国外森林火险天气预测预报方法探析

黄宝华，孙治军，史淑一，马玉强

(1.中科院烟台海岸带研究所;2.中国农业大学;3.烟台市地理信息中心)

0 引言

森林是地球生态系统的主要组成部分，是人类赖以生存的基础资源，起着保护水资源和调节生态平衡的重要作用.然而森林每年都会遭受到不同程度的火灾侵袭，森林火灾不仅会破坏林中植被覆盖度和碳元素的储备量，改变大气成分，严重时还将导致林中植被结构和生物物种的改变，对社会经济、人类的身体健康和生命安全会产生不良影响［］.因此对于如何预测、防治或减少森林火灾的危害，成为许多学科领域共同关注的科学任务.

伴随着以计算机为代表的高新技术迅猛发展，特别是3 s技术的发展，在世界范围内，火险等级的应用已成为越来越多的有林国家林火管理的有力工具.国际上许多的林火研究工作者，从实验室到现场观测做出了大量的工作.它们通过不同的途径和方法，摸索到许多规律性的东西，获得许多有实用价值的宝贵经验，取得了可喜的成绩，林火预报的研究和应用在西方发达国家至少要比中国早30年.我国目前林火预报无论是从研究角度还是从应用角度都与美国、加拿大等国有很大差距［2］.为了今后更好地开展我国的林火研究工作，特别是林火天气预测预报，特总结和比较一下世界各主要国家森林火险天气等级系统研究的方法和特点.汲取精华，借鉴利用，在他们研究的基础上建立和发展具有中国特色的林火天气预报系统.

1 林火预报预测

林火预报预测是综合气象要素、地形、可燃物的干湿程度、可燃物类型特点和火源等，对森林可燃物的燃烧危险性进行分析预测，天气预报的准确性直接影响林火预报的准确性.林火预报预测一般分为3种:即火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报.林火预报还可分为短期预报(2 d以内)、中期(3～7 d)和长期(7 d以上)预报预测.森林火险等级预报，仅预测预报天气条件能否引起火灾的可能性.林火发生预报则综合考虑天气变化、可燃物干湿度变化和可燃物类型及火源出现的危险等，来预测预报火灾发生的可能性.林火行为预报是火灾发生后，预测林火蔓延速度、能量释放、火强度以及扑火难易程度.

森林火险，即森林火灾危险度，是对某林区起火的可能性大小、火灾的蔓延速度以及人类控制火灾的难易程度的总体评价.森林火险反映的是一种大范围的、潜在的危险度，其量值的高低通常可用数值的方式，即森林火险指数直观地表达.在可能引起区域性火险高低的诸多因子中，气象条件一直被认为是最主要的因素之一.首先，气象条件可对森林中可燃物的易燃特性产生很大影响，高温、低湿、多风的气象条件会使森林中可燃物的含水率明显降低、易燃性显著增大.重大、特大森林火灾通常都发生在长期干旱的气候背景下.其次，风速和风向直接决定了火灾的传播方向、蔓延速度和扑灭的难易程度.

2 火险预报模型

2.1 Angstrom 指数

现应用于斯堪的纳维亚部分地区的瑞典火险等级系统称为 Angstrom指标［3］.Angstrom指数是一个非常简单的火灾危险指数，它只用温度和相对湿度来计算，公式如下:

其中:Ⅰ为火险指标;R为相对湿度(%);T为空气温度(℃).

表1中指标小值表示的火险等级高，但该指标忽视了降雨和风的影响，没有准确的反映出相对湿度、温度、可燃物含水量之间的相互关系，它的主要优点是简便.

表1 Angstrom火险等级划分

2.2 FMI指数［4-5］

该模型结构简单，但研究显示其和可燃物水分指标有较好的关联性，公式如下:

其中:R为相对空气湿度，T为温度.

像Angstrom指数一样，值越小火险等级越高，值阈范围是0-30，没有火险等级划分.

2.3 Nesterov指数

俄罗斯火险指数称为Nesterov［6-8］指数，该指数是一个累积值，实际值累积增加到一定量的降雨量为置零值，再重新累加.见表2.

它考虑到温度、相对湿度和降雨对细小可燃物的影响.该指标以3 mm降雨量为置0值，但通常用4 mm的降水量来计算.干燥可燃物的估计与假设的干燥速率是相关的，因此需要考虑蒸汽饱和露点，但露点不能直接获取，而是由两个计算公式推导出.用饱和蒸气压来计算露点，通过由Murray公式计算饱和蒸气压:

由饱和蒸气压来计算露点:

然后计算Nesterov指数

V为饱和蒸汽压，D为露点，R为相对湿度，T为温度，P为Nesterov指数，W为降雨天数＞4mm.

表2 Nesterov火险等级

2.4 WBKZ-M68［9］

该指标用在德国北部，东部，它的建立是为了改进纯松林火险预报.该指数的基础与Nesterov指标非常相似，可以说是它的改进版.它利用每天积累温度和水汽饱和度计算火灾指标，并用植被和降雨来修正.

V为蒸气饱和度;T为温度.

使用雨量和植被的物候期两个因子进行修正(见表3、表4).它的修正计算开始于2月15日，运行结束时间为9月30日.奥地利地区通常用开始于3月结束于10月中旬长时间的雪覆盖修正该公式.表5为火险等级.

表3 雨量修正

表4 植被物候期修正

表5 WBKZ-M68火险等级划分

2.5 Thornthwaite指数

潜在蒸散量(PET)被定义为有足够的水份那么就可以发生大量蒸发.潜在意味着水赤字平衡，它是用主要为特征的地形和水情.作为日常火险预报不能使用，因为它使用月平均温度和年总降水量计算.现在只计算火灾季节的每月的PET值［10-11］

只计算每月PET值如果每月平均温度＞0.

Ep，mon为月潜在蒸发，Tmon为月平均气温，I为年热指数，a为经验系数，CLat为纬度校正因子.

2.6 澳大利亚森林火险

1967年麦克阿瑟研制出森林火险尺，1973年修正后定型为现在澳大利亚普遍应用的林火预报方法.森林火险预报通过森林火险尺实现.用以计算火险指标的因素有:雨后天数、降雨量、干旱因子、相对湿度、温度、风速、可燃物负荷量.

澳大利亚火险预报系统是经过800多次野外点火试验建立起来的，因此有坚实的野外场试验基础，但只适用于较单一的可燃物类型(桉树林)该系统突出了火行为定量输出预报，这是其他系统所不具备的.输出的定量火行为参数有林火蔓延速度、火线强度、飞火距离和是否发生树冠火.

火险指标采用如下数学模型计算:

式中F为火险指标;T为空气温度(℃);H为空气相对湿度(%).

式中:θ为坡度(°).

火焰长度H(m)为:

式中S为飞火距璃(km);W为可燃物负荷量(t/has).

干旱因子:

式中 D为干旱因子(无量纲);I为干旱指标(mm);N为雨后天数;P为降雨量.火险指标F取值0-100.通常F值越大，越危险(见表6).

表6 澳大利亚火险等级划分

2.7 加拿大火险等级系统(CFFDRS)

加拿大林务局于1968年提出以模型的形式研究国家级林火预报系统.加拿大森林火险系统(CFFDRS)由四个子系统构成(如图1所示)，火险天气指标子系统(FWⅠ)，火行为子系统(FBP)，火发生子系统(FOP)和火灾负荷子系统.

图1 CFFDRS系统结构图

加拿大火险天气指标系统［12-13］由六部分组成:三个基本码，二个中间指标和一个最终指标.其各部分组成的关系.三个初始组合(湿度码)，反映三种不同变干湿度的可燃物的含水率大小，两个中间组合分别反映蔓延速度和燃烧可能消耗的可燃物量.系统只需输入每天中午空气温度、相对湿度、风速和前24h降水量的观测值即可运行.

(1)细小可燃物湿度码(FFMC)反映的是林中细小可燃物和表层枯枝落叶含水率变化.其代表的可燃物为:枯枝落叶层1～2cm厚，负荷量为5t/ha左右.细小可燃物湿度码对空气湿度反映效果.其取值范围为(0～99).

(2)干旱码(DC)干旱码反映深层可燃物含水率.这一层土壤10～20cm，结构比较紧密，负荷量约为440t/ha.其水分变化最迟缓，往往随季节变化.开始设计时以土壤中水分状况来表示，通过研究得到:其水分损失按指数关系变化，所以也很适用于代表某些粗大可燃物，如倒木等.

(3)初始蔓延指标(ⅠSⅠ)初始蔓延指标(ⅠSⅠ)是加拿大火险天气指标系统的一个中间指标，由细小可燃物湿度码和风速共同决定，能表示在可燃物数量不变情况下林火蔓延速度，它也是加拿大林火预报系统的一个子系统中林火蔓延模型的最基本参数.ⅠSⅠ的计算是由细小可燃物函数和风函数的结合来实现的.

(4)调整后的枯落物下层湿度码(ADMC)ADMC是枯落物下层湿度码和干旱码的结合.它即能提供DC一个有限的变化权重，又能保持DMC的作用.特别是当DMC接近0时，DC不影响每天的火险状况.

(5)火险天气指标(FWⅠ)火险天气指标(FWⅠ)是由初始蔓延指标和调整后的枯落物下层湿度码(ADMC)的结合而产生的，也是系统的最终指标.其结构如图2所示.

图2 FWⅠ系统结构图

3 结论

加拿大森林火险系统(FWⅠ)以时滞—平衡含水率理论为基础，将气象条件和可燃物含水率有机地联系起来，通过天气条件的变化计算可燃物含水率的变化，然后再根据不同大小或位置的可燃物含水率确定潜在火险等级，是火行为几个方面的一个好的指示器，而且是用于管理的评价一般火险的最好一种方法.FWⅠ系统的输出结果还用来研究发展其他的模型，如火发生模型、火灾中林冠烧焦的高度和树木的死亡率模型、森林地被物燃烧的厚度模型以及加拿大火灾发生时潜在的燃烧面积.澳大利亚火险等级指标同加拿大系统做法相似，它包括对三种可燃物类型的三个水分含量的测定.

观国际林火研究发展趋势，可以看出，只局限于考虑天气因子作为变量是不够的，苏，瑞，德都没有考虑可燃物类型和地形对火的影响，这不能不说是一个很大的缺陷.而加拿大和澳大利亚都已从定性研究发展到定量研究，在试验方法上考虑的因子比较全面，能比较客观地反映出实际情况，这是值得借鉴学习的.

［1］ IPCC.Climate Change.Impacts，Adaptation，and Vulnerability.Contribution of W orking Group lI to the Third Assessment Report of IPCC［M］，2001.

［2］ 林其钊，舒立福.林火概论［M］.合肥:中国科技大学出版社，2003.

［3］ Skvarenina J，Mindas J，Holecy J，et al.Analysis of the natural and meteorological conditions during two large forest fire events in the Slovak Paradise National Park，2003.

［4］ Sharples J J，McRae R H D，Weber R O，et al.A simple index for assessing fuel moisture content.Environmental Modelling ＆ Software，2009，24:637-646.

［5］ Liu X，Zhang J，Cai W，et al.Information diffusion-based spatio-temporal risk analysis of grassland fire disaster in northern China.Knowledge-Based Systems，2010，23，53-60.

［6］ Willis C，Wilgen B，Tolhurst K，et al.Development of a National Fire Danger rating system for South Africa.Pretoria，South Africa:Department of Water Affairs and Forestry，Pretoria.

［7］ Nesterov V. ForestFiresand MethodsofFireRisk Determination.Russian，Moscow:Goslesbumizdat，1949.

［8］ Onderka M，Melicheik I.Fire-prone areas delineated from a combination of the Nesterov Fire-risk Rating Index with multispectral satellite data.Applied Geomatics，2009.1-7.

［9］ Käse H.Ein Vorschlag für eine Methode zur Bestimmung und Vorhersage derWaldbrandgefährdung mitHilfe komplexer Kennziffern. 68. Akademie Verlag Berlin，1969.

［10］ Amoriello T，Costantini A.Meteorological monitoring and climatological trends in Italian forest ecosystems.Journal of Limnology，2003，61:93-99.

［11］ ThornthwaiteC W.An Approach toward a Rational Classification of Climate.Geographical Review，1948，38.

［12］ Van Wagner C E，Picket T L.Equations and FORTRAN program for the Canadian Forest Fire Weather Index System.Can For Serv Ottawa Ontario，1985.

［13］ Le Goff H，Flannigan M D，Bergeron Y.Potential changes in monthly fire risk in the eastern Canadian boreal forest under future climate change.Canadian Journal of Forest Research，2009，39:2369-2380.