雷击火起火原因及预测预报研究综述

杨淑香，包兴华，吴宏伟，林 聪，伊伯乐

（1.内蒙古呼伦贝尔市气象局，内蒙古 海拉尔 021008；2.内蒙古农业大学，内蒙古 呼和浩特 010051）

随着全球气温的逐渐升高，闪电次数增多，干雷暴导致的雷击火时有发生。尤其是春末夏初，天气炎热干燥，闪电往往伴随着降水，但是当降水不能到达地面，或只有少部分雨水能到达地面，而雨量太小不能熄灭闪电引起的火源时，就会极易发生森林火灾。雷击引发的火灾与闪电发生位置处的气象条件息息相关，比如温度、降水、湿度、风速等。还与植被状况有关，可燃物的种类、分布、含水率、尺度等。21世纪以来，森林雷击火频发对森林、社会、人类带来巨大的负面影响和经济损失。据统计，我国的雷击火主要发生在大兴安岭林区和新疆阿尔泰山地区[1]，大兴安岭林区雷击火发生次数约占总森林火灾次数的38%以上，且逐年呈上升态势[2-3]。由于雷击火的起火原因复杂、多变，因此如何及时、有效地预测预报雷击火的发生一直是个世界难题。目前，国内通常选择气象、可燃物、地形等决策因子进行分析，建立的雷击火的预报模型。国外主要运用火险天气系统中可燃物干旱码（DC）等为初始因子进行分析[4]。可见，研究区域不同，选择的初始因子不同，结论也不同。因此，在研究雷击火的预报模型方面应该尽可能选择气象、闪电特征、可燃物、地形、干旱码等多方面因素。

1 雷击火的起火原因分析

1.1 雷击火与闪电的关系

东北是中国雷击火发生最频繁的地区,因此有必要研究该地区的闪电活动规律。从时间上来看，闪电7月最集中，而雷击火6月最多[5]。可见,闪电与雷击火在空间分布上大致一致，大兴安岭闪电活动不多,但雷击火频繁发生，可能主要原因是地形起伏大、受大气环流影响容易形成干暴雷、易燃物分布广泛；闪电与雷击火在时间分布上有明显差别，可能的主要原因是7月较6月降水多、相对湿度大、风速小，不容易着火。雷小丽[6]对我国东北大兴安岭地区1966—2007年的林火数据及相应的闪电和气象资料进行分析。该地区雷击火的次数及其过火面积都呈显著增加趋势。影响雷击火的气象条件与研究时间尺度有关，年尺度的雷击火与降水显著相关，相关系数达0.489；月尺度的雷击火则与气温显著相关，相关系数为0.18。雷击火与闪电的关系也与时间尺度有关，年尺度的雷击火与闪电关系不明显，受降水影响较大；月尺度的雷击火与闪电具有较好的相关性，且受降水的影响；日尺度的雷击火在降水量大于5 mm时与闪电关系不明显，雷击火与闪电次数呈正相关。据此，发展了基于闪电定位仪数据的火险指数算法以及大兴安岭地区的森林雷击火预报模型。经2005—2007年雷击火验证，该模型的预报准确率大于80%。

1.2 雷击火发生环境分析

内蒙古北部原始林区由于其特殊的地理位置、山形地势以及气候条件，导致雷击火的频发。据统计2008—2017年发生了127起雷击火，国家森林资源遭受了巨大损失。杜野[7]对内蒙古北部原始林区近十年雷击火进行统计、归纳及对比，总结出其中的起火点位置分布与时间分布的特点，并借助有关资料对这些特点进行剖析，找出雷击火发生的共性规律，以提高相关火灾的处置效率，总结出了雷击火与地理位置、气候条件、降水量、可燃物以及雷击选择的规律性认识。根据这些规律，森林防火相关工作人员可以结合自己辖区的地理位置、气候条件、降水量、可燃物的特点，有效地推测雷击火爆发的可能性与高发期，提前做好防护，妥善安排相关工作。雷击选择性规律可以帮助森林防火相关工作人员在雷击火现场勘查活动中有效缩小勘查范围，提高工作质量与效率。雷击天气主要出现在5—9月份，其中6、7和8月份闪电最多。闪电分布密度较高的区域主要在研究区东北部，大部分闪电活动伴随着降水，但在比较干旱的年份，容易出现干雷暴天气，易引发雷击火。根据林火及火灾发生前24 h的闪电分布分析，雷击火占总火灾的5.1%，闪电活动不是影响林火发生的主要原因。雷击火主要发生在火险比较高、闪电活动频繁且无有效降雨的区域[8]。宋蝶[9]分析了四川木里地区森林雷击火发生的必要条件。木里地区气候呈变干变暖的趋势：该地气温呈较强增加趋势，未来增温趋势略有下降；该地降水量呈弱减少趋势，未来这种减少趋势增强。云地闪有明显的时空变化规律：在年时间尺度上，以2014年为拐点，之前云地闪数量呈现减少趋势，之后增加；在季节分布上，云地闪次数夏季＞秋季＞春季＞冬季；主要分布在4—10月，其中6月份最多，占年总量的33.9%。

1.3 雷击火与干旱指数的关系

雷击火的发生与Palmer干旱指数(PDSI)和Keeteh－Byram干旱指数(KBDI)相关。雷击火主要发生在5—9月，峰值出现在6月，约占全年雷击火次数的42%；雷击火的最大过火面积出现在5月和6月，约占全年过火总面积的85%。雷击火发生次数和面积的月动态均呈单峰型曲线变化，不同干旱指数的动态不同，其中KBDI的月动态呈单峰型曲线变化，5，6，7月最干旱；而PDSI则呈弱单峰型曲线变化，5月较干旱，6月和7月则较湿润。雷击火的年发生次数与9月的PDSI（R=0.47，P＜0.01）或6月和8月的KBDI（R=0.57，P＜0.01）关系密切，年过火总面积则与8月的PDSI（R=0.20，P＜0.01）或6月的KBDI（R=0.40，P＜0.01）有一定的关系。KBDI更适于描述大兴安岭林区的雷击火特征[10]。

1.4 雷击火与气象因素的关系

雷击火的发生与气象因子之间存在着密切的关系，这是毋庸置疑的。但是一直没有定性的结论。郭福涛[11]选用符合大兴安岭地区林火发生数据结构的负二项和零膨胀负二项两种模型对大兴安岭林区雷击火的发生与气象因素间的关系进行建模分析，并与以往研究中所使用的最小二乘回归方法相对比。使用统计软件进行模型拟合运算，计算得出模型各参数。结果表明，NB和ZINB模型对数据拟合较好，模型内各气象因子显著性水平较高，对雷击火发生次数均具有较好的预测能力。运用检验方法进一步比较了NB和ZINB模型对数据的拟合水平以及模型预测水平，ZINB模型无论在数据拟合还是模型预测上都要优于NB模型，相应提出了大兴安岭地区林火发生与气象因子关系的最优模型。

2 雷击火的预测预报

2.1 雷击火火灾规律

在我国北方针叶林带，雷击火主要集中在黑龙江大兴安岭和内蒙古呼伦贝尔市地区。大兴安岭地区位于我国北方针叶林带，是森林火灾的重灾区。其中，雷击火所占比例大约三分之一以上。通过分析大兴安岭近40年的雷击火数据进行了整理，得出：1965—2005年，共发生雷击火545次，占该地区总火源的37%；雷击火主要集中在5—9月份，5、6月份占全部雷击火的72.5%，且火灾主要集中在10：00时到17：00时；阿木尔、呼中、塔河、松岭、新林等高纬度地区为大兴安岭雷击火高发生地区。以数理统计方法对影响雷击火发生的气象因子进行了分析得出：降水多于500 mm时，雷击火很少发生；少于400 mm时，发生频繁。温度在14℃以下，雷击火发生概率很小；在14℃～20℃，雷击火为高发段。雷击火重大发生年份，夏季降水大大少于平均值，而且温度高于17℃，且蒸发量过大。因此，降水、平均温度对雷击火发生起主导作用[12]。林火空间分布格局的研究对于理解林火在森林景观变化过程中的作用具有重要的意义。郭福涛[13]运用空间点模式方法对大兴安岭地区进行了统计分析进而确定雷击火分布情况，研究结果表明大兴安岭地区雷击火成聚集分布，并存在雷击火热点地区。

目前，针对当地雷击火与影响因子的研究主要集中于气象因子，非气象因子的研究受数据条件和技术手段限制研究报道较少。郭福涛等[14-15]研究了细小可燃物湿度码，并提取了海拔、坡度、坡向、森林类型、优势树种、龄级等因子用于决策因子分析。研究结果显示“日最低气温”“最大风速”和“最小相对湿度”3个气象因子及火险天气指标系统中细小可燃物湿度码干旱码与雷击火发生概率显著相关。在非气象因子与雷击火发生的逻辑斯蒂模型检验中，“地被物盖度”和“龄级”均在P=0.05水平上与雷击火发生显著相关。

2.2 雷击火预测预报

雷击火是中国大兴安岭地区重要火源。对雷击火进行预测预报可以有效减少火灾发生概率和预防重特大火灾的发生。1990—2006年大兴安岭林区共发生森林火灾591起，其中雷击火占60.7%。平均每起雷击火过火面积为797.37 hm2，森林受害面积为581.67 hm2。雷击火的发生受气温与降水的影响，月均气温高、降水量少，雷击火次数明显多。雷击火发生日各火险成分指数平均值均高于1990—2006年4—9月总体平均值。根据雷击火发生概率和每日火险指数建立了雷击火发生概率预测模型[16]。

朱沛林结合黑龙江大兴安岭雷击火发生特点及该地区的气象条件，引用加拿大天气指标（FWI）系统，使用2005年至2010年的闪电定位数据、天气数据、雷击引发的火灾数据，利用二元Logistic回归模型，采用全部进入法建立回归模型，为预测黑龙江大兴安岭地区雷击火发生概率提供依据[17]。王岩运用电子信息技术和电场数字化技术，对大兴安岭林区雷击火预警系统进行了研究，设计了系统功能、结构、布局和工作流程，并确定了系统所要达到的技术标准[18]。

由于雷击火的发生发展具有一定的随机性和复杂性。因此，对于雷击火的预测预报也是非常复杂，准确率和精度是必须解决的问题。王金荣开发了大兴安岭森林雷击火预测系统，经测试该系统在雷击火高发季节，预测雷击火发生的准确率达31.5%[19]。彭欢利用大兴安岭雷击数据、雷击火数据、气象数据和GIS空间分析。引入加拿大雷击火预测模型和Logistic回归模型，建立了黑龙江大兴安岭雷击火预测模型。总体预测正确率能达到30%以上，为该地区的雷击火预防提供可靠的数据支持[20-22]。

3 研究展望

目前，对雷击火的研究方向仍然主要在起火原因和云地闪定位设备上，对雷击火的引燃机理和火行为上研究较少。在实验方面可以尝试与其它学科的交叉结合，毕竟雷击火的形成非常复杂且多变。在利用气象数据进行模型预测时，应尽量考虑气象数据的空间分布，可结合智能网格预报的气象要素结果来消除误差或进行预报。不管是气象数据还是闪电监测数据或可燃物条件等随研究的尺度不同，准确度相差很大。因此，大尺度的研究雷击火发生模型是不可行的。只有通过同一地区的立地条件和气象数据等建立的雷击火预测模型才是现实的。

在研究区域上来说，人烟稀少的原始林区发生的雷击火或由此引发的森林火灾更是人们目前最为迫切需要深入研究的。