云南省森林火險氣象等級預報模式研究

戴叢蕊 李蒙 張明達

摘 要：運用1996年至2007年的林火數據，分析了云南森林火災的時空分布特征；基于“森林火險氣象等級”氣象行業標準，利用林火資料結合相應森防期內逐日的多個氣象因子，應用Visual Basic編程計算云南125個氣象臺站12個氣象要素的林火分類條件概率，獲得125個站點12個氣象因子的火險貢獻度數學模型以及森林火險氣象指數分級指標，并建立相關數據庫。在此基礎上構建了云南省森林火險氣象等級預報模型。經驗證，模型對云南森林火災的發生具有較好的預報能力，可以進行實際應用。

關鍵詞：森林火險 氣象要素 林火氣象等級 云南

中圖分類號：S762 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）10（b）-0236-03

森林火災是一種世界性的自然災害。近年來，世界和中國發生了多次創紀錄的森林火災。如2007年希臘森林大火、2006年和2009年澳大利亞兩次森林大火[1]。我國森林火災也頻繁發生，如云南昆明安寧在近10年就發生了三次重大林火，每次都造成嚴重損失，受到黨中央國務院和省委省政府的高度重視。

森林火災發生的物質條件，如可燃物類型、載量等因子短期內不會發生大的變化，氣象條件是主要的觸發因素。森林火災的發生、發展、蔓延、撲救在很大程度上都受氣象條件的制約和影響[2]。與森林火險相關的氣象因子很多，而這些因子又是相互影響，緊密聯系著的，因此，只能選擇那些對森林火災發生、蔓延、熄滅影響較大的因子作為主要因子；該文按照“森林火險氣象等級”中華人民共和國氣象行業標準，選取了與降水量、氣溫、相對濕度、風速和連旱日數相關的12個氣象因子來對森林火險氣象等級進行研究。

1 研究區概況

云南是我國的四大林區之一，森林覆蓋率為47.5%，針葉林是云南大部分地區的優勢樹種。云南也是森林火災的重災區，每年干季（每年11月至次年5月），風高物燥，降水量少，森林火災極易發生，森林火災發生率居全國前列[3-4]。據統計，1997年至2007年云南共發生森林火災4907起，加之云南與老撾、緬甸等國接壤，邊境火時有發生，如果處置不當，會引發嚴重的經濟損失和社會問題，甚至演變成國際糾紛。

2 數據來源

云南省林業廳提供的1996年至2007年林火資料，以及云南125個氣象站森防期內逐日的降水量、最高氣溫、最低氣溫、最小相對濕度和平均風速。

3 云南林火時空分布特征

根據林火發生數據統計得到云南林火的發生概況，從發生的區域來看（見圖1），在16個地州中普洱發生的森林火災次數最多，麗江次之，大理第三，發生次數最少的是西雙版納。具體到125個縣市來看，普洱的寧洱、思茅區和瀾滄，麗江的寧蒗、華坪，大理的云龍，怒江的蘭坪等縣是林火的高發區。從發生的時間來看（見圖2），旬林火發生次數大于30次的時段，主要集中在3～4月份，與我省的森林防火戒嚴期完全吻合。林火發生次數最多的是4月上旬，達71.4次；其次是4月中旬，57.6次；3月中旬為第三，51.9次；在這些時段內發生森林火災的可能性很大。

4 森林火險氣象等級的計算

該研究依據“森林火險氣象等級”氣象行業標準，選取了24 h降水量、日最高氣溫、日最低氣溫、日最小相對濕度、日平均風速、前一日24 h降水量、前3 d降水量累積值、前3 d低相對濕度平均值、前3 d最高氣溫累積值、日降水量連續≤5 mm的日數、日降水量連續≤3 mm的日數、日降水量連續≤0.5 mm的日數共12個氣象因子，作為林火氣象等級預報的影響因子。利用VB編程分模塊計算森林火險氣象等級需要的數據，并建立相關數據庫。

4.1 氣象要素與火災情況的完整統計表

建立了1997年至2007年每個森防期內每日氣象要素與相對應火災次數的綜合數據庫。

4.2 建立12個氣象單因子的森林火險貢獻度模型

4.2.1 確定氣象因子上下限

根據云南30年整編氣象資料統計出12個氣象因子的極大值和極小值，確定各因子上下限（見表1）。然后劃分因子區間，等間隔劃分，劃分出的因子區間大小在數值上大于或等于該因子單位數值的2倍 。

4.2.2 計算分類條件概率

統計云南省125個氣象站逐個氣象因子在每個因子區間內出現的日數Yi，以及因子區間的火情出現次數Fi，即可計算分類條件概率Pi，公式為：

Pi=Fi/Yi （1）

式中，i=1，2，…，N，N為因子區間數。

Pi是在Yi發生條件下Fi發生的概率，Pi的大小反映了不同區間內火情嚴重程度或火災危險度。按照計算得出分類條件概率獲取森林火災發生的臨界值R0、森林火災幾率開始明顯增大的臨界值R0.5和森林火災幾率開始大量發生的臨界值R1（如表2中只列出部分站點日最高氣溫的R0、R0.5、R1，其他要素略）。

4.2.3 確定待定系數a、b、c

根據算出的R0、R0.5、R1，可得到12個氣象要素的單因子森林火險貢獻度模型的待定系數a、b、c。公式有以下幾項。

4.2.4 獲取單因子森林火險貢獻度數學模型

（1）T14、Td、VP、PT72H、PR24LR5、PR24LR3、PR24LR0.5為森林火險增因子，其數學模型如下：

（2）R24、U14、PR24、PR72H、PU72P為森林火險減因子，其數學模型如下所示。

式中：R24為24 h降水量；T14為日最高氣溫；Td為日最低氣溫；U14為日最小相對濕度；VP為日平均風速；PR24為前1日24 h降水量；PR72H為前3天降水量累積值；PU72P為前3天最低相對濕度平均值；PT72H為前3 d最高氣溫累積值；PR24LR5為日降水量≤5 mm的連續日數；PR24LR3為日降水量≤3 mm的連續日數；PR24LR0.5為日降水量≤0.5 mm的連續日數；x為氣象因子的預報值或觀測值。

將4.2.3得到的a、b、c分別代入（7）、（9）就可獲得云南125個氣象站各自的12個單因子森林火險貢獻度模型。

4.3 每日森林火險氣象指數（FFDI）計算

式中：Uj為當前因子指數，前5個因子單因子（R24、T14、Td、U14、V14）森林火險貢獻度的平均值；Uq為前期因子指數，后7個因子單因子（PR24、PR72H、PU72P、PT72H、PR24LR5、PR24LR3、PR24LR0.5）森林火險貢獻度的平均值。

4.4 劃分125個氣象站點森林火險氣象等級的分級指標

通過計算125個氣象站點各自過去10年內，森防期每日的林火氣象指數，將其逐日值組成一個集合，升序排列后按10%、20%、40%、20%、10%的比例劃分成5個等級，各子集分界點的FFDI值即為A、B、C、D。云南地形地貌復雜，氣候類型多樣，導致各地的森林火險氣象等級分級指標差異大。在滇中、滇東北、滇西北、滇西南、滇東南每個區域內隨機選取了部分站點的分級指標見表3。

5 森林火險氣象等級計算結果與驗證

目前，大范圍實時的森林火災監測主要是通過衛星遙感的熱點監測來實現，因此，可以用監測到的衛星熱點來反映森林火險情況。選取云南2013年森林防火期內，天氣晴好，林火衛星熱點較多的2月5日、3月1日、3月24日，對比衛星熱點和相應的森林火險氣象等級結果，見表4。該文提取熱點對應的森林火險發生等級使用的是ArcGIS的Extract Values to Points功能來實現。

從表4中可以看出，除2月5日有5個熱點出現在2級的較難燃燒區域外，其他223個熱點均在3級以上的火險區域內，且以4級的易燃區和5級的極易燃區居多。在1級的難燃區域未出現衛星熱點。這說明基于氣象行業標準構建的云南森林火險氣象等級模型具有較好的預報能力，可以用于云南森林火險等級預報的實際應用。

6 結果與討論

該文通過以上計算分析，建立了云南省森林火險氣象等級預報模型。經驗證，它具有較好的預報能力。研究結果可為林業部門采取有效的預防措施提供技術支撐，對云南森林防火工作、生態環境和生物多樣性保護具有重要意義。然而森林火險預報是一項繁雜的綜合性研究工作[5-6]。影響森林火險預報的因素除了氣象因子以外，還有可燃物、地形、火源等因子，本研究只是做了一些粗淺的探討。今后將開展基于氣象、森林可燃物等因子的綜合林火預報方法研究，進一步提高預報準確率。

參考文獻

[1] 周明昆，王永平，高月忠.大理州森林火險天氣預報方法[J].江蘇林業科技，2012，39（6）：15-18.

[2] 宋志杰.林火原理和林火預報[M].北京：氣象出版社，1991.

[3] 魯韋坤，李湘，余凌翔，等.云南省森林火險氣象等級區劃研究[J].大氣科學學報，2011，34（3）：322-328.

[4] 徐虹，楊曉鵬，朱勇，等.基于RS和GIS的云南省森林火險預報研究[J].福建林業科技，2007，34（2）：85-88

[5] 張映堂，霍義強.滇中地區森林火險等級預報方法的研究[J].林業科學，1995，31（3）：239-246.

[6] 高歌，張洪濤.北京市火險氣象等級預警數值模擬研究[J].應用氣象學報，2002，13（5）：609-620.