浅谈山区森林防火监测网优化设计与实现

周成林 颜 伟* 姜 霞

(1.贵阳市森林资源管理站 贵阳 550003；2.贵州省林业科学研究院 贵阳 550005)

浅谈山区森林防火监测网优化设计与实现

周成林1颜 伟1*姜 霞2

(1.贵阳市森林资源管理站 贵阳 550003；2.贵州省林业科学研究院 贵阳 550005)

本文利用DEM建模、可视域分析等方法，采用监测率、盲区率、重复率等指标来评价森林防火监测型资源配置的合理性，并根据这些指标来对监测型资源的配置进行优化。以贵阳市为例，对贵阳市1230km2范围内的森林防火监测点选址进行优化试验，结果表明，经优化后的监测面积上升26%。

山区森林防火;监测网;优化设计

森林火灾是森林面积减少的主要原因之一[1]。森林火灾不仅直接损害森林资源和生物多样性，破坏陆地生态系统，还会产生碳氧化合物和烟尘，严重污染大气环境，给人民生命财产乃至社会稳定和可持续发展都带来严重损失和影响。森林防火关系着国家森林资源安全、环境保护、生态旅游以及人民生命财产安全等[2]。贵州山区地形复杂、山峦叠障、沟壑纵横、林区小道较多，生产生活用火频繁，森林火情发生很难预见。建设森林防火监测系统，既增加森林防火工作的技术含量，又提高森林防火水平。本设计主要从山顶点提取原理和可视域分析的方法实现监测型资源监测范围计算，根据森林资源、地形地貌等现状，提出优化方案，为森林防火管理工作的科学决策提供技术支持。

1 山区森林防火监测网优化设计

1.1 必要性

森林火灾是目前世界上最为严重的自然灾害和突发公共事件之一，被联合国粮农组织列为当今世界八大自然灾害之一[3]。森林火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失的特点。据调查统计，森林资源98%以上生长在山区,随着山区封山育林、天保工程以及退耕还林工程的实施，加速了森林资源的恢复，树高林密，枯枝落叶不断增多，山区森林火情时有发生[4]。“十一五”期间，贵州共发生森林火灾9364次( 其中一般森林火灾6576次，较大森林火灾2779次，重大森林火灾9次，过火总面积10.35万公顷，受害森林面积2.08万公顷，年均森林火灾受害率为0.53‰，损失成林蓄积475881.2立方米，损失幼林4527.1万株，因森林火灾死亡55人，重伤18人，轻伤31人，其它损失约8686.8万元[5],给国家和人民生命财产带来了巨大的损失。建设山区森林防火监测网是我省森林防火工作的重要内容。森林防火监控网主要用来观察火情、火灾，确定火灾发生的地点，是防火的一种重要措施，对于及时组织扑救森林火灾有着重要作用。森林防火监控塔监测是一般林区常用的探火、报警措施。对林火进行有效监测，不仅可以及早发现火情，而且能极大地减少森林火灾引起的经济和环境损失。优化森林防火监测网配置是做好森林防火工作的基本前提，山区森林防火监测网优化是实现林火有效监测的重要环节。

1.2 原则

森林防火监测网优化设计原则有5个，分别是安全、实用、操作简便、稳定和使用技术优良原则[6]。

1.3 流程

山区森林防火监测网的设置需要考虑多方面的因素，包括森林资源分布、地形地貌、基础设施、通视性、森林火险等级等，本设计针对山地区域，综合考虑多方面的因素，基于纸质地形图、森林资源分布数据、行政区划等数据，利用DEM建模、可视域分析等方法，突破山区森林防火监测网优化的难关，总结山区森林防火监测网优化策略，实现森林防火全方位严密监控,其设计流程和结构见图1。

1.4 功能介绍

1.4.1 DEM地表建模

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是构建虚拟地形环境的重要步骤之一，DEM的精度不仅影响地形可视化的效果，而且更重要的是制约着地形仿真和GIS分析与决策的可信度。基于DEM的山顶点提取是指利用地理信息系统(GIS)的空间分析技术，在指定区域获取并筛选山顶点的过程,主要包括获取高程值和提取山顶点两个部分。DEM 的特点[7]：

(1)易以多种形式显示地形信息。地形数据经过计算机软件处理后，产生多种比例尺的地形图、纵横断面图和立体图。

(2)精度不会有损失。DEM 是以数字媒介存储的，因此其精度不会随时间而改变。DEM制作地图，是将DEM数据直接输出，可以使精度得到控制。

(3)容易实现自动化、实时化。对地图信息的增加与修改是一项十分重要的内容，而对于DEM 来说，由于它是以数字形式存在的，只要在软件中处理要增加和修改的信息就可以产生满足需要的各种地形图。

1.4.2 监测点的可视域分析

可视域是指某一特定位置的可视范围。可视域分析是通过分析数字高程模型(DEM)数据中每个单元的高程值来确定到某些特定位置(视点)的可见性。可视域分析需要基于数字高程模型(DEM)来实现。监测点的可视域范围是森林防火视频监控点选址的决定性指标，是森林防火视频监控点选址时考虑的首要因素，其基本算法是计算每个点到瞭望点的可视性。在不考虑地球曲率影响的情况下，这个点是否可视，取决于从瞭望点到该点的连线(即视线)是否被中间的物体隔断。可视域分析即计算给定观察点可以看到的区域，它利用数字高程模型中每个点的高程值来计算该点相对于观测点是否可视。可视域分析是消防高空瞭望技术的核心环节，是进行瞭望点位置设定、布局分析、配置优化和监控应急的基础方法。

1.4.3 监测型资源配置评价

监测型资源配置评价是对任一监测型资源在某一监测点上的监测效率分析，主要根据监测区域内监测点的监测面积、监测率、盲区面积和盲区率来分析监测型资源配置效率[8]。由于贵州山区地形复杂性，在一个监测范围内，某区域部分可能会被多个监测点同时监测，可能存在多余的监测型资源。为了提高林火监测有效性，需要对林火监测型资源配置分析，还需考虑地势和火险等级等因素，避免监测资源的浪费。

图1 山区森林防火监测网优化设计结构图

2 山区森林防火监测网优化实现

对贵阳市1230km2范围内的森林防火监测点选址进行优化试验。优化过程如下：

(1)对贵阳市1230km2范围DEM数据插值处理生成数字高程模型，获取通信运营商基站铁塔的分布数据，制作通信基站分布图，将数字高程模型和通信基站分布图进行叠加分析处理，挑选出最高点附近的基站铁塔179个。

(2)剔除边界点，剩余可选点92个。

(3)结合贵阳市重点森林资源(如：贵阳市环城林带、国家级公益林、保护等级为一级的森林资源)的分布数据进行筛选，筛选后还有53个基站可供选择。

(4)结合可视域分析结果进行筛选，筛选后还有44个点可供选择。

(5)从44个点随机选取5个点的实际可视范围，与理论可视范围、剔除点可视范围进行对比分析，结果见表1。

表1 贵阳市森林防火监控点可视范围对比表

从表1可知，经过优化后的点的可视范围的均值为理论值的92.1%，没有优化的点的监测范围是理论值的66.1%，优化后的监测面积上升26%。以此优化方法对贵阳市山区森林防火监测网进行优化，优化结果见图2：

图2 优化后的贵阳市山区森林防火监测点选址图

3 结语

森林火灾是目前世界上最为严重的自然灾害和突发公共事件之一，被联合国粮农组织列为当今世界八大自然灾害之一[9]。森林火灾使森林面积减少，降低森林的碳汇功能，森林碳库遭受巨大损失，增加了大量碳排放，对全球气候变化产生重大影响，成为全球共同关注的焦点。每年我国会因森林火灾而减少的森林面积占全部1/5[10]。因此，做好森林防火监测工作，使用具有现代化的森林防火监测系统，可及时发现火灾隐患并进行警告和行动，使森林受损面积减到最小。

[1]胡海清,魏书精,金森,等.森林火灾碳排放计量模型研究进展[J].应用生态学报,2012,23(5):1423～1434.

[2]柳俊才,宋益学.天山西部林区森林防火监测系统的建设[J].新疆林业2012.3:39～47.

[3]刘诗峰,张坚.佛坪自然保护区生物多样性研究与保护[M].西安:陕西科学技术出版社,2003.

[4]张兴友,赵刚.苍溪县山区森林防火存在的问题及对策[J].四川林勘设计,2015,3:107～109.

[5]曹轩.贵州省森林火灾特征及其森林防火对策研究[J].贵州林业科技,2014,42(2):56～60.

[6]许水燕.基于GIS 的森林防火监测系统的研究与实现[D].南京农业大学，2013.

[7]李秀文.矿区数字高程建模(DEM)在工程测量中的应用[J].新疆有色金属,2013,71～73.

[8]黄小银,徐爱俊,张晨辉.森林防火监测型资源配置评价及优化方法[J].2011,28(4):583～589.

[9]曹轩.贵州省森林火灾特征及其森林防火对策研究[J].贵州林业科技,2014,42(2):56～60.

[10]黄日升.浅谈森林防火监测系统的设计与实现[J].花卉,2016,4:60～61.

Brief Talk About on the Optimization Design and Implementation of Forest Fire Monitoring Network in Mountain Area

ZHOU Cheng-lin1YAN Wei1*JIANG Xia2

(1.Forest Resources Management Station of Guiyang City，Guiyang550003; 2.GuiZhou academy of Forestry, Guiyang550005)

In this paper, the methods of DEM modeling and visible range analysis was used to evaluate the rationality of the allocation of the forest fire monitoring resources through the indicators including monitor rate，blind spot rate，repetition rate and etc.The monitoring resources were optimized based on these indicators. Taking Guiyang City as an example，the optimization experiment of forest fire prevention monitoring location?was carried out within the scope of 1230 km2 in Guiyang City ,the result showed that the?monitoring area rose by 26% after optimization.

mountain forest fire ; monitoring network; optimization design

2016-09-18

周成林(1987～)，女，硕士，从事林业信息化工作。

贵州省林业厅科研课题项目《森林防火视频监控预警关键技术与应用示范》，项目编号：黔林科合[2013]13号。

S762.2

C

*通讯作者：颜伟(1970～)，男，高工，从事森林资源管理。