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        2001-2010年呼倫貝爾草原火災(zāi)空間分布

        2017-10-23 10:40:13徐英睿
        關(guān)鍵詞:呼倫貝爾草原火點(diǎn)樣方

        徐英睿

        (長春師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,吉林長春 130032)

        2001-2010年呼倫貝爾草原火災(zāi)空間分布

        徐英睿

        (長春師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,吉林長春 130032)

        草原火災(zāi)空間分布研究對草原火災(zāi)發(fā)生預(yù)測、控制火災(zāi)具有重要的意義。運(yùn)用樣方分析與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓相結(jié)合的點(diǎn)模式方法對2001-2010年呼倫貝爾草原火點(diǎn)分布特征進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明:火點(diǎn)總體呈現(xiàn)聚集分布,其中春季火點(diǎn)分布范圍較廣,沿東北—西南走向,秋季火點(diǎn)呈西北—東南走向,主要分布于大興安嶺西南部農(nóng)牧交錯(cuò)帶區(qū)域。

        草原火災(zāi);空間分布;點(diǎn)模式

        呼倫貝爾草原是我國重要的天然草場之一,也是重要的畜牧業(yè)生產(chǎn)基地。草原火災(zāi)對牧業(yè)生產(chǎn)危害巨大,嚴(yán)重威脅草原區(qū)的生態(tài)安全,直接影響整個(gè)牧區(qū)的可持續(xù)發(fā)展,甚至影響整個(gè)國家的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。隨著空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展,國內(nèi)外許多學(xué)者將火災(zāi)發(fā)生的空間特征視為空間點(diǎn)進(jìn)程,采用火災(zāi)發(fā)生的空間位置坐標(biāo)或計(jì)算火燒面積的質(zhì)心等參數(shù)分析火災(zāi)發(fā)生的空間分布類型和探測高火點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域[1-2]。以上研究多應(yīng)用于林火研究,針對草原火災(zāi)時(shí)空格局的研究較少[3]。本研究運(yùn)用樣方分析方法和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法對呼倫貝爾草原火點(diǎn)空間分布進(jìn)行研究,探索草原火災(zāi)發(fā)生的空間分布特征。

        1 研究區(qū)概況

        呼倫貝爾草原位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部,面積約為2.53×105km2,地處115°28′~126°06′E,47°11′~53°16′N。研究區(qū)中部為大興安嶺山脈,海拔由中部向東西兩側(cè)減少。行政范圍包括13個(gè)旗市,氣候?qū)儆跍貛Т箨懶詺夂颍呵锔稍镲L(fēng)大,春季的3~6月和秋季的9~11月是火災(zāi)高發(fā)月份[4]。草原區(qū)的主要植被為貝加爾針茅、羊草和線葉菊等。

        2 研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)搜集與處理

        本研究中采用的火點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于MODIS動(dòng)態(tài)火產(chǎn)品數(shù)據(jù)MCD14ML[5],空間分辨率為1km,內(nèi)容包括過火點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)、過火時(shí)間、衛(wèi)星類型等。運(yùn)用FSR方法對該產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)處理,選取同一場火中編號最早的火點(diǎn)作為起火點(diǎn)數(shù)據(jù)[6]。

        2.2 樣方分析方法

        樣方分析通過觀測每個(gè)樣方內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量變化來研究點(diǎn)的分布特征,將點(diǎn)的分布密度與隨機(jī)模式分布密度進(jìn)行比較,判斷觀測點(diǎn)分布與隨機(jī)模式相比,是聚集還是分散[7]。泊松過程能夠較好地生成點(diǎn)模式的隨機(jī)過程,適用于生成計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)或頻數(shù)分布,本研究將觀測到的點(diǎn)分布與泊松分布生成的隨機(jī)點(diǎn)分布進(jìn)行比較:由于泊松過程的隨機(jī)點(diǎn)分布方差-均值比率為1,如果觀測模式的方差-均值比率大于1,則表明所觀測到的模式更加接近于聚集模式,如果觀測模式的方差-均值比率小于1,則表明所觀測到的模式更加接近于分散模式,如果觀測模式與隨機(jī)模式不存在顯著差異,那么其方差-均值比率將接近于泊松分布中方差-均值比率的理論值1。

        根據(jù)Greig-Smith等的研究[8],樣方的最優(yōu)尺寸可按公式(1)計(jì)算:

        (1)

        由于許多不可控因素的存在,即使觀測模式是由隨機(jī)過程生成的,其方差-均值比率的觀測值在大部分情況下也可能不等于理論值1,因此需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。零假設(shè)認(rèn)為方差-均值比率的觀測值與期望值1不存在顯著性差異,計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量公式如下:

        (2)

        2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析方法

        (3)

        (4)

        (5)

        (6)

        (7)

        (8)

        3 研究結(jié)果與分析

        3.1 呼倫貝爾草原火點(diǎn)樣方分析結(jié)果

        通過計(jì)算觀測模式的方差-均值比率,得出呼倫貝爾草原火點(diǎn)觀測分布的均值λ=1.79,觀測分布的方差σ2=5.92。觀測模式的方差均值比為3.31>1,因此火點(diǎn)更接近聚集分布。樣方分析如表1所示。樣方數(shù)量遠(yuǎn)大于30個(gè),因此t統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,在α=0.05的顯著水平下的臨界值為1.96,觀測模式方差-均值比率的t統(tǒng)計(jì)量為t(df=581)=39.37>>1.96,由此可以拒絕零假設(shè),認(rèn)為該地區(qū)火點(diǎn)分布模式與隨機(jī)模式之間確實(shí)存在差異,火點(diǎn)分布接近于聚集模式。

        表1 呼倫貝爾草原火點(diǎn)方差-均值比計(jì)算

        3.2 呼倫貝爾草原春季、秋季火點(diǎn)分布結(jié)果

        從兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析結(jié)果可以看出,春季火點(diǎn)和秋季火點(diǎn)分布都具有向心性,但是存在明顯差異(表2,圖1)。春季火點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積大于秋季,說明春季火點(diǎn)分布較廣,秋季火點(diǎn)分布較為集中。春季火點(diǎn)主要分布在研究區(qū)東南部沿東北—西南走向,而秋季火點(diǎn)沿西北—東南走向分布,主要分布在大興安嶺西側(cè)農(nóng)牧交錯(cuò)帶附近。

        表2 呼倫貝爾草原火點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析結(jié)果

        圖1 呼倫貝爾草原春季、秋季火點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析結(jié)果

        4 結(jié)論與討論

        本研究應(yīng)用點(diǎn)模式分析方法對呼倫貝爾草原火點(diǎn)分布格局進(jìn)行分析,結(jié)果表明在大的時(shí)空尺度上,呼倫貝爾草原火災(zāi)的發(fā)生具有一定的聚集性特征。春季氣候干旱少雨多大風(fēng)天氣,枯草在積雪融化后裸露在地表,因此火點(diǎn)數(shù)量較多且分布較廣[4]。秋季植被干枯,可燃物含水量降低,火點(diǎn)主要集中于大興安嶺西側(cè)農(nóng)牧交錯(cuò)帶附近,這與秋季該地區(qū)人類活動(dòng)頻繁有著密切的聯(lián)系[3]。在春、秋防火期內(nèi),防火部門可以對該季節(jié)對應(yīng)重點(diǎn)區(qū)域加強(qiáng)監(jiān)督、管理。

        [1]郭福濤,胡海清,馬志海.應(yīng)用空間點(diǎn)模式方法對大興安嶺雷擊火空間分布格局的研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2009,29(12):6741-674.

        [2]Turner R.Point patterns of forest fire locations[J].Environmental and Ecological Statistics,2009,16(2):197-223.

        [3]張正祥,張洪巖,李冬雪,等.呼倫貝爾草原人為火空間分布格局[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(7):2023-2031.

        [4]岳秀泉,周道瑋,姜世成.呼倫貝爾草原火災(zāi)分析,東北師大學(xué)報(bào):自然科學(xué)版[J].1999(4):111-116.

        [5]Justice C O, Giglio L, Korontzi S,et al. The MODIS fire products[J].Remote Sensing of Environment,2002,83(1):244-262.

        [6]Loboda T V, Csiszar I A. Reconstruction of fire spread within wildland fire events in Northern Eurasia from the MODIS active fire product[J].Global&Planetary Change,2007,56(3-4):258-273.

        [7]潘竟虎,李俊峰.中國A級旅游景點(diǎn)空間結(jié)構(gòu)的計(jì)量地理分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2013,33(9):154-160.

        [8]Greig-Smith P.The use of random and contiguous quadrats in the study of the structure of plant communities[J]. Annals of Botany,1952,16(62):293-316.

        [9]Robert S. YUILL.The standard deviational ellipse:an updated tool for spatial description[J].Geografiska Annaler,1971,53(1):28-39.

        [10]Longley P.Handbook of applied spatial analysis:software tools, methods and applications,edited by M.M. Fischer and A. Getis[M].Taylor & Francis,Inc.2011.

        SpatialDistributionofGlasslandFireinHulunbuirDuring2001-2010

        XU Ying-rui

        (College of Urban and Environmental Sciences, Changchun Normal University, Changchun Jilin 130032, China)

        The study of spatial distribution of glassland fire is important for predicting the fire occurrence and fire control process. A basic approach of point pattern analysis, including quadrats and standard deviational ellipse was carried out to investigate the spatial distribution of glassland fires in Hulunbuir during 2001-2010. The results showed that fire locations were spatially clustered. Compared to autumn, fires in spring were widely distributed, and exhibited slightly from the northeast to southwest. Fires in autumn build up the northwest to southeast trend, and were mainly located in area of pastoralism and agriculture.

        glassland fire;spatial distritution;point pattern analysis

        S812.5

        A

        2095-7602(2017)10-0077-04

        2017-06-10

        長春師范大學(xué)自然科學(xué)基金項(xiàng)目“大興安嶺野火空間異質(zhì)性形成機(jī)理研究”(長師大自科合字[2014]第003號)。

        徐英睿(1985- ),男,講師,博士研究生,從事地理系統(tǒng)建模與應(yīng)用研究。

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