第22卷第12期
2020年12月加棟信蘸斛竽
Journal of Geo-inform ation Science 'Vol.22, No. 12 Dec., 2020
引用格式：李玉，张黎明，张兴国，等.基于气象监测网络的森林火险快速预警模型[J].地球信息科学学报，2020,22(12):2317-2325. [ Li Y，Zhang L M, Zhang X G, et al. Forest fire risk rapid warning model based on meteorological monitoring network[J]. Journal o f G eo-inform ation Science, 2020,22(12):2317-2325. ] D O I: 10.12082/dqxxkx.2020.190799 基于气象监测网络的森林火险快速预警模型
李玉w，张黎明u，'张兴国2，王昊张鑫港U4
1.兰州交通大学测绘与地理信息学院，兰州730070;
2.信阳师范学院地理科学学院，信阳464000;
3.地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究，兰州730070;
4.甘肃省地理国情监测工程实验室，兰州730070
Forest Fire Risk Rapid Warning Model based on Meteorological Monitoring Network
LI Yu'3'4,ZHANG Liming1'3'4",ZHANG Xingguo2,WANG Hao'34,ZHANG Xingang'34
1. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China;
2. College of Geography Science, Xinyang Normal University, Xinyang 464000, China;
3. National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China;
4. Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China
Abstract: Forest fire occurs frequently and suddenly.Therefore,it is essential to carry out the rapid warning of forest fire danger for the reduction of the loss caused by forest fire and the promotion of sustainable development of forest resources.This paper designs an early-warning model based on GIS spatial analysis and visualization technology and the construction of real-time meteorological m
onitoring network using ground meteorological stations,which can achieve timely and rapid warning of forest fire danger.To build the model,this paper first determines the forest fire danger early-warning factors,which are the input parameters of the model.Secondly,a hierarchy model of the importance of early warning indicators is constructed to determine the weight of the early warning factors via using the AHP method and combining the analysis of early warning factors.Then,the thresholds and grade division criteria of the early-warning factor are determined according to the national, industrial,and local regulations for determining forest fire danger levels,which is suitable for the model.Finally, the Voronoi Diagrams are used to establish a meteorological monitoring network based on weather stations and real-time weather data.The Overlay Analysis technology is used to calculate the early warning result.Based on the model and real-time acquisition and processing of data,a rapid warning system for forest fires was constructed.This paper took Qinghai Province as the experimental area where the feasibility and applicability of the system were verified,which indicates that early warning of forest fire danger can be realized by the model comprehensively,accurately,and rapidly.Results show that: (1) According to the early-warning model,the realtime early-warning indicators which were set before,and real-time meteorological monitoring data,the early-warning signal can be sent in time,which can quickly realize early warning and timely response of forest fire
收稿日期:2019-12-24；修回日期：2020-03-25.
基金项目：国家自然科学基金项目（41761080)；甘肃高等学校产业支撑引导项目（2019C-04)；受兰州交通大学优秀平台支持（201806)；河南省自然科学基金资助项目(2023〇〇410345)。[ Foundation items: National Natural Science Foun- dation of China, No.41761080; Industrial Support and Guidance Projects of Colleges and Universities in Gansu Prov
ince, N〇.2019C-04; Funded by LZJTU EP, No.201806；Sponsored by Natural Science Foundation of Henan, N〇.202300410345.]
作者简介：李玉（1996—)，女，河南信阳人，硕士生，主要从事地理信息安全及GIS应用研究。E-mail: *****************
*通讯作者：张黎明（1975—），男，甘肃天水人，博士，副教授，主要从事地理信息安全，空间数据安全，版权保护，地图数据数字水印的理论与方法等研究。E-mail:****************
2318地球信息科学学报2020 年
risks at the county and forest farm levels; (2) Via introducing GIS visualization methods,the thematic map of forest fire risk spatial distribution can be generated by the model quickly,which is conducive to observe changes in early-warning levels visually.The rapid warning of forest fire risks has importa
nt guiding functions for effective prevention,interruption management,and prevention measures of forest fire,and has great significance for forest fire prevention work,protection of forest resources,and safety of human life and property.
Key words: Geographic Information Systems;weather monitoring network;forest fire risk early warning;meteorological factors;vegetation types;distance from roads;analytic hierarchy process;Voronoi diagram
★Corresponding author: ZHANG Liming,E-mail:zhang_lm@163
摘要：森林火灾发生频繁且突发性强，进行森林火险快速预警对于减小森林火灾损失和促进森林资源可持续发展至关重要。本文基于G IS空间分析和可视化技术，利用地面气象站构建实时气象监测网络，设计了运用气象监测网络的森林火险预警模型, 可实现森林火险及时、快速预警。模型应用层次分析法建立了预警因子重要性层次结构并确定预警因子的权重；运用Voronoi 图技术，基于气象站点和实时气象数据，构建气象监测网络；利用叠置分析技术计算得出预警结果。基于该模型设计的森林火灾快速预警系统应用于青海省林业局，验证了系统可行性与适用性，该模型可全面、准确、快速地实现对森林火险的预警。结果表明:①根据预警模型及实时气象监测数据，可及时发出预警信号，快速实现县级、林场级别的森林火险早期预警和及时响应;②运用G1S可视化技术，可快速生成相关区域森 林火险的空间分布专题图，直观地观察预警等级的变化情况。实践表明，森林火险快速预警对森林火灾进行有效预防、中断管理和制定扑救措施具有重要的指导作用，并对森林防火工作、保护森林资源和人类生命财产安全具有重大意义。
关键词:G IS；气象监测网络；森林火险预警；气象因素；植被类型；与道路的距离；层析分析法;Voronoi图
1引言
近年来，由于全球气候的变化和人类活动的影 响，森林火灾时常发生。森林火灾具有较强的突发 性和极大的破坏性，轻则烧毁林木、危害野生动植 物、污染空气m，重则威胁国家经济发展、全球生态 平衡和人类生命财产安全，造成目前森林防火趋势 日益严峻的局面' 因此有效地开展森林防火研 究，实现森林火灾的有效预警和及时响应成为迫切 需求。在森林防火工作中，森林火险预警尤为重 要，相关研究的开展对于森林防火工作、保护森林 资源和人类生命财产安全具有重大意义和价值，引起了国内外研究学者的广泛关注。
森林火险预警的研究开始于20世纪20年代，学 者们针对森林火险预警的方法和技术开展了深人研 究，并取得了丰硕的成果。典型方法有：多因子预报 方法'综合指标法w,“8〇r火险尺法、双指标法[5_61和三指标法[7]等。随着遥感技术和地理信息系统 (Geographic Information Systems,GIS)技术的
发展，遥感技术和地理信息技术成为森林火险预警的重要 方法。覃先林等™利用MODIS数据反演可燃物的长 势和含水量，较好地实现了森林火险等级的定量化 监测；人(1此等[91综合考虑了影响森林火灾的静态因 子(坡度、坡向、高程、与道路的距离及附近地区的居民点）和动态因子(植被含水量），利用MODIS数据 提出混合火险指数的概念来帮助预报森林火险；Rahmani等™分析植被可燃性、地形形态及人为因素 3个方面对森林火灾发生和蔓延的影响，基于遥感技 术和GIS技术在阿尔及利亚东北部Aures地区进行 了森林火险模型构建和制图。上述森林火险预警方 法多是从遥感数据中提取森林火险预警相关数据展 开研究，然而实时的遥感数据可能会因为复杂天气 条件的影响而难以实时获取，使得基于遥感数据的 森林火险预警模型在时效性上受到限制。
然而，随着近年来经济的快速发展，大批的气象 站点建设和投入使用，运用实时气象监测数据实现 森林火灾预警成为可能。实际上，我国林业部早在 1995年就基于气象因素制定了全国森林火险天气等 级标准m1。1998年，国家气象中心也建立了“布龙- 戴维斯”修正方案[4]，该方案基于气象因素研制了国 家级森林火险气象指数，但使用的森林植被信息比 较陈旧w，且由于连续无效降水日数对森林火险预警 等级影响较大，而方案中仅考虑了最近7 d的降水 量，不能充分体现出前期天气气候条件的累积效应1121。于是，杨晓丹等[2]基于我国气象站地面观测资 料，以下垫面地理信息、森林植被分布特征为理论依 据，建立森林火险气象预报模型，对“布龙-戴维斯”修正方案进行了改进，更新了森林植被分布数据，提
李玉等：基于气象监测网络的森林火险快速预警模型2319 12期
高了预报结果的精度。梁莉等[121在“布龙-戴维斯”修正方案的基础上对森林火险气象指数进行订正，延长了连续无效降水日数，能较好预测森林火灾高 发期，适用性更广。上述方法充分表明了基于气象 数据实现森林火险预警的可行性，但现有的基于气 象因素的森林火险预警模型大多没有考虑植被类 型和人为因素，影响森林火险预警效果。
基于此，本文研究基于青海省林业局森林火险 预警模型项目，综合考虑气象因素、植被类型、与道 路的距离等因素构建森林火险预警模型，并将GIS 空间分析及可视化技术运用于森林火险模型构建1131和森林火灾风险图制作1141过程中。
2数据来源与研究方法
2.1数据来源
本研究所用的气象数据来源于中国气象数据 网1151的地面气象站逐小时观测数据，时间段为：2019年4月和7月每天上午10时的数据，主要包括 气温、相对湿度、1h最大风速和1h累计降雨量等 数据。本研究视降雨量6 mm/d以下为无效降雨 曰，通过各个气象站近45 d的降水量情况来确定相 关区域的干旱天数。相关空间数据包括青海省林 业类型分布数据和路网数据由青海省林业局提供，其中林业类型包括：硬叶阔叶林、软叶阔叶林、草 地、灌木林地、针叶林等。
2.2预警因子的选择
森林火灾的发生是可燃物、森林特性、植被类 型、气象条件、人为活动等各种因素综合作用的结 果森林火险预警模型的实际应用效果更是受预警因素的影响。因此，预警因子的合理选择是森 林火险预警中的一个关键问题。为了实现更高精 度的火险预警，在构建森林火险预警模型过程中，需要全面地顾及多种森林火灾影响因素。然而，影 响森林火险预警的因子繁多，既包括静态因子，又 包括大量的动态因子。因此，顾及森林火险预警的 精确性、全面性和快速性，本文以识别影响森林火 险预警因素为视角，通过系统分析，认为影响森林 火险预警的主要因素包括植被环境、气象要素、人 为因素和其他因素4个方面。
焊条烘干炉
(1)植被环境。易燃的植被容易引发森林火 灾。然而，林业类型不同，植被易燃程度亦不同。因此，林业类型不仅关系着森林火灾是否发生，同时也关系着火灾的发生频率和面积。
(2) 气象要素。气象条件与森林火灾的发生有 着极为密切的关系，是森林火险预警过程中不可或
缺的考虑因素™。通常情况下，温度高、湿度低、风
速大、降雨少和长期干旱都会增加森林火灾的发生
概率。因为在其他条件不变的情况下，温度升高，可
燃物的燃点易降低，湿度降低，空气则愈发干燥，二
者都会增加森林火灾的发生概率。同时风力的大小
与森林火灾的发生尤为密切，风能加速氧气的流动，
起到助燃的作用此外，林木含水量的多少在一
定程度上取决于降雨量，连续无降水日数的增加，会
直接降低森林含水量，极易引发森林火灾[191。
(3) 人为因素。森林火灾的发生还有一部分原 因是人为因素造成的，如与道路的距离对森林火灾
的影响，因为越接近道路(尤其是公路）的林区，人
类活动越频繁，森林火灾发生的可能性越高。
(4) 其他因素。节假日期间由于对于森林火灾 认识的不足，在春节、清明等节日燃放烟花或祭祀
行为极易引起火灾；与此同时，季节也是森林火灾
改性材料发生的影响因素之一，尤其是春、秋、冬干旱季节。
因此，经上述分析与研究，该模型当中将林业
类型作为影响森林火险预警的主要环境要素。同
时兼顾气象要素（温度、湿度、风速、降水量、干旱
天数等）、人为因素（与道路的距离）和其他因素
(节假日和季节等）。综合分析上述各种影响因
子，本文利用层次分析法和GIS空间分析技术，计
算预警因子权重，构建实时气象监测网络，划分火
险预警等级，从而构建更加高效的森林火险快速
预警模型。
2.3 AHP法确定预警因子权重
层次分析法（Ana丨ytical Hierarchy Process，AHP)™是一种将定性分析和定量分析相结合，用
来解决多目标的复杂问题的决策分析方法。利用
该方法，构建层次结构模型，构造对立矩阵，并进行
一致性检验，可以最终确定出每个指标的相对合理
的权重值。其基本过程包括：构建层次结构模型、
构造判断矩阵、一致性检验。
森林火险预警将各预警因子叠置为火险区，但
确定火险等级过程中因预警因子众多导致数据无数据抽取
法定量，增加了研究难度，而AHP提供的定性和定
量相结合的系统性、层次化的多目标决策分析方
法，能很好地解决这一问题。因此，为合理确定预
警因子的权重，使预警模型更具适用性，本文选用
AHP 法确定。
2320地球信息科学学报2020 年
2.3.1构建层次结构模型
根据预警因子的分析与选择情况，建立森林火 险预警指标重要性层次结构模型，其基本框架如 图1所示。其中，C 1 一C 8分别表示林业类型、温度、 湿度、风速、干旱天数、与道路的距离、节假日、季节。
2.3.2构造判断矩阵
该模型使用1 一
9尺度原则（表1)，确定各预警
因子的重要性程度。因为大多数人对不同事物在
目标层
准则层
指标层
图1森林火险预警指标层次结构模型
Fig. 1 Hierarchical model of forest fire danger
early-warning indicators
表1 1一9比例标度表
Tab. 1Proportional scale of 1-9
重要性标度
因子与0因子比较的结果
1P 因子与9因子同等重要3f 因子比9因子稍微重要5P 因子比^因子明显重要
7尸因子比分因子强烈重要9因子比^因子极端重要
2,4,6,8
重要性介于上述相邻判断的中间值
相同属性上差别的分辨能力在5—9级之间，采用 1 一
9的标度反映了大多数人的判断能力
通过上述方式，以1一
9尺度原则为依据，采用
专家打分法对参与模型构建的预警因子进行重要 性评价，从而得到森林火险预警因子的判断矩阵，
并通过MATLAB 编程计算得出判断矩阵的最大特 征值和各预警因子的权重系数，判断矩阵和权重计 算结果见表2。2.3.3 —致性检验QDFILM
预警因子权重确定过程中，根据预警因子的重 要性认识方法，可以确定两因子的重要性比值，但
该方法得到的权重常常不易定量化；并且由于参与 预警的因子较多，直接考虑各因子对预警程度影响 所占的权重时，往往会出现考虑不周全的现象，并 由此得出与实际重要性程度不一致的数据。基于 这些考虑因素，需要对所构造的判断矩阵进行一致 性检验。检验步骤为：
解子征(1)
对判断矩阵进行一致性检验，根据式（1)计
算一■致性指标CI 。
C I =
(1)
n -\
式中:A m a x 为最大特征值;《为预警因子个数。
(2) 根据表3所示的矩阵阶数与其对应的平均 随机一致性指标沿表和式（2)计算一致性比例 C 7?。当一致性比例C /?<0.1时，认为所构造的判断 矩阵的一致性是满意的。否则，应该对矩阵进行 修正。
声音定位
表2森林火险预警因子的判断矩阵与一致性检验表
Tab. 2 Judgment matrix and consistency test of forest fire danger early warning factors
预警因子
C1C2C3C4C5C6C7C8权重
C1122436750.2957C21/211325640.1918C31/211325640.1918C41/41/31/311/23420.0811C51/31/21/2214530.1234C61/61/51/51/31/4121/20.0364C71/71/61/61/41/51/211/30.0260C8
1/5
1/4
1/4
1/2
1/3
2
3
1
0.0538
表3 1—10阶平均随机一致性指标
Tab. 3 Mean Random Consistency Index of 1-order to 10-order
矩阵阶数
12345678910R /值
0.52
0.89
1.12
1.26
1.36
1.41
1.46
1.49
李玉等：基于气象监测网络的森林火险快速预警模型2321 12期
CR〇_
R1(
2)由于参与森林火险预警指标有8个，故《=8, 由Matlab计算得出表2判断矩阵的最大特征值A m…=8.2083。据此，经式（1)计算得出一致性指标C/=0.0298，进而根据式（2)计算得出一致性比例C/?=0.0211。由权重系数的检验结果C/?=0.0211< 0.1知，该权重计算结果的一致性相对合理。
2.4预警结果计算方法
本研究参考国家、行业和地方规定的森林火险 等级确定标准，按照森林火灾发生的可能性，以1~ 10共10个等级对森林火险各个预警因子进行危险 级别划分，确定森林火险预警因子危险级别查对表，如表4所示。当前因子级别越高表示火灾发生 概率越大，预警等级越高。其中林业类型和与道路 的距离危险级别确定标准参考《中华人民共和国林 业行业标准(LY/T 1063-2008)全国森林火险区划等 级：T1，气象因子危险级别确定标准参考《中华人民 共和国林业行业标准(LY/T 1172-1995)全国森林火因子加权叠置综合分析法计算森林火险预警结果 (Forest Fire Warning Level,FFWL)，计算公式为：
FFWL= (3)
/= 1
式中：为林火预警栅格计算结果为预警因子的个数；呢为预警因子的权重；尤为各森林火险预 警因子
对应的危险级别。
2.5预警等级的划分
由于根据式(3)计算得出的森林火险预警结果 为栅格单元的像素值，因此还需对其重分类，以确 定最终的预警等级。因此，本研究参照《中华人民 共和国林业行业标准(LY/T 1172-1995)全国森林火 险天气等级》t n|中森林火险天气预警等级的分级方 法，对式(3)得出的预警结果重分类，确定了适合本 研究中森林火险预警等级的划分标准和预警等级专题图的着标准，如表5所示。
3实验结果与分析
险天气等级》[u]。3.i实验数据预处理
本文根据表4确定各预警因子的危险级别，采用 本文以青海省为实验区域，根据青海省林业局
表4森林火险各预警因子危险级别查对表
Tab. 4 Risk level checklist of forest fire danger early-warning factors
级别林业类型
范围
与道路的
距离/m
温度范围湿度范围
丨0C/%
风力范围
/(m/s)
连续无效
降雨天数/d
干旱指标季节
10.0-0.9920 000-100 000-60〜20 90〜1000.0 〜0.20〜3无干旱-20.99-1.013 000-20 000-20-080〜900.2-1.54〜6无干旱-
3 1.0-1.510 000〜13 0000〜5 70〜80 1.5 〜3.37〜10无干旱-
4 1.5-2.08000〜10 0005〜10 60〜70 3.3 〜5.411 〜20轻度干旱-
5 2.0 〜2.56000-800010-15 50〜60 5.4-8.021-25中度干旱-
6 2.5 〜3.04500-600015 〜20 40-508.0-10.826-30中度干旱夏
7 3.0 〜3.53000-450020-25 30-4010.8-13.831 〜35严重干旱-
8 3.5-4.01800〜300025 〜30 20〜3013.8-17.235-40严重干旱春/秋
9 4.0 〜4.5800〜180030-35 10〜2017.2 〜20.740-45严重干旱-
10 4.5 〜5.00-80035 〜60 0〜1020.7 〜50.0>45极度干旱冬
表5森林火险预警等级划分表
Tab. 5Classification of forest fire danger warning level
林火天气预警等级名称危险程度栅格图层预警结果颜预警标志一级低火险低--800-1.0无-
二级较低火险较低 1.0-4.8淡黄-
三级较髙火险较高 4.8 〜6.5浅橙黄旗四级髙火险高 6.5 〜8,2橙橙旗五级极髙火险极高8.2 〜10.0红红旗
豫公网安备41160202000603
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