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Spatial and Temporal Distribution of Lightning Fire and Forecasting Model for Daxing‘‘anling Region

大兴安岭雷击火时空分布及预报模型



全 文 :林业科学研究  2009, 22( 1): 14~ 20
Forest R esearch
  文章编号: 10011498( 2009) 01001407
大兴安岭雷击火时空分布及预报模型
田晓瑞, 舒立福, 王明玉, 赵凤君
(中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,国家林业局森林保护学重点实验室,北京  100091)
摘要: 雷击火是中国大兴安岭地区重要火源。根据 1990 2006年研究区内 10个气象站日观测数据包括最高气温、
最小湿度、24 h降水、平均风速等指标计算每日 FW I系统各指标, 分析雷击火的发生与火险指数的关系。根据各气
象站与研究区质心的距离确定各气象站的权重,计算研究区火险指数平均值。1990 2006年大兴安岭林区共发生
森林火灾 591起,其中雷击火 359起,占 60. 7%。 70%的雷击火分布在 121 ~ 125 E, 51 ~ 53 N, 平均每起雷击火
过火面积为 797. 37 hm2,森林受害面积为 581. 67 hm2。71. 9%、2. 5%和 17. 3%的雷击火分别发生在落叶针叶林、落
叶阔叶林和草地。雷击火发生在 4 9月, 5 8月是雷击火多发月份。 1990 2006年雷击火发生时间段整体上有
延长趋势。 8月和 9月发生的雷击火都发生在 1998 2005年。雷击火的发生受气温与降水的影响,月均气温高、降
水量少, 雷击火次数明显多。发生雷击火日的平均可燃物湿度码 FFMC、DMC、DC和 FW I分别为 90. 3, 69. 6, 287. 4
和 24. 7。雷击火发生日各火险成分指数平均值均高于 1990 2006年 4 9月总体平均值。根据雷击火发生概率和
每日火险指数建立了雷击火发生概率预测模型。
关键词: 大兴安岭;雷击火; 预报模型;森林火险
中图分类号: S762 文献标识码: A
收稿日期: 20080710
基金项目: 林业科学技术项目 ( 200670 )和国家自然科学基金项目 ( 30671695 )
作者简介: 田晓瑞 ( 1971 ) ,男,山东冠县人,博士,副研究员,主要从事森林火灾预防技术研究.
Spatial and TemporalD istribution of Lightning F ire and
ForecastingM odel for Daxinganling Region
T IAN X iaorui, SH U L ifu, WANGM ingyu, ZHAO Fengjun
( Research Ins titu te ofForest Eco logy, Environm ent and Protect ion, CAF;
K ey Laboratory of Forest Protection, State Forestry Adm in istrat ion, B eijing 100091, Ch ina)
Abstract: L ightning is an important fire source in Dax ingan ling reg ion, Ch ina ( 119. 60  127. 02 E, 47. 05 
53. 56 N) . The daily firew eather index ( FW I) component indexesw ere ca lculated based on the observations of 10
w eather stations in the study area from 1990 2006. The observations of w ea ther station inc luded da ily m ax imum
temperature, daily m inimum hum id ity, precipitation in 24hour ( 20: 00 20: 00) , and average w ind speed. The
w e ights ofw eather stations w ere determ ined acco rd ing to the d istances be tw een each w ea ther station and the study
area cen ter ( 122. 665 5 E, 51. 013 7 N ). Then the averages of FW I component indexes w ere ca lculated for the
study area for analyzing its relationsh ip w ith lightn ing fire occurrence. Therew ere 591 w ildfires in theD ax ingan ling
reg ion from 1990 2006, in wh ich 359 lightning fires accounting for 60. 7 percen.t 70% of lightning fires distribu te
in the area 121  125 E, 51  53 N. The average burned area o f each lightn ing f ire was 797. 37 hm 2, and
burned forest 581. 67 hm
2
. L ightn ing fires occurred in the dec iduous con ifer fores,t deciduous broadleaved forest
and g rassland accounted for 71. 9%, 2. 5% and 17. 3% respectively. L ightning fires occurred in the period from
April to September andma in ly in M ay to Augus.t June w as the month w ith most lightn ing f ire ( 105 fires) from
第 1期 田晓瑞等: 大兴安岭雷击火时空分布及预报模型
1990 2006, wh ich accounted fo r 29. 7% . It w as fo llow ed by July, 28. 3% lightning fires. During 1990 2006,
the lightning f ire season got longer in overal.l F rom 1990 1998, lightning fires occurred in the period from April
24 to July 26, but in 1998 2006 lightning fire season ex tended to the end o f September. A ll ligh tn ing fires
occurred in August and Septemberw ere the years from 1998 2005. A ir temperature and precipitation in fluenced on
lightn ing fire occurrence. In a h igher monthaverage of da ily max imum temperatures and less monthprecipitation,
lightning fires w ill increased significant ly. M onthaverages of fine fue lmo isture code ( FFMC ), duffmo isture code
( DMC), drought code ( DC) and FW I in dates from April to Septemberw hen lightning fire occurred w ere 90. 3,
69. 6, 287. 4 and 24. 7 respect ively, wh ich w ere h igher than those averages from 1990 2006. A probab ility
forecasting mode l o f ligh tn ing fire w as established on the base of lightn ing fire occurrence probability and da ily f ire
w eather index.
Key words: lightn ing fire; forecasting mode;l D ax ingan ling reg ion; fire danger
  火是北方林生态系统中重要的干扰因子, 是北
方林更新和恢复的基本驱动力。许多物种适应火影
响生境,火对北方林的空间格局分布有多方面的影
响。雷击是我国大兴安岭地区引发森林火灾的主要
火源。雷击火的分布首先与雷暴系统的路径有关,
其次受植被状况和地形的影响, 沟塘、草甸、河谷草
地最容易发生雷击火。林火的空间分布模式研究有
助于林火发生预报和对火在景观变化过程中的作用
的理解 [ 1]。美国和加拿大的国家森林火险等级系统
中都涉及到雷击火的预测预报模式 [ 2] , 但这些预测
模型还不成熟, 只是在部分地区进行了应用。
NWCC (美国西北部门间合作中心 )采用可燃物干燥
度、雷击概率预测和雷击数量评估模型结合作为一
个预测因子输入 Log istic回归模型,预测雷击事件概
率,表示实际可能发生大火的高火险概率。 Storm
等 [ 3]分析火险期平均气温和总降水量与雷击火数量
的关系,建立了季节林火发生预测模型。M cRae[ 4]
建立了预测雷击火发生的空间模型。Rorig和 Fer
guson
[ 5]基于大气湿度和稳定性变量, 发展了判别美
国发生干雷击的模型。Anderson等 [ 6]基于 Latham
(USFS, INT4401)建立的雷击点燃模型发展了一个
雷击火发生预测系统, 并在加拿大 Saskatchew an和
M an itoba省得到应用。目前对雷击的发生发展过程
认识不足,雷击火预报结果还不能满足林火管理需
要。我国在雷击火方面的研究较少, 主要对发生雷
击火的气象条件进行分析研究 [ 7- 8]。由于目前我国
对大兴安岭林区的雷击监测系统还不完善, 很难获
得系统的雷击监测数据,所以,本文根据每日气象资
料计算森林火险指数,分析雷击火发生与森林火险
指数的关系提出雷击火发生概率模型, 并分析
1990 2006年大兴安岭林区雷击火时空分布特点,
为日常林火管理提供技术参考。
1 研究区概况
研究区域包括黑龙江省大兴安岭林区和内蒙古
自治区大兴安岭林区 (图 1), 地理坐标范围 119. 60
~ 127. 02 E, 47. 05 ~ 53. 56 N。大兴安岭林区森林
类型主要是以落叶松为主的混交林,主要树种有落叶
松 ( Larix gmelinii Rupr. )、樟子松 ( P inus sy lvestris
L. )、白桦 ( Betula p la typhy lla Suk. )、柞树 ( Quercus
mongolicus Fisch. )、山杨 (Populus david iana Dode)和
柳树 ( Salix matsudana Ko idz. )等针叶和阔叶树种。
气候属于寒温带大陆性季风气候。土壤为寒温带森
林土壤。地势起伏不大,西部、中部高, 东部、北部、南
图 1 研究区及气象站分布
部低。平均海拔 573m,最高海拔 1 528m。气候属于
寒温带大陆性季风气候。冬季寒冷而漫长, 夏季炎
热而短暂,年平均气温在 - 2 ! 以下, 春季升温快,
风速大 (可达 8级 ) ,干燥少雨 (几无雨 )。年降水量
15
林  业  科  学  研  究 第 22卷
为 450~ 500 mm,年蒸发量为 900~ 1 000 mm。该区
地处高纬度山地, 无霜期较短, 在 80~ 100天之间,
年平均风速 2 m∀ s- 1,最大风速 7 ~ 8级, 多发生在
春季, 极易引起森林火灾。
2 资料来源与研究方法
2. 1 资料来源
雷击火统计数据 ( 1990 2006年 )来自大兴安
岭防火部门,数据包括雷击火发生时间、地理位置、
过火面积、受害森林面积等。研究区内 10个气象站
(漠河, 塔河, 新林, 呼玛, 额尔古纳右旗, 图里河, 大
兴安岭, 小二沟, 博克图, 阿尔山 ) 1990 2006年日
观测数据包括最高气温、最小湿度、24 h降水、平均
风速和月平均气温与降水等来自中国气象科学数据
共享网 ( http: / /cdc. cma. gov. cn / )。
2. 2 火险指数计算
根据研究区内 10个气象站 1990 2006年最高
气温、最小湿度、24 h降水、平均风速等观测值采用加
拿大林火天气指数 ( FW I)系统方法计算各站点每日
火险指数, FW I系统是基于每天中午 4个天气因子的
连续观测记录, 输出描述成熟松林火险的多个指
标 [ 9] ,包括细小可燃物湿度码 ( FFMC)、腐殖质湿度码
(DMC )、干旱码 ( DC )和火行为指标, 即初始蔓延速度
( ISI)、累积指数 ( BU I)和火天气指数 ( FW I)。可燃物
湿度码表示不同干燥速率的 3类森林可燃物湿度,随
着天气变化可燃物湿度发生变化。对每类可燃物,湿
度变化都包括两个阶段    降水和大气水分引起的
吸湿和干燥过程,值越大代表可燃物含水量越低, 也
就越容易燃烧。细小可燃物湿度码 ( FFMC)最高值是
101,但其他两个湿度码,腐殖质湿度码 ( DMC)和干
旱码 ( DC)没有上限。FW I系统所有组分都有自己的
相对尺度,值越高表示燃烧条件越严重。
可燃物湿度码 FFMC、DMC、DC的初始值分别
为 85, 6和 15[ 10]。由于气象站分布不均匀, 所以根
据各气象站与研究区质心 ( 122. 665 5 E, 51. 013 7
N )距离赋予不同的权重, 权重与距研究区质心距离
成反比。根据各气象站的权重, 计算研究区各气象
因子和火险指数的平均值。
3 结果分析
3. 1 雷击火发生时间分布
1990 2006年大兴安岭林区共发生森林火灾
591起,其中雷击火 359起,占 60. 7%。 1992年雷击
火灾次数最多 ( 79起 ) ,占 22. 4%。 1991、1993年分
别只发生一起雷击火, 1997年没有雷击火 (图 2)。
受气候条件变化的影响, 雷击火发生数量年际间变
化很大,但 1993 2005年基本呈现一个增加趋势。
图 2 1990 2006年雷击火发生次数
雷击火发生在 4 9月, 5 8月是主要发生月
份, 6月份发生雷击火最多 (共 105起 ) , 占 29. 7% ,
其次是 7月份, 占 28. 3%。 1990 2006年 4月和 9
月份发生的雷击火分别只有 2起和 5起 (图 3)。
1990 2006年雷击火发生时间段整体上有延长趋
势 (图 4), 1990 1996年,雷击火发生时间段为 4月
下旬至 7月下旬, 但 1998 2006年雷击火发生时间
段为 4月下旬至 9月下旬, 所有发生在 8月和 9月
的雷击火都是 1998 2005年发生的。
图 3 按月份统计 1990 2006年雷击火次数
图 4 1990 2006年大兴安岭雷击火发生日期
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第 1期 田晓瑞等: 大兴安岭雷击火时空分布及预报模型
平均日最高气温与月累积降水量对雷击火的发
生有明显影响。根据对 1990 2006年 5月和 6月份
发生的雷击火频次与月均温度和降水的关系分析,可
以看出月均气温高、降水量少,雷击火次数明显多 (图
5)。如 1992年 5月降水量仅 14. 5mm,比常年 ( 33. 9
mm )偏少 57%,气温偏高 1. 5 ! ,发生雷击火 23起。
2005年 5月降水达到 56. 4 mm, 平均气温 8. 7 ! , 仅
发生 1起雷击火。2004年 6月降水量只有 29. 5mm,
约为 1990 2006年 6月平均降水量 87. 6mm的 1 /3,
雷击火显著增多。经回归分析,发现雷击火发生数量
与月均气温和月降水距平值存在如下关系:
Y= 0. 748 3X 1 - 0. 185 4X 2 - 3. 305 6,复相关系
数 R= 0. 54
其中 X 1    月均气温; X 2   月降水距平值。
显著性检验表明线性回归显著 ( F = 6. 998 4> F0. 95
= 0. 002 8)。
图 5 雷击火与月均气温和降水关系图
3. 2 雷击火空间分布
1990 2006年 359起雷击火的中心点位于
122. 84 E, 51. 62 N。雷击火发生位置在经度和纬
度方向并不呈正态分布, 偏度分别为 0. 417和
- 1. 433, 峰度分别为 - 0. 588和 20. 86,纬度方向的
分布更集中。 74%的雷击火分布在 121 ~ 125 E,
70%的雷击火发生在 51 ~ 53 N (图 6)。
图 6 1990 2006年大兴安岭林区雷击火坐标统计
  雷击火与天气活动、可燃物性质和地形特征密
切相关。雷击出现时,遇到降水少、地面温度增加、
相对湿度降低和可燃物干燥的情况下, 就很容易引
起火灾。高纬度相对海拔高的区域是雷击火多发
区。1990 2006年发生的 359起雷击火中, 有 258
起火灾发生于落叶针叶林中 (落叶松 ) ,占 71. 9%。
发生在落叶阔叶林和草地中分别为 9起和 71起, 分
别占 2. 5%和 19. 7%, 其余火灾发生在农田 ( 1起 )
和城市用地 ( 20起 ) (图 7)。由于研究区域内落叶
针叶林和落叶阔叶林所占比例分别为 91. 8% 和
6. 8%,单位面积上落叶针叶林和草地上的雷击火数
量高于落叶阔叶林。 Plummer[ 11]认为任何树种树木
受到雷击的概率相等。Renk in and Despa in[ 12 ]发现
美国黄石公园的雷击火与海拔无关但与可燃物类型
和可燃物湿度相关。大兴安岭 1990 2006年雷击
火与植被分布的关系表明, 雷击火的发生与森林类
17
林  业  科  学  研  究 第 22卷
型相关性不明显。
图 7 1990 2006年雷击火与植被分布
平均每起雷击火过火面积为 797. 37 hm2, 森林
受害面积为 581. 67 hm2。 1990 2006年雷击火造
成的过火面积和受害森林面积分别占总过火面积和
受害森林面积的 5. 3%和 8. 6%。6 8月雷击引起
的过火面积分别占 1. 4%、1. 7%和 0. 8%, 但受害森
林面积分别占 2. 2%、3. 7%和 2. 4%。说明这一时
段发生的雷击火以森林火烧为主。
1990 2006年雷击火分布与海拔的关系图和
雷击火分布密度图分别见图 8和图 9。大兴安岭林
区雷击火分布密度为 0~ 113. 37次 /万 km2。所有
雷击火平均海拔为 719. 4m,最高海拔 1 342m,最低
海拔 180 m, 中位数 720 m。海拔 300 m 以下和
1 064 m以上区域发生雷击火的数量相对较少, 海拔
300~ 1 064 m雷击火的分布比较均匀,雷击火发生
与海拔无明显相关关系。同样, M cRae[ 4]发现澳大
利亚首都区的雷击火与海拔、坡向、坡度或地形无
关,但 V anW ag tendonk[ 13]认为 Yosem ite国家公园雷
击火与海拔有关。Kochtubajda等 [ 14 ]认为雷击活动
活跃区域受当地湿度来源和地形的影响。
图 8 1990 2006年雷击火与海拔分布
图 9 1990 2006年雷击火分布密度
3. 3 雷击火发生与火险指数
加拿大火险天气指数包括三个可燃物湿度码和
三个火行为指标。细小可燃物湿度码 ( FFMC )、腐
殖质湿度码 ( DMC)和干旱码 ( DC ) 分别反映短期、
中期和长期的天气状况对可燃物湿度的影响。
FFMC是反映地表凋落层和其他成熟的细小可燃物
(针叶, 苔藓和直径小于 1 cm的小枝 )湿度的数量指
标。通常火开始于细小可燃物, FFMC可以很好地
指示点燃难易程度或点燃概率。DMC和 DC分别指
示中等深度和深层紧密有机层的湿度, 时滞分别是
12天和 52天。火行为指标包括初始蔓延速度
( ISI)、累积指数 ( BU I)和火天气指数 ( FW I)。当火
天气严重时, 这些值增大。
根据对研究区 1990 2006年 359场雷击火
发生日的火险指数, 统计分析结果见表 1。发生
雷击火日平均可燃物湿度码 FFMC、DMC和 DC
分别为 90. 3, 69. 6和 287. 4(表 1)。发生雷击火
日均 FW I为 24. 7。 4 6月雷击火发生时中短期
干旱指数 FFMC和 DMC值比较高, FW I和 ISI值
也比较高, 说明容易发生地表火, 且蔓延速度快。
这符合大兴安岭林区森林火灾特点, 春季以地表
火为主, 火蔓延速度快, 草地过火比例较大, 森林
受害程度较轻。 7 8月雷击火发生时 FFMC、
DMC、FW I和 ISI值相对较低, 但 DC值高, 表示中
小径级的可燃物湿度大, 火蔓延速度慢, 由于深
层腐殖质湿度小, 容易发生地下火。这也说明
6 8月份雷击火主要发生在腐殖质层厚的森林
中, 并造成受害森林面积相对较大。
不同月份火险指数有明显差异, 表 2列出了不
同月份雷击火发生日的 FW I各成分指数与 1990
2006年各月总体观测值平均值的差异 (表 2)。火灾
发生日各火险成分指数平均值均高于各月总体平均
18
第 1期 田晓瑞等: 大兴安岭雷击火时空分布及预报模型
值。5 8月是雷击火发生高峰时段,雷击火发生时
的 FW I各组分指数明显高于整体平均值,特别是 7
月和 8月份雷击火发生时的 DC值分别比平均值高
112. 2和 102. 6。 FFMC、DMC、DC和 FW I可以作为
大兴安岭雷击火发生的重要参考指数, 不同季节各
指数的指示意义有少许差别。 6 8月份 FW I和 DC
指数高,容易发生雷击火。
表 1 雷击火发生时各指标平均值
月份 FFMC DMC DC FW I IS I
4 89. 0 47. 4 72. 5 24. 5 12. 6
5 91. 1 90. 1 183. 0 30. 1 11. 3
6 91. 4 92. 0 260. 4 27. 9 9. 2
7 88. 9 55. 4 352. 3 22. 6 7. 9
8 90. 0 47. 5 331. 3 19. 9 7. 0
9 91. 2 35. 7 287. 7 18. 4 7. 5
(平均 ) 90. 3 69. 6 287. 3 24. 7 8. 7
表 2 各月雷击火发生日火险指数平均值与总体平均值差异
月份 FFMC DMC DC FW I IS I
4 4. 7 25. 2 42. 4 14. 2 5. 8
5 3. 7 30. 8 60. 3 7. 6 1. 6
6 10. 2 39. 6 40. 6 12. 4 3. 6
7 11. 7 27. 8 112. 2 13. 6 4. 3
8 12. 1 24. 0 102. 6 11. 5 3. 3
9 10. 6 9. 8 35. 6 7. 7 2. 8
(平均 ) 8. 9 34. 5 104. 8 12. 0 3. 0
天气和雷电是雷击火发生模型中最重要的因
子 [ 15- 16 ] , Kourtz[ 15]认为如果一个区域的雷击数量超
过 50次并且发生雷击前一天的 DMC等于或大于
20就极易发生雷击火。 Podur等 [ 1 ]在研究加拿大安
大略省雷击火空间分布时也采用了这一理论假设,
但也指出未来需要找到一个表示容易引起雷击火的
更准确的指数值。N ash和 Johnson[ 17]认为 FFMC是
预测加拿大北方林雷击火的最适可燃物状态指标,
而W ierzchow ski等 [ 18]认为雷击火的发生与 FW I系
统组分日火险严重等级 ( Daily Severity R ating) 相
关。由于大兴安岭地区气象站密度降低, 作者认为
采用区域平均火险指数来预测雷击火发生更为合
适。根据 1990 2006年不同月份每日发生雷击次
数与 FW I的关系, 得到如下大兴安岭林区每日雷击
火发生次数概率预测模型:
N i = P i # (FW I - FW Ii )
  式中, N i   第 i月日发生雷击火次数;
P i    第 i月日发生雷击火概率; FW I   第 i月日
均火险天气指数; FW Ii    第 i月 FW I平均值。P i
和FW Ii取值见表 3。
表 3 P i和FWI i取值
月份 4 5 6 7 8 9
P i 0. 032 7 0. 161 0 0. 440 1 0. 443 1 0. 312 1 0. 419 1
FWI i 10. 3 22. 5 15. 5 9 8. 4 10. 7
4 结论与讨论
1990 2006年大兴安岭林区雷击火发生数量
年际间变化很大, 但 1993 2005年基本呈现一个增
加趋势。雷击火发生在 4 9月, 5 8月是主要发
生月份,雷击火发生时间段有延长趋势。雷击火的
空间分布在经度和纬度方向并不呈正态分布, 纬度
方向的分布更集中。
月均气温与雷击火发生数量呈正相关, 月降水
距平值与雷击火数量呈负相关。 71. 9%的雷击火发
生于针叶落叶林, 另有 2. 5%和 19. 7%的雷击火分
别发生在落叶阔叶林和草地。
雷击火发生时的 FW I各组分指数明显高于总
体平均值。根据 1990 2006年不同月份每日发生
雷击次数与 FW I的关系, 建立了大兴安岭林区每日
雷击火发生次数概率预测模型。
多数雷击伴有显著降水, 但是, 简单的预测雷
击活动水平不能准确地确定潜在的火发生。雷击
火的发生与可燃物类型、雷击类型、地形和植被结
构都有密切关系。 Flannigan andWo tton[ 16]对安大
略省雷击火研究发现, 雷击数量与雷击火存在明显
的统计相关性。腐殖质适度码是一个重要的雷击
火发生指标,阳性放电性质的雷击对火发生影响不
大,只占雷击火总量的 5% ~ 10%。Wotton[ 19 ]发现
中度和长松针类可燃物如斑克松 ( P inus banksiana
Lamb. )和小干松 ( P inus contorta Loud. )的针叶的
雷击点燃概率决定于可燃物湿度。短松针种类
(如道格拉斯云杉 ( P inu s doug lasiana Mas.t ) )的点
燃更多的是依赖于腐殖质层深度,而不是可燃物湿
度。点燃后, 火的蔓延速度决定于可燃物湿度。
Lar javaara
[ 20]利用 1998 2002雷击空间分布数据
分析芬兰雷击点燃林火的概率, 发现阳极雷击和阴
极雷击具有相同的点燃概率。持续时间长和高密
度的雷击好像比局地小尺度的雷击引起点燃的概
率更小。这一研究结果与早先北美的研究结果不
同,北美的研究认为点燃需要与阳极放电相关的长
时间的连续流和多样化的阴极放电 [ 21]。我国大兴
安岭林区正在完善的雷电监测系统将可以监测雷
电发生的方位、强度、距离和频次, 这些数据将为
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林  业  科  学  研  究 第 22卷
未来开展雷击火的深入研究提供基础数据。
参考文献:
[ 1] Podur J, M artel lD L. Sp at ial pattern s of l igh tn ingcaused fores t f ires
in On tario, 1976 1998 [ J] . E colog icalM odel ling, 2003, 164:
1- 20
[ 2] Kou rtz P H. Advanced in form ation system s in Can ad ian forest f ire
contro l [ C ] / / ON eilD. Proceed ings ofAustralian Fire Au thorities
C ouncil Conference; 1994 November 21- 23; Fremant le, W estern
Aus tralia, 1994: 92- 109
[ 3] S torm B B, B irdsall J, A lam o J. Pred icting Fores tF ire Occurrences
w ith S eason alForecastD ata [ J] . Avai lab le at: http: / /www. m eteor.
iastate. edu /classes /m t455 /Seas _Fcst /R eports _ 2003 /ForestF ires.
pd,f 2003
[ 4] M cRae R D. Pred ict ion of A reas Prone to L igh tn ing Ign it ion [ J] .
In tern at ion al Journa l ofW ild land Fire, 1992, 2 ( 3) : 123- 130
[ 5] Rorig M L, Ferguson S A. The 2000 f ire season: lightn ingcaused
fires [ J] . JApp lM eteor, 2002, 41: 786- 791
[ 6] Anderson K, M artell D L, F lann iganM D, et al. Modeling of F ire
O ccurren ce in the B orealForestRegion of Canada [M ] . / / Kas isch
ke E, Stocks B J. Fire, E l im ate Change and C arbon Cycling in th e
Boreal Fores t. SpringerV erlag, New York, U SA, 2000: 357- 367
[ 7] 宋志杰.林火原理和林火预报 [M ]. 北京:气象出版社, 1989
[ 8] 程邦瑜,姚树林. 森林雷击火的预报监测 [ J] . 自然灾害学报,
1996, 5( 4) : 115- 120
[ 9] Tu rner JA, Law son B D. W eath er in th e Canadian Fores tF ire Dan
ger Rat ing System: A U ser Gu ide toN ationalS tandards and Pract ices
[ R] . In fRep BCX177, Can ad ian Forestry Service, Pacif ic Forest
Research C en tre, V ictoria, B ritish Colum b ia, 1978
[ 10 ] S tock sB J, Law son B D, A lexanderM E, et al. The C anad ian For
est F ire Danger R at ing System: An Overview [ J] . The Forestry
Ch ron icle, 1989, 65 ( 6) : 450- 457
[ 11 ] Plumm er F G. L igh tn ing in Relat ion to Forest F ires [ R ] . USDA
Forest S ervice, Governm ent Prin ting O ffice, W ash ington, DC, 1912
[ 12] Renk in R A, Despain D G. Fu elm oisture, forest type, and light
n ingcaused fire in Yellow stone N at ion alPark [ J] . Canad ian Jou r
nal of ForestR esearch, 1992, 22: 37- 45
[ 13] VanW agtendonk JW. Spatial analys is of lightn ing b strikes in Yo
sem iteN ationalPark [ C ]. / / Andrew s P L, Potts D F. Proceed
ings of the E leven th C on feren ce on Fire and Forest M eteorology,
RoyalM eteoro log ical S ociety, Boston, 1991: 605- 611
[ 14 ] K och tuba jda B, F lann iganM D, Gyakum J R, et al. L igh tn ing and
fires in th e northw est territories and responses to future clim ate
change [ J] . Arct ic, 2006, 59( 2 ) : 211- 221
[ 15 ] Kou rtz P H. A System to Predict th e Occurrence of L igh tn ing
Cau sed Fores tF ires [R ]. Fores tF ire Research Inst itute, C anad ian
Forestry S erv ice, In form at ion R eport FFX47, O ttaw a, 1974
[ 16 ] Kou rtz P, Todd B. Pred icting the Daily Occu rrence of L igh tn ing
Cau sed Forest F ires [ R ] . Petaw aw a Nat ional Forestry Inst itu te,
Forestry C anada, PIX112, Petaw aw a, 1991
[ 17] Nash C H, Johnson E A. Synopt ic clim ato logy of ligh tn ingcau sed
forest f ires in subalp ine and boreal fores ts [ J]. Can ad ian Journal of
Forest Research, 1996, 26: 1859- 1874
[ 18 ] W ierzchow sk i J, H eathcottM, F lann iganM D. Lightn ing and light
n ing fire, Cen tral Cord illera, Can ada [ J] . In tern at ion al Jou rn al of
W ild land F ire, 2002, 11 ( 1 ) , 41- 51
[ 19 ] W otton B M, M artell D L. A ligh tn ing fire occu rren ce m odel for
On tario [ J] . C anad ian Journal of Fores tResearch, 2005, 35 ( 6) :
1389- 1401
[ 20 ] LarjavaaraM, Kuu luvainen T, R ita H. Spatiald istribu tion of light
n ingign ited forest f ires in F inland [ J] . Forest E cology and M an
agem en t, 2005, 208: 177- 188
[ 21 ] Lath am D, W illiam sE. L igh tn ing and Forest F ires [M ] / / John
son E D, M iyan ish iK. Forest F ires. Academ ic Press, San D iego,
CA, 2001: 375- 418
20