森林火灾逃生路径网络决策研究

文世熙，张 贵，吴 鑫

（中南林业科技大学 林学院，湖南 长沙 410004）

森林火灾逃生路径网络决策研究

文世熙，张 贵，吴 鑫

（中南林业科技大学 林学院，湖南 长沙 410004）

为了在紧急情况下给森林火灾扑救人员提供科学的逃生决策方案，根据动物迁移阻力因子的判断方法，选取地形起伏度、林分密度作为逃生阻力因子，并结合森林火灾中的火场分布、风场状况、安全地带分布等因素构建了森林火灾逃生路径网络决策模型。以新化县油溪乡林场历史森林火灾为案例，进行了森林火灾逃生路径网络决策应用分析，提出了多条逃生路径选择方案。研究结果能为森林火灾应急避险逃生提供有效的决策依据。

森林火灾；逃生路径网络；决策模型

森林火灾是林业灾害中的一种自然灾害，不仅严重威胁着普通群众的生命财产安全[1]，也造成了森林火灾扑救过程中巨大的人员伤亡损失[2]。因此，如何指导森林火灾中受困的林火扑救人员安全逃生拥有重要的现实意义。

近年来，国内外学者对灾害区域应急疏散课题有多方面的研究，渗入到了地震[3]、洪水[4]、高层建筑火灾逃生[5]等多个领域，但鲜少有科研人员针对于森林火灾来设计逃生方案，应对森林火灾的威胁，更多的只是向民众普及逃生常识。本研究利用ArcGIS强大的空间数据处理功能，结合森林火灾与人员应急疏散的特点建立了森林火灾逃生网络路径模型，为森林火灾指挥逃生提供更科学有效的决策依据。

1 森林火灾逃生的影响因素

由于森林环境一般较为复杂、无规律，森林火灾的发生又具有不确定性和突发性，同时森林火灾常发生在偏远山区，几乎不可能会遇到事先人工开拓的逃生通道，所以影响逃生的因素也多种多样。借鉴生态学中动物迁移阻力因子[6]的选择方法，根据突发灾害人员应急疏散原则，本文中综合选取了林地中林分密度、地形起伏度作为火灾逃生的通行阻力因子，它们是生成逃生路径网络的决定性因素；以森林中的河流、湖泊、公路等作为逃生的目的地，这些区域是林火无法蔓延的火灾安全区；风场状况、火场分布作为逃生方向的决策指标，用来判断生成的逃生路径网络中哪些通道才是较为安全可行的；最后整理、分析了湖南省新化县油溪乡附近的森林资源二类调查数据、林相数据和该地8 m级DEM数字高程数据、MODIS历史影像数据等作为研究的原始数据。

2 林地地形数据的预处理

为了得到能反映出林地中地形崎岖程度的数据，需先基于林地DEM数据生成地形起伏度图。地形起伏度是指在一个特定的地形范围内，以一固定面积为分析窗口遍历分析区，计算统计这些窗口中的最大高程差，其结果可以反映出整个地形的起伏特征[7]。

本文中先根据研究区地形特点，求得分析窗口的面积，即确定最佳统计单元，它能最准确地反映地形的起伏特征[8]。当分析窗口的半径大于最佳统计单元，计算出的地形起伏度将不会有显著变化。利用高差显著性变化分析法[9]计算相邻尺度平均地形起伏度与邻域面积差的比值，随着分析窗口的半径增大获得多个统计值，其中的最大值即为高差变化率由快变缓的拐点，此时的半径即为最佳统计单元的半径。计算公式为：

式中：Ij表示地形起伏度随面积变化的变化强度；Rj表示分析窗口在j×j尺寸时的地势起伏度；Sj表示对应的领域面积；Sj+1-Sj表示用于标准化邻域面积变化幅度。

确定好最佳统计单元后，便可求取所有最佳统计单元内的高差，得到整个研究区地形起伏度的栅格图。用公式（2）表示：

式中：H代表地形起伏度；n1、n2分别表示该地图横向和纵向分析窗口的个数；hijmax代表分析窗口内最大高程值；hijmin代表分析窗口内最小高程值。

3 研究方法

3.1 逃生路径网络的生成模型

基于ArcGIS强大的空间数据处理功能进行综合分析，将地形起伏度图、林分结构等各空间数据以栅格数据和矢量数据的形式叠加起来，让逃生的成本层、水系、公路等显示在同一张地图上，并建立逃生通道生成的模型。具体方法如下：

(1)确定在地形、林分密度影响下的通行阀值，表示在地形起伏剧烈到一定程度或者林木密度过大时人类无法通行。假设地形起伏度的阀值为米，林分密度阀值为株/hm2；

(2) 将上述阀值都分为n等分，n值越小，所得结果越精确。地形起伏度以X/n为等差间隔分为n+1个高差值：{0，x1，x2，x3，…，X}。林分密度以Y/n为等差间隔分为n+1个株数密度值：{0，y1，y2，y3，…，Y}；

(3)利用ArcMap图层分类功能，提取地形起伏度中高差值低于x1的范围，如果逃生者能在该范围内移动到达安全区，则停止处理地形数据，如果不能，继续提取高差值低于x2的范围，依此类推，直到出现第一个满足条件的范围，该范围为基于地形起伏度的最佳逃离区；

(4)提取株数密度低于y1的范围，以同样的条件提取出基于林分密度的最佳逃离区。

(5)如果这两个区域的重叠部分能连通逃生者与任一安全区，则利用ArcMap中的“距离”|“最短路径”命令生成在该叠加区的最短路径，这就是第一条逃生路径，标记为①；如果这两个区域的重叠部分不满足逃生要求，继续循环步骤(3)、(4)的操作，直到出现第一个逃生可行的叠加区，并生成第一条最短路径，标记为①。

(6)重复步骤(3)、(4)、(5)的操作，每当出现一个新的逃生可行的叠加区域，便生成一条新的最短路径为逃生路径，用符号②、③、④……依次标记，当分析完最后的阀值X、Y时，就可以得到整个逃生路径网络。其生成流程也可由图1表示。

值得注意的是，以这种方法获取的逃生路径不能保证逃生者能最快到达安全区域，而是可以最快逃离火场并达到安全区，指挥人员要针对这条原则来决定最终的逃生方案。

3.2 森林火灾火场点分布的提取

火场的分布信息可由modis观测的卫星遥感影像处理获得，MODIS是搭载在气象卫星上的一个重要传感器[10]，在它的36个通道数据中，由于不同的通道所接收的辐射波长不一样，所以它们对温度的敏感度也不一样。

普朗克辐射公式为：

式中：V为辐射波的波频；T为黑体温度；N为光谱辐射通量密度；C1、C2分别为第一、第二辐射常数。计算出黑体在不同温度下的辐射通量密度与辐射波长的关系如图2所示。

图1 森林火灾逃生路网生成流程示意Fig.1 The diagram describing process of multi-escaperoute network generating

图2 不同温度黑体光谱辐射率与波长λ关系曲线Fig.2 The relation between the radiant fl ux density of a blackbody and its wavelength at fi ve levels of temperature

由图2可知，对于温度在800 K以上的树冠火辐射，MODIS第七通道（波普范围：2.10 ～2.15 μm）有很强的敏感度；对于森林中的地表火和地下火（400～500 K），第20～25通道（采样波段在4 μm上下）有较强的检测能力，且温度过高的树冠火不在其采样范围内；由于地表常温在300 K左右，还可以调用31、32通道的采样数据（波段在11上下）来表示背景温度。结合上述9个通道的数据，就能对森林火灾的火场分布进行有效监测，具体步骤如下：

(1) 用T2、T4、T11来分别表示 2.1、4、11 μm通道检测到的温度。

(2) 由2.1 μm通道监测到的高温火场，直接确定为火灾区。

(3) 地表火、地下火、地面间的温度区别较小，需由T11作为背景温度来消除由云层反射，或者大气折射造成的的火场误判，满足以下条件就能判断该像元是否为火场：

式中Mean、StdDev分别表示均值和标准差，以一指定像元数量的窗口进行统计和计算。

3.3 风场数据的提取方法

林地中的风场数据来源于当地气象站发布的信息，但是国内气象部门服务和产品基本以信息共享的形式再配合MICAPS的一些功能发布的，而ArcGIS并不兼容这些服务[11]，要借助中国气象局研发的组件 MSPGS，将MICAPS2Shp工具添加到ArcGIS中，对存有风场数据的MICAPS2类文件进行shape格式的转化，实现风场数据和地理信息的结合。

4 实 例

以湖南省新化县梅山油溪乡林场为实验场地，该地位于新化县县境北部距县城30 km处，森林资源丰富，地形地貌较为复杂，资水自南而北贯穿乡境，并且有多条省、市、县级道路穿插其中，是较为典型的森林火灾逃生实验样地。

4.1 森林火灾逃生路径网络的生成

以新化县8 m级DEM地形图为底图，根据式（1）求得该地地形起伏度最佳统计单元半径为12 m，然后利用ArcGIS中提供的 FOCALRANGE函数遍历完底图内所有的像元生成地形起伏度图，结果显示该片林区内起伏度分布由最缓的2 m到最陡的150 m；查询林相数据，得到各林班的林分密度从最稀疏的每公顷700株到较为密集的每公顷4 500株。基于逃生网络生成模型，设逃生可通行地形起伏度为280 m、林分密度为每公顷0（无林地）～4 000株（平均株行距达到1.5 m，无法通行），选择森林火灾扑救人员逃生起始位置（经度，111.27°；纬度，27.94°）后，生成了逃生路径网络，结果如图3所示。

图3 森林火灾逃生路径网络的生成Fig.3 The experiment results of multi-escaperoute network generating

该逃生路径网络由7条逃生路径组成，各路径按生成的顺序标记为“逃生路径1”到“逃生路径7”，代表着它们的通行难度从易到难。其中由东北方向通往柘溪的逃生路径1最为通畅；通往南方市区杂道的逃生路径2林木较稀疏，地形极为平坦；逃生路径3、4、5地形起伏较大，但也可以勉强通行；逃生者以北的林区林分密度很高，并且存在断崖式的下坡，极不推荐选择逃生路径6、7。

4.2 火场分布、风场数据的加载

通过对MODIS影像处理获得的火场分布数据，存为栅格图像，加载到ArcGIS中，并以天地图作为底图对其进行配准；对于气象站发布的风场数据，本研究基于ArcGIS做了简单的二次开发，直接加载距离逃生者最近的监测站风场数据，并在小窗口中显示出来。加载结果如图4所示。

图4 森林火灾火场分布与林地中风速和风向的加载结果Fig.4 Demonstrating the current fi re activity and wind data in escape map

结果显示：森林火灾主要分布在逃生者东部，且距离较近；当地风向为正东方，风力五级（8～10 m/s），此时逃生路径1、3、4都存在极大的逃生风险，剩下的4条路径中2、4号路线相对通畅，且与风向相逆，可以看作理想的逃生通道。

5 结论与讨论

(1)森林火灾逃生中，根据林地地形起伏度和林分密度来提取出逃生路径网络，能给逃生者提供多条可通行逃生通道，以应对多变的森林火灾火场环境。

(2)以油溪乡林场历史森林火灾为案例来研究，为逃生者提供了7条可通行的逃生路径，并结合火场分布、风场状况找到了合适的逃生通道，验证了该逃生路线网络决策方案的可行性。

(3)对于如何保证当风场监测站距火灾区过远时，所提取的风场数据也能准确地描述研究区详细的风速、风向情况的问题还需进行进一步研究。

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A decision-making study about multi-escaperoute network generating in forest fi re

WEN Shi-xi, ZHANG Gui, WU Xin
(School of Forestry, Central South University of Forestry & Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

This paper has designed a forest fi re survival plan which serves these people who devote themselves to forest fi re fi ghting.Following the example of ecological corridors generating in forest, we established amulti-escaperoute network generating model which influenced by RDLS, stand density, fire distribution, wind field and safety zones. Then, for analyzing the feasibility of this multiescaperoute network a historical forest fire generating model, we conducting an experiment in YouXi forest farm, and end up with multiple viable escape plans proposed. As conclusion: the study result can provide emergency escaping from forest fi re with effective decision-making evidence.

forest fi re; multi-escaperoute network; decision-making model

S762

A

1673-923X(2016)09-0062-04

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.09.011

2016-02-26

湖南省自然科学基金重点项目（09JJ3033）

文世熙，硕士研究生

张 贵，教授，博士，博士生导师；E-mail：csfu3s@163.com

文世熙，张 贵，吴 鑫.森林火灾逃生路径网络决策研究[J].中南林业科技大学学报，2016, 36(9): 62-65.

[本文编校：谢荣秀]