四川省森林火灾与气象因子的关系

【目的】研究四川省近30年森林火灾重灾区火灾发生与气象因子的关系。【方法】对四川省21个地区的森林火灾发生情况进行统计分析,将其划分为重度火灾、中度火灾和轻度火灾3个火灾区域;基于1979-2008年的森林火灾数据和气象数据,通过相关性分析、主成分分析、回归分析,探讨重灾区火灾发生与各气象因子的关系。【结果】四川的森林火灾主要集中在凉山州、攀枝花市和甘孜州,其年均火灾面积分别为2 866.99,1 141.84和1 129.00hm2,发生火灾次数占到全省的61.6%,火灾面积占到全省的92.4%;在火灾重灾区,风速、日照时数、降水量与林火的发生呈显著相关;各个地区森林火灾的发生都有各自的主导气象因子,并且随时间的发展随机变化,在某些年份火灾的发生可能是某些极端气候所导致。【结论】四川省森林火灾的发生总体上随时间推移呈现下降的趋势,重灾区森林火灾与风速、日照时数、降水量呈显著线性相关。     

小兴安岭伊春地区林火发生自然影响因子及其影响力

以1980—2009年伊春地区林火发生数据为基础,综合考虑高程、植被类型、基础设施和气象条件等因素,运用随机森林算法对伊春地区的林火发生影响因子及其影响力进行分析。结果显示:当日平均相对湿度小于30%时,火灾发生的概率最大;日最高地表温度在15℃的范围内对林火发生的影响最小,大于15℃之后对林火发生的影响逐渐增大。伊春林火主要集中在海拔0~400 m及距离居民区15~30 km的范围内。相对湿度对林火发生的影响最大,地表温度对林火发生的影响次之,距居民区距离对林火发生的影响最小。此外,随机森林算法对伊春地区森林火灾具有较高的预测精度,达80%。林火发生概率插值图和火险区划图显示,伊春地区林火发生主要集中在中部、东南和最北部地区,西南、东北地区也存在高火险地区。     

丽江地区森林火灾的时空分布规律

根据丽江地区1984-2008年林火统计资料,利用GIS空间分析法揭示了丽江地区林火发生的时空分布规律以及影响因素。结果表明,丽江地区林火以1988年为界限,分为1984-1988年的多发期和1989之后的平稳期;丽江地区森林火灾主要发生在春季,3-5月最为严重,占总火灾次数72%;林火空间分布来看,森林火灾高发区域主要分布在海拔1 600~2 800m,坡度在0°~10°的区域,阳坡发生森林火灾的频率较高;通过道路河流缓冲区分析,在距离河流、道路2 000m的缓冲区范围内分别有47%和38%的森林火灾发生,这说明林火发生次数与道路以及河流距离密切相关。研究丽江地区森林火灾时空分布特征,有利于把握该地区林火发生规律,为制定科学防火规划和指导森林防火扑救工作提供依据。     

武夷山市林火时空格局及其与气象因子的关系

基于1999—2013年武夷山市林火统计数据及其相应的气象数据,运用描述性统计法、点格局分析法、皮尔森相关性分析法、线性回归法及主成分分析法对武夷山市林火进行时空动态研究,并探讨其林火发生次数与年气象因子的关系。结果表明:(1) 1999—2013年武夷山市累计发生火灾74次,过火面积1 398.36 hm~2,林火发生次数与过火面积均呈下降趋势;(2)冬、春季节是武夷山市林火高发期,特别是12月至翌年4月最为严重,且林火在空间尺度上呈现聚集分布,主要集中在中部的崇安街道、新丰街道、武夷街道和南部的兴田镇;(3)林火发生仅与年降水量线性相关(r=-0.613; P0.05),年均气温及相对湿度对林火也有较大影响,但不构成线性关系。     

秦皇岛市森林火灾分布特征与气象因子相关性分析

利用2013—2017年秦皇岛市森林火灾统计资料及相对湿度、降水、气温、日照等气象资料,通过Arcgis、Excel等软件处理数据、绘图,分析了秦皇岛市森林火灾时间、空间分布特征及其与主要气象因子的关系。结果表明:秦皇岛森林火灾多发生在春季北部山区,且与人为活动有一定关联;林火发生与日照时数、连续无降水日数、气温等因子呈正相关关系,与相对湿度呈一定负相关关系。     

黑龙江省夏季林火与气象环境条件的相关分析

利用2001-2007年黑龙江省所辖林区的夏季林火火场资料以及相应地区的降水、气温、相对湿度、风速、日照等气象资料,分析黑龙江省夏季林火特征以及夏季林火与气象条件的相关关系.结果表明:黑龙江省夏季林火集中期为7月25日-8月16日,且夏季林火日变化明显,主要发生在15:00-17:00时,多发生在大兴安岭和黑河林区(50°44′～53°24′N,121°34′～126°40′E),此地区是黑龙江省夏季林火防御的重点区域,其中雷击火是引起森林火灾的主要原因;雨日里,出现林火的概率较低,75%以上林火当日无降水;日最小相对湿度＜40%时易发生林火,40%的林火当日最小相对湿度＜30%;日平均气温在15～25 ℃、日最高气温25～35 ℃是夏季林火发生的关键温度区间;在日照时数超过6 h易发生夏季林火.经过方差分析发现:降水量、最小相对湿度与林火具有显著的负相关,气温、地温、日照时数、风速均与林火具有显著的正相关.     

吉林省森林火灾扑救能力评价

利用ArcView、ArcMap与SPSS等软件,结合吉林省林火数据(1992-2008年)与同时期气象数据,研究该地区林火时空动态特征,分析森林火灾损失与蔓延速度的关系,评测森林火灾扑救能力。结果表明:吉林省1950-2009年平均每10a发生森林火灾次数和过火面积呈递减趋势,进入2000年后年均森林火灾发生次数虽有所上升,但多以森林火警为主;1992-2008年全省火灾频发于中东部,其中敦化市和延边朝鲜族自治州安图县是火灾发生的主要地区;全省平均每次火灾历时2.86h,森林火灾损失价值与平均每小时火蔓延面积显著相关(r=0.87)。平均每小时火蔓延面积可以用作森林火灾扑救能力评测的一个指标。     

基于Logistic回归模型的浙江省林火发生驱动因子分析

【目的】对浙江省2000-2016年林火发生的主要影响因素进行分析,确定驱动因子,建立林火预测模型并划分火险等级,为我国东南林区林火预防与管理提供科学支撑。【方法】以卫星火点数据为基础,运用Arcgis 10.2等软件,对气候因素(气温日较差、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度、上年月平均降水量、上年月平均相对湿度、日累积降水量、日相对湿度、日平均风速)、地形因素(海拔、坡度)、植被数据(植被覆盖度)、社会基础设施因素(人口密度、人均GDP、距居民点距离、距铁路距离、距公路距离)进行空间信息提取,并与随机点结合后通过Logistic回归模型分析浙江省林火发生的驱动因子;使用"标准化系数"方法检验各林火驱动因子对林火发生的相对重要性;利用ROC曲线方法对模型预测能力进行拟合检验,并计算划分林火发生概率的最佳阈值。【结果】气温日较差、日相对湿度、月平均相对湿度、上年月平均降水量、日累积降水量、植被覆盖度、上年月平均相对湿度、月平均降水量、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离等11个因素与林火发生存在显著相关;模型总体预测准确率达到79.1%;计算出浙江省划分林火发生概率的最佳阈值为0.458。【结论】浙江省高火险区主要位于东部和南部地区,东部地区的林火管理重点应放在人为活动的管理与防火宣传教育上,而南部地区应当在林火高发区增设瞭望塔和视频监测设备。     

青海省海北州森林火灾气象背景特征分析

分析1995-2011年海北州火灾发生时气象背景资料,研究火灾发生时的气候特征,得出影响森林火灾发生发展的气象因子。结果表明,影响森林火灾发生、发展的主要气象因子有:气温、地面温度、相对湿度,蒸发量、降水等。青海省海北州森林火灾主要防范期为2-4月和11-12月,主要防范区域在海晏、祁连和刚察。     

云南省金平县森林火灾与气象因素的关系

利用云南省金平县的林火资料及同期气象资料分析影响森林火灾的主要气象因子及其组合着手,研究分析气象条件对森林火灾发生的影响和作用,揭示了二者之间的相互关系和一般规律,为森林防火实践和林火预报研究提供了科学依据。     

大兴安岭森林火灾与气象条件的相互关系

利用内蒙古大兴安岭林区２７a的林火资料及同期气象,人影响森林火灾的主要气象因子及其组合着手，研究分析子气象条件对森林火灾发生的影响和作用，揭示了二者之间的相互关系和一般规律，为森林防火实践和林火预报研究提供了科学依据。     

过火面积与气象要素相关性分析

利用统计分析理论,对大兴安岭地区1980-2003年的气象数据和森林火灾数据进行了处理分析,并利用多元线性回归理论建立了以气象要素为影响因子的大兴安岭地区森林火灾过火面积预测模型.模型的相关系数为0.66,通过了回归方程和回归系数的检验.对预测模型进行的验证表明:正确率达到73.68%,预测结果符合实际,能够根据气象因子较准确地预测林火过火面积.     

吉林省重特大森林火灾与气象因子的关系研究

通过搜集吉林省1969—1980年间的全部森林火灾资料,建立Excel资料库;根据受害森林面积来划分重特大森林火灾,对吉林省重特大森林火灾与气象因子的关系进行了研究。结果表明:吉林省引起重特大森林火灾的风向主要为西风和偏西风,尤其是西南风和西北风;风速在3～5级容易发生重特大森林火灾,4级时发生重特大森林火灾次数和面积均为最大;当温度在16～20℃发生重特大森林火灾次数和面积均最大。     

论气候变化对庐山森林火灾的影响

根据庐山45年的气候和火灾历史资料,将气候要素按年代划分,首先用一元线性模拟年代间气候因子（气温、风速、降水量、空气相对湿度、日照时数）的变化趋势,在此基础上方差分析,确定出气候变化显著因子为风速和气温 其次,应用相关分析法,得出影响森林火灾的气候因子为气温和空气相对湿度。随气温升高、相对湿度下降森林火灾次数增加,森林火险等级提高。     

浅谈玛可河林区森林火险等级预报

森林火灾的发生对森林资源造成了巨大的危害和损失,但是它的发生与气象因子的状况具有密切的关系,对各气象因子进行监控,结合林火风险预测模型,对于及时发现森林火源并进行科学决策具有重要意义。     

舒城县森林火灾发生规律及预防对策

为使森林火灾的发生次数、受害森林面积、森林受害率有明显下降,笔者根据多年的林业工作经验和对舒城县1988-2011年以来的林火发生情况进行了统计与综合分析发现,森林火灾的发生受气象、自然、社会因素的影响很大;提出要做好森林防火工作,应加强对火灾发生规律、扑火技术、火源管理等方面的研究,以及具体的预防对策。     

基于多智能体的森林火灾蔓延模拟

从多智能体的角度来研究森林火灾的蔓延模拟,提出一个整合了地形、风因子、树种因子、以及树木水平分布因子的多智能体模型。在该模型中林火的燃烧蔓延和高程、风速、风向、树种紧密相连。应用该模型可以实现在特定条件下的林火蔓延模拟,预测林火发展趋势。基于多智能体的森林火灾蔓延模拟模型,借助美国西北大学的多智能体建模软件NetLogo开发完成。可以实行研究区域的高程数据读取,树种可燃性因子读取,设置风速风向,森林密度,可视化模拟林火蔓延趋势等功能。     

基于王正非模型与Rothermel模型的林火模拟比对

王正非模型和Rothermel模型是当前森林火灾模拟最常用的两个模型,为定量比较两个模型对于林火蔓延的适用情况,运用林火蔓延模型且综合考虑火场地形、气象及可燃物类型等因子,基于ArcEngine,最终实现不同模型下森林火灾的二维模拟。模拟结果表明:在地形、风速条件一定的情况下,王正非模型的拟合情况较接近于真实火灾模拟情况,通过与真实火灾情况的拟合校正对模型修正后的王正非模型拟合度可达0.94;此外经多次模拟发现,在地形条件一定的情况下,随着蔓延初始速度的增大,蔓延面积也相应的增加;不同的风速形成的火场面积不同,随着风速的增大,蔓延面积也相应增加。     

长沙地区干旱时空分布特征及其对森林火灾的影响

利用1971—2016年长沙市常规气象资料,计算综合气象干旱指数,分析长沙地区干旱的时空分布特征及气象成因,并利用2003—2015年森林火灾资料进一步研究干旱对森林火灾的影响。结果表明,近46年来长沙地区干旱频率有所下降,干旱的年代际变化明显,呈三峰型。最长干旱持续天数和干旱总日数的年变化对应较好,长沙、浏阳、宁乡3站年际变化基本一致,且3站干旱分级特征具有较高的空间一致性。长沙地区以夏秋干旱最为常见,持续时间最长,最主要的气象原因为大气环流的影响。干旱情况下,森林等植被含水率下降,下降到一定程度,森林火灾容易发生。最长干旱持续日数和森林火灾发生次数、受灾面积的相关系数超过0.05信度水平。2007年的火灾情况分析表明,森林火灾多发生在干旱条件下的连晴时段内。     

北京山区主要针叶林潜在火行为及冠层危险指数研究

目的树冠火作为一类对森林生态系统特别是针叶林造成严重损害的森林火灾, 一旦发生树冠火, 其在林火蔓延过程中起主导作用。通过对针叶林潜在火行为大小和冠层危险指数的探究, 以及其在一天中的变化情况, 了解树冠火危害大小及发生的条件, 为预防及扑救林火提供科学依据。方法本文以北京山区主要的针叶树种油松和侧柏作为研究对象, 通过对2种林分可燃物的载量、理化性质、分布规律的调查, 计算林分潜在火行为随风速变化的趋势, 并利用树冠火发生和发展的气象因子临界指标来建立冠层危险指数。最终, 结合该地区的气象资料, 选取外业调查期间的2 d为例, 计算冠层危险指数, 判断2种林分可能发生树冠火的类型、时间、持续时长以及林分潜在火行为大小。结果2种林分的理化性质差距较小, 但冠基高度上相差较大; 在高风速(40 km/h)天气下, 油松林发生连续型树冠火, 蔓延速度和火线强度分别为17.0 m/min、16079 kW/m, 侧柏林发生间歇型树冠火, 蔓延速度和火线强度分别为11.4 m/min、5290 kW/m, 油松林和侧柏林分别在风速为30、37 km/h时达到高强度火; 油松林的冠层危险指数TI(torching index)和CI(crowning index)值随时间分别在17.1~29.6 km/h和33.9~38.8 km/h范围内波动, 侧柏林的波动范围分别为11.9~21.1 km/h和47.5~54.9 km/h, 油松林在48 h内发生地表火、间歇型树冠火、连续型树冠火的时间占比分别为87%、9%、4%, 其最高速度和火焰最大强度分别为17.5 m/min、8598 kW/m, 而侧柏林只能发生地表火和间歇型树冠火, 其比例为56%、44%, 最大潜在火行为指标分别为14.5 m/min、4506 kW/m。结论2种林分中, 冠基高度是树冠火发生最主要的影响因素之一; 林分整体潜在火行为随风速变化明显, 且能在5级风速下形成高强度森林火灾; 侧柏林更易形成树冠火, 油松林发生极高强度火灾的可能性大。