林火碳排放研究进展

火是森林生态系统主要的干扰因子, 森林火灾的频繁发生不仅使森林生态系统遭到破坏, 同时也造成了含碳温室气体的大量释放。综述了火烧面积、森林可燃物以及燃烧效率等主要因子对森林火灾排放碳量估计的影响, 分析了这一领域未来研究发展趋势。大量研究表明:1)卫星遥感是估测大尺度上森林过火面积的主要手段, 随着高分辨率卫星的应用, 森林火灾面积的估计精度不断得到提高。目前的研究主要集中于大尺度上林火面积的估计和估算方法的改进。2)遥感数据是目前估计大尺度可燃物燃烧量的有效手段, 利用遥感数据的同时结合有效可燃物计算模型, 运用多元线性与非线性分析结合等方法提高对可燃物燃烧量的估计。3)燃烧效率是决定可燃物消耗量的主要因子, 也是估计森林火灾释放含碳气体量的关键。未来的研究是利用高分辨率的遥感数据, 结合复杂的可燃物计算模型, 更精确地估计林火碳排放。     

利用定位仪和地形图测算山区森林火灾面积的方法

根据《国家林业局、公安部关于森林和野生动物刑事案件管辖及立案标准》的规定：“放火案中,过火有林地面积2公顷以上为重大案件;过火有林地面积10公顷以上为特别重大案件”,“失火案中,过火有林地面积2公顷以上应当立案;过火有林地面积10公顷以上为重大案件;过火有林地面积50公顷以上为特别重大案件”。由此可见,发生森林火灾案件后,测算烧毁森林的面积,不仅是森林火灾统计工作中必需的一项工作任务,也是处理森林火灾案件过程中划分罪与非罪、行政处罚与刑事追究以及处罚轻重适当的重要依据。     

气候变化下森林火灾过火面积预测——以大兴安岭北方森林为例

利用Delta统计降尺度方法解集HadCM3 IPCC SRES A2a和B2a情景下气候基准时段(1961-1990年)与未来不同时段 (21世纪20年化,2010-2039年;21世纪50年代,2040-2069年;21世纪80年代,2070-2099年)的逐月的最高温度、相对湿度、降水和风速数据,结合历史火灾数据、气象资料以及加拿大火险天气指标系统中SSR指标数值的统计相关性,在假设林火动态对当前及未来气候变化具有相同响应方式的基础上,定量和定性相结合预估未来该区北方森林过火面积的变化趋势。结果表明:历史过火面积与SSR均值呈显著线性相关(r,0.16-0.61),SSR增值能作为过火面积增量指标。HadCM3 IPCC SRES A2a和B2a情景下,21世纪大兴安岭地区森林火灾过火面积相对于1961-1990年气候基准值呈显著增加趋势,其中21世纪80年代该区平均过火面积可能会增加1倍。21世纪该区过火面积呈现强烈的季节特征,夏季防火期和秋季防火期的过火面积增长较快,尤其是夏季防火期,A2a情景下21世纪80年代森林火灾过火面积将会增加1.5倍。图4表1参31。     

呼中林区火烧迹地遥感提取及林火烈度的空间分析

【目的】利用Landsat TM影像,采用遥感指数构建决策树分类模型,提出一种识别火烧迹地面积与林火烈度分析的新方法,并结合坡度、坡向、海拔等地形因子对过火区域火烈度的空间分布进行科学系统的分析研究,为大兴安岭地区森林防火和林火管理提供一定的理论依据和数据支持。【方法】以大兴安岭地区呼中林区为研究区,以2010年9月火后TM影像以及2007年9月火前TM影像为基础数据,以DEM影像、林相图为辅助数据,利用NDVI、NDSWIR、MNDWI和dNBR等遥感指数构建决策树分类模型,对呼中林区2010年10场火烧迹地进行识别,根据dNBR阈值法将过火区域火烈度分为4级,并利用Arcgis软件将火烈度图分别与坡度、坡向、海拔图叠加分析。【结果】利用决策树分类模型所提取火烧迹地面积的分类总体精度和Kappa系数分别为97.97%和0.943 2,与平行六面体法和ISODATA法的分类的精度相比分别提高了7.56%和17.32%,Kappa系数也相应提高。决策树模型提取火烧迹地的制图精度和用户精度分别为97.51%和97.54%,而平行六面体分类法分别为90.43%和96.52%,ISODATA法分别为94.35%和95.68%。利用dNBR阈值法将已提取的过火区林火烈度分为:未过火、轻度火烧、中度火烧、重度火烧4个级别,其中中度火烧和重度火烧分别占总过火面积的46.6%和33.2%。叠加分析后,海拔在1 000~1 500 m的地区过火面积共4 177 hm~2,占总过火面积的64.4%。Ⅲ级坡(6°~15°)过火面积最大,占总过火面积的45.9%。南坡过火面积最大,为1 391 hm~2,约占总过火面积的21.4%。【结论】本文所使用的决策树分类模型能够准确地识别过火区域,在精度上相较平行六面体法与ISODATA法有显著提高,且过火面积也更接近目视解译判读所得到的过火面积,精度均达到82%以上。dNBR阈值法可将过火区域火烈度分为4个等级,结果表明过火区域中度火烧和重度火烧占总过火面积的比重较大,林火烈度与海拔、坡度、坡向之间存在一定相关关系。     

内蒙古大兴安岭林火时空动态的变化特征

内蒙古大兴安岭森林火灾频发,研究其季节性变化趋势及空间动态分布特征,对今后该地区森林防火期划分和防火资源的合理分配具有重要意义。利用Mann-Kendall趋势检验法、滑动t检验法对1981—2018年内蒙古大兴安岭森林火灾数据进行趋势和突变分析,使用分位数回归法研究影响森林火灾过火面积的时间与空间因素,得出内蒙古大兴安岭森林火灾在时间和空间上的动态变化特征。结果表明：内蒙古大兴安岭森林火灾整体呈先下降(1981—1999年)再上升(2000—2007年)又下降(2008—2018年)的趋势。森林火灾主要发生在春、夏、秋三季,春季森林火灾变化较复杂,波动明显,在1991年发生突变;秋季森林火灾波动较平缓,但在1994年发生突变;2004—2011年期间夏季森林火灾明显增长,火险期向夏季发生偏移和延长;冬季发生火灾较少。森林火灾过火面积与火灾持续时间呈正相关,尤其在高分位点处,正相关性更加显著。内蒙古大兴安岭森林火灾主要发生在鄂伦春自治旗等地,从空间横向动态变化来看,整体呈现由西南向东北递增的趋势;从空间纵向动态变化来看,海拔对森林火灾过火面积的影响并不显著。建议应加强内蒙古大兴安岭东北...     

2019年森林火灾典型案例警示

2019年4月13日夜间1点30分许,楚雄彝族自治州禄丰县仁兴镇革里村委会小革里村后山林发生森林火灾,过火林地面积0.059公顷。4月20日夜间1点左右,仁兴镇革里村委会小丫口山林又发生森林火灾,过火林地面积0.9734公顷。4月21日1时05分许,仁兴镇猪街社区学庄田村百花山附近再次发生森林火灾,过火林地面积2.1874公顷。     

基于多元多项式回归的大兴安岭过火面积与气象因子的模型

根据大兴安岭地区1990-2012年间气象因子和过火面积的数据,通过通径分析方法,计算出直接与间接通径系数,筛选出主要因子。再基于多元多项式回归理论,使用spss软件建立森林过火面积与气象因子之间数学模型。通过回归方程和回归系数的检验,拟合率达到74.12%,相关系数R为0.626。预测结果符合实际情况。所以森林过火面积作为衡量火灾危害程度的依据比较合理,通过森林过火面积与气象因子的模型是可行的。因此能够为当地林业部门科学有效的开展森林火灾防治工作提供参考。     

呼伦贝尔市构筑森林草原放火安全线

一、“十五”防火工作成绩显著，（一）森林草原火灾的危害明显减轻。“十五”期间，全市共发生森林草原火警火灾217起，其中森林火169起，草原火48起；过火森林面积3．2万公顷，过火草原而积15．5万公顷。与“九无”期间相比，森林草原火警火灾总次数下降32％，其中森林火次数下降24％，草原火次数下降51％；过火森林面积下降61％，过火草原面积下降77％。     

内蒙古毕拉河林场森林火灾受害程度遥感评价

为评价内蒙古毕拉河林场2017年5月2日发生的森林火灾损失情况,利用火灾发生前后的Landsat8卫星影像,计算得到两者间的差值归一化燃烧指数(d NBR),通过目视解译和数学统计相结合的方法构建森林火灾受害程度分级评价指标,对该火烧迹地受灾程度进行定量评价,并利用实地测量GPS数据和GF-2卫星数据验证受害程度的分级精度为86.39%。研究结果表明:内蒙古毕拉河林场火烧迹地的中度受害区域面积最大,为4 685.09hm~2,占火烧迹地总面积的40.35%;轻度受害面积次之,为4 213.1hm~2,占火烧迹地总面积的36.28%;重度受害面积为1 031.03hm~2,占总面积的8.88%;未受害区域的面积最小为906.57hm~2,占火烧迹地总面积的7.81%;火烧迹地内的受灾森林主要分布在中度受害区域和轻度受害区域,受灾草地主要分布在轻度受害区域。     

系统聚类分析法在森林火灾扑火能力区划中的应用

以广西14个市2005-2009年的森林火灾发生次数和过火面积为基础数据,选取扑火能力为因素,森林平均每次过火面积为因子,采用系统聚类分析法对各市的森林火灾扑火能力进行分析并进行扑火能力等级划分。结果表明,扑火能力为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级的市分别有2个、10个和2个,分别占总数(14个市)的14.3%,71.4%和14.3%,其中Ⅰ、Ⅱ级市的百分比为85.7%,说明广西森林火灾扑火能力的整体水平处于中上水平,扑火能力较好。     

遥感技术在火监测中的应用研究综述

火是地球表面频繁发生的异变现象,也是森林、灌丛、草地等生态系统中植被演替的主要动力。植被火烧释放出来的大量气溶胶颗粒物以及各种痕量气体,会引发大气环境和全球碳循环过程的深刻改变。遥感卫星能够监测和记录全球地表信息,尤其适用于地表异变现象特别强烈的火灾事件。遥感技术在野火识别和监测中的应用主要为了实现以下4个目的:1）火点精确地理位置判定;2）在燃火线的范围制图和火场发展趋势判定;3）火烧强度评价;4）火烧迹地植被恢复监测与评价。文中总结了遥感卫星技术和数据在火险评价与制图、火点识别、火烧面积统计以及火烧迹地植被恢复评价中的应用和贡献。     

滇中地区火烧迹地植被恢复研究

对滇中地区昆明市海口林场过火3年的蓝桉林和华山松林迹地及未过火的对照林的群落进行调查分析,研究不同更新方式的植被特征。结果表明,华山松林抗火能力最差,迹地上无幼苗生存,仅有大量的草灌植物;蓝桉抗火干扰能力及萌生能力较强;过火后未伐除过火木的蓝桉林中小铁子为优势种,并且较为集中,其重要值高达99.84%;Shannon-Wiener指数和Simpson指数在各样地上的反映趋势基本一致,物种多样性指数最低的为未伐除过火木的过火蓝桉林,最高的为过火华山松林。     

基于Sentinel-2影像的火烧迹地快速提取方法比较研究

利用Sentinel卫星数据,特别是其中对植被敏感的红边波段与短红外波段,针对提取灾后火烧迹地研究不足的问题,选取四川省冕宁县4月20日森林火灾发生前后的Sentinel-2卫星数据,使用不同的提取方法探究识别火烧迹地的潜力,并进行对比研究。实验结果表明,决策树分类法识别火烧迹地的能力最好,提取精度最高,BAI指数次之;其余方法均受道路、房屋和裸体不同程度的影响;用红边波段替换可见光红波段的效果相比原有指数提取效果并无明显提升。研究证明在各类方法中,采用决策树分类法能快速高精度地将火烧迹地准确提取出来。     

LOSS ASSESSMENT OF BURNED FOREST USING REMOTE SENSING AND GEOGRAPHICAL INFORMATION TECHNIQUES

After forest fire,It is very needd to locate fire position and assess the loss of forestresources.In this paper,a method of burned forest assessment with satellite remote sensing dataand over-laying techniques is discussed and used in the assessment of the burned forest in Malinforest Farm after the large forest fire of May,1987.     

昆明地区重大森林火灾火烧迹地可燃物能量分析

对昆明地区重大森林火灾迹地进行外业调查,并对其可燃物进行系统研究。结果表明:火烧迹地的地盘松幼林、光叶石栎和紫茎泽兰的可燃物绝对含水率分别为13%、11%和12%,可燃物载量分别为0.4、0.5和1.1 kg/m²,热值分别为20700、20600和19100 kJ/kg,单位面积热量分别为8280、10300和21010 kJ/m²。说明火烧迹地的可燃物干燥易燃,在防火期有可能再次发生火灾,并发展为高强度火,应重视重大森林火烧迹地的管理、更新和恢复。     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

大兴安岭特大火灾后火烧迹地恢复的研究进展

1987年大兴安岭特大森林火灾烧毁了大面积珍贵的寒温带针叶林,形成了许多不同火烧强度、不同火面积的火烧迹地。从火烧对地表植被和土壤的影响、火烧迹地自然恢复状况、火后不同管理措施对火烧迹地恢复的影响三个方面,阐述了大火对生态系统的影响,对比分析了自然演替和人工管理措施下火烧迹地恢复的差异,并指出火烧迹地恢复的影响因子、火烧迹地恢复模式和技术将是今后火生态学研究的重点方向。     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

北京西山林场火烧迹地植被更新及可燃物负荷量研究

在野外调查的基础上,对比研究了北京西山林场4种林分类型火烧迹地与对照林地上植被更新及可燃物负荷量的差异,对更新林分的潜在燃烧性进行了分析。所选择林分为侧柏林、油松林、刺槐林与白蜡林,其中侧柏林和油松林为2003年过火林分,刺槐林和白蜡林为2006年过火林分。火烧后,侧柏林采用人工更新,其它3种林分采用天然更新,研究结果表明:人工更新的火烧迹地上(侧柏林)植被多样性指数减少,总可燃物负荷量增加;而天然更新火烧迹地上(油松林、刺槐林及白蜡林)植被多样性指数增加,但总可燃物负荷量减少;火烧迹地可燃物负荷量的多少与更新时间成正比。总体而言,火烧更新使林地上易燃可燃物负荷量增加,难燃可燃物负荷量减少,从而使更新后林分的潜在燃烧性增加。