河南省火灾影响因素的空间分析(4)

市交界处(图5e)。

将图5a-5e的显著区进行空间叠加可生成图5f。在图5f中，河南省被划分为7种类型区，不同类型区的火灾影响因素存在差异。模型中每个解释变量估计系数符号的正负反映该因子对火灾发生作用方向的正负。所有解释变量均作了标准化处理，变量估计系数绝对值的大小反映该因子对火灾发生影响程度的强弱。当负向影响因子(如Sl、Dv和GVMI)自身值反向变化(即当值减小)时，该因子对火灾发生将起正向作用。因此，同一空间位置，不同因子对火灾发生影响程度的相对强弱可通过排序其估计系数绝对值进行评估。与5个非平稳因子显著区的估计系数绝对值相比，平稳因子Dp和Al的估计系数绝对值均较小，并且如果作为非平稳项拟合，Dp和Al的显著区面积非常小(在LGR模型中，0.05水平下，Dp和Al也不显著)。因此，平稳因子Dp和Al不再参与评估。图6a-6d分别为每种类型区第一等级、第二等级、第三等级和第四等级影响因素的空间分布图。

从图6可以看出，河南省火灾最重要的影响因素是温度(LST)、其次是植被长势(NDVI)，再次是坡度(Sl)和植被湿度(GVMI)，居民地可达性(Dv)对火灾的影响相对较弱。表2给出了不同类型区的火灾影响因素相对重要性的排序结果。从表2可知，不同类型区的火灾影响因素的相对重要性与全省的总体趋势并不完全一致。I、III类区的坡度(Sl)是仅次于温度(LST)的火灾影响因素，V类区的坡度(Sl)是该区火灾最重要的影响因素，II类区的植被湿度(GVMI)是仅次于温度(LST)的火灾影响因素。

从事火灾模拟或火险分析的研究一般根据建模结果对影响火灾的主要因素进行探讨和分析，并据此对研究区内的防火管理提出建议(Lozanoetal,2007;Dlamini,2011;Purietal,2011;Zhangetal,2013)。但是，在与空间数据相关的问题中，空间异质性对数据分析和建模结果的潜在危害是巨大的(Páezetal,2005)。火灾的发生、诱发、蔓延均具有空间特征，火灾模拟和影响因素分析自然应该采用空间模型或借助GIS空间分析方法。若以平稳模型建模，本质上的空间非平稳关系不仅会造成模拟预报结果的偏差，更可能因为全局模型掩盖了某些关系的局部空间变异，致使得出的关于火灾影响因素的结论只能是全局趋势性的结论，甚至是误导性的错误结论，

从而对防火工作造成不利影响。

964地理科学进展第33卷

使用相同的解释变量，分别开发1个全局火烧概率模型(LGR)和1个地理加权火烧概率模型(LG-WR)，对河南省火灾的影响因素进行分析，发现：①LGWR模型内部检验和独立检验的模型精度分别达83.2%(AUC值为0.832)和78.3%(AUC值为0.783)。与LGR模型相比，LGWR模型拟合效果和模型性能的显著提高可能反映了LGWR模型揭示的关系与建模对象中固有的关系应该是基本一致的。②河南省的火灾表现出随高程降低和远离主

要道路而概率升高的全局趋势，这可能是因为河南省为农业大省，火灾主要发生在谷类作物区和阔叶作物区；而农作物区一般位于高程较低、主要道路可达性相对较差的区域。③河南省按火灾影响因素可划分为7类区域（图6），不同类型区火灾的主要影响因素存在一定差异(表2)。除各类区域应普遍重视高温的影响外，I类、III类和V类区应加强平坦地形区的防火，其次应注意植被长势对火烧的影响。特别是V类区，坡度(Sl)

成为该区最显著的火

图5系数估计显著区及火灾影响因素分区图

Fig.5Thesignificantareasoftheestimatedcoefficientsandthefire-influencingfactorzoningmap

卷第7期张海军：河南省火灾影响因素的空间分析965

图6不同等级的火灾影响因素空间分布

Fig.6Spatialdistributionoffire-influencingfactorsofdifferentclasses

表2不同类型区火灾影响因子相对重要性

Tab.2Relativeimportanceofthefire-influencingfactors

forthedifferentregions

类型区I类II类III类IV类V类VI类VII类

影响因子相对重要性LST>Sl>NDVI>GVMILST>GVMI>NDVI>DvLST>Sl>NDVI>DvLST>NDVI>GVMISl>LST>NDVILST>NDVI>Dv

LST>NDVI

灾影响因素，谷类作物区占该区总面积的62.7%，而95.8%的火烧区位于谷类作物区，其火烧区的平均坡度仅为0.5°。植被湿度(GVMI)成为II类区仅次于温度(LST)的火灾影响因素，其次为植被长势(NDVI)，这可能是因为河南省70%以上的林区位于II类区，该区为森林火灾的高发区(郭其乐等,2009)，应高度重视干燥可燃物的点燃风险。IV、VI和VII类区，除了应重视高温(LST)和植被长势(ND-VI)的影响外，IV和VI类区还应分别注意干燥植被点燃风险和人为致火风险。城市与建成区在VI类区中的面积比重相对较高可能是居民地可达性(Dv)成为该区火灾显著影响因素的原因。

966地理科学进展第33卷

4结论与讨论

4.1讨论

以市级行政区为分析单元，Martí nez-Fernández等(2013)利用GWR分析了西班牙25年(1983-2007年)人为火灾事件和人为火灾密度的驱动因素。与此研究侧重分析模型拟合参数值空间分布格局相比，本文重点对非平稳因子的显著区进行分析，通过空间叠加显著区对研究区进行分区，并对各子区的火灾影响因素按相对重要性进行排序，结果形式简单，方便防火部门参考。值得注意的是，虽然本文采用LGWR模型对河南省火灾的影响因素进行探索性分析，解释了火灾影响因素的局部空间变异，但导致火灾的因素一般比较复杂，有些因素难以空间量化，且本文并非探讨直接点燃的因素，而是基于统计方法分析火环境因素对火灾的潜在影响，这必然导致一定程度的误差。鉴于气象因素(如气温、降水、相对湿度等)仅能通过空间插值方法生成空间连续分布的因子，在生成过程可能引入较多不确定性，故没有采用气象因素。另外，本文没有对火灾类型进行区分，这些是后续研究需要深入考虑及加以改进的方面。4.2结论

基于河南省2002-2012年的MODIS卫星遥感数据，应用logistic地理加权回归(LGWR)建模技术对火灾的影响因素进行探索性分析，得出以下几个主要结论：

（1）火灾影响因素分析应考虑影响火灾的因素是否存在局部空间变异，可模拟空间非平稳关系的GWR模型是一种可选的探索性分析工具。

（2）高程、主要道路可达性对河南省火灾的影响空间变化不显著，而坡度、居民地可达性、温度、植被长势和植被湿度对该省火灾的影响呈现显著空间变化。温度和植被长势对火灾影响省内全局显著，坡度、居民地可达性和植被湿度仅对省内部分区域火灾影响显著。温度的强影响区主要位于南阳、驻马店、信阳及其周边地区，植被长势的强影响区主要位于周口、信阳、漯河、许昌、驻马店和商丘，坡度的强影响区为信阳和驻马店东南部，居民地可达性的强影响区为洛阳，植被湿度的强影响区为周口以及洛阳、南阳、平顶山三市交界处。

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