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大兴安岭气候干湿变化及对森林火灾的影响

李秀芬 郭昭滨 赵慧颖 朱海霞 王萍 翟墨

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大兴安岭气候干湿变化及对森林火灾的影响

    通信作者: 赵慧颖, zhaohhyy2008@aliyun.com
  • 资助项目: 国家自然科学基金项目(41165005),中国气象局气候变化专项(CCSF201606,CCSF201410)

Change of Dry and Wet Climate and Its Influence on Forest Fire in the Great Xing'an Mountains

    Corresponding author: Zhao Huiying, zhaohhyy2008@aliyun.com
  • 摘要: 明确气候变化背景下大兴安岭林区气候干湿状况特征,揭示其对森林火灾的影响,可为该区域森林火灾管理和森林资源保护提供科学依据。基于大兴安岭林区1974—2016年标准化降水指数(SPI),采用统计分析和对比分析方法,系统研究不同干湿情景对森林火灾发生次数及过火面积的影响,并讨论不同等级干旱对其影响的异同性。结果表明:1974—2016年,年、季尺度上大兴安岭林区气候均呈湿润化趋势。森林火灾发生次数多(少)和过火面积大(小)与气候的干湿状况(等级)基本一致,但森林火灾的发生次数与气候干湿状况相关更为密切。年尺度上,SPI与火灾次数呈负相关,与过火面积的自然对数则呈较弱的负相关;季尺度上,各季节SPI与对应的林火次数和过火面积自然对数均呈显著的负相关,但与过火面积的相关程度差异较大,以春季相关最为显著,秋季次之,夏季则相对较弱;不同季节SPI与年林火次数和过火面积自然对数呈负相关,前一年冬季SPI对当年火灾次数的贡献最大。可见,气候干湿状况对森林火灾的影响存在明显的滞后效应。SPI不仅能较好地反映区域气候的干湿状况,亦能较好地指示森林火灾发生的可能性及发生火灾的过火面积的相对变化情况,可为森林火灾预测和管理提供科学依据。
  • 图 1  研究区气象站分布

    Fig.1  Distribution of meteorological stations in the target region

    图 2  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区年SPI变化

    Fig.2  Changes of annual SPI in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

    图 3  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区不同季节SPI变化

    Fig.3  SPI change of different season in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

    图 4  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区火灾次数、过火面积变化

    Fig.4  Changes of fire times and burned areas in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

    图 5  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区年尺度火灾次数(a)、过火面积的自然对数(b)与年SPI关系

    Fig.5  Relationships of fire times and burned areas to annual SPI in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

    图 6  黑龙江省大兴安岭林区不同季节火灾次数、过火面积变化

    Fig.6  Changes of fire times and burned areas in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang in different seasons

    表 1  SPI干湿等级

    Table 1.  Dry and wet grades for SPI

    干湿等级 SPI
    极端干旱 不大于-2.0
    重度干旱 (-2.0, -1.5]
    中等干旱 (-1.5, -1.0]
    轻微干旱 (-1.0, -0.5)
    正常 (-0.5, 0.5)
    轻微湿润 [0.5, 1.0)
    中等湿润 [1.0, 1.5)
    重度湿润 [1.5, 2.0)
    极端湿润 不小于2.0
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    表 2  年尺度SPI干湿分级

    Table 2.  Dry and wet classification results of annual SPI

    干湿等级 1974—1986年 1987—2001年 2002—2016年
    极端干旱 2005
    重度干旱 1979 2002,2007
    中等干旱 1974,1976,1986
    轻微干旱 1994 2011,2014
    正常 1975,1978,1980,1981,1983,1985 1987,1988,1989,1992,1995,1997,1999,2000,2001 2004,2006,2008,2010,2012,2016
    轻微湿润 1977,1984 1990,1993,1996,1998 2015
    中等湿润 2009
    重度湿润 1982 1991 2003
    极端湿润 2013
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    表 3  极端干旱(湿润)和重度干旱(湿润)年份对照表

    Table 3.  Extreme drought(wet) and severe drought(wet) year

    年份 春季 夏季 秋季 冬季
    1979 重度干旱 极端干旱 重度干旱 轻微湿润 正常
    1982 重度湿润 轻微湿润 中等湿润 中等湿润 轻微干旱
    1991 重度湿润 正常 重度湿润 正常 重度湿润
    2002 重度干旱 轻微湿润 极端干旱 正常 中等干旱
    2003 重度湿润 重度干旱 重度湿润 轻微湿润 重度湿润
    2005 极端干旱 正常 极端干旱 轻微干旱 轻微湿润
    2007 重度干旱 正常 中等干旱 中等干旱 重度干旱
    2013 极端湿润 极端湿润 重度湿润 正常 正常
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    表 4  各季节林火次数、过火面积自然对数与SPI的相关系数

    Table 4.  Relationships of fire times and natural logarithm of burned areas to seasonal SPI

    季节 林火次数 过火面积的自然对数
    春季 -0.4932 -0.5464
    夏季 -0.4604 -0.3489
    秋季 -0.4509 -0.3997
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    表 5  不同干旱程度对应的年平均火灾次数及平均单次过火面积

    Table 5.  Annual average fire times and averaged single burned area corresponding to different drought degree

    时间尺度 干旱等级 干旱年份数量 年平均火灾次数 平均单次过火面积/hm2
    极端干旱 1 49 2306.26
    重度干旱 3 57 377.02
    中等干旱 3 55 1866.11
    轻微干旱 3 14 1051.99
    春季 极端干旱 2 30 786.31
    重度干旱 2 31 11553.93
    中等干旱 2 17 431.56
    轻微干旱 6 16 26702.64
    夏季 极端干旱 2 49 20.56
    重度干旱 2 22 227.72
    中等干旱 2 19 185.28
    轻微干旱 5 13 38.15
    秋季 极端干旱 3 7 1537.43
    重度干旱 1 2 458.2
    中等干旱 2 10 7838.84
    轻微干旱 3 5 7562.57
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    表 6  干旱年份森林火灾次数和过火面积自然对数与各季节SPI的相关系数

    Table 6.  Relationships of fire times and natural logarithm of burned areas to seasonal SPI in drought years

    春季 -0.5908* -0.0419
    夏季 -0.2947 -0.3546
    秋季 -0.1119 0.0095
    前一年冬季 -0.6531** -0.2708
    注:*表示达到0.1显著性水平,**表示达到0.05显著性水平。
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-03-23
  • 修回日期:  2018-05-18
  • 刊出日期:  2018-09-30

大兴安岭气候干湿变化及对森林火灾的影响

  • 1. 中国气象局东北地区生态气象创新开放实验室, 哈尔滨 150030
  • 2. 黑龙江省气象院士工作站, 哈尔滨 150030
  • 3. 黑龙江省气象科学研究所, 哈尔滨 150030
  • 4. 黑龙江省林业厅, 哈尔滨 150090
  • 通信作者: 赵慧颖, zhaohhyy2008@aliyun.com
资助项目: 国家自然科学基金项目(41165005),中国气象局气候变化专项(CCSF201606,CCSF201410)

摘要: 明确气候变化背景下大兴安岭林区气候干湿状况特征,揭示其对森林火灾的影响,可为该区域森林火灾管理和森林资源保护提供科学依据。基于大兴安岭林区1974—2016年标准化降水指数(SPI),采用统计分析和对比分析方法,系统研究不同干湿情景对森林火灾发生次数及过火面积的影响,并讨论不同等级干旱对其影响的异同性。结果表明:1974—2016年,年、季尺度上大兴安岭林区气候均呈湿润化趋势。森林火灾发生次数多(少)和过火面积大(小)与气候的干湿状况(等级)基本一致,但森林火灾的发生次数与气候干湿状况相关更为密切。年尺度上,SPI与火灾次数呈负相关,与过火面积的自然对数则呈较弱的负相关;季尺度上,各季节SPI与对应的林火次数和过火面积自然对数均呈显著的负相关,但与过火面积的相关程度差异较大,以春季相关最为显著,秋季次之,夏季则相对较弱;不同季节SPI与年林火次数和过火面积自然对数呈负相关,前一年冬季SPI对当年火灾次数的贡献最大。可见,气候干湿状况对森林火灾的影响存在明显的滞后效应。SPI不仅能较好地反映区域气候的干湿状况,亦能较好地指示森林火灾发生的可能性及发生火灾的过火面积的相对变化情况,可为森林火灾预测和管理提供科学依据。

English Abstract

    • 气候干湿状况是表征区域环境特点的重要指标。气候变暖导致的地表蒸散量、降水、径流等水循环因子改变,必然对气候的干湿状况产生影响[1-4],进而对森林、草原、农田等生态系统产生重大影响。近年来,随着气候变化研究的深入,中国及典型区域的气候干湿状况正受到越来越多的关注[5-11]。杨建平等[5]利用干燥度指数探讨中国1951—1999年气候干湿区划界线的10年际波动,较早采用综合气候指数反映全国的干湿状况;王菱等[2]首次采用湿润度指数对北方地区进行干湿气候区划,证明了湿润度指数在北方干湿区划中的可行性;赵俊芳等[8]基于湿润指数分析了中国2011—2050年干湿状况时空变化特征,得出2011—2050年中国气候总体上呈暖干趋势的结论;李剑锋等[9]运用标准化降水指标研究了新疆地区不同干旱等级发生概率的空间分布变化规律;胡琦等[3]基于降水量和参考作物蒸散量计算的湿润指数,研究了近54年中国干湿气候时空变化特征,并利用敏感性和贡献率法分析了气候变化背景下主要气象因子对蒸散量的影响,对干湿气候变化的成因进行了探讨;王建兵[10]利用潜在蒸散率分析了近40年甘南草原生命地带偏移趋势及干湿变化;胡子瑛等[11]运用标准化降水指数(SPI)对近55年来中国北方及不同干湿区气候干湿时空变化特征进行讨论,并从干旱站次比、干旱强度等方面分析了年际干旱的时空变化特征。

      森林是陆地生态系统的主体,林火是森林生态系统重要的自然干扰因子。森林火灾虽然在维持生态系统结构、功能和生物多样性等方面发挥着重要作用,但也是自然、生物和环境的潜在威胁,是一种世界性的严重自然灾害。它分布广、发生频率高,对森林的破坏性极大,危害极深,造成的经济损失相当严重。在可能引起森林火灾的诸多因子中,气象因子是最主要的因素之一[12-15]。受全球变暖的影响,森林可燃物的分布和特性也发生相应的改变,伴随降水和气温等的年际波动,气候干湿状况交替变化,进而影响着森林火灾的发生格局。研究表明:森林火灾的发生与干旱有密切的联系[16-19],一般干旱年森林火灾多、过火面积大、林木损失严重,而湿润年则森林火灾少、过火面积小、林木损失也小。

      黑龙江省大兴安岭林区不仅是我国对气候变化最敏感、反应最剧烈的地区[20],也是全国火源分布复杂、难控性较大的重点火险地区之一。近年来,该区气候的暖干化[21-22]对林火次数的增多影响显著[23]。可见,气候的干湿变化对该区域的森林生态特别是森林火灾有巨大影响,研究该区域气候干湿变化及对森林火灾发生的影响有重要意义。为此,本文利用大兴安岭林区6个气象站1974—2016年的地面观测资料,选取McKee等[24]提出的能较好检测东北地区干湿变化状况[25]的标准化降水指数(standardized precipitation index, SPI),对该区域气候干湿状况演变进行系统分析,并利用同期森林火灾资料研究气候干湿状况对森林火灾发生的影响,旨在明确气候变化背景下大兴安岭林区气候干湿状况特征,以期为该区域森林火灾管理和森林资源保护提供科学依据。

    • 黑龙江省大兴安岭林区位于我国最北部边陲,是我国重要的木材生产基地,也是我国少有的原始林区之一(图 1)。该区属寒温带大陆性季风气候区,又具有明显的山地气候特点,总面积8.35×104 km2,林地占有面积约6.52×104 km2,是我国最具代表性的寒温带森林。受大陆性季风气候的影响,大兴安岭林区降水主要集中于7—8月,可达全年降水量的85%~90%,春秋两季少雨、干燥,并常伴有大风天气,容易发生森林火灾,受地理位置的特殊性及社会生产活动的影响,林火发生率和燃烧率居全国之首,是全国重点的高火险区之一。

      图  1  研究区气象站分布

      Figure 1.  Distribution of meteorological stations in the target region

    • 研究区气象资料来自黑龙江省气象数据中心。考虑到气象资料的连续性和完整性,本研究选取漠河、塔河、呼中、新林、加格达奇、呼玛6个气象站1974—2016年的逐日降水量资料。对个别有缺测值的气象站,采用缺测站其余42年同日降水量平均值代替缺测值。以逐日降水量累积得到逐月降水量。

      1974—2016年研究区火灾资料来自黑龙江省森林防火指挥办公室。为避免火点之间存在空间自相关性,剔除重复点和欧式距离小于2 km的火点,最终得到1359个火点。

    • 标准化降水指数(SPI):优先计算某时段内降水量的Γ分布概率,再进行正态标准化处理,最终用标准化降水累积频率分布划分干湿等级[26]。根据研究区的实际气候情况,本文春季为3—5月,夏季为6—8月,秋季为9—10月,冬季为11月—次年2月。采用世界气象组织推荐使用的计算程序[27],利用上述处理的月降水量资料,分别计算了年SPI和季节SPI。如春季SPI是指3—5月降水量累加计算得到的SPI,其他季节以此类推;年SPI是指1—12月降水量累加计算得到的SPI。SPI干湿等级划分见表 1[25]

      表 1  SPI干湿等级

      Table 1.  Dry and wet grades for SPI

      干湿等级 SPI
      极端干旱 不大于-2.0
      重度干旱 (-2.0, -1.5]
      中等干旱 (-1.5, -1.0]
      轻微干旱 (-1.0, -0.5)
      正常 (-0.5, 0.5)
      轻微湿润 [0.5, 1.0)
      中等湿润 [1.0, 1.5)
      重度湿润 [1.5, 2.0)
      极端湿润 不小于2.0
    • 图 2可知,大兴安岭林区1974—2016年年SPI在波动中增加,其变化倾向率为0.11/(10 a),总体上呈现湿润化趋势。气候干湿变化阶段性明显,大体可分为3个阶段:①1974—1986年年SPI的气候倾向率为0.616/(10 a),气候总体呈湿润化趋势,且气候干湿状况波动较大,年SPI的标准差为0.99;13年中4年干旱年份,3年湿润年份,虽干、湿年份相当,但在程度上以干旱形势趋强(表 2)。②1987—2001年年SPI的气候倾向率为-0.114/(10 a),气候呈轻微的干旱化趋势,15年中有5年为湿润年份,仅有1年出现轻微干旱(表 2),是近43年比较湿润的时期;该阶段前5年湿润化趋势明显,年SPI几乎呈直线上升,从接近轻微干旱(SPI为-0.49)过度到重度湿润(SPI为1.67);后10年气候干湿状况波动平缓,年SPI的标准差仅为0.50。③2002—2016年年SPI的气候倾向率为0.955/(10 a),是湿润化趋势较明显的阶段;此阶段气候干湿状况波动较大,年SPI的标准差为1.31,该区域近43年年SPI的最大值(2013年)和最小值(2005年)均出现在该阶段;其中,2002—2007年干湿波动剧烈,SPI的标准差为1.61,出现3年重度及以上干旱年份(表 2),是干旱状况较严重的阶段;2008—2016年进入湿期,仅有2年出现轻微干旱(表 2)。

      图  2  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区年SPI变化

      Figure 2.  Changes of annual SPI in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

      表 2  年尺度SPI干湿分级

      Table 2.  Dry and wet classification results of annual SPI

      干湿等级 1974—1986年 1987—2001年 2002—2016年
      极端干旱 2005
      重度干旱 1979 2002,2007
      中等干旱 1974,1976,1986
      轻微干旱 1994 2011,2014
      正常 1975,1978,1980,1981,1983,1985 1987,1988,1989,1992,1995,1997,1999,2000,2001 2004,2006,2008,2010,2012,2016
      轻微湿润 1977,1984 1990,1993,1996,1998 2015
      中等湿润 2009
      重度湿润 1982 1991 2003
      极端湿润 2013
    • 图 3可知,1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区4个季节SPI年际间波动较大,且均呈湿润化趋势。

      图  3  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区不同季节SPI变化

      Figure 3.  SPI change of different season in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

      春季SPI的气候倾向率为0.146/(10 a),湿润化趋势较明显。气候干湿状况可分为2个阶段:1974—2002年表现为较弱的湿润化趋势,该阶段的干旱状况略重,虽出现8年湿润年份,但程度均较轻,未出现重度及以上湿润年份;出现的7年干旱年份中,有3年为重度及极端干旱年份;2003—2016年湿润化趋势明显,其中2006—2012年为春季干期,2013—2016年为春季湿期。

      夏季SPI的气候倾向率仅为0.004/(10 a),是湿润化趋势最弱的季节。气候的干湿阶段性变化表现为1974—1993年是湿润化趋势较明显20年,特别是1984—1993年的10年,为夏季湿期,未出现干旱年份;1994—2016年湿润化趋势相对较弱,以2002—2008年的干湿状况波动最为剧烈,为夏季干期,7年中有5年为干旱年份,其中极端干旱年份2年。

      秋季SPI的气候倾向率为0.058/(10 a),湿润化趋势较弱。其干湿变化可分为3个阶段:1974—1986年是湿润化趋势较弱的13年,干旱状况略重于湿润状况,出现的5年湿润年份均为中等及以下湿润年,而出现的4年干旱年份则有2年为极端干旱年份;1987—2004年的湿润化趋势略强于1974—1986年,仅有1年为轻微干旱年,是秋季较湿润的时期;2005—2016年为湿润化趋势最明显的阶段,其中2005—2011年以干旱为主,2012—2016年则以正常年份居多。

      冬季SPI的气候倾向率为0.276/(10 a),是气候湿润化趋势最明显的季节。干湿变化可分为3个阶段:1974—1985年的干旱状况略重于湿润状况,出现的7年干旱年份中有2年为极端干旱年份,仅出现1年轻微湿润年份;1986—2001年处于相对湿润时期,未出现干旱年份;2002—2016年湿润年份略多于干旱年份,但中等及以上干湿年份相当。

    • 不同年份的干湿与季节干湿之间的关系存在差异(表 3)。1979年的重旱主要由该年春季极端干旱和夏季重度干旱所致;1982年重度湿润则是该年春、夏、秋三季湿润状况叠加的结果;1991年的重度湿润则主要由该年夏季和冬季重度湿润所致;2002年的重度干旱、2005年的极端干旱主要由夏季极端干旱所致;2003年重度湿润主要由该年夏、秋、冬三季湿润气候所致;2007年的重度干旱则是该年夏、秋、冬三季干旱叠加所致。2013年气候的特湿状况则是由春季极端湿润和夏季重度湿润所致。可见,典型气候干(湿)年的发生均与该年度夏季降水联系密切。通过相关分析研究不同季节干湿状况对全年气候干湿状况的贡献。结果表明:研究区年SPI与夏季、秋季和冬季的SPI均相关显著,相关大小依次表现为夏季、秋季、冬季,相关系数分别为0.8611(达到0.01显著性水平),0.3678(达到0.05显著性水平),0.3632(达到0.05显著性水平);与春季SPI相关不显著,相关系数仅为0.1466,未通过显著性检验。可见,研究区夏季降水对年气候干湿状况的变化起到决定性作用的同时,秋、冬两季气候的干湿状况亦对年气候干湿变化有所贡献。

      表 3  极端干旱(湿润)和重度干旱(湿润)年份对照表

      Table 3.  Extreme drought(wet) and severe drought(wet) year

      年份 春季 夏季 秋季 冬季
      1979 重度干旱 极端干旱 重度干旱 轻微湿润 正常
      1982 重度湿润 轻微湿润 中等湿润 中等湿润 轻微干旱
      1991 重度湿润 正常 重度湿润 正常 重度湿润
      2002 重度干旱 轻微湿润 极端干旱 正常 中等干旱
      2003 重度湿润 重度干旱 重度湿润 轻微湿润 重度湿润
      2005 极端干旱 正常 极端干旱 轻微干旱 轻微湿润
      2007 重度干旱 正常 中等干旱 中等干旱 重度干旱
      2013 极端湿润 极端湿润 重度湿润 正常 正常
    • 1974—2016年研究区共发生森林火灾1359次,平均每年32次,火发生次数和过火面积的年际变化总体均呈下降趋势,每10年减少分别为5.6次和5.48×104 hm2。森林火灾的发生阶段性明显(图 4),大体可分为4个阶段:1974—1987年和2000—2005年为高发阶段。1974—1987年年平均发生林火45次,年平均过火面积2.36×105 hm2,对应SPI平均值为-0.2786,4年为中等及以上干旱年份;2000—2005年年平均发生林火48次,年平均过火面积为1.43×105 hm2,对应SPI平均值为-0.4883,有2年为中等及以上干旱年份。1988—1999年和2006—2016年(2015年除外)为林火低发阶段。1988—1999年年平均发生林火18次,年平均过火面积为7.0×103 hm2,对应SPI平均值为-0.2786,无中等及以上干旱年份;2006—2016年(2015年除外)年均发生林火17次,仅1年为中等及以上干旱年份。

      图  4  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区火灾次数、过火面积变化

      Figure 4.  Changes of fire times and burned areas in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

      在年尺度上,分析年SPI与年森林火灾次数、过火面积的自然对数的相关性(图 5)。结果表明:年SPI与相应的火灾次数呈负相关,相关系数为-0.373,达到0.05显著性水平;与相应的过火面积的自然对数呈弱负相关。因此,气候干湿状况与森林火灾次数和过火面积有较好的对应关系。

      图  5  1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区年尺度火灾次数(a)、过火面积的自然对数(b)与年SPI关系

      Figure 5.  Relationships of fire times and burned areas to annual SPI in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang from 1974 to 2016

    • 图 6可以看到,春季林火次数与过火面积也均表现为较明显的减少趋势,特别是2010—2016年,年平均林火次数仅为3次;秋季森林火灾次数与过火面积虽表现为下降的趋势,但与春季相比则较弱,在2000—2016年的17年中,有9年秋季无林火发生;夏季森林火灾次数与过火面积总体表现为较弱的上升趋势,且阶段性明显,1974—1999年表现为明显的下降趋势,2000—2016年则表现为先降后升,为夏季森林火灾的高发期,7月、8月成为新的雷击火多发时段[24, 28-32]

      图  6  黑龙江省大兴安岭林区不同季节火灾次数、过火面积变化

      Figure 6.  Changes of fire times and burned areas in the Great Xing'an Mountains of Heilongjiang in different seasons

      在季节尺度上,分析不同季节SPI与对应的林火次数和过火面积的自然对数的相关性(表 4)。结果表明:不同季节SPI与对应的林火次数均呈显著负相关,均达到0.01显著性水平,春季相关最显著;不同季节SPI与对应的过火面积的自然对数均呈显著负相关,春季相关最为显著,秋季次之,均达到了0.01显著性水平;夏季则相对最弱,但也达到了0.05显著性水平。

      表 4  各季节林火次数、过火面积自然对数与SPI的相关系数

      Table 4.  Relationships of fire times and natural logarithm of burned areas to seasonal SPI

      季节 林火次数 过火面积的自然对数
      春季 -0.4932 -0.5464
      夏季 -0.4604 -0.3489
      秋季 -0.4509 -0.3997
    • 为了分析不同时间尺度不同等级干旱对森林火灾影响的异同性,根据SPI分级指标(表 1),统计了年、季不同干旱年份年平均火灾次数及平均单次过火面积(表 5)。年尺度上,森林火灾发生的次数对干旱程度有所响应,轻微干旱年份年平均火灾发生次数较少,中等及以上干旱年份年平均火灾发生次数均较多,但差异不明显;平均单次过火面积与干旱程度则无明显的对应关系,但极端干旱年份的平均单次过火面积最大。季尺度上,春季、夏季年平均火灾次数与相对应的干旱程度关系明显,表现为随着干旱程度的加重而增多;秋季这种对应关系虽不明显,但中等及以上干旱年份的年平均火灾发生次数略多于轻微干旱年份;平均单次过火面积对季节干旱的响应均不明显。

      表 5  不同干旱程度对应的年平均火灾次数及平均单次过火面积

      Table 5.  Annual average fire times and averaged single burned area corresponding to different drought degree

      时间尺度 干旱等级 干旱年份数量 年平均火灾次数 平均单次过火面积/hm2
      极端干旱 1 49 2306.26
      重度干旱 3 57 377.02
      中等干旱 3 55 1866.11
      轻微干旱 3 14 1051.99
      春季 极端干旱 2 30 786.31
      重度干旱 2 31 11553.93
      中等干旱 2 17 431.56
      轻微干旱 6 16 26702.64
      夏季 极端干旱 2 49 20.56
      重度干旱 2 22 227.72
      中等干旱 2 19 185.28
      轻微干旱 5 13 38.15
      秋季 极端干旱 3 7 1537.43
      重度干旱 1 2 458.2
      中等干旱 2 10 7838.84
      轻微干旱 3 5 7562.57

      通过相关分析探讨干旱年份各尺度SPI对年火灾发生次数及年过火总面积的贡献(表 6)。结果表明:春季SPI和前一年冬季SPI对森林火灾次数贡献较大,分别达到了0.1和0.05显著水平;当年夏季SPI对过火面积贡献较大,但未通过显著性检验。

      表 6  干旱年份森林火灾次数和过火面积自然对数与各季节SPI的相关系数

      Table 6.  Relationships of fire times and natural logarithm of burned areas to seasonal SPI in drought years

      春季 -0.5908* -0.0419
      夏季 -0.2947 -0.3546
      秋季 -0.1119 0.0095
      前一年冬季 -0.6531** -0.2708
      注:*表示达到0.1显著性水平,**表示达到0.05显著性水平。
    • 基于标准化降水指数,分析了黑龙江省大兴安岭林区气候的干湿变化特征,并探讨对森林火灾的影响,结果表明:

      1) 1974—2016年黑龙江省大兴安岭林区年尺度气候呈现湿润化趋势,且阶段性明显。季尺度SPI年际波动较大,且均呈湿润化趋势。不同年份气候的干湿状况与季节干湿之间的关系虽存在差异,但典型气候干(湿)年的发生均与该年夏季降水联系密切,即夏季降水对年气候干湿状况的变化起决定性的作用。

      2) 森林火灾发生次数多(少)和过火面积大(小)与气候的干湿状况(等级)基本一致,但森林火灾的发生次数与气候干湿状况相关更为密切。年尺度上,SPI与火灾次数呈负相关,与过火面积的自然对数则呈较弱的负相关;季尺度上,各季节SPI与对应的林火次数和过火面积自然对数均呈显著的负相关;不同季节SPI对年林火次数和过火面积的贡献不同,前一年冬季SPI对当年森林火灾次数的贡献最大。可见,气候干湿状况对森林火灾的影响存在明显的滞后效应。

      3) 在全球气候变暖的背景下,大兴安岭林区气候向有利于森林火灾发生的方向演变,特别是夏季雷击火的增多趋势最明显,7月、8月成为新的雷击火多发时段。2000—2005年为干旱时段,年平均林火次数达到48次; 2006—2016年为湿润时段, 发生林火次数少、过火面积较小。

      4) 林火是森林生态系统重要的自然干扰因子,亦是一种严重的自然灾害。火灾高发年份往往存在较严重旱情,如1979年春、夏两季交替出现干旱、重度干旱、极端干旱,导致发生森林火灾80次,春夏两季达78次,是近些年火灾发生最多的一年。森林火灾的发生及过火面积不仅与气候条件有关,还与人类活动及有效的林火管理密切相关,较高的管理水平显著减少林火。如2007年气候虽处于重度干旱状态,但森林火灾仅发生了16次,且损失相对较小。因此,气象部门对干旱的准确预测、当地林业部门依据气候预测的林火管理决策非常重要,当气候持续处于干旱状态时,可以指令防火区在一定时间内减少人类活动引发林火及对火灾的影响,进而降低森林火灾发生和损失的可能。

      黑龙江省大兴安岭林区作为东北亚森林生态系统的重要组成部分,是东北乃至华北重要的生态屏障,在黑龙江省生态文明建设中起着重要作用。面对未来愈加严峻的森林火险形势,研究工作应主要围绕区域气候变化演变及其对森林火灾特别是对雷击火的影响、探索综合的预警指示因子群和机理预测模型展开,以期更准确地预报森林火险及灾害损失的实际情况,为政府防灾减灾及森林生态恢复决策提供科学依据。

参考文献 (32)

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