with the same number of random control points. This identified four high lightning-induced fire-risk regions in our study area, which are located in the middle and South of the Tahe area. In conclusion, the results from this study provide evidence that the consideration of not only climatic, but also fuel and non-climatic factors, is critical for understanding and predicting the occurrence of lightning-induced fires in the Tahe area.

Daxing′an Mountain; Tahe area; lightning-induced fire; climatic factors; logistic regression; driving factors

黑龍江省科技計劃(GA09B201-06); 國家科技支撐項目(2011BAD37B0104)

2014-02-14; < class="emphasis_bold">網絡出版日期:

日期:2014-12-04

10.5846/stxb201402140257

*通訊作者Corresponding author.E-mail: huhq@nefu.edu.cn

郭福濤, 蘇漳文, 馬祥慶, 宋禹輝, 孫龍, 胡海清, 楊婷婷.大興安嶺塔河地區(qū)雷擊火發(fā)生驅動因子綜合分析.生態(tài)學報,2015,35(19):6439-6448.

Guo F T, Su Z W, Ma X Q, Song Y H, Sun L, Hu H Q, Yang T T.Climatic and non-climatic factors driving lightning-induced fire in Tahe, Daxing′an mountain.Acta Ecologica Sinica,2015,35(19):6439-6448.