森林火災風險評估與管理策略研究

摘要：森林火災作為全球性災害，嚴重威脅生態系統穩定與人類生命財產安全，而開展風險評估并制定科學合理的管理策略，是分析和控制森林火災危險性的關鍵路徑。通過文獻調研，總結了森林火災風險評估與管理策略的研究進展。研究表明，當前火災風險評估與管理在數據采集、處理和分析等環節，引入了遙感技術、GIS、機器學習等先進技術手段，相較于傳統的統計分析方法，這些新技術顯著提升了評估的效率與精度。然而，仍存在信息采集精度和效率在偏遠山區及特殊地形區域上的不足；不同技術方法之間的信息互通和有機結合尚不完善；現有評估模型的適用性較為狹窄，缺乏普適性。未來的研究應聚焦于提升多技術融合的效果，擴展評估模型的適用范圍，并構建更加高效的風險聯動機制，以提高森林火災風險管理的整體水平。

關鍵詞：森林火災；風險評估；氣候變化；GIS技術；遙感技術；機器學習

中圖分類號：S762.1" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）03-0071-03

森林火災是全球性災害，其影響深遠，如何做好防火減災是當今亟待解決的問題[1]。分析森林火災成因，尋找其發生發展的時空演化過程及規律，有助于科學地開展各項預防措施，最大限度降低災難造成的財產損失和社會負面影響[2]。為此，國內外諸多專家學者已開始嘗試運用RS、GIS、大數據挖掘技術、人工智能等新技術對森林火災進行全方位、多層次的風險分析與模擬預測，以實現森林火災風險精細化管理目標[3]。本文通過文獻調研的方式，梳理國內外有關森林火災風險管理方面的研究成果及現狀，旨在為提升森林火災防控水平、構建科學的風險評估體系提供理論支持和技術參考。

1 森林火災成因分析

造成森林火災的原因很多，歸納起來主要有3個方面：一是氣象因素，主要是大氣溫度、濕度等。二是人類活動的因素。三是生態環境因素。其中，氣候變化是推動森林火災頻發和強度增強的關鍵自然因素。森林火災多發生在夏季或初秋季節，此時正是降雨稀少、空氣干燥的時期，在此期間，如果遇到強烈的陽光照射或干熱氣流，容易形成大范圍的山地焚風效應，加劇山區坡面下部的熱量積累并加速水分蒸發，進而引起植被大面積燃燒，同時也會增加地面輻射散失到空氣中的熱量比例。氣候變化可以改變區域內的降水量和風向頻率。當區域內的年平均降雨量減少時，相對濕度就會降低，從而加大了林區中可燃物質的易燃性；另外，水汽含量的變化還會直接影響云層結構以及降水形式等因素，最終影響林火的時間空間分布特征[4]。

人類活動對森林火災發生概率與強度的影響日益顯著。隨著人口增長和城市化擴張，森林區域受到越來越多的人為干擾，非法用火、伐木、墾荒、道路建設等一系列人類活動都增加了火源輸入，這些外來火源是引發森林火災的重要原因[5]。同時，人類的不合理用火也成為火災發生的另一重要因素。比如農業生產和生活中的農作物秸稈燃燒、野炊燒烤、清明祭掃焚香燒紙、春節燃放煙花爆竹等都是易發多發的起火誘因。在全球氣候變化背景下，人類活動與氣候因子還可能產生耦合效應。比如森林采伐會改變林分的蓄水能力，進而增強干熱條件下的可燃物質危險性[6]。近年來，為了更好地識別出不同活動中人類行為對火災風險的影響，許多研究將遙感、GIS、統計分析和機器學習等多種技術手段引入火災風險建模中，來探究人類行為與火災風險的關系，并為區域防控策略的制定提供支持[7]。

2 評估方法融合發展趨勢

在森林火災風險評估的研究中，統計分析方法長期以來發揮著核心作用。該類方法主要是把各種渠道獲取的原始信息加以整理匯總，從中反映出火災發生發展的全過程以及空間上的變化規律，并找出火災發生發展中各要素之間互相依存的關系，例如，火災發生的時空與氣候條件等環境因素或林分特征間的關系，量化表示相關因素之間依賴關系的強弱，作為進一步構建可計算的風險模型的基礎。隨著樣本容量增大，傳統統計分析方法在處理高維、非線性關系和復雜交互影響方面的局限性逐漸顯現。這也促使研究者引入更先進的分析手段與建模技術，以進一步提升風險評估的精度和拓寬適用范圍。

森林火災評估領域新的數據處理方法和模型不斷涌現，例如，Cox比例風險模型可以計算出某個區域內某段時間發生某種等級火災的概率。其最大優點就是能夠根據實際情況進行調整，并具有很強的時間動態特性。這種方法在應用初期比較容易實現且易于理解，適合數據量適中以及各種變量都有清晰定義的情況[8]。目前，在我國森林防火管理中，廣泛使用GIS技術和遙感技術對森林火災進行危險性評價研究，顯著提升了空間分析與動態監測能力。基于兩者的技術平臺，不僅可以有效提高火災風險分析的能力，還能極大地擴展火災監測的時空范圍，在觀測可燃物質分布狀況、土壤含水量以及火點輻射特征等指標方面具有顯著優勢[9]。同時，追蹤區域內的林業變化態勢和對比災害發生前后生態系統信息差異，是實施火災預警及災損評估的基礎[10]。此外，運用遙感技術和地理信息系統還能幫助人們開展災后生態環境重建活動，如通過遙感提取受災地區植被覆蓋度的變化、生態服務功能改變程度等信息，來指導后續的生態修復規劃。目前，基于GIS和遙感技術的森林火災空間風險評價已經成為研究熱點。

隨著大數據技術的進步和發展，基于機器學習的數據挖掘方法在森林火災風險評價中得到了廣泛應用，并表現出良好的技術性能[11]。通過對大量過去火災資料的學習，機器學習方法可以發現火災發生過程中的非線性和隱含模式，從而提高對火災風險評價模型的預報能力和適用性。常用的支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）以及隨機森林（RF）等方法，在特征提取、模型建立及大規模數據處理等方面具有較好的效果，特別適合于研究受復雜外生環境因子和內部相互作用等因素影響而產生的火災風險問題。同時，利用機器學習方法還可以進行火災發生概率的預測，進而估計可能存在的火險區域及其相應的火情等級或危害程度，以此指導針對性的防火和應急行動[12]。

不過需要指出的是，這種基于深度學習的模型架構在實際應用中也存在一些需要關注的問題。如在訓練過程中，經常會遇到樣本數據質量參差不齊或者數量不夠的情況，這會導致模型輸出的結果在可解釋性方面存在欠缺，也就是“黑箱”問題。以基于區域的卷積神經網絡（R-CNN）這一經典模型為例，雖然它能有效識別圖像中的局部特征，如物體邊緣或紋理，但要理解整張圖片的語義信息，很多時候還是需要人工介入進行調整。既要保證輸入數據的代表性，也要讓算法的工作機制更透明可控，這樣才能提升整個系統的可靠性，更好地服務于森林火災的監測預警工作。

3 森林火災風險管理策略

森林火災作為災害影響范圍廣的自然災害，對其進行有效預防對于降低火災風險具有關鍵作用。在現有的多種防控手段中，防火隔離帶建設和火災監測預警系統是當前研究與實踐的重點方向。

防火隔離帶的作用是消除或降低森林中的易燃材料，構成一定范圍內的物理障礙以阻止火災傳播，在某種程度上可以減輕對野生動物及生態環境的影響。它分為兩種：一是自然隔離帶，二是人工隔離帶。前者是指依靠山脊線、溝谷、水系、沼澤地以及其他難以燃燒地帶所形成的天然屏障來阻擋火災的發生和發展，后者則是通過砍伐清理林內各種可燃性物質形成的滅火阻攔區[13]。因此在設置時要考慮的因素不僅有地形、氣候條件、樹種分布狀況、生態作用等方面，還要注意結合當地的火災預測預報網絡、消防通信指揮系統以及相關輔助設備的配置進行合理布局安排，并且要分析其投入產出比[14]。火災監測預警系統方面，目前我國已基本建成覆蓋全國范圍內的森林火險等級預報網絡和服務體系，實現了對高危地區的全天候不間斷監控；初步建立了符合國情的專業化撲救隊伍建設機制；完善各級各類應急預案，提高了處置能力和水平。無人機航拍、北斗衛星定位導航、紅外熱成像儀探測等高新技術的應用大大拓展了火災發現的空間維度和時間跨度，使火場態勢能夠得到及時掌握，也為指揮員快速做出準確判斷提供了重要保障。

4 存在問題和未來研究方向

盡管多年來森林火災風險評估方法不斷豐富、評價技術和指標體系不斷更新。整體上看，目前還存在著許多問題和不足，亟待進一步深入探索與系統優化。

在火災評估方面，評估數據獲取不精確甚至難以獲取。由于獲得高質量的氣象資料、遙感影像以及野外調查數據相對較難，在許多區域尤其是偏遠山區及生態環境脆弱地帶難以取得有效的數據，風險評估模型的實用性難以確定。此外，各地區生態環境，包括植物群落組成、地域性氣候、人文活動等因素差別很大。當前模型的普適性差，難以在多區域達到良好評價效果。多種技術手段結合生硬問題。盡管GIS、RS、統計學方法以及機器學習算法已廣泛應用于災害風險評估領域，但基于單種數據采集手段的研究較為集中，針對各技術采集數據優勢的綜合技術應用研究較少。當前森林火災評估缺少一個高階的綜合性的架構。因此存在數據更新慢、數據分類粗糙、數據響應慢和建模過程脫離現實等短板。在火災預警方面，應對火災快速響應能力亟需優化。

基于上述問題，未來森林火災風險評估與管理研究應聚焦以下方向：推動多源數據的集成與動態更新，提升模型輸入的準確性與時效性；構建多技術深度融合的評估框架，實現多技術協同評估方法，提升模型的適應性；不斷提高和完善現有的森林火災應急預案和監測預警系統的智能化程度；生態修復方式倡導因地制宜；加強人民群眾關于森林防火的知識的宣傳教育，讓全社會都參與進來共同維護好公共的森林資源，形成政府主導、公眾參與、科技支撐的立體化治理格局。

5 結束語

森林火災風險評估作為生態保護的重要基礎工作，在提升防火效率和社會管理質量方面具有關鍵作用。近年來，相關技術持續升級，逐步形成以統計分析方法為基礎，融合GIS與遙感技術、機器學習等多種手段的多元化技術體系，這些改進使預測結果更接近實際情況。不過，目前的研究還存在部分有待改善的問題，如數據質量參差不齊、不同地區的植被類型差異導致模型適應性差，以及模型可解釋性弱等情況。未來需要重點突破的方向，包括多維度數據有機整合、模型參數的動態調整機制，以及消防部門與林業管理部門的協同作業模式。隨著技術手段的更新迭代和數據分析手段日趨多元化，火災風險評估的精度和響應速度都會有明顯改善，其將為森林防火工作提供更有力的技術支撐和決策依據。

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