李常誠(chéng)，巨文珍，楊盛揚(yáng)，彭泊林，韋龍斌，莢 文，李 楓，韓斐揚(yáng)

（1.廣西壯族自治區(qū)林業(yè)勘測(cè)設(shè)計(jì)院，廣西南寧 530011；2.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院 資源信息研究所，北京 100091；3.自然資源部北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)自然資源監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)工程技術(shù)創(chuàng)新中心，廣西南寧 530011）

2022 年，受副熱帶高壓偏強(qiáng)偏大和拉尼娜現(xiàn)象等影響，長(zhǎng)江流域發(fā)生歷史罕見(jiàn)夏秋冬連旱；因持續(xù)干旱，森林火災(zāi)事件頻發(fā)[1-2]。氣候是森林火災(zāi)發(fā)生的重要驅(qū)動(dòng)因素，直接影響林分內(nèi)可燃物的含水率、林火蔓延速度、過(guò)火面積和防火期的長(zhǎng)短[3-6]。氣候變化對(duì)森林火災(zāi)的影響一直是林火研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與重點(diǎn)[7-9]。大量研究表明，森林火災(zāi)的發(fā)生與干旱聯(lián)系密切，當(dāng)前研究多圍繞干旱與森林火災(zāi)的作用機(jī)理、干旱與森林火災(zāi)發(fā)生頻次的關(guān)系和概率模型的研建等方面[10-14]。李思宇等[10]構(gòu)建干旱-森林火災(zāi)災(zāi)害鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，以定量化的手段揭示干旱-森林火災(zāi)災(zāi)害鏈的演化過(guò)程；蘭明才等[12]分析長(zhǎng)沙地區(qū)干旱的時(shí)空分布特征及氣象成因，結(jié)果顯示長(zhǎng)沙地區(qū)的森林火災(zāi)多發(fā)生在干旱條件下的連晴時(shí)段；Margolis等[13]對(duì)美國(guó)新墨西哥州圣達(dá)菲市不同林分、干旱和火災(zāi)3者間的關(guān)系進(jìn)行研究，結(jié)果顯示如果干旱越來(lái)越頻繁和嚴(yán)重，發(fā)生重大森林火災(zāi)的可能性和嚴(yán)重性會(huì)急劇增加；李秀芬等[14]基于大興安嶺林區(qū)1974 — 2016 年標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)，采用統(tǒng)計(jì)分析和對(duì)比分析方法，研究不同干濕情景對(duì)森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)及過(guò)火面積的影響，結(jié)果顯示森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)多（少）和過(guò)火面積大（小）與氣候的干濕狀況（等級(jí)）基本一致，森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)與氣候干濕狀況的聯(lián)系更密切。因具體森林火災(zāi)實(shí)例較少，目前干旱脅迫對(duì)森林火災(zāi)受損程度影響的研究尚不多見(jiàn)。

2022年10月17日，桂林市全州縣發(fā)生1起森林火災(zāi)。當(dāng)?shù)卦诨馂?zāi)發(fā)生前遭遇近2 個(gè)月的持續(xù)干旱，幾乎無(wú)降水。本研究通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍影像、多期衛(wèi)星遙感影像和氣象數(shù)據(jù)，分析林分火災(zāi)前受干旱脅迫程度，同時(shí)基于無(wú)人機(jī)航拍影像，輔以林分實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)火災(zāi)后林分受損程度進(jìn)行評(píng)估，探究干旱脅迫下森林火災(zāi)受損程度的變化，為極端氣候條件下森林火災(zāi)預(yù)警監(jiān)測(cè)和火險(xiǎn)評(píng)估提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣西桂林市全州縣北部（110°37′～111°19′E，25°29′ ～26°23′N），包括文橋鎮(zhèn)、黃沙河鎮(zhèn)、大西江鎮(zhèn)和龍水鎮(zhèn)，土地總面積約為4 021 hm2，林地面積為2 783 hm2，森林覆蓋率為67.38%。區(qū)域內(nèi)，亞熱帶季風(fēng)氣候特征顯著，降水集中在雨季，干季多晴少雨，干旱明顯，年均氣溫18.5 ℃，年均降水量1 565.9 mm。研究區(qū)地處湘桂走廊，因兩面高山形成的狹管效應(yīng)，區(qū)域內(nèi)常年風(fēng)速約為3.0 m/s[15-16]，是廣西常年風(fēng)速較大的兩個(gè)地區(qū)之一。植被主要為中亞熱帶常綠闊葉林；在過(guò)火范圍內(nèi)，作為易燃樹(shù)種的杉木（Cunninghamialanceolata）人工林面積占過(guò)火面積的56.9%。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1 影像數(shù)據(jù)

本研究采用的遙感影像取自哨兵2 號(hào)（Sentinel-2）、中巴地球資源衛(wèi)星04A 星（CBERS-04A）的可見(jiàn)光和紅外波段數(shù)據(jù)，分辨率分別為2和10 m，獲取時(shí)間為2020年10月、2022年10月14日和2022年10月23—24日等多個(gè)時(shí)間點(diǎn)。其中，2020年10月沒(méi)有完整無(wú)云影像；采用無(wú)云影像合成方法，利用整個(gè)10 月的影像，挑選最佳像元進(jìn)行無(wú)云影像合成。獲取無(wú)人機(jī)航拍影像；無(wú)人機(jī)型號(hào)為大疆M300RTK；正射影像拍攝時(shí)間為2022 年12 月11—21日。

1.2.2 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心（http://data.cma.cn），取廣西全州縣國(guó)家級(jí)氣象站（2018—2022年）的逐日氣象數(shù)據(jù)；火場(chǎng)與該氣象站點(diǎn)的距離在100 km內(nèi)。氣候因子選擇日降水量（mm）、日平均氣溫（℃）、日平均相對(duì)濕度（%）和日平均風(fēng)速（m/s）。

1.3 研究方法

1.3.1 過(guò)火范圍與干旱程度確定

基于迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)（Iterative Weighted Multivariate）算法，對(duì)比2022 年10 月14 日和2022 年10 月24 日火災(zāi)前后兩期哨兵2 號(hào)遙感影像的光譜信息變化量。對(duì)2022年10月23日取自中巴地球資源衛(wèi)星04A 星（空間分辨率2 m）的遙感影像進(jìn)行目視判讀，并對(duì)檢測(cè)的光譜信息變化量進(jìn)行二值劃分，確定過(guò)火區(qū)和未過(guò)火區(qū)的閾值范圍，初步確定過(guò)火范圍。未過(guò)火區(qū)包括過(guò)火圖斑內(nèi)仍為綠色的植被區(qū)域，及道路、建筑和裸地等火災(zāi)前的非植被區(qū)。結(jié)合無(wú)人機(jī)拍攝的火場(chǎng)影像和實(shí)地調(diào)查，確定過(guò)火范圍。

歸一化差異植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）可用于表征地表植被覆蓋狀況或植被質(zhì)量情況[17]。研究區(qū)的植被因持續(xù)干旱，健康狀況下降，可利用近紅外波段和紅波段分別計(jì)算兩期哨兵2號(hào)遙感影像的NDVI值，研究持續(xù)干旱對(duì)植被健康狀況的影響。求2020 年10 月影像計(jì)算得到的NDVI 值和2022 年10 月14 日影像計(jì)算得到的NDVI 值的差值，并基于差值劃定各干旱脅迫程度閾值范圍，確定2022 年10 月14 日過(guò)火區(qū)森林干旱程度。

1.3.2 氣象數(shù)據(jù)分析

為研究氣象條件對(duì)森林火災(zāi)損失程度的直接和間接影響，本研究采用SPSS 22.0軟件中兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（Mann-Whitney U 檢驗(yàn)），分析研究區(qū)在森林火災(zāi)發(fā)生前無(wú)降水期間，日降水量、日平均氣溫、日平均相對(duì)濕度和日平均風(fēng)速的變化。無(wú)降水期間為2022年8月27日—10月17日，以2018—2021年同時(shí)段氣象情況均值為對(duì)照。

1.3.3 實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)

調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)源于2022 年12 月過(guò)火范圍內(nèi)杉木林分標(biāo)準(zhǔn)地調(diào)查。標(biāo)準(zhǔn)地調(diào)查方法和布設(shè)數(shù)量依據(jù)《森林火災(zāi)成因和森林資源損失調(diào)查方法》（LY/T 1846—2009）[18]進(jìn)行；共設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)地99 塊，規(guī)格為20 m × 30 m；調(diào)查內(nèi)容包括海拔、經(jīng)緯度、坡度和坡向等環(huán)境因子及胸徑、樹(shù)高、林齡結(jié)構(gòu)、密度、郁閉度和樹(shù)種組成等喬木層調(diào)查因子。

1.3.4 圖斑區(qū)劃

以無(wú)人機(jī)航拍影像為基礎(chǔ)，采用ArcGIS 10.2 軟件疊加研究區(qū)最新年度的森林資源管理“一張圖”數(shù)據(jù)成果，依據(jù)不同地類、林分受害程度等因子對(duì)火場(chǎng)杉木林分進(jìn)行初步圖斑區(qū)劃，區(qū)劃的最小面積為400 m2。通過(guò)火場(chǎng)杉木林分調(diào)查結(jié)果，對(duì)圖斑區(qū)劃進(jìn)行初次修正，確定過(guò)火范圍。由于無(wú)人機(jī)航拍時(shí)間在火災(zāi)發(fā)生后的近2 個(gè)月，火場(chǎng)情況發(fā)生較大變化，因此根據(jù)2022 年10 月24 日遙感影像提取的過(guò)火范圍，核實(shí)、修改過(guò)火范圍內(nèi)杉木林分受害情況，對(duì)圖斑區(qū)劃進(jìn)行第2 次修正。最后對(duì)涉及干旱脅迫的斑塊修邊并標(biāo)注干旱脅迫等級(jí)，對(duì)圖斑區(qū)劃進(jìn)行第3次修正。

1.3.5 量化干旱脅迫的影響

干旱脅迫對(duì)杉木林分受害影響程度最直觀的表現(xiàn)為各林分受害程度的面積占比。為方便分析，將杉木各林分受害程度的面積整化為百分比，根據(jù)第3 次修正后的圖斑區(qū)劃結(jié)果，分別根據(jù)受干旱脅迫程度和林分受害程度統(tǒng)計(jì)杉木各齡組面積及其占比；影響程度量化為百分比。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣象條件分析

連續(xù)干旱是本次森林火災(zāi)前期的主要?dú)夂蛱卣?，森林火?zāi)發(fā)生前52 天內(nèi)，過(guò)火范圍內(nèi)的日平均氣溫比同期升高1.8 ℃，日平均相對(duì)濕度僅為同期的72.8%，日降水量為0 mm，日平均風(fēng)速為3.0 m/s。依據(jù)《氣象干旱等級(jí)》（GB/T 20481—2017）[19]中降水量距平百分率（Precipitation Anomaly in Percentage,PA，%）的月尺度劃分標(biāo)準(zhǔn)，本次干旱已達(dá)特旱等級(jí)（PA ≤-95%）。

將2022 年的日平均氣溫、日平均相對(duì)濕度、日降水量和日平均風(fēng)速與2018—2021年的均值進(jìn)行兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（表1）。除日平均風(fēng)速無(wú)顯著區(qū)別外，2022 年8 月27 日—10 月17 日的日平均氣溫顯著高于2018—2021 年同期均值（P＜0.05），日平均相對(duì)濕度和日降水量均顯著低于2018 —2021年同期均值（P＜0.05）。

表1 各氣象因子非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Results of non-parametric test of meteorological factors

2.2 林分干旱脅迫程度劃分

NDVI 值變化與降水量呈高度相關(guān)[20-21]。通過(guò)對(duì)比不同時(shí)期遙感影像的NDVI 差值，可較直觀地反映極端干旱對(duì)林分健康狀況的影響。將中巴地球資源衛(wèi)星04A 星2020 年10 月的合成影像與火災(zāi)發(fā)生前（2022 年10 月14 日）的影像進(jìn)行NDVI 歸一化處理。2022 年火災(zāi)發(fā)生前，研究區(qū)的灰色區(qū)域更多，且分布較均勻，說(shuō)明研究區(qū)受干旱脅迫影響明顯（圖1 ～2）。

圖1 2020年10月過(guò)火范圍NDVI分布特征Fig.1 Distribution characteristics of NDVI in overfire range in October,2020

圖2 2022年10月過(guò)火范圍NDVI分布特征Fig.2 Distribution characteristics of NDVI in overfire range in October,2022

2020 和2022 年的NDVI 最大值（1.00，1.00）和最小值（-0.58，-0.54）變化不大；2020 年均值略高，說(shuō)明2020 年10 月研究區(qū)的植被覆蓋度較高（表2）。2022 年火災(zāi)發(fā)生前，由于受干旱脅迫影響，植被覆蓋度有明顯變化。

表2 NDVI值統(tǒng)計(jì)Tab.2 Statistics on NDVI values

通過(guò)計(jì)算兩期影像NDVI 差值，確定干旱脅迫程度的閾值，分別為0 ＜輕度脅迫＜0.15、0.15 ≤中度脅迫＜0.35 和0.35 ≤重度脅迫≤0.70；共區(qū)劃杉木林分圖斑20 065 個(gè)，單個(gè)圖斑面積最大為7.46 hm2，最小為0.04 hm2。結(jié)果顯示，未受干旱脅迫的杉木林分面積最大（1 244.15 hm2），占杉木林分總受害面積的50.12%；其次為輕度干旱脅迫（46.16%）；重度干旱脅迫面積占比最?。?.14%）（表3）。

表3 圖斑區(qū)劃結(jié)果Tab.3 Results of pattern division

2.3 干旱脅迫對(duì)林分受害程度的影響

2.3.1 杉木各齡組林分受害程度分析

根據(jù)實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，參考《森林火災(zāi)林木受害程度判定》（DB 23/T 1376—2010）[22]和《森林火災(zāi)林木受害判定規(guī)范》（DB 51/T 2923—2022）[23]，進(jìn)行林分受害程度等級(jí)劃分。杉木林分的受害程度隨林齡增加呈下降趨勢(shì)。杉木各齡組林分重度受害面積占杉木林分總受害面積的比例最大，平均占比77.52%，且重度受害面積占比隨杉木林齡增加呈下降趨勢(shì)，從幼齡林的84.63%降至過(guò)熟林的72.27%；杉木各齡組林分輕度受害面積占比均在1.26%以下，無(wú)明顯變化規(guī)律（圖3）。

圖3 杉木齡組與林分受害程度的關(guān)系Fig.3 Relationships among age groups of C.lanceolata and damage degrees of stands

2.3.2 干旱脅迫對(duì)杉木林分受害程度的影響

杉木林分受害程度隨干旱脅迫程度增加呈上升趨勢(shì)。干旱脅迫對(duì)杉木林分重度受害影響較大，林分重度受害面積占杉木林分總受害面積的比例從輕度脅迫的80.40%升至重度脅迫的94.04%（表4）。以未受干旱脅迫為對(duì)照，當(dāng)林分受輕度干旱脅迫時(shí)，林分重度受害面積占比從73.90% 升至80.40%，增加6.50 個(gè)百分點(diǎn)，受中度干旱脅迫時(shí)增加16.38 個(gè)百分點(diǎn)，受重度干旱脅迫時(shí)增加20.14 個(gè)百分點(diǎn)；可認(rèn)為此凈增長(zhǎng)為因持續(xù)干旱而加重的林分重度受害程度，最大可加重20.14 個(gè)百分點(diǎn)，最少為6.50個(gè)百分點(diǎn)。

表4 干旱脅迫對(duì)杉木林分受害程度的影響Tab.4 Effects of drought stresses on damage degrees of C.lanceolata stands(%)

除杉木幼齡林外，其他各齡組林分重度受害程度均隨干旱脅迫程度增加呈上升趨勢(shì)（表5）。以未受干旱脅迫為對(duì)照，干旱脅迫對(duì)杉木各齡組林分重度受害程度的影響表現(xiàn)為過(guò)熟林＞成熟林＞近熟林＞中齡林，對(duì)應(yīng)增加28.71、20.91、19.75和17.81個(gè)百分點(diǎn)；隨林齡增加，重度受害程度占比上升。

表5 干旱脅迫對(duì)杉木各齡組林分受害程度的影響Tab.5 Effects of drought stresses on damage degrees of C.lanceolata stands at different age groups(%)

3 討論與結(jié)論

氣象要素是決定林火發(fā)生發(fā)展的直接因子[24-25]。本研究結(jié)果顯示，火災(zāi)發(fā)生3 日內(nèi)，日平均風(fēng)速達(dá)到3 級(jí)；風(fēng)速在3 ～5 級(jí)容易發(fā)生重特大森林火災(zāi)[26]，其直接影響火勢(shì)的蔓延速度、林火強(qiáng)度、火災(zāi)面積和撲救難度[24]。在火災(zāi)發(fā)生前52 天內(nèi)，研究區(qū)日平均氣溫、日平均相對(duì)濕度和日降水量分別與2018 — 2021 年同期平均水平差異顯著，這為高等級(jí)森林火災(zāi)的發(fā)生提供了先決條件。持續(xù)干旱為主的氣象條件加重了本次森林火災(zāi)的損失程度。

持續(xù)干旱加重杉木林分在森林火災(zāi)中的受害程度。中度和重度干旱對(duì)林木蒸騰作用抑制明顯，加速林木枝葉枯萎[27-28]，使得林內(nèi)積累更多的有效可燃物；高等級(jí)森林火災(zāi)的頻繁出現(xiàn)與森林可燃物積累有密切關(guān)系[29]。不同程度的干旱通過(guò)影響可燃物積累量，間接影響森林火災(zāi)損失程度，這與本研究中杉木各齡組林分重度受害面積占杉木林分總受害面積的比例隨干旱脅迫程度增加上升的結(jié)果一致。

本研究的局限之一是缺乏杉木林分災(zāi)后恢復(fù)能力的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)。未來(lái)，可在不同受害程度的杉木林分中設(shè)置一定數(shù)量固定樣地，定期監(jiān)測(cè)各項(xiàng)林木生長(zhǎng)指標(biāo)，分析不同受害程度林分的更新恢復(fù)能力，根據(jù)林分更新恢復(fù)能力確定杉木各林分受損程度，可為森林火災(zāi)林木定損提供參考。

王秋華等[30]、張慧蓮[31]認(rèn)為地形、地勢(shì)對(duì)森林火災(zāi)有重要影響，地形的起伏變化影響可燃物的類型和分布，直接影響林火蔓延速度和林火強(qiáng)度。本研究中發(fā)生森林火災(zāi)區(qū)域的地形地勢(shì)較復(fù)雜，山谷割裂深，斜坡及以上坡度占比90%以上；地形地勢(shì)對(duì)本次森林火災(zāi)受害程度的影響值得進(jìn)一步探究。

本研究分析結(jié)果較客觀地反映了林分干旱脅迫程度與森林火災(zāi)受損程度間的關(guān)系。干旱脅迫對(duì)森林火災(zāi)受損程度影響較大，加重各齡組杉木林分重度受害程度。基于遙感影像的NDVI 值能準(zhǔn)確反映林分受干旱脅迫程度，應(yīng)充分發(fā)揮遙感影像在火災(zāi)監(jiān)測(cè)、火險(xiǎn)評(píng)估和災(zāi)后恢復(fù)等方面的潛力和優(yōu)勢(shì)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)極端氣候條件下火險(xiǎn)的準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)，為火災(zāi)預(yù)防和應(yīng)急決策提供科學(xué)依據(jù)。

利益沖突：所有作者聲明無(wú)利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：李常誠(chéng)、巨文珍和楊盛揚(yáng)負(fù)責(zé)研究計(jì)劃制定、樣地?cái)?shù)據(jù)分析和論文撰寫；彭泊林和李楓負(fù)責(zé)樣地?cái)?shù)據(jù)采集和文獻(xiàn)檢索；莢文負(fù)責(zé)遙感數(shù)據(jù)分析；韋龍斌、韓斐揚(yáng)負(fù)責(zé)論文審閱與修改。