四川省雷击火时空分布特征及影响因素分析*

陈涤非 王明玉 司莉青 赵凤君 李 威 李伟克 舒立福

（1. 中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所 北京 100091；2. 国家林草局森林保护学重点实验室 北京 100091；3. 四川省林业科学研究院 森林和湿地生态恢复与保育四川省重点实验室 成都 610084）

森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置扑救极为困难的自然灾害，被联合国列为世界八大主要自然灾害之一。根据2022 年联合国环境规划署发布的报告（United Nations Environment Programme，2022），随着气候变化和土地利用变化将导致野火发生得更加频繁和猛烈，到2030 年全球范围内极端火灾事件将增加14%，到2050 年底将增加30%，到本世纪末将增加50%。森林火灾的火源包括天然和人为2 种，而雷击则是最主要的天然火源。在气候变化异常的大背景下，全球增温明显，受“厄尔尼诺”“拉尼娜”等现象的影响，干雷暴等极端天气逐年增多，导致雷击火在全球呈现多发频发态势，已经严重威胁到林草资源和生态环境安全，并对人们的生产、生活造成了一定影响。世界各地每年因雷击导致森林火灾的事件逐年增加，据统计，加拿大安大略省在过去26 年间，雷击火发生次数占所有森林大火的43%，烧毁面积占比更是达到81%（Wottonet al.,2005），美国阿拉斯加州在过去30 年间，雷击火发生次数占所有森林火灾总数的52%（舒洋等，2022），澳大利亚维多利亚州每年雷击火占比约26%，过火面积几乎占总过火面积的1/2（于诗文等，2020）。雷击火在我国近年来同样呈现高发态势，主要分布在黑龙江大兴安岭、内蒙古呼盟林区、新疆阿尔泰山、陕西秦岭、川西等地区。

雷击火是指由干雷暴形成的具有“连续电流”的闪电击中地面干燥可燃物而引发的火灾（高永刚等，2010）。雷击火的发生与分布主要与气象条件、植被类型、地形条件、雷暴活动路径等因素密切相关，且具有随机性大、隐蔽性强等特点，往往发生在人烟稀少、交通不便的原始林区，早期很难发现和定位，错失扑救最佳时机，从而发展成为树冠火等高能量火行为，造成巨大损失，因此雷击火的预防和扑救一直都是一个世界性的难题。掌握雷击火的时空分布特点和主要影响因素，对预测雷击火的发生和减少火灾损失具有重要意义。

国内外学者在雷击火发生规律方面已进行了大量研究。采用点模式方法对大兴安岭地区1988—2005 年间雷击火空间分布分析的结果表明，大兴安岭地区雷击火呈现聚集分布（郭福涛等，2009）；运用逻辑斯蒂回归模型对大兴安岭塔河地区雷击火发生的驱动因子进行了分析，研究显示气象、可燃物和林分因素决定了雷击火的发生（郭福涛等，2015）。杜春英等（2010a）利用GIS、SPSS、Matlab 等工具分析了1966—2005 年大兴安岭雷击火发生的时空演变规律，结果表明6 月是雷击火高发期，15:00—16:00 时为一天中雷击火高发时段，雷击火发生存在24 年的显著周期震荡，且火场质心呈显著的带状分布，同时对该地区森林雷击火发生环境进行了分析，结果表明，雷击火高发区域主要是300～800 m 的中海拔地区，坡向主要为平坡和阳坡，坡度则集中在1°～4°山地，雷击火主要发生的林分类型为落叶松（Larix）林和落叶阔叶林（杜春英等，2010b）。Taylor（1969）通过调查研究，发现雷击火主要发生于腐木、枯落物层，这与国内学者的研究结论相一致，认为易受雷击的主要是枯立木、病腐木、老龄木（舒立福等，2003）。处于高纬度寒温带和亚寒温带的针叶林由于林下细小可燃物含水率低，发生雷击火的概率更高（Wagner，1972），同时由于针叶树种会分泌油脂成分，在风的摩擦作用下产生的静电也会导致雷击火更加易发（Müeller，2013）。研究者普遍认为，降水量、风速、温湿度等气象因子（Zhanget al.,2013；Andersonet al.,2000）以及坡度、坡向、海拔等地形因子（何诚等，2021；顾先丽等，2020）是影响雷击火发生概率的关键因素。

四川省森林资源丰富，是我国主要林区和重点火险区，近年来，尤其是川西地区受“暖干化”气候影响，加之林下可燃物逐年累积，雷击火时有发生。2019 年3 月30 日，四川省凉山州木里县雅砻江镇立尔村发生雷击火，在可燃物、地形、气象等综合因素作用下发生爆燃，造成了严重人员、财产损失。研究四川雷击火时空分布及影响因素，对于研究区雷击火防控具有十分重要的意义。鉴于此，本研究利用地理信息技术、SPSS 统计软件等工具，基于四川省近20年来雷击火历史统计数据、气象数据、数字高程模型（DEM）数据、林地资源数据等，分析四川省雷击火时空分布规律，探讨气象、地形、林分等因子对雷击火发生的影响，以期为四川省雷击火防控提供理论基础和参考依据。

1 研究区概况

四川省位于我国西南地区内陆，介于26°03′—34°19′E，97°21′—108°12′N 之间，幅员面积48.6 万km2，地处长江上游，地形复杂多样，地势东低西高，相对高差达7 300 m，属青藏高原和长江中下游平原间的过渡地带。全省分为川西北高原、川西南山地和四川盆地（盆周山地）三大部分，以山地、高原为主，丘陵次之，平原较少。由于受地理纬度和地貌的影响，四川东西部气候差异很大，大致可分为四川盆地中亚热带湿润气候区、川西南山地亚热带半湿润气候区和川西北高山高原高寒气候区三大气候区（张运春等，2002）。

四川森林草原资源丰富，森林覆盖率为40.03%，森林面积达 1 945.84 万hm2，森林蓄积量 19.16 亿m3，分别居全国第 4 位和第 3 位，是我国三大林区、五大牧区之一和长江上游最大的水源涵养区。森林类型以针叶林为主，其面积和蓄积占比分别为61.3%和72.4%，主要树种有云杉（Picea）、冷杉(Abies)、云南松(Pinus yunnanensis)、马尾松(Pinus massoniana)、高山松（Pinus densata）等，阔叶林则主要以栎（Quercus）类、桦(Betula)为主。近年来，四川省通过实施天然林资源保护工程、退耕还林、长江防护林体系建设等系列工程，森林面积、森林蓄积持续实现“双增长”，森林资源体量巨大，同时随着农村能源结构的改变，薪材使用减少，导致林内可燃物大量累积，火灾风险增加。四川省是我国森林草原火灾多发省份和全国森林草原防火的重点区域，受近年来全球气候变化影响，高温、干旱、大风等极端天气增多，森林草原火灾隐患越来越突出，发生雷击火的潜在危险形势也变得日益严峻。

2 研究方法

2.1 数据来源

本次研究收集的2001—2021 年森林雷击火历史数据来源于四川省森林草原防灭火指挥部办公室、四川省林业和草原局防火处以及部分市州林草主管部门，对部分记录不详的历史雷击火数据进行了现地补充调查，数据信息包括火灾发生时间、地点、经纬度坐标、过火面积等；气象数据来源于中国气象数据网（data.cma.cn）和国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心（www.geodata.cn），时间范围为2001—2019 年，研究区内共选取17 个气象站点（德格、甘孜、新龙、道孚、都江堰、达川、理塘、康定、稻城、九龙、越西、木里、西昌、叙永、盐源、攀枝花、会理），获取的气象要素主要包括气温、相对湿度、降水量、日照时数、风速等；DEM 数据来源于中国科学院地理空间数据云提供的30 m 分辨率的ASTER GDEM V2 高程数据；植被类型数据来源于四川省林业和草原生态环境监测中心。

2.2 研究方法

2.2.1 雷击火时空分布特征 根据2001—2021 年四川省森林雷击火历史数据，按照年、月、日3 种不同时间尺度对雷击火历史数据进行分类统计，并绘制直方图展示不同时间尺度雷击火的分布状况，利用ArcGIS10.8 软件将逐次雷击火的地理坐标进行读取并生成雷击火点图层，使用多距离空间聚类分析（Ripley’sK函数）工具分析雷击火空间分布格局，确定雷击火是否显示某一距离范围内统计意义显著的聚类或离散。Ripley’sK函数的表达式为（Ripley，1977）：

式中，i≠j，A为研究区面积，n为要素个数，d为观测尺度，Iij(d)为示性函数，当点i与点j的距离＜d时，Iij(d)为1，当点i与点j的距离≥d时，Iij(d)为0。在ArcGIS软件中多距离空间聚类分析（Ripley’sK函数）工具使用的是由Besag 提出的L(d)函数（Besag，1977），可更直观地描述空间点过程的估计值，其表达式为：

在该分析工具的参数设置上，距离段数量设置为30，计算置信区间设置为99_PERMUTATIONS，边界校正方法选择SIMULATE_OUTER_BOUNDARY_VALUES。

2.2.2 气象因子对雷击火的影响 对各气象站点收集的数据进行整理，提取雷击火发生当天及前7 天的气象数据，选择温度、相对湿度、降水量、风速4 个气象因子进行分析。利用SPSS 软件对气象因子进行共线性分析后，对雷击火发生与气象因子进行Pearson相关性分析，研究各气象因子对雷击火的影响。

2.2.3 地形因子对雷击火的影响 在ArcGIS10.8 软件中对DEM 数据进行表面分析，提取坡度和坡向后，将雷击火点位进行空间叠加，提取雷击火发生点的海拔、坡度和坡向。在进行数据统计分析时，海拔以500 m 间隔进行划分，坡向划分为阴坡（337.5°～67.5°）、半阴坡（292.5°～337.5°、67.5°～112.5°）、阳坡（157.5°～247.5°）和半阳坡（247.5°～292.5°、112.5°～157.5°）4 类，坡度划分为平坡（0°～5°）、 缓坡（6°～15°）、 斜坡（16°～25°）、陡坡（26°～35°）、急坡（36°～45°）和险坡（46°以上）6 类。统计不同等级地形条件下雷击火的发生频率，研究各地形因子对雷击火发生的影响。

2.2.4 林分因子对雷击火的影响 基于四川省森林资源数据进行林分类型归类，划分为云冷杉林、云南松林、高山松林、栎林、柏木林、马尾松林、常绿阔叶林、落叶阔叶林等类型，将林分类型分布与雷击火点进行空间叠加，统计雷击火在不同林分类型发生次数，研究林分因子对雷击火发生的影响。

3 结果与分析

3.1 四川雷击火发生的时间特征

3.1.1 雷击火发生的年尺度特征 根据年尺度下雷击火发生情况统计结果（图1），2001—2021 年四川省共发生雷击火72 起，雷击火发生次数年际间变化较大，2020 年9 起为最多，2006、2009—2011 年未发生雷击火。自2012 年开始，雷击火次数总体呈现出增加趋势，这与近年来我国西南地区平均气温上升、降水量减少、气候朝“暖干化”发展的趋势有关（宋蝶，2019）。

图1 2001—2021 年四川省雷击火发生次数年度分布Fig. 1 Number of lightning fires in Sichuan Province over the years from 2001 to 2021

3.1.2 雷击火发生的月尺度特征 月尺度下雷击火发生情况统计结果见图2，雷击火多发生于春末夏初，即3—6 月，其中4 月累计发生27 起，是雷击火发生最为集中的月份，占总发生次数的37.5%。经分析，4 月发生的雷击火均分布于川西南地区，该地区属干湿分明的亚热带半湿润气候，而4 月正值雨季来临前的气温上升期，林下可燃物极度干燥，因此，发生雷击火的风险较高。

图2 2001—2021 年四川省雷击火发生次数月累计分布Fig. 2 Monthly total number of lightning fires in Sichuan Province from 2001 to 2021

3.1.3 雷击火发生的日尺度特征 日尺度下雷击火发生情况的统计结果见图3，雷击火的主要发生时段为14：00—18：00，累计发生51 起，占总发生次数的70.83%，其中15：00—16：00 是雷击火最易发生的时间段，分析原因主要是午后气温抬升，一般在14：00 左右达到最高温，林下可燃物在高温作用下湿度降低，处于一天中最易燃的状态。

图3 2001—2021 年四川省雷击火发生次数日分布Fig. 3 Total number of lightning fires at different times in Sichuan Province from 2001 to 2021

3.2 四川省雷击火发生的空间特征

从2001—2021 年四川省雷击火发生次数的地区分布状况来看（表1），除在泸州市、达州市、德阳市等地有零散分布外，大多数都集中发生在川西南的凉山州、攀枝花市以及川西的甘孜州，共发生68 起，占全省雷击火总次数的94.4%。雷击火高发县主要是甘孜州九龙县、雅江县以及凉山州木里县、冕宁县，期间发生雷击火共计51 起，占比达到70.8%，尤其以九龙县与木里县的原始林区发生最为频繁。

表1 2001—2021 年四川省雷击火发生次数地区分布Tab. 1 Regional distribution statistics of lightning fires in Sichuan Province from 2001 to 2021

根据多距离空间聚类分析（Ripley’sK函数）工具的分析结果，绘制雷击火空间聚集情况函数图（图4）。当K观测值曲线在K预期值曲线之上，表明数据集在该距离内表现为聚类，当K观测值曲线在K预期值曲线之下，则表明数据集在该距离内表现为离散。如果K观测值大于置信区间高值，则该距离的空间聚类具有统计显著性，如果K观测值小于置信区间低值，则该距离的空间离散具有统计显著性。2001—2021 年四川省雷击火空间点位的K观测值均处于K预期值和置信区间高值之上，说明在空间上呈现出显著的聚集分布，在较大的距离尺度下，聚集程度更为明显。

图4 2001—2021 年四川省雷击火空间聚集情况函数图Fig. 4 Function diagram of lightning fires’ spatial aggregation in Sichuan Province from 2001 to 2021

通过ArcGIS10.8 软件的中位数中心工具，计算得到2001—2021 年四川省雷击火的中位数中心点坐标为101.517 3°E，28.712 9°N。从雷击火点位坐标分布来看，93.1%的雷击火分布在100°—102°E，84.7%的雷击火分布在28°—30°N，在经度上相较于纬度有更高的聚集程度。雷击火在雅砻江流域呈现出明显的空间聚集性，这种集中分布的特点在大兴安岭地区也有体现，但与四川雷击火点沿雅砻江中下游带状分布不同，大兴安岭雷击火集中分布于北部的带状区域（王明玉，2009），其空间分布与流域无明显关联性。

3.3 气象因子影响分析

由于缺少2019 年以后的气象日值数据，因此仅对2001—2019 年57 起雷击火发生前7 天的气象数据进行了统计分析，结果见表2。当气温大于等于10 ℃、风速大于等于2 m·s-1、降水量小于等于10 mm、相对湿度小于等于50%的气象条件下，更容易发生雷击火。

将雷击火统计数据与4 个气象因子进行相关性分析，结果见表3。雷击火发生次数与降水量呈极显著负相关，相关系数为-0.245；与相对湿度呈显著负相关，相关系数为-0.115；与风速呈负相关，与气温呈正相关，但相关性不显著。

表3 2001—2019 年四川省雷击火与气象因子的相关性分析①Tab. 3 Correlation between lightning fires and meteorological factors in Sichuan Province from 2001 to 2019

3.4 地形因子影响分析

3.4.1 海拔对雷击火发生的影响 雷击火发生与海拔的关系如表4 所示，雷击火在海拔300～4 000 m 范围内均有发生，其中海拔2 500～4 000 m 的区域是雷击火发生较为集中的区域，雷击火次数占比达到79.17%。川西南山地和川西北高原是雷击火的高发区，且在雅砻江流域中游沿岸尤为集中。该区域属干湿分明的亚热带气候，且气候垂直变化明显，河谷晴干少雨而气温高，而2 500～4 000 m 海拔段相对潮湿，是流域内针叶林分布的主要海拔区间，可燃物载量大，且近年来雅砻江流域中游气温上升、降水减少的气候变化趋势明显（陈安等，2022），有利于雷击火的发生。

表4 2001—2021 年四川省雷击火在不同海拔范围发生次数Tab. 4 Occurrence times of lightning fire at different altitudes in Sichuan Province from 2001 to 2021

3.4.2 坡度对雷击火发生的影响 坡度的大小直接影响地表径流，从而影响地表可燃物湿度。叠加2001—2021 年雷击火点位与坡度图，并按照坡度等级进行分类统计，结果如表5 所示。雷击火多发生于坡度26°～35°的陡坡和坡度36°～45°的急坡，占比分别达到27.78%和23.61%，所有雷击火点的平均坡度为29.5°。

表5 2001—2021 年四川省雷击火在不同坡度等级发生次数Tab. 5 Occurrence times of lightning fire at different slope grades in Sichuan Province from 2001 to 2021

3.4.3 坡向对雷击火发生的影响 坡向不同，地表接收太阳辐射的时间和辐射量也不相同，从而影响地表温度和可燃物湿度。对不同坡向雷击火发生次数进行分类统计，结果见表6。雷击火多发生于半阳坡和半阴坡，占比分别达到44.44%和33.33%，其次为阳坡，而阴坡最少，仅占6.95%。雷击火集中分布的雅砻江流域位于横断山脉东侧，地面接受太阳辐射时间长，干热河谷气候特征明显，热量容易在河谷两侧上空积聚产生局部高温。阳坡高温干燥，植被以稀树灌草为主，阴坡相对潮湿，植被郁闭度高，林下湿度较大，而半阴坡、半阳坡大部分处于河谷两侧，气温较阴坡更高，可燃物载量较阳坡更大，在干热河谷焚风效应作用下，干雷暴等极端天气风险增大，发生雷击火的概率增加。

表6 2001—2021 年四川省雷击火在不同坡向发生次数Tab. 6 Occurrence times of lightning fire in different slope directions in Sichuan Province from 2001 to 2021

3.5 林分因子影响分析

根据2001—2021 年雷击火在不同林分类型中的发生次数进行统计分析，结果见表7。最易发生雷击火的林分类型是高山松林，占雷击火发生总次数的25%；其次是云南松林，次数占比为18.06%；再次是云冷杉林，次数占比为16.67%。此外，雷击火在落叶阔叶林、针阔混交林、栎林中发生频率较低，常绿阔叶林、柏木林、马尾松林等林分类型中雷击火则较为鲜见。

表7 2001—2021 年四川省雷击火在不同林分类型发生次数Tab. 7 Occurrence times of lightning fire in different forest types in Sichuan Province from 2001 to 2021

4 讨论

本文基于2001—2021 年四川省雷击火历史统计数据，利用地理信息系统、SPSS 等软件对雷击火时空分布统计分析，从气象、地形、植被等多个方面研究了各因子对雷击火发生的影响。

4.1 雷击火时间分布特征

从年尺度来看，2014、2020 年是四川省雷击火高发年份，在近年来“暖干化”气候趋势影响下，自2012 年开始雷击火年发生次数整体上呈现增长趋势。有研究发现，北太平洋海温异常通过持续性地影响欧亚中高纬地区环流异常，进而影响到四川林火重灾区（凉山州、攀枝花市和甘孜州）春季林火的发生（甘薇薇等，2016），同时也会增加雷击火的发生风险。从月尺度来看，雷击火多发生于3—6 月，其中4 月是集中高发期，占总发生次数的37.5%，且均发生于川西南地区，这主要是由该地区春季高温和持续干燥少雨的气候特点所导致，与王鑫等（2014）对川西南地区林火发生的气候背景研究结论是一致的。从日尺度来看，四川雷击火的主要发生时段为14:00—18:00，其中15:00—16:00 是雷击火最易发生的时间段，与气温的日内变化状况紧密相关，一般在14:00 左右达到最高气温，地表可燃物湿度逐步降低到日内最低点，从而达到易燃状态。

4.2 雷击火空间分布特征

从空间分布来看，川西南的凉山州、攀枝花市以及川西的甘孜州是四川雷击火的主要发生地，占全省雷击火总次数的94.4%，尤其是在雅砻江中下游流域表现出极强的空间聚集性。根据本文统计分析，该流域周边发生的雷击火数量占比达到65.3%。雅砻江气候干湿变化特征相关分析（魏榕等，2020）表明，受降水量和潜在蒸散量的影响，流域下游的干湿指数呈下降趋势，气候趋于干旱，可能是雅砻江中下游雷击火高发的原因之一。

4.3 雷击火发生影响因素分析

本文研究结果表明，降水量、相对湿度是影响四川省雷击火发生次数的主要气象因子，其中降水量与雷击火呈极显著负相关，相对湿度与雷击火呈显著负相关，气温、风速对雷击火影响不显著，这与前人对我国东北地区雷击火气象影响因子的研究结论有一定差异：影响黑龙江省夏季火最重要的气象因子是降水量，其次是温度和风速（王明洁等，2008）；气温、降水量是影响大兴安岭地区雷击火的主要气象因子（倪长虹等，2009）。由此可见，影响雷击火发生的气象因子在不同气候类型区存在差异。

除了气象因子，在研究雷击火特征时，还要综合考虑到地理地形因素（坡度、坡向、海拔等）、森林可燃物（林型、优势树种、植被郁闭度等）和云地闪特征（郭福涛等，2015）。切割较急剧、较明显的山地林区，比地势较平缓草原、农耕区更易发生雷击火（舒立福等，1999）。本研究发现，海拔2 500～4 000 m、坡度26°—45°的陡坡急坡是四川省雷击火发生较为集中的区域，与上述结论基本一致。从坡向来看，四川省雷击火多发生于半阳坡和半阴坡，与大兴安岭地区雷击火多发生于平坡、阳坡、半阴坡（杜春英等，2010b）有较大差异，这是因为地形一方面影响植物分布，另一方面由于其造成的高度差会使大气热力发生差异，特殊地形也会形成不同的森林小气候，从而影响雷击概率（白夜等，2019)。可燃物是雷击火发生的基础，而不同林分类型引发雷击火的概率也各有差异。从林分类型来看，四川省最易发生雷击火的林分类型是高山松林，其次为云南松林、云冷杉林，均为针叶林分，具有林下可燃物载量较大、细小可燃物较多的特点，在极端气候条件下更易被雷击产生的高温引燃，这与针叶落叶林更易发生雷击火的结论（于诗文，2020）一致。

5 结论

本文基于2001—2021 年四川省雷击火历史统计数据，利用地理信息系统、SPSS 等软件对雷击火时空分布进行统计，从气象、地形、植被等多个方面分析了各因子对雷击火发生的影响，结果表明：1） 从年尺度来看，雷击火年发生次数波动较大，在近年来“暖干化”气候的影响下，整体呈现增加趋势；从月尺度来看，雷击火多发生于3—6 月，其中4 月是集中高发期；从日尺度来看，雷击火的主要发生时段为14:00—18:00，在午后气温抬升作用下，15:00—16:00 是雷击火最易发生的时间段。2） 雷击火的空间聚集性明显，主要集中在川西南的凉山州、攀枝花市以及川西的甘孜州，尤以雅砻江流域最为集中。3） 降水量、相对湿度是影响四川雷击火发生次数的主要气象因子，气温、风速影响不显著；海拔2 500～4 000 m、坡度26°—45°的陡坡急坡、半阳坡或半阴坡等地形是四川雷击火发生较为集中的区域；四川最易发生雷击火的林分类型是高山松林，其次为云南松林。

四川省是长江黄河重要的水源涵养地，森林资源丰富，地形气候复杂，森林防火任务非常艰巨，而雷击具有随机性、瞬时性，雷击火引燃初期具有隐蔽性，在预防、监测和扑救上存在很大的困难，因此，雷击火的防控更是面临巨大的挑战。根据本文的研究结果，四川甘孜州、凉山州尤其是雅砻江中下游区域应在每年3—6 月对雷击火进行重点防范，加强林区火险气象因子的监测，当出现长期无有效降水的干旱天气时，应重点关注高山松、云南松等针叶林区的雷击火防控工作，当发生雷电特别是干雷暴天气时，进一步加大监测巡护力度，以便及时发现及早扑救。