基于GIS与AHP的黑龙江大兴安岭森林雷击火危险性划分

2021-12-08周长明齐海超陆明明

黑龙江气象 2021年3期

周长明,齐海超,魏帅,陆明明

（黑龙江省气象灾害防御技术中心,黑龙江哈尔滨150030）

1 引言

随着气候的异常变化，雷电活动逐步增多，雷击森林火灾发生的比率不断上升。黑龙江大兴安岭林区因受极地冷空气和异常天气的影响[1]，干雷暴天气频发，统计分析近15 a黑龙江省森林雷击火数据，大兴安岭林区发生次数占全省95%以上。森林燃烧性显著增强也是造成森林雷击火灾的重要因素[2]。本文利用全省闪电定位系统近15 a云地闪监测数据，地理数据空间云的10 m精度DEM栅格数据、1 km×1 km黑龙江省植被数据和土壤数据，对黑龙江大兴安岭森林雷击火的危险性进行相关分析研究。通过分析现有黑龙江大兴安岭森林雷击火起火点的云地闪密度、云地闪强度、地形、植被、土壤电阻率特征，为雷击火危险性划分中影响因子的确定提供依据。采用GIS空间分析统计方法和层次分析法（AHP）对黑龙江大兴安岭森林雷击火危险性进行划分，能够进一步明确各区域的危险等级，提高黑龙江大兴安岭森林雷击火防范的针对性。

2 雷击火起火点云地闪及下垫面特征

云地闪是引发森林雷击火的直接原因，对近15 a黑龙江闪电定位系统监测到的云地闪数据进行处理，剔除0 kA-2 kA和200 kA以上的数据。

利用Kriging插值法得到雷击点密度数据，提取分析现有黑龙江大兴安岭森林雷击火起火点的云地闪密度值，其符合偏度0.573、峰度-0.467的正态分布，如图1所示。

图1 雷击火起火点云地闪密度直方图

将云地闪数据的雷电强度按百分位数法划分5个等级，利用Kriging插值法得到不同雷电流等级的地闪频次，提取分析现有黑龙江大兴安岭森林雷击火起火点不同雷电流等级的地闪频次，均满足正态分布。

根据黑龙江省10 m精度DEM栅格数据，提取分析雷击火起火点的海拔高度，其符合偏度0.283、峰度-0.614正态分布，如图2所示。

图2 雷击火起火点海拔高度直方图

地形起伏度是描述一个区域地形特征的一个宏观性的指标，通过DEM栅格数据求得雷击火起火点的地形起伏度，其符合指数分布，如图3所示。

图3 雷击火起火点地形起伏度直方图

利用1 km×1 km黑龙江省植被数据，提取雷击火起火点的植被情况，分类统计如表1所示。

表1 雷击火起火点植被分类统计表

利用1km×1km黑龙江省土壤数据，提取雷击火起火点的土壤类型情况，分类统计如表2所示。

表2 雷击火起火点土壤分类统计表

不同形式的土壤其导电性不同，泥炭土、沼泽土、草甸土电阻率近似值约为20Ω·m，粗骨土细粒物质少而砂粒含量尤高电阻率近似值约为400Ω·m。暗棕壤主要分布于山地的缓坡顶部及山腰处，电阻率近似值约为50Ω·m[3]。棕色针叶林土的质地大多轻、粗，含砂粒及石砾量多，砂粒含量在30%-85%，同时石块较多，电阻率近似值约为300Ω·m[4]。

3 雷击火危险性划分

对黑龙江大兴安岭云地闪密度数据、云地闪强度数据、海拔数据通过正态分布密度函数公式（1）进行归一化处理，形成3㎞×3㎞的栅格数据。

由土壤类型数据结合各类土壤电阻率得到黑龙江大兴安岭电阻率3㎞×3㎞的栅格数据，并通过min-max标准化公式进行归一化处理。按照雷击火起火点的植被类型百分比，并通过min-max标准化公式进行归一化处理，形成3㎞×3㎞的植被栅格数据。对地形起伏度按指数分布函数公式（2）进行归一化，形成地形起伏度3㎞×3㎞栅格数据。

层次分析法（AHP）算法是将每一层次的各要素相对于上一层次的各要素进行两两比较判断，得出相对重要程度的比较权重，建立判断矩阵，计算最大特征根以及相对应的特征向量，进行层次单排序，得到各层要素相对于上一层某要素的重要性排序，自上而下用上一层各要素的组合权重为权数，对本层次各要素的相对权重向量进行加权求和，进行层次总排序，得出各层次要素相对于系统总体目标的组合权重。将云地闪密度与云地闪强度归为雷电因素，将海拔高度与地形起伏归为地形因素，将土壤电阻率及地表植被归为地表因素，最终进行方案排序按照层次分析法（AHP）得到影响因子的加权系数，加权综合得到致灾因子指数。影响因子的权重如表3所示。