基于克里金方法的湖南森林火灾趋势预测研究

储昌超，张 贵，孙玉荣

（中南林业科技大学 理学院，湖南 长沙 410004）

基于克里金方法的湖南森林火灾趋势预测研究

储昌超，张 贵，孙玉荣

（中南林业科技大学 理学院，湖南 长沙 410004）

通过对森林火灾数据的收集与处理，运用GIS中ESDA技术对湖南省2000-2012年森林火灾发生次数进行了空间特性分析，探索了森林火灾空间分布规律，用克里金插值方法对湖南森林火灾进行趋势预测，得到湖南省森林火灾预测图。预测结果表明湖南省森林火灾灾情严重区集中在湘中和湘东，从西至东主要分布在永顺-张家界-桃源-安化-宁乡-望城-浏阳县-平江一线，邵阳地区一般森林火灾发生次数也较多，邵东县为火灾高发区，周边新邵县、邵阳、祁东一带森林火灾发生次数较多，湘南地区，永州市宁远和蓝山县一带森林火灾发生次数较多，郴州市桂阳、宜章县是森林火灾高发区，怀化芷江和邵阳绥宁森林火灾发生频率也较高。

森林火灾；火灾预测；克里金法；空间特性

森林火灾是一种破坏性极大的自然灾害，不仅破坏绿化成果，危及人民生命和财产安全，同时也影响到国民经济和生态环境建设的健康稳步发展[1-2]。目前，由于天气恶劣、可燃物超载、火源难以管理、森林防火基础设施薄弱、缺乏专业知识、森林防火装备水平不高、落后的技术，加上各级政府的财政对森林防火工作投入严重不足，导致从发现森林火灾到扑救的工作效率很低，湖南省森林防火形势十分严峻。在已有的研究中，开展了大量关于森林火灾火势蔓延[3-4]、分布规律[5]、灾后评价[6]、火灾监测[7-8]和火灾预报[9-11]等方面的研究，取得了较好的成果。本文利用Kriging插值模型[12-14]，对森林火灾空间分布特征进行研究，对湖南省森林火灾进行了趋势预测，绘制了森林火灾预测图，旨在为相关部门在森林防火管理方面提供决策支持。

1 研究数据与方法

1.1 研究区概况

湖南省地处 108°47′～ 114°15′E 与 24°38′～30°08′N之间；东面凭武功山和幕阜山系与江西省接壤；南枕南岭山脉与广东省、广西省相邻；西以云贵高原连接贵州；西北以武陵山脉毗邻重庆；北边以滨湖平原与湖北省交界；行政界限内土地面积21.1875万km2，在全国各省（区）中土地总面积位居第10位；全省地貌以山地与丘陵居多，山地面积占全省总面积的51.25%，丘陵与盆地占29.3%，平原为13.1%，水面为6.4%，构成了“七山一水二田土”的格局；湖南靠近北回归线，气候属于亚热带季风湿润气候，气候温暖，四季分明，热量充足，雨水集中，适合林木生长，湖南是南方林业大省，森林资源十分丰富，是国家林业局确定的重点商品林生产基地；至2012年，湖南共有林地面积1029.58 万hm2，森林覆盖率为57.34%，活立木总蓄积量为42890.25万m3。

1.2 研究数据

数据主要来源于2013年《湖南省统计年鉴》、2000～2012年《湖南省森林统计年报》；笔者收集湖南省1∶10000矢量化电子地图和等高线图，整理了湖南2000～2012年共13年各个县的森林火灾历史数据，用Excel表格统计出每个地级县13

图1 一般森林火灾分布分布Fig.1 General forest fi re distribution

1.3.3 湖南重大森林火灾空间分布

湖南省重大森林火灾发生频率较低，从图3可看出，发生重大森林火灾的县市有桑植县、辰溪县、邵东县、桃源县、石门县、怀化市区、平江县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、双牌县、郴州市、汝城县、蓝山县、绥宁县，灾情严重地区有桑植-石门一带、江永县-道县-宁远县-蓝山县一带和靖州-绥宁县一带。

1.3.4 湖南森林火灾空间分布

从图4可发现，湖南省有5 个区域森林火灾个年度一般森林火灾、较大森林火灾、重大森林火灾以及特大森林火灾发生的次数，还针对部分地区的森林火灾发生地点进行了实地调查，对部分残缺数据进行了补充调查，到残缺数据的县林业相关部门进行调查，使信息更加完整和详尽，将森林火灾数据整理并归类，利用电子表格Excel和ArcGIS工具按湖南102个地（市）、县（市）进行数据统计。

1.3 湖南森林火灾空间分布基本特征分析

1.3.1 湖南一般森林火灾空间分布

由图1可知，湖南省一般森林火灾从西至东主要分布在永顺-慈利-桃源-安化-桃江-宁乡-望城-长沙县-浏阳县一线，从北到南，岳阳县和临湘县、邵东县、新宁一带，郴州地区一般森林火灾次数也比较多。

1.3.2 湖南较大森林火灾空间分布

图2 较大森林火灾分布Fig.2 Larger forest fi re distribution

由图2可知，较大森林火灾灾情严重区在湘中地区分布集中，分布在安化-新化-新邵县-邵东县，湘西地区集中在永顺、张家界、慈利；湘东地区分布在平江县-浏阳县，湘南地区主要分布在蓝山县-桂阳县一带。频发：湖南西北部从东至西分布的慈利县 、永顺县、张家界市区；湖南中东部的长沙县、浏阳市、平江县、株洲市、望城县、湘潭县；湖南中部的宁乡县、湘乡市、桃江县、新化县、安化县；湖南西南部的邵东县、新宁县、新邵县和邵阳县；湖南南部的蓝山县、资兴市、郴州市和永州市；有3个区域森林火灾发生频率较低，分别是：洞庭湖地区由北往南的澧县、安乡县、津市市、湘阴县、华容县、沅江市以及南县；湖南西部地区有泸溪县、新晃县、花垣县、古丈县、辰溪县以及吉首市；湖南中部由北至南的长沙市、湘潭市和衡阳市；一般森林火灾在四种等级森林火灾中是发生量最多最常见的，较大森林火灾发生次数次之，重大森林火灾和特别重大大森林火灾极少发生。

2 森林火灾空间分布趋势分析

2.1 克里金方法的基本原理

空间查询与量算是空间分析定量化的基础。空间外表为一个连续的表面，可在某个坐标系里用数学多项式来进行表达。然而空间表面是不规则的，很难用一种数学多项式来表达，因此，常采用局部拟合技术对局部范围内的已知样点进行拟合内插值。克里金（Kriging）方法是诸多内插值法中较为优秀的方法，其基本思路是：

x0，…，xn为区域内的一系列观测点，z(x1)，…，z(xn)为对应的观测值。区域化变量在x0处的值z*(x0)采用线性组合来进行估计：

图4森林火灾总体分布Fig.4 Comprehensive distribution of forest fi res

选取λi的标准为无偏性与估计方差最小：

2.2 森林火灾空间分析

前面借助ArcGIS空间分析功能对湖南森林火灾基本空间分布做了初步的分析，得出湖南省森林火灾发生的空间分布特点，为了更深入认识森林火灾空间分布规律，我们借助Q-Q概率图进一步进行数据分析，在森林火灾空间分布趋势上更深入了解。

用ArcGIS软件的空间分析模块构建Q-Q概率图来检验湖南森林火灾的空间分布是否符合正态分布，根据变量分布的分位数对指定的理论分布分位数绘制Q-Q概率图，用来检验样点数据的分布情况，样点的点蔟在一条直线上说明被检验的样点数据符合所指定的分布，否则就不符合所指定分布，根据森林火灾数据绘制Q-Q概率图（如图5所示）。

图5 Q-Q概率曲线Fig.5 Q-Q probability distribution curves

从图5可以看出，湖南省森林火灾数据样点点蔟有很多不在一条直线上，森林火灾分布属于离散型概率分布而不属于正态分布；运用ArcGIS的空间分析模块中的Trend Analysis功能模块对湖南省森林火灾的空间分布趋势进一步分析，得到趋势分析图（见图6）。

图6 空间分布趋势分析Fig.6 Trend analysis of spatial distribution

图6中，X轴、Y轴和Z轴共同组成三维视图，X、Y平面表示地理方位，X轴表示东西方向，Z轴表示林火发生次数，Y轴表示南北方向，Z轴森林火灾数据投影到Y轴和Z轴构成的平面以及X和Z轴构成的平面得到两个面的散点图，组建成三维数据侧视图，再用多项式拟合投影平面上的散点图；可以观察投影到X、Z平面和Y、Z平面的森林火灾发生次数由北至南呈、由西至东均呈现上升的趋势，也就是说，湖南省的在东西方向和南北方向森林火灾次数都有上升趋势。

2.3 森林火灾空间分布趋势预测

完成上述数据检查、验证和相关分析后，采用克里金插值法（Kring）得出最后的趋势预测图（图7和图8）。根据湖南省森林火灾发生的基本特征，发生最多的是一般森林火灾，最常见也最具代表性，在此，仅对一般森林火灾和总体森林火灾发生的空间分布做出趋势预测分析。

2.4 预测精度分析

运用克里金方法进行数据计算，在评价其预测精度时，用标准平均值和0的关系、平均标准误差和均方根误差的关系以及标准均方根预测误差与1的关系来衡量精度；当标准平均值与0差距最小，平均标准误差与均方根预测误差差距最小，均方根预测误差最小，标准均方根预测误差最接近1的时候，预测精度越高。本次插值结果各参数见表1。

图7 湖南省森林火灾总体空间分布趋势预测Fig.7 Trend forecast of forest fi re spatial distribution

图8 湖南省一般森林火灾空间分布趋势预测Fig.8 Trend forecast of common forest fi re special distribution in Hunan

表1 预测误差Table 1 Prediction errors

从表1各项数据来看，插值精度一般，一般森林火灾预测的平均标准误差和均方根预测误差的差距小于总体森林火灾，且一般森林火灾预测的标准均方根较一般森林火灾预测的标准方根更接近1，所以，一般森林火灾预测的精度高于总体森林火灾预测。

3 结论与讨论

3.1 结 论

基于克里金插值模型，借助ArcGIS的空间分析功能，利用2000-2012湖南省森林火灾发生次数数据 ，对森林火灾空间分布特征进行了分析，结论如下：

(1)湖南省年均森林火灾发生次数多，灾情严重，且分布很不均匀，一般森林火灾和较大森林火灾发生次数占据了主导地位，重大森林火灾和特别重大森林火灾比较罕见。

(2)一般森林火灾预测图表明： 森林火灾高发区集中在湘中和湘北地区，沿张家界市-益阳市-长沙市-岳阳市一线，呈马蹄形，有四个森林火灾高发中心，分别是邵阳市的邵东县和绥宁县，怀化市的芷江县，郴州市的桂阳县。

(3)总体森林火灾预测图表明：森林火灾3个高发区和3个低发区，森林火灾高发集中在湘中张家界市-益阳市-娄底市一带，湘东长沙市以东的浏阳县和平江县，湘南永州市、郴州市以南的江华县-蓝山县-临武县-桂阳县一线；森林火灾低发区集中在石门县-汉寿县-汨罗县一线以北地区、花垣县-辰溪县-新晃县以西地区和以衡南县-常宁县为中心的地区。

(4)一般森林火灾预测图的精度高于总体森林火灾预测图的精度。

3.2 讨 论

湖南森林资源丰富，森林火灾频发，灾情较严重，人们对森林火灾的认识还不足，本文通过森林火灾空间分布趋势分析，对湖南省森林火灾的空间分布特点有了更深入的认识与了解，研究结果可为森林火灾防治部门在防火资源配备、人员、政府防火资金投入方面提供决策支持，对森林火灾高发区域要加强森林防火资源的配备，增大森林防火资金投入；对森林防火低发区要继续做好森林防火工作，切实保障人民的生命财产安全。

笔者没有从影响森林火灾发生的因素研究森林火灾，而是从另外一个视角，从发生次数的空间分布着手，利用克里金插值模型进行森林火灾趋势预测，很大程度上节省了研究的成本；对一般森林火灾发生次数和总体森林火灾发生次数做出了预测，出现预测精度不一样的问题，在提高预测精度方面，还有待更多学者进一步的研究。

[1] 吴海涛, 孙晓红. 森林火灾对生态环境的危害及预防措施[J].黑龙江环境通报, 2007, (2):10-15.

[2] 狄丽颖, 孙仁义. 中国森林火灾研究综述[J]. 灾害学, 2007,(4): 118-123.

[3] 王晓红,张吉利,金 森.林火蔓延模拟的研究进展[J]. 中南林业科技大学学报,2013, 33(10):69-78.

[4] 肖化顺, 张 贵, 刘大鹏, 等. 模糊数据挖掘技术支持下的林火蔓延模型选择研究[J]. 北京林业大学学报,2006,28(6):93-97.

[5] 文东新,张明军. 广西森林火灾的时空分布及其影响因素[J].中南林业科技大学学报, 2007, 27(5): 83-86.

[6] 孙玉荣, 张 贵. 湖南森林火灾的灾情区域分异研究[J]. 中南林业科技大学学报, 2012, 32(8): 7-11.

[7] 王丽娜, 孙 丹. GIS和遥感技术在黑龙江省森林火灾监测、辅助决策中的应用[J]. 森林防火. 2006, (2):23-25.

[8] 李光辉, 赵 军, 王 智. 基于无线传感器网络的森林火灾监测预警系统[J]. 传感技术学报. 2006, (6):2760-2764.

[9] 金 森, 王晓红, 于宏洲. 林火行为预测和森林火险预报中气象场的插值方法[J]. 中南林业科技大学学报, 2012, 32(6):1-7.

[10] Wang S D, Miao L L, Peng G X. An Improved Algorithm for Forest Fire Detection Using HJ Data[J]. Procedia Environmental Sciences, 2012, 13(1): 140-150.

[11] Xu Dong, Guofan Shao, DAI Limin, et al. Mapping forest fi re risk zones with spatial data and Princi Palcom Ponent analysis[J].Series E Technological Sciences, 2009, 49(S1): 140-149.

[12] 吴宇哲. 基于Kriging技术的城市基准地价评估研究[J]. 经济地理, 2001, 21(5): 584-588.

[13] 黄杏元, 马劲松, 汤 勤. 地理信息系统概论[M]. 北京: 高等教育出版社, 2002.

[14] 李俊晓, 李朝奎, 殷智慧. 基于ArcGIS的克里金插值方法及其应用[J]. 测绘通报, 2013, (9):87-90.

Trend forecast of forest fi re in Hunan province based on Kriging interpolation model

CHU Chang-chao, ZHANG Gui, SUN Yu-rong
(School of Sciences, Central South University of Forestry & Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

∶ Through collecting and processing the forest fi re data from 2000 to 2012 in Hunan, the analyses on spatial characteristics of the numbers of forest fi res in Hunan were investigated and analyzed by using ESDA technique, the Forest fi re spatial distribution laws were studied and the trend of the forest fi re in Hunan was forecasted by using Kriging interpolation model, thus obtaining the Map of Forest Fire Prediction in Hunan Province. The results show that forest fi res in Hunan province heavily concentrated in eastern and central Hunan，from west to east, mainly distributed in Yongshun, Zhangjiajie, Taoyuan, Anhua, Ningxiang, Wangcheng, Liuyang,Shaoyang and Pingjiang counties or cities; generally the forest fi re frequency in Shaoyang was higher number more than others and Shaodong county was the high incidence area of forest fi res; in the circumjacent cities of Shaodong county, such as Qidong, Xinshao County, Shaoyang, the forest fi res occurred also more than others; in the southern area of Hunan, a lot numbers of forest fi res occurred in Yongzhou city Ningyuan and Lanshan county areas; Chenzhou city, Guiyang county, Yizhang county were the high incidence areas of forest fi res, Zhijiang of Huaihua, and Suining of Shaoyang also were with high frequency.

∶ forest fi re; forecast; Kriging interpolation method; spatial character

S758.1

A

1673-923X(2014)06-0066-05

2014-04-02

湖南省自然科学基金重点项目“全球气候变化对湖南森林火灾时空格局的影响”（09JJ3033）

储昌超（1989-），男，湖南怀化人，硕士研究生，主要从事林业信息工程方面的研究

张 贵（1964-），男，湖南桃江人，教授，博导，主要从事林业生态工程、林业信息工程的研究

[本文编校：吴 彬]