一种森林火灾天气指数预警系统及应用

摘要

本发明涉及一种森林火灾指数预警系统（FWI系统）及其在森林火险预警中的具体应用，通过实时测定特定地区的自然条件的湿度、光照时间、风速等参数，对森林火险的危险程度进行预测，达到对各种火险指标的进行量化的效果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种森林火灾天气指数（FWI指数）预警系统及其具体应用。 

背景技术

虽然在人类历史栖息地迁移中一直伴随着森林火灾，但是森林大火不是一般的自然灾害，而是严重破坏生态环境的自然灾害，威胁着人类生命财产安全。森林火灾不仅破坏森林资源，而且严重破坏生态环境。森林火灾突发性强、破坏力大，已成为21世纪全球生态安全最大威胁。目前全球年均发生森林火灾20多万起，烧毁森林640万公顷，占全球森林总面积的1.8‰。我国是森林火灾较为严重的国家之一，由于自然与历史的原因，森林火灾频频发生，对我国森林资源和生态环境的破坏十分严重，不仅烧毁森林，降低林分密度，还破坏森林结构、降低森林的利用价值。近年来，我国森林火灾愈加频繁，1950年至2012年的63年间，累计发生森林火灾79.8万起，受害森林面积3806万公顷，相当于目前年均造林面积的6倍多，因灾伤亡33551人。其中，1987年5月6日发生在大兴安岭林区的森林大火震惊中外，过火林地面积为114万hm²，烧毁了二个林业局所在的城镇，9个林场，211人丧生，5万人无家可归困。尽管2012年为火灾损失较少的年份，仍然发生森林火灾3966起，受害面积近1.4万公顷，伤亡21人。 

林火的高发性和破坏性决定了林火防控的重要性。而随着技术的进步，利用先进的技术手段和方法实现林火的高效防控和自动监测已逐渐成为可能，国家林业局也明确提出了“加快林业信息化，带动林业现代化”的奋斗目标。因此，研究高效的基于信息技术的林火防控系统和关键技术已迫在眉睫。因此如何科学有效的对林火进行预警预报，最大限度的减少林火发生以及由火灾带来的损失一直是我国林业管理部门和科研部门十分关注的问题，多年来产生了很多的研究成果，但由于我国林火研究起步较晚，与发达国家相比还有较大的差距。 

在关于森林火灾预防预警方面的研究中，国外一直走在前列，其中最为著名的为加拿大森林火灾指标系统。该系统诞生于1972年。其科研人员参考了大量的加拿大国内的火灾资料和天气资料，利用水热平衡原理，加拿大林务局于1968年提出以模型的形式研究国家级林火预报系统。加拿大森林火险系统(CFFDRS)由四个子系统构成，火险天气指标子系统(WI)，火灾行为子系统(FBP)，火灾发生子系统(FOP)和火灾负荷子系统。加拿大火险天气指标系统是建立在三方面的基础资料（气象因子、可燃物含水率计算、小型野外点火试验） 的基础上，以数学分析同野外试验相结合的方法研制出的经验火险预报系统。系统以中午降水量相对湿度、温度、风速和前24小时降雨量为4个基本输入变量，以3个湿度码来反映火灾难易程度、蔓延速度以及能量释放速率。 

加拿大森林火险等级系统是当前世界上发展最完善、应用最广泛的系统之一。森林火险气候指数系统是其重要组成部分，该指标体系以时滞-平衡含水率理论为基础，将气象条件和可燃物含水率有机地联系起来，通过天气条件的变化计算可燃物含水率的变化。再根据不同大小或位置的可燃物含水率确定潜在火险等级。由于该系统将火险与可燃物含水率有机结合在一起，使得该系统得到了世界各国森林防火界的普遍认同。 

我国在1978年以后，林火预报研究由火险天气预报向林火发生预报和林火行为发生预报发展，并开始研制全国性的林火预报系统。1987年黑龙江省森保所与黑龙江省科学院自动化所合作，研制出我国的“森防SF森林天气自动遥测系统”。香港科技大学联合清华大学等设计了“绿野千传”无线传感网系统。此外，北京林业大学、南京林业大学、东北林业大学、华中农业大学、南京邮电大学以及西安电子科技大学等在积极努力研究基于无线传感网的林火预测系统中的关键技术，取得一定成果。但到目前为止，我国还没有建立国家级林火预警预报系统。 

由于森林火灾发生影响因素众多，并且原因复杂，很难从理论上进行准确量化，所以目前在森林火灾研究中，主要以火灾监测为主，在火灾发生时第一时间掌握火灾情况。本发明首先分析了引起火险的潜在因素，对各种火险指标的量化数据运行和分析发展中国的森林火险等级系统。 

发明内容

本发明根据具体气候条件，对加拿大森林火险指数系统进行改进，形成了更加通用的森林火险天气指数预警系统FWI系统，加入了参数CBI（钱德勒燃烧指数），与原有的ISI（初始蔓延速率）和BUI（累积指数）一起，通过调整相关参数的权重，可以对全国大部分地区的森林火险情况进行预警。计算公式如公式（1）， 

FWI＝α*CBI+β*ISI+γ*BUI  (1) 

其中CBI(Chandler Burning Index，钱德勒燃烧指数)是较早的被用来研究火险天气的参考指标，称为火灾易感指数，只需要由温度和相对湿度计算得到，温度和湿度是影响植被水分蒸发的关键要素。CBI被广泛应用于美国和全球性的火险天气研究中,计算公式为 

$\mathrm{CBI}=\frac{[(110-1.373*\mathrm{RH})-0.54(10.20-T)]*124*{10}^{(-0.0142*\mathrm{RH})}}{60}---\left(2\right)$

其中RH为相对湿度值，可以直接测得，T为温度，也可以直接测算。 

ISI由FFMC和风速计算得到，代表了火灾蔓延的潜在等级，或者是森林火灾蔓延速率。一般情况下，当风速增加13km/h时，ISI值会增加一倍。ISI计算公式为 

$\mathrm{ISI}=0.208*91.9*e^{-0.1386m}*(1+\frac{m^{5.31}}{4.93*{10}^7})*e^{0.05039W}---\left(3\right)$

其中，m的值为式(4)中计算所得，W为风速。 

$m=\frac{147.2(101-\mathrm{Fprev})}{59.5-\mathrm{Fprev}}---\left(4\right)$

其中，m为前一天的细小可燃物的含水率，F_prev为前一天FFMC的值，对于冬季有明显积雪覆盖的地区，即冬季平均雪深超过10cm，1、2月的积雪覆盖日数超过两月总日数的75%，F_prev初始值为85；对于冬季没有明显积雪覆盖的地区，在日平均气温连续3天达到或超过6℃开始计算，F_prev初始值为85。FFMC的计算较为复杂，FFMC计算公式为： 

$\mathrm{FFMC}=\frac{59.5*(250-m)}{147.2m}---\left(5\right)$

其中，m的值为式(4)中计算所得。 

BUI由DMC（Duff Moisture Code，即腐殖质湿度码，表示地表腐殖层的湿度）和DC（Drought Code，即干旱码，表示环境的干旱程度）计算得到，代表了可燃物的湿度等级。表明森林可燃物潜在燃烧的量。计算方法为，如果，DMC≤0.4DC： 

$\mathrm{BUI}=\frac{0.8*\mathrm{DMC}*\mathrm{DC}}{\mathrm{DMC}+0.4*\mathrm{DC}}---\left(6\right)$

其中，DMC由式(8)计算得到，DC由式(10)计算获得。 

DMC模型也是一个简单的水分交换的指数模型，即： 

$m=20+1n\frac{\mathrm{DMCprev}-244.73}{-43.43}---\left(7\right)$

其中，m表示前一天的地表可燃物的含水率，DMC_prev表示前一天DMC值，对于冬季有明显积雪覆盖的地区，即冬季平均雪深超过10cm，1、2月的积雪覆盖日数超过两月总日数的75%，DMC_prev初始值为6；对于冬季没有明显积雪覆盖的地区，在日平均气温连续3天达到或超过6℃开始计算，DMC_prev的值为上次降水到现在日数的2倍。DMC的值为：DMC＝m+100*(1.894(T+1.1)(100-H)L_e+10^-6  (8) 

其中，m的值为式(7)中计算所得，T表示温度，H表示相对湿度，L_e为该月平均日照时间。 

DC模型的核心也是一个简单的指数模型。即： 

$Q=800{*e}^{\frac{-\mathrm{DCprev}}{400}}---\left(9\right)$

其中，Q表示前一天干旱码的湿度当量，DCprev表示前一天DC的值，对于冬季有明显积雪覆盖的地区，即冬季平均雪深超过10cm，1、2月的积雪覆盖日数超过两月总日数的75%，DCprev初始值为15；对于冬季没有明显积雪覆盖的地区，在日平均气温连续3天达到或超过6℃开始计算，DCprev初始值为上次降水到现在日数的5倍。DC的值为： 

DC＝Q+0.5*(0.36*(T+2.8)+L_f)  (10) 

其中，Q的值为式(9)中计算所得，T表示温度，L_f为L_e数据的调整值，L_f为实验当天的日照时间，可以测得。 

根据历史数据，大多数情况下，DMC≤0.4DC，若出现当DMC>0.4DC时，则上述式（6）为$\mathrm{BUI}=\frac{0.8*\mathrm{DMC}*\mathrm{DC}}{\mathrm{DMC}-0.4*\mathrm{DC}},$

式(1)中α、β和γ的值的总和为1，根据不同地区的自然条件特性进行选择，由于湿度和温度对CBI计算公式的结果影响较大，因此，参数α的权重取值波动主要根据湿度和温度进行调整；风速对ISI的计算结果、日照时间对BUI的计算结果影响较大，因此，参数β和γ分别根据风速和光照时间来调整。 

通过调整公式(1)中α、β和γ的值，即可实现对我国不同地区森林火险情况的预警。例如，对于南京市，考虑到该地区的湿度较大，每年的6月下旬到7月上旬还会进入梅雨季节，因此，降雨对森林火险等级预警的影响比较大，设置的α、β和γ的值分别为0.2、0.4、0.4。如果应用到浙江沿海地区，由于位于沿海，因此全年风速较大，这样可以对参数ISI前的权重设置大些，α、β和γ的值可设置为0.3、0.4、0.3。 

附图说明

图1.森林火险指数预警系统（FWI系统）的结构示意图。 

图2.气象数据采集节点工作场景（图中左侧的设备为太阳能供电板，对整个系统进行供电。右侧设备为无线传感器，对采集的温度、湿度、风速以及降水量等数据进行处理后 发送到数据中心）。 

图3.FWI系统测算得出的2012年度南京市火险指数不同等级天数。 

图4.南京市森林火险预警系统无线节点分布位置示意图。 

具体实施方式

实施例1.江苏省南京市森林火险预警系统的建立及应用 

本发明基于FWI开发了比较适合我国具体情况的森林火险指数预警系统，实施案例以南京市为例。 

截至2011年底，江苏省林木覆盖面积217.45万公顷，林地面积181.53万公顷，林木覆盖率21.2%，活立木总蓄积8700万立方米。其中，苏南地区林地面积45.93万公顷，林木覆盖率23.3%，活立木总蓄积1400万立方米；苏中地区林地面积26.96万公顷，林木覆盖率19.3%，活立木总蓄积770万立方米；苏北地区林地面积108.64万公顷，林木覆盖率26.7%，活立木总蓄积6530万立方米。2011年江苏省全省共发生森林火灾51起，过火总面积141.3公顷，受害森林面积52.4公顷。森林火灾发生率为5.1次/10万公顷、受害率为0.029‰。 

为测试本发明系统的有效性，在江苏南京东郊紫金山南麓和南京林业大学校园内布设无线传感基站，卫星地图如图4所示。该无线传感器网络可以采集系统所需要的4个参数，无线传感设备部件采用2块eZ430-RF2500T开发板和1个太阳能可充电电池，开发板上包括TIMSP430的单片机、CC2500无线收发器和天线。CC2500无线电收发器工作在2.4GHz频段，数据传输速率控制在250kbps。充电电池采用Cymbet公司EnerChip EP能量处理器，采用太阳能转换设备进行供电，如图2所示。无线传感节点可以实现每隔1分钟采集一次数据，通过无线传输，将数据发送至远程终端。 

通过对其中的参数根据我国情况进行了校准，目前对南京市火险天气进行分级预测。江苏省南京市位于东经：118°46'，北纬：32°03'，属北亚热带湿润气候，四季分明，雨水充沛。常年平均降雨117天，平均降雨量1106.5毫米，相对湿度76%，无霜期237天。在计算腐殖质湿度码DMC时，需要输入所监测地区每个月的日照平均值，表1为南京市2012年12个月的日照平均值，数据来源于中国天气网。 

表1南京市2012年日照平均时间 

图3为采用本文系统计算得到南京市在2012年火险天气指数的天数情况。ISI,BUI和FWI指数分别处于不同森林火险天气的天数，从图中可以明显看出，一年中森林火灾极端危险天数较少，大部分时间都处于森林火险低或中度等级，ISI,BUI和FWI指数在各个等级所占天数差距不大，这说明，在天气较为干燥时，各个指数均较高，符合实际情况。表2列出了ISI，BUI和FWI指数所占天数的百分比，其中森林火险天气属于低和中度危险的天数占50%以上，极端情况只占不到10%。在实际生活中，需要特别注意极端指数出现的情况，随时做好森林防火和灭火准备。 

表2南京市2012年ISI,BUI和FWI指数所占天数的百分比 

对于南京市，考虑到该地区的湿度较大，每年的6月下旬到7月上旬还会进入梅雨季节，因此，降雨对森林火险等级预警的影响比较大，由于的取值波动主要和温度及湿度有关，因此，考虑到南京在梅雨季节降雨量突然增加，的取值波动会比较大，对整体的预测结果准确性影响较大，这样可以减少的权重来减小南京的FWI指数波动。设置的α、β和γ值分别为0.2、0.4、0.4。如果应用到浙江沿海地区，由于位于沿海，因此全年风速较大，这样可以对参数ISI前的权重设置大些，α、β和γ的值可设置为0.3、0.4、0.3。如果应用到东北地区，由于当地冬季气候比较干燥，夏季暖湿多雨，因此湿度对预警系统影响较大， α、β和γ的值可设置为0.4、0.4、0.2。如果应用到西南地区，由于气候湿润，降雨较多，温度较高，α、β和γ的值可设置为0.4，0.2，0.4。各个地区α、β和γ参考值设置如表3。 

表3全国各个地区森林火险预警参数值设置参考 

地区 α β γ 沿江地区（南京等） 0.2 0.4 0.4 沿海地区（上海等） 0.3 0.4 0.3 东北地区（黑龙江等） 0.4 0.4 0.2 西南地区（重庆等） 0.4 0.2 0.4

图3为采用FWI系统计算得到南京市在2012年火险天气指数的天数情况。ISI,BUI和FWI指数分别处于不同森林火险天气的天数，从图中可以明显看出，一年中森林火灾极端危险天数较少，大部分时间都处于森林火险低或中度等级，ISI,BUI和FWI指数在各个等级所占天数 差距不大，这说明，在天气较为干燥时，各个指数均较高，符合实际情况。 

表4是根据2012年南京市梅雨节气期间数据测得FWI值，查询资料，得知2012年南京市梅雨期为6月26日到7月16日，本文所述系统截取数据包括梅雨前一天数据，经查，6月25日不在梅雨期，但是6月22日到24日天气一直阴雨之间，空气湿度也比较大，因而6月25日FWI数值也接近梅雨期间数值，火险发生可能性很小。而查询资料发现，2012年梅雨期间南京市各山林地区确实没有发生森林火灾。 

表4南京市2012年梅雨节气期间数据测定的FWI值参考表 

表5是2012年10月份黄金周期间南京市森林火险指数预警值。由于10月份南京地区空气干燥，平均风速远远高于梅雨节气期间风速，再加上长期缺少降水，预警系统测得FWI值将近梅雨期间数值的2倍，属于火灾敏感区间，遇到明火极易引发火灾。查询资料后发现2012年10月份南京市并无森林火灾发生，分析可知，由于正值黄金周期间，游人剧增，相关部门对森林火灾早早做了大量准备，加强森林火险人员巡视力度，使得黄金周期间森林火灾得以避免。 

表5南京市2012年10月份黄金周期间数据测定的FWI值参考表 

本发明提出了FWI系统的原理，并以江苏省南京市为参照城市验证FWI系统的分析结果，在基于FWI技术的基础上提出了适合中国的森林火险等级系统。实际应用中，本系统可以较为准确地反映南京市森林火灾状况，其中各组分指数计算是选取每天下午所测的气象数据，虽然由于天气多变，通过本系统计算得出的数据会有一定的误差，但采用无线传感器网络技术，是可以实现24小时不间断对气象因子的监控，随时可以计算各参数指标的情况，可以更好的实现森林火险预测预警，本发明提出的系统对于森林火险预警有指示意义。 

需要说明和应当明确的是，以上实施例仅用于解释本发明，并不作为对本发明保护范围的具体限定。