基于MODIS数据的2001—2018年黑龙江省林火时空分布

崔 阳，狄海廷，邢艳秋，常晓晴，单 炜

(东北林业大学森林作业与环境研究中心，黑龙江 哈尔滨 150040)

森林火灾属于重大自然灾害[1-2]，21世纪以来，受全球气候变暖的影响，森林火灾次数增多。特别是在2019年，四川凉山木里“3.30”特大火灾、内蒙古兴安盟阿尔山市“4.30”特大火灾以及云南省楚雄州姚安“5.5”森林火灾等，造成了大面积的森林毁灭和人员伤亡，严重破坏了生态系统平衡。森林火灾的发生受林型、地理、时间、气候温度等因素的影响[3-4]，在景观至区域尺度上具有明显的时间和地理规律[5-8]。正确认识和掌握林火发生规律，是科学有效开展防火的重要前提，有助于按照其发生的季节性和地域性特点开展防火工作[9]。

研究者常采用数理统计方法结合火灾历史数据对火灾的时空分布规律进行分析。张冬有等[10]基于1980—2005年火灾发生的次数、位置以及坡度等数据，分析森林火灾的时空分布规律；杨广斌等[11]根据林火统计数据对北京林火发生的时间和空间分布规律进行了研究。随着遥感技术的应用与发展，特别是具有高空间、时间分辨率传感器的不断发展，使得学者将火灾统计数据与多种遥感数据来源对火灾长时间序列监测结合起来[12]。利用MODIS(中分辨率成像光谱仪，Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)、NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration-satellite)，以及美国陆地卫星Landsat系列均可对火灾进行监测。其中MODIS数据由于监测时间长、光谱范围广、数据稳定且适应性强成为目前最适合进行火灾检测的传感器之一[13]。Kaufman等[14]模拟研究了MODIS数据的火灾监测算法，并在非洲、巴西开展野外研究对森林火灾实验检测进行验证；贾旭等[15-16]利用MODIS数据集提取火烧迹地，用来分析降雨量、坡度等因素对火灾的响应特征；邓欧等[17]采用MCD45A1数据，结合气候因子、地物类型、地形因子及人类活动等影响因子，构建了黑龙江省林火风险模型并进行了火险区划；靳全锋等[18]基于2001—2016年的MCD64A1数据结合植被类型、生物质密度和燃烧效率，对浙江地区生物质露天燃烧排放污染物的时空变化进行分析。关于林火发生规律的研究较多，但要进一步满足森林防火措施的需求，需要获取准确的火点信息及长时间跨度范围内林火的发生规律。

黑龙江省是中国最大的林业省份之一，年均森林过火面积居全国之首，是火灾危险最严重的地区，也是全国森林防火的重点省份[19]。本研究基于MCD64A1火灾面积产品以及MOD13Q1植被数据集，提取2001—2018年黑龙江省森林火灾的过火面积以及2000—2018年植被指数，按照不同年份的植被指数差值划分火灾强度，以数字高程模型DEM(digital elevation model)为基础，采用ArcGIS空间分析法提取火点与相关林分信息，研究该区域林火发生的规律及其时空分布，以期为区域林火扑救和预警监测提供重要的科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黑龙江省位于我国东北部(121°11′～135°05′E， 43°26′～53°33′N)，其北部和东部隔黑龙江、乌苏里江与俄罗斯毗邻，西部为内蒙古自治区，南部与吉林省接壤，是中国纬度最高的省份。全省土地总面积为4 540万hm2，总人口3 773.1万人。地跨黑龙江、乌苏里江、松花江、绥芬河四大水系。受季风影响，属于寒温带与温带大陆性气候，冬季漫长、寒冷干燥，夏季温热多雨，春秋时节空气干燥、湿度低。年均气温4.7 ℃，年均降水量350～500 mm。全省地貌由5个区域组成，分别为西北部的大兴安岭、东北部的小兴安岭、东南部的东部山地(由数条并行的东北—西南走向的山岭组成，包括张广才岭、老爷岭和完达山等)、西部的松嫩平原区及东部的三江平原。山地海拔300～1 600 m，平原地区海拔35～200 m。省内具有面积较大的森林土壤、草原土壤和森林草原土壤，属地带性土壤，同时存在大面积的非地带性土壤。森林主要分布在大兴安岭、小兴安岭和东部山地三大林区，森林覆盖率46.14%，森林面积2 097.70万hm2，森林蓄积量达到18.29亿m3，地带性植被属寒温带针叶林和温带针阔混交林[20]。黑龙江省作为我国森林大省，是森林火灾多发的地区，也是因森林火灾受损失最严重的地区。

1.2 数据来源

本研究涉及的森林火灾时空分布及其验证数据主要包括：黑龙江省2001—2018年火灾地面历史记录数据、MODIS火灾面积产品MCD64A1、植被类型分布图和DEM等。

1)火灾地面历史记录数据。研究所用数据来源于黑龙江省各个地级市2001—2018年的火灾记录数据，包括林火发生时间、扑灭时间、地点、火点、火灾原因等，按照植被类型图对历史统计数据进行筛选处理，得到林地火灾数据，用于对MODIS数据进行精度验证，并为分析林火时空特征提供火灾频次数据。

2)MODIS-MCD64A1火烧迹地产品数据集。黑龙江省2001—2018年MODIS火灾面积产品MCD64A1，该数据集来自NASA 网站(http://ladsweb.nasa.gov/),其为空间分辨率为500 m的月尺度产品，记录了区域森林火灾的位置信息、发生日期、结束日期、火灾面积、可信度等。本研究使用2001—2018年年度产品，利用MCD64A1月产品提取的火点以年为单位进行叠加。目前MODIS火点受自然因素影响，成功检测率可达90%左右，通过滤除噪声、耀斑及云的干扰，不同区域和季节火灾成功检测率高达100%[21]，数据格式为HDF，投影类型为Sinusoidal。

3)MODIS-MOD13A3植被数据集。研究选用2000—2018年的MOD13A3数据集，空间分辨率1 km×1 km，时间分辨率为30 d，从中提取归一化植被指数，用于划分火烧等级[归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)作为反映植被生长状况及植被空间分布密度的最佳指示因子，根据植被指数差异划分火烧等级]。将临近年两幅不同时相、同一月份的遥感影像NDVI灰度值进行差值计算，可获得每年的NDVI变化值，该变化值反映每年各像元内植被的变化情况[22-23]。

4)土地覆盖数据。2001—2018年黑龙江省土地利用数据采自MCD12Q1(Land Cover Type Yearly L3 Global 500m SIN Grid) 产品数据，分辨率为500 m。同时采用国际地圈生物圈计划(International Geosphere Biosphere Programmer，IGBP)的土地覆盖分类体系。由于本研究的研究对象为森林火点，在IGBP计划的19个地类中仅提取合并其中的4类，分别为针叶林、阔叶林、针阔混交林及其他类型。

5)数字高程模型(DEM)数据。采用航天飞机雷达地形测绘使命(shuttle radar topography mission, SRTM)的DEM数据，由地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)提供，空间分辨率为90 m。DEM数据主要用于提取地形因子。

6)其他数据。其他数据包括黑龙江行政矢量边界线、居民区等数据，统一采用Albert投影。

1.3 研究方法

1)火点提取。基于MCD64A1火烧迹地产品提取火点信息，利用MRT转换工具对下载得到的816景影像做批量图幅拼接及投影转换，将原有的Sinusoidal正弦曲线投影转换为适合中国地区的Albert投影，椭圆体基准为1984年世界大地坐标系统(WGS-84)[16]。利用ArcGIS10.2软件对影像进行波段整合、数据镶嵌、裁剪并提取数据集中的火点信息，主要包括过火像元、火烧天数、不确实性、火灾开始时间和结束时间，根据过火像元计算得到火灾面积。利用MCD64A1产品的QA数据集删除伪火点对数据质量进行控制。将过火像元与植被分布图进行叠加，利用植被类型图进行掩膜计算，分析发生不同森林类型区域的过火像元、火灾日期信息和火灾面积。将过火像元与黑龙江行政区域和土地类型图叠加，提取2001—2018年黑龙江省森林区域的过火像元。将提取的火点分布与相应的历史火点分布进行叠加分析，并对提取火点的可靠性进行验证。

2)火烧等级划分。采用图像阈值化分割的方法划分火烧等级。将2000—2018年每2年同一时期的NDVI灰度进行差值计算，获取2001—2018年NDVI的变化值，根据差值的大小即过火区的灰度值变化判断火烧强度，将每个火场分为轻度、中度和重度火烧3个等级。参照田晓瑞等[24]的研究，依据等距离方法和差值的频率分布，由于小于-0.2的像元较少，将分割阈值设定为-0.31和-0.2，即NDVI差值在[-0.4,-0.31)范围内定义为重度火烧，在[-0.31,-0.2)范围内定义为中度火烧，在[-0.2, 0]范围内为轻度火烧。

3)火灾时空分布规律分析。将2001—2018年黑龙江省林火发生时间、位置、面积以及强度，与黑龙江土地覆盖图和DEM数据叠加，从林火年际分布特征、季节分布特征、地形分布特征和植被类型分布特征几个方面分析林火发生的时空分布规律。

2 结果与分析

2.1 MCD64A1火烧迹地产品可靠性验证

2001—2018年黑龙江省MCD64A1火烧迹地产品提取的全部火点和相应的历史火点记录分布如图1所示。

将两者进行叠加分析，发现MCD64A1火烧迹地产品能够较为准确地提取出火灾信息，其中有75.21%的历史资料记录的火点落在MCD64A1火烧迹地产品提取到的火烧迹地范围内，误差率为24.79%。未与历史火点重合的火烧迹地占火烧迹地总面积的22.46%。MCD64A1产品提取的火烧迹地与历史火点在空间分布上具有较高的一致性，其中2003年5月的2次典型特大火灾(黑河市爱辉区泉山地营子2003年“5.20”特大森林火灾、大兴安岭富拉罕册支线2003年“5.17”特大森林火灾[25])发生的时间和地理位置与MCD64A1火烧迹地产品提取的火灾信息完全一致。这一分析结果说明，MCD64A1数据产品作为大范围火灾灾情监测的重要手段是可靠的，这也与同类研究得到的结果相符[20]。

图1 MCD64A1火烧迹地、历史火点记录分布及地级市火点分布Fig.1 The distribution map of MCD64A1 burned scar, history fire spot records and fire spots in prefecture city of Heilingjiang Province

分析认为，MCD64A1火烧迹地未能完全覆盖历史火点的原因可能是：①林地发生地表火时，上层植被的遮挡导致传感器难以探测到其发生信息；②云层的遮挡影响了传感器对火灾的监测；③有些林火零星发生，过火面积远小于MCD64A1产品的分辨率(0.25 km2)，且过火时间短，传感器无法探测；④由于部分林区范围较大，有些林火火势并未蔓延且发生时间较短，不易察觉，所以历史数据中并未记录，故有22.46%的火烧迹地未与历史火点重合。

2.2 黑龙江省林火时间分布格局

2.2.1 林火年际变化特征

分析林火次数年际变化特征可知：2001—2018年，黑龙江省林火发生次数及过火面积呈波动性变化(图2)，从整体上看，火灾次数呈下降趋势，这与当地林业部门所采取的有效防火措施有很大的关系。2001—2003年火灾发生次数较多，其中2002年为242次，是整个研究时段火灾发生次数最多的年份，2003年和2001年次之，发生火灾次数分别为197、147次。在此之后火灾次数呈缓慢性波动变化，于2015年和2017年呈波动性上升，而2013年发生火灾次数仅为11次，是研究时段火灾发生次数最少的年份。

图2 黑龙江省林火的年际变化Fig.2 Yearly scale changes of the forest fires of Heilongjiang Province

分析林火面积年际变化特征可知：2001—2018年，黑龙江省森林过火面积平均为21.08万hm2/a，火灾面积在21世纪初呈平缓变化，在2003年有大幅度波动性增加，该年的火灾面积为82.12万hm2，是整个研究时段过火面积最大的年份，这与当年5月发生的两场特大火灾有关。自2004年起，火灾面积逐渐减少，但在2006年火灾面积波动性增加，该年的火灾面积为41.53万hm2，成为研究时段火灾第二大的年份，随后火灾面积平稳变化，在15万hm2/a上下浮动。2008年过火面积仅为4.25万hm2，是整个研究时段火灾过火面积最小的年份。

利用Pearson方法分析2001—2018年过火面积和火灾总次数的关系，发现过火面积与火灾总次数的相关系数为0.394，两者呈现弱相关关系，说明过火面积受火灾次数影响较小。将过火面积与火灾强度比例做相关分析发现，过火面积受重度森林火灾的影响特别显著，尤其是在2003年发生的两场特大火灾，使得当年的森林过火面积达79.93万hm2[26]，重度火灾面积在2001—2018年间最大。在2003年火灾发生后林内可燃物消耗巨大，导致森林生物量减少，使接下来的几年内该地区发生林火的次数大大降低。

2.2.2 林火月变化特征

2001—2018年黑龙江省森林火灾次数的月变化情况见图3。从图3可以看出，林火在一年中的月变化呈现双峰式分布。林火高峰期大多集中在3—5月和9—11月，即春季和秋季，在5月份和10月份出现峰值，5月份发生的火灾次数为221次，火灾面积也达到最大，为151.4万hm2，为全年峰值，且春季火点数明显高于秋季。春季干燥少雨，大风频发，尤其是植被返青之前，林木含水量少，地面枯枝落叶较多，导致林火发生次数较多。5月份的部分林火发生靠近居民区，清明节祭扫、踏春、旅游等人为活动引发火灾的可能性大。5月末至8月末降雨量增多，使得可燃物含水率增大，降低了林火的风险，林火发生次数降低。随着秋季来临，植被逐渐结束当年生长，树枝树叶等逐渐干枯凋零，地面存在大量枯枝落叶物，土壤微生物活动剧增，林火发生的概率大大增加。加之秋末是农民烧荒的高峰期，这也导致9—10月人为引发林火频增，在全年水平上有一个小高峰。12月至次年2月为冬季，气温较低且多积雪覆盖，几乎没有林火发生。

图3 黑龙江省林火的月变化Fig.3 Monthly changes of forest fires of Heilongjiang Province

2.3 黑龙江省林火空间分布格局

2.3.1 林火空间分布特征

将2001—2018年火烧迹地数据叠加，得到火点分布图(图1c)，可以看出林火火点由西北向东南呈条带状分布，表现为从大兴安岭地区向东南部逐渐延伸，局部地区火点较为密集，密集火点多分布在大兴安岭山地与黑河市交界处，沿中俄交界线向南一直延伸至黑河市东南端。在黑龙江省的西部、西南部以及东北部由于多农业地和沼泽地，所以林火的次数偏少，面积也较小。对2001—2018年黑龙江省地级市的火灾过火面进行统计，结果显示：在13个地级行政区中，2001—2018年火灾面积最大的是黑河市，过火面积为74.52万hm2，占全省火灾面积的47.83%，这与2003年的两场特大火灾均发生在黑河有关；其次是大兴安岭地区，火灾面积为25.42万hm2，占全省火灾面积的16.32%；再次是绥化市、伊春市、鹤岗市、鸡西、双鸭山、佳木斯、哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、七台河；大庆市是发生火灾面积最小的行政区，火灾面积仅为全省火灾面积的0.015%。以上分析表明，黑龙江省的林火分布具有明显的空间异质性。

2.3.2 不同地形的林火分布特征

从黑龙江省林火起火的空间位置与海拔分布统计表(表1)可以看出：林火发生密集地区主要分布在海拔200～400 m的区域，占总火灾面积的56.81%，其发生火灾的概率最高；其次为400～600 m，过火面积占总火灾面积的31.54%，占该海拔区间总面积的5.77%，发生火灾的概率较高；在海拔小于200 m的平原林区，发生林火的面积较小。总的来说，海拔200～600 m发生火灾的概率较高，林火面积为总火灾面积的88.35%。

表1 黑龙江森林过火面积海拔分布及森林类型分布

2.3.3 不同植被类型的林火分布特征

森林是林火发生的载体，其分布类型对林火的发生有直接影响。将森林类型数据与火点数据进行叠加，对火灾可燃物类型进行分析，结果(表1)发现，阔叶林作为黑龙江省主要森林类型，占地面积最大，同时过火面积也最大。混交林的过火面积为32.85万hm2，占总过火面积的21.10%，占混交林地总面积的10.40%；针叶林发生火灾面积比阔叶林和混交林少，过火面积占总过火面积的20.51%，占针叶林地总面积的12.89%。

3 讨 论

根据黑龙江省2001—2018年火灾发生情况，利用MCD64A1火烧迹地产品提取到的火灾发生时间、地点、过火面积等火灾数据，结合历史火灾记录数据、植被类型数据和高程信息，运用GIS空间分析方法和统计分析方法，揭示黑龙江省林火的时空分布规律。

1)黑龙江省林火次数在2001—2018年整体上呈现下降趋势，过火面积呈波动性变化。在2002年火灾发生次数最多，2003年过火面积最大，2008年过火面积最小，可能由于2003年的火灾导致林内可燃物消耗巨大，使得此后几年内该地区发生林火的次数大大降低，也说明加强森林火警能对林火及时发现和扑救。春、秋两季是林火的多发时期，在5月和10月呈现双峰值分布，该时期林内枯草落叶等均为天然可燃物，应为防火的重点时期，要严格检查禁止人员携带火源进入林场，做好详细防火安排。

2)黑龙江省林火在空间上具有较高的异质性，火灾次数与面积呈现弱相关性。在13个行政区中，黑河市的林火过火面积最大，其次为大兴安岭地区、绥化市，在大庆市发生林火的过火面积最小；从黑龙江省林火发生随地形变化分布总体上看，过火面积随着海拔的升高呈现逐渐减少的趋势。在海拔200～600 m的范围林火发生比较普遍，可达总火灾的88.35%，其中200～400 m的海拔区间内过火面积占该海拔区总面积的5.84%，400～600 m海拔过火面积占该海拔区总面积的5.77%，该区间内发生火灾的概率最高，是由于该海拔森林分布面积较大，气温偏高，降水偏少，加之又是人为活动较为密集的区域，因此导致该海拔区域内过火频率最大。

3)结合森林类型分析，在针叶林中发生火灾的概率较高，占针叶林总面积的12.89%，其次为混交林，在阔叶林中虽然过火面积最大但发生火灾的概率最小。由于松、杉、柏等针叶树的树皮与枝叶富含易燃的油脂，具备引发火灾的有利条件，所以较阔叶林更易燃烧，因此其发生火灾的概率最高[27]。

根据MODIS遥感影像的MCD64A1火烧迹地产品，分析了黑龙江省林火时空分布规律。根据本研究结果，可以进行相应的林火预防工作规划，并加强对林火高火险时段和地区的检查与监督。林火的发生是一种极其复杂的自然现象，除时空分布特征，气温、降雨量、风速、风向等环境因素对林火的发生和蔓延也有重要的影响，未来仍需对黑龙江林火发生与上述环境因素之间的关系做进一步研究。