GIS在森林防火中的应用现状

姚芃甫, 金 日

(延边大学, 吉林 延边 133002)

森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处理困难的自然灾害。森林火灾的常见原因有闪电、人为疏忽或故意纵火、火山爆发等。张晓等通过对2012—2020年安徽省森林火灾发生规律进行研究,发现其主要受社会经济因素控制,植被、气候等地理因素的影响相对有限[1]。近年来大规模的森林火灾频发,并严重影响着生态环境和人类社会的稳定。我国“十四五”规划中明确提出将推进森林草原火灾消防科技创新作为重点任务。GIS作为一种用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统,能够对森林和周围环境进行精确的空间分析和地图制作,从而帮助森林管理人员更好地了解和掌握森林的地理信息,预测火灾风险和燃烧概率,提前采取预防和响应措施,及时防止森林火灾的发生。因此,GIS在森林防火中具有极其广阔的应用前景。

1 GIS在森林防火中的应用

1.1 火灾监测与预测

受限于复杂的地形与起火点的突发性,森林火灾通常难以被及时监测,一旦发生火灾,火势极易迅速蔓延。统计数据显示,全球每年平均发生火灾22万起,造成至少600万hm2森林被烧毁[2]。目前我国森林火灾监测有多种方式,如卫星、航空(包括固定翼、无人机等)、瞭望塔(包括人工瞭望、视频监控)、地面巡护(护林员巡护、巡护员巡护),天地空一体化已初步形成,但由于技术有限,往往难以准确了解火灾信息。GIS在森林火灾监测中可以与上述多种监测方式互相结合应用,提高监测数据的准确性和综合分析能力。例如,在卫星监测过程中,GIS可以结合卫星遥感数据,通过对卫星图像进行分析处理,快速发现火灾迹象,并进行火灾范围的测算和热点监测;在航空监测过程中,GIS可以利用航拍无人机、固定翼等航空设备获取的高精度数据,对数据进行处理和分析,实现三维可视化、热点分析和模拟演练等功能;在瞭望塔监测过程中,可以结合瞭望塔监测技术,将采集的数据信息与GIS中的地图、路网等相结合,实现对火灾位置、火灾范围、火灾迁移等信息的实时监测和分析;在地面巡护过程中,地面巡护人员可以通过GIS对采集的数据信息进行处理和分析,实现对森林环境和火险情况的监测和评估,指导防火决策和资源调配。

1.2 火灾风险评估

森林火灾的发生与许多因素有关,如气候、季节、植被类型、人类活动等,是一个复杂的系统科学问题。在特定区域中,森林火灾的发生通常是多种影响因素共同作用的结果。了解区域森林火灾时空分布特征是对其进行风险研究的基础[3]。通过对吉林省1969—2013年发生的6 519起森林火灾进行分析研究,发现林火面积与火灾频率的时空分布存在明显的年、月、地区差异[4]。为了最大限度地减少森林火灾的危害,必须对每个区域的火灾进行空间分析,并因地制宜地制定相关政策。GIS可以结合地形、植被、气象等因素,建立不同图层,将空间信息与地理属性相联系,从而分析评估森林火灾的风险程度与发生概率,并生成火灾易感性地图,为预防火灾提供科学依据。与此同时,通过将地理信息数据与统计模型相结合,可以更加精准地预测火灾发生的时间和地点[5]。杜春英等通过结合GIS、SPSS、Matlab相关技术,对黑龙江省大兴安岭地区的雷暴、植被、海拔、地形等地理因素与雷击火的关系进行了定量分析,并得出该地区雷击火事件发生的时空演变规律[6]。“全国自然灾害综合风险普查”(2020—2022年)是建国以来首次在全国范围内大规模、系统性组织开展的森林和草原火灾风险普查活动,取得了极其显著的成效。GIS因其卓越的数据处理能力,在数据管理、数据分析、决策支持等方面为此次普查工作做出了巨大贡献,如构建分植被区域、分类型的可燃物模型库和分析野外火源分布情况及减灾能力等,极大提高了火灾风险评估水平。

1.3 火灾现场响应

森林火灾是全球森林生态系统中不可避免、不可或缺的生态干扰行为。在森林火灾发生时,消防资源的调配工作非常重要,消防队伍的及时选派与行进路线的确定是灭火的关键。但在灭火过程中导致的人员伤亡是我国目前所面临的重要问题,1988—2018年间,森林火灾救援过程中死亡人数为4 418人,在2019年和2020年四川省春季森林火灾救援行动中,分别有31名和19名消防员牺牲[7]。韩焕金等人的研究表明,火灾救援中人员伤亡受到恶劣的林火环境与指挥不当等因素的影响[8]。因此,通过技术手段降低人员伤亡是火灾救援行动未来发展的必然趋势。当森林火灾发生时,GIS通过实时显示火场边界、火势、风向等数据,可以帮助指挥人员更好地掌握火场情况,快速定位火点位置,指导灭火作战,及时调度消防力量和资源,有效地进行灭火工作。与此同时,ArcGIS软件能基于内置数据库Geo-Database构建森林火灾扑救网络数据库,综合考虑火场的地形、水系、资源等因素,将最短路径问题与成本路径分析相结合,规划出最优的救援路径,为救援人员提供最安全、便捷的行进路线,最大程度减少火灾造成的人员伤亡与经济损失。

1.4 火灾后评估

森林火灾的发生会极大影响森林生态系统中的群落演替,火烧迹地植被的生长与恢复受到太阳辐射、水文条件、土壤养分及其他因素的影响,精准评估火灾发生后植被恢复状况对森林管理与物种多样性保护具有重要意义[9]。遥感技术为获取火灾后恢复动态的大规模观测结果提供了一种可行性高且成本较低的解决办法。GIS可以对火场进行测绘,生成火灾后的植被覆盖情况、地形变化等图层,并与火前图层进行比对,评估火灾的影响范围和程度,为恢复重建提供科学依据。张玉红等将地理信息技术与生态模型相结合,对1988—2013年黑龙江省大兴安岭地区的火灾后森林恢复情况进行模拟与遥感估算,解决了传统定点估算净初级生产力数值的局限性与长期性等问题,实现了大尺度的灾后森林生态监测[10]。Rebecca等利用地理信息系统强大的数据采集和图像处理能力,创新提出了一种火灾后生态恢复卫星图像监控方法——火灾后稳定指数,并且证明了其较好的性能与适用性,借助该方法可以较大提升目前我们对森林火灾发生后恢复动态的理解[11]。此外,GIS可以利用图像分类、归一化燃烧指数等方法,对森林火灾后的受灾范围和损失程度进行评估和分析,为灾后恢复提供参考。

2 GIS在森林防火应用中存在的问题及对策

GIS系统在森林防火中的应用已经成为一种有效手段,可以帮助管理者实时掌握森林火情和预测火势,从而指导防火决策。然而,这种技术在应用过程中也存在一些问题,例如数据质量的问题、依赖技术人员的问题、系统的安全问题等。为了解决这些问题,需要采取一系列的措施。

2.1 数据来源不全面

数据来源不全面是指缺乏关于影响森林火灾发生和蔓延关键变量的全面而准确的数据,如天气条件、地形和人类活动等,这将严重影响GIS对森林火灾进行建模和预测的精准度。对此,可以通过使用卫星图像等遥感数据填补有关森林覆盖、地形等数据空白,为GIS提供全面的地理数据。与此同时,可以对地面传感器、气象站等多个来源的数据进行整合,创建更全面的数据集。此外,机器学习算法和其他数据分析工具也可以根据现有数据推断出缺失数据。例如,若某地区天气数据缺失,可通过使用附近地区天气的历史数据训练机器学习算法,对缺失数据进行预测。

2.2 缺乏实时监控

GIS在森林防火中通常使用静态或半静态的地图数据,更新周期较长,不能提供实时监测信息,但火灾发生时常常伴随着复杂的地形、气候条件、人类活动的变化,这将直接导致突发森林火灾时消防人员无法通过最新数据快速进行反应和调整灭火策略。为解决此问题,可以考虑引入无人机、卫星遥感等实时监测技术对森林火情实时收集,并将这些技术与GIS结合使用,及时更新数据。此外,在森林火灾风险较高地区可以建立灭火指挥中心,集中管理和分析地图数据以及实时监测信息,为消防人员提供实时的火情信息,并及时将最新数据导入GIS以制定灭火计划。

2.3 高度依赖人力资源

在GIS的应用过程中,数据收集、输入和处理数据、设置参数等过程都需要专业技术人员进行操作,并且培养经验丰富的GIS操作人员需要耗费大量时间和精力,这也直接导致了GIS的应用成本较高,难以迅速普及。为此,引入自动化数据收集和处理技术尤为重要,利用人工智能、机器学习等技术可以有效降低GIS技术对人力资源的依赖性。此外,开发易于使用的GIS软件,降低使用难度,可促进GIS在森林防火中的推广普及。

2.4 系统安全问题

在GIS的应用过程中,大量的数据需要被收集、存储、传输和处理。这些数据包括火灾发生的地理位置、时间、火势大小等关键信息。如果这些数据被黑客攻击或泄露,将会对森林防火工作造成极大的威胁。但GIS在森林防火中应用的安全问题是一个复杂的问题,主要涉及到数据安全、系统安全和用户安全等多个方面。如果这些问题不能得到有效解决,将会对森林防火工作造成严重影响。为此,需要建立完善的安全管理机制,包括数据的备份、加密、权限控制等,并采取系统的备份、加固、监控等措施,与此同时,对系统进行定期安全检查和漏洞扫描,防止系统遭到破坏。此外,还需要建立完善的用户安全管理机制,包括对用户进行身份认证、权限控制、访问控制等,防止用户权限滥用和账户被盗用。最后,需建立紧急响应机制,及时发现和应对安全事件,在系统遭受攻击或数据泄露时,采取紧急措施,限制安全事件的影响范围,并尽快恢复系统正常运行。

3 GIS在森林防火中的应用前景

目前,GIS在森林防火中应用广泛,包括火险评估、火灾监测、火灾响应和灾后评估等方面。未来,随着技术的不断发展,GIS在森林防火中的应用还会不断拓展和深化,以下是一些未来可能的发展方向。

3.1 无人机辅助监测

随着无人机技术的不断成熟,可以利用无人机进行森林防火的监测和探测。无人机可以搭载高分辨率摄像头和红外传感器等设备,对火灾点进行实时监测和数据采集,为防火工作提供更加准确的数据支持。

3.2 多源数据融合分析

可以将多种数据源进行融合分析,如遥感数据、地理信息数据、气象数据等,通过机器学习等算法,建立更加精确的火险评估和预测模型,提高火灾预警和防范的准确性和及时性。

3.3 人工智能辅助决策

可以利用人工智能技术,对火灾预警和响应进行智能化处理,如利用机器学习算法对历史火灾数据进行分析,预测未来可能发生的火灾,为防火决策提供科学依据和决策支持。

3.4 3D可视化和虚拟现实技术

可以利用3D可视化和虚拟现实技术,建立森林防火模拟场景,模拟火灾的扩散和响应过程,为防火决策提供更加直观的决策支持。

3.5 区域协同防火管理

可以通过GIS技术建立森林防火的区域协同管理平台,实现不同部门、不同区域之间的数据共享和协同工作,提高森林防火的管理效率和水平。

4 结语

森林火灾由于其特有的危害性,一旦发生就会对生态环境和社会经济造成较严重影响,因此,预防工作是重中之重。GIS技术在森林防火中的应用有助于系统而有效地做好森林防火综合治理工作,并且目前已经逐步成熟,极大提高了森林防火的效率和精度[12]。通过GIS技术,可以精确地分析森林的地形、植被、气象等因素,提高预测和监测森林火灾的能力,实现对火场的精确定位和火情的快速响应,从而减少火灾发生的可能性,降低火灾对生态环境的破坏和对经济的影响。此外,GIS还能提高森林资源的管理效率,实现森林资源的可持续利用,促进森林生态和经济效益的协同发展。