气候变化背景下中国林火响应特征及趋势

摘要

以中国及典型省份为研究区域，利用森林火灾分省月值数据、实测气象数据和气候变化情景数据，分析研究区域的林火时空格局和气候变化背景下响应特征。使用加拿大火险等级系统（CFFDRS-Canadian Forest Fire Danger Rating System)中的火天气指数(FWI-Fire Weather Index)系统的各组分因子作为基本研究评价因子，在对FWI在中国的适用性和敏感性分析的基础上，研究SRES A2、B2情景下研究区域2010-2100年气象因子、FWI系统各因子变化趋势、火发生趋势以及空间格局。
　　以大兴安岭为研究区域，在对大兴安岭林火时空特征分析的基础上，分别对实测气象数据和SRES A2、B2情景数据计算FWI系统各组分因子的值，选择关键因子，构建了大兴安岭火发生概率模型，基于火发生概率模型，构建了数量化火险期界定方法，进而对防火期在1972-2006年间的变化进行了分析，在 SRES A2、B2情景下，研究了2010-2100年防火期的变化趋势，以及气象因子、FWI系统各组分因子和火发生概率的变化。
　　最后以湖南省为研究区域，分析了冰雪后，短期内（2008年3月份）卫星热点的空间分布特征，与受害程度的空间关系，分析了森林火灾发生的特点和扑火人员伤亡情况，以及气象因素对火发生的影响。利用遥感数据、地面调查数据及植被分布图，在可燃物分类的基础上。通过地面调查和遥感分析对森林受害程度进行分级，根据冰雪前后同期卫星数据 NDVI值的差异可以对林木受害程度进行分级，对不同结构层次可燃物增减情况进行分析。结果表明：
　　（1）FWI系统的初始值对结果有很大的影响，FWI系统各组分因子的计算结果，受初始值影响的时间长度有很大的不同，受其代表的可燃物物理性状、时滞、尺寸、深度等的综合影响，影响日数最小的是FFMC和ISI，影响日数39天，影响日数最长的是DC，超过366天。
　　（2）FWI在中国不同省份的适用性和敏感性不同，最适用的省份是云南省、黑龙江省、内蒙古自治区等省份，而湖南省、浙江省、江西省、福建省、湖北省、安徽省、江苏省等省则不适合。FWI最敏感的省份主要位于西南林区，包括云南、贵州和广西，其次是黑龙江、吉林、辽宁、内蒙、四川等省，敏感性高意味着FWI的微小变化就会对火发生产生较大的影响。
　　（3）1988年以来，中国的森林火灾发生和过火面积处于一个较低的水平，但随着气候变化的影响，2002年以来，森林火灾发生有所增加，中国的森林火灾发生次数有明显的波动周期，主周期是8.29a，次周期为29a。近年来，雷击火、境外火均呈增加的趋势，雷击火发生次数最多的省份为内蒙古自治区和黑龙江省，这两个省份雷击火次数占全国雷击火总数的71.40％。受气候变化影响，雷击火1999-2007年有明显增加的趋势，雷击火次数占全国火灾次数的1.14%，但近年来雷击火次数增加明显，2007年雷击火次数占当年火灾次数的2.55%，次数和比例均增加了1倍多。我国境外火主要发生在广西和云南两省，其它一些与外国接壤的省份也有境外火的发生。森林火灾中人员伤亡数量比较严重的省份主要分布在西南和南方省区。坡度比较大的省份与人员伤亡省份基本一致，人员伤亡严重省份的地形复杂性是决定这些省份人员伤亡严重程度的决定性因素。
　　（4）2010-2100年，中国林火发生呈增加的趋势，2010s到2090s，SRES A2、B2情景下FWI和火灾次数均是黑龙江省增幅较大，火灾次数增长均超过70%。云南省在两种情景下火灾次数增长具有比较大的差异，在 SRES A2情景下火灾次数增长了26.29%，B2情景下增长了60.02%。整体上黑龙江省的FWI增长速率比云南省更大，黑龙江省5-6月份FWI值均有比较大的增长速率，在10月份增速也较快。而云南省FWI增速比较快的月份在SRES B2情景下是1-5月份，在SRES A2情景下是1、2月份，在3月份则出现了下降。
　　（5）大兴安岭具有2个比较明显的周期，大的周期为17a，小的周期约为6a，火灾轮回期为236a。雷击火和人为火均呈聚集分布，雷击火多分布在北纬49o-54o，东经120o-127o之间。人为火比雷击火的聚集度更高，沿铁路、公路和居民区呈聚集分布，其中在东南部聚集度最高。雷击火和人为火的聚集程度与研究尺度有关。海拔对雷击火和人为火的分布均有一定的影响，雷击火分布的海拔总体上比人为火分布的海拔高。以距离公路、铁路和居民区的距离作为人类活动对人为火影响的一个指标，随着距离的增大，在1606m处火灾次数最多，然后随着距离的增大，火灾次数迅速减少。
　　（6）大兴安岭防火期日数在整体上增加的同时，防火戒严期日数的增加趋势更大。防火期与防火戒严期首日间隔的天数呈明显缩短的趋势。1987年以后火灾次数明显降低，从2000年开始火灾次数开始有比较大的增加，但这种增加在各个月份是不均衡的，主要由6月份和8月份雷击火次数大量增加引起来的，而尤以8月份增加速率最快。雷击火次数占总火灾次数比例加大。
　　（7）2010-2100年，在SRES A2情景下，大兴安岭所有火发生概率2090s比2010s增加了95.66%，人为火发生概率增加了71.07%，雷击火发生概率增加了292.98%，重大森林火灾发生概率增加了118.05%。在SRES B2情景下，2090s比2010s所有火发生概率增加了41.42%，人为火发生概率增加了33.11%，雷击火发生概率增加了84.18%，重大森林火灾发生概率增加了34.56%。在两种情景下，均是雷击火增加比例最大，在气候变化影响下，雷击火的发生将会日趋严重。2010-2100年人为火发生最危险的区域主要位于大兴安岭的东南部，雷击火发生最危险的区域主要分布于大兴安岭的北部。
　　（8）2008年1月中旬到2月上旬发生在中国南方的冰雪灾害对森林植被产生了重要的影响，南方冰雪灾害对森林造成严重的影响，处于受害区确认为森林火灾的卫星热点占总数的61.00%。2008年3月份火灾次数和过火面积异常增高，共发生火灾3097起，过火面积23227.68ha，火灾次数超过1999-2007年3月份火灾次数的总和，是1999-2007年3月份火灾次数总和的120.65%，3月份平均火灾次数的10.86倍。过火面积是1999-2007年3月份总和的88.40%，3月份平均过火面积的4.69倍。人员伤亡人数40人，是1999-2007年3月份人员伤亡总和的72.73%，平均伤亡人数的6.56倍。冰雪灾害后，2008年3月火灾次数、过火面积和人员伤亡人数的异常增高已经超出了气温和降水对火发生正常影响的范围。I级受害面积400.07万ha，占总森林面积41.68%，II级受害面积403.95万ha，占总森林面积41.93%，III级受害面积100.90万ha，占总森林面积10.42%，IV级受害面积57.76万 ha，占总森林面积5.96%。林木受害后主要表现为地表可燃物载量急剧增加，对于不同可燃物、不同受害程度增加的量有很大不同，地表可燃物载量最大增长倍数为32.81倍，最高地表可燃物载量可达142.82t/ha。

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表目录

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第一章 绪 论

1.1引言

1.2国内外研究现状及评述

1.3研究目标和主要研究内容

1.4研究技术路线

第二章 FWI计算方法及初始值的影响

2.1FWI系统简介和各组分因子计算

2.2初始值对FWI系统各组分因子的影响及与可行性分析

2.3本章小结

第三章 FWI在中国的适用性及中国林火发生的时空特点

3.1研究区域

3.2研究材料与研究方法

3.3FWI在不同省份的适用性和敏感性分析

3.4中国林火发生时空特征

3.5 1999-2007年中国FWI变化

3.6 FWI季节性变化

3.7本章小结

第四章 SRES A2、B2气候变化情景下2010-2100年中国林火发生趋势及区域特征

4.1研究区域概况

4.2研究材料与研究方法

4.3 A2、B2气候变化情景下云南省2010-2100年火灾趋势分析

4.4 A2、B2气候变化情景下黑龙江省2010-2100年火灾趋势分析

4.5不同区域间比较

4.6中国2010-2100年林火变化趋势及主要区域特征

4.7本章小结

第五章 大兴安岭林火发生时空特征

5.1研究区域概况

5.2研究材料和研究方法

5.3森林火灾时间分布

5.4森林火灾空间分布

5.5本章小结

第六章 大兴安岭Logistic火发生概率模型构建

6.1 Logistic火发生概率模型构建

6.2大兴安岭整体火发生概率模型构建

6.3基于网格分区火发生概率Logistic模型

6.4模型的局限性和使用范围

6.5本章小结

第七章 气候变化背景下大兴安岭林火响应特征

7.1基于火发生概率防火期的界定

7.2防火期和戒严期日期和长度的变化

7.3实际火发生与防火期划定模型的对比分析

7.4火发生的季节性变化

7.5不同因子年际变化

7.6不同因子月变化速率

7.7不同区域的变化特征

7.8本章小结

第八章 SRES A2、B2气候变化情景大兴安岭2010-2100年林火发生趋势

8.1防火期的变化

8.2 A2、B2气候变化情景下各因子年际变化

8.3相关因子月变化速率

8.4 主要因子季节性变化

8.5大兴安岭不同区域FWI变化

8.6大兴安岭人为火和雷击火发生危险区域评估

8.7本章小结

第九章 极端气候事件-雨雪冰冻灾害对林火发生的影响研究

9.1研究区域

9.2研究材料和研究方法

9.3雨雪冰冻灾害对可燃物影响研究

9.4雨雪冰冻灾害对火发生短期影响研究

9.5 本章小结

第十章 结论与讨论

10.1结论

10.2讨论

10.3展望

参考文献

附录A FWI系统各组分因子计算程序

附录B 日值合成月值年值程序

附录C A2气候变化情景下中国FWI值变化率

附录D B2气候变化情景下中国FWI值变化率

在读期间的学术研究

致谢