楊淑香，包興華，吳宏偉，林 聰，伊伯樂

（1.內(nèi)蒙古呼倫貝爾市氣象局，內(nèi)蒙古 海拉爾 021008；2.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051）

隨著全球氣溫的逐漸升高，閃電次數(shù)增多，干雷暴導(dǎo)致的雷擊火時有發(fā)生。尤其是春末夏初，天氣炎熱干燥，閃電往往伴隨著降水，但是當(dāng)降水不能到達地面，或只有少部分雨水能到達地面，而雨量太小不能熄滅閃電引起的火源時，就會極易發(fā)生森林火災(zāi)。雷擊引發(fā)的火災(zāi)與閃電發(fā)生位置處的氣象條件息息相關(guān)，比如溫度、降水、濕度、風(fēng)速等。還與植被狀況有關(guān)，可燃物的種類、分布、含水率、尺度等。21世紀以來，森林雷擊火頻發(fā)對森林、社會、人類帶來巨大的負面影響和經(jīng)濟損失。據(jù)統(tǒng)計，我國的雷擊火主要發(fā)生在大興安嶺林區(qū)和新疆阿爾泰山地區(qū)[1]，大興安嶺林區(qū)雷擊火發(fā)生次數(shù)約占總森林火災(zāi)次數(shù)的38%以上，且逐年呈上升態(tài)勢[2-3]。由于雷擊火的起火原因復(fù)雜、多變，因此如何及時、有效地預(yù)測預(yù)報雷擊火的發(fā)生一直是個世界難題。目前，國內(nèi)通常選擇氣象、可燃物、地形等決策因子進行分析，建立的雷擊火的預(yù)報模型。國外主要運用火險天氣系統(tǒng)中可燃物干旱碼（DC）等為初始因子進行分析[4]?？梢姡芯繀^(qū)域不同，選擇的初始因子不同，結(jié)論也不同。因此，在研究雷擊火的預(yù)報模型方面應(yīng)該盡可能選擇氣象、閃電特征、可燃物、地形、干旱碼等多方面因素。

1 雷擊火的起火原因分析

1.1 雷擊火與閃電的關(guān)系

東北是中國雷擊火發(fā)生最頻繁的地區(qū),因此有必要研究該地區(qū)的閃電活動規(guī)律。從時間上來看，閃電7月最集中，而雷擊火6月最多[5]?？梢?閃電與雷擊火在空間分布上大致一致，大興安嶺閃電活動不多,但雷擊火頻繁發(fā)生，可能主要原因是地形起伏大、受大氣環(huán)流影響容易形成干暴雷、易燃物分布廣泛；閃電與雷擊火在時間分布上有明顯差別，可能的主要原因是7月較6月降水多、相對濕度大、風(fēng)速小，不容易著火。雷小麗[6]對我國東北大興安嶺地區(qū)1966—2007年的林火數(shù)據(jù)及相應(yīng)的閃電和氣象資料進行分析。該地區(qū)雷擊火的次數(shù)及其過火面積都呈顯著增加趨勢。影響雷擊火的氣象條件與研究時間尺度有關(guān)，年尺度的雷擊火與降水顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達0.489；月尺度的雷擊火則與氣溫顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.18。雷擊火與閃電的關(guān)系也與時間尺度有關(guān)，年尺度的雷擊火與閃電關(guān)系不明顯，受降水影響較大；月尺度的雷擊火與閃電具有較好的相關(guān)性，且受降水的影響；日尺度的雷擊火在降水量大于5 mm時與閃電關(guān)系不明顯，雷擊火與閃電次數(shù)呈正相關(guān)。據(jù)此，發(fā)展了基于閃電定位儀數(shù)據(jù)的火險指數(shù)算法以及大興安嶺地區(qū)的森林雷擊火預(yù)報模型。經(jīng)2005—2007年雷擊火驗證，該模型的預(yù)報準(zhǔn)確率大于80%。

1.2 雷擊火發(fā)生環(huán)境分析

內(nèi)蒙古北部原始林區(qū)由于其特殊的地理位置、山形地勢以及氣候條件，導(dǎo)致雷擊火的頻發(fā)。據(jù)統(tǒng)計2008—2017年發(fā)生了127起雷擊火，國家森林資源遭受了巨大損失。杜野[7]對內(nèi)蒙古北部原始林區(qū)近十年雷擊火進行統(tǒng)計、歸納及對比，總結(jié)出其中的起火點位置分布與時間分布的特點，并借助有關(guān)資料對這些特點進行剖析，找出雷擊火發(fā)生的共性規(guī)律，以提高相關(guān)火災(zāi)的處置效率，總結(jié)出了雷擊火與地理位置、氣候條件、降水量、可燃物以及雷擊選擇的規(guī)律性認識。根據(jù)這些規(guī)律，森林防火相關(guān)工作人員可以結(jié)合自己轄區(qū)的地理位置、氣候條件、降水量、可燃物的特點，有效地推測雷擊火爆發(fā)的可能性與高發(fā)期，提前做好防護，妥善安排相關(guān)工作。雷擊選擇性規(guī)律可以幫助森林防火相關(guān)工作人員在雷擊火現(xiàn)場勘查活動中有效縮小勘查范圍，提高工作質(zhì)量與效率。雷擊天氣主要出現(xiàn)在5—9月份，其中6、7和8月份閃電最多。閃電分布密度較高的區(qū)域主要在研究區(qū)東北部，大部分閃電活動伴隨著降水，但在比較干旱的年份，容易出現(xiàn)干雷暴天氣，易引發(fā)雷擊火。根據(jù)林火及火災(zāi)發(fā)生前24 h的閃電分布分析，雷擊火占總火災(zāi)的5.1%，閃電活動不是影響林火發(fā)生的主要原因。雷擊火主要發(fā)生在火險比較高、閃電活動頻繁且無有效降雨的區(qū)域[8]。宋蝶[9]分析了四川木里地區(qū)森林雷擊火發(fā)生的必要條件。木里地區(qū)氣候呈變干變暖的趨勢：該地氣溫呈較強增加趨勢，未來增溫趨勢略有下降；該地降水量呈弱減少趨勢，未來這種減少趨勢增強。云地閃有明顯的時空變化規(guī)律：在年時間尺度上，以2014年為拐點，之前云地閃數(shù)量呈現(xiàn)減少趨勢，之后增加；在季節(jié)分布上，云地閃次數(shù)夏季＞秋季＞春季＞冬季；主要分布在4—10月，其中6月份最多，占年總量的33.9%。

1.3 雷擊火與干旱指數(shù)的關(guān)系

雷擊火的發(fā)生與Palmer干旱指數(shù)(PDSI)和Keeteh－Byram干旱指數(shù)(KBDI)相關(guān)。雷擊火主要發(fā)生在5—9月，峰值出現(xiàn)在6月，約占全年雷擊火次數(shù)的42%；雷擊火的最大過火面積出現(xiàn)在5月和6月，約占全年過火總面積的85%。雷擊火發(fā)生次數(shù)和面積的月動態(tài)均呈單峰型曲線變化，不同干旱指數(shù)的動態(tài)不同，其中KBDI的月動態(tài)呈單峰型曲線變化，5，6，7月最干旱；而PDSI則呈弱單峰型曲線變化，5月較干旱，6月和7月則較濕潤。雷擊火的年發(fā)生次數(shù)與9月的PDSI（R=0.47，P＜0.01）或6月和8月的KBDI（R=0.57，P＜0.01）關(guān)系密切，年過火總面積則與8月的PDSI（R=0.20，P＜0.01）或6月的KBDI（R=0.40，P＜0.01）有一定的關(guān)系。KBDI更適于描述大興安嶺林區(qū)的雷擊火特征[10]。

1.4 雷擊火與氣象因素的關(guān)系

雷擊火的發(fā)生與氣象因子之間存在著密切的關(guān)系，這是毋庸置疑的。但是一直沒有定性的結(jié)論。郭福濤[11]選用符合大興安嶺地區(qū)林火發(fā)生數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的負二項和零膨脹負二項兩種模型對大興安嶺林區(qū)雷擊火的發(fā)生與氣象因素間的關(guān)系進行建模分析，并與以往研究中所使用的最小二乘回歸方法相對比。使用統(tǒng)計軟件進行模型擬合運算，計算得出模型各參數(shù)。結(jié)果表明，NB和ZINB模型對數(shù)據(jù)擬合較好，模型內(nèi)各氣象因子顯著性水平較高，對雷擊火發(fā)生次數(shù)均具有較好的預(yù)測能力。運用檢驗方法進一步比較了NB和ZINB模型對數(shù)據(jù)的擬合水平以及模型預(yù)測水平，ZINB模型無論在數(shù)據(jù)擬合還是模型預(yù)測上都要優(yōu)于NB模型，相應(yīng)提出了大興安嶺地區(qū)林火發(fā)生與氣象因子關(guān)系的最優(yōu)模型。

2 雷擊火的預(yù)測預(yù)報

2.1 雷擊火火災(zāi)規(guī)律

在我國北方針葉林帶，雷擊火主要集中在黑龍江大興安嶺和內(nèi)蒙古呼倫貝爾市地區(qū)。大興安嶺地區(qū)位于我國北方針葉林帶，是森林火災(zāi)的重災(zāi)區(qū)。其中，雷擊火所占比例大約三分之一以上。通過分析大興安嶺近40年的雷擊火數(shù)據(jù)進行了整理，得出：1965—2005年，共發(fā)生雷擊火545次，占該地區(qū)總火源的37%；雷擊火主要集中在5—9月份，5、6月份占全部雷擊火的72.5%，且火災(zāi)主要集中在10：00時到17：00時；阿木爾、呼中、塔河、松嶺、新林等高緯度地區(qū)為大興安嶺雷擊火高發(fā)生地區(qū)。以數(shù)理統(tǒng)計方法對影響雷擊火發(fā)生的氣象因子進行了分析得出：降水多于500 mm時，雷擊火很少發(fā)生；少于400 mm時，發(fā)生頻繁。溫度在14℃以下，雷擊火發(fā)生概率很小；在14℃～20℃，雷擊火為高發(fā)段。雷擊火重大發(fā)生年份，夏季降水大大少于平均值，而且溫度高于17℃，且蒸發(fā)量過大。因此，降水、平均溫度對雷擊火發(fā)生起主導(dǎo)作用[12]。林火空間分布格局的研究對于理解林火在森林景觀變化過程中的作用具有重要的意義。郭福濤[13]運用空間點模式方法對大興安嶺地區(qū)進行了統(tǒng)計分析進而確定雷擊火分布情況，研究結(jié)果表明大興安嶺地區(qū)雷擊火成聚集分布，并存在雷擊火熱點地區(qū)。

目前，針對當(dāng)?shù)乩讚艋鹋c影響因子的研究主要集中于氣象因子，非氣象因子的研究受數(shù)據(jù)條件和技術(shù)手段限制研究報道較少。郭福濤等[14-15]研究了細小可燃物濕度碼，并提取了海拔、坡度、坡向、森林類型、優(yōu)勢樹種、齡級等因子用于決策因子分析。研究結(jié)果顯示“日最低氣溫”“最大風(fēng)速”和“最小相對濕度”3個氣象因子及火險天氣指標(biāo)系統(tǒng)中細小可燃物濕度碼干旱碼與雷擊火發(fā)生概率顯著相關(guān)。在非氣象因子與雷擊火發(fā)生的邏輯斯蒂模型檢驗中，“地被物蓋度”和“齡級”均在P=0.05水平上與雷擊火發(fā)生顯著相關(guān)。

2.2 雷擊火預(yù)測預(yù)報

雷擊火是中國大興安嶺地區(qū)重要火源。對雷擊火進行預(yù)測預(yù)報可以有效減少火災(zāi)發(fā)生概率和預(yù)防重特大火災(zāi)的發(fā)生。1990—2006年大興安嶺林區(qū)共發(fā)生森林火災(zāi)591起，其中雷擊火占60.7%。平均每起雷擊火過火面積為797.37 hm2，森林受害面積為581.67 hm2。雷擊火的發(fā)生受氣溫與降水的影響，月均氣溫高、降水量少，雷擊火次數(shù)明顯多。雷擊火發(fā)生日各火險成分指數(shù)平均值均高于1990—2006年4—9月總體平均值。根據(jù)雷擊火發(fā)生概率和每日火險指數(shù)建立了雷擊火發(fā)生概率預(yù)測模型[16]。

朱沛林結(jié)合黑龍江大興安嶺雷擊火發(fā)生特點及該地區(qū)的氣象條件，引用加拿大天氣指標(biāo)（FWI）系統(tǒng)，使用2005年至2010年的閃電定位數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、雷擊引發(fā)的火災(zāi)數(shù)據(jù)，利用二元Logistic回歸模型，采用全部進入法建立回歸模型，為預(yù)測黑龍江大興安嶺地區(qū)雷擊火發(fā)生概率提供依據(jù)[17]。王巖運用電子信息技術(shù)和電場數(shù)字化技術(shù)，對大興安嶺林區(qū)雷擊火預(yù)警系統(tǒng)進行了研究，設(shè)計了系統(tǒng)功能、結(jié)構(gòu)、布局和工作流程，并確定了系統(tǒng)所要達到的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)[18]。

由于雷擊火的發(fā)生發(fā)展具有一定的隨機性和復(fù)雜性。因此，對于雷擊火的預(yù)測預(yù)報也是非常復(fù)雜，準(zhǔn)確率和精度是必須解決的問題。王金榮開發(fā)了大興安嶺森林雷擊火預(yù)測系統(tǒng)，經(jīng)測試該系統(tǒng)在雷擊火高發(fā)季節(jié)，預(yù)測雷擊火發(fā)生的準(zhǔn)確率達31.5%[19]。彭歡利用大興安嶺雷擊數(shù)據(jù)、雷擊火數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和GIS空間分析。引入加拿大雷擊火預(yù)測模型和Logistic回歸模型，建立了黑龍江大興安嶺雷擊火預(yù)測模型?？傮w預(yù)測正確率能達到30%以上，為該地區(qū)的雷擊火預(yù)防提供可靠的數(shù)據(jù)支持[20-22]。

3 研究展望

目前，對雷擊火的研究方向仍然主要在起火原因和云地閃定位設(shè)備上，對雷擊火的引燃機理和火行為上研究較少。在實驗方面可以嘗試與其它學(xué)科的交叉結(jié)合，畢竟雷擊火的形成非常復(fù)雜且多變。在利用氣象數(shù)據(jù)進行模型預(yù)測時，應(yīng)盡量考慮氣象數(shù)據(jù)的空間分布，可結(jié)合智能網(wǎng)格預(yù)報的氣象要素結(jié)果來消除誤差或進行預(yù)報。不管是氣象數(shù)據(jù)還是閃電監(jiān)測數(shù)據(jù)或可燃物條件等隨研究的尺度不同，準(zhǔn)確度相差很大。因此，大尺度的研究雷擊火發(fā)生模型是不可行的。只有通過同一地區(qū)的立地條件和氣象數(shù)據(jù)等建立的雷擊火預(yù)測模型才是現(xiàn)實的。

在研究區(qū)域上來說，人煙稀少的原始林區(qū)發(fā)生的雷擊火或由此引發(fā)的森林火災(zāi)更是人們目前最為迫切需要深入研究的。