云南省卫星热点与林火格局的关系研究

邓忠坚　李晓娜　周汝良　叶江霞　徐盛基　赵春梅

（1.西南林业大学云南生物多样性研究院，云南省森林灾害预警与控制重点实验室，云南昆明650224；2.西南林业大学生态旅游学院，云南昆明650224；3.西南林业大学林学院，云南昆明650224；4.国家林业局南方航空护林总站，云南昆明650021）

云南省卫星热点与林火格局的关系研究

邓忠坚1李晓娜1周汝良2叶江霞3徐盛基4赵春梅4

（1.西南林业大学云南生物多样性研究院，云南省森林灾害预警与控制重点实验室，云南昆明650224；2.西南林业大学生态旅游学院，云南昆明650224；3.西南林业大学林学院，云南昆明650224；4.国家林业局南方航空护林总站，云南昆明650021）

根据国家林业局和西南卫星林火监测分中心2007—2013年监测到的云南省卫星热点数据，基于ARCGIS空间分析模块，运用核密度法量化分析了2007—2013年云南省卫星监测热点与林火的空间分布格局。结果表明，云南省热点年平均密度为0.005 8个/km2，林火年平均密度为0.000 9起/km2；热点和林火的空间分布特征均表现为聚集性，均可分为低密度区（＜0.006 4，＜0.003 2）、中密度区（0.006 4～0.017 7，0.003 2～0.012 2）和高密度区（0.017 7～0.068 7，0.012 2～0.041 4）；云南省热点和林火聚集分布格局差异性突出，热点高密度区集中于省内农林业重点开发区域，如普洱市、西双版纳州、德宏州、红河州和文山州；相对而言，林火高密度区主要分布在滇中的云南松林、暖温性稀树灌木草丛以及滇西北的高山针叶林区。而滇南、滇西南地区虽然热点密度较高，但因气候相对湿润，林火密度反而较低。本研究可以为云南的防火基础设施建设、火灾扑救能力建设及日常巡护管理提供参考。

卫星监测；热点；林火；密度；空间格局；云南

特殊的地貌、气候和人居环境特征，确定了云南的森林火灾具有特殊的时空分布规律。由于地形地貌和山地气候极其复杂、可燃物类型多样、农林区交错、火源密度高，云南省是全国重点火灾高发区［1-3］，也是火行为易突变、难预测、扑救和处置危险性极高的地区［4-6］。因此，研究和探索云南省森林火灾的时空分布规律，并用以指导当地的林火管理工作，十分必要。随着卫星遥感数据源的增多及遥感图像处理技术的进步［7-10］，国家林业局林火监测中心探测和发现森林火灾的能力，监测的时效性和数据精度等，还在不断提高和完善［11-16］。由于卫星热点以及经地面落实的林火数据，更能体现由自然地理和社会经济条件确定的火源特点及火险条件，因此，对卫星热点和林火的分布格局进行了研究，将为森林火灾区划、火险预报、火源管理和林火预防等提供更为经济可行的技术手段。

近年来，不少学者开展了我国卫星监测热点和林火分布规律的研究［14，17-21］， 如陈京弘等［14］分析了2005—2007年西南地区的卫星监测热点的分布规律；徐盛基［20］分析了南方10省2005—2009年的卫星监测热点的时空分布特征；田晓瑞等［21］根据2005—2012年卫星监测地面热点数据和林火统计数据分析了各生态地理区的林火空间与时间分布特征。但利用卫星热点来研究区域性的热点密度和平均林火发生水平的报道较少。

国家林业局林火监测中心每年向云南省通报了大量的卫星林火热点，防火基层单位基于热点信息开展野外地面核查，并将结果反馈于云南省森林防火网络系统数据库中。反馈信息包括热点类别、林火类别、火灾面积、可燃物类型、乡或村的行政辖区、土地覆盖类型、气象信息等，是研究云南森林火灾形成的原因及时空分布特征的重要数据。本研究基于2007—2013年的云南省积累的卫星林火热点及野外核查反馈数据，结合行政区划、植被分布、气候数据，利用地理信息系统手段，对热点与反馈数据进行空间分析，研究云南省卫星监测热点和林火的分布特征和发生规律，为云南省的林火预防和扑救工作提供一定的理论指导和借鉴。

1　研究区概况

云南省处于中国低纬高原地区，位于北纬21°8′32″～29°15′8″，东经97°31′39″～106°11′47″，跨北回归线，总面积39.4万km2。全省西北高东南低，西北高山海拔多在3 000 m以上，东南部最低海拔仅有76.4 m，自西北向东南沿着玉龙雪山、点苍山、哀牢山一线呈阶梯状下降，山地、高原、丘陵、盆地和河谷相间分布。云南省气候属于北热带-亚热带气候，干湿季分明，平均年降水量约为1 100 mm，80%以上集中在夏秋季，冬春季降水量不足全年的20%；气温区域差异显著，境内寒、温、热三带呈水平地带性分布，滇西北和滇东北高山地区年均温在10℃以下，滇中广大地区年均温为10～20℃，滇南湿热地区和干热河谷年均气温在20℃以上。云南省植被类型众多，包括雨林、季雨林、常绿阔叶林、硬叶常绿阔叶林、落叶阔叶林、暖性针叶林、温性针叶林、竹林、灌丛、草丛、草甸和水生植被等12个类型［22］。受地形限制，耕地资源匮乏，全省大部分地区农林交错分布，如常绿阔叶林分布区大部分已被开垦为耕地或被松林所代替［22-23］。

2　材料与方法

2.1数据来源

2007—2013年的卫星监测热点数据来源于国家林业局卫星林火监测中心和西南卫星林火监测分中心，卫星源主要包括FY（FY3A，FY3B）、EOS （TERRA，AQUA）和NOAA系列 （NOAA16，18，19）等，同一地区每天可被扫描10次左右。接收到的热点信息主要包括卫星型号、接收时间、经纬度、像素数、连续性、所属县级行政区等信息。本文采用的卫星热点均为经过地面核查的热点数据。地面核查反馈数据包括热点类型 （如查无火、林火、非林火等）、地面核查到的热点经纬度等信息。如果热点经核查为林火，则反馈信息还包括林火类型、火场经纬度、火场地类、可燃物类别等信息。

2.2研究方法

2.2.1卫星监测热点预处理

收集2007—2013年的云南省卫星林火监测数据，作为研究和分析的样本数据。对同一林火事件，在其发生、发展直至熄灭过程中，往往产生若干热点信息和反馈记录，根据地面核查情况，同一起林火的多个热点信息，仅保留一条记录，将剔除重复热点后的数据保存为热点数据。在热点数据中，挑选出经地面野外核查确定为林火的卫星热点反馈记录，作为林火数据。在ArcGIS中，分别将热点和林火数据转换为热点、林火2类矢量地图层，得到热点、林火空间地图数据。

2.2.2热点与林火的空间密度分析

热点和林火年均密度是指研究区内，每年单位面积上的热点或林火点的数量，采用下面公式计算。

D=N/S/Y

式中：N表示研究区域的热点或林火点个数；S为热点或林火点所落入的空间区域的面积；Y为样本数据的时间周期；D为密度值。

用核密度法计算热点或林火点的密度分布数值，目的是将离散的热点或林火点数量值，通过内插生成连续的密度表面，从而表达整个区域的热点或林火点空间聚集状况或空间分布格局。其原理是基于点构造一个平滑曲面，在分布点所在位置，曲面取得局部极值，随着与分布点的距离的增大，曲面的值逐渐减小，在与分布点的距离等于统计半径的位置处曲面值为零；每个栅格像元的密度为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。

2.2.3热点与林火的密度分级方法

对热点和林火的密度进行分级本质就是对密度数据进行分类。常用的数据分类方法有等距分类、等量分类、标准差分类和自然间断点分类，本研究采用自然间断点分类法。自然间断点分类法是最常用的数据分类法，其原理是计算每类的方差，再计算方差之和，以方差和最小的分类作为最优的分类结果。该分类法可对相似值进行最恰当的分组，使类别之间的差异最大化，而同一类内部的差异很小。

ArcGIS栅格数据空间分析模块中提供了重分类工具。以云南省热点和林火密度分布栅格图层分别作为输入图层，密度值字段作为重分类字段，自然间断点分类法为数据分类法，执行分析计算，即可获得热点和林火密度分级栅格图层。

3　结果与分析

3.1热点密度及分布格局

采集2007—2013年监测到的15 511个热点，年均2 216个。基于ArcGIS软件的密度分析模块提供的核密度分析工具，以1 000 m×1 000 m为空间栅格单元，10 km为统计半径，进行空间核密度计算，计算得到结果地图见图1a所示。热点年均密度为0～0.068 7个/km2。

图1　热点密度空间分布Fig.1　The sPatia1 distribution of hotsPot density

根据自然间断点分级法，热点年均密度可分为低密度区 （0～0.006 4个/km2）、中密度区（0.006 4～0.017 7个/km2）和高密度区（0.017 7～0.068 7个/km2）3个等级（图1b），分别占云南省面积的81.53%、10.94%和7.53%。其中低密度区包含3 358个热点，中密度区包含5 597个热点，高密度区包含6 556个热点。热点高密度区分布于滇西北的丽江市、迪庆州南部、怒江州东南部和大理州西部，滇西的德宏州西部和临沧市，滇南的西双版纳州、普洱市、红河州北部和玉溪市南部、文山州。热点密度低的地区主要是昆明市、曲靖市、楚雄州、滇西北的北部和滇东北。

依据连片分布且包含大部分监测热点的原则，将热点的中密度区和高密度区归并为热点重点分布区域（图1c）。该区域面积72 813 km2，占全省面积的18.47%，区域内热点为10 667个，占全部热点的68.77%。该区域划分为5个分区，分别为滇西北热点区、滇东南热点区、普洱-西双版纳热点区、临沧中南部热点区和德宏西部热点区。用县级行政区划与热点重点分布区进行叠加分析，得到热点重点分布区的县域分布，见表1。

表1　热点重点分布区域特性Tab1e 1　Charasteristics of the major fire ignition distribution region

3.2林火密度及分布格局

采集2007—2013年卫星热点经核查确定为林火的记录共有2 338条。基于ArcGIS软件的密度分析模块提供的核密度分析工具，以1000 m×1000 m为空间栅格单元，10 km为统计半径，进行空间核密度计算，林火年均密度为0～0.041 4起/km2（图2a）。

根据自然间断点分级法，林火年均密度同样可分为低密度区 （0～0.003 2起/km2，646起林火）、中密度区（0.003 2～0.012 2起/km2，833起林火）和高密度区（0.012 2～0.041 4起/km2，853起林火）3个等级 （图2b），其分别占云南省面积的92.32%、6.01%和1.67%。林火高密度区集中于滇西北的丽江市、迪庆州南部、怒江州东南部，大理州东南部，滇中的昆明、楚雄和玉溪交界地带，曲靖中南部等区域；而滇南、滇西南、滇东北及滇西北的北部区域林火密度相对较低。

图2　林火密度空间分布Fig.2　The sPatia1 distribution of forest fire density

依据连片分布且包含大部分监测林火点的原则，将林火的中密度区和高密度区归并为林火重点分布区域（图2c）。该区域面积28 255 km2，占全省国土面积的7.18%，区域内林火1 688起，占全部反馈林火的72.19%。该区域划分为4个分区，分别为滇西北林火区、滇中西北部林火区、滇中（昆明-楚雄-玉溪）林火区和曲靖中南部林火区。将县级行政区划与林火重点分布区进行叠加，得到林火重点分布区的县域分布，见表2。

表2　林火重点分布区特性Tab1e 2　Characteristics of the major forest fire distribution region

4　结论与讨论

卫星监测热点本质是地面高温热源，受扫描分辨率、云遮蔽等因素的影响，虽然其无法反映诸如野外吸烟、燃放鞭炮、野炊取暖和初发火等火烧面积较小的热源，但包括了绝大部分已形成一定火烧面积的热源，因而可以认为其基本反映了一定区域内的野外火源特征。卫星热点是目前最易获取的较全面和经济地反映火源状况的数据，且其地面核查反馈数据记录了林火发生的时空信息。因此，可以基于卫星监测热点及其核查数据来探讨热点本身和其所导致的林火的空间分布格局。

传统的密度分析计算方法隐含着一个假设，即研究对象在研究区域内是均匀分布的。本研究中，热点和林火均具有空间聚集性，且这种聚集性会随着统计单元大小不同而变化。因此，本研究基于平面上实体密度计算方法之一的核密度法来分析热点和林火的空间分布格局，通过使用不同的搜索半径进行数据处理，证明利用10 km为统计半径，计算和分析热点和林火的密度，能较好体现其空间聚集格局。

云南省热点分布具有空间聚集性，热点密度高的地区恰恰是云南的重点农林业开发区域，如普洱市、西双版纳州、德宏州、红河州和文山州，该区域内少数民族聚居，农业生产用火、宗教祭祀用火非常多。相反，在昆明市、玉溪市、楚雄州和曲靖市等区域，也就是传统滇中地区，由于工商业发达，野外火源相对较少。同时，滇西北的北部和滇东北大部分区域，是重要生态保护和生物多样性屏障，土地开发利用少，热点密度相对低。表明人类活动，尤其是农事活动是影响云南省卫星监测热点空间格局的最重要原因。

云南省林火分布同样具有空间聚集性，主要集中于冬春季少雨，植被以云南松 （Pinus yunnanensis）林、暖温性稀树灌木草丛或云冷杉林为主的滇中和滇西北中南部。滇中地区虽然热点密度较低，但云南松林分布面积大，可燃物易燃，在人为活动影响下，极易引起森林火灾；而滇西北的中南部，由于气候寒冷、植被多为针叶林，可燃物易累积，林火一旦燃烧难以控制。相反，滇南和滇西南地区虽然热点密度较高，但由于其气候相对湿润，林火密度反而较低。

本研究通过分析热点和林火密度空间分布格局，表明云南省热点和林火分布虽然都具有空间聚集性，但两者的分布格局有较大差异。这说明在森林火灾的管理工作中，必须因地制宜制定相应的措施，才能够有效地进行林火管理。如滇西北东南部地区，热点密度和林火密度均很高，应注重加强宣传教育，加强野外火源管理，提高火灾扑救的快速反应能力；滇中地区，热点密度低但林火密度较高，应在继续加强防火期的卡点管理，控制人为火源的基础上，注重扑火力量的合理配置，加强火灾监测预警工作；滇南和滇西南地区，热点密度很高而林火密度低，卫星热点的地面核查工作量大，在加强宣传教育，提高防火意识的同时，迫切需要开展卫星热点危险程度的预警模型研究，提高热点地面核查的工作效率。

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（责任编辑曹龙）

The Study on SPatia1 Pattern of Sate11ite Monitoring HotsPots and Forest Fires in Yunnan

Deng Zhongjian1，Li Xiaona1，Zhou Ru1iang2，Ye Jiangxia3，Xu Shengji4，Zhao Chunmei4

（1.Yunnan Academy of Biodiversity，Southwest Forestry University，Kunming Yunnan 650224，China；2.Co11ege of Ecotourism，Southwest Forestry University，Kunming Yunnan 650224，China；3.Co11ege of Forestry，Southwest Forestry University，Kunming Yunnan 650224，China；4.Forest Guard Station of South Aviation，State Forestry Administration，Kunming Yunnan 650000，China）

HotsPots data in 2007—2013 Provided by Forest Fire Monitoring Center of State Forestry Administration and Southwest Sate11ite Forest Fire Monitoring Sub-center were ana1yzed to exP1ore the sPatia1 Pattern of sate11ite monitoring hotsPots and forest fires in Yunnan Province from 2007 to 2013，and the Kerne1 Density method in ARCGIS SPatia1 Ana1yst Modu1e were emP1oyed.The resu1ts indicated that annua1 density of hotsPot and forest fire was 0.005 8 and 0.000 9 Per square ki1ometer，resPective1y.HotsPots and forest fires were both sPatia1 aggregation in Yunnan Province，and these distributions cou1d be divided in 1ow density（＜0.006 4；＜0.003 2），medium density（0.006 4-0.017 7，0.003 2-0.012 2）and high density（0.017 7-0.068 7，0.012 2-0.041 4）three sub-region.The resu1ts a1so showed that the sPatia1 aggregation Pattern of hotsPots and forest fires is discrePant，thehigh density area of hotsPots is concentrated in agricu1ture and forestry Priority deve1oPment region in Yunnan Province，such as Puer，Xishuangebanna，Dehong，Honghe and Wenshan.Contrast1y，forest fires occurred main1y in Yunnan Pine forest in centra1 Yunnan，warm-temPerate savanna shrub and grass，and a1Pine coniferous forests in northwest Yunnan，whi1e forest fire density is 1ow in south and southwest Yunnan，where the density of hotsPots is high.Our resu1ts may Provide a reference for the construction of fire Prevention infrastructure，fire-fighting abi1ity construction，and the management of dai1y Patro1.

sate11ite-monitoring，hotsPots，forest fire，density，sPatia1 Pattern，Yunnan

S762.1

A

2095-1914（2016）04-0132-06

10.11929/j.issn.2095-1914.2016.04.022

2015-12-24

林业公益性行业科研专项（201404402-2）资助；云南省科技创新人才计划项目 （2014HC014）资助；云南省森林灾害预警与控制重点实验室开放基金（ZK150003）资助。
第1作者：邓忠坚（1979—），男，硕士，实验师。研究方向：遥感与地理信息系统应用。Emai1：43946916@qq.com。

周汝良（1963—），男，硕士，教授。研究方向：森林保护学及3S应用技术。Emai1：zhou_ru1iang@163.com。