摘 要

大规模的森林火灾每年影响百色市的数万公顷土地并且产生严重的烟雾霾污染和碳排放，对气候变化，健康，经济和生物多样性等产生负面影响。本文首次应用机械火灾模型来估算百色市的火灾燃烧面积。本研究使用森林野火气候影响和适应模型（FLAM），其在0.25°*0.25°的网格单元上以每日时间为步长进行计算操作，这与全球火灾排放数据库v4（GFED）的时空分辨率相同。本文将使用从2005年到2010年累积的GFED火灾数据来校准FLAM中的空间显式抑制效率。对于2010-2015，本文将使用GFED年度观测值在时间上和空间上验证FLAM模型估计的燃烧面积。通过Pearson相关性系数值来反应实验结果，Pearson值越高，相关性越强。该实验在时间上验证结果为，FLAM计算结果与GFED数据之间的Pearson相关系数，其等于0.9502。同时空间相关性分析表明，70％的燃烧区域，Pearson相关性系数高于0.6，并且有约20％的燃烧区域，Pearson相关性系数高于0.9。

关键词：FLAM模型；燃烧面积；百色市

Modeling Burned Areas Based on the FLAM Approach

ABSTRACT

Large-scale wildfires affect millions of hectares of land in Baise annually and produce
severe smoke haze pollution and carbon emissions, with negative impacts on climate change, health,the economy and biodiversity. In this study, we apply a mechanistic fire model to estimate burned area in Baise for the first time. We use the Wildfire Climate Impacts and Adaptation Model (FLAM) that operates with a daily time step on the grid cell of 0.25 arc degrees, the same spatio-temporal resolution as in the Global Fire Emissions Database v4 (GFED). GFED data accumulated from 2005–2010 are used for calibrating spatially-explicit suppression efficiency in FLAM. For 2010–2015, we validate FLAM estimated burned area temporally and spatially using annual GFED observations. The Pearson correlation coefficient value is used to reflect the experimental results. The higher the Pearson value, the stronger the correlation and the more successful the experiment.From the validation for burned areas aggregated over Baise, we obtain Pearson’s correlation coefficient for wildfires ,which equals 0.9502. Spatial correlation analysis shows that in areas where around 70% is burned, the correlation coefficients are above 0.6,and in those where 30% is burned, above 0.9.

Keywords：FLAM；burned area ；BaiSe ArcGIS

目 录

1 绪论 1

1.1 研究目的和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 研究内容 3

1.4 文章结构 3

2 系统开发工具与相关技术 5

2.1 ARCGIS 5

2.2 MATLAB 5

3 FLAM模型实现 7

3.1 FLAM模型简介 7

3.2 点火概率 8

3.2.1 人类活动引起火灾的概率 8

3.2.2 自然环境引起火灾的概率 9

3.3 可燃物与天气情况 10

3.3.1 可燃物对火灾的影响概率 10

3.3.2 天气情况对火灾的影响概率情况 10

3.4 火灾蔓延速率与预期燃烧面积 11

3.5 抑制效率校准过程 12

3.5.1情况一：灭火可能性等于1 13

3.5.2情况二：GFED与FLAM中燃烧面积面积均为零 13

3.5.3情况三：校准不可行 13

3.6 GFED数据在研究中的使用 13

4 研究结果 15

4.1 FLAM建模结果的时间验证 15

4.2 校准后火灾抑制效率分析 16

4.2.1 抑制效率的空间分布图 16

4.2.2 抑制效率的概率分布图 17

4.3 FLAM与原始火灾算法对比 18

4.4 FLAM建模结果的空间验证 19

5 讨论 21

结论 22

致谢 23

参考文献 24

1 绪论

1.1 研究目的和意义

火灾影响陆地生态系统并且对全球气候、空气质量以及植被情况^[1,2] 产生深远作用。 火灾形势主要由气候变化、植被情况以及人类活动决定。其中，季节性气候变化是影响火灾的最主要因素并且对火灾燃烧面积有着很大的影响^[3,4]。气候变化延长了火灾时间，并且使得火灾影响范围变广、发生频率变高以及严重程度加深，地球上许多区域（例如，在地中海和北方区域）发生的全球大型火灾事件^[5]都与极端气候有关。同时，人类活动是全球森林，稀树草原和农业区域的主要点火源。

据部分统计，每年全球森林大火大约22万例，燃烧面积占世界森林总面积的1.8%，影响森林面积约640万公顷。我国是世界上容易发生森林火灾的国家，火灾主要发生在东北、西南和内蒙古等地区。广西百色市位于我国的西南部，山区约占总面积的95.4%且受气候影响经常发生森林大火。例如，2010年3月,受历史罕见干旱影响，加上当地有春耕烧荒的传统，森林火灾频发，二月末到三月初，全市发生263起森林火灾，过火面积约6949公顷，受灾森林面积约633公顷。图1为GFED所观测到的2005-2015年，百色市每月火灾燃烧面积情况。目前百色市森林防火面临着森林面积广、发生森林火灾机率高、林下可燃物多、发生林火条件充足、用火陋习多、人为火源管控难度大、防火基础建设速度慢等问题亟需进一步提高。因此，制定火灾模型对火灾危害评估，以及森林和燃料管理规划，灭火消防工作至关重要，适应的模型可以有效地提高百色市森林防火管理水平和效率，从而达到预防火灾发生、保护森林资源、促进生态建设的目的。