研究区地理范围125.131 9°~125.834 7° E，50.085 28°~51.056 11° N，总面积为215 550 hm²。该区域位于大兴安岭东南部，南瓮河国家自然保护区附近，隶属于松岭林业局（图1）。平均海拔为432 m。气候属寒温带大陆性季风气候，夏季短冬季长，年均气温−3 ℃，无霜期为90~100 d^[23]。

图  1  研究区域和植被类型

Figure 1.  The study area and vegetation types

研究区的乔木以兴安落叶松（Larix gmelinii（Rupr.）Kuzen.）、山杨（Populus davidiana Dode.）、白桦（Betula platyphylla Suk.）、黑桦（Betula dahurica Pall.）等为主，灌木有兴安杜鹃（Rhododendron dauricum L.）、越桔（Vaccinium vitisidaea Linn.）等，草本植物以杜香（Ledum palustre L.）和苔藓为主^[24]。

遥感数据采用2016年5月13日的SPOT6卫星影像（分辨率6.6 m）。数字高程数据（分辨率为30 m）源于地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）。气象数据源于黑龙江省南瓮河国家自然保护区森林生态系统定位观测研究站，包括气温、降水量、日相对湿度、风速和风向等定时数据。森林火灾统计资料（1988—2016年）源于黑龙江省森林防火办公室，包括火点经纬度、火因、过火面积和扑救时间等信息。

基于每日中午（12:00）观测的温度、湿度、风速和过去24 h降水量，利用R软件cffdr程序包计算火险期内每日的火险天气指数（Fire Weather Index，FWI）^[25]，系统输出的指数包括细小可燃物湿度码（Fine Fuel Moisture Code，FFMC）、腐殖质湿度码（Duff Moisture Code，DMC）和干旱码（Drought Code，DC），初始蔓延速率（Initial Spread Index，ISI）和累积指数（Buildup Index，BI），以及火险天气指数（Fire Weather Index，FWI）^[26]。计算时段是2016年整个火险期（3月1日—10月31日），FFMC、DMC和DC的初始值分别为85.0、6.0和15.0^[27]。

火险期前计划火烧处理的区域主要是区域内的沟塘草甸。通过对卫星遥感影像处理，提取计划火烧的区域。首先利用ENVI软件RPC模型对SPOT6卫星影像进行正射校正，然后利用FLAASH模型进行大气校正。选择近红外、红外、绿3种波段合成图像，采用监督分类法提取计划火烧区域^[28]。

通过实地调查，将区域内的可燃物分为草地、常绿针叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林和针阔混交林5种类型。分类主要采用ENVI软件中的监督分类法。首先根据野外调查将影像中的地物进行识别，划定5种类型可燃物、裸地及水体，然后通过最大似然法（Maximum Likelihood Classification）进行分类，再通过Combine classes进行分类后处理，将类型一致的地物进行合并，获得可燃物分类图。并按照FBP（火行为预测）可燃物分类系统，用系统识别的代号表示各可燃物：草地（O-1a）、常绿针叶林（C-4）、落叶针叶林（M-1a）、落叶阔叶林（D-1）和针阔混交林（M-1b）。

BURN-P3模型需要输入的空间数据包括可燃物类型、地形及风向等，空间分辨率为100 m（ASC文本格式）^[20]。风向数据利用WindNinja风场模拟软件处理^[29]。该模型采用数字高程模型的单点风场，基于表面热通量、距离山谷底部或山脊顶部的距离、坡度及阻力等参数计算风向，模拟不同地形条件下风向^[30]。利用研究区数字高程数据，结合该地区地面气象观测数据，计算该区域历史平均风速作为主导风速，为10 km·h⁻¹，并划定北（0°）、东北（45°）、东（90°）、东南（135°）、南（180°）、西南（225°）、西（270°）和西北（315°）8个主要风场数据。

BURN-P3模型输入火因、燃烧日时长、蔓延天数、火险天气数据和模拟季节等运行参数。根据1988—2016年火灾统计资料，研究区人为火、雷击火发生概率分别为43.51%、56.49%，设置不同季节发生火灾的日燃烧时长以及该区域火灾发生的蔓延天数。火险天气数据包括正午的温度、湿度、风速、风向、过去24 h降水量以及对应的火险天气指数。

根据物候观测记录确定季节划分日期。草本和灌木多于3月中上旬展叶，兴安落叶松展叶盛期为5月24日，白桦等阔叶树展叶盛期为5月20日—5月26日，9月上旬落叶松开始落叶^[31]，大兴安岭南部植被展叶期更早^[32-33]。因此，将研究时段划分为春季（3月1日—5月31日）、夏季（6月1日—8月31日）和秋季（9月1日—10月31日）。

将火烧迹地分为草地和无可燃物两种类型，以表示未进行计划火烧和已进行计划火烧两种情景，并分别进行燃烧模拟，其他参数保持一致，对比计划火烧处理前后的区域燃烧性。根据实测数据结合ArcGIS随机在火烧迹地选择100个点，分析计划火烧影响范围。

根据历史火灾统计资料，过火面积小于1 hm²次数占总次数的62.76%，结合研究区面积设定模拟中最小过火面积为1 hm²。为获取稳定的燃烧概率分布图，迭代次数为20 000次^[34]。输出燃烧概率、火烧强度、蔓延速度、树冠火比例等空间数据和每次迭代的属性表（文本格式）。

根据卫星遥感数据提取的在2016年火险期前的计划火烧面积为44 931 hm²，占研究区总面积的20.8%（图2）。大部分过火区的地表土壤裸露，草本可燃物的地上部分基本消失，易燃可燃物很少，只有很少的区域残留少量草本和灌木。计划火烧处理过的区域不能支持火的持续燃烧和蔓延，因此，我们把计划火烧过的区域视为无可燃物。基于计划火烧前后的可燃物变化，分别模拟这两种可燃物情景下的森林燃烧概率，评估一个区域内的计划火烧处理对区域的森林燃烧性影响。

图  2  计划火烧区和模拟的两种可燃物情景

Figure 2.  Prescribed burning areas and the two fuel scenarios for simulation.

未进行计划火烧情景下，研究区平均燃烧概率为0.016 4（燃烧概率范围为0~0.06）（图3a）。按照相等间隔法将燃烧概率划分为：低（0~0.017 5）、较低（0.017 5~0.035）、较高（0.035~0.0525）和高（0.052 5~0.07）4个等级，分别占区域总面积的46.3%、48.2%、5%和0.5%。沟塘草甸区域燃烧概率低，落叶针叶林区域燃烧概率高。

图  3  不同可燃物情景的燃烧概率及其变化

Figure 3.  Burn probability and their changes for two fuel scenarios

计划火烧处理后，研究区平均燃烧概率为0.012 4（变化范围为0~0.07）（图3b），其中燃烧概率低、较低、较高和高的区域分别占区域总面积的61.7%、31.4%、6.3%和0.6%。中部落叶针叶林和混交林燃烧概率高。

经过计划火烧处理，研究区平均燃烧概率下降24.4%。计划火烧处理区域周围2 561.8 m范围内的燃烧概率下降（95%置信区间：2 323.3 ~2 800.3 m），燃烧概率降低的区域占总面积的43.8%。35.1%的区域的燃烧概率没有变化，21.1%区域的燃烧概率稍有增高。燃烧概率的变化主要是由于可燃物空间分布的变化引起的，由于多次迭代过程中火随机发生的位置和火险天气的变化，导致森林分布区域的燃烧概率发生变化，与计划火烧处理区域相邻的大部分区域的燃烧概率明显降低，部分落叶松林和混交林区域的燃烧概率升高，但区域内整体平均燃烧概率明显降低。

两种情景下，燃烧概率最高的可燃物类型都是落叶针叶林，其次为常绿针叶林、针阔混交林和草地，落叶阔叶林的燃烧概率最低（表1）。未进行计划火烧的情景下，落叶针叶林平均燃烧概率为0.023 6，常绿针叶林、针阔混交林、草地和落叶阔叶林平均燃烧概率分别为0.022 8、0.021 9、0.017 2和0.017。计划火烧处理后，落叶针叶林平均燃烧概率为0.022 6，降低4.2%，常绿针叶林、针阔混交林、草地和落叶阔叶林平均燃烧概率分别为0.022、0.020 6、0.016 8和0.016 9，分别降低3.5%、5.9%、2.3%和0.6%。

未进行计划火烧情景下，研究区平均火烧强度为548.9 kW（范围：0~6 356.5 kW·m⁻²）（图4a-1）。落叶松林和常绿针叶林区域平均火强度分别为3 451.8 kW·m⁻²和2 688 kW·m⁻²，而草类可燃物的平均火强度只有225 kW·m⁻²。计划火烧处理后，研究区平均火烧强度为450.6 kW·m⁻²（范围：0~13 204.5 kW·m⁻²），下降了17.9%（图4b-1）。89.8%的区域面积的火烧强度下降，只有10.2%的区域的火强度升高。草地和计划火烧区周围森林的火强度下降明显。

图  4  两种可燃物情景下的火行为变化

Figure 4.  Changes of fire behavior under the two fuel scenarios

未进行计划火烧情景下，研究区平均蔓延速度为2.2 m·min⁻¹（范围：0~8.3 m·min⁻¹）（图4a-2）。草地的平均蔓延速度为2.1 m·min⁻¹，落叶针叶林区域的蔓延速度为5.2 m·min⁻¹。计划火烧处理后，整个区域的平均蔓延速度为1.6 m·min⁻¹（范围：0~15.4 m·min⁻¹），降低了27.3%。蔓延速度下降、不变和上升的区域分别占总区域面积的76.2%、3.9%和19.9%（图4b-2）。

落叶针叶林和针阔混交林容易发生树冠火。未进行计划火烧处理的情景下，树冠火平均发生比例为0.018 4（变化范围：0~0.56），落叶松和混交林区域树冠火发生比例分别为0.241 9和0.135 9（图4a-3）。计划火烧处理后，树冠火平均发生比例为0.016 2（变化范围：0~0.92），下降了11.7%。树冠火发生比例下降和不变的区域占总面积的94.8%，只有5.2%的区域树冠火发生比例上升（图4b-3）。虽然计划火烧处理的区域主要是草类可燃物，但整个区域的可燃物空间分布的变化会影响到整个区域的火行为特征，树冠火的发生比例也明显降低。

计划火烧处理后，落叶松林的火强度、蔓延速度和树冠火发生比例分别下降8.1%、5.8%和8.6%，针阔混交林的火强度、蔓延速度和树冠火发生比例分别下降5.3%、5%和15.0%，草地的火强度和蔓延速度分别下降7.9%和4.8%（表2）。

BURN-P3模型是模拟长时间尺度上的火发生及蔓延过程，代表一个时段内林火动态变化。自1987年大兴安岭森林大火后，该区域的林火管理机构逐渐完善，林火管理政策基本稳定，因此，本研究选取1988—2016年的平均林火动态指标作为森林燃烧模拟的输入因子，基于一个相对稳定时段的平均火发生状态进行模拟不同可燃物情景下的森林燃烧概率及火行为，可以反映不同情景下的森林燃烧性状况，可以避免个别年份的极端情况的影响。因为提取的计划火烧区是2016年火险期前的处理情况，所以，模拟了2016年的火天气条件下的森林燃烧性，定量评估计划烧除对于区域森林燃烧性的影响。

计划火烧处理后，部分区域落叶松林树冠火比例增大，火强度升高。这是因为BURN-P3模型随机选择火点燃烧位置，并根据可燃物类型和火天气条件确定火是否蔓延。计划火烧处理区域主要在草类可燃物，处理后草类可燃物面积显著减少，但针叶林区域面积没有变化，它占的面积比例有所增加，所有模拟中针叶林被点燃的比例增大。模拟中采用1988—2016年的空间发生概率，20 000次迭代模拟可以消除绝大部分的误差，模拟结果稳定、可靠。

研究区内一些落叶松林内存在大量易燃可燃物及可燃物梯，易形成树冠火。如果利用人工或机械措施清理这类可燃物的可燃物梯，或者通过低强度计划火烧清理地表细小可燃物，森林燃烧性会进一步降低，树冠火发生比例也会进一步减少。相关研究也表明降低地表可燃物载量可以减少林火的发生。刘志华等^[7]认为计划火烧可以在一定程度上减少潜在的森林火灾面积。Shang等^[35]利用LANDIS模拟了计划火烧处理后硬木阔叶林的火险变化，认为计划火烧结合粗大可燃物的处理可降低森林火险。

火险期前对一个区域内的草类可燃物进行计划火烧处理，能有效降低区域内森林的燃烧性。计划火烧处理区域附近2 561.8 m范围内的森林燃烧性明显降低。计划火烧后整个区域的平均燃烧概率降低了24.4%，火强度、蔓延速度及树冠火比例分别降低17.9%、24.3%及11.7%。各类型可燃物燃烧概率较计划火烧前均呈下降趋势，其中落叶针叶林和混交林燃烧概率分别降低5.9%和4.2%。与计划火烧前相比，火烧后各类型可燃物火行为均降低，阔叶林和落叶针叶林降幅明显。证明计划火烧是预防一个区域发生森林大火和降低森林燃烧性的有效措施。