沈姣姣,张宏芳，巨晓璇，高红燕，曹　岳

(1.陕西省气象服务中心，西安 710014；2.陕西省森林防火指挥部办公室，西安 710082)



陕西森林火灾重灾年与北半球副热带高压面积指数的关系研究

沈姣姣1,张宏芳1，巨晓璇1，高红燕1，曹岳2

(1.陕西省气象服务中心，西安 710014；2.陕西省森林防火指挥部办公室，西安 710082)

摘要：根据陕西省1954—2013年森林火灾统计数据和1951—2013年北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)逐月观测数据，采用异常度和距平分析方法，研究了森林火灾重灾年当年及前后各3年逐月北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)变化特点。研究发现，陕西省森林火灾重灾时段以关键年前3年至关键年前2年北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)出现持续负距平为前提条件，关键年前1年11月开始出现显著正距平，同时自关键年前3年开始，10月异常度指数出现先增大后减小的单峰型曲线，据此可以推断未来一段时间内陕西可能处于森林火灾高火险时段，致灾潜力较大，这一结果可为当地森林火灾重灾年的预测和森林火灾防控物资的调度提供参考。

关键词：森林火灾重灾年；异常度；距平分析；火灾预测

森林火灾是当今世界发生面广、危害性大、最为严重的自然灾害之一，不仅使大量的森林资源被烧毁，还会严重破坏生态平衡，因此，关于林火研究一直是世界各国重要的研究课题之一[1-2]。迄今国内学者从不同角度对我国森林火灾的变化进行了研究[3-5]。森林火灾的发生主要受气象条件、可燃物特性、火源与管理措施的影响，森林火灾的变化是非常复杂的[6-7]。现代林火研究表明，一定区域范围内的森林火灾年际变化是振荡起伏的，具有以不甚确定的周期交替出现森林火灾重灾时段(重灾年、季)、相对安全时段和一般年份的特点[8]。森林火灾重灾年是大空间尺度范围内森林火灾致灾潜力年际变化过程中间歇出现的一种具有高致灾潜力的年份，这种年份一般约占历史年数的25% ～ 30%，但所造成的损失高达历史森林火灾总损失的80% ～ 90%[9]。因此，探索和研究森林火灾重灾时段的形成规律和原因，对科学预测和控制森林火灾的危害和损失，具有重大的经济意义和社会减灾指导作用。

近年来，随着森林火灾成因和规律研究的不断深化，全球性大气环流异常变化诱发灾异的可能性及其可能机制的研究日益受到人们的关注。王述洋研究发现，黑龙江林区的森林火灾重灾年与太平洋赤道附近海域海温(SST)持续正距平期显著正相关，且以该海域-2aSST异常变冷为前期背景[10]，进一步分析发现，该地区的森林火灾多发生在厄尔尼诺年或次年和南方涛动指数SOI持续负值期，且SOI绝对值越大，灾情愈重[9]。厄尔尼诺现象与森林火灾密切相关，特别是与100万hm2以上的森林火灾显著相关[11]，但不同地区森林火灾年际活动与厄尔尼诺的遥相关关系并不完全相同[12]，厄尔尼诺对森林火灾的强化作用可能是由于厄尔尼诺期间正常纬向环流受阻，正常路径被破坏的二次效应[10,13]。陈华等研究表明，大兴安岭地区高火险时段前3年4月至前1年9月北半球副热带高压面积指数持续呈负距平，并在当年1- 2月呈正距平[14]。20世纪90年代以来，亚洲经向环流和东亚冬季风减弱、亚洲区极涡面积减小使得黑龙江省春季冷空气偏少、偏弱，气候偏暖，高森林火险期增长[15]，2006年春季大兴安岭地区特大森林火灾的发生同样是由于亚洲中高纬地区径向环流偏弱、纬向环流偏强、冷空气活动少强度弱、南支水汽偏南引起的[16]。当4月份纬向环流指数Iz与经向环流指数Im之差偏大或偏小时，吉林省可能出现全省性或部分地区的偏旱(湿润系数小)的气候，有利于林火发生[17]。

陕西地处中国西北内陆的中纬度地区，大气环流的异常活动是否会对当地森林火灾产生影响，如果存在影响，是否可以提取一些具有预报意义的指示因子，是值得我们探究的问题。本文拟通过对陕西省森林火灾重灾年与北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)之间的关系进行分析，探索北半球副热带高压异常活动对陕西省森林火灾的影响规律，以期为当地森林火灾高火险时段和林火致灾潜力的预测提供依据。

1研究区概况

陕西省地处我国西北内陆的中纬度地区，地处105°29′ ～ 111°15′E和31°42′ ～ 39°35′N之间，全省地域南北长、东西窄，南北长约880 km，东西宽约160～490 km，可分为陕北黄土高原、关中平原和陕南秦巴山地地貌区。陕北黄土高原海拔800～1 300 m，约占全省总面积45%，关中平原西起宝鸡，东至潼关，平均海拔520 m，面积约占全省土地总面积的19%，陕南秦巴山地包括秦岭、巴山和汉江谷地，约占全省土地总面积的36%。陕西属大陆性季风气候，冬季受蒙古冷高压控制，寒冷干燥，夏季受西太平洋副热带高压和印度低压影响，炎热多雨，春秋为过渡季节，春暖干燥，秋凉湿润，年平均气温7 ～ 16 ℃，年降水量320 ～ 1 258 mm。

陕西省森林火灾主要发生在冬春季节(12月至次年5月)，每年10月1日至次年5月1日为森林防火期。陕西省现有森林面积767.56万 hm2，森林覆盖率37.26%，省内森林主要分布在秦岭、巴山、关山一带，由于自然、社会、火源管理等方面的问题，森林火灾发生比较频繁，火灾损失严重，森林防火工作十分艰巨。

2资料与方法

2.1资料

森林火灾数据主要包括火灾次数和受害森林面积，1954—2013年陕西省森林火灾数据(1967—1972年缺失)由陕西省森林防火指挥部办公室提供，1951—2013年北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)来源于中国气象局国家气候中心。为讨论简单起见，下文中北半球副热带高压面积指数均用SHPAINH代替。

2.2方法

采用异常度分析方法计算森林火灾重灾年及前后各3年逐月SHPAINH的异常度指数。异常度分析方法是探测重大自然灾害现象及其可能原因的有效方法[15]，王述洋等也多次将其应用于森林火灾的研究中[8-10]。具体方法如下：

2.2.1关键年选择选取受害森林火灾面积(hm2)和森林火灾严重度[hm2(a·次)-1](图1)均超过其多年平均值的突出年份为关键年，用z标记，并控制所选的关键年总数4≤m≤1/3统计年数(n)，经综合判断确定出关键年为1960，1978，1980和1995年。

图1　陕西省森林火灾受害森林面积(hm2)与森林火灾严重度[hm2(a·次)-1]

2.2.2异常度求算设欲研究的某一环境因子X～N(a,s2)，其时间序列为X={x1,x2,……x1,xn}，则该因子在关键年(z)、关键年前1年(z-1)及后1年(z+1)的异常度Qz、Qz-1、Qz+1分别由下式计算(前2年、前3年和后2年、后3年的异常度计算以此类推)：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，n为统计年数；m为关键年数；s为因子时间序列值的标准差。运用公式(1)、(2)(3)分别计算关键年、关键年前1年和后1年的异常度值Qz、Qz-1、Qz+1，若|Q|≥1.5或2.0，说明该统计值是有意义的，信度分别可达93%和97%。

2.2.3距平分析采用距平分析方法计算森林火灾重灾年及前后各3年逐月北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)的距平百分比。

(9)

3结果分析

3.1距平分析

运用距平分析方法分析了陕西省森林火灾重灾关键年(z)、关键年前1年(z-1)、关键年前2年(z-2)、关键年前3年(z-3)和关键年后1年(z+1)、关键年后2年(z+2)、关键年后3年(z+3)SHPAINH的距平百分比(图2)。分析结果发现，陕西省严重森林火灾发生前，SHPAINH异常活动明显，具有一定的指示意义。具体表现为：

陕西森林火灾关键年前3年(z-3)和前2年(z-2)SHPAINH出现长达2年左右的持续负距平状态(平均为-13.92%)，关键年前1年(z-1)2月开始至关键年(z-1)SHPAINH转为正距平，关键年前1年(z-1)6 —9月持续出现低谷期(距平百分比仅+0.71%～+8.62%)，10月开始SHPAINH迅速增加(由9月+4.21%增加至10月+30.80%)，并持续维持正距平状态，关键年前1年(z-1)10月至关键年(z)2月共5个月期间SHPAINH距平百分比平均为+47.0%。

因此推断，若SHPAINH持续出现长达2年左右的负距平状态(-40% ～ 0)，此后开始转为正距平(0 ～ +60%)，并维持1年以上的时间(此过程中可能会出现3 ～ 4个月的低谷期)，可以推断接下来的一年里陕西将发生较严重的森林火灾。

图2　森林火灾关键年及前后各3年SHPAINH距平百分比/%

3.2异常度分析

运用异常度分析方法分析了陕西森林火灾重灾关键年(z)、关键年前1年(z-1)、关键年前2年(z-2)、关键年前3年(z-3)和关键年后1年(z+1)、关键年后2年(z+2)、关键年后3年(z+3)的SHPAINH异常度变化规律(表2)。异常度指数的符号表示其偏离多年均值的方向。

由表1可以发现，陕西森林火灾关键年前3年(z-3)至前2年(z-2)SHPAINH异常度出现长达2年左右的持续负距平(关键年前2年1 -4月出现短期弱的正距平)，前2年(z-2)11月开始异常度指数转为正距平，关键年前1年(z-1)至关键年(z)异常度指数出现长达2年左右持续正距平。

进一步研究发现，10月异常度指数远高于其余月份，为一些孤立点，但是逐年10月异常度指数存在一些明显的变化规律。关键年前3年(z-3)、前2年(z-2)、前1年(z-1)和关键年(z)10月异常度指数出现单峰性曲线，前1年(z-1)10月异常度为峰值(7.14)，关键年(z)当年为6.49，逐年10月异常度指数变化规律亦可为较明显的预测指标。

整体来看，陕西发生较严重森林火灾前，SHPAINH异常度出现“负(前3年至前2年)—正(前1年至关键年)”的显著转变，由于重火灾发生前异常信号稳定、持续，加之关键年前3年至关键年当年每年10月异常度指数出现“先增大后减小”的单峰曲线指示，两者结合可为当地森林火灾长期预测提供依据(表1)。

表1　森林火灾关键年及前后各3年SHPAINH异常度

4结论

(1)陕西森林火灾发生前，北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)出现持续、稳定的异常信号，可以作为当地森林火灾的长期预测预报依据之一。

(2)若北半球副热带高压面积指数(SHPAINH)出现由负至正的显著转变，负距平状态和正距平状态各自持续2年左右，在此期间10月异常度指数出现连续3年增加后开始减小的转折，则北半球副高面积指数(SHPAINH)正距平状态持续的第2年(亦即10月异常度指数减小的当年)，可以推断陕西将发生较严重的森林火灾，可为当地森林火灾的预测预报和防控物资的调度提供参考。陕西森林火灾高火险时段与太阳黑子、南方涛动异常变化的关系在另一篇文章中详述。

(3)从天、地、生多种因子“耦合共创”重灾时段背景的条件出发[12]，仅利用北半球副热带高压面积指数、太阳黑子、南方涛动等的异常变化来预测森林火灾的发生，是不科学不严谨的，进一步研究应与可燃物类型、气候因子的变化、太平洋海表温度变化等因子相联系。

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收稿日期：2015-12-02

基金项目：陕西省气象局研究型业务重点科研项目“森林火险预报预警技术应用研究”(2014Z-2)资助。

作者简介：沈姣姣(1986-)，女，工程师，硕士，主要从事应用气象和公共气象服务研究。E-mail：shenjiaojiao86@163.com。

中图分类号:S762.1

文献标识码:A

文章编号:1001-2117(2016)01-0009-05

The Relationship between Serious Forest Fire Year (SFFY) in Shaanxi and the Subtropical High Pressure Area Index of Northern Hemisphere (SHPAINH)

SHEN Jiao-jiao1, ZHANG Hong-fang1, JU Xiao-xuan1, GAO Hong-yan1, CAO Yue2

(1.ShaanxiMeteorologicalServiceCenter,Xi,an,Shaanxi710014,China；2.OfficeofforestfirecommandinShaanxiProvince,Xi,an,Shaanxi710082,China)

Abstract:Based on the annual forest fire statistics in the year of 1954 to 2013 in Shaanxi Province and the monthly subtropical high pressure area index of the northern hemisphere (SHPAINH) of 1951 to 2013, the variation of SHPAINH in three years ahead of the serious forest fire year (SFFY) and three years after the serious forest fire year (SFFY) was studied through the abnormal degree analysis and anomaly analysis. The result showed that, as a prerequisite to SFFY in Shaanxi Province, there was persistent negative anomaly for SHPAINH from the third year to the second year ahead of SFFY. In November of the first year ahead of SFFY, SHPAINH began to appear significant positive anomalies. At the same time, abnormal degree index in October appeared single peak curve which first increased then decreased since the third year ahead of SFFY. It could be estimated that Shaanxi maybe in a higher fire danger in the later future and the potential probability of fire is larger.

Key words:Serious forest fire year (SFFY); abnormal degree; anomaly analysis; fire forecast