专利名称：耦合气象与植被的森林火险预报方法
耦合气象与植被的森林火险预报方法
技术领域：
本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体是将气候与森林可燃物进行耦合，对森林火灾进行预警预报的一种方法。
背景技术：
加拿大森林火险气候指数(FWI)系统是当前世界上发展最完善、应用最广泛的系统之一。它是以3种森林可燃物的水分含量和风对火行为的影响为基础。目前，其他一些国家或地区采用该系统的模块或研究思想，形成了自己的火险等级系统，如新西兰、斐济、墨西哥、美国的阿拉斯加和佛罗里达以及欧洲的一些国家。1999-2003年，加拿大林务局和东南亚国家共同完成了东南亚森林火险系统研究项目，FWI技术被用于该地区的火险等级系统中。克罗地亚、智力和美国的密歇根州也对该系统的应用进行了评估。该系统的火险预测方法要比国内现有的相关方法都科学和先进。因此，在中国最好是基于FWI技术来建立本地的森林火险等级系统。加拿大火险气候指数系统(FWI)包括六个部分。FWI系统只要求每天的4种资料，即干球温度、相对湿度、空旷地10米高的风速和地方标准时中午测量的24小时的总降水量。FWI系统的前三个指 标是可燃物指数，分别代表森林凋落物中不同层的湿度，包括细小燃料湿度码(FFMC)、地表可燃物湿度码(DMC)和干旱码(DC)。当天的湿度码的值由当天测量的气象数据值和前一天的湿度码计算得到。每一个湿度码计算的核心是一个简单的水分指数交换模型。不同类型的森林可燃物的干燥速率都不相同，随着每天天气变化，可燃物湿度也发生变化。系统的后三个指标是火行为码，由三个湿度码和风速生成，分别代表了森林中的可燃物蔓延速度、有效可燃物数量和火线强度，即初始蔓延速度(ISI)、累积指数(BUI)和火险天气指数(FWI)。森林火险可燃物遥感分类以3个时段(1975年、1990年、2003年，大约30年的时间跨度)，用数字卫星遥感影像，如1975年左右用陆地资源卫星(Landsat)多光谱影像(MSS)，1990年左右用陆地资源卫星专题(TM)影像，2003年用陆地资源卫星加强专题影像(ETM+)，用高精度的优化迭代非监督分类和数字遥感定量分析方法进行浙江省森林植被类型遥感分类。其中高精度的优化迭代非监督分类方法是江洪先生于2004年发表在环境遥感杂志(Remote Sensing of Environment)的一篇论文中提出的，论文名字为基于Landsat ETM+影像的美国太平洋西北部演替后期森林的分类研究(Theclassification of late serai forests in the Pacific Northwest,USA using LandsatETM+imagery)，三个时段的图像分类系统，主要结合森林经营管理和生态系统演替，划分了主要的森林类型，而不采用的植被分类系统和土地利用分类系统；目前国内外没有关于气象与植被耦合对森林火险进行预警预报的报导，都是单纯的根据气象或者植被因素对森林火险进行预警预报。因此，应该建立一种有针对性的、有创新性的耦合气象与植被的森林火险预警预报系统。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是建立一种耦合气象与植被的森林火险预报方法为解决上述技术问题，本发明的技术方案是按如下步骤进行(I)对待测地域森林可燃物进行遥感分类以浙江省为待测地域，根据当地相关资料积累情况，分为3个时段1975年、1990年、2003年，时间跨度为30年，用数字卫星遥感影像，如1975年用陆地资源卫星多光谱影像，1990年用陆地资源卫星专题影像，2003年用陆地资源卫星加强专题影像，用高精度的优化迭代非监督分类和数字遥感定量分析方法对浙江省森林植被类型进行遥感分类；(2)对森林火灾可燃物等级进行划分不同的森林可燃物类型火险等级不同，按照森林可燃物的可燃性从难燃-可燃-易燃，把森林植被可燃物类型划分为1-10级；(3)对气候火险等级进行划分在应用加拿大火险气候指数系统即FWI系统的过程中，必须进行FWI系统的本地化处理；太平洋林业研究中心根据FWI系统本身的特点制订了一个分级方法，经过多年的验证，该分级方法是最合理可行的；根据1956-2006年浙江省17个气象站点FWI各指数的计算数据，采用该分级方法，按照《全国森林火险天气等级》标准把森林火险分为5级，即低、中、高、很高、极高，其中低火险天数占45% 50%，中火险天数占25% 30%,闻火险天数占12% 15%,很闻火险天数占极闻火险天数占2% 3% ；(4)气候与森林可燃物耦合技术的创建`将森林火险气候指数空间数据库与森林可燃物遥感分类数据库进行耦合，通过ArcGIS软件进行分析处理以及数据统计，建立森林火险预警预报系统；(5)森林火险预警预报系统的检验通过气候与森林可燃物耦合技术，对1991-1999年浙江省森林火灾进行预测，利用1991-1999年浙江省森林火灾历史记录数据对预测结果进行检验；(6)浙江省森林火险预测利用气候与森林可燃物耦合技术对2000-2006年浙江省森林火险进行预测，并与传媒结合，对浙江省森林火险进行预报。
图1为火险预报系统流程示意图。图2为FWI的结构示意图。图3为优化迭代非监督分类(OIUC)程序数据流程示意图。图4为1975年浙江省森林资源类型分布格局图。图5为1990年浙江省森林资源类型分布格局图。图6为2003年浙江省森林资源类型分布格局图。图7为浙江省FWI空间分布图。图8为气候与森林可燃物耦合图。
具体实施方式下面结合实施例并参考附图对本发明作进一步详述具体流程见附图1。火险气候指数系统(FWI)包括六个部分。见附图2。FffI系统只要求每天的4种资料，即干球温度、相对湿度、空旷地10米高的风速和地方标准时中午测量的24小时的总降水量。FWI系统的前三个指标是可燃物指数，分别代表森林凋落物中不同层的湿度，包括细小燃料湿度码、地表可燃物湿度码和平旱码。当天的湿度码的值由当天测量的气象数据值和前一天的湿度码计算得到。每一个湿度码计算的核心是一个简单的水分指数交换模型。不同类型的森林可燃物的干燥速率都不相同，随着每天天气变化，可燃物湿度也发生变化。系统的后三个指标是火行为码，由三个湿度码和风速生成，分别代表了森林中的可燃物蔓延速度、有效可燃物数量和火线强度，即初始蔓延速度、累积指数和火险天气指数。①细小燃料湿度码在FWI系统中，细小燃料湿度码(FFMC)代表了森林地被物中干重为0. 25kg/m2、厚度为1. 2cm的枯枝落叶和其它的已固化的细小燃料的含水率。细小燃料大部分由死的和凋落的针状物、树叶、地衣、苔藓和其它的小的松散的碎片组成。FFMC是代表细小燃料的可燃性和易燃性的一个相对简单的指标。FFMC受温度、降水、相对湿度和风速的影响，FFMC的值随着燃料含水率的变化而变化，最小值为0(燃料含水率为100% )，最大值为101 (可燃物的含水率为0)。FFMC的值越大表明火险等级越高。FFMC的核心是一个简单的水分交换的
指数模型，即
权利要求
1.一种耦合气象与植被的森林火险预报方法，其特征在于按如下步骤进行 (1)对待测地域森林可燃物进行遥感分类以浙江省为待测地域，根据当地相关资料积累情况，分为3个时段1975年、1990年、2003年，时间跨度为30年，用数字卫星遥感影像，1975年用陆地资源卫星多光谱影像，1990年用陆地资源卫星专题影像，2003年用陆地资源卫星加强专题影像，用高精度的优化迭代非监督分类和数字遥感定量分析方法对浙江省森林植被类型进行遥感分类； (2)对森林火灾可燃物等级进行划分不同的森林可燃物类型火险等级不同，按照森林可燃物的可燃性从难燃-可燃-易燃，把森林植被可燃物类型划分为1-10级； (3)对气候火险等级进行划分在应用加拿大火险气候指数系统即FWI系统的过程中，必须进行FWI系统的本地化处理；太平洋林业研究中心根据FWI系统本身的特点制订了一个分级方法，经过多年的验证，该分级方法是最合理可行的；根据1956-2006年浙江省17个气象站点FWI各指数的计算数据，采用该分级方法，按照《全国森林火险天气等级》标准把森林火险分为5级，即低、中、高、很高、极高，其中低火险天数占45% 50%，中火险天数占25 30,闻火险天数占12% 15%,很闻火险天数占7 8,极闻火险天数占2% 3% ； (4)气候与森林可燃物耦合技术的创建将森林火险气候指数空间数据库与森林可燃物遥感分类数据库进行耦合，通过ArcGIS软件进行分析处理以及数据统计，建立森林火险预警预报系统； (5)森林火险预警预报系统的检验通过气候与森林可燃物耦合技术，对1991-1999年浙江省森林火灾进行预测，利用1991-1999年浙江省森林火灾历史记录数据对预测结果进行检验； (6)浙江省森林火险预测利用气候与森林可燃物耦合技术对2000-2006年浙江省森林火险进行预测，并与传媒结合，对浙江省森林火险进行预报。
全文摘要
一种耦合气象与植被的森林火险预报方法，属于计算机数字图像处理技术领域。对浙江省森林可燃物进行遥感分类，并对森林火灾可燃物进行等级划分；以气象数据作为基础，通过薄盘光滑样条插值，生成林内气象要素空间预报数据库；利用森林火险气候指数模型计算得出浙江省森林火险气候指数空间数据库，同时对气候火险等级进行划分；将森林火险气候指数空间数据库与森林可燃物遥感分类数据库进行耦合，通过ArcGIS软件进行分析处理，并结合浙江省森林火险灾害发生强度和空间分布格局及地域特点，综合分析火险发生及其危害，与传媒结合，建立浙江省森林火险预警预报系统，实现对不同地域、不同森林类型的森林火险预报。
文档编号G06F19/00GK103065045SQ20121056635
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月21日 优先权日2012年12月21日
发明者江洪, 余树全, 袁建, 陈健, 杨国福, 信晓颖 申请人:浙江农林大学