氣候變化對(duì)中國(guó)森林火險(xiǎn)的影響*

田曉瑞 舒立福 趙鳳君 王明玉

(中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所 國(guó)家林業(yè)局森林保護(hù)學(xué)重點(diǎn)開放性實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)

氣候變化對(duì)中國(guó)森林火險(xiǎn)的影響*

田曉瑞 舒立福 趙鳳君 王明玉

(中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所 國(guó)家林業(yè)局森林保護(hù)學(xué)重點(diǎn)開放性實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)

【目的】 在全國(guó)尺度上研究氣候變化對(duì)森林火險(xiǎn)的影響，為我國(guó)宏觀林火管理提供科學(xué)參考依據(jù)。【方法】 研究區(qū)包括中國(guó)的主要森林分布區(qū)，并根據(jù)中國(guó)生態(tài)地理系統(tǒng)分成6個(gè)區(qū)域，研究過(guò)去50年和未來(lái)2021—2050年的主要?dú)夂蛱卣骷盎痣U(xiǎn)變化。地面氣候資料包括824個(gè)國(guó)家級(jí)基準(zhǔn)、基本站的日值觀測(cè)資料(1961—2010年)數(shù)據(jù)集，利用距離方向加權(quán)平均法把各氣象因子差值到空間分辨率為0.25°×0.25°的網(wǎng)格點(diǎn)。氣候情景數(shù)據(jù)包括4個(gè)情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)下5個(gè)全球氣候模式(GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、 MIROC-ESM-CHEM和NorESM1-M)的日值數(shù)據(jù)(1951—2050年)，水平分辨率為0.5°×0.5°。分別根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和訂正后的氣候模式預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)格點(diǎn)每日的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)。因子突變檢驗(yàn)采用Mann-Kendall法。【結(jié)果】 歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)表明，基準(zhǔn)時(shí)段(1971—2010年)研究區(qū)平均氣溫呈上升趨勢(shì)，但降水量無(wú)明顯變化。1961—2010年各森林分布區(qū)的火險(xiǎn)期平均氣溫增加趨勢(shì)顯著，而降水量只有中溫帶干旱地區(qū)荒漠針葉林區(qū)顯著增加，其他區(qū)域的變化不顯著。1976—2010年各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)的火險(xiǎn)期指數(shù)平均值大部分表現(xiàn)出增加趨勢(shì)。區(qū)域氣候情景模型預(yù)測(cè)2021—2050年森林分布區(qū)的平均氣溫將增加1.6～2.1 ℃，降水將增加2.3%～4.8%。2021—2050年各生態(tài)區(qū)防火期的平均氣溫在都比基準(zhǔn)時(shí)段顯著增加，但降水量只有寒溫帶濕潤(rùn)地區(qū)針葉林區(qū)和中北亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)闊葉林、人工植被區(qū)顯著增加。RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下火險(xiǎn)天氣指數(shù)95th百分位數(shù)比基準(zhǔn)時(shí)段分別增加13.5%，18.9%，14.9%和22.33%； 不同氣候情景下的火險(xiǎn)天氣指數(shù)的未來(lái)增量存在空間差異，其中南方和西南林區(qū)的高火險(xiǎn)天氣日數(shù)將明顯增加。【結(jié)論】 1976—2010年我國(guó)的森林火險(xiǎn)指數(shù)表現(xiàn)出增加趨勢(shì)。氣候模式對(duì)氣溫與降水的模擬基本和觀測(cè)值一致，其預(yù)測(cè)的2021—2050年我國(guó)森林分布區(qū)的平均氣溫和降水量都將有所增加，導(dǎo)致火險(xiǎn)期氣候呈現(xiàn)暖干化變化趨勢(shì)，大部分區(qū)域的火險(xiǎn)指數(shù)將升高，尤其南方比北方林區(qū)的增幅更加顯著，華北和西南地區(qū)將是未來(lái)森林火災(zāi)預(yù)防的重點(diǎn)區(qū)域。目前氣候模型還不能很好地模擬極端氣候事件，這對(duì)森林火險(xiǎn)的分析會(huì)有一定的影響，但研究結(jié)果可以反映森林火險(xiǎn)天氣的變化趨勢(shì)。未來(lái)需要更加注重極端氣候事件對(duì)森林火險(xiǎn)和潛在火行為影響的研究。

氣候變化； 森林火險(xiǎn)； 氣候影響

林火動(dòng)態(tài)受氣候、植被和人類直接影響，但在全球尺度上氣候是影響林火格局的主要因素(Marlonetal., 2008)。近幾十年來(lái)，北半球氣候變得干燥與溫暖，預(yù)計(jì)未來(lái)氣候變化情景下這種趨勢(shì)將更加明顯，這將對(duì)林火產(chǎn)生顯著影響(Schelhaasetal., 2010; San-Miguel-Ayanzetal., 2013)。氣候變化可能已影響全球各地的野火(Westerlingetal., 2006; Flanniganetal., 2009; Wottonetal., 2010)，隨溫度升高，大部分區(qū)域的火活動(dòng)將增加(Pechonyetal., 2010)。在西伯利亞、阿拉斯加和加拿大等地的北方林中，平均每年過(guò)火5×106～15×106hm2，火災(zāi)極端嚴(yán)重的年份越來(lái)越頻繁出現(xiàn)(Flanniganetal.， 2009)。歐洲每年有50多萬(wàn)hm2森林受到火災(zāi)影響(Khabarovetal.， 2016)。美國(guó)過(guò)去幾十年的森林大火數(shù)量明顯增加(Dennisonetal., 2014)，但目前還不能確定撲火導(dǎo)致的可燃物載量增加或更有利的天氣對(duì)頻繁發(fā)生的森林大火的貢獻(xiàn)(Marlonetal., 2012； Barberoetal., 2014)。20世紀(jì)嚴(yán)格的林火管理政策導(dǎo)致美國(guó)西部森林火災(zāi)次數(shù)急劇減少(Marlonetal.， 2012)，火發(fā)生頻率降低，使該地區(qū)許多森林類型的結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，可燃物載量增加，同時(shí)由于氣候變化引起的森林大火發(fā)生頻度也顯著增加(Westerlingetal., 2006)。

目前野火問(wèn)題已成為全球森林管理者面臨的挑戰(zhàn)(Northetal., 2012)。火險(xiǎn)嚴(yán)重程度對(duì)全球氣溫升高敏感(Flanniganetal.， 2013)，氣候變暖會(huì)增加潛在的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，火險(xiǎn)期延長(zhǎng)，可燃物干燥(蒸散量增加和枯落物干燥)，導(dǎo)致更多野火發(fā)生。由于人為干擾，火險(xiǎn)期長(zhǎng)度與火燒強(qiáng)度、可燃物可消耗量和火管理水平等都發(fā)生了變化，景觀水平上的火動(dòng)態(tài)將隨氣候變化而進(jìn)一步改變(Klosteretal., 2012)。預(yù)計(jì)到2030年和21世紀(jì)末北方林火災(zāi)次數(shù)將分別增加30%和75%(Wottonetal., 2010)。2070—2099年歐洲南部區(qū)域的夏季降水將大幅減少(高達(dá)70%)，從而導(dǎo)致林火發(fā)生頻度和嚴(yán)重程度增加(Alcamoetal., 2007)。Spracklen等(2009)認(rèn)為21世紀(jì)50年代美國(guó)西部的年均火燒面積將增加54%，太平洋西北森林和落基山脈森林的火災(zāi)面積將分別增加78%和175%。澳大利亞?wèn)|南部的很高和極端火險(xiǎn)等級(jí)日數(shù)在2020和2035年將分別增加4%～25%和15%～70%(Hennessyetal., 2005)。預(yù)計(jì)2071—2100年中國(guó)東北地區(qū)的潛在火災(zāi)將增加10%～18%，火險(xiǎn)期延長(zhǎng)21～26天(Tianetal., 2011)。Liu等(2012)認(rèn)為中國(guó)東北的寒帶森林在2081—2100年時(shí)段火發(fā)生密度將增加30%(CGCM3 B1情景)～230%(HadCM3 A2情景)。

當(dāng)前我國(guó)對(duì)氣候變化影響林火的研究主要是在一些區(qū)域尺度上開展的(Tianetal., 2011; Liuetal., 2012)，特別是東北地區(qū)的林火動(dòng)態(tài)變化研究更多一些。在全國(guó)尺度上的氣候變化影響森林火險(xiǎn)的研究還沒有報(bào)道，因此有必要開展相關(guān)研究，了解氣候變化對(duì)我國(guó)森林火險(xiǎn)的影響，以期為我國(guó)宏觀林火管理提供科學(xué)參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)包括中國(guó)陸地區(qū)域，由于研究區(qū)存在多種氣候類型和植被類型，可燃物類型和火動(dòng)態(tài)特征存在顯著性差異，因而根據(jù)中國(guó)生態(tài)地理系統(tǒng)分類(鄭度, 2007)和植被與林火分布特征(Tianetal., 2013)把中國(guó)分成9個(gè)區(qū)域(圖1)，分別是中溫帶干旱地區(qū)荒漠區(qū)(R0)、寒溫帶濕潤(rùn)地區(qū)針葉林區(qū)(R1)、中溫帶濕潤(rùn)地區(qū)森林區(qū)(R2)、中溫帶干旱地區(qū)荒漠針葉林區(qū)(R3)、中溫帶半干旱地區(qū)草原區(qū)(R4)、暖溫帶濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)地區(qū)落葉闊葉林、人工植被區(qū)(R5)、中溫帶半干旱/干旱地區(qū)草原區(qū)(R6)、中北亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)闊葉林、人工植被區(qū)(R7)和熱帶南亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)闊葉林、人工植被區(qū)(R8)(田曉瑞等, 2015)。因?yàn)樵赗0、R4和R6很少有森林分布，所以本文主要研究森林分布的其他6個(gè)區(qū)域在過(guò)去35年和未來(lái)2021—2050年的主要?dú)夂蛱卣骷盎痣U(xiǎn)變化。

圖1 中國(guó)生態(tài)地理區(qū)與森林分布Fig.1 Eco-geographic regions and forests distribution in China

在1950—2011年間，中國(guó)平均每年發(fā)生森林火災(zāi)12 810次，其中一般、較大、重大和特大森林火災(zāi)分別為4 630、3 614、28和4次，年均受害森林面積613 645 hm2。1987年“5·6”大火以后，我國(guó)森林防火工作得到全面加強(qiáng)，森林火災(zāi)次數(shù)和損失顯著減少。1989—2011年均發(fā)生森林火災(zāi)7 415次，年均過(guò)火面積260 580 hm2，其中受害森林面積85 674 hm2(包括天然林41 135 hm2、人工林29 477 hm2和其他林地15 062 hm2)。95%的森林火災(zāi)原因是燒荒煉山、上墳燒紙、野外吸煙等人為因素。根據(jù)林火發(fā)生時(shí)間，確定了各生態(tài)地理區(qū)的火險(xiǎn)期(表1)(Tianetal.， 2013)。

表1 各生態(tài)地理區(qū)的森林火險(xiǎn)期

2 研究方法

2.1 氣象觀測(cè)數(shù)據(jù) 根據(jù)中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)(http://cdc.cma.gov.cn/)824個(gè)國(guó)家級(jí)基準(zhǔn)、基本站的觀測(cè)資料(1961—2010年)，利用距離方向加權(quán)平均法(Newetal., 1999)，把1976—2010年氣溫和降水2個(gè)氣象要素插值到空間分辨率0.25°×0.25°的網(wǎng)格點(diǎn)，根據(jù)各生態(tài)地理區(qū)的植被分布情況，分別統(tǒng)計(jì)研究時(shí)段內(nèi)有植被分布區(qū)域的火險(xiǎn)期的氣溫和降水量變化。

2.2 氣候情景數(shù)據(jù) 未來(lái)氣候變化情景應(yīng)用了5套全球氣候模式的插值、訂正結(jié)果，這是由“跨部門的影響模式比較計(jì)劃”(The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project)提供的(http://www.isi-mip.org)，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所提取并轉(zhuǎn)換為ASCII碼。氣候情景數(shù)據(jù)包含4個(gè)情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)下5個(gè)全球氣候模式(GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM-CHEM和NorESM1-M)的8個(gè)氣象要素(平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、太陽(yáng)總輻射、平均相對(duì)濕度、地面氣壓和近地面平均風(fēng)速)的日值數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時(shí)間范圍是1951—2050年，地理范圍包括70.25°—140.25°E，15.25°—55.25°N，水平分辨率0.5°×0.5°。采用雙線性插值方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差值處理，并基于概率分布的統(tǒng)計(jì)偏差進(jìn)行訂正(Hagemannetal.， 2011； ISI-MIP， 2013)。

2.3 森林火險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算 利用基準(zhǔn)時(shí)段(1971—2000年)的地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)氣候模式數(shù)據(jù)中的氣溫和降水量進(jìn)行進(jìn)一步訂正(氣溫采用差值訂正，降水量采用百分比訂正)。分別根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和訂正后的氣候模式預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)格點(diǎn)每日的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)(fire weather index,FWI)。由于觀測(cè)數(shù)據(jù)缺失1967—1975年的相對(duì)濕度數(shù)據(jù)，所以，沒有計(jì)算這幾年的森林火險(xiǎn)指數(shù)；本文根據(jù)歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算了1976—2010年的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)。FWI系統(tǒng)是目前世界上應(yīng)用范圍最廣的火險(xiǎn)天氣指數(shù)系統(tǒng)(Tianetal., 2005)，在我國(guó)東北和西南等重點(diǎn)林區(qū)也得到應(yīng)用(田曉瑞等， 2010; Tianetal., 2011)，對(duì)于森林火險(xiǎn)有很好的指示作用。利用氣候模式的模擬數(shù)據(jù)，分別計(jì)算4種氣候情景在2001—2050年的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)。該指數(shù)基于每日各格點(diǎn)最高溫度、最小相對(duì)濕度、平均風(fēng)速和每日降水量計(jì)算得到，包括6個(gè)組分指數(shù)，3個(gè)可燃物濕度碼和3個(gè)火行為指數(shù)。可燃物濕度碼包括細(xì)小可燃物濕度碼(fine fuel moisture codes,FFMC)、腐殖質(zhì)濕度碼(duff moisture code,DMC)和干旱碼(drought code,DC)。火行為指標(biāo)包括初始蔓延速度(initial spread,ISI)、累積指數(shù)(build up,BUI)和火險(xiǎn)天氣指數(shù)(FWI)。根據(jù)FWI計(jì)算日火險(xiǎn)嚴(yán)重程度(daily severity rating,DSR)和火險(xiǎn)期嚴(yán)重程度(seasonal severity rating,SSR)(Van Wagner， 1970)，用來(lái)描述研究區(qū)火險(xiǎn)期的平均森林火險(xiǎn)。

2.4 變化趨勢(shì)分析 因子突變檢驗(yàn)采用Mann-Kendall法，分析觀測(cè)時(shí)段(1976—2010年)的主要?dú)夂蛱卣骱突痣U(xiǎn)的變化趨勢(shì)。該趨勢(shì)檢驗(yàn)方法是一種突變和趨勢(shì)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，適合于氣象數(shù)據(jù)的非線性突變和趨勢(shì)檢驗(yàn)(Salmietal.， 2002),廣泛用于氣候、水文和植被等方面研究(江振藍(lán)等， 2011； 占車生等， 2012； 于延勝等， 2013)。

基于秩的Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾。對(duì)于具有n個(gè)樣本的時(shí)間序列Xt=x1,x2,…，xn，先確定所有對(duì)偶值xi,xj(j>i)中xi與xj的大小關(guān)系(設(shè)為τ)。趨勢(shì)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為：

(1)

式中：

(2)

(3)

(4)

當(dāng)n大于10時(shí)，Uk收斂于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(魏風(fēng)英 2009)。

3 結(jié)果與分析

3.1 森林分布區(qū)的氣溫與降水變化 在基準(zhǔn)時(shí)段(1971—2000年)，研究區(qū)年均氣溫呈上升趨勢(shì)，但年均降水量沒明顯變化。1961—2010年森林分布區(qū)的平均氣溫與年降水量觀測(cè)值分別為9.9 ℃和1 070 mm，氣候模式模擬值分別為10.2 ℃和1 020 mm(圖2)，誤差分別為2.5%和-4.7%。這說(shuō)明，本文應(yīng)用的氣候模式對(duì)中國(guó)森林分布區(qū)的平均氣溫與降水的模擬值和觀測(cè)值基本一致，對(duì)氣溫模擬更準(zhǔn)確一些。本文中的未來(lái)氣候及火險(xiǎn)天氣指數(shù)分析，將基于氣候模擬值進(jìn)行。

氣候模型預(yù)測(cè)的2021—2050年森林分布區(qū)的平均氣溫將增加1.6～2.1 ℃，其中RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下分別增加1.7，1.7，1.6和2.1 ℃； 森林分布區(qū)的降水將分別增加2.3%～4.8%，其中RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下將分別增加4.8%，4.4%，2.3%和3.5%。

圖2 1961—2010年觀測(cè)(Obs)和1951—2050年模擬(His)森林分布區(qū)年均氣溫與降水量變化Fig.2 The observed annual temperature and precipitation (Obs )of the forest distribution areas in 1951—2050 and simulated temperature and precipitation (His) in 1951-2050

中國(guó)氣候多樣，各個(gè)生態(tài)區(qū)的氣候變化也有差異。研究氣候變化對(duì)森林火險(xiǎn)的影響，需重點(diǎn)關(guān)注火險(xiǎn)期的氣候變化。歷史觀測(cè)時(shí)段(1961—2010年)各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)火險(xiǎn)期平均氣溫和累積降水量的統(tǒng)計(jì)描述分別見表2和表3。各生態(tài)地理區(qū)的森林火險(xiǎn)期平均氣溫在4.4～12.7 ℃。火險(xiǎn)期的累積降水量在R8最高(605.7 mm)，在R3和R5較低(117.4～191.2 mm)。

表2 各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)火險(xiǎn)期平均氣溫

表3 各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)火險(xiǎn)期累計(jì)降水量

Mann-Kendall檢驗(yàn)表明(表4)，1961—2010年，所有生態(tài)地理區(qū)的火險(xiǎn)期平均氣溫變化均達(dá)到極顯著水平(α=0.001 水平)，平均氣溫都呈增加趨勢(shì)； 而火險(xiǎn)期降水量只有R3顯著增加(α=0.01水平)，其他區(qū)域變化不顯著。這表明大部分森林分布區(qū)火險(xiǎn)期的氣候呈暖干化變化趨勢(shì)。

表4 1976—2010年火險(xiǎn)期平均氣溫與降水量Mann-Kendall檢驗(yàn)①

①*:在α=0.05水平上顯著Signicant difference atα=0.05 level； **:在α=0.01水平上顯著Significant difference atα=0.01 level； ***:表示在α=0.001 水平上顯著Significant difference atα=0.001 level.下同The same below.

根據(jù)氣候模式預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)2021—2050年各生態(tài)地理區(qū)的火險(xiǎn)期平均氣溫與降水量分別與基準(zhǔn)時(shí)段進(jìn)行了多重比較。結(jié)果表明，各生態(tài)區(qū)防火期的平均氣溫在都比基準(zhǔn)時(shí)段顯著增加(P=0.000)(表5)，但火險(xiǎn)期降水量只有部分區(qū)域的變化顯著(表6)。R1和R7火險(xiǎn)期降水量顯著增加； R8在所有情景下都沒有顯著變化； R2在RCP6.0情景下變化不顯著； R3在RCP4.5情景下變化不顯著； R5在RCP4.5和RCP6.0情景下變化不顯著，其他情景下都顯著增加。

表5 各生態(tài)區(qū)2021—2050年火險(xiǎn)期平均氣溫變化(與基準(zhǔn)時(shí)段比較)

表6 各生態(tài)區(qū)2021—2050年火險(xiǎn)期降水量變化(與基準(zhǔn)時(shí)段比較)

3.2 森林火險(xiǎn)天氣變化 根據(jù)氣象觀測(cè)值計(jì)算的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)表明， 1976—2010年各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)的火險(xiǎn)期指數(shù)平均值大部分表現(xiàn)出增加趨勢(shì)(表7)。R1的所有火險(xiǎn)指數(shù)都顯著增加，R2只有DMC顯著增加，但R3區(qū)域的DC下降趨勢(shì)顯著(α=0.001)，其他火險(xiǎn)指數(shù)變化不顯著。R5只有FWI顯著增加，其他火險(xiǎn)指數(shù)增加未達(dá)到顯著水平。R7和R8區(qū)域中所有火險(xiǎn)指數(shù)均呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)。R1、R5、R7和R8的FWI平均值增加極顯著(α=0.001)。R1、R7和R8所有的火險(xiǎn)指數(shù)都顯著增加(在α=0.01或α=0.001 水平上顯著)。而R3的火險(xiǎn)指數(shù)變化不明顯，DC值甚至顯著降低。

表7 1976—2010年各火險(xiǎn)因子平均值MK檢驗(yàn)

1951—2050年各生態(tài)地理區(qū)的FWI變化基本呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)(圖3)。與觀測(cè)值相比，根據(jù)氣候模擬值計(jì)算的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)的變動(dòng)幅度小，說(shuō)明模擬值僅可能比較準(zhǔn)確地表示一個(gè)時(shí)段(30年)的平均狀態(tài)，但不能模擬極端年份的火險(xiǎn)變化。

與基準(zhǔn)時(shí)段相比， 2021—2050年不同情景下各區(qū)火險(xiǎn)期平均火險(xiǎn)指數(shù)的增量變化表明，所有區(qū)域在2021—2050年FWI都有所增加，除R1和R2在RCP2.6情景下變化不顯著外，其他情景與時(shí)段都變化顯著(表8)。R1、R2、R3、R5、R7和R8的火險(xiǎn)天氣指數(shù)將分別增加3.4%～12.5%、6.8%～16.8%、10.7%～19.9%、18.4%～29.8%、22.5%～33.1%和26.4%～40%。4種情景下所有區(qū)域的FFMC、BUI和DMC都增加顯著。DC在4種氣候情景下，R2和R3變化不顯著，R1只有在RCP4.5情景下變化顯著，R5、R7和R8 4種情景下都顯著。ISI為R1和R2在RCP2.6變化不顯著，R3在RCP4.5和RCP6.0情景下不顯著，其他都顯著(表8)。

圖3 1976—2010年觀測(cè)和1951—2050年預(yù)測(cè)的各生態(tài)地理區(qū)的火險(xiǎn)指數(shù)變化Fig.3 FWI of fire season for each eco-geographical region from 1951-2050

表8 4種氣候情景下2021—2050年的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)變化(與基準(zhǔn)時(shí)段比較)

3.3 FWI95th百分位數(shù) 由于不同生態(tài)地理區(qū)的火險(xiǎn)期不同，森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)存在明顯差異。對(duì)于同一區(qū)域，F(xiàn)WI95th百分位與平均值有比較一致的變化趨勢(shì)。所以，采用FWI的高百分位數(shù)來(lái)描述整個(gè)研究區(qū)的空間變化。

在2021—2050年，RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下FWI 95th百分位數(shù)比基準(zhǔn)時(shí)段分別增加13.5%，18.9%，14.9%和22.33%(圖4)。RCP2.6情景下95th百分位數(shù)增加最顯著的區(qū)域主要分布在西南部分區(qū)域， RCP4.5情景下增幅最顯著的區(qū)域是華北地區(qū)， RCP6.0情景下顯著增加的區(qū)域主要分布在西南地區(qū)， RCP8.5情景下增加最顯著的區(qū)域包括西南和華中、華北部分區(qū)域。

2021—2050年R1、R2和R3的FWI 95th百分位數(shù)增量都在10%以下(表9)，R1在RCP2.6情景下還下降了1%。但R5、R7和R8區(qū)域增加明顯(9%～34%)，在RCP4.5和RCP8.5情景下增幅達(dá)到22%～34%。這表明未來(lái)南方和西南林區(qū)的高火險(xiǎn)天氣日數(shù)將大幅度增加。

表9 4種氣候情景下2021—2050年各生態(tài)地理區(qū)FWI 95th百分位數(shù)變化比率

4 討論

中國(guó)森林分布區(qū)在1961—2010年的平均氣溫呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，年均降水量變化趨勢(shì)不顯著。所有生態(tài)地理區(qū)的火險(xiǎn)期平均氣溫都呈增加趨勢(shì)，而火險(xiǎn)期降水量只有R3顯著增加。鄔宏等(2013)也認(rèn)為1961—2010年中國(guó)東部林區(qū)年均最高氣溫呈上升趨勢(shì)，年增幅為0.017 1 ℃。張艷平等(2008)發(fā)現(xiàn)大興安嶺地區(qū)1972—2005年的年均氣溫呈顯著升高趨勢(shì), 夏季干旱化趨勢(shì)較為嚴(yán)重。這與本文研究結(jié)果基本一致。

各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)的火險(xiǎn)期指數(shù)平均值大部分表現(xiàn)出增加趨勢(shì)，只有R3的火險(xiǎn)指數(shù)變化不明顯，DC值甚至顯著降低。國(guó)內(nèi)有關(guān)氣候變化對(duì)森林火災(zāi)的影響研究主要集中在重點(diǎn)火險(xiǎn)區(qū)——大興安嶺林區(qū)(R1)。楊光等(2012)認(rèn)為大興安嶺漠河縣1971—2010年的初始蔓延、有效可燃物、林火天氣和火災(zāi)難控程度等指數(shù)都呈增加趨勢(shì)，進(jìn)入21 世紀(jì)后這些火險(xiǎn)指數(shù)增幅更為顯著。頻繁出現(xiàn)的夏季干旱, 已使我國(guó)大興安嶺林區(qū)森林火險(xiǎn)期發(fā)生了顯著變化，夏季林火數(shù)量和過(guò)火面積均增加，氣候變化引起的暖干化趨勢(shì)導(dǎo)致了火險(xiǎn)期提前和延長(zhǎng)、林火頻率和過(guò)火面積增加及林火強(qiáng)度增大(趙鳳君等，2009)。

雖然氣候預(yù)測(cè)模型可以比較好地模擬一個(gè)時(shí)段的氣溫和降水平均狀態(tài)，但目前還不能很好地模擬極端氣候事件；而森林火災(zāi)特別是森林大火一般是發(fā)生在森林火險(xiǎn)天氣高的條件下，一個(gè)時(shí)段或者火險(xiǎn)期的平均火險(xiǎn)天氣指數(shù)不能完全反應(yīng)實(shí)際的森林火險(xiǎn)情況。受獲取數(shù)據(jù)的限制，文中計(jì)算森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)采用的是日最高氣溫、平均風(fēng)速和最低相對(duì)濕度，不是中午的定時(shí)值，這對(duì)森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)的準(zhǔn)確性有一定的影響，但這樣計(jì)算的森林火險(xiǎn)天氣指數(shù)也能比較好地反映森林火險(xiǎn)的變化趨勢(shì)。根據(jù)多個(gè)氣候情景模式的模擬值分析未來(lái)的森林火險(xiǎn)天氣變化區(qū)域，也在一定程度上提高了預(yù)測(cè)的可靠性。隨著氣候模擬技術(shù)的發(fā)展，今后需要研究極端氣候事件對(duì)于森林火險(xiǎn)天氣和潛在林火行為的影響。

5 結(jié)論

本文應(yīng)用的氣候模式對(duì)研究區(qū)的年氣溫與降水的模擬值基本和觀測(cè)值一致，因而可基于其預(yù)測(cè)結(jié)果預(yù)測(cè)未來(lái)森林火險(xiǎn)變化。在2021—2050年，預(yù)測(cè)我國(guó)森林分布區(qū)的平均氣溫和降水量都有所增加； 火險(xiǎn)期的平均氣溫增加顯著，但降水量變化不明顯，這使火險(xiǎn)期的氣候呈現(xiàn)暖干化變化趨勢(shì)。

在1976—2010年觀測(cè)的各生態(tài)地理區(qū)內(nèi)森林分布區(qū)的火險(xiǎn)期指數(shù)均表現(xiàn)出增加趨勢(shì)，與模型預(yù)測(cè)的增加趨勢(shì)一致，但年際變幅遠(yuǎn)大于模型預(yù)測(cè)值，因而模型預(yù)測(cè)的火險(xiǎn)只能比較準(zhǔn)確地表示一個(gè)時(shí)段(30年)的平均狀態(tài)，但不能模擬極端年份火險(xiǎn)變化。

根據(jù)預(yù)測(cè)，2021—2050年大部分區(qū)域的火險(xiǎn)指數(shù)將升高，南方比北方林區(qū)的增幅更顯著， 華北和西南地區(qū)的森林火險(xiǎn)明顯升高；這些區(qū)域?qū)⑹巧只馂?zāi)預(yù)防的重點(diǎn)區(qū)域，需開展針對(duì)性的林火管理措施，以降低森林火災(zāi)危害。

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(責(zé)任編輯 朱乾坤)

Impacts of Climate Change on Forest Fire Danger in China

Tian Xiaorui Shu Lifu Zhao Fengjun Wang Mingyu

(StateForestryAdministrationKeyOpenLaboratoryofForestProtectionResearchInstituteofForestEcology,EnvironmentandProtection,CAFBeijing100091)

【Objective】 Up to now, researches on forest fire and climate change in China were mainly carried out on regional scale. Thus, it is necessary to study the influences of climate change on forest fire danger on the national scale, which would provide a scientific reference for macro forest fire management in China.【Method】 The study area includes main forest distribution regions in China, and it was divided into six regions according to the eco-geographic system in China. The main climatic characteristics and fire danger changes were analyzed over the past 50 years and future period from 2021 to 2050. Surface climate observation data (1961—2010) were collected from 824 basic weather stations, and the data for every meteorological factor were interpolated to grid points (spatial resolution with 0.25°×0.25°) by using distance average weighted method . Simulated climate data (1951—2050) include four climate scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, and RCP8.5) and five global climate models (GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, and NorESM1-M), and their horizontal resolution was 0.5°×0.5°. Daily fire weather indexes (FWI) were calculated for each grid by FWI system according to the observed data and the calibrated data with the climate models. Mann-Kendall method was used for mutation test.【Result】 The average temperature from observed data for the study area in baseline period (1971—2010) showed an upward trend, but there was no significant change in the precipitation. The average temperature in fire season increased significantly from 1961—2010. But the precipitation increased significantly only for the coniferous forest region in temperate arid and desert areas, and no significant changes were found in other forest regions. from 1976—2010, the average FWI for fire season in each eco-geographical region showed an increasing trend. The average temperature in the forest distribution areas would increase by 1.6-2.1 ℃ from 2021—2050 based on theresult of regional climate models, and the precipitation could increase by 2.3%-4.8%. The average temperature of fire season for each ecological region would increased significantly in 2021-2050, compared with the baseline period. But precipitation would increased significantly just for the coniferous forest region in cold temperate humid zone and broad-leaved forest and artificial vegetation region in north subtropical humid zone. The 95thpercentile FWI from 2021—2050 would increase by 13.5%, 18.9%, 14.9%, and 22.3% for scenarios RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, and RCP8.5, respectively. There are differences in spatial distribution for the FWI increments with different climate scenarios. The days with high fire danger rating would increase significantly for southern and southwestern regions.【Conclusion】 The simulated temperature and precipitation data are almost consistent with the observed data in history. From 2021—2050, the average temperature would increase in forest regions, and the climate in fire season would show a warming and drying trend. The fire weather indexes showed an increasing trend from 1976—2010, and they would continue rise from 2021—2050. The fire weather indexes would increase more significant in the south than in the north China. North and southwest China would be the key areas for forest fire prevention in the future. At present, the climate model cannot simulate extreme climate events well, which must affect the accuracy of the fire danger analysis. But the result can reflect the tendency of fire weather change. In the future, more attention should be paid to the study on the influences of extreme climate events on forest fire risk and potential fire behavior.

climate change； forest fire danger； climate impacts

10.11707/j.1001-7488.20170716

2016-06-29；

2017-01-06。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31270695)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAC19B02)和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31470658)。

S762.2

A

1001-7488(2017)07-0159-11

*舒立福為通訊作者。