林业科学  2015, Vol. 51 Issue (1): 88-96   PDF    
DOI: 10.11707/j.1001-7488.20150110
0

文章信息

苏立娟, 何友均, 陈绍志
Su Lijuan, He Youjun, Chen Shaozhi
1950—2010年中国森林火灾时空特征及风险分析
Temporal and Spatial Characteristics and Risk Analysis of Forest Fires in China from 1950 to 2010
林业科学, 2015, 51(1): 88-96
Scientia Silvae Sinicae, 2015, 51(1): 88-96.
DOI: 10.11707/j.1001-7488.20150110

文章历史

收稿日期：2014-07-28
修回日期：2014-10-09

作者相关文章

苏立娟, 何友均, 陈绍志

引用本文
苏立娟, 何友均, 陈绍志. 2015. 1950—2010年中国森林火灾时空特征及风险分析[J]. 林业科学, 51(1): 88-96.
Su Lijuan, He Youjun, Chen Shaozhi. 2015. Temporal and Spatial Characteristics and Risk Analysis of Forest Fires in China from 1950 to 2010. Scientia Silvae Sinicae, 51(1): 88-96.  DOI: 10.11707/j.1001-7488.20150110
1950—2010年中国森林火灾时空特征及风险分析
苏立娟, 何友均, 陈绍志     
中国林业科学研究院林业科技信息研究所 北京 100091
收稿日期：2014-07-28；修回日期：2014-10-09
基金项目：引进国际先进林业科学技术项目(2012-4-69);森林保险政策制度设计及运行机制研究(LJCY2012-002).
通讯作者：陈绍志
摘要：【目的】 开展森林火灾时空特征和风险分析,有利于把握森林火灾发生规律,为预测和防治森林火灾、制定差异化森林火灾财政补贴和保险政策提供科学依据.【方法】 根据年鉴数据,借助主成分分析、聚类分析和信息扩散理论,对我国1950—2010年森林火灾的时空分布特征和风险状况进行研究,全面分析森林火灾发生的时空特征,结合灾情指标对全国各省进行评价并分类,并定量分析风险水平.【结果】 1) 1950—2010年间,年均发生火灾12 683次,年均火场面积67.48万hm2,年均火灾次数和火场面积均呈下降趋势;1988—2010年间年均成灾面积7.95万hm2,总体表现为上升趋势;1988—2010年间年均成林蓄积损失167.5万m3,没有明显年际变化;1988—2010年间年均伤亡214人,总体呈波浪式下降趋势.2) 人为火源占已查明火源的80%以上,烧荒烧炭是最主要的生产性用火火源(38.47%),上坟烧纸是最主要的非生产性用火火源(19.92%).3) 华东、西南地区相比于其他地区火灾次数明显较大,东北地区火场面积明显较大.4) 按照一般和较大火灾次数、重大和特大火灾次数、火场面积、受害森林面积、成林蓄积、幼林株数、受伤人数、死亡人数8个指标,通过主成分分析对31个省(区、市)的火灾状况进行评价并排序,然后根据主成分得出的综合得分进行聚类分析,根据受灾程度将31个省区按照严重、较重、中度、一般和轻度分为5类,其中,湖南受灾最严重,其次是黑龙江、贵州和云南等.5) 基于信息扩散理论进行森林火灾风险分析,全国每年发生3 000~9 000次一般和较大火灾的概率较大(>0.482 4),每年发生0~30次重大和特大火灾概率较大(>0.430 2),每年受灾森林面积在15万hm2以下概率较大(>0.407 2).【结论】 我国森林火灾频发、面积大,火灾高发与气候变化息息相关.引发森林火灾的主要原因是人为火源,必须严格控制和管理野外火源,规范生产、生活用火行为.森林火灾具有显著的区域性特征,我国森林资源面临的火灾风险压力较大.建议在准确把握全国森林火灾时空分布特征和风险基础上,加强宣传教育,采取科学的森林防火、预报、监测措施,制定合理的森林火灾财政补贴和森林保险政策,维护森林健康和国家生态安全.
关键词： 森林火灾    时空分布    风险分析    科学防控    
Temporal and Spatial Characteristics and Risk Analysis of Forest Fires in China from 1950 to 2010
Su Lijuan, He Youjun, Chen Shaozhi     
Research Institute of Forestry Policy and Information, CAF Beijing 100091
Abstract: [Objective] Forest fires cause heavy loss to forest resources and society and economy and directly imperil the sustainable development of forestry and national ecological security. Study on the temporal and spatial distribution of forest fires and their risk analyses were helpful to understand the law of forest fires, to provide a scientific basis for forecasting, preventing forest fires and establishing different fiscal subsidy and insurance policies. The study is important to promote forest sustainable development and to maintain the national ecological safety. [Method] In order to find out the basic situation of forest fires in China, the forest fire temporal and spatial distribution characteristics and risk analysis were studied based on the yearbook data from 1950 to 2010 and by means of principal component analysis, cluster analysis and information diffusion theory. The temporal and spatial characteristics of forest fires in each province were comprehensively analyzed conducted, and further evaluated and classified by innovatively combining the disaster index. The fire risk level was quantitatively analyzed to provide scientific basis for forest fire prediction and prevention, to establish the fiscal subsidy policy, and to provide the basic support to forest safety risk prevention and risk decision. [Result] 1) nnual average fire number was 12 683 times and burned an area of 674 800 hm2 per year from 1950 to 2010, and the annual average fire number and the burned area showed a downward trend. Average annual fire-caused disastrous area was 79 500 hm2 and showed an increase trend overall from 1988 to 2010; Annual average stand volume loss was 1.675 million m3 from 1988 to 2010 without obvious year-to-year variations; Annual average casualties was 214 people from 1988 to 2010 and showed overall a downward trend. 2) Human-caused fires accounted for more than 80% of the identified fires. Burning grass on waster land and burning charcoal were one of the main productive causes (38.47%), and sacrificial fires at graves were the main non-productive (19.92%). 3) Fire number in Eastern China and Southwestern China was significantly more than the other regions in China, while the burned area was significantly larger in Northeastern China than that in the other regions in China. 4) According to parameters of the general and large fire number, the major and catastrophic fire number, the burned area, the disastrous area, the stand volume loss, the young stand loss, and the casualties, this paper evaluated the fire situation in 31 provinces (The data of Hongkong, Macau and Taiwan are not included)using PCA and ranked them. Then the cluster analysis was conducted with comprehensive scores obtained by PCA. The 31 provinces were divided into 5 types: serious, heavy, moderate, general and light, and Hunan was most serious and followed by Heilongjiang, Guizhou and Yunnan. 5) With the information diffusion theory, the occurrence probability of general and large fire number in 3 000-9 000 was (> 0.482 4), the major and catastrophic fire number in 0-30 was (> 0.430 2) and the disastrous area under 150 000 hm2 was (>0.407 2). [Conclusion] Frequent forest fires, large area in China were closely linked with climate change. The main reason causing the forest fire was man-made fire, and we must strictly control and manage field fire sources, and regulated productive and life fire-used behavior. Forest fires were with obvious regional feature and fire risk pressure was high in China. According to the results, it is suggested that it is important to strengthen the propaganda and education, take scientific measures for preventing, predicting and monitoring forest fires, establish reasonable fiscal subsidies and forest fire insurance policy, and maintain the forest health and national ecological security based on the accurate grasp of the national forest fires distribution and risk.
Key words: forest fire    temporal and spatial distribution    risk analysis    scientific prevention and control    

森林火灾的频繁发生,给社会经济造成了严重损失,直接威胁到林业可持续发展和国家生态安全。有研究表明,气候变暖导致我国森林火灾频发,森林防火费用不断增加,火灾面积并未得到有效控制(张冬有等,2012)。林火是森林管理的重要内容,研究林火的时空分布格局和发生规律,能为森林火灾预防提供科学依据(Clemens et al., 2012；Igor et al., 2012； Margarita et al., 2009)。有学者研究了全国范围内的森林火灾分布(魏鹏等,2012；田国华等,2013；周雪等,2014)；还有专家以省(区、市)为研究单位,重点研究了陕西、黑龙江、甘肃、西藏、广西等地的森林火灾时空特点与规律(吴宽让等,1991；王荷秀等,1998；寇晓军等,1997；胡远方等,1998；黄玉霞等,2006；田晓瑞等,2007；文东新等,2007；胡海清等,2002；王志成等,2006)；在小尺度范围上,对黑龙江省黑河(魏书精等,2014)、小兴安岭伊春地区(李楠,2011)、大兴安岭地区(胡海清等,2012)、福建省三明市(赵辉,2012)等地区也有研究。这些研究虽然分析并总结了不同地区的火灾发生规律,但研究内容不够全面,灾情大多局限于定性分析,未能将这些火灾灾情进行科学的量化,并且研究的时间段跨度较窄,说服力较弱。另外,大多数学者对火灾研究偏重于火灾自身特性以及起火规律,缺少对可能遇到的火灾危害的潜在频率和后果进行风险分析。

我国是森林资源大国,森林资源的健康发展对确保国家木材安全和生态安全具有十分重要的现实和战略意义,因此有必要对我国森林火灾灾害状况进行评估分析。基于此,本文根据1950—2010年的火灾历史数据,全面分析森林火灾发生的时空特征,结合灾情指标对全国各省进行了评价并分类,并定量分析其风险水平,为森林火灾预测和防治、森林火灾财政补贴以及森林火灾保险政策制定提供科学依据,为森林安全风险防范和风险决策提供基础支撑。

1 研究方法 1.1 数据收集和整理

所有数据来源于《中国林业统计年鉴(1998—2010)》、《全国林业统计资料(1988—1997)》、《全国林业统计资料汇编(1949—1987)》。由于统计口径上的差异,并不是所有的指标都具有1950—2010年的数据,本文收集整理了31个省(区、市)不同森林火灾指标有统计以来的详细数据：1950—2010年每年森林火灾总次数和火场总面积；1988—2010年每年森林火灾成灾面积、重大和特大2个级别火灾次数以及人员伤亡数；1998—2008年每年森林火警、一般火灾、重大火灾以及特大火灾4个级别火灾次数；2009—2010年每年一般火灾、较大火灾、重大火灾以及特大火灾4个级别火灾次数；1998—2010年每年火灾损失成林蓄积、出动扑火人工、扑火费用以及出动车辆和飞机数量；2000—2010年森林火灾查明火源数据。

关于森林火灾级别的界定,需要特别指出的是,2009年之前的《森林防火条例》中对森林火灾的级别界定是：1)森林火警——受害森林面积不足1 hm2或者其他林地起火的；2)一般森林火灾——受害森林面积在1 hm2以上不足100 hm2的；3)重大森林火灾——受害森林面积在100 hm2以上不足1 000 hm2的；4)特大森林火灾——受害森林面积在1 000 hm2以上的。2009年新修订的《森林防火条例》对火灾级别重新进行了界定：1)一般森林火灾——受害森林面积在1 hm2以下或者其他林地起火的,或者死亡1人以上3人以下的,或者重伤1人以上10人以下的；2)较大森林火灾——受害森林面积在1 hm2以上100 hm2以下的,或者死亡3人以上10人以下的,或者重伤10人以上50人以下的；3)重大森林火灾——受害森林面积在100 hm2以上1 000 hm2以下的,或者死亡10人以上30人以下的,或者重伤50人以上100人以下的；4)特别重大森林火灾——受害森林面积在1 000 hm2以上的,或者死亡30人以上的,或者重伤100人以上的。为了统计分析的方便, 2009年之前的“森林火警”和“一般森林火灾”指标按修订后用法分别称为“一般森林火灾”和“较大森林火灾”。

1.2 主成分分析

主成分分析是指利用降维的思想,将多个指标转化为少数几个综合指标的方法,试图用最少个数的公共因子的线性函数来描述原来观测的每一指标,并可以将研究对象的多个量纲不同的统计指标转化成无量纲的相对评价值,从而做出评价。主成分分析法在指标权重选择上克服了主观因素的影响,广泛运用在林火生态的研究中(魏鹏等,2012)。为研究方便起见,本文以31省(区、市)1998—2010年各指标数据为基础,将一般和较大森林火灾的次数之和作为一个指标,将重大和特大火灾次数之和作为一个指标(周雪等,2014),此外还选取了火场面积、受害森林面积、成林蓄积、幼林株数、受伤人数、死亡人数共8个指标进行综合评价。先对指标进行标准化处理,然后借助SPSS 19.0软件对上述指标进行主成分分析,提取2个主成分(方差贡献率分别为45.95%,34.46%,累计贡献率达80%),并选取方差贡献率比重作为权重,计算公式为：

$$w\left(i \right)= \frac{{{q_i}}}{{{q_1} + {q_2}}}。$$ (1)

式中： qi表示第i主成分的方差贡献率。主成分得分乘以对应的权重,再求和,计算出各省(区、市)的综合得分值并排序。得分越高,排名越靠后,表示受灾程度越严重。

1.3 聚类分析

聚类分析方法是按样品的数据特征,把相似的样品倾向于分在同一类中,把不相似的样品倾向于分在不同类中。常用距离来测度样品之间的亲疏程度(何晓群,2012)。本文采用组间联接法进行聚类分析,即以31省(区、市)主成分分析得出的综合评价得分值为聚类指标,将受灾程度相似的省份划在一个类内,采用欧氏距离的平方进行聚类,数据分析在SPSS 19.0软件中完成。

1.4 风险分析

本文基于信息扩散理论进行森林火灾风险分析。信息扩散是一种对小样本数据进行集值化处理的模糊数学方法,对于给定的样本,利用某种关系使原样本扩散估计值比原始数据更接近真实关系,挖掘出尽可能多的有效信息,提高统计计算精度(黄崇福,1995； 刘亚彬等,2010)。根据1998—2010年全国森林火灾一般和较大火灾次数(X1)、重大和特大火灾次数(X2)和受害森林面积(X3,万hm2)3个统计指标(每个实测指标数据个数m=13)对全国森林火灾进行风险评估,分别取一维空间上的集合[3 000,16 000],[0,70],[0,120]作为X1,X2和X3的论域,并将论域进行离散,构成离散论域如下：

U1={3 000,4 000,5 000,…,16 000},控制点数14个；

U2={0,5,10,…,70},控制点数15个；

U3={0,10,20,…,120},控制点数13个。

在样本集合X中,任意观测样本点xi 依下式将对应信息扩散给U中的所有点：

$${f_i}\left({{u_j}} \right)= \frac{1}{{h\sqrt {2\pi } }}\exp \left\{ { - \frac{{\left({{x_i} - {u_j}} \right)}}{{2{h_2}}}} \right\}。$$ (2)

式中： h为信息扩散系数,当m>11时,其解析表达式如下：

$$h = 2.6851 \times \left({b - a} \right)/\left({m - 1} \right)。$$ (3)

式中： a和b为样本集合X中的最小和最大值。

令${C_i} = \sum\nolimits_{j = 1}^n {{f_i}} \left({{u_j}} \right)$(n表示控制点数),则任意样本xi的归一化信息分布可记为：

$${u_{{x_i}}}\left({{u_j}} \right)= \frac{{{f_{i\left({{u_i}} \right)}}}}{{{c_i}}}。$$ (4)

令$q\left({{u_i}} \right)= \sum\nolimits_{i = 1}^m {{u_{{x_i}}}\left({{u_j}} \right)},q = \sum\nolimits_{j = 1}^n {q\left({{u_j}} \right)} $,则得到所有样本落在U处的频率值为：

$$p\left({{u_j}} \right)= \frac{{q\left({{u_j}} \right)}}{Q}。$$ (5)

将这些频率值作为概率估值,则其超越概率的表达式如下：

$$P\left({u \ge {u_j}} \right)= \sum\nolimits_{j = 1}^n {q\left({{u_j}} \right)\;} 。$$ (6)

式中： P表示森林火灾指标X1,X2和X3不同取值区间风险值。

2 森林火灾年际变化

统计1950—2010年间全国森林火灾数据,分析火灾次数、火场面积和成灾面积、人员伤亡、成林蓄积损失等,以便阐明全国森林火灾年际变化及其分布规律。

2.1 森林火灾发生次数年际变化

1950—2010年间,全国共发生森林火灾760 961次,年均发生火灾12 683次,其中火灾发生次数最多的是云南(139 183),其次是湖南(83 373)、广西(73 831)、贵州(69 921)、福建(69 282)、广东(54 484)、四川(47 010)、江西(41 846)、浙江(39 710)、湖北(30 540)。从年际变化来看,全国火灾次数呈现波浪式下降趋势(图 1)。1954—1957年、1961—1963年、1979年、1986年属于火灾频发年份,20世纪90年代火灾次数相对较少。

图 1 1950—2010年全国火灾次数和火场面积年际变化 Fig. 1 The annual scale changes of the forest fire times and burned area from 1950 to 2010
2.2 森林火灾火场面积年际变化

1950—2010年间,全国森林火灾火场面积为4 048.56万hm2,年均火场面积67.48万hm2。火场总面积最大的是黑龙江(1 558万hm2),其次是内蒙古(674万hm2)、云南(503万hm2)、广西(299万hm2)、广东(190万hm2)、福建(135万hm2)、贵州(123万hm2)、湖南(106万hm2)、江西(98万hm2)、湖北(88万hm2)。从年际变化来看,全国火场面积总体表现为下降趋势(图 1),与火灾次数的趋势基本一致。1955—1956年、1962年、1976—1977年火场面积较大,20世纪90年代以后火场面积相对较小。

2.3 森林火灾成灾面积

1988—2010年间,全国森林火灾成灾面积174.99万hm2,年均成灾面积7.95万hm2。从年际变化来看,全国成灾面积总体表现为上升趋势,尤其2003—2006年是成灾面积较大的时期(图 2)。年均成灾面积最多的是黑龙江,其次是内蒙古、湖南、福建、浙江、贵州、广西、江西、广东和湖北,其中黑龙江和内蒙古年均成灾面积显著高于其他省份。

图 2 1988—2010年全国森林火成灾面积和伤亡人数年际变化 Fig. 2 The annual scale changes of the forest fires disastrous area and the casualties from 1988 to 2010
2.4 森林火灾人员伤亡

1988—2010年间,全国森林火灾造成受伤死亡4 704人,年均伤亡人数为214人,其中死亡人数占25%,受伤人数占75%。从年际变化来看,全国森林火灾受伤死亡人数总体呈波浪式下降趋势(图 2)。1988—2001年间,死亡人数呈下降趋势,但从2002年之后,年均死亡人数有所增加,峰值时达到252人。

2.5 森林火灾成林蓄积损失

1998—2010年间,全国森林火灾成林蓄积损失总计2 178万m3,年均167.5万m3,没有明显的年际变化,多集中在200万m3以下,但2003年成林蓄积损失高达1 002万m3。成林蓄积损失最多的是黑龙江(962万m3),其次是湖南(197万m3)、福建(173万m3)、内蒙古(142万m3)、云南(139 m3)、浙江(110万m3)、广西(95万m3)、江西(72万m3)、贵州(70万m3)、四川(66万m3)。

2.6 森林火灾火源分析

2001—2010年共发生火灾96 087次,已查明原因次数81 357次,其中：生产性用火39 965次,占已查明火灾次数的49.12%；非生产性用火38 456次,占已查明火灾次数的47.27%；因故意放火、外省(区、市)烧入、国外烧入、雷击、自燃等其他原因造成火灾次数2 936次,占已查明火灾次数的3.61%。生产性用火中最突出的火源是烧荒烧炭,占已查明火灾次数的38.47%,其次是炼山造林(3.54%),烧牧场等生产性用火引起的火灾不到已查明火灾次数的1%； 非生产性用火中最突出的火源是上坟烧纸,占已查明火灾次数的19.92%,其次是野外吸烟(9.07%),小孩玩火等非生产性用火引起的火灾不到已查明火灾次数的5%(图 3)。上述原因引起的火灾次数占已查明火灾次数的85%。起火原因中,人为火源所占比例最大,占80%以上。

图 3 森林火灾主要起火原因 Fig. 3 The main causes of forest fire
3 森林火灾空间分布特征 3.1 区域森林火灾分布特征

为了便于从空间上统计分析森林火灾发生的规律,根据全国行政区划,将全国划分成7大地区(港、澳、台地区暂不包括),分别是华北地区(北京、河北、天津、山西、内蒙古)、东北地区(黑龙江、吉林、辽宁)、华东地区(上海、山东、江苏、安徽、江西、浙江、福建)、华中地区(湖北、湖南、河南)、华南地区(广东、广西、海南)、西南地区(四川、重庆、贵州、云南、西藏)、西北地区(陕西、甘肃、宁夏、新疆、青海)。对不同地区而言,火灾发生次数有很大差异,例如华北地区发生次数较少,华东地区不仅火灾次数较多,而且次数年际变化较大。各地区火灾次数在分布上差别较大,1950—2010年的61年中,华北地区火灾次数多集中在500次以下,而华东地区在1 000次以上,因此利用单因素方差分析对不同地区61年来的火灾次数进行显著性分析(表 1)。

表 1 1950—2010年各地区火灾情况显著性分析 Tab.1 The significant analysis of different regional fire situation from 1950 to 2010

在火灾次数分布方面,华北、东北、西北地区无显著性差异(P>0.05),年均1 000次以下,火灾次数较少； 华中、华南、华东地区无显著性差异(P>0.05),年均2 000~3 000次,属于火灾频发区域； 西南地区年均火灾次数最多,约为3 700次。

在火场面积方面,西北、华中、华东地区无显著性差异(P>0.05),年均5万hm2以下,火场面积较小； 华南、华北、西南地区无显著性差异(P>0.05),年均8~12万hm2,属于火灾面积较大区域； 东北地区年均火场面积最大,约为25万hm2。

虽然东北地区、华北地区火灾次数较少,但火场面积较大,而华东地区火灾次数较多,但火场面积小,说明北方地区发生大火灾的可能性要比南方地区大。

3.2 省域森林火灾状况

主成分分析结果(表 2)表明,处于第31名的湖南,其综合评价得分远远高于其他地区,其次是贵州、黑龙江、云南、湖北。得分排名靠前的包括北京、上海、宁夏、天津、青海等,表示森林火灾程度轻。湖南省是我国林业大省,也是我国自然灾害多发省区之一,火灾的频度和强度都很大,且人口稠密,总体上经济相对落后但处于快速上升的态势,灾害影响和后果往往很严重。贵州地势起伏较大,地形复杂,为扑救森林火灾增加了难度,且属于多民族聚居的边远贫困山区,经济落后,森林防火设施建设投入少,预防、扑救森林火灾能力极低。

表 2 1998—2010年省域森林火灾状况综合评价及聚类结果① Tab.2 The comprehensive evaluation scores and classification results from 1998 to 2010 in provinces

基于全国31个省(区、市)森林火灾综合评价得分值进行聚类分析,在征询专家意见基础上,按受灾程度将31个省(区、市)分为严重、较重、中度、一般、轻度5类(分别对应表 2中集合序号5—1)。从表 2可见,湖南受灾最严重,归为第1类(严重)；其次是黑龙江、贵州和云南,归为第2类(较重)；浙江、福建、湖北、广西和四川归为第3类(中度)；内蒙、江西、广东归为第4类(一般)；其他地区归为第5类(轻度)。根据聚类分析结果不难发现,火灾严重的多是森林资源丰富的省份,且多位于南方地区,这与当地特殊的湿热气候密不可分,同时也说明森林资源丰富地区的防火工作更不容小觑。京、津、沪地区森林面积小,受灾程度轻,但也应注意开展好森林火灾预防工作。

4 基于信息扩散理论的森林火灾风险分析

利用1998—2010年森林火灾灾情统计资料,利用公式(4)~(6),并借助Matlab软件,可分别求出各指标不同水平的概率(表 3)。

表 3 基于信息扩散理论的全国森林火灾指标概率 Tab.3 Probability of forest fire indicators based on information diffusion theory

由表 3可知,在一般和较大火灾次数发生概率上,全国每年发生3 000～9 000次火灾的概率较大(>0.482 4),而发生14 000次以上的概率较小(<0.098 4)； 在重大和特大火灾次数发生概率上,全国每年发生0～30次火灾概率较大(>0.430 2),而发生55次以上的概率较小(<0.097 7)； 在受害森林面积发生概率上,全国每年因火灾受害森林面积在15万hm2以下概率较大(>0.407 2),而在45万hm2以上的概率较小(<0.066 7)。

5 结论与讨论

从1950—2010年的统计数据分析得知,我国森林火灾频发、面积大,年均火灾12 683次,火场面积为67.48万hm2,尤其在一些偏远林区,多为大面积森林火灾。60多年来,森林火灾次数和火场面积均呈现出波动下降趋势。火灾次数波动大,1954—1957年、1961—1963年、1979年、1986年是火灾高发期,但也是逐段减少的,20世纪90年代相对较少,这可能与火灾周期、森林防火工作的开展以及全球气候多变有关。不同年份森林火灾发生次数的波动在一定程度上与当年的气象因素密切相关,火灾高发年份往往存在较严重旱情(王丽娜等,2006； 陈建忠等,2010)。火场面积自1980年后呈现出明显的下降趋势,这与火灾次数和森林防火预警与监测技术的发展息息相关,但是加强森林防火仍然是森林管理工作的重点。

2001—2010年火灾火源数据统计资料分析表明,引起森林火灾发生的主要原因是是人为火源,雷击火等原因所占比例较小。人为火主要是生产用火中的烧荒烧炭和非生产用火中的上坟烧纸。因此,严格控制和管理野外火源,规范生产、生活用火行为是预防和减少森林火灾的重点。

在31省(区、市)森林火灾受灾程度综合评价分析排序中,排在31名的湖南得分远远高于其他地区,贵州、黑龙江分别位列第30名和第29名,排名前五的分别是北京、上海、宁夏、天津、青海。以综合评价得分进行聚类,分成5个大类： 湖南灾情严重； 黑龙江、贵州和云南灾情较重； 浙江、福建、湖北、广西和四川为中度灾情； 内蒙、江西、广东灾情一般； 北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、上海、江苏、安徽、山东、河南、海南、重庆、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等19省(区、市)为轻度灾情。因此,湖南、黑龙江、贵州和云南应该在总结森林火灾发生规律基础上,将森林防火作为促进林业可持续发展任务的重中之重,但其他森林火灾程度相对较低的省(区、市)也不能放松森林防火工作。通过聚类分析发现,从全国范围来看,森林火灾火场面积具有显著的区域性特征,在预防森林火灾、制定森林火灾保险等措施时应体现区域的差异性。在灾情严重的省份,需要政府高度重视,不仅要积极争取国家防火财政投入,而且要争取社会资金参与到森林防火工作中来,加强基础设施和能力建设。

依据信息扩散理论对全国森林火灾的3个指标进行风险测算,定量评价了不同程度火灾发生次数概率及受害森林面积风险值,结果表明,全国每年发生3 000～9 000次一般和较大火灾的概率较大,每年重大和特大火灾次数主要集中在30次以内,受害森林面积发生在5万hm2时概率最高,说明我国森林资源面临的火灾风险压力较大。信息扩散模型可操作性强,评价结果意义明确,在由于样本数据较少而无法使用传统概率统计方法的情况下,能得出较为可靠的评估结果(张继权等,2007； Liu et al., 2010)。对森林火灾进行风险评估,利于有关部门制定相关政策,防控森林火灾发生,对确保森林健康发展具有重要意义。

我国是森林资源大国,森林防火面临的任务非常艰巨。今后需要按照火灾发生的时空分布特征科学地规划安排防火工作； 积极开展防火宣传教育,严厉打击不法用火行为,减少人为火灾的发生； 加强对火灾频发区域和灾情严重省(区、市)的预防和监督,全面提高预防森林火灾的综合能力,保障森林健康安全和可持续发展。

参考文献(References)
[1] 陈建忠, 刘剑斌, 肖应忠. 2010. 建阳市森林火灾时空分布特征. 福建林学院学报, 30(2): 119-122.
(Chen J Z, Liu J B, Xiao Y Z. 2010. Study on the spatio-temporal distribution of forest fire in Jianyang County. Journal of Fujian College of Forestry, 30(2): 119-122[in Chinese]).(1)
[2] 何晓群. 2012. 多元统计分析.3版. 北京:中国人民大学出版社.
(He X Q. 2012.Multivariate statistical analysis.3rd ed. Beijing: China Renmin University Press.[in Chinese])(1)
[3] 胡海清,金森. 2002. 黑龙江林火规律研究Ⅱ林火动态与格局影响因素的分析. 林业科学, 38(2): 98-102.
(Hu H Q, Jin S. 2002. Study on forest fire regime of Heilongjiang ProvinceⅡ Analysis on factors affecting fire dynamics and distributions. Scientia Silvae Sincae, 38(2): 98-102[in Chinese]).(1)
[4] 胡海清,魏书精,孙龙. 2012. 大兴安岭2001—2010年森林火灾碳排放的计量估算.生态学报,(17):5373-5386.
(Hu H Q, Wei S J, Sun L. 2012. Estimating carbon emissions from forest fires during 2001 to 2010 in Daxing’anling Mountain. Acta Ecologica Sinica, (17):5373-5386[in Chinese]).(1)
[5] 胡远方,屈宜春. 1998. 黑龙江省林火面积分布格局. 森林防火, (2): 19-23.
(Hu Y F, Qu Y C. 1998. Distribution patterns of forest area in Heilongjiang Province. Forest Fire Prevention, (2): 19-23[in Chinese]).(1)
[6] 黄崇福. 1995. 模糊信息优化处理技术及其应用. 北京: 北京航空航天大学出版社.
(Huang C F. 1995.The fuzzy information optimization processing technology and its application. Beijing: Beihang University Press.[in Chinese])(1)
[7] 黄玉霞,王宝鉴,许东蓓. 2006. 甘肃森林火灾的分布特征及其与归一化差分植被指数的关系. 西北农林科技大学学报:自然科学版, 34(5): 126-130.
(Huang Y X, Wang B J, Xu D P. 2006.Distribution features of forest fires and relations between forest fires and vegetation index in Gansu Province. Journal of Northwest A&F University(Natural Science Edition), 34(5): 126-130[in Chinese]).(1)
[8] 寇晓军, 冯玉芬, 董俊华. 1997. 黑龙江省林火时空格局分析——时间分布. 森林防火, (4): 13-15.
(Kou X J,Feng Y F, Dong J H. 1997. Forest fire spatio-temporal distribution of Heilongjiang Province——temporal distribution. Forest Fire Prevention, (4): 13-15[in Chinese]).(1)
[9] 李楠. 2011.伊春地区森林火灾时空分布格局. 哈尔滨: 东北林业大学硕士学位论文.
(Li N. 2011.Spatial and temporal distribution patterns of forest fires in Yichun Area. Harbin: MS thesis of Northeast Forestry University[in Chinese]).(1)
[10] 刘亚彬,刘黎明,许迪,等. 2010. 基于信息扩散理论的中国粮食主产区水旱灾害风险评估. 农业工程学报, (8): 1-7.
(Liu Y B, Liu L M, Xu D, et al. Risk assessment of flood and drought in major grain-producing areas based on information diffusion theory. Transactions of the CSAE, (8): 1-7[in Chinese]).(1)
[11] 田国华,杨松. 2013. 我国31个地区森林火灾时空分布特征. 森林防火, (2): 10-14.
(Tian G H, Yang S. 2013. Forest fire spatio-temporal distribution of 31 regions in our country. Forest Fire Prevention, (2): 10-14[in Chinese]).(1)
[12] 田晓瑞,舒立福,王明玉,等. 2007. 西藏森林火灾时空分布规律研究. 火灾科学, 16(1): 10-13.
(Tian X R, Shu L F, Wang M Y, et al. 2007. Study on the spatial and temporal distribution of forest fire in Tibet. Fire Safety Science, 16(1): 10-13[in Chinese]).(1)
[13] 王荷秀,慕建利,侯建忠,等. 1998. 陕西省林火的时空分布及火源特点.西北林学院学报, 13(l): 75-78.
(Wang H X, Mu J L,Hou J Z. et al. 1998. The spatial and temporal distribution of forest fire and the cause characteristics in Shaanxi Province. Journal of Northwest Forestry University, 13(1): 75-78[in Chinese]).(1)
[14] 王丽娜, 王惠东, 李伟光. 2006. 近25年黑龙江省森林火灾发生趋势的研究. 森林防火, (3): 16-17.
(Wang L N, Wang H D, Li W G. 2006. Analysis of the trend of forest fires in Heilongjiang Province in nearly 25 years. Forest Fire Prevention, (3): 16-17[in Chinese]).(1)
[15] 王志成,刘绍卓,张金山. 2006. 黑龙江省夏季林火时空分布特点. 林业科技, 31(2): 37-40.
(Wang Z C, Liu S C, Zhang J S. 2006.The spatial and temporal distribution of forest fires in summer in Heilongjiang Province. Forestry Science & Technology, 31(2): 37-40[in Chinese]).(1)
[16] 魏鹏,杨松,田国华. 2012. 基于主成分分析法的全国森林火灾综合评价分析. 绿色科技, (12): 40-43.
(Wei P, Yang S,Tian G H. 2012. Comprehensive evaluation analysis on national forest fire based on principal component analysis. Journal of Green Science and Technology, (12): 40-43[in Chinese]).(2)
[17] 魏书精,罗碧珍,魏书威,等. 2014. 黑河市森林火灾碳排放的计量估算研究.南京林业大学学报:自然科学版, 38(1): 70-76.
(Wei S J,Luo B Z, Wei S W, et al. 2014. Estimates of carbon emissions in Heihe City to forest fires. Journal of Nanjing Forestry University (Natural Sciences Edition), 38(1): 70-76[in Chinese]).(1)
[18] 文东新,张明军,龙定华,等. 2007. 广西森林火灾的时空分布及其影响因素. 中南林业科技大学学报,27(5):83-86.
(Wen D X, Zhang M J, Long D H, et al. 2007. The influence of environment condition in Guangxi on the temporal and spatial distribution of forest fire. Journal of Central South University of Forestry & Technology, 27(5):83-86[in Chinese]).(1)
[19] 吴宽让,崔铁成. 1991. 陕西森林火灾的特点与规律. 陕西林业科技, (3): 57-59.
(Wu K R, Cui T C. 1991. Features and regularities of forest fires in Shaanxi Province. Shaanxi Forest Science and Technology, (3): 57-59[in Chinese]).(1)
[20] 张冬有,邓欧,李亦秋,等. 2012. 黑龙江省1980—2005年森林火灾时空特征.林业科学, 48(2):175-179.
(Zhang D Y, Deng O, Li Y Q,et al.2012. Temporal and spatial characteristics of forest fires in Heilongjiang Province between 1980 and 2005. Scientia Silvae Sincae, 48(2):175-179[in Chinese]).(1)
[21] 张继权, 刘兴朋. 2007. 基于信息扩散理论的吉林省草原火灾风险评价. 干旱区地理, 30(4): 590-594.
(Zhang J Q, Liu X P. 2007.Risk assessment of grassland fire in Jilin Province based on information diffusion theory. Arid Land Geography, 30(4): 590-594[in Chinese]).(1)
[22] 赵辉. 2012. 福建三明2000—2009年森林火灾时空分布及影响因素研究. 北京:北京林业大学硕士学位论文.
(Zhao H. 2012. Spatial and temporal distribution of forest fires and it’s impact in Sanming of Fujian Province from 2000 to 2009. Beijing: MS thesis of Beijing Forestry University[in Chinese]).(1)
[23] 周雪,张颖. 2014. 中国森林火灾风险统计分析. 统计与信息论坛, (1): 34-39.
(Zhou X, Zhang Y. 2014.Statistical analysis of forest fire risk in China. Statistics & Information Forum, (1): 34-39[in Chinese]).(2)
[24] Clemens W, Christian S, Michael L, et al. 2012. Recent climate change: Long-term trends in meteorological forest fire danger in the Alps. Forest Ecology and Management, 162(15): 1-13.(1)
[25] Igor D, Mats N, Hans W L. 2012. Forest fire activity in Sweden: Climatic controls and geographical patterns in 20th century. Forest Ecology and Management, 154(15): 174-186.(1)
[26] Liu X, Zhang J, Cai W, et al. 2010. Information diffusion-based spatio-temporal risk analysis of grassland fire disaster in northern China. Knowledge-Based Systems, 23(1): 53-60.(1)
[27] Margarita H, Javier L, Alicia P, et al.2009. Assessment of forest fire seasonality using MODIS fire potential: A time series approach. Forest Ecology and Management, 149(11): 1946-1955.(1)