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受气象因子驱动的火灾系统标度性研究

郑红阳  
【摘要】: 火灾的影响因素具有多样性和复杂性,并且大多数因素的定量作用难以精确得到,因此研究火灾的分布特性是火灾科学中的难点问题之一。通过目前火灾系统的复杂性研究现状可知,研究者们较为关注的有两点:一是森林火灾模型的构建,二是真实森林火灾的统计规律。研究结果表明,利用自组织临界性火灾模型能够对长期、宏观上的火灾分布做出合理的预测,并且可以由中、小火灾的发生频率来预测大火灾的发生风险。那么森林火灾模型和实际数据的结果是否吻合?火灾具有什么样的时间标度特征?又会受到什么因素的影响?由于火灾与气象变化密切相关,本文通过模型和时间序列分析,研究了火灾系统和气象因子的时空分布特性及标度性特征。 Drossel和Schwabl提出来的森林火灾模型(DS模型)表明森林火灾具有自组织临界性,并且已经用来解释真实火灾的“频率-面积”幂律分布。然而,由DS模型得到的森林火灾“频率—时间间隔”为指数分布,与实际的周期振荡的幂律分布不符。针对这种情况,本文研究了气象参数同火灾发生概率之间的变化关系,制定了相应的模型规则,提出了一个新的森林火灾模型:气象因子驱动模型(WD模型)。在WD模型中,点火概率随相对湿度变化,建立了模型和实际火灾之间的定量对应关系。结果表明,火灾的“频率—面积”仍然为幂律分布,且斜率和DS模型一样;“频率—时间间隔”也满足幂律分布,具有与实际的数据一致的周期振荡性。我们进一步发现相对湿度具有与火灾类似振荡周期的幂律分布,并且与阈值和地点无关。这表明气象参数的外在驱动,而不是森林火灾的内在动力学,是产生森林火灾时间分布的本质原因。 由于气象因素对森林火灾起着重要的影响作用,本文利用去趋势波动分析(DFA)的方法研究了森林火灾面积序列与温度、相对湿度和降水序列的标度性特征,比较了它们各自的相关性,发现这四种时间序列具有相似的幂指数和“转折点”,在约大于5天的时间尺度上都具有持久稳固的长程幂律相关性,它们之间可能是相互耦合的。我们还发现气象的季节周期性趋势对相关性的分析结果产生很大的影响,造成了标度指数变化较大,并且不同时间尺度上的标度特征可能受到不同趋势的影响。 除了面积之外,火灾的时间分布模式也对火灾序列的结构起作用。本文研究了不同地区的森林火灾和城市火灾的时间间隔序列,发现它们都具有自相似性和持久稳固的长程相关性,并且包含两个标度指数,不随地点的变化而变化。城市火灾时间间隔序列在小的时间尺度上接近于白噪声,相关性也比森林火灾要弱,可能是因为人类活动的随机性和人口密度造成的。随着阈值的增加,大时间尺度上的城市火灾标度性减弱。 本文从机理上解释了火灾时间间隔分布的基本性质,并且发现火灾的面积和发生时间都具有长程相关性,其标度性特征和气象参数相似。研究结果有助于量化火灾和气象参数之间的相关性,以及更好的了解火灾系统的时间分布模式。


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