野外-城市界域(WUI)人类活动密集,火灾风险极大,在该区域进行森林火险的合理性评价和时空演变趋势分析,对保护区域生态环境和社会经济可持续发展具有重要意义.以北京近郊九龙山林场为研究对象,基于相关火险驱动因子指标数据,运用层次分析法评估研究区2004、2009、2014、2019年森林火险指数,通过Theil-Sen Median趋势分析、全局莫兰指数和局部莫兰指数分析探究森林火险指数的变化趋势及空间聚集性,并基于历史火情数据和地理探测器模型验证火险区划的合理性和准确性.结果表明:(1)九龙山林场内火险指数整体的集聚特征变化较大,61.58％的区域火险指数不显著增加,5.62％的区域微显著增加,32.80％区域为不显著减少和微显著减少.(2)森林火险指数空间上呈正相关,森林火险高值聚集区域分布于东部低海拔地区,在研究时间段内面积减少4.89％,低值聚集区域分布于西部高海拔地区,面积减少2.19％.(3)森林火险区划结果显示,九龙山林场森林高火险区域面积占比最小,主要分布于研究区中部,由于人类活动的影响,高火险区覆盖范围扩大.(4)区划合理性验证结果显示,研究区森林火险等级空间分异性较好,与实际火点分布具有高度一致性.研究结果较好的反应了研究区森林火险时空格局变化,为九龙山林场进一步合理规划防火设施布局,加强火险管控力度,完善防火应急能力奠定数据基础,提示管理部门应加强防火宣传,以最大限度发挥九龙山的生态环境效益,保障林区周边人民生命财产安全.

森林火灾是危害森林健康的主要灾害之一,科学预测森林火灾是预防森林火灾的重要依据.以中国新旧森林火灾政策作为分界线,将内蒙古森林历史火灾数据分为四个阶段,基于增强回归树模型建立内蒙古森林火灾发生模型,预测森林火灾发生情况,解释不同时期森林火灾和火灾风险变化的差异.预测结果表明:(1)4个时期建模精度AUC均大于0.94,表明BRT模型能够较好地预测研究区森林火灾的发生;(2)气温日较差、日最小相对湿度、上一年春防累计降水量、上一年秋防累计降水量、上一年春防最高地表气温海拔、距火点最近公路距离被确定为影响内蒙古森林火灾发生的重要驱动因素.(3)新旧《森林防火条例》实施前后森林火灾风险等级变化:1981-1988年3月14日,中、高和极高森林火灾风险区分布在呼伦贝尔的东部,而2009-2020年中、高和极高森林火灾风险区分布在呼伦贝尔南部和中部、赤峰市的西南部、锡林郭勒盟和呼和浩特市的中部、乌兰察布市和包头市的南部以及鄂尔多斯市的东部.有助于了解不同时期《森林防火条例》影响下的内蒙古森林火灾的驱动因素和火险等级的变化,为优化森林火灾管理政策及预测预报工作提供科学依据.

林火对人类生命财产安全和生态环境产生重要影响,编制高质量的森林火险图对预防林火的发生、指导扑救资源配置、辅助火灾扑灭和支持决策制定均有积极意义.本研究采用基于地理信息系统的多准则决策分析(MCDA)方法以及查阅文献确定影响福建省尤溪县林火发生的主要因子,每个火险因子的重要性利用网络层次分析法(ANP)确定,得出权重,次标准的权重由模糊逻辑评估,使用ArcGIS的聚合函数生成森林火灾风险图,结合卫星火点验证准确度.结果表明:尤溪县4级及以上火险等级区域占比大,中部和北部林火发生风险较高,该县整体火险情况严峻;模糊ANP模型的准确性较高,达85.8％.引入新的MCDA方法有效地提高了小尺度范围森林火险制图的准确度,可为早期林火预警、扑灭资源规划和分配工作提供依据.

中国西南林区火源复杂,人为干扰大,多为喀斯特地貌和农林交错区,山形复杂,是中国林火发生的重灾区.分析该区域林火发生驱动因子,并进行火险区划,对于该地区合理的林火管理工作具有重要意义.本研究以西南地区的贵州省为对象,基于2011-2020年的森林火点数据、地理空间数据、气象数据、植被数据和人类活动数据等,利用ArcGIS 10.7的空间分析和R Studio等软件分析贵州省近10年林火分布时空格局,得到林火发生的驱动因子和概率预测模型,分别绘制春夏秋冬4个季节的贵州省林火发生概率和森林火险区划图.结果表明:近10年,贵州省火点数量逐年呈下降趋势,每年主要集中在1-3月,占全年火点数量的61％;距居民点距离、距铁路距离、人口密度、逐月平均空气温度、逐月平均相对湿度和逐月累计降雨量对贵州省林火发生概率有显著影响,得到模型的预测准确率为81.9％,曲线下面积为0.904;贵州省春季林火发生概率高于其他季节,且春、秋和冬季的森林火灾高火险区主要集中在贵州省西部,而夏季则主要是贵州东部的林火发生概率较高.研究得到贵州省林火发生驱动因子和基于季节火险区划图,对于该地区科学林火管理具有重要意义,贵州西部林火发生概率主要在偏远地区,应该增加瞭望塔和视频监控等设备,加强巡护,提高监测范围和时效,对于贵州东部夏季,应该加强防火宣传和人为活动管控,减少火源出现概率.

研究林火变化趋势和驱动因子,可为林火预防和管理提供科学依据.本研究基于MODIS卫星火点数据,结合气象(日平均风速、日平均温度、日相对湿度、气温日较差、日累计降水)、人为(到公路距离、到铁路距离、到居民点距离、人口密度、人均GDP)、地形和植被因素(高程、坡度、植被覆盖度),运用趋势分析法、Logistic回归模型,对浙江省2001-2016年林火变化趋势和驱动因子进行研究.结果 表明:浙江省春、夏季林火呈显著上升趋势,秋、冬季林火呈先上升后下降趋势,秋季下降趋势显著.浙江省各季节林火预测模型拟合度均较高,模型预测准确率分别为75.8％(春季)、79.1％(夏季)、74.7％(秋季)和79.6％(冬季).浙江省春、夏季林火发生与变化受气象、人为、地形和植被因素的显著影响;秋、冬季林火发生与变化主要受气象因素影响.在影响因素复杂、高火险区域分散的春、夏季,林火管理应重点加强人为活动管理和防火宣传教育;在秋、冬季,可通过在高火险区集中分布的西南地区增设瞭望塔和监控设备进行监测和管理.