云南省森林火险气象等级预报模式研究

戴丛蕊 李蒙 张明达

摘 要：运用1996年至2007年的林火数据，分析了云南森林火灾的时空分布特征；基于“森林火险气象等级”气象行业标准，利用林火资料结合相应森防期内逐日的多个气象因子，应用Visual Basic编程计算云南125个气象台站12个气象要素的林火分类条件概率，获得125个站点12个气象因子的火险贡献度数学模型以及森林火险气象指数分级指标，并建立相关数据库。在此基础上构建了云南省森林火险气象等级预报模型。经验证，模型对云南森林火灾的发生具有较好的预报能力，可以进行实际应用。

关键词：森林火险 气象要素 林火气象等级 云南

中图分类号：S762 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）10（b）-0236-03

森林火灾是一种世界性的自然灾害。近年来，世界和中国发生了多次创纪录的森林火灾。如2007年希腊森林大火、2006年和2009年澳大利亚两次森林大火[1]。我国森林火灾也频繁发生，如云南昆明安宁在近10年就发生了三次重大林火，每次都造成严重损失，受到党中央国务院和省委省政府的高度重视。

森林火灾发生的物质条件，如可燃物类型、载量等因子短期内不会发生大的变化，气象条件是主要的触发因素。森林火灾的发生、发展、蔓延、扑救在很大程度上都受气象条件的制约和影响[2]。与森林火险相关的气象因子很多，而这些因子又是相互影响，紧密联系着的，因此，只能选择那些对森林火灾发生、蔓延、熄灭影响较大的因子作为主要因子；该文按照“森林火险气象等级”中华人民共和国气象行业标准，选取了与降水量、气温、相对湿度、风速和连旱日数相关的12个气象因子来对森林火险气象等级进行研究。

1 研究区概况

云南是我国的四大林区之一，森林覆盖率为47.5%，针叶林是云南大部分地区的优势树种。云南也是森林火灾的重灾区，每年干季（每年11月至次年5月），风高物燥，降水量少，森林火灾极易发生，森林火灾发生率居全国前列[3-4]。据统计，1997年至2007年云南共发生森林火灾4907起，加之云南与老挝、缅甸等国接壤，边境火时有发生，如果处置不当，会引发严重的经济损失和社会问题，甚至演变成国际纠纷。

2 数据来源

云南省林业厅提供的1996年至2007年林火资料，以及云南125个气象站森防期内逐日的降水量、最高气温、最低气温、最小相对湿度和平均风速。

3 云南林火时空分布特征

根据林火发生数据统计得到云南林火的发生概况，从发生的区域来看（见图1），在16个地州中普洱发生的森林火灾次数最多，丽江次之，大理第三，发生次数最少的是西双版纳。具体到125个县市来看，普洱的宁洱、思茅区和澜沧，丽江的宁蒗、华坪，大理的云龙，怒江的兰坪等县是林火的高发区。从发生的时间来看（见图2），旬林火发生次数大于30次的时段，主要集中在3～4月份，与我省的森林防火戒严期完全吻合。林火发生次数最多的是4月上旬，达71.4次；其次是4月中旬，57.6次；3月中旬为第三，51.9次；在这些时段内发生森林火灾的可能性很大。

4 森林火险气象等级的计算

该研究依据“森林火险气象等级”气象行业标准，选取了24 h降水量、日最高气温、日最低气温、日最小相对湿度、日平均风速、前一日24 h降水量、前3 d降水量累积值、前3 d低相对湿度平均值、前3 d最高气温累积值、日降水量连续≤5 mm的日数、日降水量连续≤3 mm的日数、日降水量连续≤0.5 mm的日数共12个气象因子，作为林火气象等级预报的影响因子。利用VB编程分模块计算森林火险气象等级需要的数据，并建立相关数据库。

4.1 气象要素与火灾情况的完整统计表

建立了1997年至2007年每个森防期内每日气象要素与相对应火灾次数的综合数据库。

4.2 建立12个气象单因子的森林火险贡献度模型

4.2.1 确定气象因子上下限

根据云南30年整编气象资料统计出12个气象因子的极大值和极小值，确定各因子上下限（见表1）。然后划分因子区间，等间隔划分，划分出的因子区间大小在数值上大于或等于该因子单位数值的2倍 。

4.2.2 计算分类条件概率

统计云南省125个气象站逐个气象因子在每个因子区间内出现的日数Yi，以及因子区间的火情出现次数Fi，即可计算分类条件概率Pi，公式为：

Pi=Fi/Yi （1）

式中，i=1，2，…，N，N为因子区间数。

Pi是在Yi发生条件下Fi发生的概率，Pi的大小反映了不同区间内火情严重程度或火灾危险度。按照计算得出分类条件概率获取森林火灾发生的临界值R0、森林火灾几率开始明显增大的临界值R0.5和森林火灾几率开始大量发生的临界值R1（如表2中只列出部分站点日最高气温的R0、R0.5、R1，其他要素略）。

4.2.3 确定待定系数a、b、c

根据算出的R0、R0.5、R1，可得到12个气象要素的单因子森林火险贡献度模型的待定系数a、b、c。公式有以下几项。

4.2.4 获取单因子森林火险贡献度数学模型

（1）T14、Td、VP、PT72H、PR24LR5、PR24LR3、PR24LR0.5为森林火险增因子，其数学模型如下：

（2）R24、U14、PR24、PR72H、PU72P为森林火险减因子，其数学模型如下所示。

式中：R24为24 h降水量；T14为日最高气温；Td为日最低气温；U14为日最小相对湿度；VP为日平均风速；PR24为前1日24 h降水量；PR72H为前3天降水量累积值；PU72P为前3天最低相对湿度平均值；PT72H为前3 d最高气温累积值；PR24LR5为日降水量≤5 mm的连续日数；PR24LR3为日降水量≤3 mm的连续日数；PR24LR0.5为日降水量≤0.5 mm的连续日数；x为气象因子的预报值或观测值。

将4.2.3得到的a、b、c分别代入（7）、（9）就可获得云南125个气象站各自的12个单因子森林火险贡献度模型。

4.3 每日森林火险气象指数（FFDI）计算

式中：Uj为当前因子指数，前5个因子单因子（R24、T14、Td、U14、V14）森林火险贡献度的平均值；Uq为前期因子指数，后7个因子单因子（PR24、PR72H、PU72P、PT72H、PR24LR5、PR24LR3、PR24LR0.5）森林火险贡献度的平均值。

4.4 划分125个气象站点森林火险气象等级的分级指标

通过计算125个气象站点各自过去10年内，森防期每日的林火气象指数，将其逐日值组成一个集合，升序排列后按10%、20%、40%、20%、10%的比例划分成5个等级，各子集分界点的FFDI值即为A、B、C、D。云南地形地貌复杂，气候类型多样，导致各地的森林火险气象等级分级指标差异大。在滇中、滇东北、滇西北、滇西南、滇东南每个区域内随机选取了部分站点的分级指标见表3。

5 森林火险气象等级计算结果与验证

目前，大范围实时的森林火灾监测主要是通过卫星遥感的热点监测来实现，因此，可以用监测到的卫星热点来反映森林火险情况。选取云南2013年森林防火期内，天气晴好，林火卫星热点较多的2月5日、3月1日、3月24日，对比卫星热点和相应的森林火险气象等级结果，见表4。该文提取热点对应的森林火险发生等级使用的是ArcGIS的Extract Values to Points功能来实现。

从表4中可以看出，除2月5日有5个热点出现在2级的较难燃烧区域外，其他223个热点均在3级以上的火险区域内，且以4级的易燃区和5级的极易燃区居多。在1级的难燃区域未出现卫星热点。这说明基于气象行业标准构建的云南森林火险气象等级模型具有较好的预报能力，可以用于云南森林火险等级预报的实际应用。

6 结果与讨论

该文通过以上计算分析，建立了云南省森林火险气象等级预报模型。经验证，它具有较好的预报能力。研究结果可为林业部门采取有效的预防措施提供技术支撑，对云南森林防火工作、生态环境和生物多样性保护具有重要意义。然而森林火险预报是一项繁杂的综合性研究工作[5-6]。影响森林火险预报的因素除了气象因子以外，还有可燃物、地形、火源等因子，本研究只是做了一些粗浅的探讨。今后将开展基于气象、森林可燃物等因子的综合林火预报方法研究，进一步提高预报准确率。

参考文献

[1] 周明昆，王永平，高月忠.大理州森林火险天气预报方法[J].江苏林业科技，2012，39（6）：15-18.

[2] 宋志杰.林火原理和林火预报[M].北京：气象出版社，1991.

[3] 鲁韦坤，李湘，余凌翔，等.云南省森林火险气象等级区划研究[J].大气科学学报，2011，34（3）：322-328.

[4] 徐虹，杨晓鹏，朱勇，等.基于RS和GIS的云南省森林火险预报研究[J].福建林业科技，2007，34（2）：85-88

[5] 张映堂，霍义强.滇中地区森林火险等级预报方法的研究[J].林业科学，1995，31（3）：239-246.

[6] 高歌，张洪涛.北京市火险气象等级预警数值模拟研究[J].应用气象学报，2002，13（5）：609-620.