云南省红河州森林防火期卫星热源点时空分布特征及其风险评估研究

刘 佳，李艳春，李华伟

(红河州气象局，云南 蒙自 661199)

卫星热源点监测是中国利用气象卫星最早开展的环境监测业务，显现了气象卫星在环境监测中的作用，取得了巨大的社会效应和经济效益。气象卫星火情监测，已成为中国森林、草原火情监测工作最主要的技术手段之一。中国气象部门从20世纪80年代就开始建设国家级的气象卫星火情监测系统，开展对全国森林、草原火情监测业务[1]。目前国家卫星气象中心积累了大量宝贵的监测数据，这些数据对于今后森林和草原防火、森林火险区划和火情预报等工作具有非常重要的指导意义。不少学者开展了中国卫星监测热点和林火分布规律的研究[2-10]。如陈京弘等[2]分析了2005～2007年西南地区的卫星监测热点的分布规律；徐盛基[3]分析了南方10省区2005～2009年的卫星监测热点的时空分布特征；田晓瑞等[4]根据2005～2012年卫星监测地面热点数据和林火统计数据分析了各生态地理区的林火空间与时间分布特征；张洁等[8]对常用于林火发生预报的正态分布、逻辑斯蒂分布等6种广义线性回归模型的表达式、参数评估方法做了详细的阐述；Cary[9]等通过4种模型研究地形、可燃物及气候因子与火灾发生的关联性；Ryden[10]等用Poission模型和零膨胀Poisson模型模拟了林火发生与气象因素的关系。

红河州对森林火险等级预报有一定的基础，黄进云等[11]采用人机交互形式，利用实况、WRF模式预报气象要素进行县乡(镇)森林火险等级预报。但研究中没有考虑地形等孕灾环境的影响，精度也待进一步提高。为了后期进一步做好红河州精细化森林火险气象风险区划及等级预报，需要先从分析森林火灾格局、发生规律及其影响因子来开展研究。本文基于GIS技术，探讨红河州卫星热源点时空分布特征，且对森林火灾从致灾因子和孕灾环境2方面进行风险评估，以期找到森林火灾发生的主要影响因子，为森林火险风险区划及预报提供基础支撑和技术支持。

1 资料与研究方法

1.1 研究区域

红河州位于云南省东南部，北靠昆明市，东接文山州，西邻玉溪市，南与越南社会主义共和国接壤。红河州边境线长848 km，河口、金平、绿春3个边境县与越南接壤。地处101°47′～104°16′E，22°26′～24°45′N，辖区面积32 931 km2，2021年森林覆盖率达57.8%，生态环境良好，有屏边县大围山、绿春县黄连山、金平县分水岭3个国家级自然保护区和异龙湖、哈尼梯田、长桥海和黄草洲4个国家级湿地公园，还有多个国有林场区、经济林、水源林区和大面积水果基地，因此保护好全州的森林安全对工农业生产、水资源安全、生态环境保护、林业经济建设意义重大。

红河州最高海拔为金平县西隆山3 074.3 m，最低海拔为红河与南溪河交汇处76.4 m(云南省海拔最低点)，海拔高差大(近3 000 m)，地形地貌复杂，高山、河谷、盆地相间分布，海拔高差悬殊，有着“一山分四季，十里不同天”立体气候特征。气候的季节变化表现为明显的“冬干夏湿、干湿分明、雨热同季”的特征。红河州年均气温为19.0℃，年均降雨量1 195.2 mm，年均日照时数1 938.9 h，常年主导风向为南风。冬半年(11月至次年4月，大部时段处于森林防火期)，受热带干暖大陆气团控制，天气晴朗、干燥、少雨，整个干季雨量仅占全年的16%～25%。

红河州辖4市9县(蒙自市、个旧市、开远市、弥勒市、建水县、石屏县、泸西县、元阳县、红河县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县)。民族众多，有汉族、哈尼族、彝族等11个世居民族，少数民族人口占总人口的61.63%。2021年，全州实现地区生产总值2 742.12亿元，增长9.1%，经济总量继续保持全省第3位。

1.2 资料选取与处理

(1)2012年1月1日～2021年12月31日森林防火期(12月～次年6月15日，简称森防期)红河州热源点数据，数据来源于云南省气候中心，数据信息包括热源点的经度、纬度、热源点像元个数、像元覆盖面积、区域等。考虑到6月份部分县市开始进入雨季，热源点较少，且时间只有半个月，故下文中森林防火期不包括6月。

(2)2012年1月1日～2021年12月31日逐日最高气温、相对湿度、最大风速和降水量等气象资料。

(3)土地利用数据是基于2012年landsat卫星遥感影像资料，通过解译得到较新的红河州土地利用现状。采用同期已校正好的遥感影像在图像处理软件的支持下，通过选取地面控制点、空间变换函数、采用多项式方法实现图像的几何精校正，最终校正精度在一个像元以内(30 m×30 m)。确定遥感调查土地利用分类主要参考全国二级分类系统。此分类系统一级分为6类，主要根据土地的自然生态和利用属性来划分；二级分为15个类型，主要根据土地经营特点、利用方式和覆盖特征来划分。

1.3 相关系数计算

利用皮尔逊相关系数来计算逐日气象要素(气温、降水)与卫星热源点面积的相关系数，反映气象要素与卫星热源点面积之间相关关系密切程度。

(1)

式中：x为气象要素；y为卫星热源点面积。

1.4 卫星热源点的空间密度分析

热源点平均密度是指研究区内，每年单位面积上的热点的数量，采用下面公式进行计算。

D=N/(S*Y)

(2)

式中：N为研究区域的热源点个数；S为热源点所落入的空间区域的面积；Y为样本数据的时间周期；D为密度值。

用核密度法计算热源点的密度分布数值，目的是将离散的热源点数量值，通过内插生成连续的密度表面，从而表达整个区域的热源点聚集状况或空间分布格局。

2 森防期卫星热点时空分布特征

2.1 时间变化特征

2012～2021年红河州森防期累计热源点4 161个，多年平均416个/a，2014年最多(745个)，2013年次之(693个)，2021年最少(121个)。2012～2014年热源点数呈上升趋势，2015年以后主要呈减少趋势(图2)。即在全球变暖的背景下，随着森林防火意识的提高和森林防火工作的做精做细，卫星热源点呈下降趋势。

图1 红河州地理位置图

图2 2012～2021年森防期卫星热源点、高温日数、降水量逐年变化

2012～2021年森防期累年平均各月卫星热源点数为17～118个/月(图3)，3月最多(占28%)，12月最少(占4%)，热源点集中在1～3月，占整个森防期的76%。

图3 2012～2021年森防期累年平均各月卫星热源点分布

2.2 空间变化特征

按行政区统计(图4)，全州13县市热源点主要发生在建水、弥勒、开远、石屏4个县市，4个县市发生次数占总数的71%。建水县、弥勒市年平均热源点数最多，均为87个/a(占21%)，河口最少为7个/a(占2%)。

图4 2012～2021年平均森防期红河州各县市卫星热源点数

从2012～2021年森防期各县市各月分布情况来看(表1)，1月弥勒市热源点最多发生，2月建水县最多，3月、4月石屏县最多，5月红河县最多。

表1 2012～2021年森防期各月卫星热源点分布最多的县市

利用ArcGIS软件，对2012～2021年红河州热源点实况数据进行密度分析，得到热源点密度空间分布图(图5)，总体上热源点密度呈现出北高南低的分布特征，高密度区集中位于红河州中北部的弥勒市南部、开远市北部及西部、建水县中南部、石屏县南部等地，呈东北—西南向带状分布。

图5 2012～2021年森防期红河州卫星热源点密度分布

从森防期各月空间分布变化情况看(图6)，1～3月均存在较高密度带状分布区(中北部的弥勒市南部、开远市北部及西部、建水县中南部、石屏县南部等地)，较高密度区表现出1～3月逐渐自北向南变化：1月高密度中心有2个(103.5°E，24°N；102.5°E，23.5°N)，在建水县存在较高密度区断裂；2月略南移有2个中心(103.5°E，23.75°N；102.5°E，23.5°N)，且2个中心逐渐相连；3月略南移出现3个中心(103.5°E，24°N；102.5°E，23.5°N；102.5°E，23.5°N)，中北部带状连成一线，金平县西南部出现高密度区；4月仅存在1个中心(103.5°E，24°N)。从各月中等及以上密度区占国土面积分布来看(表3)，1～3月增加明显，从12.7%发展到17.2%，4月迅速下降到7.9%，5月仅1%。

表2 2012～2021年森防期红河州卫星热源点密度分布情况

图6 2012～2021年森防期累年平均各月红河州卫星热源点密度分布

表3 2012～2021年森防期累年平均各月红河州卫星热源点密度分布情况

高密度区自北向南变化及面积分布变化可能是干旱发展导致，随着11月进入干季，红河州降水量大幅减少，北部空气湿度小、年降水量少的区域季节性干旱迅速发展，热源点数随着增加。随着季节性干旱的持续发展，到了2月底至3月份红河州中部乃至南部金平县等地干旱也发展起来，导致热源点也随着向南发展。而到了4月份南支槽活动频繁，槽前西南暖湿气流开始输送水汽给红河州带来降水，热源点也随着减少。

3 红河州森林火灾风险评估

森林火灾风险评估是制作森林火险区划和进行森林火险等级预报的基础。根据《全国森林火险区划等级》标准(LY/T1063-2008)，与森林火险相关的因素有：树种燃烧类别、人口密度、平均降水量、平均气温、平均风速、路网密度。本研究考虑了标准中的因素，着眼于森林火灾的机制成因与特征，兼顾森林火灾具有多元性及模糊性的特点，结合红河州实际，从致灾因子危险性(简称：致灾因子)、孕灾环境敏感性(简称：孕灾环境)两个方面评估森林火灾风险，以期为差别化的森林火险灾害防御提供一定的科学依据。

3.1 森林火灾致灾因子分析

森林火灾致灾因子是表示致使该种灾害形成的触发因素[12，13]，一般而言，主要从平均气温、降水量、平均风速、平均相对湿度进行分析。由于很多区域站没有风速、相对湿度数据，故仅计算气温、降水量与热源点面积的相关性(表4)。

表4 气象要素与热源点面积的相关系数

在气象条件中，温度是森林火灾的关键气象因素之一。气温对森林火灾的影响是多方面的。温度越高，可燃物中水分蒸发和变干的速度越快，火灾发生的可能性越大。气温影响可燃物的可燃性，高温还会促使火势更加猛烈。热源点面积与最高气温和平均气温在整个森防期均表现为正相关，即气温越高，热源点面积越大，1月与4月的相关性达到0.05的显著性水平。

降水量减少，无雨日增长，森林可燃物的含水量将不断下降，森林火灾发生的可能性和严重性也随之增大。热源点面积与降水量在整个森防期均表现为负相关，2月的相关性达到95%的显著性水平。

空气湿度、风速大小、日照时数等对森林火灾的发生仍然产生影响，但由于很多区域站没有这些观测，故未进行相关系数的计算。空气湿度的大小对森林中的可燃物水分的蒸发量起着重要的作用。一般空气湿度大森林中可燃物的蒸发量相对较小，反之。风不仅能把植物吹干，有助于燃烧，而且在火灾发生后，还能使火源得到充分的氧气供应，加速燃烧，同时使火花飞溅，影响火灾的形状，延伸火灾的外形，扩大火灾面积，使地面火变成树冠火。日照时间长就会引发蒸发量的加大，林下可燃物的含水量减少，容易形成地表火。

3.2 森林火灾孕灾环境分析

孕灾环境包括孕育产生灾害的自然环境和人文环境，是区域环境演变实况分异对森林火灾空间分异程度的贡献。针对红河州实际，孕灾环境指标选择了与森林火灾关联性较大的地理环境因子：坡度、坡向、海拔、土地利用(包括人文环境因子：居民点)。结合热源点发生频率来分析各孕灾环境特征对红河州森林火灾的影响。

3.2.1 森林火灾风险与坡度

利用ArcGIS软件，通过数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)提取2012～2021年红河州已发生热源点的坡度，再以0～5°，5～15°，15～25°，25～35°和>35°进行分类，分析不同坡度热源点发生频率(图7)。

图7 不同坡度卫星热源点发生频率

在坡度≤5°的区域热源点发生频率为31.4%，之后随坡度增加而上升至40.7%；当坡度>15°后，热源点随坡度明显减少；当坡度>35°热源点发生频率仅为1.6%。热源点发生频率最高是坡度5～15°区域(40.7%)，其次是0～5°的区域(31.4%)。这是因为坡度对森林火灾的影响主要表现在蔓延和潮湿度上，在地形起伏变化不大的区域，随着坡度的增加，空气对流加快，地表保持水分的能力减弱，使得森林可燃物含水率降低，容易发生火灾，且坡度越大，火灾蔓延的速度越快。但当坡度达到一定程度后，可燃物少，火灾也难以发生。

3.2.2 森林火灾风险与坡向

利用ArcGIS软件，通过DEM提取2012～2021年红河州热源点的坡向，并进行重分类，分析不同坡向热源点发生频率。坡向规定正北方向为0°，按顺时针方向，夹角在0～360°，以45°为间隔，分无坡向、北、东北、东、东南、南、西南、西、西北9个方向。

对不同坡向热源点发生频率进行统计分析(表5)，不同坡向发生频率由大到小依次为：东南、西南、南、东、西、西北、东北、北、平坡。这是由于不同坡向接收日照时数、微气候、植被等不同导致。东南、西南、南坡均属于南面(阳坡)，其光照时间长，接收太阳辐射较多，温度较北面(北坡)偏高，使得森林水分的蒸发速度加快，空气和森林可燃物干燥程度增高，加之光照时间长加快植物生长速度，森林可燃物相对其它坡向也较多，因此较易发生森林火灾。

表5 卫星热源点发生频率与坡向的关系

3.2.3 森林火灾风险与海拔

利用AcrGIS软件通过DEM提取2012～2021年红河州已发生热源点的海拔高度，将海拔以<500 m、500～1 000 m，1 000～1 500 m，1 500～2 000 m和≥2 000 m为标准进行划分，统计不同海拔高度上热源点发生频率(图8)。

图8 不同海拔高度卫星热源点发生频率

在海拔<500 m的地区，冬春季温暖湿润，气候湿热，冬春旱不突出，发育有高大茂密的湿润雨林，林火发生频率较小(<1.6%)。海拔500～1 000 m多为山地雨林，林火发生频率也较小(4.0%)。随着海拔上升至1 000～2 000 m为温润地区，南部地区多湿性季风常绿阔叶林，北部山区多云南松、华山松林等，林间可燃物含水量下降，加之该区域人类居住最多，人类活动频繁，发生林火风险增加(高达85.2%)。当海拔≥2 000 m为冷凉山区，气温下降，降水减少，植被覆盖度下降，森林可燃物减少，加之人类活动减少，热源点减少(<9.2%)。

3.2.4 森林火灾风险与土地利用

森林可燃物一般由不同的林地或植被类型组成，是林火发生的三要素之一(三要素包括可燃物、助燃物和一定的温度)，森林可燃物的类型直接影响森林火灾发生的概率。可燃物的燃烧除了取决于单点热源和气象等条件外，还取决于可燃物本身的性质。森林可燃物的性质包括植被种类、形状、大小、年龄、郁闭度等。不同的植被类型，其含水量、燃烧性、氧化硅含量、着火点温度、耐火性等都有明显的差异。利用ArcGIS软件，通过DEM提取2012～2021年红河州已发生热源点的土地利用类型，统计分析不同土地、植被类型上热源点发生频率(图9)。

图9 不同土地利用类型的卫星热源点发生频率

热源点主要发生在林地(包括有林地、灌木林、疏林地、其他林地)和草地，2种共占86%，其中林地发生频率最高(占57%)，而灌木林是主要的热源点发生地(占31%)，这可能是因为灌木林与地面距离较近，容易使地表火转变为树冠火，且树冠稀疏造成林火光线充足，杂草灌木相对较多，发生地表火的概率比较大。

人为火是森林火灾的主要原因，据统计，森林火灾与人为活动的关系十分密切，50%以上火灾都是人为因素引起的，吸烟和上坟烧纸在其中占大部分[6，14]。林火一般会发生在居民点、道路这些人类活动频繁区域的周围。利用AcrGIS软件计算统计居民点缓冲区内热源点发生频率(图10)：<0.5 km的范围内森林面积较少，热源点发生频率较小(<8.1%)；随着离居民点周边距离的增加，森林面积增加，人类活动也较便利，热源点发生频率随之增加，距离居民点0.5～2 km缓冲区热源点是最多的，占总数的73.5%；当离居民点距离的进一步增加≥2 km，热源点随之呈减少趋势，离居民点缓冲区≥3 km的热源点最少(4.3%)。

图10 不同居民点缓冲区的卫星热源点发生频率

4 结论与讨论

本文基于GIS技术，探讨红河州卫星热源点时空分布特征，并从致灾因子和孕灾环境对森林火灾风险进行评估。得到以下结论：

(1)时间上，2012～2021年年均热源点为416个/a，在2014年最多(745个)，2021年最少(121个)。2012～2014年热源点数有上升趋势，2015年以后主要呈减少趋势。森防期累年平均各月卫星热源点数为17～118个/月，3月最多(占28%)，12月最少(占4%)，热源点集中发生在1～3月，占整个森防期的76%。

(2)空间上，热源点主要发生在建水县、弥勒市、开远市、石屏县4个县市(占71%)，其中建水县、弥勒市最多(占21%)。热源点密度呈现出北高南低的分布特征，高密度区集中位于红河州中北部的弥勒市南部、开远市北部及西部、建水县中南部、石屏县南部等地，呈东北—西南的带状分布。高密度区表现出1～3月逐渐自北向南变化，这可能是干旱发展导致。

(3)森防期内热源点面积与最高气温和平均气温均表现为正相关，即气温越高，热源点面积越大，1月、4月的相关性达到0.05的显著性水平；与降水量均表现为负相关，2月的相关性达到0.05的显著性水平。

(4)热源点在坡度≤15°的地区，随坡度增加热源点增加，发生频率最高上升至40.7%，>15°地区呈减少趋势，当坡度>35°热源点发生频率仅为1.6%。不同坡向热源点发生频率由大到小依次为：东南、西南、南、东、西、西北、东北、北、平坡。海拔1 000～2 000 m的区域，林间可燃物含水量下降，人类活动的增加，发生林火风险最高(85.2%)。热源点主要发生在林地(包括有林地、灌木林、疏林地、其它林地)和草地，两种共占86%，其中林地发生频率最高(占57%)，而灌木林是主要的热源点发生地(占31%)。距离居民点缓冲区0.5～2 km热源点是最多的，占总数的73.5%，离居民点缓冲区≥3 km的热源点最少(4.3%)。

针对以上结论，建议每年1～3月特别关注和加强森林防火工作；相对南部地区，红河中、北部地区热源点更加密集，人口活动频繁，可根据气象条件、海拔、坡度、坡向、土地利用类型、居民点等情况合理布局、重点部署加强森林防火及规划工作。

热源点时空分布、致灾因子的影响、孕灾环境影响等规律将为后期制作森林火险风险区划及预报员进行森林火险风险等级预报提供基础支撑和技术支持。