应用空间点模式方法研究大兴安岭雷击火空间分布格局_郭.pdf

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1、第29卷第12期2009年12月生态学报ACTA ECOLOGI CA SI N ICAVol.29,No.12Dec.,2009http:/基金项目:国家科技支撑计划资助项目(2006BAD03A0805)收稿日期:2009203219;修订日期:2009207228致谢:特别感谢美国纽约州立大学林学与环境科学学院(SUNY2ESF)张连军教授和张文华硕士在模型应用理论以及软件应用方面的指导,同时感谢东北林业大学林学院赵颖慧博士的数据支持。3 通讯作者Corresponding author.E2mail:应用空间点模式方法研究大兴安岭雷击火空间分布格局郭福涛1,胡海清1,3,马志海2(1.

2、东北林业大学林学院,哈尔滨 150040;2.美国纽约州立大学林学与环境科学学院,锡拉丘兹 13210)摘要:林火空间分布格局的研究对于林火发生预测以及理解林火在森林景观变化过程中的作用具有重要的意义。运用空间点模式方法对大兴安岭地区19882005年间雷击火发生情况进行了统计分析进而确定雷击火空间分布情况,研究结果表明大兴安岭地区雷击火成聚集分布,并存在雷击火热点地区,其核心区地理坐标分别为12306E,5220N;12341E,5134N;12408E,5048N。关键词:大兴安岭;雷击火;空间点模式;空间格局文章编号:100020933(2009)1226741207 中图分类号:S76

3、2.2 文献标识码:ASpatial point process for spatial distribution pattern of lightn ing2caused forestfires in DaXingan M ounta insGUO Fu2Tao1,HU Hai2Qing1,3,MA Zhi2Hai21School of Forestry,Northeast Forestry University,Harbin150040,China2College of Environmental Science and Forestry,State University of New Y

4、ork,Syracuse13210,ChinaActa Ecologica Sinica,2009,29(12):67416747.Abstract:The study of spatial pattern of forest fire locations is important to predict the fire occurrence as well as tounderstand the role of fire in landscape processes.A spatial statistical analysis of lightning2caused fires in Dax

5、inganlingbetween 1988 and 2005,was carried out to investigate the spatial pattern of fires.Fire locationswere found to be spatiallyclustered.The results also showed that there are some“hot2point”areas in Daxinganling and geographical coordinates ofthose areas are 12306E,5220N;12341E,5134N;12408E,504

6、8N,respectively.Key W ords:Daxingan mountains;lightning fire;spatial point process;spatial pattern在加拿大,雷击火发生次数占总火灾次数的35%,其过火面积占总过火面积的85%1。其中不列颠哥伦比亚、阿尔伯塔和安大略3省,由雷击火引起的火灾次数分别占火灾总次数的41%、60%和31%2。美国平均每年有11.5万次雷击火,美国西部山区约有68%的森林火灾由雷击火引起。我国的雷击火在少数地区也相当严重,全国范围内雷击火占1%2%,主要集中在黑龙江的大兴安岭,内蒙古的呼盟和新疆的阿尔泰山地区。由于雷击火在

7、发生数量以及过火面积上所占比重之大,因此对雷击火的时空发生规律研究引起了学者们的广泛关注。Morris3 对华盛顿和俄勒冈州地区的雷击和雷击火进行了研究,研究结果表明雷击火发生频率并不是高海拔地区一定高于低海拔地区,而且从历史上的火灾分布情况看,并不存在所谓的高危险区。http:/我国学者曾对我国黑龙江省和大兴安岭呼中林区雷击火分布进行了研究,研究得出雷击火存在季节高发和地域高发的时空分布特性46。另有研究发现加拿大安大略省的雷击火成聚类分布,并存在雷击火高发区7。此外有学者运用Arcview extension对雷击火空间点分布进行了平滑修正,完善了雷击火空间分布图象,从而可以更准确直观的判

8、断雷击火空间分布格局8。以往对我国大兴安岭地区雷击火空间格局的研究,多局限于罗列数据加定向描述的方法或者运用图层叠加的方式,人为观察雷击火分布大致区域和密集程度,缺少数学理论依据。本研究主要运用SPP(spatial2pointprocess)空间点过程中的k函数,以及Kernel空间密度函数对我国大兴安岭林区的雷击火空间分布格局进行研究。此方法的运用更为科学准确的论证了雷击火空间分布格局。SPP空间点模式技术由Cressie于1993年提出。Allard等于2001年对空间点过程进行了建模,Stoyan和Penttinen在2000年首次将空间点模式应用于林业问题上911。1 研究区域概况研

9、究地点位于黑龙江省大兴安岭林区(5010 5333N,12112 12700E;面积为8.35106hm2)。该区属寒温带季风气候,年均气温-24,最低气温-52.3,最高气温39.0。年降水量350500mm,降水集中于78月份。相对湿度70%75%,积雪期达5个月,林内雪深3050 cm。土壤以棕色针叶林土和暗棕壤为主。全区山势比较平缓,海拔在3001 400 m左右,15以内的缓坡占80%以上。大兴安岭林区属于寒带针叶林区森林类型以杜鹃(Rhododendron)2 落叶松林(Larix gm elinii)、杜香(Ledum palnstre)2 落叶松林、草类 2 落叶松林、杜鹃 2

10、 樟子松林(Pinus sylvestris)、白桦(Betula platyphylla)2 落叶松林、白桦 2 杜鹃林、蒙古栎(Quercusm ongolica)2 胡枝子(Lbicolor)、蒙古栎 2 白桦林为主。该区为我国森林火灾高发区,年均森林过火面积居全国之首,是我国森林火灾危害最严重的地区。2 研究方法2.1 数据整理本研究采用数据为大兴安岭地区防火办公室提供的火灾资料,内容包括起火原因,过火时间,过火地点经纬度坐标,过火面积,过火植被类型等。2.2 空间分布模式研究方法2.2.1 基于RipleyK2 函数的L2 函数K2 函数是一种计算最小临近距离的统计方法,通常用于检验

11、连续不同距离尺度下样本总体的分布格局。分析方法是Ripley 1977年提出的,它的估计值K(h)可按下式计算12:K(h)=12AijIh(dij)(1)式中,A是指研究区域面积,dij是指在A范围内,起火点i到起火点j的距离,h是距离尺度,Ih(dij)是一个指数函数,如果dijh,则Ih(dij)=1,当dijh,Ih(dij)=0。是指研究区域内单位面积起火点的数量。需要强调的是,为了减少边缘效应对K2 函数的影响,距离h的值不易设的太大,一般要求至少小于研究区域长度的一半。RipleysK(h)函数分析可用S2Plus软件13,但是就K2 函数本身的计算结果,很难直观的看出分布的性质

12、,因此需要进行一个开方线性转换。Besag等提出用L(h)代替K(h)以保持方差稳定14:L(h)=K(h)(2)L(h)与h的关系图可用于检验分布格局的类型。同时,通过模拟随机检验,可以得到L(h)的置信区间。本文采用95%的置信区间。当L(h)落在置信区间上方时,则林火分布是聚集分布;当L(h)落在置信区间内时,则分布是随机分布;当L(h)落在置信区间的下方时,则是均匀分布。同时L(h)与h的关系图也可用于检2476生 态 学 报 29卷 http:/验分布格局在不同尺度下的格局。2.2.2Kernel空间密度估计点过程的空间密度可通过Kernel空间密度估算公式进行计算15:(S)=1(

13、S)ni-112kS-Si(3)式中,(S)为林火在S点的空间分布密度。S1,Sn为雷击火发生点的地理坐标。为带宽,式中(S)是一个边缘校正函数,表达式为(S)=12ks-udu。通过调整带宽 的值,可以得到在不同尺度下的林火空间密度估计。3 研究结果与分析3.1 雷击火空间分布类型运用K2 函数计算得出大兴安岭雷击火发生分布类型,由于火灾发生受地被可燃物影响较大,故火灾发生可能会受前一年或前几年火灾发生情况的影响,同时也可能对下一年雷击火的发生产生影响,因此在计算分布类型时,以3a为一个样本数据。图1 图6为以3a为单位的雷击火分布情况,其中图1显示19881990雷击火分布主要是聚集分布,

14、距离尺度为350 km时出现聚集峰点。图2显示19911993大兴安岭地区雷击火的空间分布在连续不同尺度下为随机分布。图3显示在距离尺度小于450 km时雷击火成聚集分布,大于450 km时成均匀分布。图4显示19971999年间雷击火在300 km尺度下成聚集分布,大于300 km时成均匀分布。图5,图6在300 km距离尺度下也都成聚集分布,大于该尺度成均匀分布。图7为19882005年间的雷击火发生分布情况,显示雷击火主要成聚集分布,以大约260 km为距离尺度出现聚集峰点。由此也可推断,在运用K函数对大兴安岭地区进行雷击火空间分布形式计算时,当尺度范围小于260 km时,雷击火是成聚集

15、分布的。实际情况是大兴安岭全区总面积84600 km2,因此K函数的带宽设置若为总面积的1/2,则距离尺度大致为205 km要远小于300km,若从这个距离尺度看,大兴安岭地区19882005年间雷击火发生分布均为聚集分布,即在小尺度下,大兴安岭地区雷击火空间分布形式为聚集分布。3.2 雷击火空间分布密度根据K函数的计算结果,得出大兴安岭林区雷击火主要成聚集分布,并非随机分布。为了进一步证实和定位雷击火热点地区,本文运用Arc view软件中的空间分析模块对热点进行了分析。347612期 郭福涛 等:应用空间点模式方法研究大兴安岭雷击火空间分布格局http:/ 在火点密度的时间段划分上,理论上

16、应该与前文3.1中雷击火空间分布类型的时间段划分一致。本文也做了如此的尝试,但是实际情况是由于统计记录的每年的雷击火数量并不大,在实际空间密度求算中往往由于样本数量较少而得不到空间密度分布,因此足够的样本数量是进行空间密度求算的前提,为了保证良好的空间密度求算结果,本文在时间段划分上进行了若干尝试,最后选择将19882005年的雷击火数据分成两个样本进行空间密度分析。又因大兴安岭地区面积较大,各雷击火点之间距离不容易准确判断,故本文在运用公式(3)进行空间密度求算过程中,将式中(带宽)分别设为5,10,20 km和50 km 4个不同尺度进行密度求算,最后选择20km带宽较为合理。所谓“热点区

17、”和“次热点区”的确定,事实上并没有明确的数量化指标用于判断。因为研究区域面积不同,其区域内林火发生的“热点区”判断标准也不同。也就是说所谓“热点”与“次热点”的判断条件是随着研究区域面积和计算时采用的带宽的变化而变化的。“热点地区”只是个相对的概念,主要就是对比参照某研究区域内其它子区域,即林火在该研究区域内的一个或几个子区域的发生频次明显高于其它子区域。图8为大兴安岭地区19881997年间雷击火空间分布密度,显示雷击火主要分布在林区东部,并且无热4476生 态 学 报 29卷 http:/图719882005年雷击火L函数分布曲线Fig.7L(h)for lightning fires,

18、19882005点地区。图9是19982005年的雷击火空间分布密度,显示沿西北部到西南存在3个雷击火“热点地区”,其雷击火发生频次为0.0170.024次/km2。热点核心区经纬度坐标分别为12306E,5220N;12341E,5134N;12408E,5048N,按照行政区划其位置分别为阿尔木和呼中林业局交界处、呼中和新林林业局最南端交界处以及松岭林业局西南方。此外中部地区存在一片面积较大的“次热点”地区位于西林吉地区西南部。图10为19882005年间雷击火的空间分布情况,可以看出主要热点地区基本上与图9显示一致,只是中心地带“次热点”地区消失。另外要说明的是,图810中空白区域,并非

19、表示没有雷击火发生,只是在空间密度很低情况下,为了便于对密度分布图的直观观察,将此区域设置成空白色。图8表明在19881997年间,雷击火发生次数很少,且无热点地区,根据图2L的函数分布曲线显示19911993年间雷击火是随机分布的,图3显示19941996年虽然呈现聚集分布,但是L函数分布曲线弧度不大,表明聚集分布不是十分显著,这可为图8中显示雷击火发生少且无热点地区提供证明。此外19881997年间没有明显雷击火“热点区域”,从官方统计数据来看此阶段雷击火发生次数明显减少,频次较低。其中一个主要原因是1987年“5.6”大火后,大兴安岭地区大量林分烧毁,导致林内可燃物急速减少,加之大火过后

20、,大兴安岭林区下属各林业局连续数年进行了火烧迹地的林木皆伐,也导致林分可燃物547612期 郭福涛 等:应用空间点模式方法研究大兴安岭雷击火空间分布格局http:/图10 大兴安岭地区19882005年间雷击火空间分布密度Fig.10Spatial intensity of lightning fires in Daxinganling area,19882005大量减少,由于缺少了林火发生的重要要素,使得雷击火发生概率大为降低。4 结论与讨论(1)运用K函数对大兴安岭地区雷击火空间分布格局进行计算,根据Lhat分布曲线显示除19911993年间成随机分布,其余各年雷击火整体上是成聚集状分布的

21、。(2)不同时间样本数据下,计算得出雷击火聚集分布的距离尺度不同,19882005年间以260 km为距离尺度,雷击火发生出现聚集峰点。19881990年雷击火分布在距离尺度为350 km时出现聚集峰点。19941996年间距离尺度小于450 km时雷击火成聚集分布,大于450 km时成均匀分布。19971999年间雷击火在300km距离尺度下成聚集分布,大于300 km时成均匀分布。19992005年间同样在300 km距离尺度下成聚集分布,大于该尺度成均匀分布。(3)若将K函数中带宽设置若为总面积的1/10,则距离尺度大致为52 km要远小于300 km,而实际运算过程中为了减少边界效应对

22、K函数的影响,带宽设置往往要比总面积的1/2小,若从这个距离尺度看,大兴安岭地区19882005年间雷击火发生分布均为聚集分布。(4)根据Kernel空间密度函数对大兴安岭雷击火发生空间密度进行模拟推算,经过计算对比,确定了带宽20km为适合的空间密度求算参数,模拟结果显示大兴安岭地区19882005年间雷击火分布存在热点地区,热点核心区地理坐标分别为12306E,5220N;12341E,5134N;12408E,5048N。需要指出的是本研究只是首次运用空间点模式研究手段对大兴安岭地区雷击火空间分布格局进行描述性研究,但对于导致如此分布格局的机理,并没有进行深入研究,事实上雷击火的发生受很

23、多因素影响和制约,已有部分学者对此进行了研究。舒立福6 等对大兴安岭呼中林区雷击火发生影响因素研究表明:雷击火的数量和降水量有直接关系,干旱日数越长,雷击火,越多;气温低、降水量多于常年,雷击火就少;同时得出纬度越高的林区,雷击火多发。McRae16 研究发现在澳大利亚首都堪培拉,雷击火发生与海拔,坡度,坡向没有关系。Renkin和Despain17 发现在黄石公园雷击火与海拔没有相关性,但与可燃物种类和湿度相关。Meisner18对南爱荷华州地区研究也发现,雷击火发生效率与可燃物种类关系密切,并发现存在所谓的高火险区域。可见关于雷击火产生和分布的影响因素研究,目前并没有较为一致的定论。此外在

24、研究雷击火分布与影响因素关系时,不应只考虑两者之间的总体回归关系,模型的建立要充分融入空间位置信息。References:1 WeberM G,StocksB J.Forest fires and sustainability in the boreal forests of Canada.Ambio,1998,27:5452550.2 Komarek E V.Lightning and fire ecology in Africa.Proc Tall Timbers Fire Eco1 Conf,1974,11:4732511.3 Morris W G.Lightning storms an

25、d fires on the national forests of Oregon and Washington.USDA Forest Service,Pacific Northwest ForestExper ment Station,Portland,1934.4 Hu H Q,Jin S.Study on forest fire regime of HeiLongjiang province.forest fire spatial and temporal dynamics and statistical distribution.Scientia Silvae Sinicae,200

26、2,38(1):88294.6476生 态 学 报 29卷 http:/ 5 Jin S,Hu H Q.Study on forest fire regime of HeiLongjiang province.analysis on factors affecting fire dynamics and distuributions.ScientiaSilvae Sinicae,2002,38(2):982102.6 Shu L F,WangM Y,Tian X R,et al.The fire environmentmechanis m of lightning fire for med f

27、orDaxingan mountains.Scientia Silvae Sinicae,2003,39(6):94299.7 Justin Podur,David L,Martellet al.Spatial patterns of lightning2caused forest fire in Ontario,197621998.EcolModel,2003,164:1220.8 Giuseppe Amatulli,Juan de la Riva,et al.Mapping lighning/human2caused wildfires occurrence under ignition

28、point location uncertainty.EcolModel,2007,200:3212333.9 Cressie N A C.Statistics for SpatialData.New York:W iley,1993.10Allard D,BrixA,Chadoeuf J.Testing local independence between two point processes.Biometrics,2001,57(2):5082517.11Stoyan D,Penttinen A.Recent applications of point processmethods in

29、 forestry statistics.Statist Sci,2000,15(1):61278.12TangM P,Tang S Z,LeiX D.Edge correction ofRipleysK(d)function on population spatialpattern allalysis.Acta Ecologica Sinica,2003,23(8):153321538.13VenablesW N,RipleyB D.Modern Applied Statisticswith S2Plus.Springer&New York,1999.500.14Min T Z.Develo

30、ping a scientific basis for sustainable management of tropical forest.Universitaetsverlages Goettingen,2005,32237.15Bailey T C,GatrellA C.Interactive SpatialData Analysis.Longman Group Limited&Essex,1995.16McRae R H D.Prediction of areas prone to lightning ignition.Int J W ildl Fire,1992,2:1232130.1

31、7Renkin R A,Despain D G.Fuelmoisture,forest type and lighting2caused fire in Yellowstone National Park.Can J For Res,1992,22:37245.18MeisnerB N.Correlation of national fire danger rating system indices and weather data with fire reports.Forest fire laboratory,pacific southwestresearch station,USDA f

32、orest service,final report,interagency agreementNo.R500A20021,riverside,1993.参考文献:4 胡海清,金森.黑龙江省林火规律研究 林火动态与格局影响因素的分析.林业科学,2002,38(2):98102.5 金森,胡海清.黑龙江省林火规律研究 林火时空分布.林业科学,2002,38(1):8894.6 舒立福,王明玉,田晓瑞,等.我国大兴安岭呼中林区雷击火发生火环境研究.林业科学,2003,39(6):9499.12 汤孟平,唐守正,雷相东,等.Ripleys K(d)函数分析种群空间分布格局的边缘校正.生态学报,2003,23(8):15331538.747612期 郭福涛 等:应用空间点模式方法研究大兴安岭雷击火空间分布格局