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      基于點(diǎn)模式法的四川省林火時(shí)空分布特征研究

      2019-07-07 01:12:20覃先林李曉彤侯亞男
      四川林業(yè)科技 2019年6期
      關(guān)鍵詞:火點(diǎn)林火四川省

      劉 倩,覃先林,李曉彤,侯亞男

      (中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所,國家林業(yè)局林業(yè)遙感與信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)室,北京 100091)

      作為森林?jǐn)_動(dòng)的一個(gè)重要影響因子,森林火災(zāi)直接影響森林覆蓋,改變森林生態(tài)系統(tǒng)物種多樣性,在不同時(shí)空尺度對(duì)生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力水平及資源可用性造成很大破壞[1]。位于我國西南地區(qū)的四川省內(nèi)由于西南高山林區(qū)的存在,林火頻發(fā)且危害嚴(yán)重,是衛(wèi)星林火監(jiān)測的重點(diǎn)區(qū)域[2-3]。因此在景觀或區(qū)域尺度上研究四川省林火時(shí)空分布規(guī)律,既是該地區(qū)森林火災(zāi)區(qū)劃、火源安全管理的需要,也為進(jìn)一步開展森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)和林火預(yù)防工作提供幫助。

      歷史森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是用來研究林火時(shí)空分布的重要數(shù)據(jù)源[4~11],如楊廣斌等[6]根據(jù)1986—2006年北京市森林火災(zāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對(duì)北京市林火時(shí)空發(fā)生規(guī)律進(jìn)行了分析。Vega等[7]利用1969—2008年林火統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)瑞士提契諾州森林火災(zāi)分布進(jìn)行了分析。但隨著衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源的增加、衛(wèi)星傳感器性能的不斷優(yōu)化,許多高時(shí)間、空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)如 AVHRR[12~13]、MODIS[14~16]、HJ[17~18]等早已廣泛用于林火研究,其中,MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)因其光譜范圍廣、一天可覆蓋同一區(qū)域 4 次、時(shí)間分辨率高等特點(diǎn)被廣泛用于火點(diǎn)檢測、過火面積評(píng)估、林火發(fā)生時(shí)空規(guī)律研究等[19~20],且 Qin 等發(fā)現(xiàn)對(duì)于中國典型森林火災(zāi)案例, 從MODIS中獲得的火災(zāi)數(shù)據(jù)比從國家收集的統(tǒng)計(jì)火災(zāi)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、空間精確性更好[21]。

      近年來,國內(nèi)對(duì)于林火發(fā)生時(shí)空研究主要是在時(shí)間尺度和空間尺度上找到其分布特征規(guī)律。時(shí)間尺度上李順等[22]采用變異系數(shù)和阿倫因子對(duì)興安嶺林火時(shí)間分布的聚集性范圍和尺度進(jìn)行了分析;空間尺度上鄧忠堅(jiān)等[23]采用核密度法分析了云南省 2007—2013 年衛(wèi)星檢測熱點(diǎn)與林火數(shù)據(jù),顧先麗等[16]采用Getis-Ord-Gi*熱點(diǎn)分析工具和信息熵理論研究了江西省2001—2015年林火發(fā)生時(shí)空分布特征,闕華斐等[24]借助時(shí)空立方體熱點(diǎn)分析模型分析了湖南省近10年林火時(shí)空分布規(guī)律和發(fā)展趨勢。

      四川省是我國林業(yè)資源大省,也是我國林火的多發(fā)區(qū)和重災(zāi)區(qū),以往針對(duì)四川省林火時(shí)空分布規(guī)律的研究較少,利用不同的分析方法對(duì)其多個(gè)林火高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行針對(duì)性分析更是稀少。因此本研究基于MODIS火產(chǎn)品數(shù)據(jù),提取了四川省 2001—2012 年 12 年時(shí)間序列信息,在時(shí)間和空間尺度上運(yùn)用不同的空間分析方法對(duì)該區(qū)域林火點(diǎn)模式分布規(guī)律進(jìn)行探究,以期為該地區(qū)森林防火安全管理工作提供幫助。

      1 研究區(qū)及研究方法

      1.1 研究區(qū)概況

      四川省位于中國西南地區(qū)內(nèi)陸,地理位置東經(jīng)92 ° 21 ′~108 ° 12 ′和北緯26 ° 03 ′~34 ° 19 ′,地處長江上游。四川省總面積達(dá)48.6 km2,居全國第五位。據(jù)第八次全國森林資源清查結(jié)果顯示,四川省森林面積達(dá)1 703.74 萬 hm2,僅次于內(nèi)蒙古、黑龍江和云南。森林覆蓋率為35.22%,活立木總蓄積量為177 576.04 萬 m3,居全國第2位。全省主要由四川盆地、川西北高原和川西南山地3部分組成。東部四川盆地是我國四大盆地之一,面積16.5 萬 km2,氣候溫暖濕潤,冬暖夏熱,年降水量可達(dá) 1 000 mm~1 300 mm,屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候,植被為亞熱帶常綠闊葉林。川西高原則以寒溫帶氣候?yàn)橹?,氣候垂直變化顯著,冬寒夏涼,日照充足,年降水量500 mm~900 mm,主要分布高山稀疏植被和嵩草高寒草甸。川西南山地四季不明顯,日照充足,年降水量900 mm~1 200 mm,屬于亞熱帶半濕潤氣候。由于獨(dú)特的氣候和地理?xiàng)l件,且少數(shù)民族居住分散,火源管理較難,四川省森林火災(zāi)頻發(fā),造成巨大損失[25]。如2019年3月30日涼山州木里縣境內(nèi)發(fā)生的火災(zāi),由于林火爆燃導(dǎo)致30名撲火人員犧牲。

      1.2 數(shù)據(jù)來源

      選取四川省 2001—2012 年 MODIS火產(chǎn)品數(shù)據(jù) MOD14A2/MYD14A2(a Daily Level 2 Gridded 1Km Fire Active Product),來源于網(wǎng)絡(luò)共享(http://earthdata.nasa.gov/data/nrt-data/firms/)。該火產(chǎn)品數(shù)據(jù)空間分辨率為 1 km,記錄了火點(diǎn)時(shí)間、經(jīng)緯度、可信度等信息。為減少誤差,本研究選取了可信度 ≥75%的火點(diǎn)。

      中國1∶100 萬植被圖由中國科學(xué)院于2001年根據(jù)全國植被調(diào)查結(jié)果、航空遙感和衛(wèi)星圖像以及地質(zhì),土壤學(xué)和氣候?qū)W的數(shù)據(jù)得出,它涵蓋了整個(gè)中國領(lǐng)土,全面展示了11組植被類型的地理分布。

      1.3 數(shù)據(jù)處理

      對(duì)MODIS火產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換等處理,采用 ArcGIS 空間分析技術(shù),建立四川省 2001—2012 年火點(diǎn)點(diǎn)狀圖層,將其與中國1:100萬植被圖疊加獲得每個(gè)火點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地物類型。然后僅提取出植被類型為針葉林、闊葉林、針闊混交林、灌木林、高山植被、草的火點(diǎn)得到四川省林火點(diǎn)數(shù)據(jù)。與具有相同投影坐標(biāo)系的四川省行政區(qū)劃圖疊加,提取出分布在不同市區(qū)、不同植被類型的火點(diǎn),再根據(jù)年份進(jìn)行重分類,得到各年份的林火位置。

      1.4 研究方法

      從時(shí)間和空間兩個(gè)尺度對(duì)四川省 2001—2012 年林火時(shí)空特征分布進(jìn)行分析。

      利用ArcGIS10.5 中 Tracking Analyst 下的數(shù)據(jù)圓環(huán)圖對(duì)四川省 2001—2012 年林火數(shù)據(jù)年際、月份分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)圓環(huán)圖是一種二維圓形圖表,多個(gè)同心圓和徑線的組合將圖分為若干個(gè)單元,每個(gè)單元的顏色表示單元內(nèi)事件的數(shù)量,能以兩種不同頻率分析數(shù)據(jù)時(shí)間分布規(guī)律。

      空間統(tǒng)計(jì)點(diǎn)模式研究方法主要有中心點(diǎn)法、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法、核密度估算法、熱點(diǎn)分析等[26],本研究首先采用基于Ripley K 函數(shù)的多距離空間聚類分析確定這些火點(diǎn)是否具有聚集性,若有則確定其聚集的空間尺度范圍。然后通過中心點(diǎn)法和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法確定四川省林火的總體聚集與蔓延方向,以及 12 年來每年林火分布的平均中心和趨勢。最后采用核密度估算進(jìn)一步具體表現(xiàn)林火空間分布規(guī)律。

      1.4.1 RipleyK函數(shù)

      RipleyK函數(shù)(RipleyKfunction)是點(diǎn)格局分析的常用方法,可分析要素質(zhì)心隨鄰域大小變化時(shí)空間聚集或空間擴(kuò)散的變化過程,確定不同空間尺度下的火點(diǎn)分布是否聚集[27]。Besag[28]將K函數(shù)進(jìn)行開方線性轉(zhuǎn)化以保持其方差穩(wěn)定,轉(zhuǎn)化后的公式如下:

      (1)

      式中,d是距離,n為點(diǎn)要素的總個(gè)數(shù),A為要素區(qū)域總面積, = 0(di,j>d)或 = 1(di,j≤d)。

      通過比較真實(shí)點(diǎn)的L(d)和空間隨機(jī)點(diǎn)(complete spatial random-ness; CSR)之間的d,判斷實(shí)際觀測的空間點(diǎn)格局分布模式;如果L(d)d,則表明空間點(diǎn)格局呈聚集分布,如果L(d)=d,則表明空間點(diǎn)格局呈完全隨機(jī)分布。

      1.4.2 中心點(diǎn)法和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法

      進(jìn)行點(diǎn)模式統(tǒng)計(jì)分析時(shí)第一步往往是進(jìn)行中心點(diǎn)分析,中心點(diǎn)主要包括中心要素、平均中心和中位數(shù)中心三種,其中中位數(shù)中心是一種對(duì)異常值反應(yīng)較為穩(wěn)健的中心趨勢度量,適合用于不能被少數(shù)外圍火災(zāi)影響火災(zāi)核心區(qū)的林火發(fā)生方位分析。中位數(shù)中心算法是由 Kuhn 和 Kuenne[29]首次提出, Burt 和 Barber[30]進(jìn)一步總結(jié)歸納,得到優(yōu)化算法如下:

      (2)

      式中,t為計(jì)算次數(shù),都會(huì)找到一個(gè)候選“中位數(shù)中心”(Xt,Yt),然后對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,直到其表示的位置距數(shù)據(jù)集中的所有要素i的“歐式距離”d最小。

      (3)

      (4)

      (5)

      (6)

      式中,xi和yi是點(diǎn)要素i的坐標(biāo),n為點(diǎn)要素總個(gè)數(shù)。

      1.4.3 核密度分析法

      在以上分析的基礎(chǔ)上,可通過密度分析進(jìn)一步對(duì)該研究區(qū)林火空間密度進(jìn)行估算。密度分析根據(jù)輸入的離散點(diǎn)或線要素?cái)?shù)據(jù)內(nèi)插計(jì)算整個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)聚集狀況,根據(jù)插值原理不同主要分為核密度分析和普通的點(diǎn)/線密度分析。在核密度分析中落入搜索區(qū)的點(diǎn)具有不同的權(quán)重,靠近搜索中心的點(diǎn)或線會(huì)被賦予較大的權(quán)重,反之遠(yuǎn)離搜索中心的點(diǎn)或線則權(quán)重較小,它的計(jì)算結(jié)果分布較平滑。根據(jù)空間自相關(guān)性選擇核密度分析對(duì)四川省林火空間密度進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于空間上點(diǎn)要素x1,x2,…,xn中任意一點(diǎn)x_k的空間密度為:

      (7)

      式中,K為高斯正態(tài)分布函數(shù),h為核函數(shù)的帶寬。當(dāng)h越大時(shí),所能表現(xiàn)出來的結(jié)論越粗略、抽象,越能表現(xiàn)出整體性的趨勢;反之h越小細(xì)節(jié)程度越高,越能顯示出局部性的趨勢。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 四川省林火格局時(shí)間尺度分析

      同心圓以年份劃分、徑線以月份劃分?jǐn)?shù)據(jù)得到林火發(fā)生次數(shù)的數(shù)據(jù)圓環(huán)圖見圖1,另外以月份劃分同心圓、以日期劃分徑線統(tǒng)計(jì)林火發(fā)生次數(shù)見圖2。由圖1可知四川省 2001—2012 年林火高峰期在1、2、3、4、5月份,而9、10、11月、12月屬于林火低發(fā)期,且能看出 2004 年以后林火發(fā)生數(shù)逐年增多。而從圖 2 中可發(fā)現(xiàn)四川省這12年間3月21日、4月3日和7日林火發(fā)生數(shù)最高,其次2月10日至16日、3月11日至22日、4月和5月初林火發(fā)生頻繁,8月20日、10月26日、12月4日、5日和24日這幾天也需重視。

      圖2 四川省林火月-天發(fā)生次數(shù)

      2.2 四川省林火格局空間尺度分析

      2.2.1 RipleyK函數(shù)分析

      通過RipleyK函數(shù)得到不同空間尺度下四川省林火分布模式,由于四川省面積大,故起算距離設(shè)為0,遞增步長設(shè)為 6 000 m,即每隔 6 km計(jì)算空間點(diǎn)的L值,遞增次數(shù)設(shè)為100 ,最終分析結(jié)果見圖3 。由圖3可知,在空間尺度小于528 km時(shí)L函數(shù)觀測值大于期望值,林火呈聚集分布;當(dāng)空間尺度大于 528 km時(shí),L函數(shù)觀測值小于期望值,林火呈離散分布。因此,在較小空間尺度下四川省 2001—2012 年林火空間格局為聚集分布,可進(jìn)一步進(jìn)行點(diǎn)模式聚集分析。

      圖3 四川省林火L函數(shù)分布曲線

      2.2.2 點(diǎn)模式聚集分析

      通過RipleyK函數(shù)已計(jì)算出較小空間尺度下四川省 2001—2012 年林火屬于聚集分布,基于此,根據(jù)四川省這12年的林火點(diǎn)集數(shù)據(jù),在 ArcGIS 10.5 圖層上計(jì)算中位數(shù)中心并繪制標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。通過計(jì)算可知,林火發(fā)生的中位數(shù)中心位于攀枝花市,林火聚集區(qū)為涼山州,其總體蔓延趨勢是向西北甘孜藏族自治州方向延伸。采用ArcGIS 10.5空間分析工具中的核密度分析,以 4 000 m 核密度分析,以,其為空間柵格單元,50 km為統(tǒng)計(jì)半徑,對(duì)這12年林火發(fā)生總密度進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果為 0~0.887 次/(km2·12a),同時(shí)可發(fā)現(xiàn)火點(diǎn)密度最高范圍為整個(gè)攀枝花市,其次涼山彝族自治州 、甘孜藏族自治州和阿壩藏族羌族自治州也偶有火災(zāi)發(fā)生(見圖4)。

      圖4 四川省2001—2012年林火空間分析

      但上述分析未能結(jié)合時(shí)間尺度,為找到每個(gè)年份林火聚集區(qū)域進(jìn)一步分析,利用核密度分析方法對(duì) 2001—2012 年火點(diǎn)數(shù)據(jù)按年份順序進(jìn)行分析,同樣按照 50 km的統(tǒng)計(jì)半徑,4 000 m×4 000 m 的空間柵格單元,依次計(jì)算每年四川省林火發(fā)生密度,并按照自然間斷點(diǎn)法將每年火點(diǎn)密度分為 0~0.003 次·km-2、0.003次·km-2~0.015次·km-2、0.015次·km-2~0.033次·km-2、0.033次·km-2~0.053次·km-2和 0.053次·km-2~0.107 次·km-2共 5 個(gè)等級(jí)。從圖 5 可知,2001—2012 年攀枝花市一直都是林火密度最高的地區(qū);其次涼山彝族自治州從 2003 年開始林火發(fā)生數(shù)也逐漸增多,主要發(fā)生在與攀枝花市毗鄰的西南部,2006 年以后涼山州中部林火發(fā)生數(shù)增多;甘孜藏族自治州南部和西部局部地區(qū)從 2009 年開始林火發(fā)生數(shù)增多。

      3 結(jié)果與討論

      本研究結(jié)果表明,四川省 2001—2012 年林火高峰期在 1—5 月,從自然因素分析,四川氣候區(qū)域表現(xiàn)差異明顯,四川東部盆地和川西北高原冬季由于草木枯萎,落葉枯草等易燃物堆積,而冬天過后 3~5 月氣溫逐漸上升,在干季氣溫高更易于燃燒而導(dǎo)致林火多發(fā)。四川西南山地降水差異明顯,每年5月—9 月為雨季,10 月至次年 4 月為旱季,空氣干燥,容易發(fā)生火災(zāi)。另一方面從人為因素考慮, 2 月是中國新年,人為鞭炮等可能造成火災(zāi),而 4 月清明時(shí)節(jié)四川省人民普遍有上墳祭祖的習(xí)俗,伴隨上香燒紙錢,冬季堆積的枯草在上墳時(shí)容易被點(diǎn)燃;另外 3月—5 月正是春耕時(shí)節(jié),容易產(chǎn)生人為火源。而2009年以后每年林火發(fā)生數(shù)有明顯增加,這可能與 2008 年四川發(fā)生汶川大地震并遭受冰雪凍害有關(guān)。雪災(zāi)過后會(huì)導(dǎo)致森林火災(zāi)集中暴發(fā),且冰凍雪害會(huì)極大損壞林區(qū)道路和瞭望臺(tái)、通訊設(shè)施等森林防火設(shè)施[32]。

      圖5 四川省林火空間分析時(shí)序圖

      本研究結(jié)果表明,四川省 2001—2012 年林火分布具有明顯空間聚集性,存在明顯的林火高發(fā)區(qū)?;瘘c(diǎn)最密集中心位于攀枝花市,其次火點(diǎn)高發(fā)區(qū)是涼山彝族自治州和甘孜藏族自治州,林火分布呈西北向,從攀枝花市中心向西北的甘孜藏族自治州擴(kuò)展。攀枝花市火點(diǎn)主要集中在3月、4月、5月份,但從 2006 年開始1月、2月的火點(diǎn)數(shù)目比往年增加明顯,由于地勢地形復(fù)雜,一旦發(fā)生火災(zāi),不容易即時(shí)進(jìn)行撲救,故應(yīng)將其作為該省每年1—5月防治林火的重點(diǎn)區(qū)域。甘孜藏族自治州地處青藏高原,天然草原面積占總面積的61.7%,森林面積占四川森林總面積的20%,該區(qū)域林火發(fā)生時(shí)間是每年11月至次年的5月,正是旱季時(shí)間,而每年進(jìn)入雨季后該地區(qū)林火發(fā)生概率大大降低,因此甘孜州林火高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域應(yīng)作為每年11月至次年5月林火防治重點(diǎn)區(qū)域。而涼山彝族自治州情況與其相似,火點(diǎn)主要發(fā)生在每年12月下旬至次年5月,該州靠近林火最密集區(qū)攀枝花市,是全省三大林區(qū)、三大牧區(qū)之一,作為一個(gè)多民族地區(qū),少數(shù)民族居住分散,生產(chǎn)、生活用火頻繁,故而火源管理較難[25],涼山州防火時(shí)間需引起關(guān)注。不同的地區(qū)不僅林火高峰期有很大區(qū)別,林火成因也不盡相同,因此,在林火防治方面需要因地制宜,對(duì)于不同地區(qū),應(yīng)該結(jié)合當(dāng)?shù)氐牡匦蔚孛?、植被特征、氣候條件以及土地利用類型和人類活動(dòng)進(jìn)行重點(diǎn)分析,才能為林火防治工作提供可靠的決策。

      目前采用空間統(tǒng)計(jì)方法分析關(guān)于四川省林火空間特征研究并不太多,本研究通過空間點(diǎn)模式統(tǒng)計(jì)法可分析出四川省林火發(fā)生聚集區(qū)域,為四川省林火防治工作提供科學(xué)依據(jù)和有針對(duì)性地決策,可嘗試將其擴(kuò)展到更大空間尺度如全國進(jìn)行林火空間分析。本文數(shù)據(jù)源為衛(wèi)星檢測熱點(diǎn)數(shù)據(jù),但缺乏實(shí)地核查數(shù)據(jù),可能存在熱點(diǎn)錯(cuò)判的情況,為更精細(xì)地研究四川省林火分布并結(jié)合地形、氣象、可燃物等因子類型建立林火預(yù)報(bào)模型,未來還需要結(jié)合地面核查數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。

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