云南省近10 a 生物質(zhì)燃燒時空分布特征及成因分析

明 蕊，李湘云，字 冉，張 宇，滿興蔚，馮 濤，劉 蕊**

(1.云南大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，云南 昆明 650500；2.西雙版納氣象局，云南 景洪 666100；3.云南財經(jīng)大學(xué) 信息學(xué)院，云南 昆明 650221)

通常關(guān)注的生物質(zhì)燃燒包括農(nóng)業(yè)秸稈焚燒、林火、草原野火等[1]，由其所帶來的影響包括大氣環(huán)境污染、火災(zāi)造成的人員傷亡等，給社會經(jīng)濟(jì)和環(huán)境造成了傷害.云南省作為中國農(nóng)林業(yè)大省，農(nóng)村人口占50%，農(nóng)作物種類豐富，除了主要的糧食作物外，還產(chǎn)出甘蔗、橡膠、咖啡等經(jīng)濟(jì)作物[2]，每年都有大量的秸稈剩余.另一方面，全省森林覆蓋率高達(dá)60%，自1949 年以來，云南省共發(fā)生森林火災(zāi)超過18 萬起，燒毀面積超過700×104hm2，800 多人死亡，2 500 多人受傷，造成經(jīng)濟(jì)損失超過50 億元[3].有研究顯示，2018 年云南省生物質(zhì)開放式燃燒生物量和燃燒排放的污染物總量均位居全國第四[4]，嚴(yán)重影響省內(nèi)的大氣環(huán)境質(zhì)量及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展.由于生物質(zhì)燃燒具有范圍廣、發(fā)生時間不固定等特點(diǎn)，地面觀測手段效果欠佳.自20 世紀(jì)70 年代衛(wèi)星遙感誕生后，“火點(diǎn)遙感”方式開始用于生物質(zhì)燃燒的監(jiān)測，其利用探測熱紅外電磁波輻射強(qiáng)度，感知地面熱異?，F(xiàn)象并估算強(qiáng)度，再加上衛(wèi)星觀測方式具有長時間序列及大空間尺度的優(yōu)勢，用于地面火情的監(jiān)控已有近半個世紀(jì)的歷史[5].隨著技術(shù)的發(fā)展，目前用于火情監(jiān)測的衛(wèi)星平臺越來越多，如NASA 的EOS/MODIS 項(xiàng)目的系列衛(wèi)星，中國的FY-3A 氣象衛(wèi)星，日本開發(fā)的Himawari-8 同步衛(wèi)星等.其中，MODIS 系列衛(wèi)星獲取的數(shù)據(jù)具有監(jiān)測時間長、光譜范圍廣、數(shù)據(jù)穩(wěn)定且適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，使其成為目前最適合進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測的傳感器之一[6].

基于MODIS 數(shù)據(jù)對生物質(zhì)燃燒的研究可以分為兩個方面.一是基于長時間序列對生物質(zhì)燃燒時空分布特征及影響因素的研究，并結(jié)合土地利用類型對生物質(zhì)燃燒進(jìn)行歸類.Zhuang 等[7]基于MOD14 數(shù)據(jù)產(chǎn)品對2003—2017 年中國國內(nèi)秸稈燃燒時空分布格局進(jìn)行探索，指出了不同地區(qū)秸稈燃燒的特征和差異.徐奔奔等[8]以MOD14/MYD14數(shù)據(jù)為主，對2013—2017 年中國主要農(nóng)業(yè)區(qū)的秸稈焚燒變化特征及影響因素進(jìn)行了分析.崔陽等[9]依據(jù)2001—2018 年MCD64A1 數(shù)據(jù)火燒跡地產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，結(jié)合NDVI、DEM 和植被類型等對黑龍江林火發(fā)生的時空規(guī)律進(jìn)行了分析.二是對區(qū)域內(nèi)生物質(zhì)燃燒時空分布及其污染物排放清單的探索，這一方面的研究重在探究生物質(zhì)燃燒與大氣污染物之間的聯(lián)系.Streets 等[10]對亞洲地區(qū)生物質(zhì)燃燒的時空分布特征進(jìn)行描述，并列出了各國生物質(zhì)燃燒排放污染物清單.靳全峰等[11]基于2016 年的MCD64A1 數(shù)據(jù)，結(jié)合植被類型、生物質(zhì)密度和燃燒效率，分析了浙江地區(qū)生物質(zhì)露天燃燒排放污染物的時空變化，為進(jìn)一步了解生物質(zhì)燃燒對區(qū)域環(huán)境的影響提供了數(shù)據(jù)支持.周裕雯等[4]利用2018年全國范圍內(nèi)的MODIS 火點(diǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)合土地利用信息等數(shù)據(jù)，分析了南北方省份生物質(zhì)燃燒污染物排放量特征.

近年來，使用遙感手段對生物質(zhì)燃燒的研究及應(yīng)用愈發(fā)普遍深入，但針對云南地區(qū)的長時間、系統(tǒng)性的生物質(zhì)燃燒時空規(guī)律探索較為缺乏.陳波[12]于2018 年利用MOD14A1 數(shù)據(jù)探索了云南地區(qū)森林火災(zāi)的分布規(guī)律并做出了火險等級區(qū)劃，但是該文僅對森林火點(diǎn)進(jìn)行了研究.為深入了解云南省生物質(zhì)燃燒的時空分布特征及成因，本研究獲取了Terra 衛(wèi)星在2010—2019 年間的MODIS 火點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析了近10 a 來云南省生物質(zhì)燃燒的時空分布特征，明確了生物質(zhì)燃燒的影響因子，對典型火點(diǎn)集中區(qū)域進(jìn)行深入分析，為區(qū)域內(nèi)環(huán)境質(zhì)量的改善、農(nóng)業(yè)資源的利用、森林資源的保護(hù)等工作提供參考.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域云南省位于中國西南邊陲（21°8′～29°15′N、97°31′～106°11′E），毗鄰廣西、貴州，與緬甸、老撾、越南等國接壤.總面積39.41×104km2，其中森林面積為15.6×104km2，居全國第3 位，森林覆蓋率高達(dá)60%.省內(nèi)農(nóng)作物產(chǎn)品豐富且分布復(fù)雜，除主要的糧食作物外，還產(chǎn)出甘蔗、橡膠、咖啡等特色經(jīng)濟(jì)作物[2].另外，云南省內(nèi)地形復(fù)雜，地勢呈現(xiàn)出西北向東南逐漸降低的階梯狀，山地面積占全省面積的88.64%，最大海拔高度差達(dá)6 664 m.復(fù)雜的地勢孕育了多樣化的氣候類型，全省氣候垂直分異顯著，寒、溫、熱三帶氣候在省內(nèi)均有體現(xiàn).豐富的農(nóng)林資源、復(fù)雜的地勢、多樣化的氣候類型造成了多樣化的生物質(zhì)燃燒類型.

1.2 數(shù)據(jù)來源本研究使用的MOD14A2 數(shù)據(jù)是MODIS 的陸地標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品之一，該數(shù)據(jù)用于判識火點(diǎn)發(fā)生次數(shù)的準(zhǔn)確率在80%以上[6].MODIS 數(shù)據(jù)擁有36 個波段，從0.4～14.4 μm 全光譜覆蓋，充足的波譜信息有利于判識較為復(fù)雜的地表，對于監(jiān)測大面積生物質(zhì)燃燒數(shù)據(jù)較為理想[13].MODIS 數(shù)據(jù)包括3 種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品類型，可分為0～5 級.本研究使用的MOD14A2 熱異常產(chǎn)品數(shù)據(jù)集是來自Terra 衛(wèi)星的基于二級數(shù)據(jù)矯正邊緣失真的第3 級數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km，為8 d 合成數(shù)據(jù)產(chǎn)品.該數(shù)據(jù)集的主要圖層有Fire Mask 和QA，分別包含火點(diǎn)信息和像素質(zhì)量評估信息.其中Fire Mask 的柵格屬性值對應(yīng)的內(nèi)容如表1 所示，數(shù)值7～9 代表了火點(diǎn)像元.研究一共獲取了從2010—2019 年的大約920 個MOD14A2 數(shù)據(jù)，此外，研究涉及的其他輔助數(shù)據(jù)說明見表2.

表1 Fire Mask 屬性值含義Tab.1 Meaning of Fire Mask attribute value

表2 文章輔助數(shù)據(jù)來源Tab.2 The sources of auxiliary data

1.3 研究方法

1.3.1 火點(diǎn)數(shù)據(jù)提取 通過提取MODIS 產(chǎn)品的Fire Mask 屬性值，使用二值化方法得到火點(diǎn)像元和非火點(diǎn)像元（公式（1）），并在ArcGIS 軟件中將其轉(zhuǎn)換為點(diǎn)狀矢量格式，包含了火點(diǎn)的位置信息和時間信息.MOD14A2 是8 d 合成的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)處理得到的火點(diǎn)數(shù)據(jù)的時間分辨率是30 d，最終得到了云南省2010—2019 年的火點(diǎn)數(shù)據(jù)時間序列.

式中，n表示Fire Mask 的原始屬性值，N表示二值化處理后的屬性值，0 為非火點(diǎn)，1 為火點(diǎn).

另一方面，本研究以市級行政區(qū)為單位對每年的火點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行了分區(qū)統(tǒng)計，并使用點(diǎn)密度分析的方法分析了10 a 間云南省生物質(zhì)燃燒的時空分布特征.點(diǎn)密度分析對柵格像元中心定義了一個鄰域，統(tǒng)計鄰域內(nèi)點(diǎn)的數(shù)目后除以鄰域面積得到點(diǎn)要素的密度，有利于直觀地展示云南省生物質(zhì)燃燒的空間差異.

1.3.2 土地利用數(shù)據(jù) 本研究使用土地利用數(shù)據(jù)完成了對火點(diǎn)類型的分類，原始的土地利用數(shù)據(jù)為柵格數(shù)據(jù)，分為6 大類，20 小類.根據(jù)研究目標(biāo)將其重新分為林地、耕地、草地和其他用地4 類，并疊加每年的火點(diǎn)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計落入各類地塊的火點(diǎn)數(shù)據(jù)，最后得到不同類型火點(diǎn)數(shù)目.

1.3.3 高程數(shù)據(jù)的提取和劃分 云南省高程最大差異達(dá)6 600 余m，其地勢復(fù)雜多變，在不同高度上的氣候、自然環(huán)境都會有很大差異，該數(shù)據(jù)可以用來確定火點(diǎn)易發(fā)的高程范圍.本研究利用鑲嵌好的云南省DEM 數(shù)據(jù)提取云南省高程信息，并按照500、1 000、1 500、2000、2 500、3 000、3 500 m為斷點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行等級劃分.

1.3.4 人口數(shù)據(jù) 人類活動對生物質(zhì)燃燒也會有一定的影響，研究使用人口密度數(shù)據(jù)代表人類活動來分析其與生物質(zhì)燃燒之間的關(guān)系.人口數(shù)據(jù)為點(diǎn)狀矢量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)屬性包含了人口密度信息，對該數(shù)據(jù)使用克里金插值的方法得到云南省人口分布情況.

1.3.5 氣象數(shù)據(jù)集 氣象條件與生物質(zhì)燃燒聯(lián)系緊密，本文收集了2010—2019 云南省27 個地面氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)（圖1），包含月平均降水量、月平均氣溫等在內(nèi)的逐月站點(diǎn)數(shù)據(jù)集.研究使用克里金法對站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值得到云南省的月平均氣溫和月平均降水量.

圖1 云南省氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1 Distribution of meteorological stations in Yunnan

2 結(jié)果與分析

2.1 火點(diǎn)分布特征

2.1.1 時間分布特征從圖2的時間序列變化來看，云南省2010—2019 年10 a 間的火點(diǎn)數(shù)量整體呈下降趨勢.其中2010 年火點(diǎn)數(shù)量為10 a 峰值，達(dá)9 800個.結(jié)合不同類型火點(diǎn)10 a 間分布，可以看出，林地火是影響火點(diǎn)數(shù)量的主要原因，這一現(xiàn)象與云南省全省森林覆蓋率達(dá)60%的情況相符.其次，火點(diǎn)的發(fā)生與氣候狀況緊密相關(guān)[12]，從2009 年12 月開始，云南省降水的持續(xù)性偏少，發(fā)生了80 a 難遇的極端干旱事件[14].氣候干旱造成林地和草地的枯木雜草堆積，易燃物大量留存.云南省大部分林區(qū)以云南松和思茅松等針葉林為主，遇火則燃，造成了2010 年的火點(diǎn)峰值出現(xiàn).之后各地政府積極響應(yīng)，落實(shí)各項(xiàng)森林草原防火措施，2011 年防火工作取得不錯的成效，火點(diǎn)數(shù)據(jù)迅速回落.2012—2014年間云南省主要農(nóng)作物包括水稻、玉米、甘蔗等產(chǎn)量持續(xù)升高[15]，帶來這幾年內(nèi)的火點(diǎn)數(shù)量的波動.2015 年2 月開始，云南省陸續(xù)出臺秸稈禁燃政策.2015 年10 月，生態(tài)文明建設(shè)目標(biāo)被寫入“十三五”規(guī)劃，建設(shè)美麗中國納入國家發(fā)展策略，云南省加強(qiáng)了對環(huán)境的監(jiān)管，全省生物質(zhì)燃燒狀況得以改善.

圖2 2010—2019 年年累積火點(diǎn)數(shù)量與不同類型年累計火點(diǎn)數(shù)量變化Fig.2 Changes in the number of annual cumulative fire points and different types fire points from 2010 to 2019

從季節(jié)上看（圖3），全省火點(diǎn)集中出現(xiàn)在每年的1—5 月間，特別是2—4 月，這3 個月的火點(diǎn)數(shù)量占全年火點(diǎn)數(shù)量的67%，從6 月份開始火點(diǎn)數(shù)量呈斷崖式下降，一直到12 月全省火點(diǎn)都維持在較低水平.此現(xiàn)象一方面與云南地區(qū)主要農(nóng)作物水稻、玉米、甘蔗等的生長規(guī)律密切相關(guān)：這些農(nóng)作物的播種季節(jié)一般在6 月份之前，豐收季節(jié)集中在9—11 月，這就決定了秸稈燃燒的時間集中在作物播種之前和收獲之后，造成了秸稈燃燒的季節(jié)性差異.另一方面，云南省的雨季主要集中在5—10 月，占全年降水量的85.47%，5—9 月全省的月降水量均在100 mm 以上，其中7、8 月降雨量均大于250 mm；從10 月到次年4 月，全省的月降水量急劇下降，不超過55 mm，2 月低至15.6 mm[16].省內(nèi)月降水量的巨大差異造成不同月份之間火點(diǎn)數(shù)量的差異.

圖3 2010—2019 年月平均火點(diǎn)數(shù)量變化Fig.3 The change of monthly average fire points from 2010 to 2019

此外，由于云南省林業(yè)資源豐富，各地林業(yè)局都會開展以防火為目的的計劃燒除工作，一般在12 月到次年3 月陸續(xù)展開[17].在適宜的天氣和地理環(huán)境下，對林下可燃物進(jìn)行人為燒除這項(xiàng)工作.

2.1.2 空間分布特征 從空間分布看（圖4），10 a來火點(diǎn)主要集中在全省西部、南部州（市），總體呈現(xiàn)出南高北低、西多東少的空間分布格局.火點(diǎn)最密集的地區(qū)位于南部的4 個州（市），從多到少排序?yàn)椋浩斩?、紅河州、文山州、西雙版納州（圖5）.其中，2010—2019 年，普洱市累計火點(diǎn)數(shù)量占全省火點(diǎn)數(shù)量的15%～20%，紅河州、文山州火點(diǎn)數(shù)量占全省火點(diǎn)總數(shù)的10%～20%，西雙版納州的火點(diǎn)數(shù)量占全省火點(diǎn)數(shù)量的5%～15%.西雙版納、文山、紅河和普洱等地區(qū)的森林覆蓋率位于省內(nèi)前列，每年不僅有大量的林地火點(diǎn)因?yàn)闅夂颦h(huán)境等因素發(fā)生，當(dāng)?shù)亓謽I(yè)局還會實(shí)行有計劃的燒除來清理林下可燃堆積物.并且這些地區(qū)還是水稻、玉米、甘蔗3 種重要農(nóng)作物的主產(chǎn)地[2]，研究顯示，蔗葉就地燃燒仍然是中國南方目前主要的甘蔗還田方式之一[18].

圖4 2010—2019 年云南省火點(diǎn)分布圖Fig.4 The distribution of fire points in Yunnan Province from 2010 to 2019

圖5 2010—2019 年云南省累計火點(diǎn)密度圖Fig.5 The density of fire points from 2010 to 2019

2.2 火點(diǎn)分布的影響因子

2.2.1 土地利用類型 在分析火點(diǎn)發(fā)生情況時使用土地利用數(shù)據(jù)對火點(diǎn)進(jìn)行分類是常規(guī)的研究手段，分類通常是圍繞耕地、林地和草地展開[19].本文采用了2010、2015、2018 年云南省土地利用類型數(shù)據(jù)，按照林地、耕地、草地和其他用地類型對火點(diǎn)進(jìn)行分類.使用2015 年的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行該影響因子的分析.

由圖6 可知林地火點(diǎn)分布基本決定了全省的火點(diǎn)分布，主要分布在云南省南部，集中于文山州、紅河州、普洱市、西雙版納州.研究顯示，云南省的植被覆蓋高值區(qū)（NDVI>0.8）主要分布在包括西雙版納、普洱、文山等云南省南部地區(qū)[20]，為當(dāng)?shù)亓謽I(yè)火點(diǎn)的發(fā)生提供了有利條件.另外，不同強(qiáng)度的林業(yè)活動也會造成林地火點(diǎn)發(fā)生差異，例如，2010 年楚雄州實(shí)施計劃燒除43 560 hm2，燒除防火隔離帶335.5 km；2018 年玉溪市實(shí)施計劃燒除14.8×104hm2；2019 年1 月大理市實(shí)施計劃燒除43.33 hm2（650 畝）.

圖6 2015 年云南省土地利用和火點(diǎn)分類Fig.6 Land uses and fire points classification in 2015

從各類型火點(diǎn)數(shù)量的統(tǒng)計情況來看（圖7），2010—2019 年，林地火點(diǎn)數(shù)量占全省火點(diǎn)總數(shù)量的50%以上.2012 年林地火點(diǎn)數(shù)量占比為10 a 最高，達(dá)到69%，其次是草地火點(diǎn)和耕地火點(diǎn)，二者數(shù)量占比變化平穩(wěn)，均在30%左右.數(shù)據(jù)顯示，2010—2013 年云南省內(nèi)林地面積占總面積的40%以上，2014—2019 年這一比例上升到60%，省內(nèi)豐富的林業(yè)資源為林地的生物質(zhì)燃燒提供了燃料基礎(chǔ).此外，各地林業(yè)局每年開展的林下計劃燒除工作也增加了林地火點(diǎn)的比例.

圖7 不同類型火點(diǎn)數(shù)量變化Fig.7 Variation of the number of different type of fire points

2.2.2 高程 云南省內(nèi)地勢形態(tài)多樣，包含平原、丘陵、山地、高原等多種地貌類型.為了研究不同高程對生物質(zhì)燃燒的影響，需要依據(jù)高程值對省內(nèi)地形進(jìn)行分級處理.基于不同地貌類型對應(yīng)的高程值（平原海拔一般在200 m 以下，丘陵海拔在500 m以下，3 500 m 以上海拔為高山地區(qū)），本研究以500、1 000、1 500、2 000、2 500、3 000、3 500 m 為間斷點(diǎn)，將火點(diǎn)劃分為8 級，分別統(tǒng)計落入各個高程階梯的火點(diǎn)數(shù)和比例.結(jié)果表明，2010—2019年，落入第3 級（1 000～1 500 m）和第4 級（1 500～2 000 m）的火點(diǎn)最多，合計33 959 個，占總火點(diǎn)數(shù)量的70.65%，這一高程范圍與全省南部州（市）所處高程范圍相對應(yīng)，同時也是省內(nèi)耕地和林地的主要分布高程范圍[21].剩余3 成數(shù)量火點(diǎn)落入其他高程梯度，從1 000 m 左側(cè)至2 000 m 右側(cè)，火點(diǎn)數(shù)量呈逐級減少態(tài)勢.由圖8 可知，第3 級和第4 級火點(diǎn)分布數(shù)量最多且密度最大，分布于火點(diǎn)集中地區(qū)的南部地區(qū).第5 級和第6 級火點(diǎn)位于全省中部，分布范圍較廣，火點(diǎn)密度為最低水平.

圖8 不同高程火點(diǎn)分布Fig.8 Distribution of fire points at different elevations

2.2.3 人口密度 圖9 和圖10 分別對比2010 年與2015 年云南省人口密度圖與火點(diǎn)密度圖，云南省人口主要分布在云南省中部和東北部.對比同年的火點(diǎn)和人口分布圖可以發(fā)現(xiàn)，火點(diǎn)密集區(qū)域人口密度相對較小，基于火點(diǎn)分類結(jié)果可知，95%以上的火點(diǎn)發(fā)生在林地、草地和耕地之上.分類火點(diǎn)中，其他火點(diǎn)包含了居民地內(nèi)火點(diǎn)、工業(yè)區(qū)內(nèi)火點(diǎn)等，這些類型的火點(diǎn)數(shù)量較少.

圖9 2010 年人口密度與火點(diǎn)密度Fig.9 Population density and fire points density in 2010

圖10 2015 年人口密度與火點(diǎn)密度Fig.10 Population density and fire points density in 2015

2.2.4 降水量 氣候條件與區(qū)域火點(diǎn)的發(fā)生緊密相關(guān)，干旱高溫強(qiáng)風(fēng)的天氣更有利于火點(diǎn)的發(fā)生.云南氣候?qū)儆诘湫偷膩啛釒Ц咴撅L(fēng)型，干濕兩季分明，也對年內(nèi)火點(diǎn)的發(fā)生具有鮮明的影響.為了進(jìn)一步了解降水量對火點(diǎn)的影響，研究統(tǒng)計了2010—2019 年間云南省月降水量與火點(diǎn)數(shù)量并制圖（圖11）.1—3 月期間，云南省大部分年份的月降水量在0～30 mm范圍內(nèi)，只有2011、2015、2017 年和2019 年3 月份的月降水量超過了30 mm，但也都保持在50 mm 左右.這段時間是典型的干季，對應(yīng)的火點(diǎn)數(shù)量也在2—4 月期間達(dá)到了全年最高.從4 月份開始，進(jìn)入雨季，年內(nèi)月降水量驟然升高，當(dāng)月降水量超過60 mm 時，火點(diǎn)數(shù)量被明顯壓制，在達(dá)到最高點(diǎn)后急速下降.月降水量在6—8月達(dá)到峰值，在200～250 mm 之間，此后降水量逐漸減少，到10 月月降水量依舊保持在50～100 mm 之間，6—10 月這段時間內(nèi)，全省每月火點(diǎn)數(shù)量維持在100 以內(nèi)，大部分時間處于0～30 之內(nèi)，處于極低水平.此后月降水量繼續(xù)減少，到11 月月降水量下降至30 mm 以內(nèi)，火點(diǎn)數(shù)量有抬頭趨勢，直到2—4 月達(dá)到頂峰，并形成循環(huán).

圖11 2010—2019 年云南省月降水量與火點(diǎn)數(shù)量變化Fig.11 Changes of monthly precipitation and number of fire points in Yunnan Province from 2010 to 2019

2.3 典型區(qū)域討論從時間序列上看，云南省內(nèi)火點(diǎn)數(shù)量隨時間變化幅度較大的地區(qū)在云南省南部，正是10 a 火點(diǎn)累計數(shù)量位于省內(nèi)前4 名的地區(qū)，分別是普洱市、文山州、紅河州、西雙版納州.它們的累積火點(diǎn)數(shù)量變化與全省火點(diǎn)數(shù)量變化趨勢一致（圖12），4 個州市的火點(diǎn)數(shù)量達(dá)到全省火點(diǎn)的60%，林地火點(diǎn)數(shù)量平均在65%左右，單市林地火點(diǎn)占火點(diǎn)總數(shù)的比例最高達(dá)到83%.以2010、2015、2019 年為例，不同類型火點(diǎn)空間分布和數(shù)量占比如圖13 所示，火點(diǎn)主要集中在普洱市的景谷縣和思茅區(qū)、西雙版納州的勐?？h、紅河州的中北部和文山州的富寧縣和廣南縣，分別占所在州（市）火點(diǎn)總數(shù)的49%、54%、65%和58%；這些區(qū)域的火點(diǎn)總累計數(shù)量占典型區(qū)域火點(diǎn)總累計數(shù)量的53%.

圖12 典型區(qū)域（紅河州、文山州、普洱市和西雙版納州）與全省年火點(diǎn)數(shù)量變化Fig.12 Changes in the number of fire points in typical area(Honghe,Wenshan,Pu’er and Xishuangbanna) and the whole province

圖13 典型區(qū)域（紅河州、文山州、普洱市和西雙版納州）不同類型火點(diǎn)數(shù)量和分布圖Fig.13 The number and distribution of different fire points in Honghe,Wenshan,Pu’er and Xishuangbanna

西雙版納州、普洱市、紅河州和文山州森林覆蓋率分別為81%、67%、58%、50%，遠(yuǎn)高于省內(nèi)其他地區(qū)，且該地區(qū)平均海拔在1 500 m 左右，正是火點(diǎn)密集分布的海拔范圍.之前也有研究顯示，西雙版納州、紅河州和普洱市超過6 000 hm2的地區(qū)屬于極易發(fā)生林火地區(qū)，屬于森林火險劃分的第1危險等級；文山州處于較容易發(fā)生林火地區(qū)，屬于森林火險劃分的第2 危險等級[12].典型區(qū)域內(nèi)豐富的森林資源為火點(diǎn)的發(fā)生提供了燃料.

為進(jìn)一步明確該地區(qū)火點(diǎn)高發(fā)的原因，研究以2010、2015、2019 年為例，選擇火點(diǎn)較為集中的2—4 月，對氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到2—4 月全省范圍內(nèi)的月平均氣溫圖（圖14）.典型區(qū)域平均氣溫明顯高于省內(nèi)其他地區(qū)，尤其是普洱市和西雙版納州，全州（市）都處于高溫區(qū).

圖14 2—4 月份云南省月平均氣溫圖Fig.14 The monthly average temperature of Yunnan Province from February to April

除森林覆蓋率、高程、氣溫等因素之外，來自經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物甘蔗的秸稈剩余也是造成典型區(qū)域火點(diǎn)數(shù)量高于省內(nèi)其他地區(qū)的原因之一.云南省是中國三大甘蔗主產(chǎn)區(qū)之一[22].西雙版納州、普洱市、紅河州和文山州都是云南省重要的甘蔗產(chǎn)地.從2010 開始，南部四市各州（市）的甘蔗年總產(chǎn)量最高達(dá)到750×104t[15].甘蔗在每年5 月前播種，9—10 月成熟.由于缺乏有效的蔗葉還田技術(shù)，大多數(shù)蔗農(nóng)會將遺棄的甘蔗葉就地焚燒[18]，造成大量秸稈焚燒火點(diǎn).研究發(fā)現(xiàn)，典型區(qū)域中的火點(diǎn)集中發(fā)生地都是主要的甘蔗產(chǎn)地，如勐海縣、景谷縣、彌勒縣、富寧縣等地.

3 結(jié)論

本文以MOD14A2 熱異常數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，從自然資源、氣候環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)、和農(nóng)業(yè)發(fā)展等方面進(jìn)行討論，明確了省內(nèi)生物質(zhì)燃燒的分布特征和各因子的影響情況.2010—2019 年云南省生物質(zhì)燃燒整體為波動下降趨勢，并呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性和區(qū)域性差異.其中，林地火點(diǎn)的數(shù)目占比最高，是云南省生物質(zhì)燃燒最主要的影響因素，其次為草地火點(diǎn)和耕地火點(diǎn).在典型區(qū)域內(nèi)，由于其極高的森林覆蓋率和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物等因素的疊加，其火點(diǎn)數(shù)目明顯高于省內(nèi)其他地區(qū).結(jié)論如下.

（1）2010—2019 年，云南省的火點(diǎn)數(shù)量呈下降趨勢.其中，2010 年受極端天氣影響，火點(diǎn)數(shù)為10 a最高值；受季節(jié)性的秸稈燃燒、降雨以及計劃燒除工作的影響，每年的2—4 月份是火點(diǎn)多發(fā)時間段，此時間段內(nèi)總火點(diǎn)數(shù)量占全年總火點(diǎn)數(shù)量的67%左右.全省火點(diǎn)呈現(xiàn)南高北低，西多東少的空間分布特征，南部普洱市、文山市、紅河州和西雙版納市的總火點(diǎn)數(shù)量占全省的60%左右.

（2）影響火點(diǎn)空間數(shù)量分布的因子主要有土地利用類型、高程、人口密度以及降水量.林地火點(diǎn)數(shù)量占比最大，此現(xiàn)象可能與人為的林下計劃燒除工作有關(guān).其他火點(diǎn)類型包括居民地火點(diǎn)類型等在內(nèi)數(shù)量占比最少，人口密集區(qū)域火點(diǎn)數(shù)量稀少.火點(diǎn)集中分布的海拔范圍是1 000～2 000 m，這一高程范圍與全省南部火點(diǎn)集中州（市）所在高程范圍相對應(yīng).此外，當(dāng)月降水量低于30 mm 時，火點(diǎn)極易發(fā)生.

（3）高于省內(nèi)其他地區(qū)的森林覆蓋率和平均氣溫、適宜火點(diǎn)發(fā)生的高程范圍以及甘蔗的種植等因素是造成全省南部西雙版納州、文山州、普洱市和紅河州火點(diǎn)密集的原因.

鑒于本論文存在的一些不足之處，今后的研究工作還需要從以下幾個方面加以完善：由于林地火點(diǎn)占比極大，可通過對林地火點(diǎn)的細(xì)化分類細(xì)化提高森林防火的精細(xì)化程度；其次，可通過融合不同來源的火點(diǎn)衛(wèi)星產(chǎn)品，提高火點(diǎn)識別的精度；利用回歸方程定量化分析生物質(zhì)燃燒與不同影響因素之間的關(guān)系等.