在诸多影响森林生态环境的自然因子中，火灾对森林的影响和破坏最为严重(舒立福等，2003)，且在全球气候变暖条件下，森林火灾更有增加的趋势(舒立福等，1997)。研究表明，森林火灾对森林的破坏程度取决于森林火灾的种类和面积大小(胡海清等，2002)，大面积火烧迹地短时间内难以恢复，对森林环境影响巨大，因此，对森林火灾面积的控制是降低森林火灾损失的关键。

景观生态学和遥感技术在森林火灾研究中得到了广泛应用(卢振兰等，2002)，近年来，国内外学者开始探索景观格局与森林火灾之间的关系。邓湘雯等(2003)研究认为，景观格局对森林火灾的发生和蔓延有制约作用；王明玉等(2004)利用黑龙江省30年森林火灾数据研究了大兴安岭的森林火灾状况、各景观指数及景观变化的影响；Kong等(2004)利用大兴安岭多时相森林组分图，分析了森林火灾后景观变化的状况；牛树奎等(1994)通过分析森林火灾对生物多样性的影响，认为低强度或小面积的森林火灾对景观结构的生成和生物多样性的增加具有促进作用；Moreno等(2011)利用6种景观变量对影响森林火灾的最主要因素进行了分析；Bergeron等(1991)通过分析迪帕尔凯湖小岛上森林火灾发生频率的变化，认为当地火灾受到长期气候变化和局部景观格局影响；Hellberg等(2004)研究认为，加拿大地区沼泽景观格局对森林火灾的蔓延具有重要影响。综上可知，各国学者已经开始重视景观格局尺度上森林火灾干扰与森林植被时空格局变化之间的关系，研究重点主要集中于森林火灾对景观结构的影响以及森林火灾后景观格局的变化，而对不同景观格局影响森林火灾发生蔓延的研究很少。本文借助GIS工具，对云南省土地利用类型进行划分，计算景观指数，分析不同景观指数与森林火灾面积等级之间的关系，并使用相关性分析以及Bootstrap显著性检验方法研究云南省不同景观格局对森林火灾发生发展影响的有效性，以期为深入研究森林景观对林火干扰的抗性和控制的机制奠定理论基础。

云南省位于我国西南地区，地理位置97°—105°E，20°—28°N，面积约39万km²，人口约4 600万，大部分地区为亚热带季风气候，少部分地区为热带季风气候。地形以高原山地为主，包括高原、山地、盆地、丘陵等。森林类型多样，资源丰富，全省森林覆盖率达52.93%，蓄积量达17.12亿m³(陈立贤等，2011)，主要包括热带和亚热带常绿阔叶林以及高寒山地的温带针叶林，西南部以阔叶林为主，北部地区的优势树种多为针叶林(陈锋等，2012)。由于不同的森林类型穿插分布，造成云南省不同区域的景观格局差异较大。

云南省大部分地区的主要优势树种为以思茅松(Pinus kesiya var. langbianensis)为主的针叶林，占全省林地面积的50%左右。

思茅松富含松脂，为易燃树种，因此导致森林火灾频繁发生，重大森林火灾较多，森林资源损失严重，每年的12月至次年6月为森林防火期(王利溥等，1984)。

云南省森林火灾数据(2005—2008年)来自于云南省森林防火办公室。森林火灾数据包括起火点的空间坐标、火灾发生时间、火灾次数以及火灾面积等。用以计算景观格局指数的遥感影像来自于欧空局的全球土地覆盖数据(Globcover V2.2)，数据的采集时间始于2004年12月，空间分辨率为300 m。另外还收集了云南省行政区划图。

利用ArcGIS软件对云南省行政区划图进行矢量化。统计2005—2008年的森林火灾数据，利用火灾起火点坐标与云南省行政区域矢量图叠加，建立云南省森林火灾起火点空间分布图(图 1)。

图 1 云南省2005—2008年所有森林火灾起火点分布 Fig.1 The distribution of forest fire in Yunnan Province during 2005—2008

基于Globcover数据，结合各植被类型林火蔓延的差异性，将研究区分为以下7种类型：针叶林、阔叶林、针阔混交林、农田、河流和水体、草地和灌木、建筑。

将景观指数与森林火灾数据在空间上建立对应关系。本文基于ArcGIS空间格网分析法，对云南省行政区域矢量图进行格网化，记录每次森林火灾所位于的格网，建立火灾地点与云南省空间格网的关联，并对有森林火灾发生的格网进行景观指数计算。鉴于云南省较大的行政区域范围以及数据的分辨率情况，以及研究时间段内云南省发生的最大面积的森林火灾未超过100 km²，因此，为了保证后续分析的科学性并且不会因为分辨率变化而丢失数据信息，本研究选择10 km作为划分格网大小的标准。最终，将云南省划分为5 588个格网(图 2)。

图 2 云南省土地利用类型及格网化 Fig.2 The classification of land use and grid transformation in Yunnan Province

景观格局是由一系列大小、形状、属性不同的景观要素在空间上分布而形成的。采用景观指数描述景观格局及变化，是景观生态学最常用的定量化研究方法(陈文波等，2002)。景观指数很多，每个景观指数可描述景观某一方面的分布状态。根据研究目的选取几个合适的景观指数，可以综合反映景观格局状态及其对林火蔓延的影响。本研究依据Forman和Turner对景观指数的分类方法(描述斑块数量和形状的指数和描述斑块之间联系的指数)，选取了7种格局尺度上与林火蔓延相关的景观指数(表 1)。运用景观格局计算软件Fragstats，可计算每个单元格网的景观指数。

表 1 景观指数的描述和功能 Tab.1 Description and function of landscape index

表 1 景观指数的描述和功能 Tab.1 Description and function of landscape index     指数Index     描述Description     景观功能Function 斑块数量Number of plaques(NP) 某一范围内景观格局的斑块总数量或某一景观要素的斑块数量The total number of patches within a range of landscape pattern or a certain number of plaques landscape elements 通常与景观破碎度呈正相关：斑块数量越大，破碎度越大It is generally positively correlated with the degree of landscape fragmentation: greater the patch number, greater the degree of fragmentation 平均斑块面积Mean patch size(MPS) 在景观格局内某一景观要素的总面积与其斑块数量的比值The total area ratio of the number of plaque and its landscape pattern in a landscape elements 反映了某要素在单位面积内的连接度和破碎度。单位面积的景观格局内平均斑块面积越大，说明景观破碎度越小It reflects the connectivity and fragmentation of an element within the unit area. the greater the landscape pattern of the average plaque area within a unit area, the smaller the landscape fragmentation 斑块密度指数Patch density(PD) 景观内斑块数量与斑块总面积的比值The ratio of the total number and the total area of the plaque 反映整体景观格局的破碎化程度To reflect the degree of fragmentation of the overall landscape pattern 蔓延性指数Contagion index(CONTAG) 描述景观格局内优势要素连通性Advantage elements connectivity within the landscape pattern 数值越大说明连通性越好，反之说明景观内由多种要素构成破碎度更大的密集格局The greater the value, the better the connectivity; whereas the inner landscape is described by a variety of factors posing a greater fragmentation of intensive pattern 景观丰度Patch richness(PR) 单位景观格局内景观要素的种类Kinds of landscape elements within the unit landscape pattern PR越大说明景观格局内不同的景观要素种类越多，生物多样性越好，景观异质性越高The greater the PR, the more different types of landscape elements, the better the biodiversity, the higher landscape heterogeneity within the pattern 斑块丰度密度指数Patch richness density(PRD) 单位面积内斑块种类的数量与景观总面积之比The ratio of the number of plaque species per unit area and the total area of the landscape 描述单位景观格局内景观丰度Describe landscape abundance within the unit landscape pattern 香农多样性指数Shannon’s diversity index(SHDI) 景观格局上景观类型的数量和分布变化Changes of the number and distribution of the landscape types within the landscape pattern 香农多样性指数越大说明其破碎度越高，土地利用越丰富，抗干扰能力越强The higher the Shannon diversity index, the higher the degree of fragmentation, the richer the land usage, the stronger the anti-interference ability

《森林防火条例》规定，按照火灾面积不同将森林火灾划分为一般森林火灾(0，1]hm²、较大森林火灾(1，100]hm²、重大森林火灾(100，1 000]hm²和特别重大森林火灾(>1 000 hm²)4大类。研究区内火灾数量大多集中在较大森林火灾，占火灾总次数的78.4%，因此为了更好地描述不同景观格局对不同面积森林火灾的影响，本文将较大森林火灾按火灾面积分为3个等级，总体上将森林火灾划分为3大类5个面积等级，即一般森林火灾、较大森林火灾(1级、2级及3级)和重大森林火灾(研究区域内无特别重大森林火灾)(表 2)。

表 2 森林火灾面积等级划分 Tab.2 Area classification of forest fire

表 2 森林火灾面积等级划分 Tab.2 Area classification of forest fire 森林火灾面积等级Degree of forest fire area 一般森林火灾General forest fire(a) 较大森林火灾Large forest fire 重大火灾Huge forest fire(e) 1级Level 1(b) 2级Level 2(c) 3级Level 3(d) 火灾面积Fire area/hm2 0 < x≤1 1 < x≤10 10 < x≤50 50 < x≤100 x>100 ①x为林火面积(hm2)。x mean the burned forest area(hm2). a, b, c, e:火灾等级代码，下同。Code of fire clasification. The same below.

首先对不同等级森林火灾进行分析，结合与火灾点相对应格网内的景观指数，分析不同土地利用类型的平均斑块面积对各等级森林火灾的影响。

以森林火灾面积为因变量，各种景观指数为自变量，借助SPSS统计分析软件，运用皮尔逊(Pearson)相关分析方法对森林火灾面积与景观指数进行互相关分析；利用相关系数绝对值的大小探讨各景观指数对不同森林火灾面积的影响并进行排序；最后利用Bootstrap方法对因子排序结果进行检验。

Efron(1979)提出的Bootstrap方法的核心思想是重复地在原始样本中进行随机抽样，构造Bootstrap样本，以达到提高统计精度和可信度的目的。Bootstrap方法不依赖正态分布，主要是对样本数据进行随机取样，进行相关分析，完成显著性检验。由于平均斑块面积(MPS)与斑块密度指数(PD)的计算结果互为相反数，故相关性分析中选取6种景观指数变量，3大类森林火灾类型，共1 457个火灾的原始样本。从每种森林火灾类型的原始样本中分别产生B=500的Bootstrap样本，利用Bootstrap方法进行影响因素显著性假设检验分析。

最后，对各等级火灾受景观指数影响的相关系数进行整理，分析景观格局对森林火灾影响的趋势与干扰强弱程度随火灾面积的变化。

2005—2008年云南省共发生火灾1 457起(图 3)，其中b级森林火灾发生次数最多，为649起；e级森林火灾发生频率最小，为53起；a，c，d级森林火灾发生次数分别为261，396和98起。云南省的森林火灾多数在50 hm²内，占发生森林火灾总数的90%。这说明云南省森林分布在空间上有一定的隔离度，同时也反映出云南省对森林火灾的控制能力较强。

图 3 不同等级森林火灾发生次数 Fig.3 The number of different grades of forests fires

平均斑块面积是反映某一土地利用类型破碎化的指标，可以用来分析不同土地利用类型破碎程度对森林火灾面积的影响。计算发生森林火灾对应格网中的各土地利用类型平均斑块面积，并对各等级森林火灾内每种土地利用类型的平均斑块面积取平均值，得出不同土地利用类型平均斑块面积的变化对森林火灾等级的影响(图 4)。

图 4 各土地利用类型平均斑块面积与森林火等级的关系 Fig.4 The relation between mean patch area and forest fire area classification for each land types A.针叶林Coniferous forest; B.阔叶林broadleaved forest; C.针阔混交林Coniferous and broadleaved mixed forest; D.农田Farmland; E.河流与水体Rivers and water; F.建筑Building; G.草地与灌木Grass and shrub.

7种土地利用类型中，针叶林、阔叶林、针阔混交林和灌草地是森林火灾的发生地，对森林火灾蔓延具有支持和推进作用；而建筑、河流与水体和农田是非森林火灾发生地，对森林火灾的蔓延起阻隔作用。所以，不同土地类型的平均斑块面积对森林火灾等级产生不同的影响。由图 4可看出，随着针叶林、阔叶林和灌草地的平均斑块面积增加，森林火灾面积呈上升趋势，说明这3个土地类型植被分布较均一，火灾蔓延阻隔少，平均斑块面积增大会导致发生大面积森林火灾的概率增大；针阔混交林中，阔叶树对针叶树冠形成隔离，改变了地表可燃物的分布状态，降低了森林可燃物的连续性，减缓了森林火灾的蔓延速度，因此随其平均斑块面积增加，森林火灾面积有减少的趋势；河流与水体、农田和人为建筑的平均斑块面积增大，会加大对森林火灾蔓延的隔离作用，降低森林火灾等级的增加趋势。

借助SPSS统计分析软件，分析景观指数与森林火灾面积的相关性。由于MPS与PD的计算公式互为相反数，二者存在负相关关系，故相关性分析中选取除MPS外的6种景观指数。按照相关性系数将景观指数对森林火灾影响大小进行排序，之后通过Bootstrap方法对景观指数和森林火灾面积的相关性进行检验，用以检验排序结果是否可信，结果如表 3所示。

表 3 景观指数与森林火灾面积的相关系数和Bootstrap显著性^① Tab.3 The correlation coefficient (R) and Bootstrap significance (B_s) between landscape index and forest fire area

表 3 景观指数与森林火灾面积的相关系数和Bootstrap显著性① Tab.3 The correlation coefficient (R) and Bootstrap significance (Bs) between landscape index and forest fire area 景观指数Landscape index a b c d e R Bs R Bs R Bs R Bs R Bs NP 0.111 0.200 0.046 0.681 0.015 0.002 0.037 0.001 -0.302* 0.574 PD 0.027 0.323 0.039 0.110 0.043 0.333 -0.083 0.298 -0.360** 0.690 CONTAG 0.038 0.002 -0.025 0.688 0.003 0.561 -0.128 0.004 0.300* 0.614 PRD -0.012 0.645 -0.022 0.103 -0.056 0.894 -0.086 0.353 -0.022 0.470 PR 0.070 0.004 -0.033 0.977 -0.056 0.479 0.026 0.372 0.253 0.160 SHDI 0.111 0.002 -0.001 0.440 -0.072 0.052 -0.084 0.025 -0.333** 0.204 ①*, **分别表示在0.05水平(双侧)和0.01水平(双侧)上显著相关。*, ** means that correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed), 0.01 level (2-tailed), respectively.

在(0，1]hm²森林火灾中，6种景观指数对森林火灾面积的影响程度(相关性)由高到低依次是SHDI，NP，PR，CONTAG，PD，PRD。通过Bootstrap显著性检验，CONTAG，PR和SHDI指数在0.01水平上可信。根据SPSS软件分析得出3种景观指数与森林火灾面积相关系数分别为0.111，0.07，0.038，说明在此等级火灾中，影响森林火灾面积的景观指数按照影响程度由高到低依次是SHDI，PR，CONTAG。由于SHDI可描述景观异质性，如在一个景观系统中，土地利用类型越丰富，破碎化程度越高，计算出的SHDI值也就越高，故结果说明小面积、低强度的森林火灾对景观范围内景观异质性有促进作用，同时景观异质性增大对森林火灾面积的增加有抑制性。

在(1，10]hm²森林火灾中，所有景观指数均未通过Bootstrap显著性检验，说明景观指数对此类森林火灾的影响排序不可信。在(10，50]森林火灾中，仅有景观指数NP在0.01水平上通过Bootstrap检验，因而无法证明排序的可信程度。而在(50，100]hm²森林火灾中，景观指数NP，CONTAG和SHDI的Bootstrap显著性在0.01，0.01和0.05水平上可信，说明在(50，100]hm²范围内的较大森林火灾中，景观格局指数中的CONTAG，SHDI和NP对森林火灾面积影响依次降低。所以CONTAG对火灾面积的影响高于生物多样性指数，CONTAG增加对火灾发展蔓延起促进作用。

在>100 hm²森林火灾中，6个景观指数的相关性系数分别为-0.022，0.300，0.253，-0.333，-0.360，-0.302，CONTAG，SHDI，PD和NP均是显著相关，说明重大森林火灾受害面积受到上述景观指数影响。其中CONTAG越大，火灾面积越大；SHDI，PD，NP的增加均对火灾面积的变化有抑制作用。

各景观指数相关系数变化趋势见图 5。

图 5 各景观指数相关系数变化趋势 Fig.5 The change trend of the landscape index correlation coefficient

SHDI与火灾面积呈负相关，随着森林火灾面积的增加，二者的相关系数逐渐降低，在重大森林火灾时，SHDI与火灾面积的负相关达到最大值(-0.333)，并且在0.01水平上显著。

CONTAG与森林火灾面积变化的相关系数随着面积增加而增大，在发生重大森林火灾时相关系数最大，为0.300，并且在0.05水平上显著。

NP大小反映景观破碎度程度，与森林火灾面积的相关系数随面积增加而逐渐减小，在重大森林火灾时负相关系数最大，为-0.302，并且在0.05水平上显著。说明在森林火灾面积大于100 hm²的范围内，NP越小，森林火灾面积越大。

PD显示出良好的随着火灾面积逐渐增大向负相关逐渐增大的趋势，说明随着森林火灾面积增大，斑块密度对火灾的干扰越强烈。

PRD对火灾面积的相关系数变化趋势不明显，呈波动变化。

PR的相关系数在重大森林火灾时为正相关，在较大森林火灾中相关系数减少到近似于零。PR增多，斑块种类增加，对火灾蔓延起到抑制作用，但是在重大森林火灾却是正相关关系。这是由于土地利用类型分类较少，景观丰度仅有7个值，相关性分析样本较少，同时，Bootstrap显著性检验分析也表明，相比于斑块连接成片程度与干扰斑块的隔离性，斑块种类的多少在森林火灾中不占主导干扰地位。

牛树奎(1994)在研究森林火灾对生物多样性的影响时发现，不同等级的森林火灾对生物多样性的影响是不同的。在本文中，森林火灾明显受到景观格局的影响，不同等级的森林火灾受到景观格局影响也不同。本研究通过平均斑块面积指数描述不同土地利用类型对森林火灾的影响；通过香农多样性指数、蔓延性、斑块数量、斑块密度、景观丰度和密度来描述景观格局的异质性、连通性以及破碎度。结果表明，针叶林、阔叶林、灌木和草地、建筑、河流和水体的平均斑块面积对森林火灾的发展蔓延有重要作用；火灾面积越大、等级越高，景观格局对森林火灾的影响就越大，景观的异质性、破碎度在大面积火灾中抗干扰能力最强。这也从侧面印证了Forman等(1986)在景观异质性研究评述中提出的资源斑块的内在异质性有利于吸收环境的干扰，提供一种抗干扰的可塑性。森林火灾干扰景观的格局，反过来景观格局也对森林火灾的发生与蔓延起着重要作用。本研究认为，由于不同植被类型在景观格局中的分布不同，对火灾的抗性和阻隔能力不同，加上农田、河流等无林地的阻隔，对森林火灾的蔓延产生影响，进而影响火灾的面积大小。本研究结论与Hellberg等(2004)在瑞典森林火灾研究中得到的沼泽和湿地的隔离对森林火灾产生影响的结论相符合。这也说明在我国南方地区，农用地、水体等干扰斑块密度相对较大会不利于森林火灾蔓延，使得大面积的重大、特大森林火灾相对较少(邓湘雯等，2003)。

本文在景观水平上研究了景观格局(各种森林类型及地类的分布状态)对森林火灾面积的影响，研究结果对利用景观格局设计来控制森林火灾蔓延、控制火灾面积、减少火灾损失的措施和方法探讨具有重要意义。将来在森林格局规划设计中，通过科学合理地构造景观格局，可以规避森林火灾风险。

但本研究仍有许多不足之处，这是因为森林火灾的影响因素多样复杂，包括可燃物、地形、气象等，单纯地研究格局与森林火灾的关系可能无法十分精确地反映二者的内在相互影响。另外，关于描述景观格局的景观指数多种多样，没有统一的应用标准，并且其也很难满足相互独立的统计性质。建议在将来的研究中，将景观格局指数引入森林火灾蔓延模拟及可视化的研究中，并且可提出一个景观指数体系，尤其针对森林火灾干扰，用之可以描述景观格局且不会过于冗余。

1) 在斑块尺度上，不同土地利用类型的平均斑块面积反映该类型在单位面积的景观格局内破碎度和连接成片程度，其中针叶林、阔叶林、草地和灌木的平均斑块面积增大对森林火灾面积有促进作用；针阔混交林、河流和水体平均斑块面积增大对森林火灾面积有抑制作用。

2) 利用相关系数的大小分析景观指数对森林火灾的影响程度后表明，(0，1]hm²森林火灾的影响因子由高到低排序为香农多样性指数、景观丰度和蔓延性指数；(50，100]hm²森林火灾的影响因子由高到低排序为蔓延性指数、香农多样性指数和斑块数量。其余火灾等级中景观指数影响大小排序未通过Bootstrap显著性检验。

3) 对景观指数与森林火灾面积进行相关性分析并统计相关系数的变化趋势，发现香农多样性指数与森林火灾的相关系数随火灾面积增加转为明显的负相关，抑制作用逐渐增大。蔓延性指数相关系数随着火灾面积增加逐渐向正相关发展，并且在重大森林火灾时相关系数达到最大值，说明其对森林火灾面积起到促进作用，并在重大火灾中作用最明显。斑块数量和斑块密度的相关系数均随火灾等级提高向更高的负相关转化，说明其对森林火灾面积的抑制作用是随森林火灾面积增加而逐渐增强的。