森林火灾恢复力评价研究

张 贵，龙朝夕，邓妮娜，林 强

（中南林业科技大学 理学院，湖南 长沙 410004）

森林火灾恢复力评价研究

张 贵，龙朝夕，邓妮娜，林 强

（中南林业科技大学 理学院，湖南 长沙 410004）

为了科学地对发生森林火灾的森林进行灾后恢复，以湖南省为案例，选取影响森林火灾恢复力的年平均气温、年降水量、年日照时数、年发生火灾次数、单位面积活立木增长量等8项指标建立了恢复力指标体系，采用组合赋权法确定了指标权重，建立了森林火灾恢复力评价模型，对森林火灾恢复力进行了定量评价。结果表明：森林火灾恢复力主要受单位面积活立木增长量影响，湖南省森林火灾恢复力存在恢复力一般区和恢复力较弱区，没有恢复力较强区，说明湖南省森林生态系统受到森林火灾干扰后恢复潜力不高。

森林火灾；恢复力评价；组合赋权法

近年来，随着人口、资源和环境的矛盾日益加深，罕见的火灾频繁发生，如2010年12月2日，以色列北部卡梅尔山区发生大火，堪称当地62年来最严重的森林火灾。同年，巴西全国共发现森林火灾25 999起，比去年同期增加了85%。据不完全统计，每年火灾造成直接财产损失10多亿元[1]。因此，森林消防管理部门应该合理利用分配给他们的资源，发挥最大的森林火灾管理效率[2]。

严峻的火灾形式将进一步威胁森林可持续发展的进程。针对目前恢复力定义不统一的情况，国际社会重新界定森林火灾系统恢复力定义。认为恢复力就是指由物理、社会经济、环境因素以及过程，森林火灾系统受到扰动时，恢复到初始状态的能力。目前森林火灾恢复力[3]研究尚停留在理论层面，定量研究甚至定性识别还有待提高。因此，本研究采用组合赋权法计算权重，运用综合评价方法计算恢复力，并选择湖南省作为研究区进行森林火灾恢复力评估，旨在探索促进森林火灾恢复力发展的有效途径，同时为政府的火灾风险管理和防灾减灾决策提供科学依据。

1 恢复力和影响因素研究

1.1 恢复力的内涵

恢复力resilience 其来源于resilio（re = back回去，silio = to leap)，其意思是跳回的动作。从单纯的定义方面来理解，恢复力是指某事物在没有变形和裂开的情况之下，因为受到了外界的影响而发生形变并恢复到原来状态的能力[4]。在原来的韦氏字典当中，恢复力又被定义成从变化中恢复到原来状态或者适用的能力[5]。现在，恢复力这个名词已经在人与自然相互作用的各个学科中广泛应用，如安全建设、组织行为和灾害管理等[6]。每个领域的研究者们对恢复力这个概念的定义都有所改动，从而加深了人们对于恢复力本质的认识。

要想深入理解森林火灾恢复力系统，首先需要理解恢复力的本质内涵[7]。已经有很多的文献对恢复力的定义进行阐述，并把恢复力分成为生态恢复力和工程恢复力[8]。大家普遍认为，系统恢复力描述了一个系统受到外界影响之后而不转变成其他状态的一种能力，一个恢复活力很强的系统在承受一定的打击并且在遭受打击之后能够进行自我完成重建[9]；森林在收到外界影响以后，能够在一定的时间之内恢复到其原来的状态并保持物种组成不发生变化，在总结前人对其他领域恢复力的定义和探究的基础上，本研究认为森林火灾恢复力是指当森林发生火灾时，森林系统的功能与结构发生改变，当火灾被扑灭之后，森林生态系统在外界作用力与自身影响力的共同作用下，系统能够自然地恢复到原来的结构、状态或者原有的能力。森林系统本身的结构、功能和复杂程度直接决定了森林火灾恢复力的大小，同时与同外界施加的影响力息息相关。

1.2 森林火灾恢复力的影响因素

森林火灾恢复力的影响因素复杂多变，总的来说可以概括为两个方面：(1)系统的外部因素。系统的外部因素对森林火灾恢复力的影响也是举足轻重的。外部因素主要包括社会经济条件、社会保障制度、森林资源的合理开发利用和人口素质等。在遭受同样大小火灾的情况之下，经济越发达并且交通条件越发达的地区，森林火灾系统的恢复力比相对落后的地区要好。(2)系统本身的因素和灾害情况。系统本身的因素也就是指森林生态系统在遭受到外界的影响之前森林生态系统其本身的功能、结构和森林系统的复杂程度。在大多数情况之下，森林系统本身的因素越复杂，生存在系统内的各生物的种类越多，系统本身的恢复力也就要越高，相反，系统的恢复力就要低。这跟系统的水文气象条件和地理位置有很大关系，同时与发生森林火灾的大小也有关，火灾越大，火灾燃烧的时间越长，火灾所影响的面积越广，森林系统的恢复能力就越小。

2 研究方法

2.1 研究指标体系的建立

森林资源系统是个由森林资源、生态环境和社会经济复合而成的一个复杂的系统，森林生态系统火灾恢复力的典型特征表现为多层面、多指标。想要计算森林生态系统的恢复力，就需要考虑到气候、社会经济和森林资源自身特性等因素的影响以及它们之间的相互作用关系，才能对森林资源的火灾恢复力进行正确的评价，从而为火灾后的救助和重建提供宝贵的依据。

根据森林资源自身特点，考虑到气候环境的差异、地理位置的不同、社会经济发展的不平衡和人类活动的影响不同等，遵循科学性、系统性和可操作行的基本原则，建立森林火灾恢复力的评价体系。

考虑到对森林系统恢复力的各方面影响因素，然后根据指标选取的一些原则，选取森林系统自然因素指标（年降水量、年平均气温、年日照时数）、灾害本身影响指标（年发生火灾次数、年受灾森林面积）、森林自身指标（单位面积活立木增长量）、社会经济状况指标（人均纯收入）和人类综合影响指标（人口数量）研究森林火灾恢复力。评价指标体系如图 1所示。

图1 森林资源系统火灾恢复力评价指标体系Fig.1 Evaluation index system for fires resilience of forest resources system

2.2 权重确定

2.2.1 数据归一化处理

数据归一化是指用归一化的方法将有量纲的数据转换成无量纲的数据表达。由于选取的评价指标体系中每个指标的量纲不相同，所以在计算数据之前首先必须要做的是对数据进行无量纲化处理。归一化如式(1)所示：

2.2.2 计算权重

选定指标以后，确定指标权值的方法有很多。一般主要分成两大类：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法，例如德尔菲（Delphi）方法又可以将其称之为专家法，其特点就是集中各领域专家的知识和所有的经验，确定选取的各指标权重，并在不断地修改和反馈之中得到令人满意的结果。这种主观赋权法虽然比较成熟，但是主观性比较强。客观赋权法，例如变异系数法，也就是直接利用选取的各项指标中包含的信息，通过计算得出各指标的权重。其具有很强的客观性，但有的时候因为所取样本不够充分，最重要的指标计算出的权重不是最大，而那些不重要的指标可能具有很大的权重。为了充分利用主、客观赋权法的优势，选择了组合赋权法。将变异系数法与德尔菲法组合到一起对选取的评价指标进行赋权，其计算公式如式（2）所示：

式中：m为指标个数；分别是用变异系数法和德尔菲法获得的权重向量。

2.3 恢复力评估模型

在进行森林火灾恢复力定量评价时，首先需要确定区域森林资源系统火灾恢复力的划分等级和不同等级各指标的评价标准。根据每个指标原始数据的大小，对比标准值给每个实际值赋予不同的分值fi，再结合由组合赋权法得到的各指标的权重，按照式(3)加权计算每个地区的森林火灾恢复力，从而可以得到各个地区的森林火灾恢复力的大小。

式中：r表示某一地区森林火灾的恢复度；n表示指标个数；fi表示第i个指标的分值；ωi表示第i个指标的权重。

3 实 例

3.1 湖南省森林资源恢复力定量评价

依据指标的选取原则和森林火灾恢复力的定义，选取影响湖南省森林火灾恢复力的年平均气温、年降水量、年日照时数、年发生火灾次数、年受灾森林面积、单位面积活立木增长量、人均纯收入、人口数量8项指标建立恢复力指标体系。由于目前还没有制定森林火灾恢复力的评价标准，因而参照森林火灾相关研究的一些划分方法，将湖南省森林火灾恢复力分为Ⅰ(恢复力较强区75～100分)、Ⅱ(恢复力一般区50～75分)、Ⅲ(恢复力较弱区25～50分)、Ⅳ(恢复力极弱区0～25分)4个等级。评价指标的评分标准采用4级一百分值划分，根据湖南省各市州评价指标的数据，找到其中的最大值与最小值，采用等间距分级的方法计算出分级的临界值，各个选取指标的分级标准见表1。计算数据来源于《湖南省统计年鉴》(2001年～2012年)和林业相关网站。

表1 湖南省森林火灾恢复力指标分级标准及权重Table 1 Classification standard and weight for fires resilience indexes of Hunan forest resources

采用组合赋权法得到各评价指标的权重（见表 1），根据分级标准给每个研究区域打分并乘以相应的权重（见表 2），采用式(3)进行计算，得到各地区的恢复度。按照恢复力的等级划分标准，得到湖南省各市森林火灾恢复力的大小顺序，对照分级标准将森林火灾恢复力的评价结果进行分级，结果见表 2。

表2 湖南省各市森林火灾恢复力得分及评价结果Table 2 Scores and evaluation results of forest fires resilienceof cities in Hunan

4 结 论

(1)由湖南省森林火灾恢复力的排序结果可以看出，恢复力由大到小的排序依次是：益阳市、长沙市、湘潭市、张家界市、常德市、郴州市、株洲市、娄底市、湘西自治州、岳阳市、怀化市、衡阳市、邵阳市和永州市。由研究结果可以看出，湖南省有8个市是属于森林火灾恢复力一般区，占全省14市的57%；有6市是属于森林火灾恢复力较弱区，占全省14市的43%；全省没有一个森林火灾恢复力较强区。说明当地森林系统受到干扰后自然恢复到原有状态的潜力并不高。

(2)本研究把湖南省作为案例，利用组合赋权法确定各指标的权重，建立了森林火灾恢复力的评价模型，研究结果表明湖南森林火灾恢复力主要受单位面积活立木增长量即森林自然属性的影响。

(3)研究结果可以看出受灾森林面积是对森林火灾恢复力有显著影响的因素之一。提醒人们在日常生活中谨慎使用生产性火源和非生产性火源，同时政府部门应该完善林业管理制度、加强火灾预防和灾后处理措施，为研究区森林火灾管理提供重要参考信息。

[1] Merriam Webster.Merriam-Webster’s 11 th collegiate dictionary [M].MA: HarperCollins Publishers Inc,2004:45-57.

[2] 李建军, 张会儒, 熊志祥,等.水源涵养林健康评价指标系统的结构解析[J].中南林业科技大学学报, 2014, 34(7): 19-26.

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Evaluation researches on forest fire resilience

ZHANG Gui, LONG Zhao-xi, DENG Ni-na, LIN Qiang
(School of Sciences, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

In order to scientificallyrecover the burned forests, by taking Hunan Province as a case area, selecting eight indexes of influencing forest fire restoring force, such as the annual average temperature, the annual rainfall, the annual sunshine hours, the number of annual fire disasters, the growth in the stocking per unit area and so on, theevaluation index system of forest restoring force was established;by adopting the combination weighting approach, the eight indexes’weights were determined,thusthe evaluation model of forest fire restoring force was established and further, the resilience of forest fires was quantitatively evaluated.The results show that forest fire restoring force was mainly influenced by the stocking growth per unit area; Hunan forest fire restoring force can be divided into two kinds of regions, general restore ability region and weaker restore ability region, there was no stronger restore ability region.It is believed that the Hunan Province forest ecological system’s recovery potential will not be strong if the system is disturbed by forest fire.

forest fires; resilience evaluation; combination weighting approach

S762

A

1673-923X(2015)09-0009-04

10.14067/j.cnki.1673-923x.2015.09.002

2015-02-10

湖南省自然科学基金重点项目（09JJ3033）

张 贵，教授，博士，博士生导师； E-mail：csfu3s@163.com

张 贵，龙朝夕，邓妮娜，等.森林火灾恢复力评价研究[J].中南林业科技大学学报，2015, 35(9): 9-12.

[本文编校：谢荣秀]