伊伯樂 曹哲銘 班擎宇 張秋良 張 恒

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018)

林火是全球森林生態(tài)系統(tǒng)中極為重要的干擾因子[1]，聯(lián)合國教科文組織已經(jīng)將大面積的森林火災(zāi)列為世界八大自然災(zāi)害之一。由于厄爾尼諾現(xiàn)象的加劇并伴隨著全球氣候的逐漸變暖，森林火災(zāi)所造成的危害可能會(huì)加劇[2-3]。除此以外，森林火災(zāi)還會(huì)破壞森林生態(tài)系統(tǒng)的平衡，排放的氣體會(huì)污染大氣環(huán)境，對全球氣候變化和碳循環(huán)的影響也尤為顯著[4]。西南林區(qū)的地形地貌、氣候環(huán)境特殊，森林種類繁多，生產(chǎn)生活用火復(fù)雜多樣，使得西南林區(qū)的森林防火、滅火具有特殊性。

在公安消防部門的火災(zāi)調(diào)查中，火災(zāi)形勢的評估離不開對群死群傷火災(zāi) (HCF) 的整體統(tǒng)計(jì)。HCF是指滿足重大森林火災(zāi)三項(xiàng)評估指標(biāo)之一的火災(zāi)，即面積在100 hm2以上1 000 hm2以下的，或者死亡10人以上30人以下的，或者重傷50人以上100人以下的森林火災(zāi)。在衡量某個(gè)地區(qū)的火災(zāi)形勢時(shí)，不僅要看火災(zāi)數(shù)量的增加或減少，還要看HCF或多傷亡火災(zāi)能否得到有效控制。有關(guān)我國火災(zāi)數(shù)據(jù)的分析已有不少研究[5-8]，火災(zāi)形勢可以通過一般火災(zāi)、較大火災(zāi)、重大火災(zāi)、傷亡人數(shù)、HCF和直接經(jīng)濟(jì)損失6項(xiàng)指標(biāo)定量分析。而HCF通常應(yīng)用于定性研究中，是國內(nèi)火災(zāi)形勢研究的熱點(diǎn)。

本研究以2007—2016年我國西南地區(qū)森林火災(zāi)為研究對象，對西南地區(qū)森林火災(zāi)的時(shí)空分布與動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行研究，并且加入HCF起數(shù)這一新指標(biāo)，旨在為我國西南地區(qū)森林火災(zāi)形勢評估提供一種思路，為森林火災(zāi)預(yù)測、預(yù)報(bào)研究工作提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

從國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng) (www.stats.gov.cn) 收集并整理了我國西南地區(qū) (重慶市、四川省、貴州省、云南省和西藏自治區(qū)) 2007—2016年的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)，基本信息主要包括森林火災(zāi) (一般、較大、重大和特大) 起數(shù)、火場總面積、受害森林面積、傷亡人數(shù)和經(jīng)濟(jì)損失等森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

1.2.1主成分分析

主成分分析 (PCA) 是一種通過 “降維” 的方式來簡化分析過程，增加結(jié)果精度的方法，數(shù)據(jù)的壓縮和數(shù)據(jù)的解釋可以表達(dá)其目的[9]。本研究中，著重考慮一般火災(zāi)起數(shù)、較大火災(zāi)起數(shù)、重大火災(zāi)起數(shù)、傷亡人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失和HCF起數(shù)，通過主成分分析，獲取包含這6個(gè)指標(biāo)信息的成分。

1.2.2聚類分析

聚類分析是一類數(shù)據(jù)所對應(yīng)的研究對象進(jìn)行分類的統(tǒng)計(jì)方法[10]。本研究采用的方法為系統(tǒng)聚類法，它是先將所有樣本各自看成一類，并規(guī)定樣本與樣本之間的距離和類與類之間的距離[11]。研究中使用歐拉距離來確定對象之間的距離，從而進(jìn)行分類。

1.2.3數(shù)據(jù)分析

用Excel 2010軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，用Origin 7.0作圖，用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析、主成分分析和聚類分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 西南地區(qū)森林火災(zāi)時(shí)空分布特征

2.1.1時(shí)間分布特征

2007—2016年我國西南地區(qū)森林火災(zāi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。由表1可知，森林火災(zāi)發(fā)生起數(shù)總計(jì)16 859起，年均1 686起，傷亡人數(shù)年均27人。森林火災(zāi)發(fā)生起數(shù)在2007—2010年普遍較高，而后呈下降趨勢，尤其是2015年和2016年火災(zāi)發(fā)生起數(shù)顯著減少，HCF在2009年發(fā)生次數(shù)最多，2010年相對減少，除在2009年、2010年發(fā)生HCF外，只在2014年發(fā)生過幾起，其他時(shí)間無HCF發(fā)生。在發(fā)生的森林火災(zāi)中，一般火災(zāi)和較大火災(zāi)占火災(zāi)起數(shù)的絕大部分，重大火災(zāi)普遍較少，但在2009—2010年發(fā)生起數(shù)較多，特大火災(zāi)10 a間沒有發(fā)生，2007年、2008年、2011年、2013年、2015年、2016年這6個(gè)年份做到了全年無重大、特大火災(zāi)。

2007—2016年我國西南地區(qū)火場總面積在2008年達(dá)到最大值，受害森林面積在2010年達(dá)到了最大值，HCF在2009年達(dá)到最大值，整體來說，各年份火場總面積普遍較高。就變異系數(shù)而言，重大火災(zāi)的分布比較離散，一般火災(zāi)與較大火災(zāi)分布比較集中。2010年的森林火災(zāi)起數(shù)、受害森林面積、傷亡人數(shù)和經(jīng)濟(jì)損失都都是最高的，其他各年份火災(zāi)形勢均沒有如此嚴(yán)重，這可能是因?yàn)?010年西南地區(qū)發(fā)生了季節(jié)性干旱，該現(xiàn)象使得西南地區(qū)的森林火災(zāi)起數(shù)突增，進(jìn)而造成的損失也顯著增加。

表1 2007—2016年我國西南地區(qū)森林火災(zāi)發(fā)生情況統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistics on the occurrence forest fire during 2007-2016 in Southwest China

2.1.2空間分布特征

2007—2016年西南地區(qū)森林火災(zāi)空間分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。由表2可知，貴州省森林火災(zāi)發(fā)生起數(shù)最多，達(dá)到9 396起，顯著高于其他地區(qū)；且一般火災(zāi)起數(shù)、較大火災(zāi)起數(shù)、重大火災(zāi)起數(shù)在5個(gè)地區(qū)中均最多。四川省的總森林火災(zāi)起數(shù)僅次于貴州省，云南省和重慶市再次之，西藏最少。

貴州省和云南省的火場總面積和受害森林面積相近，都比較大，其次為四川省和重慶市，西藏自治區(qū)的火場總面積和受害森林面積都最小。HCF方面貴州地區(qū)發(fā)生最多，四川次之。在經(jīng)濟(jì)損失方面重慶市和西藏自治區(qū)都比較低，云南省森林火災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失最大，貴州省和四川省次之；貴州省森林火災(zāi)造成的人員傷亡數(shù)量最大，其次是云南省和四川省，重慶市和西藏自治區(qū)均較少。除云南省外，我國西南其他4個(gè)地區(qū)森林火災(zāi)起數(shù)和受害面積的發(fā)展趨勢一致，即火災(zāi)起數(shù)越多，造成的森林受害面積也越大，而云南省的受害森林面積較大但相對火災(zāi)起數(shù)卻較少，這表明云南省森林火災(zāi)的規(guī)模和危害最大。

表2 2007—2016年我國西南地區(qū)森林火災(zāi)空間分布Table 2 Spatial distribution of forest fire during 2007-2016 in Southwest China

2.2 西南地區(qū)森林火災(zāi)形勢評價(jià)

2.2.1森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)相關(guān)性分析

2007—2016年5個(gè)地區(qū)共50組數(shù)據(jù)，對森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。由表3可知，森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)間均呈顯著相關(guān) (P< 0.05)，表明這6個(gè)指標(biāo)間信息重疊嚴(yán)重。其中HCF與一般火災(zāi)起數(shù)、較大火災(zāi)起數(shù)、重大火災(zāi)起數(shù)、傷亡人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失均呈極顯著相關(guān) (P< 0.01)，因此，HCF可以在一定程度上表征其他5個(gè)森林火災(zāi)指標(biāo)，對森林火災(zāi)的形勢進(jìn)行評價(jià)。

表3 森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)相關(guān)性分析 (n=50)Table 3 Correlation analysis of statistical indicators of forest fires

2.2.2森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主成分分析

根據(jù)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%為宜的原則[12]，取前2個(gè)主成分 (表4)。其中第一主成分的特征值最大，為4.152；第二主成分特征值為1.040，累計(jì)貢獻(xiàn)率為86.532%。由此表明前2個(gè)主成分基本包含了6個(gè)指標(biāo)的綜合信息，可以較好的反應(yīng)火災(zāi)形勢的變化。

表4 總方差解釋Table 4 The total variance explanation

主成分的得分系數(shù)矩陣見表5。用Yi表示第i個(gè)火災(zāi)綜合指標(biāo)，即主成分，用X1、X2、X3、X4、X5、X6分別表示一般火災(zāi)起數(shù)、較大火災(zāi)起數(shù)、重大火災(zāi)起數(shù)、傷亡人數(shù)，經(jīng)濟(jì)損失和HCF起數(shù)，則2個(gè)主成分表達(dá)式分別見公式 (1)～(2)：

Y1=0.215X1+0.225X2+0.172X3+0.188X4+

0.192X5+0.206X6

(1)

Y2=-0.055X1-0.127X2+0.624X3-0.442X4-

0.396X5+0.449X6

(2)

第一主成分(Y1)綜合了一般火災(zāi)起數(shù)，較大火災(zāi)起數(shù)，重大火災(zāi)起數(shù)，死亡人數(shù)，經(jīng)濟(jì)損失和HCF起數(shù)6個(gè)指標(biāo)，表明第一主成分是對所有指標(biāo)的一個(gè)綜合測度，可稱第一主成分為 “綜合火災(zāi)形勢成分”。在第二主成分 (Y2) 中，重大火災(zāi)起數(shù)、傷亡人數(shù)起數(shù)、經(jīng)濟(jì)起數(shù)和HCF起數(shù)對應(yīng)的系數(shù)絕對值都比較大，表明第二主成分是對火災(zāi)破壞性的反映，可稱之為 “火災(zāi)損失成分”。

表5 得分系數(shù)矩陣Table 5 Coefficient matrix of composition scores

2.2.3火災(zāi)形勢等級劃分

通過2007—2016年整體50組數(shù)據(jù)代入上述公式 (1)～(2)，并以貢獻(xiàn)率為權(quán)重計(jì)算綜合得分，按照綜合得分來進(jìn)行系統(tǒng)聚類。由圖1可知，當(dāng)分類數(shù)為14時(shí)，能滿足聚類的要求[13]。因此，將2007—2016年5個(gè)地區(qū)的50組數(shù)據(jù)劃分為14類。聚類結(jié)果見圖2。利用第一、第二主成分得分結(jié)合歷年火災(zāi)數(shù)據(jù)確定火災(zāi)特點(diǎn)對西南地區(qū)森林火災(zāi)形勢進(jìn)行分級，其結(jié)果見圖3和表6。

圖1 聚合系數(shù)隨分類數(shù)變化曲線Fig.1 Curve of aggregation coefficient with the classification number

圖2 聚類分析樹狀圖Fig.2 Tree diagram of cluster analysis

將14類結(jié)果繪制在西南地區(qū)局部地圖上，使聚類結(jié)果可以更直觀的解釋和比較，詳見圖3。由圖3可知，西藏和重慶火災(zāi)形勢波動(dòng)較小，其他省份火災(zāi)形勢波動(dòng)明顯。貴州省從級別8變?yōu)榧墑e2，云南省是受火災(zāi)影響最為嚴(yán)重的省份，從級別1變?yōu)榧墑e12，再變回級別2，整體變化較大，波動(dòng)非常明顯，在火災(zāi)的防治上需要改善?？偟膩碚f，西南地區(qū)的火災(zāi)形勢突出顯示在云南和貴州2個(gè)省份，在2009年、2010年火災(zāi)最為嚴(yán)重，而整體火災(zāi)形勢轉(zhuǎn)好。此外，云南省火災(zāi)受災(zāi)程度，火災(zāi)形勢都在逐年惡化，這與四川省形成鮮明對比，在對于西南地區(qū)火災(zāi)評判標(biāo)準(zhǔn)中，更應(yīng)該考慮的是云南省的整體火災(zāi)情況。

圖3 西南地區(qū)森林火災(zāi)形勢級別時(shí)空分布Fig.3 All fire data group clustering result map in Southwest China

表6 西南地區(qū)森林火災(zāi)形勢分級Table 6 Classification of forest fire situation in Southwest China

3 結(jié)論與討論

本研究對西南地區(qū)2007—2016年一般火災(zāi)、較大火災(zāi)、重大火災(zāi)、傷亡人數(shù)、HCF和直接經(jīng)濟(jì)損失這6項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析，并探究了整體HCF的動(dòng)態(tài)變化，得出以下結(jié)論：

1) 時(shí)間分布上在2009年、2010年出現(xiàn)最大值，各項(xiàng)數(shù)據(jù)均為最高，整體火災(zāi)形勢在這兩年最為嚴(yán)重。

2) 空間分布上貴州的各項(xiàng)火災(zāi)指標(biāo)如HCF等均出現(xiàn)最大值，火災(zāi)形勢最嚴(yán)重，受災(zāi)程度較大。

3) 通過聚類分析來對各省的主成分得分進(jìn)行分級，可以清晰的看出西藏自治區(qū)和重慶市的“綜合火災(zāi)形勢”未出現(xiàn)增長趨勢，且相對于其他省綜合火災(zāi)指標(biāo)較小，火災(zāi)形勢較好，而且這2個(gè)地區(qū)的HCF指標(biāo)較低，云南的火災(zāi)波動(dòng)范圍最大，而且HCF的發(fā)生率比較高，雖然各項(xiàng)火災(zāi)數(shù)據(jù)最后都趨于良好的范圍，但在群死群傷火災(zāi)的防治上需要提高。

在一定的地理區(qū)域內(nèi)，氣候變暖會(huì)影響森林火災(zāi)的發(fā)生和發(fā)展情況，而且會(huì)隨著時(shí)間的變化呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性[14]。就2007—2016年期間森林火災(zāi)起數(shù)與受害森林面積來說，2009年以后，二者變化趨勢基本吻合，2010年是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這可能是由于2010年西南地區(qū)所發(fā)生的區(qū)域性持續(xù)干旱嚴(yán)重，影響了一系列火災(zāi)因子 (含水率、可燃物載量等)，間接的提高了西南地區(qū)的防火能力，可能因此之后的火災(zāi)起數(shù)和過火面積均大幅下降，且相對平穩(wěn)。而造成2009年以前兩者不符的原因是由于過火面積受特大森林火災(zāi)的影響特別顯著[15]。

對貴州林區(qū)的森林火災(zāi)進(jìn)行科學(xué)指導(dǎo)以及預(yù)防撲救工作是十分重要并且迫切的[16]。貴州整體火災(zāi)形勢在2007—2011年出現(xiàn)不穩(wěn)定變化，火災(zāi)嚴(yán)重程度出現(xiàn)了整體最大級別14，這可能和貴州地理環(huán)境以及當(dāng)時(shí)的突發(fā)性干旱有關(guān)系，但在活字防止上需要引起有關(guān)部門的重視。在2010年以后受到持續(xù)性干旱的影響，可燃物含水率、可燃物載量、火源、林火強(qiáng)度等發(fā)生了改變[17]，而且山區(qū)地形條件復(fù)雜，不利于開展火災(zāi)的撲救，這可能也是造成單位面積內(nèi)火災(zāi)損失程度大的因素之一[18]，而四川地形則較為復(fù)雜，既有高原又有盆地，氣候春旱夏熱極易發(fā)生火災(zāi)，這也使得四川省的聚類級別在2009—2010年突然增高。

整體來說，我國西南地區(qū)的森林火災(zāi)過火面積大，火行為比較復(fù)雜[19]。這與區(qū)域內(nèi)山峰高聳、氣候多樣、植物種類豐富、森林類型多樣性強(qiáng)的特點(diǎn)密不可分。對比其他運(yùn)用變量分析法的研究，本研究重點(diǎn)突出了西南地區(qū)整體火災(zāi)形勢級別的評估，為有效預(yù)防森林火災(zāi)特別是重大、特大森林火災(zāi)提供了一定的參考。