呼伦贝尔市野火时空分布特征分析

赵慧琴，徐英睿

（长春师范大学城市与环境科学学院，长春130032）

1 引言

森林的出现总少不了火的参与，在草木茂盛区多发的野火是森林火灾的重要组成部分。近年来,世界各地区随着全球气候变化，使得不同程度地野火发生频率和损失逐渐增加。国内外许多学者对野火发生次数和过火面积的时空分布规律等方面进行了深入的研究并取得长足性进展，但是更多是针对行政区划的分析，很少对地理环境分布情况展开研究。火灾强度作为表示火灾燃烧面积的指标，不仅可以表示不同火灾强度下的森林、草原损害程度，而且还可以衡量火灾分布地区的差异。本文采用相关性分析和探索性分析方法对呼伦贝尔市野火空间分布进行研究，探索不同火灾强度下的野火分布情况[1-2]。

图1 呼伦贝尔市概况

2 研究区域概况

呼伦贝尔市位于内蒙古自治区东部，是内蒙古乃至中国占地面积最多的地级市。地处东经 115°31′～126°04′，北纬 47°05′～53°20′之间，呈西北—东南走向。呼伦贝尔市由大兴安岭山地、呼伦贝尔高原及大兴安岭东麓漫岗、平原组成，地势西高东低，表现为缓慢过渡，自然条件区域差异明显。呼伦贝尔市具有丰厚的森林、生物、矿产、水等资源，为森林健康、维护森林生物多样性提供了保障。呼伦贝尔市属于大兴安岭林区与呼伦贝尔大草原相邻的区域,也是我国现存林区比较具有研究价值的区域。具体研究范围如图1所示。

图2 呼伦贝尔各市火灾等级分布

3 研究方法

3.1 数据搜集与整理

本研究涉及火灾数据采用的是全国2001—2015年MODIS火烧迹地数据集 MCD64A1），以及火灾斑块数据集。MODIS数据空间分辨率达250米，可覆盖0.4微米(可见光)到14.4微米(热红外)所有光谱。以斑块数据具体燃烧日期为准，利用ArcGIS软件对数据进行裁剪、叠加、合并等处理，可以得到最小单元的温度和面积、过火时间和地理坐标等信息[3]。

3.2 相关性分析方法

以相关性或广义相关性等方式为基础的探究，已引起越来越多的注意，并进一步成为模式识别学习中的钻研热门之一。本文首先采用传统的计量经济学的理论和方法，重视火灾强度数值之间的相关性对研究目标进行分析。

4 研究结果与分析

4.1 相关性分析结果

在SPSS中对火点数据进行相关性分析，得到各要素的分布与火灾发生情况之间的关系。蓝、黄、灰色分别代表火灾等级为2、3、4级，坐标横轴表示火灾强度与农田、城镇、铁路、居民地、河流、湖泊等的关系。纵轴表示各地理要素的总和。观察各市火灾等级分布以及火灾强度与各地理要素之间的关系：火灾强度大的区域，火灾发生也较为频繁，其中，火灾强度的大小与facility（居民地）和lake（湖泊）关系最为密切。

4.2 探索性分析结果

从空间自相关报告得知，z值为9.024555，p<0.01，在高置信度下，火点分布表现出正向的空间自相关性，火点分布具有集聚现象；观察火点分布热点，热点不可能只由一个独立的高值形成，火灾发生的冷、热点区域在整体上有很明显的趋势：研究区东部中间区域热点区域明显，可信度达99%，火灾强度有很明显的变化，区域之间存在很强的相关，周边的相关性较弱；研究区西部中心地区呈现明显的冷点分布，可信度为90%；其他则是不具备显著可信度的区域[4]。

表1 空间自相关报告

5 讨论与结论

本文通过相关性分析方法和探索性分析方法对火灾进行分析并求解火灾多发地。对于类似探究火灾分布规律的分析，利用2015年的数据可以探究其分布特征，但对于研究其演化规律，需要更多的数据使其结果更精确。影响火灾发生的因素具有多样性，在研究中应充分考虑到除自然因素之外人类活动的影响，更深一步的探讨它们之间的关系。