作者简介:王晓红,工程师,硕士通讯作者:张吉利, E-mail:xtafktj@126.com
1.中国林业科学院林业新技术研究所,北京 100091;2.国家林业局哈尔滨林业机械研究所,黑龙江哈尔滨 150086;3.中国林科院寒温带林业研究中心,黑龙江哈尔滨 150086; 4.大兴安岭地区气象局,黑龙江加格达奇 165000
1. Research Institute for Forestry New Technology, Beijing, 100091, China; 2. Harbin Research Institute of Forestry Machinery, State Forestry Administration, Harbin 150086, Heilongjiang,China; 3. Research Center of Cold Temperate Forestry, CAF, Harbin 150086, Heilongjiang, China; 4. Daxinganling Meteorological Office of Heilongjiang Province, Jiagedaqi 165000, Heilongjiang, China
Daxing’an ling Region; lightning fire; lightning location data; Logistic regression; ROC curve
DOI: 10.14067/j.cnki.1673-923x.2017.03.007
备注
作者简介:王晓红,工程师,硕士通讯作者:张吉利, E-mail:xtafktj@126.com
利用 2005—2011年 5—10月黑龙江省大兴安岭林区的雷击火灾、闪电气象数据和其它数据,建立用于该地区雷击火预报的二项 Logistic回归模型,并将 ROC曲线用于模型的评价。结果 表明: 2005—2011年该地区雷击火发生数量年际变化较大,相对于人为火呈上升趋势;集中发生于 5—6月,与云地闪电发生频数相关不显著 (P> 0.05)。经似然比检验,最终进入模型的变量为:前 7天 FFMC平均值、前 3天地闪次数、前 7天平均降水量。用于模型评价的 ROC曲线比较凸近左上角,曲线下面积 (AUC)为 0.888,表明模型预测效果较理想,可为大兴安岭林区的雷击火预测提供科学参考。
This paper used lightning fire data, lightning data, meteorology data and other useful data from May to October during 2005 and 2011 of Daxing’an ling Region in Heilongjiang Province, establishing Binary Logistic Regression Model to predict lightning fire in this region, and using ROC curve to evaluate the model. The results showed that lightning fires in this area had a great interannual variability between 2005 and 2011, and showing an increasing trend compared with human caused fires; mainly occurred in May and June, and not significantly correlate with the number of lightning(P> 0.05). Through likelihood ratio testing, the final variables using in the model were: previous 7 days’ average FFMC; previous 3 days’ average lightning frequency; previous 7 days’ average precipitation. The ROC curve which was used to evaluate the model was closer to the top left corner, the value of the area under the curve (AUC) was 0.888, indicating that the result of prediction simulation was desirable, and can be used to provide scientific reference for the prediction of lightning fires in Daxing’an ling Region.
引言
雷击火是由云地闪电引发的森林火灾,多发生在人烟稀少、交通不便的偏远林区。防火期内一次较强的雷暴活动可以形成多个分散的火点,易形成重、特大森林火灾。1976—2001 年, 雷击火占加拿大安大略省森林火灾总数的43%[1];1980—2004 年,雷击火占美国阿拉斯加州森林火灾总数的52%[2];我国大兴安岭地区也是雷击火重灾区,4—9 月均有雷击火发生, 6 月为高发月份,1966~ 2006 年,大兴安岭林区发生雷击火 500 余起,占火灾总数的 36%[3-4]。据中国林业网的报道, 2015年大兴安岭林区相继发生 36起森林雷击火,共出动扑火人员 13 000余人,该区森林雷击火预防扑救形势严峻 (http://www.forestry.gov.cn)。
森林雷击火主要受云地闪电、可燃物、气象等因素影响,其中云地闪电是森林雷击火发生的先决条件和预测的主要依据。全区域覆盖的闪电定位系统能够提供闪电发生时间、位置、极性、能量等详实的监测数据,是开展预测工作的重要硬件基础。美国、加拿大、澳大利亚和芬兰等闪电定位系统完善的国家,已将森林(或草原)雷击火险形势预报作为林火管理部门的常规手段 [5-7]。气象因子是影响林火发生各因子中变化最快的,利用气象因子进行林火预报研究在国内已广泛开展 [8-10],但与闪电定位数据结合的研究还比较少。黑龙江省大兴安岭地区气象局于 2005年建立了 ADTD闪电定位监测系统,开始记录监测区内的闪电数据,为雷击火的定因、预测提供了宝贵的原始数据,但相关的雷击火预测模型研究在我国的开展的还比较少 [11-13]。本研究选择黑龙江省大兴安岭林区作为研究区域,利用 2005~ 2011年间的雷击火灾数据、闪电监测数据、可燃物和气象等数据,选取预报因子,运用二项 Logistic回归模型建立黑龙江省大兴安岭林区雷击火的单日预报模型,探索利用闪电定位数据和其它气象数据联合预测森林雷击火发生的方法。
2 研究方法
3 结果与分析
3.1 闪电对雷击火的影响数据表明, 1968—2011年黑龙江省大兴安岭地区 5月至 10月共发生森林火灾 1 691次,过火总面积 689万 hm2(见图1),其中雷击火 661次,过火总面积 397万 hm2,占总火灾次数的 39%。其中,2005—2011年该区共发生森林火灾 501起,其中雷击火 130起,占总火灾次数的 25.9%,主要集中在呼中区(见图2)。2005年雷击火发生最多,为 44起,占总次数的 33.8%。雷击火发生数量不同年际间变化较大。
图2 2005—2011年大兴安岭地区雷击火分布
Fig.2 The distribution of lightning fires in Daxing’anling region from 2005 to 2011图3表明, 2005年雷击火最多,但闪电发生次数却较少。从 2007开始到 2011年,闪电次数呈逐渐上升趋势,但雷击火次数变化并无明显规律。并且雷击火次数与闪电次数相关不显著(P> 0.05)。图4为 2005—2011年 5月至 9月雷击火次数与闪电次数变化情况,即该月多年的总和,如 5月分别为 2005—2011年的 5月雷击火次数总和和闪电次数总和, 10月雷击火次数为 0,闪电次数 54次。由图可知,闪电和雷击火主要集中每年的 6月至 8月,但月际间,闪电次数与雷击火次数相关性并不显著(P> 0.05)。
图3 2005—2011年雷击火次数和闪电次数的变化情况
Fig.3 Interannual dynamics of number of lightning fires and lightning from 2005 to 2011图4 5—9月雷击火次数和闪电次数的变化情况
Fig.4 Monthly dynamics of the number of lightning fires and lightning from March to September由上面两图分析结果可知,虽然雷击火是由闪电引发的,但单纯研究雷击火与闪电的关系无明显相关性,尤其是年际间的雷击火与闪电,有的年间出现负相关性,这可能是由于降水等其他条件对雷击火发生的影响,参考 Chen[19]、雷小丽 [11]和于成龙 [20]等研究结果,本研究最后选定前 3天云地闪次数、前 7天云地闪次数、前 3天平均闪电能量、前 7天平均闪电能量、前 7天 FFMC平均值、前 7天平均降水量 6个参数做为变量,建立 Logistic回归模型。
3.2 Logistic模型的建立如下表1所示,得到各变量的显著性得分表,从表1可以看出,综合得分和显著性水平,前 3天平均云地闪能量、前 7天平均云地闪能量、前 7天平均云地闪次数这 3个变量应予剔除。把剩余的变量再次代入 Logistic模型,回归系数如下表2,模型运行结果卡方值为 54.481,最大似然平方的对数值为 97.413,均大于 7.815(显著性水平为 0.05,自由度为 3的临界值),同时各变量的Wald 值均大于3.841(显著性水平为0.05,自由度为1 的临界值),故模型可通过检验,最终回归模型的变量包括前3 天平均云地闪次数、前7 天FFMC 平均值和前7 天平均降水量。回归方程为:
(2)其中,P 为雷击火发生的概率;LT3 为前3 天平均云地闪次数;FFMC7 为前7 天FFMC 平均值;PPT7 为前7 天平均降水量
由模型中各变量的得分情况可以看出,影响雷击火发生的主要因素是前 7天 FFMC平均值,其次是前 3天平均云地闪次数和平均降水量,这些因素对雷击火都起到促进作用。
将 2012年和 2013年的前 3天平均云地闪次数、前 7天 FFMC平均值和前 7天平均降水量代入上述回归方程(方程 2),计算模型模拟的概率与实际发生雷击火进行对比,分析该模型的准确率。对发生雷击火的预测精度为 66.67%,对不发生雷击火的预测精度为 86.82%。由此可见,利用 Logistic回归模型进行雷击火概率模拟的准确率较高,结果较为理想。
3.3 应用 ROC评价回归模型对雷击火发生的预报能力在 SPSS工作表中产生预测因子预测值的 Pre_1,以新变量 Pre_1为检测变量,以雷击火发生的结果为金标准,作 ROC曲线分析,得出检验变量的曲线下面积( Area under the curve, AUC)。如下图5所示得到的 ROC曲线, ROC曲线越凸越近左上角表明其模拟价值越大。 AUC 越大模拟的准确性越大, AUC 接近 0.5 时,无模拟意义, AUC < 0.7 表示模拟准确率较低, AUC 在 0.7~ 0.9表示模拟准确性中等, AUC > 0.9 时表示模拟有较高的准确性。如下表3所示,新变量 Pre-1的 AUC=0.888,说明本研究中选择的前 3天平均云地闪次数、前 7天 FFMC平均值和前 7天平均降水量 3个变量对雷击火进行模拟具有较好的准确性。
4 结论与讨论
(1)2005—2011年间黑龙江省大兴安岭地区雷击火发生数量年际变化较大, 2005年雷击火最高,从 2007开始到 2011年,雷击火次数出现逐渐上升趋势,闪电和雷击火的高发期是 6—8月份,年际间,闪电次数与雷击火次数相关性并不显著(P> 0.05),月际间,闪电次数和雷击火次数的相关性不显著(P> 0.05)。
(2)运用二值 Logistic回归模型模拟雷击火发生情况,模拟发生雷击火的精度为 66.67%,不发生雷击火的精度为 86.82%,总体上准确率较高。运用 ROC曲线对模拟结果进行评价,结果显示,变量 pre_1的 AUC=0.888> 0.5,说明与加拿大、西班牙等雷击火高发林区相同 [15-16],在大兴安岭地区使用 Logistic模型进行雷击火预测具强的统计学优势。
从各变量的得分来看,影响雷击火发生概率的因素从大到小依次为前 7天 FFMC平均值、前 3天云地闪次数、前 7天平均降水量,其中, FFMC对雷击火的影响作用最大,这与 Turner[21]的研究结果一致。
(3)本文主要讨论了利用闪电定位数据和其它气象数据联合预测雷击火发生概率的问题,在参数选择上没有将含水率以外的其它可燃物参数(如种类、密实度等)和地形条件纳入模型中。由于硬件的限制,闪电定位数据本身在空间上存在测量误差(理论上约 1 km)。从火灾数据中获取的雷击火时空数据是雷击火引燃、蔓延后被防火部门发现的数据,与实际引燃的时空数据还有一定误差。因此,将闪电定位数据与火灾数据中记录位置推演而来可燃物和地形数据对应在一起意义不大,选择 FFMC这类有广泛代表性的参数作为预测因子有利于模型的推广应用
2.1 研究区域黑龙江省大兴安岭林区 (123°40′~ 126°39′E, 50°24′~ 52°21′N)属寒温带大陆性季风气候,年辐射总量 4 500 MJ,年日照 2 600 h,年有效积温 2 100 ℃。年平均气温 -2.4 ℃,极端最高温 39.4 ℃,极端最低温 -50.2℃。年平均降水量 470 mm,集中在 7月至 9月间。大兴安岭林区是中国重点国有林区和天然林主要分布区之一,也是中国唯一的寒温带明亮针叶林区和国内仅存的寒温带生物基因库,主要树种有兴安落叶松 Larix gmelinii、白桦 Betula platyphylla、樟子松 Pinus sylvestris var. mongolica、偃松 Pinus pumila、山杨 Populus davidiana等针叶和阔叶树种。
2.2 数据来源及数据处理本研究数据来源如下: 2005—2011 年 5月至10月大兴安岭地区 8个 ADTD闪电定位系统的自动记录数据,包括每次闪电回击发生的时间、地理位置(经纬度)、雷电流强度、闪电极性和能量等,数据由大兴安岭地区气象局提供; 1968—2011年黑龙江省大兴安岭地区历史雷击火灾数据记录,包括各次起火地点、发现时间、扑灭时间、起火原因和过火面积,数据由省森林防火办提供; 2005— 2011 年 5—10月大兴安岭地区漠河、呼玛、呼中、塔河、新林、加格达奇 6个气象站的逐日气象资料,包括气温、降水、相对湿度和风速等来自中国气象科学数据共享网(http://cdc.cma.gov.cn/)。
2.2.1 FFMC的计算森林火险天气指数( FWI)是其加拿大森林火险等级系统( CFFDRS)的重要组成部分,在大兴安岭地区已有较好的理论研究基础 [17]。 FFMC 是代表细小可燃物的可燃性和易燃性的一个相对简单的指标,受温度、降水、相对湿度和风速的影响,最小值为 0(可燃物含水率为 100%),最大值为 101(可燃物的含水率为 0)。FFMC 的值越大表明火险等级越高。 FFMC 的具体计算过程参照 Van Wagner相关文献 [18],分别计算每个气象站的 FFMC。
2.2.2 Logistic模型应用Logistic模型可表示为:
其中,β0为常数项,为偏回归系数; P代表雷击火发生的概率,值越大代表雷击火发生的概率越大; X代表影响雷击火发生的因子: X1前 3天云地闪次数; X2前 7天云地闪次数; X3前 3天云地闪平均能量; X4前 7天云地闪平均能量; X5前 7天 FFMC平均值;X6前 7天平均降雨量。
将 2005—2011年原始数据观测值整理后利用 SPSS软件计算 Logistic回归系数,利用最大似然比检验删除不显著变量,建立最终的 Logistic回归方程。使用 ROC曲线( Receiver operating characteristic curve)对雷击火模拟的预报因子进行综合分析,用于讨论模型的预测效果。
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学报简介
中南林业科技大学学报
《中南林业科技大学学报》原名《中南林学院学报》,是中南林业科技大学主办的以林为特色的自然科学学术期刊。该刊1981年创刊,2010变更为月刊,月底出版,国内外公开发行。国际刊号为ISSN 1673-923X,国内刊号为CN43-1470/S。该刊是教育部优秀科技期刊,全国优秀高校学报,湖南省一级期刊。是全国中文核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国精品科技期刊,中国科技核心期刊。该刊入编了国内所有的期刊数据库。
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