孙 萍 ,吴秀平 ,金 森 ,于宏洲 ,朱 朦 ,王晓红
(1. 东北林业大学 林学院,黑龙江 哈尔滨 150040;2. 国家林业局 人才交流中心,北京 100714)
一种能够批处理的林火行为空间模拟系统
孙 萍1,吴秀平2,金 森1,于宏洲1,朱 朦1,王晓红1
(1. 东北林业大学 林学院,黑龙江 哈尔滨 150040;2. 国家林业局 人才交流中心,北京 100714)
针对现有林火空间蔓延模拟软件输入参数后只能模拟一次,无法批处理多次模拟的不足,开发了具有批处理功能的林火行为空间模拟系统。该系统采用了国际上最常用的美国Rothermel模型和加拿大FBP蔓延模型,提供了美国系统和加拿大系统两种可燃物分类系统的处理能力,使用户可根据需要进行不同参数、不同环境变量条件下的多重模拟,还可进行自定义约束条件下的最优可燃物参数估计。这种多次模拟提高了相关研究的效率,为林火行为空间模拟结果提供了分布概率,使研究结果更可靠,为研究林火行为、林火对生态系统的影响提供了有力工具。
林火行为空间模拟系统;批处理多次模拟;Rothermel 模型;FBP模型
森林火灾是对森林威胁最大的自然灾害,做好森林防火工作是林业的重要任务。搞清森林可燃物的火行为是做好森林火灾扑救、有效评价森林火灾损失、评估森林火灾对森林生态系统影响的重要前提。火行为研究一直是林火科学的重要内容。目前已开展了很多的研究,从可燃物火行为预测模型到林火蔓延的空间模拟,出现了很多模型和软件。模型有Firetec[1]、Rothermel模型[2]等,目前应用较多的林火空间蔓延模拟软件有BehavePlus[3],Farsite[4],Prometheus[5]等。这些软件往往基于某一种火行为模型,能够预测复杂地形和可燃物条件下林火空间蔓延情况和其他火行为特征,在研究火行为空间变化、可燃物燃烧性、林火对生态系统的影响等方面发挥了重要作用。
在目前林火行为相关研究中,往往需要进行多次的火行为模拟,如,对可燃物火行为和燃烧性的评价中,因无法进行大量点烧实验,只能通过进行不同地形和气象条件下的可燃物火行为的多次模拟来研究。再如,研究林火对景观格局和过程的影响时,往往需要对多个火点的火行为进行不同条件下的多次模拟。还有因实际可燃物参数获取的困难,需要通过多次模拟来确定最适的可燃物参数。但现有火行为模拟软件每次只能输入1组参数,运行1次,给出1个结果,如果要完成上述任务,需要手动反复输入和运行,实现成千上万次的模拟十分困难。因此,开发能够在用户控制下在给定参数集或驱动变量集下的多次火行为模拟的程序十分必要。我们称之为批处理火行为模拟系统。本文介绍一种批处理火行为模拟系统的开发,以期对更好开展火行为研究,搞清林火对森林生态系统影响等提供一个工具。在开发中主要考虑火行为的模型选择、空间蔓延算法、系统的输入数据、批处理控制等几个方面。
林火行为模拟包括林火行为预测模型的选择和空间蔓延算法选择两个部分。
林火行为模拟模拟目前比较多,包括物理模型、半物理模型和统计模型等3类,目前在一般意义上的火行为模拟中应用最多的是Rothermel模型,其他的还有加拿大火行为预测模型[6],澳大利亚草地火模型等。我国学者也开展了相应的研究,如王正非提出的蔓延模型[7],金森等开展的实验模型[8-10]等。作为一个研究工具,应包括现有的各种模型。但从模型的普适性和成熟性来看,我们主要选择Rothermel模型和加拿大模型两种。Rothermel模型是半物理模型,已经在很多地区应用,其预测准确性较好。加拿大模型基于多种可燃物的数百次点烧实验,是具有较好实验基础的统计模型。澳大利亚模型主要针对草地火,在加拿大系统中得到了体现,所以没有选择。我国的王正非模型虽然在一些研究中得到应用,但该模型的实验基础少,无法科学确定参数。金森等模型过于针对具体的可燃物,不具有普适性。
目前林火蔓延空间模拟的算法主要有下面3种:
1.2.1 边界插值算法
该方法采用空间数据内插算法,在边界变化均匀、同质条件下,假定重要变化都发生在边界上。以插值的算法外推火场边界。以起火点为中心,按顺时针方向计算从正东开始每隔45度的8个方向的林火蔓延。数据形式为栅格数据。只计算所选8个方向上的栅格,其余栅格不考虑。当某一个方向林火蔓延时间超过给定蔓延时间时,停止计算,保存该方向的栅格行号和列号。所有计算结束后,将得到的行列号加载到地形图上,就得到模拟的火场蔓延情况。然后根据所有最后节点的插值闭合运算,形成火场边界。
该算法从时空两个方面出发,假设不发生2次燃烧,火蔓延的表现形式是位置的变化和时间的延续。林火蔓延的途径是最快到达目的节点的路径,而不是距离上最短的路径。具体算法是:建立一个燃烧点堆栈,对堆栈中的每个火点,在与该点相邻的像元中,按照指定顺序搜索其周围的各方向上燃烧时间最短的像素,然后将该像素推入堆栈,如此循环,直到模拟时间结束或堆栈为空。
1.2.2 迷宫算法
该算法同样采用栅格数据。每个栅格包含地形、可燃物等信息。以着火点为起点,其八方邻位表示为:E、SE、S、SW、W、NW、N、NE。从E方向顺时针开始进行探测,每到一方向时,计算到达该方向的累积时间Σt,如果小于扩展蔓延时间且该方位没有探测或累积时间大于Σt,则沿该方向向前进一步,并记录该路径,放入堆栈,将该像素的累积时间设为Σt。如果某个方位四周的累积时间均超过T,则退回一步探测下一个方位。当火点周围的8个方位全部进行上述探测后,蔓延检测过程结束。但堆栈中存放的累积时间Σt都小于给定蔓延时间时,堆栈中点集数据是火场像元集合。
在以上3个基于网格数据的算法中,边界插值算法仅考虑从起燃点像素的8个方位上的蔓延过程,没有考虑其他方向上的蔓延,简化了模拟的复杂性。但该方法不能实现蔓延过程中各因素之间的相互影响。该方法基于惠更斯原理,实际中需要进行重复燃烧的判断等,其在原理上也存在一定问题。边界外延算法和迷宫算法计算量大,通过一定技术技巧可提高计算速度。边界外延算法和迷宫算法在结果上是一致的。迷宫算法较易实现,速度也快。
空间林火行为模拟需要的数据包括地形数据、可燃物数据、气象数据[11]等。数据的准确性影响了模拟的效果。
地形数据采用栅格形式,现有林火模拟软件对地形数据的处理基本一致[12]。本系统需要输入栅格的大小和数字高程模型,以文本形式存储。
不同的林火行为预测模型需要的可燃物数据不同。本系统采用美国和加拿大两个预测模型,所以需要两个可燃物分类信息系统。可燃物含水率需要采用本地可燃物含水率气象要素预测模型计算。
2.2.1 美国系统的可燃物信息
美国系统的可燃物信息通过可燃物模型来体现。进行火行为模拟前需要将模拟地区的可燃物按照美国系统的要求进行可燃物类型划分,本系统按20个可燃物模型划分,同时接受用户自定义的可燃物模型。
2.2.2 加拿大系统可燃物信息
加拿大系统的可燃物信息通过可燃物类型来实现。该系统将可燃物类型划分为5个类型组16个类型。针叶林类型组7个可燃物类型,阔叶林类型组1个,混交林类型组4个,采伐迹地类型组3个,林中空地类型组1个。每个可燃物类型匹配了相应的火行为模型参数。但这些参数都是统计估计出来的参数,没有明确的物理意义。该体系不支持用户自定义参数。
图1给出了了林火行为空间模拟单元的框架图,在该单元之上,系统设置了批处理功能,即在此单元外设置相应的多重循环,允许用户输入可燃物参数的范围、步长、输入环境变量(气象参数)的范围、步长,火灾从数据文件中读取多个起火点、可燃物、环境变量的数据,然后在这些范围内进行重复的模拟,模拟次数由用户指定。如需进行可燃物参数的最优估计,需要用户输入实际火场的指标,如火场面积或周长,计算模拟火场与实际火场相应指标的约束目标函数值,对结果的优劣进行评价,确定最优结果。评价指标主要在输出结果中进行火场相关统计。主要采用Kappa系数和Sørensen指标。其中Kappa系数用来检验模拟后的火场与真实火场的一致性。其计算公式为其中:po代表实际火场和模拟火场的一致性比例,pc是真实值。N为象元总数;a1为实际火场中已燃象元数;a0代表实际火场中未燃像元数;b1为模拟火场中已燃像元数;b0代表实际火场中未燃像元数;s为真实火场和模拟火场中一致的象元数;K值为0~1,以0.2为间隔分五组,分别表示模拟与实际的不同一致性,分别是低、一般、中等、高度和完全一致。Sørensen指标检验真实火场和模拟火场燃烧区的相似性指火场和模拟火场中重叠燃烧区的像元数;b,实际火场中燃烧模拟火场中未燃像元数;c,实际火场中未燃模拟火场中燃烧的像元数。
图1 林火行为模拟单元的框架Fig.1 Scheme for forest fi re simulation unit
本系统可以用来研究不同可燃物参数对可燃物林火行为模拟精度的影响,根据林火行为来估计最适可燃物参数,分析林火对景观格局的影响,研究林火历史格局等。下面给出一个利用本系统研究不同可燃物参数对林火行为模拟精度的影响研究实例。
选择黑龙江省2006年4.30大火,火场位于黑龙江省大兴安岭地区。大兴安岭地理坐标为50°08′~ 53°34′N,121°11′~ 127°02′E,是全国的重点火险区之一,地带性植被为兴安落叶松为主的明亮针叶林。属寒温带季风区。全年的平均温度为-4~-2 ℃。
2006年,大兴安岭地区入冬出现“干封冻”现象,出现了历史上50年一遇的暖冬。2007年4月中下旬全区温度偏高、降水偏少、大风时段多,火险等级偏高。4月30日13时40分,罕诺河管护区内因野外吸烟引发草甸森林火灾,火场风力在白天达到了5级以上,夜间也高达4级,风向多变。气温始终维持在15 ℃左右,最高日温度达到了20℃。林火蔓延了77 h后被扑救。过火面积10 400 hm2。火场的可燃物为草甸、灌丛和森林。
收集研究地区的数字高程模型和火场气象数据。可燃物类型用TM遥感图像分别按美国系统和加拿大系统划分。然后分别用两种火行为预测模型模拟。用美国系统模型模拟时采用最小误差法来进行可燃物参数的估计。可燃物模型参数的组合是:草类可燃物载量为0.1~1.0 kg/m2,步长0.1 kg/m2;床层深度为0.3~1.3 m,步长0.1 m。森林类的可燃物载量为0.1~0.5 kg/m2,步长0.1 kg/m2;可燃物床层深度为0.1~0.5 m,步长0.1 m。灌丛类的可燃物载量为0.2~0.6 kg/m2,步长0.1 kg/m2;可燃物床层深度为0.7~1.2 m,步长为0.1 m。共模拟165次。在固定其他参数的前提下,只改变一个模型参数进行林火蔓延模拟,从而确定模拟结果最好的可燃物参数组合。对于加拿大系统则直接给出输出结果。
受篇幅限制,这里只给出采用美国系统模型时草本可燃物不同参数组合时的模拟情况,见表1。从中直接得到模拟误差最小的草类可燃物参数为:载量0.9 kg/m2,床层深度1.1 m。模拟误差最小的3种可燃物组合参数分别是:草类载量为0.7 kg/m2,床层深度为1.1 m;森林可燃物载量0.4 kg/m2,床层深度0.4 m;灌丛载量0.2 kg/m2,灌丛深度0.7 m。虽然达到了最优的模拟结果,但模拟火场与真实火场的一致性还很低,其原因在于人为扑火的影响。
表1 草本可燃物不同参数组合时的模拟结果Table 1 Simulation results of grass fuel with different parameter combinations
图2和表2给出了采用加拿大系统模型模拟时模拟火场与实际火场的比较和统计数据。从中可见,FBP模型的模拟效果不如美国系统模型。误差较大。
图2 加拿大FBP模型模拟结果与真实火场对比Fig.2 Comparison of modeled forest fi re perimeter by FBP model and actual perimeter
表2 采用FBP模型模拟的林火蔓延评价指标Table 2 Evaluation indexes of forest fire simulated by FBP model
本研究介绍的批处理林火行为模拟系统,其优势在于,用户能够根据需要进行不同参数、不同环境变量条件下的多重模拟,还可进行用户自定义约束条件下的最优参数估计。这种多次模拟提高了研究效率,为林火行为模拟结果提供了分布概率,使研究结果更可靠,为研究林火行为、林火对生态系统的影响提供了有力工具。目前系统采用的林火模型为美国Rothermel模型和加拿大火行为预报模型,这种双模型是现有林火模拟软件所没有的,也是该系统的另一优势。尽管系统中还没有加入其他模型,还没有开发用户自定义林火模型和相应的可燃物类型数据及人工扑救对林火蔓延影响等功能,但其仍具有很高的应用价值。今后将加强这些方面的功能,使其更完善,成为开源软件,方便森林防火相关人员使用。
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Study on a forest fi re behavior space simulation system with batch processing capacity
SUN Ping1, WU Xiu-ping2, JIN Sen1, YU Hong-zhou1, ZHU Meng1, WANG Xiao-hong1
(1. College of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, Heilongjiang, China;2.Talent Exchange Center, China National Forestry Bureau, Beijing 100714, China)
A forest fi re behavior space simulation system with batch processing capacity was developed to overcome the shortcoming of existing fi re behavior modeling software that they can not conduct multiple simulations at one time. The system incorporates two most commonly used forest fi re behavior models (the Rothermel model and the Canadian Fire Behavior Prediction Model) and can use fuel data either from the American National Fire Danger Rating System or from the Canadian Fire Behavior Prediction System. The software allows users to conduct multiple simulations with different parameters, environmental variables set by users at one time and to optimally estimate fuel parameters under constraint defined by users. The system can improve simulation efficiency and provide probability distribution of modeled forest fi re behavior, which would be a useful tool for studying on fi re behavior and effects of fi res on ecosystem.
forest fi re behavior space simulation system; batch processing and multiple simulations; Rothermel model; FBP model
S762.3+2
A
1673-923X(2014)11-0041-05
2014-01-12
国家林业公益性行业科研专项(201405408)
孙 萍(1983-),女,黑龙江哈尔滨人,讲师,硕士,主要从事林学研究
金 森(1970-),男,天津人,教授,博士,主要从事森林防火研究;E-mail:jinsen2005@126.com
[本文编校:吴 毅]