森林火灾风险性评估方法综述

王睿琛，张文文，龙腾腾,2，王秋华,2

(1. 西南林业大学土木工程学院，云南 昆明 650224；2. 云南省森林灾害预警与控制重点实验室，云南 昆明 650224)

森林火灾是世界多林国家共同面临的灾害。作为一种自然灾害，其会造成严重的森林资源、生态和生命财产损失。与其他灾种相比，森林火灾具有更高的发生频度，在特定天气和环境条件下形成的规模和波及的范围存在高度不确定性，正在持续不断地向人类发出挑战[1]。亚马逊地区在2019年共记录了48 339处火情，而2018年为24 467处火情，呈猛烈增长趋势。该地区森林大火蔓延广，时间长，强度大，造成了严重经济损失[2]。2019年11月澳大利亚森林发生大火，累计过火面积超过1 940万hm2，受极端火行为影响，扑救极其困难，在澳大利亚乃至世界历史上也属罕见[3]。2020年3月30日，四川省凉山州西昌市泸山发生森林火灾，火灾过火面积超1 000 hm2，毁坏面积超80 hm2[4]。为避免森林火灾给人民和国家带来巨大的经济损失，需要积极预防森林火灾，保护林业资源。森林可燃物可以是草本植物、干枯植株、倒木以及腐殖质等一切有机质[5]，作为森林燃烧物质基础，可通过森林可燃物管理，从根本上解决林火安全问题，使森林结构得到改善，从而提高森林健康水平[6]。因此，进行可燃物普查，为森林可燃物管理提供依据，从而积极预防森林火灾十分必要。此外，了解火灾风险将最大程度地减少土地和森林火灾的潜在影响[7]。而森林管理中森林火灾风险评估是关键部分，也是最重要的一步，能够合理划分火灾风险等级，有目的地采取预防措施，最大程度地减少对生命、财产和自然资源的威胁[8]。森林火灾风险评估是对森林火灾潜在发生与蔓延风险及森林火灾潜在危害的综合评估，通过风险评估确定森林火灾高风险地点并估计其影响范围，为森林消防组织提供决策支持。通过对中国知网(CNKI)和Web of Science关于森林火灾风险评估的文献汇总、整理和归纳分析，以比较、评价森林火灾风险性评估方法。森林火灾风险性评估方法对当前的森林防火措施改进和提高具有重要参考价值。

1 森林火灾风险性评估方法

森林火灾风险性评估是依据可能发生森林火灾区域因子之间的关联性，做出合理、科学的评价，最终对森林火灾的可能性及危害性进行研究，从而完成对森林火灾风险性的评估[9]。森林火灾风险评估不仅是评估森林火灾潜在发生与蔓延风险，而且是对森林火灾潜在危害的综合评估[10]。森林火灾风险评估与火灾随机性具有联系，可对完善森林火灾双重性规律起到重要作用。同时，可依据森林火灾风险性评估进行森林防火规划和风险区划[11]。通过风险评估确定森林火灾高风险地点并估计其影响范围，为消防组织提供决策支持[12]。

2 现行主要森林火灾风险性评估方法比较

目前，国内外采用的森林火灾风险评估方法可概括为基于信息扩散理论的评估、基于通用风险评估模型的评估、基于林火预报的评估、基于林火蔓延模型的评估和基于GIS、RS的评估。不同森林火灾风险评估方法的优缺点具体见表1。

分析表1结果可知，小尺度范围评估方法在分析精确方面存在一定误差，无法对大样本进行分析，适合分析数据少、不易整理和统计的小样本事件；中尺度范围评估方法受影响因素较多，如湿度、风、降水、可燃物等；而大尺度范围评估方法解决了数据获取、分析和精准度等方面的问题，可以完成林火监测、预测、辅助决策、信息发布等功能，从而成为主流分析方法。

2.1 基于信息扩散理论的评估

信息扩散理论是为信息不足样本进行优化的一种对样本进行集值化的模糊数学处理方法[14]。该方法可在不完备信息条件下进行优化处理，其优势在于能够进行小样本风险评估，不需要额外的参数估计，避免了放大误差的不足，适用于火灾风险分析。基于信息扩散理论的风险评估方法适用于目前森林火灾数据较少、信息量不足等小样本事件[15]。

周雪等[15]基于信息扩散理论，对中国森林火灾风险进行了评估，得出全国森林火灾总次数在不断变化，且指标重大森林火灾次数与在总次数中比例波动幅度及频率较为一致。金旭等[16]通过信息扩散理论对福建省森林火灾风险进行了评估，得出森林火灾受害面积相对分散，且近年来福建省森林火灾有明显增加趋势。目前此方法也是在可用灾情统计数据少，且不易整理和统计等现实情况下相对适用的灾害风险分析方法[17]。

2.2 基于通用风险评估模型的评估

通用风险评估模型适用于各种场景的风险评估。如层次分析法、灰色模糊综合评价法等。Çoban等[12]基于层次分析法为土耳其布卡克森林计算风险，结合GIS确定并绘制了布卡克一级火灾敏感的地中海森林生态系统的火灾危险区。Tong等[18]利用加权综合评分法和层次分析法在自然灾害风险模型的基础上对吉林省西部草原火灾风险进行评估。高明等[19]基于层次分析法，通过森林火灾危险性、易损性和防灾减灾能力等，对森林火灾的气象风险进行了评估研究。杨建华等[20]根据风险评价过程中某些影响因素的不确定性、模糊性和评价信息不完全、不充分等特点，利用灰色模糊理论对大兴安岭某片森林进行综合评价。

森林火灾风险评估是一项艰巨的任务，因为森林火灾是一个复杂的事件，受众多环境和人为因素及其相互作用的影响，且影响因素具有不确定性、模糊性和评价信息不完全、不充分等特点。因此，为保证评估结果的真实性和可靠性，需对数据的采集和处理方法采取进一步的修正和完善。而通用风险评估模型适用性高，可用于森林火灾风险评估。

2.3 基于林火预报的评估

林火预报是综合气象要素、地形、可燃物相关特征和火源等，对森林可燃物的燃烧危险性进行分析预测，林火预报的准确性受天气预报的直接影响。林火预测预报一般可分为3种：火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报[21]。可通过林火预报研究出适用于不同省、分区和各地、县的森林火灾趋势模型；利用模型进行评估，为森林防火资金投入、设施建设、组织建设等决策服务，将森林防火工作从盲目性中解放出来[22]。

目前我国使用的多为火险天气预报，逐渐向林火发生和林火行为预报方向发展，并开始研制全国性的林火预报系统。国内外林火预报方法概括起来有经验法、物理法、数学法、野外实验法和室内测定法等[21]。

2.4 基于林火蔓延模型的评估

林火蔓延数学模型在1946年由W. R. Fons首先提出，随着时间的推移，世界上许多国家都提出了自己的林火蔓延模型[25]，主要有美国的罗森迈尔模型、澳大利亚的麦克阿瑟模型、加拿大的劳森和斯托克斯模型、欧洲的普罗米修斯模型、中国的王正非林火蔓延模型等，以及在这些模型基础上的修正模型[26]。

林火蔓延模型通过相关数学处理，得出林火行为与各种影响因素间的定量关系式。可利用关系式去评估将要发生或正在发生的林火行为，为灭火及日常林火管理提供依据[27]。目前使用较多的有Behaveplus、Farsite、Firefamilyplus、Landis等林火蔓延模型。

2.5 基于GIS、RS的评估

采用GIS、RS收集信息，处理和分析具有结构和功能组件的空间数据，以确定研究区域的火灾危险区域，支持空间决策过程[28]。尽管其通常用于检查空间数据的学科，但许多林业部门的用户更喜欢，GIS的交互结构是关于森林火灾危险区识别的一个强大来源[29]。Bulgarian等[30]将GIS用于分析森林火灾风险，并结合不同的致灾因子创建各种主题地图，并通过GIS将保加利亚森林地区森林火灾风险的图形和非图形数据可视化。

国内外关于遥感估计火灾风险的大多数文献均基于NDVI(归一化植被指数)的使用，NDVI值在特定区域的减小已被认为是植被压力的指标，并且与高火灾风险有关[31]。林志强等[32]通过GIS与NDVI等植被因子相结合，将西藏地区森林火险风险区划分以获取森林火险的动态变化情况。European Assoc Remote Sensing Labs[33]通过RS和GIS来评估土耳其安塔利亚市附近森林火灾前后的情况并形成火灾风险图，根据NDVI比较火灾前后的分类图像。Wenliang Liu等[34]通过RS和GIS技术提取大量的高时空分辨率数据，以遥感数据中检索到的NDVI作为评估大兴安岭森林火灾风险等级的一个因素进行森林火灾风险评估。

3 结论与展望

在森林火灾风险评估过程中，每种评估模型均有其自身的特点和适用范围，面对不同的森林火灾类型和起火原因，没有一种评估方法是完全适用的。森林火灾会阻碍地区可持续经济及环境发展，因此，进行森林火灾风险评估具有重要的现实意义和科学价值。结合我国森林火灾特点，立足于森林资源基础，森林火灾风险评估方法有利于开展全国性的森林可燃物普查，从而更科学、合理地划分森林火险，突出重点，集中力量，实现预防为主的目标。

随着科学技术的发展，很多系统都应用了先进的通信工具、遥感设备和现代理论，尤其是GIS、RS的概念和技术的引入，使得在空间数据的处理和分析方面又有了长足的进展。解决了目前森林火灾数据较少、信息量不足等问题，使森林火灾风险评估更加精确化、动态化。以GIS、RS为主，其他一种或者几种方法为辅，综合评估、长期评估、联合评估以及定量精准评价，结果更具科学性和实用性，将是未来研究的重点和方向。研究多种森林影响因子与森林火灾风险之间的关系，如NDVI、森林可燃物等。在此基础上，结合学科交叉，学科融合，探寻更多的综合评估方法进行森林火灾风险性评估，对森林火灾风险进行区域划分，为森林火灾防治政策及采取相应技术措施提供借鉴和决策参考。