白山市森林火險特征及預報方法研究

摘要 根據收集的歷史森林火情數據、森林可燃物觀測數據和林木特征數據，結合預報員森林火險等級預報經驗，在原有的Nesterov火險指數算法的基礎上，結合中國氣象局和國家林業局聯合發布的修正后的布龍—戴維斯火險氣象因子及其指數查對表（森林火險查算表），增加風速因子，考慮物候和地表影響，建立白山本地的森林火險等級預報方法。試報結果表明，此方法預報的森林火險等級符合實際經驗和森防一線人員的現場判斷，與日常經驗預報結論趨勢基本吻合，與森林可燃物觀測結論對應較好，可以作為實際業務應用。

關鍵詞 火險指數；風速；全國森林火險查算表；森林火險等級預報

中圖分類號：S762 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）06–0191-03

目前，針對森林火險沒有客觀預報方法，基本是采用人工經驗預報，隨機性大，無法保障準確率，對森林防火指導針對性不足。引進改進的前蘇聯森林火險預報方法，結合中國氣象局和國家林業局聯合發布的修正后的布龍—戴維斯火險氣象因子及其指數查對表（森林火險查算表），并考慮白山地表和物候特點，研發了此預報方法。

1 資料來源

2006年開始，吉林省白山市氣象局在白山市和長白朝鮮族自治縣開展森林可燃物觀測，在防火期（每年3月15—6月15日和9月15—11月15日）每10 d進行1次可燃物觀測，可燃物包括落葉、枯枝、地表低矮植被，特殊情況下進行加密觀測[1]。測量時，在樣點區域內選定1 m×1 m的正方形區域收集全部枯枝落葉與植被的地上部分作為樣品。將樣品攪拌均勻，取部分樣品，稱濕重，然后將樣品烘干，稱干重。森林可燃物含水率計算公式如下：

森林可燃物含水率（%）=（樣品濕重－樣品干重）/樣品干重×100%（1）

鑒于不同站點的數據觀測質量和數據完整性，本研究共收集了來自白山站和長白站的森林可燃物樣本數205個，其中白山站115個，長白站90個。觀測數據時段2006—2014年，期間火災有效樣本次數42。

2 白山森林火險特征

根據歷史火情和森林可燃物觀測數據，分析并總結了白山森林火險的時間和空間特征。

2.1 時間特征

白山森林火災主要發生在春秋兩季，春季火災次數多于秋季火災（表1）。

1989—2011年共發生66次火災，其中春季發生火災52次，占火災總數的79%。

春季火災主要發生在4—5月，尤其是4月下旬到5月上旬為火災高發期，4月19—5月10日共發生火災33次，占春季火災總數的63%。秋季火災全部發生在9月下旬到10月，秋季共發生火災14次。

火災出現與季節、可燃物含水率、干旱程度、氣象條件、人為因素等都有關聯。5月1日前后和10月1日前后火災多發，既有本身處于高火險期的原因，又有山上活動人員多、農民燒荒多等人為原因[2]。

2.2 地域特征

根據火災發生規律，可將白山市劃分為西部和東部2個區域，西部包括渾江、江源、靖宇、臨江，該區域春季出現火災次數明顯多于秋季；東部包括撫松、長白，秋季出現火災次數明顯多于春季。

白山火災主要出現在山腳或山腰，與農田或道路相連處。一般以荒草、枯枝或灌木為初始燃燒物，火情嚴重時會向山頂林區蔓延，引燃林下灌木和落葉等可燃物，形成地表火。

2.3 林區積雪的季節特征

春季，林區積雪與可燃物含水率和火險等級密切相關，陽坡和陰坡的積雪融化程度在春季差異巨大，春季陽坡積雪在3月初開始融化，到3月中旬陽坡一般已經沒有冬季積雪。陰坡積雪一般從3月下旬開始融化，到4月中旬仍有積雪。在積雪期，林區陰坡火險等級小于3級，不會出現高火險。陽坡則相對復雜。

白山市防火期從3月15日開始，考慮到山區積雪明顯，3月重點防火區域為白山西部林區陽坡區。4月伴隨氣溫回升，積雪區明顯變小，防火區逐漸擴大至全區，到4月下旬火險等級明顯升高。

2.4 可燃物觀測數據與森林火險之間的關系

2.4.1 森林可燃物含水率與森林火險預警等級相關性分析 通過分析森林可燃物含水率與火災發生頻次相關關系，發現發生火災的含水率為8%～54%，其中含水率在24%～52%時發生火災頻率較高。含水率在27%左右時，發生火災8次。

2.4.2 枯枝落葉層厚度與森林火險預警等級相關性分析 觀測所得枯枝落葉厚度的最小值為0.9 cm，最大值為11 cm（圖1）。通過分析枯枝落葉層厚度與火災發生頻次的相關關系，發現枯枝落葉厚度在1.0～4.4 cm之間有火災發生，其中95.1%的火災發生在枯枝落葉厚度層達到1.8 cm以上。值得關注的是，3 cm的枯枝落葉厚度是發生火災的峰值區，歷史上在這一厚度層發生了25次火災，占總火災次數的60.9%。因此，枯枝落葉厚度可以作為森林火險等級判定的一個要素。尤其當厚度達到1.8 cm以上時，需要精確分析觀測數據，得出相應的森林火險預警等級。

3 白山森林火險等級計算方法

3.1 白山本地化森林火險指數構建

采用改進的Nesterov火險指數（IMN指數），利用實況觀測資料進行迭代運算，迭代結果加入預報的風速因子，最后綜合考慮物候系數和地表系數，形成白山本地化的森林火險預報方程[1-2]。

具體公式如下：

IMN（n）=IMN（n－1）+T×（T－d）×Kn（1）

Hn=0.71×（IMN（n）+100v×Kn）×c1×c2（2）

式（1）、（2）中，IMN（n）為第n日的IMN指數，IMN（n-1）為第n-1日的IMN指數，

T為當日14：00氣溫（代表當日最高氣溫），d為當日14：00露點氣溫，Kn為降水系數。Hn為白山本地化的森林火險指數，v為風速因子，c1為物候訂正系數（即季節訂正系數），c2為地表訂正系數（即可燃物情況訂正系數）。

式（2）的物理含義如下：綜合考慮了每日氣溫、相對濕度、無降水日數的逐日迭代值，可反映可燃物的干旱條件，即燃燒可能性。v參考了中國氣象局和國家林業局聯合發布的修正后的布龍—戴維斯火險氣象因子及其指數查對表（全國森林火險查算表）中的風速因子，采用簡單的加權平均算法。權重系數綜合考慮修正后的布龍—戴維斯火險氣象因子的算法和IMN指數算法的最大值，并結合白山本地的森林可燃物含水率等數據，進行調整后得出。

3.2 白山本地化森林火險指數計算與各因子賦值方法

3.2.1 火險指數計算與分級 Hn從3月15日開始計算，初值為0。Hn計算公式如式（2）所示，每日更新計算1次，計算時間在當日夜間，每次計算2個值（Hn、Hn+1），采取迭代方法計算當日火險等級（Hn），再利用當日火險等級和未來24 h預報天氣要素（預報最高氣溫、預報最大風速、預報最大降雨量級、預報最小相對濕度）計算未來24 h火險等級（Hn+1）。

具體數值對應火險等級見表2。當氣溫T<0 ℃時，不再具體計算火險等級，直接使Hn=1。當T<5 ℃時，Hn=Hn－1。

3.2.2 天氣因子 風速因子（v）和降水系數（Kn）分別按表3和表4中的對應值進行賦值計算。計算降水系數時，同時根據IMN指數計算方法加入降雪情況修訂。即當預報雨夾雪（日常天氣預報編碼為06）或陣雪（日常天氣預報編碼為03）時，火險等級不超過2級。當預報降雪時（日常天氣預報編碼為14、15、16、16、27、28），火險等級為1級。

計算溫度露點差（T-d）時，通過讀取當日最小相對濕度（rh0），并結合當日降雨量（R0）和未來24 h降雨預報，估算未來最小相對濕度值（rh1），再轉換成溫度露點差的方法進行計算。具體如下：

（1）當日無降雨（R0=0）、未來預報無降雨，rh1=rh0；

（2）當日有小雨（0< R0<5 mm）、未來預報有小雨，rh1=rh0；

（3）當日有中雨以上降雨（R0>5 mm）、未來預報有小到中雨以上降雨（中雨、中到大雨、大雨等），rh1=rh0；

（4）當日無降雨（R0=0）、未來預報有小雨，rh1=rh0+15%；

（5）當日無降雨（R0=0）、未來預報有小到中雨以上降雨，rh1=rh0+30%；

（6）當日有小雨（0< R0<5）、未來預報無降雨，rh1=rh0－10%；

（7）當日有中雨以上降雨（R0 >5 mm），未來預報有小雨或無雨，rh1=rh0－20%。

露點溫度計算方法如下：

d=（T－ＲＨ）/5（3）

式中，d為露點溫度，RH為相對溫度（單位：%），T為氣溫。

3.2.3 訂正系數

物候訂正系數（c1）根據白山本地天氣氣候變化，結合實際經驗人為確定（表5）。地表訂正系數（c2）取2個值，分別為1.0和1.2，默認值為1，可手動選擇，一旦選定則始終不變直到下次修改。

4 試用情況

利用白山本地化的森林火險指數計算2014年秋季和2015年春季的火險等級，包括當日和預報火險等級，計算時段分為3月15—6月15日、9月15—11月15日。

試用結果表明，此方法預報的森林火險等級符合實際經驗和森防一線人員的現場判斷。自動運算結果與日常經驗預報結論趨勢基本吻合，與森林可燃物觀測結論對應較好，可以作為業務應用（圖2）。

5 結論

（1）白山森林火災多為地表火，具有明顯的時間和空間特征。

（2）森林可燃物觀測數據可在一定程度上反映森林火險等級，而白山森林火險等級與氣象要素關系密切。

（3）采用MNI森林火險預報方法可以反映森林火險等級變化趨勢，但缺少風速因子和季節因子。

（4）參考修正后的布龍—戴維斯火險氣象因子指數查對表，增加風速、物候及地表因子后，火險等級預報方法符合白山實際，變化趨勢符合實際火險變化趨勢。

（5）本研究的預報方法可以實現客觀量化預報火險，具備實用價值。

參考文獻

[1] 牛若蕓，翟盤茂，孫明華.森林火險氣象指數及其構建方法回顧[J].氣象，2006 （12）：3-9.

[2] 牛若蕓，翟盤茂，佘萬明.森林火險氣象指數的應用研究[J].應用氣象學報， 2007（4）：479-489.

責任編輯：黃艷飛

Study on the Characteristics and Forecasting Methods of Forest Fire Risk in Baishan City

Guan Zhi-yu （Baishan Meteorological Bureau， Jilin Province， Baishan， Jilin 134300）

Abstract According to the collected historical forest fire data， forest fuel observation data and forest feature data， combined with the forecasters experience in forest fire risk grade prediction， on the basis of the original Nesterov fire risk index algorithm， combined with the revised Bulong-Davis fire risk meteorological factor and its index check table （forest fire risk check table） jointly issued by the China Meteorological Administration and the State Forestry Administration， the wind speed factor was added， and the phenology and surface effects were finally considered， Establish the local forest fire risk grade prediction method in Baishan. The results of the trial report showed that the forest fire risk level predicted by this method was consistent with the actual experience and the on-site judgment of the front-line personnel of forest defense， basically consistent with the trend of the daily experience forecast conclusion， and corresponded well with the observation conclusion of forest fuel， which can be used as a practical business application.

Key word Fire risk index; Wind speed; National forest fire risk checklist; Forest fire risk rating forecast

作者簡介 關志宇（1972—），男，吉林白山人，副高級工程師，主要從事氣象預報與服務方向研究。

收稿日期 2023-02-10