近年雷击火研究进展综述

2020-03-02 13:28于诗文王秋华
林业调查规划 2020年2期
关键词:大兴安岭地区雷暴次数

于诗文,王秋华,2

(1.西南林业大学土木工程学院,云南 昆明 650224;2.云南省森林灾害预警与控制重点实验室,云南 昆明 650224)

近年来雷击火威胁到人们的生产生活,给全球生态环境带来了巨大影响,并且近几年发生了几起重大森林火灾,引起人们的广泛关注。

雷击火是天然火源的重要组成部分,它与其他因素一同导致的森林火灾构成了全球的林火体系。在大气的物质循环中森林火灾起着重要作用,是影响生态系统的主要因素。全球生态系统中林火是重要的干扰因素并在地球生物化学循环中有着重要地位。干雷暴及接地闪在世界各地出现非常频繁,将其看作是引发森林火灾最重要的自然因素之一。据统计,森林火灾由雷击火引起最多的国家主要有加拿大、俄罗斯、澳大利亚、美国和中国等。加拿大由雷击火引发的森林火灾占森林火灾总数的76%;俄罗斯由雷击火引发的森林火灾占森林火灾总数的16%;澳大利亚维多利亚州每年所占比重大约为26%,过火面积几乎占总过火面积的 1/2。每年亚伯达约94%的闪电发生在温暖的6—8月,日常闪电频率受昼夜周期的影响。亚伯达大部分森林大火(约93%)发生在森林、湿地森林和湿地灌木区[1]。美国西部山区所占比重大约为68%,北美北部最近经历了2年大面积烧伤:2014年在西北地区,2015年在阿拉斯加。气候和火灾状况的变化正在改变世界上最大的生物群落北方森林[2]。

在全国范围内中,大兴安岭和呼盟林区的雷击火是相当严重的。每年大兴安岭地区都有雷击火引发无数场森林火灾,是国内雷击火发生次数最多、最集中的区域[3]。对其他省份也有少数研究,木里火灾:在四川木里地区,云地闪与气温正相关,所以夏季在全年中所占比重达77.4%。研究表明,1℃的增温将导致5%~6%的闪电活动增加[4]。秦岭林区雷击火一般在相对固定集中的区域出现,其它地区很少或不发生。秦岭地区的雷击多发生在3月中旬至5月中旬,中午后较多,早晨较少。其中引发雷击火发生的主要原因是长期干旱和干雷暴[5]。王翔等分析浙江森林1998—2006年森林火灾雷击火发生比率,发现雷击火的发生趋势逐年上涨。这应该与该地区气候暖干化,林区内可燃物累积丰厚有关。通过研究林火发生空间分布与气象因子的关系,发现林火发生的空间分布与相对湿度相关显著,相对湿度的大小是影响浙江省不同地区林火分布的主要因素[6]。河北省的雷击森林火灾防护研究表明:由于河北丰宁地区的雷暴日为45 d,属于高雷区,当地有繁盛的林木资源,史洋对河北丰宁地区森林火灾防护的方法进行了系统阐述[7]。陈江平等分别运用聚类算法与核密度算法对湖北省雷击做数据预处理,判断雷击火与气象因子、地形因子的关联[8]。

1 雷击火形成机制

武文杰等研究发现,大兴安岭春季干旱少雨,地面温度升高,地表可燃物含水率变化快,各种植物生长缓慢,并且干雷暴发生时伴有大风,常产生接地闪,雨水还未降到地面就马上被蒸发为潮湿热空气再次上升到空中,只有少部分雨水到达地面[5],地表出现干土层。一遇雷击,因自然的雨量太小,不能熄灭火源,即刻迅速燃烧蔓延,也就是说严重异常的高温天气是雷击火发生的主要原因[9]。于文颖等研究发现,大兴安岭地区气候寒冷,林下生物种类少,数量小,对地表可燃物分解能力低,使林地累积大量可燃物,一遇火源即发生强度较大的火灾。并且森林火灾蔓延的主要因素是风速的大小,当风速大于2.5 m/s时,火灾蔓延开始加大[10]。Masoud Abdollahi等人利用加拿大北亚伯达6个以火为主的森林自然区域的植被含水量变化对闪电引起的森林火灾原因进行了研究[11]。

1.1 气象条件

1.1.1干雷暴

由于气旋活动较强,6、7月份是大兴安岭林区雷击火发生较多的月份,是由于贝加尔湖与蒙古移来的气旋和锋面系统的作用,不仅能引起雷暴而且能使地面连续增温并伴有较强风力[9,12-15]。极地大陆冷空气水汽含量较少,冷锋过境出现雷暴天气,产生降水很少,形成干雷暴。当雷击引起森林或草原火灾后,降水常不足以浇灭林火,极易蔓延成灾。76%的雷击火发生在冷空气入侵的天气系统中[9]。由雷暴形成的闪电与地面具备燃烧条件的可燃物接触从而引起雷击火。可以推断出雷击火发生需要具备3个条件:火源、可燃物以及利于火蔓延的环境[7,16]。

1.1.2雷击火发生的影响因素

可燃物种类、雷击形式、闪电活动、地形和植被结构以及气象条件等均与雷击火发生有着密切关系[13,15,17]。张吉利总结了多篇文章,写到北方针叶林在纬度较高的寒温带和亚寒带区生长的较多,这些高纬度地区的云地闪发生次数也相对多于低纬度地区,也就增加了雷击火发生的可能。雷击火由云地闪电流的热效应引燃,决定能否引燃的特征参数主要包括云地闪的极性、电流强度、连续放热时间和回击次数等[18]。雷击火次数与雷暴次数的关联性很大。在大兴安岭林区雷击火高发的6月份,雷击火发生次数与地表可燃物湿润指数有明显的线性负相关关系[19]。 大兴安岭地区年均雷电日数为29.7 d,属于雷电多发区[20]。杜春英、于成龙和刘丹等研究发现,由于研究区雷暴频发的时间在6、7、8月,而雷击火频发的月份在5、6月份。由此可知,雷暴虽然是雷击火发生的必要条件,但不是充分条件[19]。

1.1.3其他条件对雷击火的影响

对雷击火影响较大的其他因素主要是降水、夏季温度、风、温度和相对湿度,降水与雷击火呈负相关,降水多于500 mm时,雷击火很少发生,少于400 mm时,发生频繁。夏季温度与雷击火呈正相关;降水与雷击火相关性最强;风与雷击火呈负相关,有风的天气,雷击火发生的几率很小;温度在14℃以下,雷击火发生几率很小,温度为14~20℃时,为雷击火高发段;相对湿度与雷击火呈负相关,根据研究发现,发生雷击火严重的年份,夏季降水严重少于平均值,且温度高于17℃,蒸发量远远大于正常情况[21],湿润指数≥2.60时雷击火发生的可能性几乎为0[19]。根据于成龙的研究,对比接地闪流强度的空间分布和雷击火点的空间分布,大兴安岭腹地的火点分布密集但是雷电流强度较低,可能原因是:在大兴安岭地区雷电高发期和当地的汛期同时发生,即较强的雷电与较多的降水同时发生,增加了地表可燃物的相对湿度,降低了雷击火发生的可能性[22]。田晓瑞等研究了16年的数据发现,月均气温与雷击火发生数量成正相关,月降水距平值与雷击火数量呈负相关,且雷击火发生时的FMI各组分指数明显高于总平均值[17]。杜春英等研究结果同样显示“日最低气温”,“最小相对湿度”,“最大风速”3个气象因子及可燃物干湿程度与雷击火发生概率显著相关[23]。

国外对于雷击火与气象条件关系的研究中,Futao Guo等人利用6种广义线性模型研究了大兴安岭北部雷击火的发生与气象因子之间的关系[24]。Feng Chen等人研究结果表明,降雨量、雷击次数和雷电流强度是影响雷击火发生的主要因素,植被和地理变量是次要因素[25]。John T Abatzoglou等人研究表示,对大多数地区来说,总雷击次数和干雷击次数与雷击引起的火灾次数呈很强的年际相关性,但对区域范围内的烧伤面积预测较差。在美国西部大部分地区,由闪电引起的火灾造成的区域年际变化的主要控制因素是气候条件,而不是闪电活动[26]。奥地利作为一个高山国家,经历了大量的雷暴和闪电,6—8月,超过1/3的森林火灾是由雷暴和闪电引起的。因此,该地区建立了2个火灾天气子指标(FFMC和BUI)。在着火后,FFMC和BUI均有显著的平均下降。在发生森林火灾的撞击点,降雨量显著减少。白天闪电点燃时烧伤面积更大[27]。

1.2 可燃物

朱易等通过改变环境温度、空气湿度、两极间距、可燃物含水率等条件自主设计出雷击点燃可燃物的模拟实验装置,并进行大量雷击点燃实验。实验结果分析发现,可燃物含水率和设备低压是雷击点燃的主要因素[28]。Taylor等研究发现,树下的枯落物层和腐木更容易发生雷击火。Kourtz等统计分析加拿大雷击火灾数据表明,大约34%的雷击火由残枝引燃,30%由枯落物引燃,11%由立木引燃。据现象显示,细小可燃物具有较高的表面积体积比和较低的密实度以至于含水率变化快。舒立福等对大兴安岭地区雷击木的调查发现,主要遭受雷击的目标是枯立木、病腐木、老龄木、树根和伐根。此外,作为一种特殊的可燃物—土壤,其有机质含量对阴燃的影响同样非常大[29]。

可燃物类型的影响:李忠琦等认为雷击火容易发生在纬度高的林区,并研究发现雷击火发生最集中区域为51°N以北海拔800 m以上山脉的山顶或腹部中的落叶松(Larixgmelinii)—偃松(Pinuspumila)林、樟子松(Pinusyloestrisvar.mongolica)—偃松林[30]。同样杜野研究发现,纬度较高的北部原始林区是内蒙古雷击火发生较多的地区,最集中区域是海拔800 m以上山脉的腹部或山顶的落叶松—偃松林以及樟子松—偃松林地区[14]。从雷击火发生的植被类型来看,于春英等研究发现,发生次数最多的是大约占总雷击火次数65%的落叶松林,其次是约占14%的落叶阔叶林[19]。田晓瑞等研究发现,71.9%的雷击火发生于针叶落叶林,2.5%发生在落叶阔叶林,17.3%发生在草地[17]。由于2个研究区域和年限不同导致结果不同,但总体上可以看出,针叶落叶林易发生雷击火。其它地区中,奥地利雷击火灾多发生在海拔较高地区,主要发生在挪威云杉林(Picea abies)。松树的受影响程度是自然树种分布的4倍[27]。

1.3 地形、地貌

大兴安岭地区虽然闪电活动不多,雷击火却发生频繁,为了研究其主要原因,杜春英等结合大兴安岭地区40年数据进行研究发现,从地形条件看,雷击火发生次数最多的是平坡,大约占总次数的37%,半阳坡最少。1°~4°的山地雷击火发生次数占总次数的85%。且由于受大气环流影响容易形成干雷暴、地形起伏大、易燃树种分布广泛,多集中于海拔200~1 300 m范围内,最为密集的是海拔300~800 m区域[13,19]。

研究内蒙古北部原始林区雷击火空间分布特点发现,在山坡、山中平地以及山间低谷的雷击火发生次数中,较多的是山坡,其次是山中平地,发生雷击火几率较少的是山间低谷;山坡的东南方向遭雷击的概率要多于西北方向;在靠山临水面积较大的低谷潮湿地(俗称塔头地)易受雷击,明显高于地表的矮树通常是主要雷击对象[14]。

2 雷击火发生的时空规律及特点

由于春季气温回升快导致水分蒸发加快,地被物的枯枝落叶迅速干燥。对地被物干燥度取样调查发现,5月中旬0~5 dm厚地被物含水量为10%,火险等级达到最高级别[31]。在1966—2006年的森林雷击火研究中,从发生月份看,6月是雷击火高发期,占全年雷击火发生总量的51.96%,而一天中15、16时为雷击火的高发时段[32]。

对2002—2017年黑龙江省雷击森林火灾空间分布特点进行研究发现,黑龙江省雷击森林火灾的主要发生地区是大兴安岭林区,发生次数占全省的94%,呼中区雷击火发生次数明显高于其它各县区。全省雷击森林火灾时间分布特点:2002年和2015年发生次数最多;74%的雷击森林火灾发生在夏季防火季(6月15—9月15日);雷击森林火灾发生最多的月份是6、7、8月;每天12—18时是雷击森林火灾高发时段[33]。田晓瑞等汇总雷击火发生的中心点数据发现,74%的雷击火分布在121°~125°E,70%的雷击火发生在51°~53°N,因此,雷击火的空间分布在经度和纬度方向并不呈正态分布,纬度方向的分布更集中[17]。

2000年以后导致大兴安岭地区雷击火严重发生的原因是干旱现象逐年累加,6—8月期间的气温和地温升高是引发雷击火的主要诱因[34]。5—7月的气温和地温升高、降水量和相对湿度减小,使干旱化程度加重,还有极端天气的增加,导致内蒙古大兴安岭地区雷击火频繁发生[35]。与人为火相比较,雷击火分布的海拔相对偏高[3],雷电流强度在1KA≤|I|≤10KA时发生雷击火的次数最多,以负闪为主[22]。

3 雷击火预警及监测

由于雷击引起的火灾危害性强、范围大、不易察觉,预测技术的研究受到世界各地极大重视。雷击火预测受诸多因素影响,准确率较低并且在实践中应用的不多,绝大多数还处于理论探讨阶段。这些模型一般是利用历史上雷击火的发生与当时的雷击、雷击发生时和发生前的天气数据、地面植被的相关数据,采用统计回归法建立的随机概率模型[36]。

对于气象站稀少、雷电监测系统不完善、地形条件复杂的地区,现有的森林火灾风险等级评估方法更加困难。Wenliang Liu等提出了一种克服现有森林火灾风险等级评估方法局限性的方法,该方法使用3个动态指标和2个静态指标来表征潜在的火灾环境。动态指标为温度条件指数、植被条件指数和水分条件指数。静态指标是地形起伏和地雷影响调查/OTD闪电密度[37]。

2009年运用空间点模式研究,郭福涛等对大兴安岭地区空间火格局进行具体研究,结果表明,除1991—1993年和1998—2005年间,整体上各年度雷击火呈聚集状分布[38]。2010年于建龙等借鉴加拿大林火天气指数系统,改进其计算方法,并适当修改计算方法确定出我国大兴安岭地区森林雷击火发生的火险天气等级[39]。2012年运用现代化技术,王岩等设计了大兴安岭林区的雷击火预警系统,通过建设若干监测站和预警站在大兴安岭林区形成立体防护系统[40]。2014年吴树森等通过研究气象因子、林地植被可燃物含水率、物候相和雷暴天气特征,确定了森林火险天气指数[41]。2014年朱沛林等建立二元逻辑斯蒂回归模型为雷击火发生的概率以及一定区域内雷击火发生的数量估计提供科学参考依据[42]。2014年彭欢等以Logisitic模型为原型,建立了黑龙江省大兴安岭地区雷击火预测模型,经过参数修正后同样适用大兴安岭地区,但其基础数据有待进一步完善[43,44]。2015年黄艳等讨论了国外雷击火发生指数、干雷暴日判别模型、RF99和干雷电预测流程,并对我国今后的研究进行了展望[45]。2015年王金荣等使用大兴安岭地区2006—2011年有关数据和引用FWI构建出适用大兴安岭地区的雷击发生概率模型[46]。张媛等的研究通过估计具有长时间连续电流的闪电概率、闪电到达地面的概率、计算雷击点燃的概率以及火源能进一步发展的概率,表明雷击火点燃概率模型的基本过程[3]。

在国外,Nicholas Read提出了一个新的模型方法,其补充了现有的模型选择方法,进一步减少模型中变量的数量,并使其对预测能力的影响最小。最终将模型中的变量数量减少了37.5%,而预测能力几乎没有变化。模型输出的改进可以使火灾管理人员更容易解释模型预测[47]。 Homayun Kabir等人为减轻森林火灾的危害,建立了森林雷击点定位模型,提出了一种结合接收信号强度(RSS)和接收信号强度比(RSSR)的混合定位算法,通过减轻森林中雷击位置对环境的影响来提高定位精度。该混合算法利用云对地回波雷击信道的天线理论模型来预测雷击的位置[48]。 Hamish Clarke等人开发了澳大利亚东南部维多利亚州自然和人为点火模型,整合了与火灾天气、地形和建筑环境相关的变量,基于现成的气象和生物物理数据,能够可靠地预测起火的空间可能性[49]。

张媛等表示,雷击火预报结果不能满足林火管理的需求,主要原因是我国对雷击火活动规律的认识不够全面,建立雷击火多元发生预报模型,可加深对雷击火的认识和理解,应依靠现有的研究条件和手段对雷击火引燃特征和活动规律展开系统性研究,提高预报的准确度和精度[3]。

雷电尽管是自然现象,其规律是可以用科学的方法掌握的[3]。我国在研究闪电方面做了许多工作,但以统计为主,对雷暴初生的研究还不多。李迪飞等在雷击火天气云况监测技术研究上提出回波顶高度、强回波顶高度、回波强度、液态含水量、冰核指数、负温区厚度、组合反射率强度和回波外形结构特征8个雷电预警的预报因子,为大兴安岭地区人工催化消雷实验提供了参考[50]。孙少辉等通过对雷击易发区的调查,在重点雷击区安装预防强对流天气变化的防雷系统;在一般雷击区根据立地条件安装简易避雷设施;安装雷电监测系统;分析雷击森林火灾可能发生的位置并及时将监测和分析数据传送到计算机终端[31]。

4 未来研究方向

以上是对雷击火近10年国内文献的内容归类和总结。对于目前的研究现状和雷击火急需解决的问题,未来的研究方向主要有以下几点建议:

对雷击火的预防措施应做到有效拦截和及时提醒。郑宏提出应用“外移式防雷保护技术”预防森林火灾的假想。研究表明,外移式防雷保护技术从经济效益、生态效益、社会效益均非常适用于大面积林区保护。实施外移式防雷保护之后,保护区内的雷击可降低99%以上[51]。李迪飞等对人工影响闪电防雷问题进行研究。措施是人工引进一定数量的冷云催化剂(干冰、碘化银)使云中产生足够数量的冰晶以削弱云内电场,进而减少雷暴闪电,降低雷击火产生的几率[52]。以上均提出了如何预防,但如何做到短期预警的研究尚属空白。当雷击火造成的森林火灾被发现时,一般已经燃烧了1~2 d,已经造成了较大的资源损失,蔓延范围扩大,使扑救难度难上加难。虽然在许多林区会设置瞭望塔每日有人汇报森林火情,但人力资源耗费大,观察半径有限,有待改进。可以开设无人机定时巡逻并汇报情况等有效监测措施来做到及时预警。对于雷击火研究较成熟的地区应增强雷击火的短期预警研究,使森林火灾的发生可以被发现得更加及时,降低损失和扑救难度。

增加对西南片区、高纬度地区雷击火发生发展的研究和复杂地形的扑救措施的研究。我国对于雷击火的研究在黑龙江省大兴安岭地区占主要部分,内蒙古有少数,其它地区零零散散。以至于对东北及北部以外地区雷击火发生的条件和活动规律的了解几乎空白,2019年发生的四川木里火灾中造成的惨重代价给人们一个巨大警醒。应该多方位多角度在全国各个地区加深对雷击火发生发展特征的认识和了解,拓展雷击火领域的研究成果,为今后的研究和实践提供参考依据。

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