基于MODIS的云南省2001—2020年林火发生时空特征分析

张文文,王 劲,王秋华 *,张曦妍,曹恒茂,龙腾腾

(1.西南林业大学土木工程学院,云南省森林灾害预警与控制重点实验室,云南 昆明 650224;2.玉溪市新平县林业局,云南 玉溪 653400)

近年来,退耕还林、天然林保护等林业生态工程已见成效,但也导致森林可燃物载量持续增加,且受人类干扰(火源剧增)以及特殊地形地貌、极端天气等因素影响,西南地区极易发生森林火灾,重大森林火灾的发生概率增加[1-2]。云南省森林可燃物类型复杂、地形多变且火历史与火文化悠久,是森林火灾高发区和高火险区[3]。在全球持续变暖背景下,森林火灾发生频率和强度正在不断增加,火险期延长,防控形势更严峻[4-5]。林火发生指一段时间内某个林地发生的火灾次数,主要包括探测到的火点位置信息,但不考虑火蔓延过程、过火面积以及火后损失[6]。在林分尺度上,单一的林火发生事件常被认为是随机的,但在景观或更大区域尺度上,林火的发生与分布并不是完全随机的,而是呈一定的时空分布规律[7]。林火发生时空分布特征的研究常从时间角度(年份、季节、月份)和空间角度(行政区划或某个特殊地域)切入,通过火发生的时间和空间特征分析可以预测具体的空间单元中火发生的概率并识别出具有高发生概率的区域[8]。Parisien等[9]研究表明自然景观格局与森林火灾分布特性关系密切。因此,把握森林火灾分布的空间格局能更好地理解火发生预测和火在景观过程中的作用。此外,林火发生时空分布特征研究是林火预测预报的基础, 也是指导森林防火与补救工作的重要科学依据。

现有研究对云南省及其各州市林火发生的时空动态和分布开展过大量的分析,主要集中在林火特点和规律[10-11]、林火预测模型的构建[12]、林火发生的驱动因素[13]、林火时空分布特征[14-15],这些研究对云南区域时空动态分布规律进行了分析,但更多立足于林火统计数据,统计数据在完整性和时空明细性方面有限[16]。相比之下,遥感数据具有多样化的空间分辨率、光谱分辨率和时相特征,可为研究林火与森林资源动态变化提供多种信息源。Qin等[17]认为,对于中国典型森林火灾案例,就探测精度和完整性而言,中分辨率成像光谱仪(MODIS)火灾数据比相关部门收集的火灾统计数据更准确、空间精确性更好。MODIS被认为是表征大空间尺度火情的最精确和最可靠的数据源[18],被广泛用于森林火点的识别与提取研究。顾先丽等[16]、曾爱聪等[19]、马文苑等[20]利用多源卫星遥感数据分别对江西、浙江、山西等地区进行了森林火灾时空分布规律和火险分布格局的研究。本研究基于MODIS火点数据,运用统计分析、中心点分析、标准椭圆法、Ripley’sK函数、核密度等方法研究云南省2001—2020年林火发生的时空分布特征,以期对云南林火监测规划及“预防为主”工作提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

云南省位于中国西南边陲(97°31′～106°11′E,21°80′～29°15′N),地处青藏高原和华南低地的过渡地带,总面积39.41万km2。全省地势由北自南呈阶梯状逐级下降,海拔随同纬度逐级降低,平均海拔2 000 m左右,境内各水系纵横切割,自然地理环境复杂多样[21]。受大气环流的影响,立体气候特点显著,属亚热带季风气候,年温差小、日温差大、干湿季节分明,全省年均气温为12～22 ℃,全省降水在季节和地域上的分配极不均匀,年平均降水量1 500～2 000 mm,每年5—10月为雨季,降水量占全年雨量的85%,其他月份为干季,南部边境地带全年无霜,其他地带无霜期长,为210～300 d[22]。土壤类型从南至北以砖红壤、赤红壤、红壤依次更替。云南省森林资源极其丰富,森林植被面积186 306.54 km2,覆盖率达50.03%[23],是我国的重点林区,主要植被类型有雨林、季雨林、硬叶常绿阔叶林、落叶阔叶林、灌丛、暖温性针叶林等。其中,暖温性针叶林分布面积最大,面积约为9.6万km2,占森林面积的25.11%。全省森林火险高危区和高风险区占比大,森林火灾多发生在云南松(Pinusyunnanensis)林和思茅松(P.kesiya)林[24]。

1.2 数据来源与处理

植被覆盖类型图采用 2010年全球30 m地表覆盖数据(GlobeLand 30)(http://www.globallandcover.com/),共包括10个一级类型。本研究对象是森林火灾,故只提取了4个代表林地的土地类型:落叶阔叶林、常绿阔叶林、常绿针叶林、混交林。火灾发生数据源自美国航空航天局(NASA,https: //earthdata.nasa.gov/firms)提供的MODIS Collection 6数据,时间尺度为2001年1月—2020年12月。该数据综合了Aqua和Terra的检测结果,并基于MOD14/MYD14产品制作的火灾位置产品。该产品记录了生物质燃烧和阴燃的火灾热点,包括起火时间、经纬度、火灾类型、可信度等,空间分辨率为1 km,可识别火灾和其他热异常(如火山)。本研究选取了植被火,其置信度区间为0～100%,为了最大限度地减少林火探测过程中的不确定性,本研究选取了可信度≥90%的火点。

MODIS火点数据处理,主要包括投影转换和林地信息提取等。利用ArcGIS软件对植被火点数据进行预处理,建立火点点状图层,剔除24 h内距离小于1 km的火点,仅保留时间最早的火点,并将最终保留火点与云南省行政区划矢量图(来源于BIGMAP下载器)和林地覆盖图叠加,剔除非林地、云南行政区外火点,获取云南省不同市、州的森林火点,共得到可信火点10 930个。根据年份、月份、州市进行重分类,得到各年份、各月份(季节)、各州市的火点数据。根据对卫星热点数据的处理,本研究认为每一个可信火点均可看作一场火灾,且假设2020年前每年主要在云南松纯林进行的计划烧除引起的热点不会显著影响结论。

1.3 研究方法

1)时间特征分析。利用Excel 对云南省2001—2020年的MODIS火点数据进行年际和季节尺度上的统计,通过比较以探究森林火灾的时间分布规律,用Origin 进行图形绘制。

2)空间统计点模式分析。主要有统计分析法、中心点法、标准差椭圆法[25]、多距离空间聚类分析法(Ripley’sK函数)和核密度分析法[26]。首先,利用Excel对云南省2001—2020年各州市的林火分布总数进行统计,通过比较以探究火灾的空间分布规律;其次,利用Ripley’sK函数判断林火实际观测的空间点格局分布模式;然后,通过中心点和标准差椭圆法确定云南省森林火灾整体分布的方向和范围;最后,利用核密度法(kernel density)表现林火的分布热点区域。

2 结果与分析

2.1 云南省林火时间分布特征

2001—2020年云南省森林火灾共发生10 930起,年均684起。从年际变化来看,林火发生次数的年际波动较大。火灾最多的年份为2010年,占总数的13.71%;最少的年份为2002年,占比1.16%。森林火点年际变化分为2个阶段:①2001—2010年是上升阶段,共计火灾6 600起,峰值出现在2005年,共计874起,约占该阶段火灾总数的13.24%。其中,2003—2005年间森林火灾较为频繁,年均达818起,高于总年均值。②2010—2020年是下降阶段,共计火灾4 330起,年际波动大,峰值出现在2014年,共计946起,约占该阶段火灾总数的21.85%。其中,2012—2014年间的林火发生较为频繁,年均达842起,高于总的年均值(图1a)。

云南省防火紧要期为12月1日到次年6月15日,包含冬季、春季、夏季。云南省2001—2020年林火发生季节性变化明显,林火频发时段主要集中在春季(3、4、5月)与冬季(12月及次年1、2月)。春季火灾共计7 620起,占森林火灾总数的69.72%,显著高于其他季节;冬季共3 098起,占总数的28.34%。夏季与秋季火灾较少,林火发生次数分别为158、54起,占总数比的1.45%和0.49%(图1b)。

云南省2001—2020年森林火灾发生的月际波动范围较大,高发月份与低发月份的火点数相差3 119个,相差数额较大。火点易发时段为2—5月,其火点总数占防火期森林火点总数的90%以上,其中3月为林火高发期,火点数高达3 120个,占总的火点数的28.55%;其次是4月、2月,林火分别发生2 623、2 269次,占森林火点总数的23.99%、20.76%。7—10月为森林火灾低发期,共计20起,占林火总数的0.18%,其中林火最低发生月份为8月,累计林火次数为1起,占火点总数的0.01%(图1b)。

2.2 云南省林火空间分布特征

2001—2020年云南省各区域林火空间分布波动较大,林火频发地区为普洱、西双版纳、文山、红河,这些地区2001—2020年间林火累计发生次数均高于1 000次。其中,普洱累计火灾数最多,高达2 450起,占火灾总数的22.42%。林火发生频率较低的地区为昭通、曲靖、保山,其2001—2020年间林火累计发生次数均低于200起。其中,昭通20年来累计火灾29起,其火灾总数最少,占总数的0.27%(图2)。

底图审图号:GS(2020)4632号。下同。The same below.图2 2001—2020年云南省各州市森林火灾分布Fig. 2 Distribution of forest fires in all prefectures of Yunnan Province from 2001 to 2020

利用Ripley’sK函数得到不同空间尺度下云南省2001—2020年林火分布点的分布模式(图3)。起始距离与距离步长均设置为6 km,计算30次,边界校正后的结果表明,在不同的空间尺度下,K函数的观测值均大于预测值,说明云南省2001—2020年林火分布整体呈聚集分布模式。

图3 2001—2020年云南省森林火灾K函数分布曲线Fig. 3 Distribution curves of the forest fire K function in Yunnan Province from 2001 to 2020

通过Ripley’sK函数已计算出云南省 2001—2020 年林火属于聚集分布模式,基于此,根据云南省20年火灾点集数据进行核密度分析(图4),发现核密度分布的较高区域主要集中在云南省南部区域。普洱市西北部、景洪市东南部火点密度值较高,其中普洱市西北部区域火点密度值最高,约为 0.43;云南省的西部及中部区域的火点密度明显降低,只有零星的几个相对高密度区,东北部地区基本没有出现核密度值大的区域。

图4 2001—2020年云南省森林火点的核密度分布Fig. 4 Kernel density distribution of forest fires in Yunnan Province from 2001 to 2020

通过对云南省2001—2020年的林火点集数据图层进行火点中位数中心计算与标准差椭圆绘制(图4),最终确定了火点发生的中位数中心。其位于普洱市宁洱县一带,椭圆方位角为127.43°(按正北方向为0°,长半轴按顺时针旋转角度),长半轴与短半轴的长度分别为2.81×105、2.43×105m。该椭圆囊括了云南省2001—2020年约99%的森林火灾,并且森林火灾集聚区域大致呈西北—东南分布,覆盖了大理、保山、临沧、西双版纳、普洱、红河、玉溪、昆明的绝大部分区域。此外,由椭圆的扁率(长短半轴值的差距)可知,云南省20年间林火整体分布聚集程度不高,但林火分布方向明显。

2.3 云南省林火时空分布特征

从各年份火点中心点位变化来看(图5),云南省森林火灾中心位置正逐步由普洱一带向大理—楚雄—玉溪—红河州一带偏移。更具体来看,2001—2009年,云南省大多数森林火点的中心位置位于普洱市一带。仅2005年,火点中心向西双版纳州偏移;2010—2015年,森林火点中心位置在逐步由普洱向大理—楚雄—玉溪一带移动。2016—2020年,火点的中心位置多位于楚雄—玉溪—红河州一带。

图5 2001—2020年云南省各年份森林火点的中心与分布方向Fig. 5 The center and distribution direction of forest fires in Yunnan Province during 2001 to 2020

林火分布标准差椭圆在空间分布上表现为逆时针旋转,且其方位角和长半轴均有较大变化,方位角由2001年的56.11°降至2020年的38.29°;椭圆长半轴标准差从199.09 km增加到226.21 km。这说明,云南省2001—2020年间林火空间分布的方向性明显,森林火灾集聚区域逐渐由西北—东南分布转换为东北—西南分布。此外,火灾覆盖区域逐渐由滇西南向滇中区域扩展,但火灾的空间积聚程度在逐渐分散。

3 讨 论

云南省2001—2020年森林火灾发生的年际波动较大,2010年的火点高峰值以及2003—2005年和2012—2014年的林火频发事件与云南省特殊气候及生态环境的演变有关,气象因素(如气温、降水、相对湿度、蒸发和风速等)的变化可以影响林火的发生以及火灾的动态变化[27-28]。受季风气候及全球暖干化的影响,2000年后云南省降水偏少,具有干旱化趋势[29],特别是2009—2012年,云南省出现了史无前例的连年干旱。通过相关性分析得出年均降水量与森林火灾次数的Pearson相关系数为0.41,为低相关,所以干旱对林火发生也有一定的影响。干旱期间,蒸发量大,空气湿度低,森林可燃物含水率也随之降低,火灾发生的可能性增大。此外,干旱使得深层可燃物及较大时滞可燃物变干,增加了有效可燃物载量,改变了可燃物分布,这使得火灾发生概率增加[30-31]。云南省林火发生还具有很强的季节性,冬、春季为云南林火高发季节,其中3月为林火高发月份。冬春季受干燥的大陆季风影响,导致降水偏少,气候干燥,云南松等植物处于休眠期,可燃物含水率低且风比较大,易发生火灾[32];其中,春季受农事与祭祀活动的影响,导致火源增多,使得该季节森林火灾最多。而夏季盛行湿润的海洋季风,降水量偏多,可燃物含水率高,着火点降低,火灾少。此外,云南省植被指数随季节波动大,其生长季节为夏秋季,其中8月份达到峰值,植被含水量大,不易发生森林火灾。

2001—2020年,云南省林火发生总体空间分布格局南多北少,部分区域火点较密集;林火分布方向性明显,其火点的总体重心位置正逐步由普洱一带向大理—楚雄—玉溪—红河州一带偏移;林火整体空间分布类型为聚集模式,但其积聚程度随年份呈逐渐分散趋势。地处滇南的普洱市森林火点数最多且其西北部火点密度最高。此外,西双版纳的西部和中西部的森林火点分布密度也相对较高,均属林火分布的热点区域。这与陈波[13]利用2001—2008年 MODIS数据和何雨芩等[15]利用1996—2013年统计数据对云南省林火空间分布规律所研究结果一致,说明云南省林火发生具有显著的区域性特征。林火高发区可能与当地的森林植被、土地利用变化和人为活动的影响有关[33]。普洱市的林地面积、活立木蓄积和森林覆盖率均实现了逐年增长且优势树种思茅松林下水热条件好,其林分下的灌木与草本发达,可燃物种类多、载量大、连续性好,易发火灾[34]。分布有热带雨林的西双版纳州2001—2020年累计森林火灾次数位居云南省第2位,高火灾发生率可能与土地利用的变化有关。自1976年以来,该州热带雨林呈持续减少趋势,橡树林、茶园和农业用地扩张严重[35],人类在林地的活动更加频繁。此外,边境火(主要是缅甸、老挝等)丰富了该区域的火源,缅甸等地刀耕火种飘入西双版纳州阴燃可燃物颗粒,使得该区域火源增多,火灾频发。还有相当一部分地区的火灾高发区处于城镇人口聚集区,人为火灾高发。

2001—2020年云南省森林火灾对于某个特定区域,林火发生受到诸多相关因素影响,今后应结合林火发生的影响因子,对林火进行系统性研究。相关部门要把握区域林火的时空动态发生规律,强化区域林火预防与监测管理,在林火热点区制定和实施有效的可燃物处理方案,结合计划烧除、抚育更新等措施,合理调控可燃物,降低载量,减少连续性。同时,加强火源管理,科学安排火灾预防工作。此外,林火在不同的时空尺度上影响因子的作用机制不同,本研究仅选择了一个特定的时间尺度(近20 a),缺乏从不同时间尺度对云南省林火发生的时空聚集性特征进行分析,今后应建立多尺度林火数据集,更准确地评估不同尺度上林火发生的时空分布特征。此外,MCD14DL火产品与所有卫星系统一样,MODIS收集的信息取决于传感器的技术属性,因此火灾发生可能会受到假探测的影响,也会影响到火点探测精度,今后应建立多源林火数据进行对比研究,获得更高的精度,使研究结果更具可信度。