【目的】基于长时间序列多源数据，开展雷击火驱动因子分析，采用机器学习方法构建动态、高分辨率雷击火火险预测模型，为雷击火防控提供支撑。【方法】分析大兴安岭地区2010—2020年雷击火时空分布规律，基于闪电监测数据、卫星遥感数据、气象再分析资料、DEM等多源数据选取闪电、气象、植被、地形4类18个雷击火潜在驱动因子，研究其特征及与雷击火发生的关系；提取历史雷击火点和随机生成的非雷击火点对应的驱动因子，构建原始样本集，计算各驱动因子的重要性和相关性矩阵进行驱动因子挑选；基于优化后的训练样本集，采用梯度提升决策树（GBDT）、随机森林（RF）和极端随机树（ERT）3种集成学习模型进行雷击火火险预测能力评估，选择表现最优的方法用于构建大兴安岭地区雷击火火险预测模型并应用。【结果】2010―2020年大兴安岭雷击火出现次数最多和最少的年份分别为2015和2012年，主要集中于5―7月，发生时段主要集中于10:00―17:00；雷击火高发区为漠河县、塔河县、新林区和呼中区。闪电与雷击火的空间分布基本一致，但闪电越多雷击火发生次数不一定越多，2011年闪电次数最多，为114 632次，雷击火仅出现11次。在闪电强度为-20～-40 kA、陡度为-4～-8 kA·μs~(-1)、相对湿度小于40%、降水量小于4 mm、气温大于29℃、大气压为91～95 kPa且风速为1～3 m·s~(-1)的气象条件下更易发生雷击火。NDVI（归一化植被指数）、GPP（总初级生产力）、Et（蒸散量）、NPP（净初级生产力）大小与雷击火发生呈正相关。雷击火在海拔300～900 m、坡度0～12°范围内出现次数较多，坡向对雷击火发生影响不大。特征选择后剩余13个特征参量分别参与3种集成学习算法模型构建，其中，ERT模型预测能力最好，其AUC达0.97，查准率、查全率和F1 Score均高于GBDT和RF模型。ERT模型预测的高风险区与实际雷击火点分布区的空间一致性很好。【结论】利用多源大数据，尤其是卫星观测数据，获取更多与雷击火发生有关的潜在驱动因子，并依靠机器学习，能够较好体现因子间非线性关系及自行学习参数间复杂关系能力的优势，本研究构建的雷击火火险预测模型具备很好的泛化性、自适应性和较高的空间分辨率。

利用2005—2011年5—10月黑龙江省大兴安岭林区的雷击火灾、闪电气象数据和其它数据,建立用于该地区雷击火预报的二项Logistic回归模型,并将ROC曲线用于模型的评价。结果表明:2005—2011年该地区雷击火发生数量年际变化较大,相对于人为火呈上升趋势;集中发生于5—6月,与云地闪电发生频数相关不显著(P>0.05)。经似然比检验,最终进入模型的变量为:前7 d FFMC平均值、前3 d地闪次数、前7 d平均降水量。用于模型评价的ROC曲线比较凸近左上角,曲线下面积(AUC)为0.888,表明模

结合黑龙江大兴安岭雷击火发生特点及该地区的气象条件,引用加拿大天气指标(FWI)系统,使用2005年至2010年每日的闪电定位数据、天气数据、雷击引发的火灾数据,利用二元Logistic回归模型,采用全部进入法建立回归模型,最后检验分析显示:模型拟合效果较为理想,为预测黑龙江大兴安岭地区雷击火发生概率提供依据。

雷击火是中国大兴安岭地区重要火源。根据1990—2006年研究区内10个气象站日观测数据包括最高气温、最小湿度、24 h降水、平均风速等指标计算每日FW I系统各指标,分析雷击火的发生与火险指数的关系。根据各气象站与研究区质心的距离确定各气象站的权重,计算研究区火险指数平均值。1990—2006年大兴安岭林区共发生森林火灾591起,其中雷击火359起,占60.7%。70%的雷击火分布在121°~125°E,51°~53°N,平均每起雷击火过火面积为797.37 hm2,森林受害面积为581.67 hm2。71.9%、2.5%和17.3%的雷击火分别发生在落叶针叶林、落叶阔叶林和草地。雷击火发生...

根据研究区内及附件气象站每日气温、相对湿度、24小时降水和风速计算1987—2006年大兴安岭每日的加拿大林火天气指数系统(FWI)各组分值。利用空间插值方法,获得1987—2006年所有森林火灾发生日的FWI系统各组分值。大兴安岭林区森林火灾主要发生在落叶针叶林(61.3%)、草地(23.9%)和落叶阔叶林(8.0%),主要火源是雷击火(占57.1%)。4—6月份森林火灾发生时的FWI、FFMC和ISI平均值高。根据1987—2006年FWI组分指数的分布和火发生情况,对森林火险指数进行了分级,低、中、高、很高和极高火险的FWI取值范围分别为0～2.5,2.6～10.0,10.1～18.0,...

[目的]研究大兴安岭地区雷击火的发生规律和关键影响因素,为大兴安岭林区雷击火防控决策提供指导。[方法]基于1968-2010年黑龙江大兴安岭地区的雷击火历史统计数据,以及雷电定位监测数据、植被数据、气象数据、DEM数据等,利用Arcmap和统计软件从雷电活动(雷电流强度、陡度、电流极性、能量)、气象因子(降水量、风速、相对湿度、气温)、林分类型(落叶松林、阔叶林、针阔混交林、灌木林等)和地形(坡度、坡向、海拔)等方面,分析大兴安岭地区雷击火的发生规律。[结果]黑龙江大兴安岭地区1968-2010年共发生508次雷击火,主要集中在5-8月份,其中6月份最为频繁;10:00-17:00是雷击火高发时段;阿木尔、塔河、呼中、新林和松岭是大兴安岭雷击火易发地区。雷电活动对雷击火发生有一定影响,引发雷击火的闪电多为负闪,雷电流强度和陡度分别为-10～-1kA和-10～-1 kA/μs,雷电流释放的能量与雷击火的发生之间无明显规律性。气象因子中,气温与雷击火发生呈极显著正相关,降水量、相对湿度和风速与雷击火发生相关性不显著。雷击火的发生同样受林分类型和海拔的影响,主要发生在落叶松林中,0°～10°坡度雷击火发生较频繁,坡向对其影响并不显著,海拔300～900 m的地区为雷击火高发区。[结论]明确了大兴安岭地区雷击火的发生规律及影响因素,建议在夏季尤其是6月份对重点林区进行雷击火的监测和预防。

根据2007—2009年大兴安岭林区闪电和林火监测结果进行分析,研究火灾发生时的火险状况和雷击火灾案例,提高对这一区域雷击火的认识。根据研究区内11个气象站定时观测数据,采用加拿大林火天气指数系统计算各站点每日火险指数,分析研究时段内火灾发生与火险和闪电分布的关系。结果表明:2007—2009年共发生野火195起,其中林火148起,主要发生在4,5和8月份。雷击天气主要出现在5—9月份,其中6,7和8月份闪电最多。闪电分布密度较高的区域主要在研究区东北部,大部分闪电活动伴随着降水,但在比较干旱的年份,容易出现干雷暴天气,易引发雷击火。根据林火及火灾发生前24h的闪电分布分析,雷击火占总火灾的5...

【目的】分析1980—2021年大兴安岭雷击火发生历史，了解该地区雷击火的时空分布规律以及42年间的动态变化，为雷击火防控提供科学依据。【方法】基于1980—2021年大兴安岭雷击火统计资料、研究区行政区划、DEM数字高程模型，计算得到研究区的海拔、坡向和坡度分布图及对应面积，结合研究区划图，分析雷击火的空间分布特征与动态变化趋势。【结果】1）在1980—2021年间，大兴安岭地区共发生雷击火1 651起，过火总面积473 088.8 hm~2。89.4%的雷击火过火面积在100 hm~2以内。2000—2021年雷击火数量约为1980—1999年的3.5倍。95.9%的雷击火发生在5—8月，52%的雷击火发生在13:00—17:00，雷击火数量在6月15日春季防火期结束的几天内迅速增加。经度上，雷击火集中在121.2°E和122.5°E 2个中心附近；纬度上，80%的雷击火集中于51°N—53.5°N之间。不同行政区划的雷击火密度和雷击火面积比差异显著，总体上黑龙江全面高于内蒙古。雷击火集中于坡度4°～12°，占总数48.9%；坡度大于4°时，雷击火数量出现随坡度升高而减少的趋势。海拔范围600～800 m内的雷击火最多，占总数33.2%；只有1.3%的雷击火发生在海拔1 200 m以上地区。西南坡雷击火最多，为219起（13.9%）；西北坡雷击火最少，为177起（11.2%）。2）有关因子与雷击火数量的Pearson相关分析表明，雷击火数量与经度（R=–0.155,P≤0.001）、坡度（R=–0.523,P≤0.001）存在极显著负相关，与对应海拔面积（R=0.336,P≤0.001）、林业局面积（R=0.559,P≤0.001）存在极显著正相关，与对应坡度面积（R=0.734,P≤0.05）存在显著正相关，与纬度、海拔、对应坡向面积不存在显著相关。3）雷击火活跃日数在1980—1985年最少（35±16.1）天，1986—1997年开始上升（77.3±58.5）天，1998—2011年达到高峰（112.1±47.9）天，2012—2021年出现回落（68.1±33.2）天。以5年为间隔将1980—2021年划为8个时期后，第3～7个5年时期中的雷击火第一次高峰日存在逐渐前移的现象。【结论】大兴安岭的雷击火数量从2000年开始出现明显上升，一年中6月最多而8月最少，一天中以13:00—16:00最多而23:00—5:00最少；雷击火在空间上的分布有聚集趋势，除坡向外，其他空间类型基本符合面积越大，雷击火数量越多的规律。雷击火在不同坡向分布的差异明显，主要表现为南较北多，东较西多；在1980—2021年间的4个时期（1980—1985、1986—1997、1998—2011、2012—2021年）雷击火活跃日呈“平缓—上升—高峰—回落”的动态变化。雷击火第一次峰值日在年尺度上无明显规律，但在5年尺度上从第3～7个5年期间累积提前了24天。

对1972—2005年大兴安岭林区雷击火特征及其与Palmer干旱指数(PDSI)和Keetch-Byram干旱指数(KBDI)的关系分析表明:雷击火主要发生在5—9月,峰值出现在6月,约占全年雷击火次数的42%;雷击火的最大过火面积出现在5月和6月,约占全年过火总面积的85%。雷击火发生次数和面积的月动态均呈单峰型曲线变化,不同干旱指数的动态不同,其中KBDI的月动态呈单峰型曲线变化,5,6,7月最干旱;而PDSI则呈弱单峰型曲线变化,5月较干旱,6月和7月则较湿润。雷击火的年发生次数与9月的PDSI(R2=0.47,P<0.01)关系密...

雷击火作为天然火源是一种难以控制的自然现象 ,其形成机理极为复杂。我国大兴安岭林区是雷击火主要发生区 ,对雷击火的研究表明特殊可燃物、干雷暴的天气和较高的地形构成了雷击火发生的火环境。长期干旱 ,可燃物失水严重 ,森林中积累丰富的可燃物 ,雷暴发生后干燥的植被容易引火燃烧 ,起火之后 ,遇上盛行的大风将使火灾迅速蔓延。雷暴 ,特别是干雷暴出现时 ,遇到降水少、地面温度增加 ,相对湿度降低 ,可燃物干燥的情况 ,就很容易引起火灾。森林火灾多发地区 ,雷击火常常也多。大兴安岭纬度越高 ,雷击火越多 ,5 1°N以北海拔 80 0m以上山脉的腹部或山顶的落叶松 -偃松林、樟子松 -偃松林林区为该林区...

沼泽湿地CH4、N2O的排放,尤其是高纬度沼泽湿地,对于评估北半球温室气体排放具有重要意义。在2011年生长季利用野外静态箱-气相色谱法对大兴安岭地区两种典型湿地岛状林沼泽(白桦和兴安落叶松岛状林沼泽)CH4、N2O排放通量进行了研究,分析CH4、N2O排放通量的季节特征,并探讨温度、水位主控因子对CH4、N2O排放通量的影响。结果表明:1生长季白桦(Betula platyphylla)和兴安落叶松(Larix gmelinii)岛状林沼泽CH4通量除春季白桦岛状林沼泽出现排放峰值外,两样地CH4都处于弱吸收现象;N2O排放高峰期分别在初夏、春两季。白桦和兴安落叶松岛状林沼泽CH4、N2O排...

【目的】大兴安岭地区是黑龙江省森林火灾的多发区,研究该地区森林火灾月动态变化并构建发生预测模型,旨在为该地区森林火灾的预防和管控提供理论依据。【方法】基于大兴安岭地区1997—2017年森林火灾资料,使用Origin、ArcMap等软件绘图,分析该地区森林火灾的月动态变化;根据该地区6个气象站台的逐月气象数据研究气象要素与林火发生之间的关系,使用逐步回归方法建立森林火灾发生预测模型,使用配对t检验方法验证模型精度。【结果】黑龙江省大兴安岭地区1997—2017年共发生森林火灾776起,共造成火场总面积1 171 585.73 hm2;该地区森林火灾发生次数月变化趋势呈单峰型,主要集中发生在夏季,春季的森林火灾造成的火场总面积较大;火点主要集中在该地区西部和东南部,东部、南部和东南部火场面积较大;林火发生次数由北向南随月份的增加而升高,之后回落;火场总面积除个别月份(3、5、10月)较为集中外,其他月份变化波动不大,尤其是8月份;气温、降水等8个指标分别与林火的发生存在相关关系;平均最高气温、平均最低气温和最大日降水量为大兴安岭地区林火发生预测模型的影响变量。【结论】1997—2017年大兴安岭地区6月森林火灾发生次数最多,5月火场总面积最大;呼中地区夏季火灾发生最为频繁;基于气象因素建立了林火发生预测模型,且模型精度较高(t=0.001,P=0.999> 0.01)。

【目的】采用KNN方法进行碳储量估测,并对估测后的数据进行各种校正处理,绘制森林地上碳储量的空间分布图,为我国森林碳储量和固碳潜力的研究提供基础数据和科学依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭为研究区(50°05'—53°33'N,121°11'—127°01'E),基于2010年森林资源连续清查固定样地和同年Landsat5 TM影像数据,利用k-邻近法(KNN)在像素级水平上对森林地上碳储量进行估算。采用多准则方法分东、南、北和中4个区域对样地坐标和其对应的影像光谱值进行坐标重配准,并根据实测样地数据对坐标重配置前后不同林分类型地上碳储量估测精度进行评价;针对KNN方法像素级估测结果存在明显的高...

【目的】对比分析黑龙江大兴安岭林区雷击火与人为火发生规律的差异性变化,为研究区针对性的开展火源管理及合理制定火灾防控政策提供科学依据和参考。【方法】基于研究区1966—2021年间发生的森林火灾数据,按火因归类筛选出雷击火和人为火,通过方差分析、线性拟合等方法对比分析雷击火与人为火在不同时间尺度上的发生差异、规律变化及火灾季的变化趋势。【结果】1966—2021年间研究区共发生森林火灾1 887起,其中雷击火932起,人为火503起,占比分别为49.39%和26.66%。雷击火与人为火在发生年份、月份和时段等不同时间尺度上均有显著差异。研究区雷击火数量呈波动增加,而人为火数量呈波动减少的趋势,尤其是1987年之后研究区雷击火数量逐渐高于人为火,但从整体看研究区森林火灾总数变化并不显著。从火灾面积来看,研究区雷击火面积整体呈增加趋势,而人为火和总森林火灾面积呈减少趋势。研究区雷击火集中发生在6、7月份,人为火多发生于4、5月份,且呈现夏季防火期雷击火数量显著增多,但雷击火面积变化并不显著,春季防火期人为火数量和面积显著减少的变化趋势。从发生时段上看,研究区人为火高发时段为10:00—15:00,而雷击火高发期在12:00—17:00。雷击火和人为火在不同时间尺度上的变化差异造成了研究区火灾季节的变动,其中雷击火灾季呈延后扩张的趋势,人为火灾季呈逐渐缩短的趋势,总森林火灾季呈收缩变短的趋势。【结论】受气候变化及防火政策的影响,黑龙江大兴安岭雷击火与人为火之间的发生规律具有明显的差异性,根据不同火灾类型的发生特点和变化趋势,开展针对性的火灾防控工作是有效降低研究区森林火灾风险的必要前提。

叶面积指数（ＬＡＩ）是气候研究和生态研究中重要的植被冠层结构参数，遥感技术为快速获取大面积叶面积指数提供了有效途径。大兴安岭地区是我国重要的生态功能区，本文以大兴安岭为研究区域，根据森林林分特征，采用基于物理过程的４－ＳｃＡＬｅ几何光学模型，利用多角度ＭＩＳＲ遥感数据反演该区域叶面积指数数据。几何光学模型特点在于参数具有物理意义，考虑地面反射的热点效应，模型反演过程不依赖于样本数据适用于大区域反演研究，ＭＩＳＲ数据提供同一区域多角度遥感数据，有效解决了单一观测角度植被指数和叶面积指数函数关系饱和点低的问题。由于地面验证数据空间尺度无法满足ＭＩＳＲ数据的空间分辨率，本文采用ＴＭ数据对样地实测叶面．．．