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森林可燃物是林火发生的基础,可燃物类型及其载量影响火强度和蔓延速度。减少林内可燃物载量是降低林火发生的重要途径,也是林火管理的主要组成部分。可燃物处理方法主要有机械清理和计划火烧[1]。其中计划火烧(prescribed burning)是在人为控制下,有计划地利用低强度火清理林内可燃物,降低林火发生可能[2]。与其他方式相比,计划火烧不但可有效清除地表可燃物,而且经济成本低,还具有保护生物多样性和维持森林生产力的作用[3-4],是当前应用最广泛的可燃物管理措施。我国针对计划火烧提出了“物候点烧”、“跟雪点烧”等多种点烧方法,在西南、东北及内蒙林区得到广泛应用[5]。大兴安岭地区的森林可燃物分解慢,长期积累大量的地表可燃物,容易发生森林火灾[6]。通过计划火烧措施可以降低地表可燃物载量,减少林火发生,有利于森林生态系统的稳定。计划火烧是大兴安岭地区一项重要的可燃物处理措施,但定量评估计划火烧对森林防火的作用的相关研究还很少。刘志华等利用LANDIS模型模拟了计划火烧处理对呼中地区潜在的火发生影响,通过计划火烧进行可燃物处理会在一定程度上减少过火面积[7]。赵彬清等研究了计划火烧前后落叶松林土壤微生物、碳氮及湿度温度的变化,认为计划火烧不会导致土壤呼吸增加,为计划火烧的实施提供了理论基础[8]。
林分类型、地理环境等因素决定可燃物处理的方式方法[9]。计划火烧可用于清除细小可燃物,降低可燃物载量,在草甸及灌木区域使用广泛[10]。机械处理用于清除粗可燃物及空中可燃物,在落叶松林中与计划火烧结合使用,可有效降低地表可燃物及空中可燃物,减少地表火和树冠火发生的可能,降低火强度。可燃物处理的季节及时间对处理效果也有影响。在秋季进行计划火烧更能有效减少可燃物积累,降低林火的发生[11]。根据可燃物累积及分解过程,周期性进行低强度的计划火烧,可以调控森林地表可燃物载量[12-13]。大兴安岭地区草本灌木较多,在火险期易燃烧,蔓延速度快,是火灾的发源地。因此,每年定期在火险期前对沟塘草甸进行火烧处理,以降低地表可燃物载量,减少林火的发生,现已成为大兴安岭实施可燃物管理的有效措施。
基于森林资源和火烧安全方面的考虑,野外火烧实验的尺度一般比较小,只通过野外火烧实验难以定量评估林火管理措施对森林燃烧性的影响,因此,需要从景观尺度上模拟各种可燃物管理情景下的林火行为[14]。目前有一些模型可以模拟不同可燃物和天气条件下的森林燃烧过程。BEHAVE模型可以模拟可燃物对火行为影响[15],FOFEM模型可模拟火烧过程中树木死亡、可燃物消耗量等过程[16],但这些模型不能模拟火发生及蔓延过程。SIMMPPLE模型可从空间尺度模拟火蔓延过程,但不能直接模拟计划火烧过程[17]。LANDIS模型可以模拟可燃物的累积和分解过程,也可以在景观尺度上模拟火干扰的影响[18]。燃烧概率(BURN-P3)模型主要是用于评估景观尺度上的森林燃烧概率[19]。该模型结合气候、植被和地形等条件,可以模拟不同情景下的火发生及蔓延过程[20-21]。模型以年为步长进行迭代循环,迭代次数根据研究区面积大小、景观结构组成和火动态确定。对于每场火要模拟从点燃、蔓延到熄灭整个过程。首先要根据研究区的火发生历史统计数据确定不同季节的火发生概率图。模型将根据每个栅格的火发生概率、可燃物类型和火天气判断火是否可以被点燃以及点燃位置。如果确定火被点燃,就根据气象和火险指数利用Prometheus火增长模型模拟这场火的蔓延过程。通过整个火场的模拟过程就可以获得每场火发生位置和过火面积、火强度、树冠火发生比例等火场信息和火行为信息。同一迭代过程中不会出现重复火烧的格点,根据每个格点在所有迭代次数中的重复火烧次数计算得到燃烧概率。苗庆林等[22]通过对1991—2010年大兴安岭地区的燃烧概率进行模拟分析,验证了BURN-P3模型在我国大兴安岭地区的适用性,并模拟了未来不同气候情景下的森林燃烧性变化。
本研究利用BURN-P3模型模拟计划火烧前后两种情景下的森林燃烧概率,从燃烧概率、火强度、蔓延速度及树冠火发生比例等方面评估火险期前的计划火烧措施对一个区域森林燃烧性的影响。
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根据卫星遥感数据提取的在2016年火险期前的计划火烧面积为44 931 hm2,占研究区总面积的20.8%(图2)。大部分过火区的地表土壤裸露,草本可燃物的地上部分基本消失,易燃可燃物很少,只有很少的区域残留少量草本和灌木。计划火烧处理过的区域不能支持火的持续燃烧和蔓延,因此,我们把计划火烧过的区域视为无可燃物。基于计划火烧前后的可燃物变化,分别模拟这两种可燃物情景下的森林燃烧概率,评估一个区域内的计划火烧处理对区域的森林燃烧性影响。
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未进行计划火烧情景下,研究区平均燃烧概率为0.016 4(燃烧概率范围为0~0.06)(图3a)。按照相等间隔法将燃烧概率划分为:低(0~0.017 5)、较低(0.017 5~0.035)、较高(0.035~0.0525)和高(0.052 5~0.07)4个等级,分别占区域总面积的46.3%、48.2%、5%和0.5%。沟塘草甸区域燃烧概率低,落叶针叶林区域燃烧概率高。
计划火烧处理后,研究区平均燃烧概率为0.012 4(变化范围为0~0.07)(图3b),其中燃烧概率低、较低、较高和高的区域分别占区域总面积的61.7%、31.4%、6.3%和0.6%。中部落叶针叶林和混交林燃烧概率高。
经过计划火烧处理,研究区平均燃烧概率下降24.4%。计划火烧处理区域周围2 561.8 m范围内的燃烧概率下降(95%置信区间:2 323.3 ~2 800.3 m),燃烧概率降低的区域占总面积的43.8%。35.1%的区域的燃烧概率没有变化,21.1%区域的燃烧概率稍有增高。燃烧概率的变化主要是由于可燃物空间分布的变化引起的,由于多次迭代过程中火随机发生的位置和火险天气的变化,导致森林分布区域的燃烧概率发生变化,与计划火烧处理区域相邻的大部分区域的燃烧概率明显降低,部分落叶松林和混交林区域的燃烧概率升高,但区域内整体平均燃烧概率明显降低。
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两种情景下,燃烧概率最高的可燃物类型都是落叶针叶林,其次为常绿针叶林、针阔混交林和草地,落叶阔叶林的燃烧概率最低(表1)。未进行计划火烧的情景下,落叶针叶林平均燃烧概率为0.023 6,常绿针叶林、针阔混交林、草地和落叶阔叶林平均燃烧概率分别为0.022 8、0.021 9、0.017 2和0.017。计划火烧处理后,落叶针叶林平均燃烧概率为0.022 6,降低4.2%,常绿针叶林、针阔混交林、草地和落叶阔叶林平均燃烧概率分别为0.022、0.020 6、0.016 8和0.016 9,分别降低3.5%、5.9%、2.3%和0.6%。
表 1 两种情景下可燃物类型及燃烧概率
Table 1. Burn probability for each fuel type with two scenarios
类型
Fuel types未进行计划火烧情景
Scenario without
prescribed burning
treatment计划火烧后情景
Scenario after
prescribed burning
treatment增量
Increase/
%草地(O-1a)
Grass0.017 2 0.016 8 −2.3% 常绿针叶林(C-4)
Evergreen coniferous forest0.022 8 0.022 −3.5% 落叶针叶林(M-1a)
Deciduous coniferous forest0.023 6 0.022 6 −4.2% 阔叶林(D-4)
Broad-leaved forest0.017 0.016 9 −0.6% 针阔混交林(M-1b)
Coniferous and broad-leaved forest0.021 9 0.020 6 −5.9% -
未进行计划火烧情景下,研究区平均火烧强度为548.9 kW(范围:0~6 356.5 kW·m−2)(图4a-1)。落叶松林和常绿针叶林区域平均火强度分别为3 451.8 kW·m−2和2 688 kW·m−2,而草类可燃物的平均火强度只有225 kW·m−2。计划火烧处理后,研究区平均火烧强度为450.6 kW·m−2(范围:0~13 204.5 kW·m−2),下降了17.9%(图4b-1)。89.8%的区域面积的火烧强度下降,只有10.2%的区域的火强度升高。草地和计划火烧区周围森林的火强度下降明显。
未进行计划火烧情景下,研究区平均蔓延速度为2.2 m·min−1(范围:0~8.3 m·min−1)(图4a-2)。草地的平均蔓延速度为2.1 m·min−1,落叶针叶林区域的蔓延速度为5.2 m·min−1。计划火烧处理后,整个区域的平均蔓延速度为1.6 m·min−1(范围:0~15.4 m·min−1),降低了27.3%。蔓延速度下降、不变和上升的区域分别占总区域面积的76.2%、3.9%和19.9%(图4b-2)。
落叶针叶林和针阔混交林容易发生树冠火。未进行计划火烧处理的情景下,树冠火平均发生比例为0.018 4(变化范围:0~0.56),落叶松和混交林区域树冠火发生比例分别为0.241 9和0.135 9(图4a-3)。计划火烧处理后,树冠火平均发生比例为0.016 2(变化范围:0~0.92),下降了11.7%。树冠火发生比例下降和不变的区域占总面积的94.8%,只有5.2%的区域树冠火发生比例上升(图4b-3)。虽然计划火烧处理的区域主要是草类可燃物,但整个区域的可燃物空间分布的变化会影响到整个区域的火行为特征,树冠火的发生比例也明显降低。
计划火烧处理后,落叶松林的火强度、蔓延速度和树冠火发生比例分别下降8.1%、5.8%和8.6%,针阔混交林的火强度、蔓延速度和树冠火发生比例分别下降5.3%、5%和15.0%,草地的火强度和蔓延速度分别下降7.9%和4.8%(表2)。
表 2 两种情景下各类型可燃物火行为
Table 2. Fire behavior for each fuel type with two scenarios
类型
Type未进行计划火烧情景
Scenario without prescribed
burning treatment进行计划火烧情景
Scenario after prescribed
burning treatment火行为增量
Fire behavior increase火强度
Fire intensity/
(kW·m−2)蔓延速度
Rate of spread/
(m·min−1)树冠火
发生比例
Crown fraction
burned火强度
Fire intensity/
(kW·m−2)蔓延速度
Rate of spread/
(m·min−1)树冠火
发生比例
Crown fraction
burned火强度增量
Fire intensity
increase蔓延速度增量
Rate of spread
increase树冠火发生
比例增量
Crown fraction
burned increase草地(O-1a)
Grass225 2.1 0 207.3 2.0 0 −7.9% −4.8% 0% 常绿针叶林(C-4)
Evergreen coniferous forest2 688.0 4.1 0.135 9 2 515.3 3.9 0.120 7 −6.4% −4.9% −11.2% 落叶针叶林(M-1a)
Deciduous coniferous forest3 451.8 5.2 0.242 0 3 171.3 4.9 0.221 2 −8.1% −5.8% −8.6% 阔叶林(D-4)
Broad-leaved forest291.1 1.0 0.001 8 259.3 0.9 0.001 5 −10.9% −10% −16.7% 针阔混交林(M-1b)
Coniferous and broad-leaved forest794.2 2.0 0.002 1 752.2 1.9 0.001 8 −5.3% −5% −15.0%
计划火烧对区域森林燃烧性的影响
Influences of Prescribed Burning on Regional Forest Burning Probability
-
摘要:
目的 利用燃烧概率模型模拟计划火烧前后两种情景下的森林燃烧概率,在景观尺度上定量评估计划火烧在林火预防中的作用。 方法 利用SPOT6卫星数据提取大兴安岭部分区域在2016年火险期前进行计划火烧处理的可燃物状况,基于研究区附近地面气象观测数据利用R软件计算2016年火险期每日的火险指数,通过BURN-P3模型分别模拟计划火烧前后的森林燃烧性,评估计划火烧对森林燃烧概率和火行为的影响。 结果 2016年火险期前该区域进行计划火烧的面积为44 931 hm2,占区域总面积的20.8%。计划火烧后,研究区平均燃烧概率从0.016 4降到0.012 4,落叶针叶林、常绿针叶林、针阔混交林、草地和落叶阔叶林平均燃烧概率分别降低4.2%、3.5%、5.9%、2.3%和0.6%。计划火烧前研究区的平均火烧强度和平均蔓延速度分别为548.9 kW·m−2和2.2 m·min−1,通过计划火烧处理,火烧强度和蔓延速度分别降低17.9%和24.3%。落叶针叶林和针阔混交林是发生树冠火的主要类型,火强度高、火蔓延速度快。计划火烧处理后研究区的树冠火比例降低了11.7%。 结论 火险期前的计划火烧减少了区域内草类可燃物的空间分布,降低了草类可燃物载量,也有效降低了区域内的森林燃烧性,平均火强度、蔓延速度和树冠火发生比例均显著降低。计划火烧区附近2 500 m范围内的燃烧概率明显降低。 Abstract:Objective Burning probability model was used to simulate fire burning on the landscape scale and the impacts of prescribed burning on forest flammability were assessed quantitatively. Method The data about fuel conditions of some areas of Daxing’anling after prescribed burning before the fire season of 2016 were extracted from SPOT6 satellite data. The daily weather indices in the fire season were calculated with the weather observation data near the study area by using R-software. The burning probability and fire behavior indices of the forest were simulated with BURN-P3 model for the scenarios with and without prescribed burning. Result The areas treated with prescribed burning in 2016 were 44,931 hm2, accounting for 20.8% of the total area. The average burning probability was 0.0164 and 0.0124 for the scenarios with and without prescribed burning. The average burning probability for each fuel type respectively decreased by 4.2% for deciduous coniferous forest, 3.5% for evergreen coniferous forest, 5.9% for coniferous and broad-leaved mixed forest, 2.3%for grass, and 0.6% for broad-leaved forest after prescribed burning. The average fire intensity and spread speed were 548.9 kW/m2 and 2.2 m/min under the scenario with prescribed burning. The average fire intensity and spread rate decreased by 17.9% and 24.3% due to prescribed burning. Deciduous coniferous forests and mixed forest showed high fire intensity and spread speed, and are easy to occur crown fires. The proportion of crown fire reduced by 11.7% after prescribed burning. Conclusion The prescribed burning could decrease the distribution areas of grass fuel and fuel loadings. The burn probability, fire intensity, rate of spread and crown fire fraction of the region decrease after prescribed burning. The burning probability will drop obviously in the buffer areas with 2500 m wide around the prescribed burning regions. -
Key words:
- prescribed burning
- / burn probability model
- / forest combustibility
- / Daxing’anling
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表 1 两种情景下可燃物类型及燃烧概率
Table 1. Burn probability for each fuel type with two scenarios
类型
Fuel types未进行计划火烧情景
Scenario without
prescribed burning
treatment计划火烧后情景
Scenario after
prescribed burning
treatment增量
Increase/
%草地(O-1a)
Grass0.017 2 0.016 8 −2.3% 常绿针叶林(C-4)
Evergreen coniferous forest0.022 8 0.022 −3.5% 落叶针叶林(M-1a)
Deciduous coniferous forest0.023 6 0.022 6 −4.2% 阔叶林(D-4)
Broad-leaved forest0.017 0.016 9 −0.6% 针阔混交林(M-1b)
Coniferous and broad-leaved forest0.021 9 0.020 6 −5.9% 表 2 两种情景下各类型可燃物火行为
Table 2. Fire behavior for each fuel type with two scenarios
类型
Type未进行计划火烧情景
Scenario without prescribed
burning treatment进行计划火烧情景
Scenario after prescribed
burning treatment火行为增量
Fire behavior increase火强度
Fire intensity/
(kW·m−2)蔓延速度
Rate of spread/
(m·min−1)树冠火
发生比例
Crown fraction
burned火强度
Fire intensity/
(kW·m−2)蔓延速度
Rate of spread/
(m·min−1)树冠火
发生比例
Crown fraction
burned火强度增量
Fire intensity
increase蔓延速度增量
Rate of spread
increase树冠火发生
比例增量
Crown fraction
burned increase草地(O-1a)
Grass225 2.1 0 207.3 2.0 0 −7.9% −4.8% 0% 常绿针叶林(C-4)
Evergreen coniferous forest2 688.0 4.1 0.135 9 2 515.3 3.9 0.120 7 −6.4% −4.9% −11.2% 落叶针叶林(M-1a)
Deciduous coniferous forest3 451.8 5.2 0.242 0 3 171.3 4.9 0.221 2 −8.1% −5.8% −8.6% 阔叶林(D-4)
Broad-leaved forest291.1 1.0 0.001 8 259.3 0.9 0.001 5 −10.9% −10% −16.7% 针阔混交林(M-1b)
Coniferous and broad-leaved forest794.2 2.0 0.002 1 752.2 1.9 0.001 8 −5.3% −5% −15.0% -
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