2007, 18 (4): 479-489
2. 中国气象局预测减灾司, 北京 100081
2. Department of Forecasting Services and Disaster Mitigation, CMA, Beijing 100081
森林火灾是威胁地球生态的主要灾害之一, 不仅会破坏林中植被覆盖度和碳元素的储备量, 改变大气成分, 严重时还将导致林中植被结构和生物物种的改变, 对社会经济、人类的身体健康和生命安全产生不良影响[1]。大量的研究结果表明, 在一定的地理条件下, 森林火灾的发生与气象条件关系密切。气温持续偏高、降水偏少、空气干燥等都是发生森林火灾的有利气象条件, 风速和风向则对火灾的蔓延速度和传播方向有着重大影响。森林火险气象指数正是根据森林火险与气象条件的关系, 通过经验或数学拟合得出的结果, 用以判定某林区起火的可能性、火灾强度、火灾蔓延速度以及人类控制火情的难易程度[2]。一般地, 火险指数越高, 表示发生火灾的可能性就越大, 火灾越易蔓延, 火情也越难以控制。
早在20纪20年代, 国外的气象和林业专家就开始了森林火险气象指数的研究工作, 并于60—70年代取得了迅猛发展, 迄今为止已研制了大量的森林火险气象指数。我国是从20世纪50年代开始森林火险气象指数研究的, 主要是在前苏联、美国、加拿大等国的成果基础上, 结合我国的实际情况进行的[3-5]。1999年中国气象局和国家林业局联合启动的国家级森林火险气象等级预警业务, 有力地推动了我国森林火险气象指数研究工作的发展。本文选取已得到国际普遍认可或在我国国家级预警业务中使用的5种森林火险气象指数方法, 利用我国长序列的历史气象资料对其实际使用效果进行比较分析[6-7], 旨在考查和找出适合我国天气气候特点的最佳森林火险气象指数方法, 以提高我国国家级森林火险监测预警业务水平。
1 资料及预处理本文使用的气象资料主要有逐日最高气温、最小相对湿度、平均风速、降水量、14:00气温和14:00水汽压, 资料全部取自经过了严格质量控制的国家气象信息中心数据库, 时段为1971年1月1日—2005年5月31日。在剔除了森林覆盖率相对较低 (如南疆盆地和内蒙古西部) 的站点后, 共保留了575个国家级基本气象站, 其中资料序列长度超过30年的站点占99%。
本文使用的森林火灾次数为国家林业局提供的历年逐月各省 (市、区) 火警、一般火灾、重大和特大火灾次数的总和, 资料时段为2000年1月—2005年5月。热源点资料取自国家卫星气象中心卫星气象与环境监测网。
2 5种森林火险气象指数方法简介 2.1 中国的INMC指数国家气象中心结合布龙-戴维斯方案 (式 (1)), 利用特大火灾历史数据库反复验证研制出了修正的布龙-戴维斯方案 (式 (2)), 将他们加权平均并经地表状况及降水量系数订正后得出现在日常业务中使用的森林火险气象指数[3] (简写为INMC, 式 (3)):
|
(1) |
|
(2) |
|
(3) |
式 (1) 和式 (2) 中的v为日平均风速 (单位:m·s-1), t为日最高气温 (单位: ℃), f是日最小相对湿度 (单位:%), F原本为可燃物湿度与相对湿度×0.25之和, 但因缺乏可燃物湿度资料直接代入了日最小相对湿度; m为连续无降水日数。Iv(v), Im(m), I′v (v′), I′m(m) 分别表示各单因子所对应的火险指数, 由已制定好的查算表得出。Cs和Cr分别为地表状况和降水量的修正系数; 权重系数A和B依次取0.3和0.7;INMC为最终计算出的森林火险气象指数 (详见参考文献[3])。
2.2 俄罗斯的IN和IMN指数Nesterov (IN) 指数、修正的Nesterov (IMN) 指数都是在俄罗斯发展起来并得到广泛认可的、累积性的森林火险气象指数[8-10]。
IN指数是对中午的气温t稳定大于0 ℃期间t与温度露点差d(单位:℃) 乘积的累计:
|
(4) |
当日降水量大于3.0 mm时, G重置为0。
IMN指数借鉴了Zhdanko指数循环迭代思想, 引入了权重系数KN, 对IN指数的计算过程做了改进 (式 (5))。其中KN为取值在0~1之间的权重系数, 用来控制降水量对指数的削减率, 当第N天没有出现降水时KN为1, 当降水量等于或超过20 mm时, KN为0(表 1)。
|
(5) |
|
表 1 日降水量R与权重系数K的对应关系 Table 1 The corresponding relations of daily precipitation R and weighting coefficient K |
2.3 美国的IKBD指数
IKBD指数实际上是根据土壤水分耗散原理计算的森林土壤水分累计亏损量[11], 它随着土壤水分蒸发蒸腾量的增加而增加, 又随着净降水量的增加而减小。
|
(6) |
式 (6) 中, Qn为森林土壤水分累计亏损量 (in), 也即IKBD指数; rn为净降水量 (in); Q′n-1=Qn-1-rn。并设定土壤水分的日蒸发蒸腾量dQn仅为日最高气温t和年平均降水量R(in) 的函数:
|
(7) |
Noble等人依据McArthur火险尺[12]给出的IFFD的计算公式如下[13-14] :
|
(8) |
式 (8) 中, t为日最高气温 (单位:℃), H为日最小相对湿度 (单位:%), V为日平均风速 (单位:km/h), D为干旱因子:
|
(9) |
式 (9) 中, I为IKBD指数 (单位:mm), N为连续无降水日数, R为日降水量 (单位: mm)。
3 5种森林火险气象指数的应用对比分析 3.1 森林火险气象指数高值期与我国森林火灾多发季节的对比森林火灾的发生往往具有明显的季节特征, 因此适用于我国的森林火险气象指数应能良好地反应出我国森林火灾的多发季节。鉴于我国地域广阔, 不同区域的天气气候具有明显差异, 本文将全国分为东北、西南、华南、华北、西北地区东部、新疆和长江中下游及附近地区共7个区分别进行讨论。图 1给出了各区代表省1971—2000年5种森林火险气象指数逐月多年平均值 (即省内所选气象站点指数月平均值的平均), 以及2000年1月至2005年5月实际森林火灾次数的逐月平均值。为便于比较, 也同时给出了与森林火灾次数相同时期的5种森林火险气象指数逐月平均值。由图可见, 5种森林火险气象指数是能够反映我国森林火灾高发季节分布情况的, 与国家林业局制定的重点防火服务季节大体一致, 但在不同地区, 不同指数的情况并不完全相同。
|
|
| 图 1. 各区代表省5种森林火险气象指数逐月平均值 (1971—2000年为实线; 2000年1月—2005年5月为虚线) 和2000年1月至2005年5月森林火灾次数的逐月平均值 (直方) (a) 黑龙江, (b) 云南, (c) 广东, (d) 河北, (e) 陕西, (f) 新疆, (g) 江西 Fig 1. Monthly mean value of 5 forest fire danger weather indices of representative province in each region (solid line: 1971—2000; dashed line: from Jan 2000 to May 2005) and monthly mean value of forest fire numbers from Jan 2000 to May 2005 (histogram) (a) Heilongjiang, (b) Yunnan, (c) Guangdong, (d) Hebei, (e) Shaanxi, (f) Xinjiang, (g) Jiangxi | |
①东北地区是我国森林防火气象服务的重点区域之一。以黑龙江省为代表 (图 1a), 5种森林火险气象指数的逐月分布均呈M型, INMC, IN, IMN, IFFD指数的两个高值期分别在4—6月和9—11月, 很好地对应了当地春、秋两季的森林火灾多发期。IKBD指数的第一个高值期略滞后于当地春季实际火灾多发时段。
②西南地区是我国森林防火气象服务的另一重点区域。云南、四川、西藏5种森林火险气象指数的逐月分布均呈单峰型 (图 1b), 高值期在1—5月, 与实际火灾多发期对应较好, 其中又以IFFD指数为最佳。
③华南地区在干燥季节也很容易发生森林火灾。以广东省为代表 (图 1c), 5种森林火险气象指数的逐月分布呈凹槽型, 1—3月和10—12月指数较高, 与当地森林火灾多发季节较符合, 其中以IKBD指数符合最好。
④华北地区以河北省为代表 (图 1d), 5种指数逐月分布大都呈两高两低型。INMC, IN, IMN, IFFD指数主高值期出现2—6月, 次高值期在9—12月, 与实际火灾多发期对应较好, 但主高值期较实际火灾多发期延迟约1个月。与其相反, 次高值期却较实际火灾多发期提前1个月。IKBD指数的第一个高值期与实际火灾多发期对应不好。
⑤西北地区东部森林火灾多发生于11月至次年5月。以陕西省为代表 (图 1e), INMC和IN指数逐月分布曲线大体也呈凹槽型, 高值期出现在11月至次年6月, 与实际森林火灾多发期对应较好。IMN指数呈M型, IFFD指数呈单峰型, 主要高值期出现在4—6月, 没有反应出1—3月森林火灾多发状况。IKBD指数的高值期在夏季, 与当地实际火灾多发期明显不一致。
⑥在新疆地区, INMC, IN, IMN, IFFD指数逐月分布曲线呈梯形 (图 1f), 4月开始上升, 10月后下降, 期间指数维持在高值状态, 高值期与实际火灾多发时段基本一致。而IKBD指数在1—7月维持在相对较低的水平, 8—12月指数值较高, 与实际火灾多发期差别较大。
⑦长江中下游及附近地区森林火灾多发季节主要在上半年的1—4月。以江西省为代表 (图 1g), 森林火险气象指数逐月分布曲线呈单峰型, 高值期出现在下半年 (7—12月), 而春季的火险指数为全年最低。5种森林火险指数的高值期均不能表征当地实际火灾高发季节, 本地区其他省份的情况与此类似。
综上所述, 从多年平均状况来看, INMC, IN, IMN, IFFD指数的高值期与我国大部地区 (除长江中下游及附近地区) 森林火灾多发季节符合良好, 可表征我国大部地区的高火险时段。而IKBD指数的高值期则在华南、西南与火灾多发季节有较好符合。
3.2 森林火险气象指数与森林火灾次数的相关性研究为了更清楚地看出5种森林火险气象指数与实际森林火灾发生的关系, 进一步统计计算了2000年1月至2005年5月各省、市、区月火灾次数与上述5种森林火险气象指数月平均值的相关系数 (表 2), 由表 2可见:
|
|
表 2 2000年1月至2005年5月各省 (市、区) 月火灾次数与5种森林火险气象指数月平均值的相关系数 Table 2 The correlation coefficient of monthly fire numbers in each province (city, district) and monthly mean value of 5 forest fire danger weather indices from Jan 2000 to May 2005 |
①东北地区:除IKBD指数以外, 其余4种森林火险气象指数与森林火灾发生次数均显著相关, 其中尤以IFFD指数的相关最好。东北各省、区的IFFD指数与森林火灾次数的相关系数全部通过了α=0.001的显著性检验, 区域平均相关系数达0.560(即该区域内所有省、市、区的相关系数的平均); 其次是IMN和IN指数, 区域平均相关系数分别为0.555和0.513; INMC指数的区域平均相关系数为0.465。
②西南地区:以IFFD指数与森林火灾发生次数的相关性最好, 区域平均相关系数为0.569(通过了α=0. 001的显著性检验), 其中云南、四川两省的相关系数分别高达0.912和0.859。IN, IMN, IKBD, INMC指数的区域平均相关系数依次为0.488, 0.421, 0.418和0.356。表明5种指数与云南、四川、西藏森林火灾次数均显著相关 (见表 2)。
③华南地区:5种森林火险气象指数与森林火灾发生次数的相关系数几乎全部通过了α=0.001的显著性检验。相比之下, IKBD指数相关程度最高, 区域平均相关系数为0.567, 其次是IFFD指数, 区域平均相关系数为0.499。
④华北地区: INMC指数具有明显优势, 有5个省、市的相关系数通过了α=0.001的显著性检验, 1个省通过了α=0.01的显著性检验, 区域平均相关系数为0.471; IFFD指数位居第二, 区域平均相关系数为0.412;再次为IMN, IN指数, 区域平均相关系数分别为0.392和0.357。IKBD指数与森林火灾次数的相关性较差。
⑤西北地区东部: IN指数与森林火灾次数的相关性最好, 区域平均相关系数为0.424; INMC指数第二, 区域平均相关系数为0.400;其余3种指数与森林火灾次数相关不显著。
⑥新疆地区:IFFD和INMC指数与森林火灾次数相关程度相当, 相关系数在0.47左右。
⑦长江中下游及附近地区:5种森林火险气象指数与长江中下游及附近地区森林火灾次数的相关均不显著。
综上所述, 可以对5种森林火险指数在我国的适用性得出以下初步认识:
① IFFD, INMC, IN, IMN指数可在除长江中下游及附近地区以外的我国其他大范围地区推广使用, 其中以IFFD指数总体应用效果最好, 特别与我国两大森林防火气象服务重点区域———东北地区和西南地区的实际森林火灾次数相关度很高。
②IN与修正后的IMN指数效果也较好, 且各显优势, IMN指数在东北、华北和新疆地区的应用效果要好于IN指数, 而IN指数在华南、西南和西北地区东部要优于IMN指数。
③ INMC指数应用效果在华北地区和新疆北部有明显优势。
④ IKBD指数仅适用于华南地区和西南地区。
⑤ 5种森林火险指数在长江中下游及附近地区的使用效果均不好, 因此, 该区域的森林火险指数还需做进一步研究和检验。
3.3 实例应用分析为进一步考查这5种指数在我国的实际应用效果, 选取了2003年春夏季我国东北地区、西南地区东部森林火灾频发的高森林火险天气时段来进行实例应用分析。
由于森林火险气象指数计算方法的差异使得不同指数计算出来的数值相差很大; 即使是同一指数, 也会因各地气候条件的不同而使得计算出来的指数值有显明的地域差别。为便于比较, 采用百分位法[15]将各森林火险气象指数由低到高划分为5个等级。具体划分方法是先将计算所得的某站逐日历史森林火险气象指数按升序排列, 再依据表 3中所示的相对排位将该站逐日森林火险气象指数换算为火险等级。此外, 因没有全国各地逐日的森林火灾资料, 用气象卫星监测到的热源点来检验森林火险气象指数在实际中的应用情况。热源点是利用卫星遥感监测技术监测到的地面高温热点, 它虽不能完全等同于森林火灾实况, 却也能很好地反映出火灾的发生状况, 目前已成为实时监测森林火灾的有效工具。
|
|
表 3 森林火险气象等级划分标准 Table 3 The division standard of forest fire danger weather rating |
2003年春季, 我国东北地区和西南地区东部降水持续偏少、气温偏高, 旱情严重, 多次发生森林火灾。图 2a和2b显示, 进入3月随着气温的升高和土壤蒸散量的加大, 东北地区5种森林火险气象指数都呈明显上升趋势。4月至6月上旬, IFFD, INMC, IN, IMN指数大多达到了高或极高森林火险气象等级, 在此期间东北地区大部的平均森林火险气象等级 (由IFFD指数计算所得, 下同) 接近或超过了4级, 同期气象卫星监测到了大量的热源点, 图 3a给出了5月1—10日东北地区的平均森林火险气象等级及同期气象卫星监测到的热源点的分布。IKBD指数上升速度虽较慢, 5月中下旬也达到了高或极高森林火险气象等级。到了6月中下旬, 东北各地降雨开始明显增多, 森林火灾频发之势相继得以缓解, 各指数的森林火险气象等级也由前期的高或极高降到了中等或低度危险。在图 3b上可以看到, 6月26日至7月5日的平均森林火险气象等级基本达到了1~2级, 热源点仅出现在黑龙江东北部的局部地区。
|
|
| 图 2. 2003年各时段东北地区和西南地区东部逐日森林火险气象等级及日降水量变化 (a) 内蒙古大兴安岭 (2月28日—7月9日), (b) 黑龙江哈尔滨 (3月1日—6月30日), (c) 四川木里 (2月1日—6月11日) Fig 2. Daily forest fire danger weather rating and daily precipitation in Northeast China and the east part of Southwest China in 2003 (a) Daxing'anling of Inner Mongolia (Feb 28—Jul 9), (b) Harbin of Heilongjiang (Mar 1—Jun 30), (c) Muli of Sichuan (Feb 1—Jun 11) | |
|
|
| 图 3. 2003年各时段东北地区 (a, b) 和西南地区东部 (c, d) 平均森林火险气象等级 (IFFD指数) 及热源点分布图 (a)5月1—10日, (b)6月26日—7月5日, (c)5月1—10日, (d)5月19—31日 Fig 3. Average forest fire danger weather rating by IFFD and heat source distribution in Northeast China (a, b) and the east part of Southwest China (c, d) in 2003 (a) May 1—10, (b) Jun 26—Jul 5, (c) May 1—10, (d) May 19—31 | |
西南地区东部 (图 2c) 的IFFD, INMC, IMN指数于2003年2月下旬就达到了高或极高森林火险气象等级, IN和IKBD指数是自3月中旬逐步达到了高或极高森林火险气象等级。2月下旬至5月中上旬, 云、贵、川大部的平均森林火险气象等级在3~4级或以上, 同期监测到了大量的热源点。图 3c显示, 在西南地区, 由IFFD指数给出的森林火险气象等级与同期的热源点分布之间的关系是相对好的。5月中旬末降雨开始明显增多, 各指数的森林火险气象等级也随之降到了中等到低度, 5月中旬末至下旬, 西南地区东部再没有出现热源点 (图 3d)。
总之, 对于2003年春夏季节两地的高森林火险天气发生、发展和消退, 各指数都显示出了良好的指示性。
通过对这个例子的分析, 对这5种指数的性能得到了进一步的认识:
①尽管IKBD指数本身在我国大多数区域都显示出一定的滞后性, 应用效果欠佳, 但当它作为干旱因子的一部分被纳入IFFD指数后, 能对IFFD指数起到很好的修正作用, 从而使得IFFD指数可以很好地检测出不同程度降水对森林火险气象等级抑制作用的差异。当前期降雨充沛时, 能有效延缓IFFD指数的上升速度, 但在弱降水结束后, 能促使IFFD指数迅速上升。
②分析表明, IN指数在计算时设定当日降水量达到3 mm及其以上时指数值为零, 之后IN指数重新累积计算, 这就使得某段时间内的指数值可能被低估。而对IN指数修正后得到的IMN指数, 由于引入了权重系数来控制不同程度的降水量对指数的削减率, 使得计算所得的指数值更贴近于实际情况。
③按INMC指数计算方法的规定[3], INMC指数对前期的降水情况仅考虑7 d, 实践表明这不能充分反应前期天气气候条件的累积效应, 而实际上森林火灾的出现常常是跟前期持续降水偏少有关的。
4 结论与讨论1) 对多年平均状况以及5种森林火险气象指数与近几年实际森林火灾发生情况的对照研究表明, IFFD, INMC, IN, IMN指数可在我国大范围推广使用 (除长江中下游及附近地区)。其中以IFFD指数总体应用效果最好, IMN指数次之。
2) IFFD指数不仅从实际应用效果上看是这5种指数中最好的, 特别是它与我国两大森林防火气象服务重点区域———东北地区和西南地区的森林火灾次数相关程度最高, 而且从指数构建方法看也要优于其他指数。在计算过程中, 它纳入了与森林火灾发生关系最为密切的温、湿、风、降水等多个因子, 还特地计算了干旱因子用以表征前期天气气候条件对森林火险状况的累积作用。IKBD指数虽在我国的大部地区直接使用效果欠佳, 但当作为干旱因子的一部分被纳入IFFD指数后, 能对IFFD指数起到很好的修正作用。
3) IMN指数的实际应用效果也较好, 它在引入了权重系数来控制不同程度的降水量对指数的削减率后, 使得计算所得的指数值较IN指数更贴近于实际情况。
4) 国家气象中心的INMC指数对森林火险也有较好的指示作用, 但总的来看, 不如前两种指数, 其原因之一可能是INMC指数对前期气候条件考虑不够, 对前期的降水情况仅考虑了7 d, 不能充分反应前期天气气候条件的累积效应, 而高或极高森林火险气象等级恰恰是与前期持续降水偏少有关的。
5) 5种森林火险指数在长江中下游及附近地区实用性总体欠佳。
森林火险气象指数的实际应用效果不仅与其所选气象因子、设定参数和构建方法有关, 还与当地的气候、地理环境和植被种类有关, 这使得同一种森林火险气象指数的实用效果在不同区域产生差异, 甚至多种森林火险气象指数在同一地区 (例如:长江中下游及附近地区) 的实用效果均不好, 夏季副热带高压长时间控制长江中下游及附近地区造成的高温伏旱, 是当地同期森林火险气象指数偏高的重要因素之一。此外, 若在构建森林火险气象指数方法时适度增添地表植被因子的影响, 应该对改进森林火险气象指数的性能有一定的作用。
致谢 本文在完成过程中得到了国家气象中心李小泉研究员的指导, 在此表示衷心感谢!| [1] | IPCC.Climate Change 2001:Impacts, Adaptation, and Vulnerability.Contribution of Working Group Ⅱ to the Third Assessment Report of IPCC.Cambridge:Cambridge University Press, 2001:1032. |
| [2] | Deeming J E, Lancaster J W, Fosberg M A, et al. The National Fire-danger Rating System.U.S.Department of Agriculture. Forest Service, 1972: 165. |
| [3] | 牛若芸, 翟盘茂, 孙明华. 森林火险气象指数及其构建方法回顾. 气象, 2006, 32, (12): 3–9. |
| [4] | 舒立福, 张小罗, 戴兴安, 等. 林火研究综述 (Ⅱ)———林火预测预报. 世界林业研究, 2003, 16, (4): 34–37. |
| [5] | 高歌, 祝昌汉, 张洪涛. 北京市火险气象等级预警数值模拟研究. 应用气象学报, 2002, 13, (5): 609–620. |
| [6] | 郭勇苍, 黄嘉佑, 黄茂怡. 最优气候值方法在中国的应用. 应用气象学报, 2000, 11, (增刊): 87–92. |
| [7] | 刘小宁, 张洪政, 李庆祥. 不同方法计算的气温平均值差异分析. 应用气象学报, 2005, 16, (3): 345–356. |
| [8] | Sherstyukov B G.Index of Forest Fire.Yearbook of Weather, Climate and Ecology of Moscow.Moscow:Moscow State Univ Publ, 2002:83-84. |
| [9] | Zhdanko V A. Scientific Basis of Development of Regional Scales and Their Importance for Forest Fire Management∥Melekhov I S.Contemporary Problems of Forest Protection from Fire and Firefighting.Moscow :Lesnaya Promyshlennost Publ, 1965: 53-86. |
| [10] | Groisman P Y, Knight R W, Heim R R, et al.Contemporary Climate Changes in High Latitudes of the Northern Hemisphere Cause an Increasing Potential Forest Fire Danger∥The 5th AMS Symposium on Fire and Forest Meteorology Joint with 2nd International Wildland Fire Ecology and Fire Management Congress, Orlando, Florida.2003:6-13. |
| [11] | Keetch J J, Byram G M, A Drought Index for Forest Fire Control U.S. D. A. Forest Service Research Paper SE-38, 1986: 133. |
| [12] | McArthur A G, Fire Behaviour in Eucalypt Forests. Commonwealth of Australia Forest and Timber Bureau Leaflet, 1967: 107. |
| [13] | Noble I R, Bary G A V, GillA M, McArthur's fire-danger meters expressed as equations. Australian Journal of Ecology, 1980: 201–203. |
| [14] | Hoffmann W A, Schroeder W, Jackson R B, Regional feedbacks among fire, climate, and tropical deforestation. J Geophys Res, 2003, 108, (D23): 4721. DOI:10.1029/2003JD003494 |
| [15] | 潘晓华, 翟盘茂. 气温极端值的选取与分析. 气象, 2002, 28, (10): 28–31. |