《林业资源管理》：基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究（国家林业局调查规划设计院：闫平、邹全程）

2018年10月 林业资源管理 October 2018 第5期 FOREST RESOURCES MANAGEMENT No 5 基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 闫平,邹全程 (国家林业局调查规划设计院,北京100714) 摘要:以大兴安岭地区2000—2010年卫星火点教据为基础,运用逻辑斯蒂回归模型建立基于气象、植被、地形、 社会经济和基础设施因子的林火预测模型,并划分火险等级。此外,基于火险区划对大兴安岭地区的林火监控 与扑救效率进行评价分析。模型预测结果表明,坡度、月平均降水、月平均温度等多种因素对大兴安岭地区林 火发生有显著影响;火险区划表明,高火险区域面积占研宛区域总面积的λ4.47%;林火监控效果的评价结果显 ,对比现有瞭望塔选址方式,网格布设法(2okm×km网格和l0kmκlokm网格)的監控布点可以昰著提高 林火监测效果,高火险区域监测面积分别提高36.97%和60.52%,同时,站点需求数量也相应减少;林火扑救 可达性研究表明,大兴安岭地区东、南、西部地区对高火险区城的可达性较好,中、北部地区则相对较差,而 全区仅有1乃3的森林消防站处于可达性高的区域,因此建议在可达性差的高火险区域适当增设森林消防站,从 而全面提高该区域林火扑救效率。 关键词:逻辑斯蒂回归;火险区划;林火监控;视域分析;可达性分析 中图分类号:S762文献标识码:A文章编号:1002-6622(2018)05-0090-09 DOI:10.13466/ j. enki. kyzyl2018.05.015 Monitoring Efficiency and Suppression Accessibility of Forest Fire in Daxing an Mountains Based on Fire risk Division YAN Ping, ZOU Quancheng Academy of Forest Inventory and Planning, SFA, Beijing 100714, China Abstract: A logistic regression model was used to predicte Daxing'an Mountains forest fire based on the climate, vegetation, terrain, socio-economic and infrastructure factors combing satellite fire point dataset from 2000 to 2010, the fire risk division was generated accordingly. In addition, an analysis of efficiency of fire ig- nition monitoring and suppression was also conducted based on fire risk division. The results showed th thirteen factors including slope, monthly average precipitation, monthly average temperature etc., are signifi cantly correlated with forest fires. High fire risk zone accounts for 24. 47% of Daxing'an Mountains. Compared to current allocation of fire monitoring the gridding methods on location selection of (20 km x 20 km grid and 10 km x 10 km grid) can significantly improve the efficiency of fire mo- nitoring. The visible rates on the high fire risk zone improved 36. 97% and 60. 52% respectively and the re- quired number of fire towers reduced meanwhile. On the other hand, the accessibilities of fire suppression to high fire risk zone are higher in east South and West of Daxing'an Mountains than the central and Northern areas, however, only one third forest fire station in the region can send fire fighters to high fire risk areas a short time. We therefore suggest that more fire stations need to be added in the poor accessibility area in 收稿日期:2018-06-07;修回日期:2018-10-19 基金项目:森林防火工程项目规范(2018-1-06 作者简介:闫平(1973-),男,河北张北人,高工,博士,主要从事林业调查规划设计及生态经济学方面的研究工作。 Email: yp650@ qq com

-,+1 年 +, 月 第 4 期 林业资源管理 @AB%*CB%*A'B0%* D(#()%D%#C AEFG:HI-,+1 #G?4 基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 闫 平# 邹全程 '国家林业局调查规划设计院( 北京 +,,8+5* 摘要!以大兴安岭地区 -,,,,-,+, 年卫星火点数据为基础# 运用逻辑斯蒂回归模型建立基于气象' 植被' 地形' 社会经济和基础设施因子的林火预测模型# 并划分火险等级$ 此外# 基于火险区划对大兴安岭地区的林火监控 与扑救效率进行评价分析$ 模型预测结果表明# 坡度' 月平均降水' 月平均温度等多种因素对大兴安岭地区林 火发生有显著影响& 火险区划表明# 高火险区域面积占研究区域总面积的 -5?58b& 林火监控效果的评价结果显 示# 对比现有望塔选址方式# 网格布设法 !-,MSm-,MS网格和 +,MSm+,MS网格" 的监控布点可以显著提高 林火监测效果# 高火险区域监测面积分别提高 7/?68b和 /,?4-b# 同时# 站点需求数量也相应减少& 林火扑救 可达性研究表明# 大兴安岭地区东' 南' 西部地区对高火险区域的可达性较好# 中' 北部地区则相对较差# 而 全区仅有 + 27 的森林消防站处于可达性高的区域# 因此建议在可达性差的高火险区域适当增设森林消防站# 从 而全面提高该区域林火扑救效率$ 关键词!逻辑斯蒂回归&火险区划&林火监控&视域分析&可达性分析 中图分类号!*8/- 文献标识码!( 文章编号!+,,- .//--'-,+1*,4 .,,6, .,6 收稿日期!-,+1 .,/ .,8)修回日期!-,+1 .+, .+6 基金项目!森林防火工程项目规范'-,+1 .+ .,/* 作者简介!闫平'+687 .*(男(河北张北人(高工(博士(主要从事林业调查规划设计及生态经济学方面的研究工作- %STNO!PX/4,UVV?EGS !"#!+,?+75// 2K?ELMN?OP;PQO?-,+1?,4?,+4 M)*-%)4-*5 X66->-0*>( ,*'$&2240++-)*=>>0++-.-/-%( )6N)40+%N-40-* !,\-*5`,*M)&*%,-*+S,+0')*N-40;-+O!-1-+-)* $(#=NLQ(&A'g[TLE%!(OGQN]FNEIHQIH]]NGL SG\HO_T][]H\ FGXIH\NEFHRTeNLQlTL DG[LFTNLl]^GIH]F^NIH:T]H\ GL F<H EONSTFH(WHQHFTFNGL(FHIITNL(]GENGaHEGLGSNETL\ NL^IT]FI[EF[IH^TEFGI]EGS:NLQ]TFHOONFH^NIHXGNLF\TFT]HF^IGS -,,, FG-,+,(F<H^NIHIN]M \NWN]NGL _T]QHLHITFH\ TEEGI\NLQOP?"L T\\NFNGL(TL TLTOP]N]G^H^^NENHLEPG^^NIHNQa LNFNGL SGLNFGINLQTL\ ][XXIH]]NGL _T]TO]GEGL\[EFH\ :T]H\ GL ^NIHIN]M \NWN]NGL?C<HIH][OF]]<G_H\ F<TF F<NIFHHL ^TEFGI]NLEO[\NLQ]OGXH(SGLF<OPTWHITQHXIHENXNFTFNGL(SGLF<OPTWHITQHFHSXHITF[IHHFE?(TIH]NQLN^Na ETLFOP EGIIHOTFH\ _NF< ^GIH]F ^NIH]?YNQ< ^NIH IN]M ;GLH TEEG[LF] ^GI -5?58b G^ RTeNLQlTL DG[LFTNL]?0GSXTIH\ FGE[IIHLFTOOGETFNGL G^^NIHSGLNFGINLQ(F<HQIN\\NLQSHF<G\]GL OGETFNGL ]HOHEFNGL G^ ^NIHFG_HI'-, MSm-, MSQIN\ TL\ +, MSm+, MSQIN\* ETL ]NQLN^NETLFOPNSXIGWHF<HH^^NENHLEPG^^NIHSGa LNFGINLQ?C<HWN]N:OHITFH]GL F<H<NQ< ^NIHIN]M ;GLHNSXIGWH\ 7/?68b TL\ /,?4-b IH]XHEFNWHOPTL\ F<HIHa V[NIH\ L[S:HIG^^NIHFG_HI]IH\[EH\ SHTL_<NOH?AL F<HGF<HI<TL\(F<HTEEH]]N:NONFNH]G^^NIH][XXIH]]NGL FG <NQ< ^NIHIN]M ;GLHTIH<NQ<HINL %T]F(*G[F< TL\ ZH]FG^RTeNLQlTL DG[LFTNL]F<TL F<HEHLFITOTL\ #GIF<HIL TIHT]( <G_HWHI(GLOPGLHF<NI\ ^GIH]F^NIH]FTFNGL NL F<HIHQNGL ETL ]HL\ ^NIH^NQ<FHI]FG<NQ< ^NIHIN]M TIHT]NL T]<GIFFNSH?ZHF<HIH^GIH][QQH]FF<TFSGIH^NIH]FTFNGL]LHH\ FG:HT\\H\ NL F<HXGGITEEH]]N:NONFPTIHTNL

第5期 闫平等:基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 order to improve the efficiency of forest fire suppression of Daxing'an Mountains. Key words: Logistic regression, fire risk division, forest fire monitoring 林火是森林生态系统一个重要的生态因子,可达性,即以一种交通方式为基础,从某一区域到 也可对森林和人类生命财产造成严重损失-21。达特定火险区域的便利程度[。由于大兴安岭林 据统计,1950—2010年,我国年均发生火灾12683区森林火灾发生率较高,且分布范围广,林火的监 次,年均过火面积达67.48万hm23。大兴安岭地控和扑救较为困难,因此建立合理的林火监控和扑 区是我国北方重要林区,受气候和植被类型影响救体系是大兴安岭森林防火工作的关键。 林火频发,是我国平均过火面积最严重的区域1 鉴于此,本文:运用逻辑斯蒂回归模型,综合考 有效的林火预测和监控扑救对控制林火发生,减虑气象、植被、地形及人口和社会经济因子,对大兴 少林火灾害有重要意义,是当前林火研究的两个安岭地区进行森林火险划;根据火险区划结果,利 主要方向。目前,很多学者已对大兴安岭地区林用空间网格化的瞭望塔选址方式进行火险区域视 火预测方法开展了研究并取得了一定成果5-8),域分析,提出监控成本与监控效率兼顾的方案;应 然而针对该地区的林火监测和林火扑救效率的研用空间分析技术分析了大兴安岭地区高火险区域 究还不够深入。 的扑救可达性。本研究对提升大兴安岭地区森林 瞭望塔监测是我国林区地面林火监测的主要防火效率具有一定意义,可为相关部门制定林火监 手段9,通常以相对海拔高度为主要依据进行布控与扑救方案提供科学依据 点。该方法对于小范围区域的林火监测具有一定 成效,而对于大面积林区则有较大的局限性,存在1研究区域概况 监控资源分配和监控效率无法兼顾的问题。对于 大兴安岭林区是我国最北的林区,位于北纬 林火扑救来说,评价其效率的一个重要指标是空间50910′~53°33′,东经12112′~12700′(图1),区域 高high:3821 图1研究区域示意图 Fig. I Study area and fire points

第 4 期 闫平等!基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 GI\HIFGNSXIGWHF<HH^^NENHLEPG^^GIH]F^NIH][XXIH]]NGL G^RTeNLQlTL DG[LFTNL]? ?0( <)4'+!!GQN]FNEIHQIH]]NGL(^NIHIN]M \NWN]NGL(^GIH]F^NIHSGLNFGINLQ(WN]N:NONFPTLTOP]N](TEEH]]N:NONFPTLTOP]N] 林火是森林生态系统一个重要的生态因子( 也可对森林和人类生命财产造成严重损失/+ .-0 - 据统计(+64,1-,+, 年(我国年均发生火灾 +- /17 次(年均过火面积达 /8?51 万 <S- /70 - 大兴安岭地 区是我国北方重要林区(受气候和植被类型影响 林火频发(是我国平均过火面积最严重的区域/50 - 有效的林火预测和监控扑救对控制林火发生(减 少林火灾害有重要意义(是当前林火研究的两个 主要方向- 目前(很多学者已对大兴安岭地区林 火预测方法开展了研究并取得了一定成果/-(4 .10 ( 然而针对该地区的林火监测和林火扑救效率的研 究还不够深入- 望塔监测是我国林区地面林火监测的主要 手段/60 (通常以相对海拔高度为主要依据进行布 点- 该方法对于小范围区域的林火监测具有一定 成效(而对于大面积林区则有较大的局限性(存在 监控资源分配和监控效率无法兼顾的问题- 对于 林火扑救来说(评价其效率的一个重要指标是空间 可达性(即以一种交通方式为基础(从某一区域到 达特定火险区域的便利程度/+,0 - 由于大兴安岭林 区森林火灾发生率较高(且分布范围广(林火的监 控和扑救较为困难(因此建立合理的林火监控和扑 救体系是大兴安岭森林防火工作的关键- 鉴于此(本文!运用逻辑斯蒂回归模型(综合考 虑气象"植被"地形及人口和社会经济因子(对大兴 安岭地区进行森林火险划)根据火险区划结果(利 用空间网格化的望塔选址方式进行火险区域视 域分析(提出监控成本与监控效率兼顾的方案)应 用空间分析技术分析了大兴安岭地区高火险区域 的扑救可达性- 本研究对提升大兴安岭地区森林 防火效率具有一定意义(可为相关部门制定林火监 控与扑救方案提供科学依据- @ 研究区域概况 大兴安岭林区是我国最北的林区(位于北纬 4,n+,lj47n77l(东经 +-+n+-lj+-8n,,l'图 +*(区域 图 + 研究区域示意图 N-5?+ $%&'( ,40, ,*'6-402)-*%+ 6+

林业资源管理 第5期 面积为835万hm2。该区域属于寒温带大陆性季风 (续表) 气候,年平均气温-2~-4℃,年均降水量350 变量类型 数据来源/精度 单位 500mm。区内具有丰富的森林资源,森林覆盖率约 距离居民 I km 点距离 为62%,主要树种有樟子松( Pinus sylvestris 社会经济距离铁路 自包数 绘局基础地理 据中心(矢量 I km var. mongolica)、兴安落叶松( Larix gmelinii)、白桦 地形要素数据)1 ( Betula platyphylla)、山杨( Populus)等。大兴安岭地 距离 区是我国森林火灾的高发区、重灾区。据统计, 铁路运营 I km 2001-2010年年均过火林地面积为4.87万hm2,位 居全国之首{。 公路运营 I km 基础设施里程 中国统计年鉴 建设等级公路(20020年)m1km 2研究方法 等外公路 距离河流 2.1数据来源 数据来源主要包括五部分,即火点数据、地形 数据、气候数据、植被数据,以及人口和社会经济数险区划。由于二项逻辑斯蒂回归模型要求因变量 据。其中,火点数据选用分辨率高且适用于中国区为(0,1)结构,本文基于 ArcGIs10.2软件,按照与 域的MODS林火数据2-1,大兴安岭地区现有防火点1:2的比例随机生成“非着火点”用于建模 火瞭望塔和森林防火站数据来自大兴安岭地区森分析。 林防火办公室,其余数据具体来源如表1所示。 2)气象数据。运用 ArcGIS0.2软件的空间分 2.2数据处理 析模块,提取大兴安岭2000-2010年每个火点和非 1)火点数据。基于SPSS19.0软件,运用二项着火点发生当月的气象数据(包括月平均气温、月 逻辑斯蒂回归方法建立林火预测模型并进行森林火平均降水、月平均相对湿度)。 3)植被与地形数据。通过 ArcgIs10.2软件对 表1数据来源 大兴安岭高程和植被覆盖度进行提取,同时运用空 Tab. 1 Data sources 间分析模块对研究区域DEM数据进行运算,得到坡 变量类型 数据来源/精度 度和坡向的栅格数据。其中,坡向数据提取步骤 高程 国家測绘局基础地理信息中 1)提取任意火点和非火点的坡向;2)求出每一种坡 地形 坡度 心(数字高程模型数据)4% 向占总坡向的百分比;3)将该比例值对应到所属点 的坡向,即用坡向比例代替该点坡向值。 月平均 降水量 4)人口和社会经济数据。对基础设施中的矢 候平均国家地球系统科学数据共享 平台 HADCM2模式中国区0.1℃ 量数据进行转换,通过 ArcGIS10.2软件图层连接 月平均域数据集 功能计算火点与非火点到铁路、公路、河流和居民 相对湿度 点之间的距离。通过中国统计年鉴获得2000 植被植被 国家基础科学数据共享 2010年研究区域人口受教育程度、电力消费量、铁 服务平台,地理空间 数据云[ 路运营里程、公路运营里程、等级公路、高速公路 等外公路和人均GDP等数据 社会经济受教育 中国统计年鉴 2.3林火预测模型与火险等级划分 程度 (2000-2010年)[m 2.3.1二项逻辑斯蒂回归模型的基本原理和校验 电力 亿kwh 目前,利用二项逻辑斯蒂回归方法( logistic re 消费量 gressIon,IR)进行林火预测模型及火险划分研究已

林业资源管理 第 4 期 面积为 174 万 0+ 变量类型 变量 数据来源2精度 单位 地形 高程 坡度 坡向 国家测绘局基础地理信息中 心'数字高程模型数据* /+50 +S b b 气候 月平均 降水量 月平均 气温 月平均 相对湿度 国家地球系统科学数据共享 平台 Y(R0D- 模式中国区 域数据集/+40 +SS ,`+s b 植被 植被 覆盖度 国家基础科学数据共享 服务平台(地理空间 数据云/+/0 b 社会经济 '+* 人均 收入 受教育 程度 电力 消费量 中国统计年鉴 '-,,,1-,+, 年* /+80 + 元 b 亿 M_< '续表* 变量类型 变量 数据来源2精度 单位 社会经济 '-* 距离居民 点距离 距离铁路 距离 距离公路 距离 国家测绘局基础地理 信息数据中心'矢量 地形要素数据* /+50 + MS + MS + MS 基础设施 建设 铁路运营 里程 公路运营 里程 等级公路 等外公路 距离河流 距离 中国统计年鉴 '-,,,1-,+, 年* /+80 + MS + MS + MS + MS + MS 险区划- 由于二项逻辑斯蒂回归模型要求因变量 为',(+*结构(本文基于 (IE)"* +,?- 软件(按照与 火点 + i- 的比例随机生成%非着火点& 用于建模 分析//0 - -* 气象数据- 运用 (IE)"*+,?- 软件的空间分 析模块(提取大兴安岭 -,,,1-,+, 年每个火点和非 着火点发生当月的气象数据'包括月平均气温"月 平均降水"月平均相对湿度*- 7* 植被与地形数据- 通过 (IE)"*+,?- 软件对 大兴安岭高程和植被覆盖度进行提取(同时运用空 间分析模块对研究区域 R%D数据进行运算(得到坡 度和坡向的栅格数据- 其中(坡向数据提取步骤! +*提取任意火点和非火点的坡向)-*求出每一种坡 向占总坡向的百分比)7*将该比例值对应到所属点 的坡向(即用坡向比例代替该点坡向值- 5* 人口和社会经济数据- 对基础设施中的矢 量数据进行转换(通过 (IE)"* +,?- 软件图层连接 功能计算火点与非火点到铁路"公路"河流和居民 点之间的距离- 通过中国统计年鉴获得 -,,,1 -,+, 年研究区域人口受教育程度"电力消费量"铁 路运营里程"公路运营里程"等级公路"高速公路" 等外公路和人均 )R=等数据- BDC 林火预测模型与火险等级划分 BDCD@ 二项逻辑斯蒂回归模型的基本原理和校验 目前(利用二项逻辑斯蒂回归方法'OGQN]FNEIHa QIH]]NGL(!B*进行林火预测模型及火险划分研究已 6-

第5期 闫平等:基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 受到国内外学者的广泛认可18-1。本文基于二项进行研究。利用研究区域DEM数据和150m等值 逻辑斯蒂回归方法建立大兴安岭地区林火发生的线,结合区域森林资源分布和火险区划情况,选择 概率模型,并以受试者特征曲线( receiver operatin 每个网格内的最高点作为观测点并生成观测点文 characteristic curve,ROC曲线)下的面积( the area件,进行视域分析 under the curve,AUC)作为判断模型预测准确度和 将传统方法和网格布设法的监控效率与大兴 拟合程度的标准。在ROC曲线的基础上,利用安岭地区现有瞭望塔的监控效率进行对比分析,选 约登指数( Youden index)获得最佳临界值(cut-of择最适合该区域的林火监控点布设方法。 point),以此判断林火是否发生21 2.4.2林火扑救可达性效率评价方法 2.3.2模型变量选择与运算 利用 ArcgIs10.2的空间分析功能,计算大兴 将全部数据分割为70%和30%两部分,分别用安岭区域内任意空间位置到达该区域高火险地区 于建模和模型检验。同时为了减少数据分割造成所需的时间及到达能力。本文主要研究公路交通 的误差全部数据进行5次随机分割获得5组样本对高火险区域可达性的影响。根据《中华人民共和 数据,并进行5次独立模型运算,选择在其中3次及国公路工程技术标准(JGB01-2003)》和《中华人 以上模型运算中的显著变量作为最终变量,对全样民共和国林区公路工程技术标准(LYJ5104 本进行运算分析。 1998)》,并参考前人研究成果3,设定大兴安岭地 2.4林火监控效果及扑救可达性评价方法 区:非林区内国道速度为100km/h,省道速度为80 2.4.1林火监控效果评价方法 km/h,县道速度为40km/h,乡道速度为20km/h 对于林火监控效果的评价,主要从目标区域内步行速度为5km/h;林区内国道速度为60km/h,省 监控站的监测范围(可视范围)和资源消耗情况(站道速度为40km/h,县道速度为30km/h,乡道速度 点数量)两个方面来综合考虑。利用ArGS1O.2软为20km/h,步行速度为3km/h。采用成本距离分 件,首先计算大兴安岭林区现有防火瞭望塔对区析法2,在确定上述6种方式的每公里所需的分钟 域内林区和高火险地区的可见范围,并对现有林火数(相对时间成本)(表2)后,使用AGS的空间分 监控效果进行评价;之后,基于森林火灾监控点选析模块对大兴安岭高火险区域进行可达性分析。 址原则和研究区域地形特性-2,应用传统方法和 网格布设法进行选址研究,并同大兴安岭现有瞭望 表2不同道路类型机动车步行速度及相对时间成本 塔的监测效果和资源消耗情况进行对比。两类瞭 Tab. 2 The speed of motor vehicles and walking on 望塔布设方法如下 different types of road and the relative time costs 1)传统方法{2。基于DEM数据在研究区域 道路类型 国道省道县道乡道步行 建立150m等值线,利用等值线、森林资源分布和需速度(非林区)(km/B) 要重点监测区域(林火高发区)选择观测点,生成观相对时间成本(mi/km)0.60.751.5312 测点文件,然后根据DEM数据进行视域分析。 速度(林区)(km/h) 2)网格布设法。基于林火监控点的监控半相对时间成本(mmkm) 径、间隔距离及监控可视效率,通过在研究区域内 布设一定面积的网格作为研究单元,并选择每个3结果与分析 单元内的最高点作为监控的布设点。由于林火监3.1林火预测模型建立与火险划分 控点的监控范围和距离间隔均有一定范围(一般3.1.1模型结果分析 认为林火监控最大距离20km,且监控点之间应间 利用SPSS19.0软件,对5个样本组进行拟合 隔10km左右)9。为保证监测效果最佳,本文选分析,从而得到5组显著因子;选择其中出现3次以 择20km×20km和10km×10km两种网格尺度上的变量作为最终的显著因子,进行全样本数据的

第 4 期 闫平等!基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 受到国内外学者的广泛认可/+1 .+60 - 本文基于二项 逻辑斯蒂回归方法建立大兴安岭地区林火发生的 概率模型(并以受试者特征曲线'IHEHNWHIGXHITFNLQ E/0+,*')+%+ 道路类型 国道 省道 县道 乡道 步行 速度'非林区*'MS2<* +,, 1, 5, -, 4 相对时间成本'SNL2MS* ,`/ ,`84 +`4 7 +- 速度'林区*'MS2<* /, 5, 7, -, 7 相对时间成本'SNL2MS* + +`4 - 7 -, C 结果与分析 CD@ 林火预测模型建立与火险划分 CD@D@ 模型结果分析 利用 *=** +6?, 软件(对 4 个样本组进行拟合 分析(从而得到 4 组显著因子)选择其中出现 7 次以 上的变量作为最终的显著因子(进行全样本数据的 67

林业资源管理 第5期 拟合分析;最终变量为坡度(%)、距离铁路的距离 利用ROC曲线进行模型预测能力和拟合优度 (km)、距离公路的距离(km)、距离居民点距离检验,并且计算林火发生的最佳临界值。结果显示 (km)、距离河流距离(km)、月平均气温(℃)、月平5个样本组的AUC均较高且接近,且5个样本组的 均相对湿度(%)、月平均降水量(mm)、植被覆盖度预测准确率皆在78%左右,表明该模型((1)式)的 (%)、受教育程度(%)、电力消耗量(亿kwh)、铁路预准确率较高,拟合程度较好。此外,根据ROC曲 运营里程(km)和等外公路(km)共13个因子。 线分析得出相应的特异性指数和敏感性指数,并由 3.1.2模型结果检验 此计算出全样本的最佳临界值为0.363(表3)。 表3逻辑斯蒂模型预测能力和拟合优度检验 Tab. 3 The predictive ability and goodness of fit of Logistic regression model 洋本组1 样本组2 样本组3 样本组4 样本组5 全样本 0.858 0.855 0.851 临界值 0.342 0.354 0.367 0.367 0.328 预测准确率/% 77.9 表4逻辑斯蒂模型拟合参数 Tab. 4 The estimate of parameters of logistic regression model 自变量因子 估值系数 标准误差 Wald检验 显著性水平(p) 离铁路距离 0.00l 381.941 <0.00l 距离河流距离 9.016 0.004 315.839 距离居民点距离 0.015 0.002 87.479 <0.00l 坡度 月平均气温 0.005 316.728 <0.00l 月平均相对湿度 0.015 0.005 10.015 月平均降水 植被覆盖度 0.157 200.826 受教育程度 53.718 电力消耗量 0.001 18.769 铁路运营里程 0.00035 等外公路 0.000002 1.167 5.471 1.578 12.022 0.001 根据全模型拟合效果(表4),建立大兴安岭林区林火发生概率模型,即 1+-(-5.471+0.0241+0.09x2+0.060x3+0015x4+0.014x5+0.087x6-0.015xy-0072x8-0.229-0.25110-000xn+0ux+0.00 式中:P为林火发生概率;X1为距离铁路的距路(km) 离(km);X2为距离河流距离(km);X3为距离公路3.13林火火险等级区划 的距离(km);X4为距离居民点距离(km);X为坡 根据预测模型(1)式)的计算结果,得到 度(%);X。为月平均气温(℃);x2为月平均相对湿2000200年大兴安岭地区火点及非火点的预测 度(%);X为月平均降水量(mm);X。为植被覆盖概率。利用AGlS10.2软件,进行克里金插值分 度(%):xm为受教育程度(%);x1为电力消耗量析,从而得到研究区域的林火发生概率(图2(a) (亿kwkh);Xn为铁路运营里程(km);XB为等外公以最佳临界值(0.363)和0.5为界,将概率小于

林业资源管理 第 4 期 拟合分析)最终变量为坡度'b*"距离铁路的距离 'MS*" 距离公路的距离 ' MS*" 距离居民点距离 'MS*"距离河流距离' MS*"月平均气温's*"月平 均相对湿度'b*"月平均降水量'SS*"植被覆盖度 'b*"受教育程度'b*"电力消耗量'亿 M_%-10,.-/-%( ,*'5))'*0++)66-%)6V)5-+%->40540++-)*3)'0/ 项目 样本组 + 样本组 - 样本组 7 样本组 5 样本组 4 全样本 ('0 ,?14- ,?141 ,?14- ,?144 ,?14+ ,?145 临界值 ,?75- ,?745 ,?7/8 ,?7/8 ,?7-1 ,?7/7 预测准确率2b 88?1 81?, 88?6 88?6 88?/ 88?6 表 5 逻辑斯蒂模型拟合参数 Q,.?5 Q700+%-3,%0)62,4,30%04+)6/)5-+%->40540++-)*3)'0/ 自变量因子 估值系数 标准误差 ZTO\ 检验 显著性水平''* 距离铁路距离 ,?,-5 ,?,,+ 71+?65+ w,?,,+ 距离河流距离 ,?,86 ,?,-/ 6?,+/ ,?,,7 距离公路距离 ,?,/6 ,?,,5 7+4?176 w,?,,+ 距离居民点距离 ,?,+4 ,?,,- 18?586 w,?,,+ 坡度 ,?,+5 ,?,,8 5?58/ ,?,75 月平均气温 ,?,18 ,?,,4 7+/?8-1 w,?,,+ 月平均相对湿度 .,?,+4 ,?,,4 +,?,+4 ,?,,- 月平均降水 .,?,8- ,?,-/ 8?4,4 ,?,,/ 植被覆盖度 .-?--8 ,?+48 -,,?1-/ w,?,,+ 受教育程度 .,?-4+ ,?,75 47?8+1 w,?,,+ 电力消耗量 .,?,,7 ,?,,+ +1?8/6 w,?,,+ 铁路运营里程 ,?,,+ ,?,,,74 +4?18 w,?,,+ 等外公路 ,?,,+ ,?,,,,,- ++?+/8 ,?,,+ 常量 .4?58+ +?481 +-?,-- ,?,,+ 根据全模型拟合效果'表 5*(建立大兴安岭林区林火发生概率模型(即! 6P + + QHS' S4?58+Q,?,-5H+Q,?,86H-Q,?,/6H7Q,?,+4H5Q,?,+5H4Q,?,18H/S,?,+4H8S,?,8-H1S,?-?--8H6S,?-4+H+,S,?,,7H++Q,?,,+H+-Q,?,,+H+7* '+* 式中!6为林火发生概率)H+ 为距离铁路的距 离'MS*)H- 为距离河流距离' MS*)H7 为距离公路 的距离'MS*)H5 为距离居民点距离' MS*)H4 为坡 度'b*)H/ 为月平均气温's*)H8 为月平均相对湿 度'b*)H1 为月平均降水量'SS*)H6 为植被覆盖 度'b*)H+, 为受教育程度'b*)H++ 为电力消耗量 '亿 M_<*)H+- 为铁路运营里程' MS*)H+7 为等外公 路'MS*- CD@DC 林火火险等级区划 根据预 测 模 型 '' + * 式* 的 计 算 结 果( 得 到 -,,,1-,+, 年大兴安岭地区火点及非火点的预测 概率- 利用 (IE)"* +,?- 软件(进行克里金插值分 析(从而得到研究区域的林火发生概率'图 -'T**- 以最佳临界值 ',?7/7 * 和 ,?4 为界(将概率小于 65

第5期 闫平等:基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 0.363的区域定义为低火险区,概率在0.363~0.5主要集中在东南、南及西部地区。研究结果表明大兴 的区域定义为中火险区,概率大于0.5的区域定义安岭约有1/4地区发生森林火灾的几率较大。 为高火险区3-3,从而得到研究区域的森林火险等3.2林火监控效果评价 级区划图(图2(b)。 图3为大兴安岭地区现有防火瞭望塔的监控范 图2显示大兴安岭地区中火险以上的面积占总围。经计算,大兴安岭现有防火瞭望塔305座,其对 面积的26.70%,其中高火险的面积占到了24.47%。全林区的瞭望可见率为56.30%,对高火险地区的 大兴安岭地区森林火险分布较为集中,其高火险地区瞭望可见率仅为28.37%。 人 中火险 L⊥⊥1 图2林火发生概率与火险等级分布 Fig. 2 The probability of forest fire occurrence and fire risk classification 人 一刑视围 可视范围 高火险地区 070140 (a)林区监控范围 (b)高火险地区监控范围 图3大兴安岭地区现有防火瞭望塔监控范围 Fig 3 The monitoring range of the existing fire tower in Daxing an mountains 图4为基于传统方法和网格布设法(20km×20该区域高火险区域的可见率为30.94%;20km×20 km和lokm10km网格)的森林防火监控点对整km网格法对林区的可见率为66.76%,高火险区域 个林区和高火险地区的监控效率。其中,传统方可见率达到45.85%;而10km×10km网格对于林 法、20km×20km网格和10km×10km网格依次选区的可见率为93.27%,对高火险区域的可见率则 了160,229和654个监控点位。监控效果研究表上升至889%。 明:方法对于大兴安岭林区的可见率为36.39%,对 研究结果表明大兴安岭现有防火瞭望塔的数

第 4 期 闫平等!基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 ,?7/7 的区域定义为低火险区(概率在 ,?7/7 j,?4 的区域定义为中火险区(概率大于 ,?4 的区域定义 为高火险区/-4 .-/0 (从而得到研究区域的森林火险等 级区划图'图 -':**- 图 - 显示大兴安岭地区中火险以上的面积占总 面积的 -/?8,b(其中高火险的面积占到了 -5?58b- 大兴安岭地区森林火险分布较为集中(其高火险地区 主要集中在东南"南及西部地区- 研究结果表明大兴 安岭约有 +25 地区发生森林火灾的几率较大- CDB 林火监控效果评价 图 7 为大兴安岭地区现有防火望塔的监控范 围- 经计算(大兴安岭现有防火望塔 7,4 座(其对 全林区的望可见率为 4/?7,b(对高火险地区的 望可见率仅为 -1?78b- 图 - 林火发生概率与火险等级分布 N-5?- Q7024).,.-/-%( )66)40+%6-40)>>&440*>0,*'6-404-+O>/,++-6->,%-)* 图 7 大兴安岭地区现有防火望塔监控范围 N-5?7 Q703)*-%)4-*5 4,*50)6%700\-+%-*5 6-40%)<04-*!,\-*5+,*3)&*%,-*+ 图 5 为基于传统方法和网格布设法'-,MSm-, MS和 +,MSm+, MS网格*的森林防火监控点对整 个林区和高火险地区的监控效率- 其中(传统方 法"-,MSm-, MS网格和 +,MSm+, MS网格依次选 了 +/,(--6 和 /45 个监控点位- 监控效果研究表 明!方法对于大兴安岭林区的可见率为 7/?76b(对 该区域高火险区域的可见率为 7,?65b)-,MSm-, MS网格法对林区的可见率为 //?8/b(高火险区域 可见率达到 54?14b)而 +,MSm+, MS网格对于林 区的可见率为 67?-8b(对高火险区域的可见率则 上升至 11?16b- 研究结果表明大兴安岭现有防火望塔的数 64

林业资源管理 第5期 量虽多,但监测效果并不理想,主要由于大兴安岭30.37%,且布点数量减少了76个;而以10km 林区属于山地地形,地面起伏较大,导致监控盲区10km为单元构建网格,其监测范围基本可以覆盖研 较多,进而影响监控效果-。传统选址方法尽管节究区域内的全部林区和高火险区域。 省资源,但在该地区的监控范围相对较低,而通过3.3林火扑救可达性效率评价 构建网格单元进行林火监控站的布设则可以达到 图5(a)为大兴安岭高火险区域的可达性分布 相对较好的效果。其中:以20km×20km为单元构图,并根据林火扑救要求进行了时间分类(图5 建网格,其对高火险区域可见率比该地区当前监测(b))。表5为各时间段可达区域面积占区域总面 效果上升了14.91%,对全林区的可见率提高了积的百分比 瞭望塔 可视范围 可视范围 可视范围 视范围 高火险地区 高火险地区 高火险地区 (a)传统方法监控范围 (b)20km×20km网格法监控范围 (c)1Okm×10km网格法监控范围 图4不同选址方案下防火监控点分布及监控范围 Fig 4 The distribution and monitoring range of fire towers under different site selection 人 人 到达时间(h) 森林防火站 (a)高火险区域的可达性分布 (b)高火险区域的可达性时间划分 图5高火险区域可达性分布图 Fig. 5 The accessibility of high forest fire risk area

林业资源管理 第 4 期 量虽多(但监测效果并不理想(主要由于大兴安岭 林区属于山地地形(地面起伏较大(导致监控盲区 较多(进而影响监控效果/-80 - 传统选址方法尽管节 省资源(但在该地区的监控范围相对较低(而通过 构建网格单元进行林火监控站的布设则可以达到 相对较好的效果- 其中!以 -, MSm-, MS为单元构 建网格(其对高火险区域可见率比该地区当前监测 效果上升了 +5?6+b(对全林区的可见率提高了 7,?78b(且布点数量减少了 8/ 个)而以 +,MSm +,MS为单元构建网格(其监测范围基本可以覆盖研 究区域内的全部林区和高火险区域- CDC 林火扑救可达性效率评价 图 4'T*为大兴安岭高火险区域的可达性分布 图(并根据林火扑救要求进行了时间分类 ' 图 4 ':**- 表 4 为各时间段可达区域面积占区域总面 积的百分比- 图 5 不同选址方案下防火监控点分布及监控范围 N-5?5 Q70'-+%4-.&%-)*,*'3)*-%)4-*5 4,*50)66-40%)%-)*30%7)'+ 图 4 高火险区域可达性分布图 N-5?4 Q70,>>0++-.-/-%( )67-576)40+%6-404-+O,40, 6/

第5期 闫平等:基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 图5显示大兴安岭地区:1)东、南、西部地区对加,在监控范围上升的同时也会增加资源成本,因 高火险地区的可达性较好。2)中、北部地区可达性此需要选择适当的网格面积以实现资金投入和监 较差,且可达性较差的地区占总区域的1/3左右控效果的最优平衡。 (表5);该地区目前共有森林防火站61个,其中有 研究显示大兴安岭中、北部地区对于高火险区 12个能够在3h内到达高火险地区,约占研究区域域的可达性较差。针对这些地区,相关部门应当着 森林防火站总数的1/3。 力建设和完善森林航空消防系统,有效地提高地区 航空灭火能力;而对于可达性较好的地区,可以机 表5林火扑救可达性区域面积比例 械灭火、人工灭火等方式为主要灭火手段。因此 Tab. 5 The ratio of accessible area to total area 在适当增加该地区森林消防站及消防人员数量的 同时,也需要加强林区内防火道路建设,提高公路 小于3 网密度,从而保证扑火队员能够在短时间内到达火 大于12 33.03 场,减少森林火灾造成的损失。 4结论与讨论 参考文献: 4.1结论 [1]张冬有,邓欧,李亦秋,等黑龙江省1980-2005年森林火灾时 1)坡度、距离铁路的距离、距离公路的距离、距 空特征[J]林业科学,2012,48 离居民点距离、距离河流距离、月平均气温、月平均 [2]田晓瑞,舒立福赵凤君.大兴安岭雷击火发生条件分析[]林 业科学,2012,48(7):98-103 相对湿度、月平均降水量、植被覆盖度、受教育程[3]苏立娟,何友均,陈绍志190-200年中国森林火灾时空特征 度、电力消耗量以及铁路运营里程和等外公路共13 及风险分析[冂]林业科学,2015,51(1):88-96. 个因子对大兴安岭森林火灾发生有显著影响。本[4]杨光,舒立福邸雪颖气候变化影响下大兴安岭地区21世纪 文所构建的林火预测模型((1)式),其预测准确率 森林火险等级变化预测[J].应用生态学报,2012,23(12) 3236-3242. 为77.99 5]秦凯伦,郭福涛,邸雪颖,等.基于 Gamma广义线性模型对塔河 2)大兴安岭地区火险区域集中分布在东南、南 地区林火面积与主要气象驱动因子关系的分析[J]东北林业 及西部地区,且高火险地区占全区域总面积 大学学报,2014,42(7):60-64 的24.47%。 6]梁慧玲,林玉蕊,杨光,等.基于气象因子的随机森林算法在塔 河地区林火预测中的应用[J].林业科学,2016,52(1):89-98 3)大兴安岭现有瞭望塔对该地区林区的瞭望[7]郭福涛,苏漳文,马祥庆,等大兴安岭塔河地区雷击火发生驱 可见率为56.30%,对高火险地区的可见率为 动因子综合分析[J]生态学报,2015,35(19):6439-6448 28.37%;传统布设法、构建20km×20km网格和10[8]程肖侠,延晓冬气候变化对中国大兴安岭森林演替动态的影 kmx10km网格3种方法对研究区域林区和高火险 响[J]生态学杂志,2007,169(8):1277-1284 [9]胡海清.林火生态与管理[M].修订版.北京:中国林业出版 区域监控率分别为36.39%,66.76%,93.27%和 社,2005 0.94%,45.85%,88.89% 10〕]朱耀军,王成,贾宝全,等.基于GIS的广州市中心城区城市森 4)大兴安岭地区东、南、西部地区可达性较好 林可达性分析[冂].生态学报,2011,31(8):2290-2300 中、北部地区则相对较差,且该地区仅有1/3的森林 1]胡海清,魏书精,孙龙大兴安岭2001-2010年森林火灾碳排 放的计量估算[J].生态学报,2012,2(17):5373-5386. 防火站可以在3h之内到达高火险地区。 12]李洛晞沈润平,李鑫慧,等.基于MODS时间序列森林扰动 4.2讨论 监测指数比较研究[J].遥感技术与应用,2016.31(6) 由于大兴安岭地区当前防火瞭望塔的监控效 率较低,因此需要合理划分监控区域,提升森林火 13]焦琳琳,常禹,胡远满,等.基于MODS的中国野火时空分布 格局[J生态学杂志,2014.3(5):1351-135 情的监控效率。对比传统瞭望塔布设选址方法,网(14]数字高程模型数据[EB/OL]国家测绘局基础地理信息中心, 格法可以获得更好的监测效果,但随着网格数的增 [2018-03-21].http://ngce.sbsm.gow.cn/article//sjcg/dem/

第 4 期 闫平等!基于火险区划的大兴安岭地区林火监控效率与扑救可达性研究 图 4 显示大兴安岭地区!+*东"南"西部地区对 高火险地区的可达性较好- -*中"北部地区可达性 较差(且可达性较差的地区占总区域的 + 27 左右 '表 4*)该地区目前共有森林防火站 /+ 个(其中有 +- 个能够在 7 >0++-./0,40, %) %)%,/,40, 到达时间2< 比例2b 到达时间2< 比例2b 小于 7 7+?-6 / j+- -/?+- 7 j/ 6?4/ 大于 +- 77?,7 E 结论与讨论 ED@ 结论 +* 坡度"距离铁路的距离"距离公路的距离"距 离居民点距离"距离河流距离"月平均气温"月平均 相对湿度"月平均降水量"植被覆盖度"受教育程 度"电力消耗量以及铁路运营里程和等外公路共 +7 个因子对大兴安岭森林火灾发生有显著影响- 本 文所构建的林火预测模型''+*式*(其预测准确率 为 88?6b- -* 大兴安岭地区火险区域集中分布在东南"南 及西 部 地 区( 且 高 火 险 地 区 占 全 区 域 总 面 积 的 -5?58b- 7* 大兴安岭现有望塔对该地区林区的望 可见 率 为 4/?7,b( 对 高 火 险 地 区 的 可 见 率 为 -1?78b)传统布设法"构建 -,MSm-, MS网格和 +, MSm+, MS网格 7 种方法对研究区域林区和高火险 区域监控率分别为 7/?76b(//?8/b(67?-8b 和 7,?65b(54?14b(11?16b- 5* 大兴安岭地区东"南"西部地区可达性较好( 中"北部地区则相对较差(且该地区仅有 + 27 的森林 防火站可以在 7 < 之内到达高火险地区- EDB 讨论 由于大兴安岭地区当前防火望塔的监控效 率较低(因此需要合理划分监控区域(提升森林火 情的监控效率- 对比传统望塔布设选址方法(网 格法可以获得更好的监测效果(但随着网格数的增 加(在监控范围上升的同时也会增加资源成本(因 此需要选择适当的网格面积以实现资金投入和监 控效果的最优平衡- 研究显示大兴安岭中"北部地区对于高火险区 域的可达性较差- 针对这些地区(相关部门应当着 力建设和完善森林航空消防系统(有效地提高地区 航空灭火能力)而对于可达性较好的地区(可以机 械灭火"人工灭火等方式为主要灭火手段- 因此( 在适当增加该地区森林消防站及消防人员数量的 同时(也需要加强林区内防火道路建设(提高公路 网密度(从而保证扑火队员能够在短时间内到达火 场(减少森林火灾造成的损失- 参考文献! /+0 张冬有(邓欧(李亦秋(等`黑龙江省 +61,1-,,4 年森林火灾时 空特征/c0`林业科学(-,+-(51'-*!+84 .+86` /-0 田晓瑞(舒立福(赵凤君`大兴安岭雷击火发生条件分析/c0`林 业科学(-,+-(51'8*!61 .+,7` /70 苏立娟(何友均(陈绍志`+64,1-,+, 年中国森林火灾时空特征 及风险分析/c0`林业科学(-,+4(4+'+*!11 .6/` /50 杨光(舒立福(邸雪颖`气候变化影响下大兴安岭地区 -+ 世纪 森林火险等级变化预测/ c0`应用生态学报(-,+-(-7 ' +- *! 7-7/ .7-5-` /40 秦凯伦(郭福涛(邸雪颖(等`基于 )TSST广义线性模型对塔河 地区林火面积与主要气象驱动因子关系的分析/c0`东北林业 大学学报(-,+5(5-'8*!/, ./5` //0 梁慧玲(林玉蕊(杨光(等`基于气象因子的随机森林算法在塔 河地区林火预测中的应用/c0`林业科学(-,+/(4-'+*!16 .61` /80 郭福涛(苏漳文(马祥庆(等`大兴安岭塔河地区雷击火发生驱 动因子综合分析/c0`生态学报(-,+4(74'+6*!/576 ./551` /10 程肖侠(延晓冬`气候变化对中国大兴安岭森林演替动态的影 响/c0`生态学杂志(-,,8(+/6 '1*!+-88 .+-15` /60 胡海清`林火生态与管理/ D0`修订版`北京!中国林业出版 社(-,,4` /+,0 朱耀军(王成(贾宝全(等`基于 )"* 的广州市中心城区城市森 林可达性分析/c0`生态学报(-,++(7+'1*!--6, .-7,,` /++0 胡海清(魏书精(孙龙`大兴安岭 -,,+1-,+, 年森林火灾碳排 放的计量估算/c0`生态学报(-,+-(-'+8*!4787 .471/` /+-0 李洛(沈润平(李鑫慧(等`基于 DAR"* 时间序列森林扰动 监测指 数 比 较 研 究 / c0`遥 感 技 术 与 应 用( -,+/`7+ ' / *! +,17 .+,6,` /+70 焦琳琳(常禹(胡远满(等`基于 DAR"* 的中国野火时空分布 格局/c0`生态学杂志(-,+5`77'4*!+74+ .+741` /+50 数字高程模型数据/%d2A!0`国家测绘局基础地理信息中心( /-,+1 .,7 .-+0`<FFX!22LQEE`]:]S`QGW`EL2TIFNEOH22]KEQ2\HS2` 68

林业资源管理 第5期 [15]国家地球系统科学数据共享平台 HADCM2模式中国区域数据 risk rating for prevention planning in Spain[J]. Joumal of Envi- Ae[eb/ol]-[2017-05-10].Http://geodata.nju.edu.cn/. ronmental Management, 2009, 90(2): 1241-1252 [16]地理空间数据云[EB/OL].国家基础科学数据共享服务平台,[22]张源长,谭正刚,万丽娟,等. aregis视域分析在鹿门寺景区林 [2017-05-10].http://www.gscloud. 火视频监控中的应用[J].湖北林业科技,2012,174(2) [17]中华人民共和国国家统计局中国统计年鉴(2000-2010年) [EB/OL]国统计出版社出版,[2017-05-10].htp://ww.[23]靳诚,陆玉麒,范黎丽基于公路网络的长江三角洲旅游景点 stats.gov.cn/ 可达性格局研究[冂]自然资源学报,2010,25(2):258-269 [I8] Rodrigues M, Riva L, Fotheringham s. Modeling the spatial[24]尹海伟,孔繁花济南市城市绿地可达性分析[J]植物生态学 variation of the explanatory factors of human-caused wildfires 报,2006,30(1):17-24. spain using geographically weighted logistic regression[J]. Ap- [25] Chang Yu, Zhu Zhiliang, Bu Rencang, et al. Predicting fire occur- plied Geography, 2014. 48(48): 52-63 rence patterns with logistic regression in Heilongjiang Prowind [19]郭福涛,胡海清,马志海,等.不同模型对拟合大兴安岭林火发 China[j]. Landscape Ecology, 2013, 28(10): 1-16 生与气象因素关系的适用性[J].应用生态学报,2010,21(1):[26]苏漳文,刘爱琴,梁慧玲,等.基于气象因子的福建省森林火险 159-164. 预测模型[J]森林与环境学报,2015,35(4):370-376 〔20]许仲林,彭焕华,彭守璋.物种分布模型的发展及评价方法[27]谢振光大兴安岭北部林区森林防火基础设施建设成效及对 J].生态学报,2015,35(2):557-567 策[J].林业资源管理,2014(6):21-23 [21] Martinez J, Vega-Garcia C, Chuvieco E. Human-caused wildfire (上接第34页) 6〕贾俊关于《城市绿地分类标准》修编工作的若干探讨[J]中国[18]孙筱祥.现代城市园林绿地生态系统工程与城市可持续发展 园林,2014,(12):84-86 (选登)[]风景园林,2005(1):3-8. 〔7]梅锦萍.公共产品:一个概念的再审视[J]市场周刊:理论研 9]王秉洛城市绿地系统的科学与美学[冂].中国园林,2011,27 究,2016,(11):151-153 (10):41-41 8]张诚城市绿地的经济学属性及规划应对措施[C]//生态文明[20]李素英,王计平,任慧君.城市绿地系统结构与功能研究综述 视角下的城乡规划——2008中国城市规划年会论文集.北京城 冂地理科学进展,2010,29(3):377-384 市规划学会,2008 [21]欧阳志云,郑华生态系统服务的生态学机制研究进展[J].生 [9]魏洁唐岱.城市绿地产品属性分析[J].安徽农业科学,2008 态学报,2009,29(11):6183-6188 36(28):12239-12240. [22] Dearborn D C, Kark S. Motivations for Conserving Urban Biodiver 10〕]覃莉,郝晋珉,侯满平,等.试论城市绿地系统对商品住宅价格 sity[J]. Conservation Biology the Joumal of the Society for Cons 的提升作用[]生态经济:中文版,2004(S1):241-242. 11]应君城市绿地对人类身心健康影响之研究[D].南京:南京[23] Markovchick- Nicholls I, Regan H M, Deutschman D H,etal.Re 林业大学,2007 lationships between human disturbance and wildlife land use in 12]金云峰,俞为妍,汪翼飞基于规划视角的城乡绿地发展模式 an habitat fragments[ J]. Conservation Biology, 2008, 22(1) 研究[J].中国城市林业,2014,12(2):44-47 13]宁艳胡汉林城市居民行为模式与城市绿地结构[J]中国园24]严岩,朱捷缘,吴钢,等生态系统服务需求、供给和消费研究 林,2006,2(10):51-5 进展[J]生态学报,2017,37(8):2489-2496 [14]扬·盖尔交往与空间[M].北京:中国建筑工业出版[25] Niemela J, Saarela s r, Soderman t,etal. Using the ecosystem 社,2002. services approach for better planning and conservation of urban [15]阎水玉,王祥荣生态系统服务研究进展[J].生态学杂志, green spaces: a Finland ersity Co 2002,21(5):61 tion,2010,19(11):3225-3243 [16] Assessment me. cosystems and Human Wel- bein[M]. Island[26]江天远,沈莉颖,姚朋.生物多样性保护与城市绿地建设[J] Press. 2005 西北林学院学报,2008,23(2):217-219. [17]彭建,杨旸,谢盼,等.基于生态系统服务供需的广东省绿地生[27]刘颂,刘蕾.再论我国市域绿地的管控[J]风景园林,2015 网络建设分区[J]生态学报,2017,37(13):4562-4572 (5):38-43

林业资源管理 第 4 期 /+40 国家地球系统科学数据共享平台 Y(R0D- 模式中国区域数据 集/%d2A!0`/-,+8 .,4 .+,0`<FFX!22QHG\TFT`LK[`H\[`EL2` /+/0 地理空间数据云/%d2A!0`国家基础科学数据共享服务平台( /-,+8 .,4 .+,0`<FFX!22___`Q]EOG[\`EL` /+80 中华人民共和国国家统计局`中国统计年鉴'-,,,1-,+, 年* /%d2A!0`国统计出版社出版(/-,+8 .,4 .+,0`<FFX!22___` ]FTF]`QGW`EL2` /+1 0 BG\INQ[H]D(BNWTcR!(@GF<HINLQ<TS *`DG\HONLQF<H]XTFNTO WTINTFNGL G^F<HHeXOTLTFGIP^TEFGI]G^<[STLaET[]H\ _NO\^NIH]NL *XTNL []NLQQHGQITX<NETOOP_HNQ<FH\ OGQN]FNEIHQIH]]NGL / c0`(Xa XONH\ )HGQITX<P(-,+5`51'51*!4- ./7` /+60 郭福涛(胡海清(马志海(等`不同模型对拟合大兴安岭林火发 生与气象因素关系的适用性/c0`应用生态学报(-,+,(-+'+*! +46 .+/5` /-,0 许仲林(彭焕华(彭守璋`物种分布模型的发展及评价方法 /c0`生态学报(-,+4(74'-*!448 .4/8` /-+ 0 DTIFyLH;c( hHQTa)TIENT0( 0<[WNHEG%`Y[STLaET[]H\ _NO\^NIH IN]M ITFNLQ^GIXIHWHLFNGL XOTLLNLQNL *XTNL/c0`cG[ILTOG^%LWNa IGLSHLFTODTLTQHSHLF(-,,6(6,'-*!+-5+ .+-4-` /--0 张源长(谭正刚(万丽娟(等`(IEQN]视域分析在鹿门寺景区林 火视频监控中的应用 / c0`湖北林业科技(-,+-(+85 ' - *! 7+ .77` /-70 靳诚(陆玉麒(范黎丽`基于公路网络的长江三角洲旅游景点 可达性格局研究/c0`自然资源学报(-,+,(-4'-*!-41 .-/6` /-50 尹海伟(孔繁花`济南市城市绿地可达性分析/c0`植物生态学 报(-,,/(7,'+*!+8 .-5` /-40 0<TLQ$[(&<[ &<NONTLQ(d[ BHLETLQ(HFTO`=IH\NEFNLQ^NIHGEE[Ia IHLEHXTFFHIL]_NF< OGQN]FNEIHQIH]]NGL NL YHNOGLQKNTLQ=IGWNLEH( 0<NLT/c0`!TL\]ETXH%EGOGQP(-,+7(-1'+,*!+ .+/` /-/0 苏漳文(刘爱琴(梁慧玲(等`基于气象因子的福建省森林火险 预测模型/c0`森林与环境学报(-,+4(74'5*!78, .78/` /-80 谢振光`大兴安岭北部林区森林防火基础设施建设成效及对 策/c0`林业资源管理(-,+5'/*!-+ .-7` '上接第 75 页* //0 贾俊`关于#城市绿地分类标准$修编工作的若干探讨/c0`中国 园林(-,+5('+-*!15 .1/` /80 梅锦萍`公共产品!一个概念的再审视/c0`市场周刊!理论研 究(-,+/('++*!+4+ .+47` /10 张诚`城市绿地的经济学属性及规划应对措施/00 22生态文明 视角下的城乡规划111-,,1 中国城市规划年会论文集`北京城 市规划学会(-,,1` /60 魏洁(唐岱`城市绿地产品属性分析/c0`安徽农业科学(-,,1( 7/'-1*!+--76 .+--5,` /+,0 覃莉(郝晋珉(侯满平(等`试论城市绿地系统对商品住宅价格 的提升作用/c0`生态经济!中文版(-,,5 '*+*!-5+ .-5-` /++0 应君`城市绿地对人类身心健康影响之研究/R0`南京!南京 林业大学(-,,8` /+-0 金云峰(俞为妍(汪翼飞`基于规划视角的城乡绿地发展模式 研究/c0`中国城市林业(-,+5(+-'-*!55 .58` /+70 宁艳(胡汉林`城市居民行为模式与城市绿地结构/c0`中国园 林(-,,/(--'+,*!4+ .47` /+5 0 扬 3 盖 尔`交 往 与 空 间 / D0`北 京! 中 国 建 筑 工 业 出 版 社(-,,-` /+40 阎水玉(王祥荣`生态系统服务研究进展/ c0`生态学杂志( -,,-(-+'4*!/+ ./1` /+/0 (]]H]]SHLFD%`%EG]P]FHS]TL\ Y[STL ZHOOadHNLQ/D0`"]OTL\ =IH]](-,,4` /+80 彭建(杨(谢盼(等 `基于生态系统服务供需的广东省绿地生 态网络建设分区/c0`生态学报(-,+8(78'+7*!54/- .548-` /+10 孙筱祥`现代城市园林绿地生态系统工程与城市可持续发展 '选登*/c0`风景园林(-,,4'+*!7 .1` /+60 王秉洛`城市绿地系统的科学与美学/c0`中国园林(-,++(-8 '+,*!5+ .5+` /-,0 李素英(王计平(任慧君`城市绿地系统结构与功能研究综述 /c0`地理科学进展(-,+,(-6'7*!788 .715` /-+0 欧阳志云(郑华`生态系统服务的生态学机制研究进展/c0`生 态学报(-,,6(-6'++*!/+17 ./+11` /--0 RHTI:GIL R0(oTIM *`DGFNWTFNGL]^GI0GL]HIWNLQ'I:TL dNG\NWHIa ]NFP/c0`0GL]HIWTFNGL dNGOGQPF<HcG[ILTOG^F<H*GENHFP^GI0GL]HIa WTFNGL dNGOGQP(-,+,(-5'-*!57-` /-70 DTIMGWE<NEMa#NE<GOO]!(BHQTL YD(RH[F]E<STL RY(HFTO`BHa OTFNGL]<NX]:HF_HHL <[STL \N]F[I:TLEHTL\ _NO\ON^HOTL\ []HNL [Ia :TL <T:NFTF^ITQSHLF]/ c0`0GL]HIWTFNGL dNGOGQP(-,,1(-- ' + *! 66 .+,6` /-50 严岩(朱捷缘(吴钢(等`生态系统服务需求"供给和消费研究 进展/c0`生态学报(-,+8(78'1*!-516 .-56/` /-40 #NHSHOzc(*TTIHOT* B(*{\HISTL C(HFTO`']NLQF<HHEG]P]FHS ]HIWNEH]TXXIGTE< ^GI:HFFHIXOTLLNLQTL\ EGL]HIWTFNGL G^[I:TL QIHHL ]XTEH]!T@NLOTL\ ET]H]F[\P/c0`dNG\NWHI]NFPv0GL]HIWTa FNGL(-,+,(+6'++*!7--4 .7-57` /-/0 江天远(沈莉颖(姚朋`生物多样性保护与城市绿地建设/c0` 西北林学院学报(-,,1(-7'-*!-+8 .-+6` /-80 刘颂(刘蕾`再论我国市域绿地的管控/ c0`风景园林(-,+4 '4*!71 .57` 61