基于遥感数据的新型日比例尺森林火险预测系统的研制
摘要: 森林火灾是全球大多数森林生态系统的重要自然干扰，其中加拿大北部针叶林火灾频发。在这里，我们的目标是利用遥感数据开发一个新的日比例尺森林火险预报系统(FFDFS) ，并在2009-2011火季期间在加拿大北部艾伯塔实施。每日尺度的 FFDFS 由中分辨率成像光谱仪(MODIS)提取的4个输入变量组成，即8天地表温度(TS)、常态化差值植生指标(NDVI)和归一化多波段干旱指数(NMDI)和日可降水量(PW)。分别计算了 i 期和 j 日内的 TS、 NMDI 和 NDVI 变量，然后综合预测了 j 1日内的5类(极高、极高、极高、中、低)火灾危险状况。我们的调查结果显示，总体而言，95.51% 的火灾属于“极高”至“中等”危险等级。因此，FFDFS 有潜力在观测气象站和偏远地区之间补充业务气象预报系统。
关键词: 火点; 归一化多波段干旱指数; 常态化差值植生指标; 业务前景; 可降水量; 地表温度
1. 引言
森林火灾是全球大多数森林生态系统的一种严重的自然干扰，包括加拿大北方森林(约占全球森林[1]的10%)。事实上，在过去的25年里，加拿大的森林经历了大约8300次火灾，平均每年燃烧230万公顷森林。一般来说，森林火灾通常被视为一种威胁(例如，造成健康危险，燃烧植被增加释放到大气中的二氧化碳，经济损失等)。然而，它有许多积极的影响，如帮助森林更新，丰富土壤养分状况，杀死病虫害等[3,4]。为了扑灭火灾，加拿大在过去十年中每年平均花费5亿加元到10亿加元。此外，森林砍伐、土地利用变化和气候变化等因素导致全球森林火灾发生频率和严重程度均有所增加[5,6]，这意味着了解火灾危险条件对制定可持续的火灾管理策略[7]非常重要。
目前，加拿大使用加拿大森林火灾危险等级系统(CFFDRS)的火灾天气指数(Fire Weather Index, FWI)模块对日尺度[8]的火灾危险情况进行预测。FWI使用一组气象输入变量，例如正午(12点)测量的气温(Ta)、风速和相对湿度(RH);点位24小时累积雨量。这个系统也在其他地方使用(如阿根廷[9];美国阿拉斯加[10];印度尼西亚[11];马来西亚[11];墨西哥[12];新西兰[13];葡萄牙[14];西班牙[15];和瑞典[16])在世界各地。尽管FWI已被全球接受，但由于它采用基于地理信息系统(GIS)的插值技术，在描述危险条件的空间动力学方面存在固有的问题。请注意，应用各种插值技术(如样条、克里格、反向距离加权)，即使使用相同的输入数据集[17]，也可能产生对比强烈的空间扩展。也在一些最近的研究(18、19),统计数值天气预报模型被用来计算加拿大CFFDRS danger-related指数和美国国家火灾危险评分系统(NFDRS)的空间分辨率1°times;1°(也就是说,~ 110times;110平方公里)在阿拉斯加的北部森林地区,主要问题还是相对较低的空间分辨率。在这方面,遥感平台经常用于获取数据的改善空间分辨率(即250到1000米的中分辨率成像光谱仪(MODIS)特别是)及时,并已经被证明是一种有效的方法监测和预测火灾危险条件[20]。
在过去几十年里，研究人员在理解火灾危险条件时使用了遥感衍生的变量，这些变量可大致分为四类。这些变量包括:(i)气象变量，如地表温度(TS)[23,24]、Ta[25]、RH [25];(ii)植被绿度，如归一化植被指数[26];增强植被指数(EVI)[27,28]，相对绿色度(RG)[24]，可见大气抵抗指数(VARI) [29];(3)地表湿润状况，如温度-植被干燥指数[30]、NDVI/TS[31]、TS/EVI [32];(4)植被湿润状况，如归一化多波段干旱指数(NMDI)[33]，归一化差分水指数(NDWI)[34]，归一化差分红外指数(NDII)[35,36]，全球植被水分指数(GVMI)[36]。在大多数这些研究中，火灾危险条件是在火灾发生期间或之后描述的，这意味着它们不能用于预测目的[37]。然而，在文献中发现的少量研究可以用于预测。例如:
bull;维达尔和Devaux-Ros[38]应用陆地卫星TM图像计算TS和归一化植被指数与气象站Ta数据来计算水赤字指数(《Les莫尔哔叽地中海森林在1990 - 1992年在法国南部,观察到火焰像素被抓获的100%位置pre-fire WDI值ge;0.6。这项研究的主要缺点是只使用了3张卫星图像。因此，研究人员想进行广泛的验证，但这并没有实施(Vidal, personal communication)。
bull;guangmeng和Mei[39]在2003年4月和5月利用基于modis的TS图像对中国东北林区进行了研究。他们发现ts值在火灾发生前至少3天呈上升趋势;然而，它们的增长率并没有量化。
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