基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价.pdf

DOI:10.12171/j.10001522.20230227基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价李维伟1,2杨雪清3张一鸣4冯昕5王博1,2,6杜建华7陈锋1,2刘晓东1,2（1.北京林业大学森林资源生态系统过程北京市重点实验室，北京100083；2.森林草原火灾风险防控应急管理部重点实验室，北京100083；3.国家林业和草原局林草调查规划院，北京100013；4.北京市园林绿化规划和资源监测中心（北京市林业碳汇与国际合作事务中心），北京100029；5.北京市永定河休闲森林公园管理处，北京100043；6.华北科技学院应急技术与管理学院，河北廊坊065201；7.应急管理部森林防火预警监测信息中心，北京100714）摘要:【目的】森林火灾危险性评价是实现科学林火管理工作的重要前提和基础，基于小班尺度开展森林火灾危险性评价及其空间特征分析，可为林火精细化管理提供依据。【方法】以密云区为研究对象，基于 2019 年森林资源二类调查小班数据、森林可燃物数据、气象数据、重要火源点等数据，构建密云区森林火灾危险性评价体系，应用层次分析法和熵权法相结合的主客观赋权法确定评价体系中各指标权重，根据评价体系中最终权重采用加权综合评价法计算各小班的危险性指数，依据自然断点分级法划分为高、中高、中低、低 4 个等级；采用全域和局域莫兰指数判断各小班之间的空间自相关性和聚集分布特征。【结果】（1）基于小班尺度综合 4 类因子构建体系，权重分布比例合理，可较好地开展火灾危险性评价；（2）研究区内高等级、中高等级、中低等级、低等级危险性的小班面积占比分别为 12.75%，19.01%，41.70%，26.54%。其中，高等级危险性小班以灌木林、侧柏林、油松林为主，小班面积占比分别为 38.40%、25.76%、24.13%；（3）高等级危险性小班分布在研究区范围的东部以及中南部区域，从乡镇尺度分析，呈片状分布于巨各庄镇、高岭镇和新城子镇；（4）小班危险性的全域莫兰指数为 0.2413（大于 0），说明密云区各小班存在一定的正相关性，即小班呈现出聚集分布的特征，采用局域莫兰指数分析发现火灾危险性等级为高高聚集型小班的面积达 34637.77hm，占密云区面积的 15.56%。【结论】（1）构建的森林火灾危险性评价体系中，野外火源所占权重最大，是影响森林火灾危险性的主要因素；（2）高等级危险性小班区域灌木林占比较高，且聚集分布特征明显，根据权重结果，建议增强对野外火源和重点人群的监督和管理；另一方面，制定可燃物清理的标准和要求，定期在农林交错地区和火源点周围进行可燃物清理作业。关键词：密云区；森林火灾；小班尺度；危险性评价；空间分布；自相关分析中图分类号：S762文献标志码：A文章编号：10001522(2024)02007512引文格式：李维伟，杨雪清，张一鸣，等.基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价 J.北京林业大学学报，2024，46(2)：7586.LiWeiwei,YangXueqing,ZhangYiming,etal.HazardassessmentofforestfireinMiyunDistrictofBeijingbasedonthesubcompartmentscaleJ.JournalofBeijingForestryUniversity,2024,46(2):7586.Hazard assessment of forest fire in Miyun District of Beijing based on thesubcompartment scaleLiWeiwei1,2YangXueqing3ZhangYiming4FengXin5WangBo1,2,6DuJianhua7ChenFeng1,2LiuXiaodong1,2(1.KeyLaboratoryforForestResourcesEcosystemProcesses,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China;2.KeyLaboratoryofForestandGrasslandFireRiskPreventionMinistryofEmergencyManagement,Beijing100083,China;3.AcademyofForestryandGrasslandInventoryandPlanning,NationalForestryandGrasslandAdministration,Beijing100013,China;4.BeijingMunicipalForestryandParksPlanningandResourceMonitoringCenter,BeijingMunicipalForestryCarbonSinksandInternationalCooperationAffairsCenter,Beijing100029,China;收稿日期:20230906修回日期:20231017基金项目:国家重点研发计划（2020YFC1511605）。第一作者:李维伟。主要研究方向：森林防火。Email：地址：100083北京市海淀区清华东路35号。责任作者:刘晓东，博士，教授。主要研究方向：森林防火。Email：xd_地址：同上。本刊网址:http:/；http:/第46卷第2期北京林业大学学报Vol.46，No.22024年2月JOURNALOFBEIJINGFORESTRYUNIVERSITYFeb.，20245.BeijingYongdingRiverLeisureForestParkManagementOffice,Beijing100043,China;6.SchoolofEmergencyTechnologyandManagement,NorthChinaInstituteofScienceandTechnology,Langfang065201,Hebei,China;7.ForestFirePreventionEarlyWarningandMonitorCenterofMinistryofEmergencyManagement,Beijing100714,China)Abstract:Objective Forest fire hazard assessment is an important prerequisite and foundation forachievingscientificforestfiremanagement.Conductingforestfirehazardassessmentandspatialfeatureanalysisonsubcompartmentscalecanprovideabasisforrefinedforestfiremanagement.MethodTakingthesubcompartmentofMiyunDistrictastheresearchobject,basedonthedataofforestresourcesecondarysurveysubcompartment,forestfueldata,meteorologicaldata,importantfiresourcepoints,etc.in2019,aforest fire hazard assessment system was constructed.We used the subjective and objective weightingmethodsofcombininganalytichierarchyprocessandentropyweightmethodtodeterminetheweightsofvariousindicatorsintheevaluationsystem.Basedonthenaturalbreakpointclassificationmethod,fourlevelsweredividedashigh,medium-high,medium-low,andlow.GlobalandlocalMoranindiceswereusedtodeterminethespatialautocorrelationandclusteringdistributioncharacteristicsbetweensubcompartments.Result(1)Researchwasbasedontheconstructionofacomprehensivesystemof4typesoffactorsatthesubcompartment,with reasonable weight distribution ratios,which can effectively carry out fire hazardassessment.(2)The proportions of hazard subcompartment areas with high level,medium-high level,medium-lowlevel,andlowlevelwere12.75%,19.01%,41.70%,and26.54%,respectively.Amongthem,thehigh-levelhazardsubcompartmentwasmainlycomposedofshrubbery,Platycladus orientalisforest,andPinus tabuliformis forest,with subcompartment areas accounting for 38.40%,25.76%,and 24.13%,respectively.(3)Highlevelhazardoussmallclassesweredistributedintheeasternandcentralsouthernregionsoftheresearcharea.Fromatownshiplevelanalysis,theyweredistributedinapatchypatterninJugezhuangTown,GaolingTown,andXinchengziTown.(4)TheglobalMoranindexofthehazardofsubcompartments was 0.2413(0),indicating that there was a certain positive correlation among thesubcompartments in Miyun District and the subcompartments exhibited clustering distributioncharacteristics.UsingthelocalMoranindexanalysis,itwasfoundthattheareaofthesubcompartmentswitha high to high clustering was 346 37.77 ha,accounting for 15.56%of the area of Miyun District.Conclusion(1)In the forest fire hazard assessment system constructed in this article,the weight ofoutdoor fire sources is the largest,which is the main factor affecting the forest fire hazard.(2)Theproportionofshrubforestsinhigh-risksmallclassareasisrelativelyhigh,andtheclusteringdistributioncharacteristicsareobvious.Basedontheweightresults,itisrecommendedtostrengthenthesupervisionandmanagementofoutdoorfiresourcesandkeypopulations;ontheotherhand,establishingstandardsandrequirementsforcombustiblematerialcleaning,andcombustiblematerialcleaningoperationswereregularlycarriedoutinareaswhereagricultureandforestryintersectandaroundfiresources.Key words:Miyun District;forest fire;subcompartment scale;hazard assessment;spatial distribution;autocorrelationanalysis近些年来，由于极端气候事件频发，高温、干旱及大尺度气候波动不断出现，森林火灾发生的频率和强度一直在增加1，不仅对森林资源造成严重破坏，也威胁人民的生命安全和国土生态安全。森林火灾危险性是指林火致灾因子的强度和活动频次即森林火灾发生的可能性23，受植被、地形、气象、人类活动这 4 类大尺度因子的影响4。从定性角度进行分析可知，火灾危险性越大，所造成的损失越严重；而定量研究火灾危险性则需要具体的指标予以反映5。因此，在森林火灾危险性不断增大的背景下，通过构建森林火灾危险性指标体系，对发生火灾前的危险性进行评价，具有更重要的现实意义，不仅能为森林火灾预报、监测及决策提供基础和依据，也对林火扑救力量和相关应急资源的合理布局有指导价值。森林火灾危险性评价是实现科学林火管理工作的重要前提和基础，评价结果是开展可燃物管理等活动的必要基础，是森林防火策略制定的主要依76北京林业大学学报第46卷据67。早期研究仅仅通过气象气候条件对森林火灾危险性进行评价89。之后随着预测的需要以及评价精度的提升，单一指标逐渐向多元化以及综合化的方向发展，相继有基于可燃物特性（如森林类型、燃烧性等）、基于地形因子（海拔、坡度等）、基于人为因素（如人口密度、火源管理等）等进行危险性综合评价1012。根据危险性评价结果可进一步探讨火险区划，而火险区划的完整性和准确性依赖于火险等级系统和火险评价的结果13。国外具有代表性的火险系统有加拿大森林火险等级系统、澳大利亚草原/森林火险等级系统和前苏联的双要素火险气象指数和法国火险系统（土壤湿度法与干旱指数法）1416。我国对于火险区划的研究以美国、日本为基础继续发展，美国采用国家火险等级预报系统17，而日本较为著名的是实效湿度法18，多倾向于研究历史火灾数据和气象条件19，之后国家于 2008 年修订了全国森林火险区划等级（LY/T10632008）行业标准20。目前，森林火灾危险性评价的研究尺度主要有景观尺度、林分尺度。在景观水平的森林规划中加入火灾危险性评价，可以从森林组成、景观结构等角度，将火灾的影响降到较低水平21；从林分尺度进行评价，有利于林场开展具有目的性的防火措施22。吴明山等23以思茅松（Pinus kesiyavar.langbianensis）林分为研究对象，评估其动态火险值，结果表明采脂条件下林分动态火险值显著高于未采脂条件下的火险值。罗丹等24以广州市主要林分类型为研究对象，选取 11 种因子综合评价不同林分的火灾危险性，结果表明米锥（Castanopsis chinensis）林和杉木（Cunninghamia lanceolata）纯林火灾危险性较高。因此，现有研究主要针对大尺度，根据建议实施较为困难，而基于小班尺度进行评价能突出小区域上林火的变异性和自相关特征，有利于森林火灾预测及扑救的应用实践与及时反馈，但目前基于小班尺度对森林火灾危险性进行评价的研究还非常少。森林火灾危险性评价的研究方法主要是模型模拟和数理统计2526，国内外学者围绕森林火灾危险性评价开展了大量研究。Vil等27采用空间显式野火模拟模型基于火焰长度、蔓延速度、树冠火行为等研究了乔松（Pinus wallichiana）林的火灾危险性，发现廷布的火灾隐患比雅加达更大；宗学政等28基于森林燃烧概率、潜在火行为和暴露性综合定量评估某区域的森林火灾风险，发现城镇和水源附近森林的火灾风险等级高，是林火管理的重点区域；张恒等29选取树种燃烧类型、防火期气象因子、人口密度等6 项指标，对赤峰市森林火灾危险性进行评估；陈羚30在景观尺度上构建以林分特征和地形因子为指标的火灾危险性评价体系，分别运用层次分析法和加权综合评价法计算指标权重和危险性指数，发现景观破碎度大，火灾危险性低；周长明等31基于云地闪监测数据和植被数据等，采用空间分析方法和层次分析法对大兴安岭雷击火危险性进行了划分，发现大兴安岭地区各区县火灾危险性有较大不同。密云区是首批全国生态文明建设试点地区、首都重要饮用水源基地和生态涵养区，森林面积15.60 万 hm2，森林覆盖率达到 70.13%，物种多样性丰富，生态区位极其重要。本研究以密云区为研究对象，利用 2019 年森林资源二类调查小班数据、可燃物数据、人口数据和重要火源点数据等，结合密云区森林防火实际情况，构建密云区森林火灾危险性评价体系，开展小班尺度森林火灾危险性评价，以期为密云区林火精准化防控与管理提供参考。1研究区概况密云区（401307404757N，11639331173025E）位于北京市东北部，属燕山山地与华北平原交接处，西北到东南依次与怀柔、顺义、平谷接壤，东部和北部均与河北省相邻，是首都面积最大的区。密 云 区 面 积 达 22.29 万 hm2，自 然 地 貌 特征为“八山一水一分田”，其中山区、平原、水域面积分别约为 17.72 万、2.63 万、1.94 万 hm2，山区面积占全区面积 4/5（图 1）。辖区属暖温带季风型大陆性半湿润半干旱气候，年平均气温 10.8，年日照时数2420h，年降水量为 608mm，年积温介于 33854210d，土壤类型以褐土为主。全区森林资源丰富，森林资源蓄积量为全市最多，达 252.79 万 m3。每年的 11 月 1 日至次年 5 月 31 日是森林防火期，1月 1 日至 4 月 15 日是森林高火险期。2019 年 3 月30 日，密云区东邵渠镇突发森林火灾，火情在风势较大的影响下向平谷区蔓延，总过火面积近 42hm2，丫髻山林场内大面积林木过火，生态损失严重。2数据来源与研究方法2.1 数据来源2019 年森林资源二类调查小班数据来自北京市园林绿化规划和资源监测中心；可燃物数据、人口数据和重要火源点数据来自密云区园林绿化局；30m分辨率数字高程数据来自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http:/）；气象数据来自于北京市气象服务中心，为了能更好地根据气象数据进行危险性评价，基于前人研究32，选取包括 20112020 年 5 个气象站点（密云、密云上甸子、汤河口、怀柔、平谷）防火期（11 月第2期李维伟等：基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价77次年 5 月）月最高温度、月平均风速、月大风日数、月平均降水量、月平均气温、月最小相对湿度数据。利用克里金插值法对气象数据进行插值处理，并进行数据重采样，按掩膜提取为 50m 分辨率栅格数据。2.2 研究方法2.2.1森林火灾危险性评价指标体系的构建通过对森林火灾危险的致灾因子分析，参考国内外森林火灾危险评价体系的研究成果，结合密云区森林防火实际情况，构建密云区森林火灾危险评价体系，该评价体系分为目标层、准则层、指标层，选取可燃物、气象条件、地形因子、野外火源 4 个因素作为火灾危险性评价的一级指标，参考前人有关火灾评价的相关文献以及第一次全国自然灾害综合风险普查技术规范森林火灾危险性评估技术规范（FXPC/LCP-01）中的森林火灾危险性评估指标体系，针对性地选取 15 个二级指标评价火灾危险性，构建小班尺度森林火灾危险性评价指标体系（表 1）2,1012。2.2.2数据标准化及指标综合权重的确定由于原始数据的量纲不同，需对其进行归一化处理，使数据分布在 0，1。其中，优势树种（组）可燃性参照前人研究成果3334，划分为不燃、难燃、可燃、易燃、强燃 5 类，分别赋值为 0.2、0.4、0.6、0.8、1.0；坡向和坡位指标采用第一次全国自然灾害综合风险普查技术规范森林火灾危险性评估技术规范（FXPC/LCP-01）中的赋值方法；其他 12 个指标如月大风日数、月平均气温等采用离差标准化法进行处理，其中月最小相对湿度和月平均降水量进行负向标准化，其余指标进行正向标准化。正向标准化和负向标准化公式分别见式（1）和式（2）。Xmn=XmnminXmnmaxXmnminXmn(1)Xmn=maxXmnXmnmaxXmnminXmn(2)Xmn式中：和 Xmn分别为第 m 个因子第 n 个指标值的标准化值和原始值；maxXmn和 minXmn分别为第 i 个指标原始数值中的最大值和最小值。层次分析法是一种主观赋权法，指由多名专家根据经验对各层次指标进行“两两相对”重要性比较，构建判断矩阵并进行一致性检验，最终确定各等级的主观权重35。本研究依据全国火险区划等级2011640EN11700E11720E11640E4021N4032N4043N4021N4032N4043N11700E0 2 481216km11720E森林资源 Forest resource水域 Waters灌木林 Shrubbery混交林Coniferous and broadleaved mixed forest阔叶林 Broadleaved forest针叶林 Coniferous forest非林地 Non-forest land图1密云区森林资源分布Fig.1ForestresourcedistributionmapofMiyunDistrict78北京林业大学学报第46卷以及全国第一次森林火灾风险普查2，共邀请 68 位专家进行综合打分从而确定层次分析法最终权重，其中防火管理专家组成员 24 人（占比 35%），科研技术专家组成员 33 人（占比 49%），基层一线防火专家组成员 11 人（占比 16%）。熵权法是一种基于分析各评价指标特征值之间变异程度的客观赋权方法36。为了全面反映评价指标的重要性，避免层次分析法中人为因素占主导作用，或熵权法中各指标与实际重要性存在矛盾，参考前人研究3738，将综合权重的确定运用简单加权求和，主观赋权法和客观赋权法各占 50%（主客观赋权法），进而得到各指标综合权重。2.2.3森林火灾危险性指数计算及等级划分加权综合评价法是考虑到各指标对于总体对象的影响程度，综合评价各影响指标的作用大小，从而实现对于总体的优劣评价，可将多个指标联系起来，具有系统性强、计算过程相对简单等优点39。利用加权综合评价法计算密云区小班尺度森林火灾危险性指数，具体计算公式如下。HI=ni=1Hiqi(3)Hi式中：HI 为小班尺度森林火灾危险性指数；为第i 项指标的标准化值；qi为危险性指标体系中二级指标第 i 项指标的权重值。自然断点分级法可通过评价区域内所有值与平均值之差找到特征点，从而对相似值进行分级。本研究采用上述方法将火灾危险性分为低、中低、中高、高 4 个等级2。2.2.4森林火灾危险性空间自相关性采用全域的莫兰指数表征全局空间自相关性。I=nni=1nj=1wij(xix)(xjx)s2ni=1nj=1wij(4)式中：I 为全域莫兰指数；n 为空间内所有要素的表1森林火灾危险性评价指标Tab.1Forestfirehazardassessmentindex准则层Rulelayer标准层Standardlayer描述Description单位Unit森林可燃物Forestfuel地表可燃物载量Surfacefuelload单位面积灌木、草本、枯落物等可燃物的载量Amountofsurfacefuel(shrub,herb,litter)perunitareat/hm2t/ha细小可燃物载量Finefuelload单位面积枯落物1（直径0.6cm 的小枝、叶和杂草）、枯落物2（直径0.62.5 cm的小枝、叶和杂草）等可燃物的载量Total load of combustiblematerialssuchaslitter1(twigs,leaves,andweedswithadiameteroflessthan0.6cm)andlitter2(twigs,leaves,andweedswithadiameterof0.62.5cm)perunitareat/hm2t/ha优势树种（组）可燃性Dominanttreespecies(group)flammability森林被引燃着火的难易程度以及着火后所表现出的燃烧状态和燃烧速度和火强度等的综合Difficulty of forest ignition,as well as the combustionstate(typeoffire),combustionspeed,andfireintensityexhibitedafterignition气象条件Meteorologicalfactor月大风日数Monthlygaleday月平均出现瞬时风力5级或以上的天气日数Monthly average number ofweatherdayswithinstantaneouswindforce5oraboveisexpressedd月平均风速Monthlyaveragewindspeed月每日平均风速的平均值Average value of monthly daily average windspeedm/s月平均降水量Monthlymeanprecipitation总降水量的月平均值Monthlyaverageoftotalrainfallmm月平均气温Monthlymeantemperature月每日平均气温的平均值Averagedailytemperatureofthemonth月最高温度Monthlymaximumtemperature月每日最高气温的最高值Thehighestvalueofdailymaximumtemperature月最小相对湿度Monthlyminimumrelativehumidity月每日最小相对湿度的最小值The minimum value of monthly dailyminimumrelativehumidity%野外火源Outdoorfiresource用火次数Fireusagefrequency近20年，林区范围内发生的一般、较大森林火灾的总次数Total number ofgeneralandmajorforestfiresthathaveoccurredwithintheforestareainthepast20years次数times重要火源点个数Numberofimportantignitionsource林区范围内散坟、露营地、旅游景区、公墓、农村集体安葬点等火源点总数量Totalnumberoffiresourcessuchasscatteredgraves,campingsites,touristattractions,cemeteries,andruralcollectiveburialsiteswithintheforestarea无民事行为能力和限制民事行为能力人口数量Numberofpeoplewithoutorwithlimitedcapacityforcivilconduct林区范围内014岁人口、65岁（含）以上人口和残障人口总数量Totalnumberofpeopleaged014,aged65orabove,anddisabledwithintheforestarea地形因子Topographicalfactor坡度Slope坡面的垂直高度和水平宽度的比值Ratioofverticalheighttohorizontalwidthofaslope（）坡向Aspect坡面的朝向Orientationofslope坡位Slopeposition坡面所处的地貌部位Landformonwhichaslopeislocated第2期李维伟等：基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价79x总量；wij为空间距离矩阵；xi和 xj分别为空间位置i 和 j 的观察值。表示所有观察值的平均值，s2为方差。I 的取值范围为 1，1，I 小于 0 说明要素之间存在空间负相关，I 等于 0 则表示要素之间相互独立，I 大于 0 表示要素之间存在空间正相关40。局部空间自相关采用局域莫兰指数进行分析。Ii=(xix)s2nj=1wij(xjx)(5)式中：Ii为局域莫兰指数，正值说明该要素与邻近要素的属性相似，负值说明该空间单元与邻近单元属性值不相似41，通过局域空间自相关分析可以判断出聚集分布特征。2.3 数据统计与分析利用 Excel2019 对各指标数据进行统计分析，采用 ArcMap10.7 进行制图与自相关性分析。3结果与分析3.1 森林火灾危险性评价指标权重的确定由专家打分即层次分析法确定的主观权重最终结果如下：可燃物所占权重为 0.35，气象条件所占权重为 0.28，野外火源所占权重 0.26，地形因子所占权重 0.11。根据熵权法和层次分析法相结合的主客观赋权法，密云区森林火灾危险性评价指标权重结果见表 2。林火的发生受到可燃物、野外火源、气象因素和地形因子等各种因素的影响。由表 2 可知，森林火灾危险性评价体系的 4 个一级指标即可燃物、气象条件、野外火源、地形因子的综合权重分别为0.215、0.245、0.385、0.155，说明野外火源是影响森林火灾危险性的主要因素。二级指标中，用火次数表2森林火灾危险性评价指标权重Tab.2Weightsofforestfirehazardassessmentindex一级指标Primaryindex一级指标综合权重Comprehensiveweightoffirstlevelindex二级指标Secondaryindex二级指标熵权法权重Entropyweightofsecondaryindex二级指标层次分析法权重Chromatographyanalysisweightofsecondaryindex二级指标综合权重Comprehensiveweightofsecondaryindex计算尺度Computingscale森林可燃物Forestfuel0.215地表可燃物载量Surfacefuelload0.0200.1100.065小班Subcompartment细小可燃物载量Finefuelload0.0400.1400.090小班Subcompartment优势树种（组）可燃性Dominanttreespecies(group)flammability0.0200.1000.060小班Subcompartment气象条件Meteorologicalfactor0.245月大风日数Monthlygaleday0.0500.0500.050小班Subcompartment月平均风速Monthlyaveragewindspeed0.0400.0400.040小班Subcompartment月平均降水量Monthlymeanprecipitation0.0300.0600.045小班Subcompartment月平均气温Monthlymeantemperature0.0400.0400.040小班Subcompartment月最高温度Monthlymaximumtemperature0.0400.0400.040小班Subcompartment月最小相对湿度Monthlyminimumrelativehumidity0.0100.0500.030小班Subcompartment野外火源Outdoorfiresource0.385用火次数Fireusagefrequency0.2600.1000.180乡镇Township重要火源点数量Numberofimportantignitionsources0.1300.1000.115乡镇Township无民事行为能力和限制民事行为能力人口数量Numberofpeoplewithoutorwithlimitedcapacityforcivilconduct0.1200.0600.090乡镇Township地形因子Topographicalfactor0.155坡度Slope0.1400.0400.090小班Subcompartment坡向Aspect0.0300.0400.035小班Subcompartment坡位Slopeposition0.0300.0300.030小班Subcompartment80北京林业大学学报第46卷和重要火源点数量 2 个二级指标的综合权重分别为0.180、0.115，说明用火次数和重要火源点数量是影响野外火源的主要因素；单位面积细小可燃物载量、无民事行为能力和限制民事行为能力人口数量及坡度的综合权重均为 0.090，说明这 3 个二级指标对于火灾危险性的也有一定的影响。3.2 基于小班尺度的森林火灾危险性评价结果对选取的 15 个森林火灾危险性指标进行小班尺度加权综合计算，划分等级，得到密云区小班尺度森林火灾危险性等级图（图 2）。11640EN11700E11720E11640E11700E11720E4020N4030N4040N4020N4030N4040N0 2 481216km危险性等级 Hazard level低 Low中低 Medium-low中高 Midium-high高 High图2密云区小班尺度森林火灾危险性等级图Fig.2Forestfirehazardlevelmapatthesub-compartmentscaleinMiyunDistrict高等级危险性小班分布在研究区范围的东部以及中南部区域，主要集中于巨各庄镇、高岭镇和新城子镇；中高等级危险性小班，其空间分布与高等级危险性小班分布区邻近，也有部分零星分布在研究区西北部，主要集中于大城子镇和古北口镇；中低等级与低等级危险性小班分布在研究区北部以及西南部城镇较密集的区域，其他区域也存在少量分布，主要集中于不老屯镇、河南寨镇和十里堡镇。将密云区森林火灾危险性等级图与主要植被类型图进行综合分析（图 3），发现灌木林主要分布在研究区的南部以及大部分高等级危险性区域，同时这些区域也有少量油松（Pinus tabuliformis）林和侧柏（Platycladus orientalis）林分布。进一步统计可知，高等级、中高等级、中低等级、低等级危险性的小班面积占比分别为 12.75%、19.01%、41.70%、26.54%，其中，高等级危险性小班以灌木林、侧柏林、油松林为主，小班面积占比分别为 38.40%、25.76%、24.13%。高等级危险性油松林以人工成熟林为主，小班面积占比为 71.10%；高等级危险性侧柏林以人工幼龄林为主，小班面积占比达到 88.51%。3.3 密云区森林火灾危险性空间自相关性分析进行空间自相关分析可以明确高等级危险性小班是否存在聚集分布，如存在，可探讨其聚集分布的区域。对密云区各小班的火灾危险性进行全域空间自相关分析，结果显示小班火灾危险性的全域莫兰指数为 0.2413，Z 检验结果呈现极显著（P0.01），表明密云区小班的火灾危险性存在一定的正相关性，说明高等级危险性小班之间存在聚集分布的特征。因此，对密云区小班的火灾危险性进行局域空间自相关分析，结果见图 4。高高聚集型小班 2234 个