鞠伟轶 吴洁 王龙帅 周思宇 王莹 康青春 邢志祥
(常州大学环境与安全工程学院 江苏 常州 213164)
常州市位于江苏省南部,属于长江下游地区,北倚长江,东临太湖,西与镇江、南京相接,南与安徽接壤,位于北纬31°09′~32°04′、东经119°08′~120°12′之间,面积共4 375 km2。常州市地形西南高、东北低,属于长江下游平原,兼有高沙平原和山丘湖圩。常州市拥有十分便利的交通条件,市内有沪宁铁路、沪宁高速公路、312国道等主要交通干道,京杭大运河穿城而过,北部沿江建有常州港,西北部建有常州奔牛国际机场,市内建有多条BRT快速公交路线,现今还一举跨入了双地铁时代。
近年来,随着国民经济的蓬勃发展,旅游业发展态势也十分迅猛,这无形之间给山林增加了许多人类活动的可能性,也给森林防火带来了新的挑战[1]。
许多国内外学者都开始利用数学评估方法来对森林火灾进行风险评估。高明等[2]利用层次分析法对黑龙江省森林火灾气象进行风险评估,借助于各个年份的资料,对森林火灾的致灾危险性、森林火灾的易损性和森林火灾的防御能力进行了分析。MAHDAVI A[3]利用层次分析法与GIS软件相结合的方式对泰国森林火灾风险进行评估。AHMAD F等[4]对亚洲部分区域进行火灾风险评估,从气候、植被类型等一些因素上进行分析。杨建华等[5]利用灰色模糊综合评价法对大兴安岭某片森林进行风险评估。刘敏等[6]针对于森林火灾蔓延进行了快速预判模型分析,并以黑龙江省黑河市森林火灾作为案例进行分析。黄宝华等[7]对山东省属农区林业进行了研究分析,通过构建林火预报模型(FRI)来对森林火灾风险进行评估。周雪等[8]依据信息扩散理论对中国森林火灾风险进行统计分析。邵豹伟等[9]采用了基于二次熵权法来对森林火灾风险区划进行分析研究。李江龙等[10]以西北地区的关中平原城市群、呼包鄂榆城市群、兰西城市群为研究区域,对提出的基于熵权——云模型进行验证。虽然众多学者在大型成片森林林场研究方面取得了较大的进展,但是在城市小片森林及城市人造森林公园火灾研究方面涉猎的很少。城市公共安全[11]主要是指人民生活、生产、娱乐和交往等活动所需稳定的外部环境与良好秩序,其中也包括自然灾害事件。森林火灾是指在森林燃烧中,失去人为控制,对森林产生破坏作用的一种自由燃烧现象[5]。本文以常州市森林为研究区域,采用层次分析法对城市森林火灾及人造森林公园风险进行评估研究,并根据历史灾情数据法来对评估结果进行验证。
常州市植被类型属亚热带常绿与落叶阔叶林,植物资源丰富,600余种分属138科,主要造林树种有马尾松、火炬松、湿地松、杉木、水杉、池杉、栎树、毛竹、淡竹、榉树等。常州市有林地面积逾600 km2,市级以上生态公益林面积达280 km2,林木覆盖率26.57%。其中,山林面积380 km2,金坛区33 km2、武进区19 km2,以及新北区2.8 km2、天宁区1.9 km2、常州经开区3.1 km2[12]。常州市森林地带主要有新北区小黄山(孟河林场)、新龙生态林,天宁区舜过山森林公园,经开区林场、横山桥镇芳茂山山林,武进区清明山、凤凰山,金坛区茅山、顾龙山、大涪山等。其中,新龙生态林为人造山林,对市民开放。山林占地面积情况见表1。
表1 常州市山林占地面积一览
续表1
常州市林地分布情况及山体坡度见图1、图2。
图1 常州市林地分布[13]
图2 常州市山体坡度
本文风险评估对象为江苏省常州市森林区域,参考国内外学者的相关研究,结合公共安全三角形理论[14],从指定研究区域的城市森林情况出发,遵循指标体系构建原则,构建了针对于该研究区域内城市森林火灾风险评估指标体系(见图3),该指标体系包含4个一级评估指标,12个二级评估指标。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是美国运筹学家匹兹堡大学的托·沙蒂于20世纪70年代中期提出的一种系统分析方法,这种方法在计算过程中可以进行定量和定性分析,对指标之间的重要度两两相比较,构成判断矩阵,经计算得出权重和一致性检验结果[15]。
第一层次为目标层,第二层次为风险层,即可能引发森林火灾的风险因素,分别是地理地形、气象条件、控火能力、其他因素四个方面,第三层次为指标层。图3为常州市森林火灾风险层次分析结构模型。通过建立层次分析结构模型,构造出判断矩阵,利用特征值方法就可确定地理地形、气象条件、控火能力、其他因素的重要性排序权值,从而可在此数据的基础上进行风险分析。
图3 常州市森林火灾风险层次结构
表2 一级指标权重表
将矩阵的每一列正规化,得到按列正规化后的判断矩阵为:
将向量(0.360,0.271,1.106,2.264)T正规化得
则所求特征向量=(0.090,0.068,0.276,0.566)T。
表3 地理地形1的指标权重
表3 地理地形1的指标权重
二级指标B1 B11 B12 B13 CR B11 1 3 5 B12 1/3 1 2 CR=0.003 B13 1/5 1/2 1 <0.1权重 0.648 0.230 0.122
表4 气象条件2的指标权重
表4 气象条件2的指标权重
二级指标B2 B21 B22 B23 CR B21 1 4 1/3 B22 1/4 1 1/6 CR=0.046 B23 3 6 1 <0.1权重 0.271 0.085 0.644
表5 控火能力3的指标权重
表5 控火能力3的指标权重
二级指标B3 B31 B32 B33 CR B31 1 4 7 CR=0.066<0.1 B32 1/4 1 4 B33 1/7 1/4 1权重 0.696 0.229 0.075
表6 其他因素4的指标权重
表6 其他因素4的指标权重
二级指标B4 B41 B42 B43 CR B41 1 5 7 CR=0.056<0.1 B42 1/5 1 3 B43 1/7 1/3 1权重 0.731 0.188 0.081
综合重要度的计算见表7。
表7 综合重要度
采用层次分析法计算各级指标的权重并进行排序。通过分析,在一级指标中,其他因素方面的风险发生概率最大,其次是控火能力方面的风险,地理地形与气象条件风险指标权重接近。
经查阅相关资料,常州市近年来森林火情事件发生近10余起,部分数据信息见表8。
表8 常州市森林火灾历史灾情数据一览
由表8可知,常州市森林火灾发生原因大多为人类活动,如人员玩火、燃烧生活垃圾、上坟、烧荒等,这与此次评估所占权重比最大的41人类活动一致。
1)参考相关学者的研究,并结合研究区域城市的特点,构建了适用于城市森林火灾的风险评估指标体系,包括4个一级指标和12个二级指标。
2)采用层次分析法进行风险指标权重占比评估,并使用历史灾情数据验证法对评估结果进行验证,保证评估结果的科学性和有效性。分析结果表明,城市森林火灾与传统大型森林火灾区别度很大,传统大型森林火灾往往是由于雷电引发可燃物着火或火源管理不到位所致,而城市森林火灾由于地理位置在城市郊区或者市区,极大地增加了当地居民和游客等人类活动的可能性。城区人造山林虽可有效地缓解城市生活所产生的污染,但随之而来也带来了相应的火灾安全问题。
3)本文选取了4个一级指标、12个二级指标来对城市森林火灾进行风险评估,基本能反映总体情况,但是在数据动态化、评估自动集成化方面还需进一步的探讨和研究。