基于VIIRS卫星实时火点追踪的美国西部林火燃烧烈度近实时监测研究

《Fire Ecology》：Near real-time indicators of burn severity in the western U.S. from active fire tracking

本研究针对传统燃烧烈度评估方法依赖灾后影像、存在时间延迟的问题，利用Suomi-NPP卫星的VIIRS传感器和FEDS算法，对美国西部2012-2021年间2177场大型野火进行12小时间隔的火势追踪。研究发现，火点辐射功率(FRP)和火势蔓延速率与MTBS计划的燃烧烈度分级呈正相关，结合植被类型建立的预测模型对中高烈度燃烧区域的识别准确率达78%。该成果为灾后滑坡、泥石流等次生灾害的应急管理提供了重要的近实时决策支持。

　　

野火对生态系统的影响深远而复杂，不仅直接改变植被结构和土壤性质，还会引发一系列连锁反应——从生物地球化学循环的改变到水文系统的剧变。随着气候变化背景下野火发生频率和强度的增加，美国西部等火灾易发区面临着日益严峻的生态安全挑战。传统的燃烧烈度评估主要依赖Landsat或Sentinel-2等卫星的灾后影像，通过计算归一化燃烧指数(dNBR)来量化火灾对地表的改变。然而，这种方法存在明显的时间延迟：云层遮挡、烟雾干扰以及卫星重访周期等因素都可能使评估推迟数周甚至数月。对于负责应急响应的团队（如美国的BAER团队）而言，这种延迟严重影响了他们对高风险区域的及时识别和治理决策。

为了突破这一瓶颈，Elijah Orland等研究人员在《Fire Ecology》上发表了一项创新性研究，他们探索了一条新的技术路径：利用卫星实时火点数据来预测燃烧烈度。这项研究的核心在于，是否能够通过监测火灾发生过程中的行为特征（如火势蔓延速度、火点温度等），在火灾尚未完全扑灭时就能对燃烧烈度做出可靠评估。

研究人员开展了一项系统性的回顾研究，他们利用可见光红外成像辐射计套件(VIIRS)传感器的375米分辨率活跃火点数据，结合火灾事件数据套件(FEDS)算法，对美国西部2012至2021年间的2177场大型野火进行了精细化的火势追踪。这项研究首次在大区域尺度上验证了火行为指标与燃烧烈度之间的定量关系，并建立了可操作的近实时预测模型。

为了开展这项研究，团队主要采用了几个关键技术方法：首先利用VIIRS卫星的375米分辨率活跃火点探测数据，通过FEDS算法实现每12小时一次的火势增长追踪；其次整合MTBS计划的最终火场边界和燃烧烈度数据，建立火行为与烈度的关联分析；同时结合LANDFIRE项目的植被类型数据，按生态系统类型进行分层研究；最后采用XGBoost机器学习模型，基于多个火行为指标和植被类型进行燃烧烈度预测。

火行为属性与燃烧烈度的关系

研究结果显示，当按植被类型分层分析时，火点辐射功率(FRP)和火势蔓延速率与12小时增长单元的燃烧烈度分级呈正相关。在针叶林生态系统中，被划分为高燃烧烈度(4级)的蔓延单元的单位面积总FRP值比中等烈度(3级)高出28%，平均FRP值更是高出41%。这种正相关关系在灌木林和草地生态系统中同样存在，尽管表现模式有所不同。

不同植被类型的火行为差异

研究发现不同植被类型的火行为特征存在显著差异。灌木林和草地的火势蔓延速度明显快于针叶林主导的区域，其中灌木林和草地的中值蔓延速率分别比针叶林高出106%和53%。然而，针叶林区域的火灾持续时间更长，中位持续时间为5个12小时周期，而灌木林和草地的火灾持续时间明显较短。这种差异反映了不同生态系统的燃料负载量和燃烧特性对火行为的影响。

昼夜火行为变化

研究还揭示了火行为的明显昼夜变化规律。与上午(01:30)过境相比，下午(13:30)VIIRS观测到的火点辐射功率(FRP)值在所有植被类型和燃烧烈度等级中都显著更高，这与下午温度较高、湿度较低、风速较大的气象条件相符。然而，当考虑整个火灾生命周期的累积FRP值时，上午和下午观测值之间的差异明显减小，特别是在针叶林生态系统中，这表明持续燃烧对燃烧烈度的影响更为重要。

燃烧烈度的预测建模

研究人员开发的预测模型显示，结合植被和火行为数据的模型性能最佳。多分类预测的准确率达到67%，而将燃烧烈度分为未燃烧/低和中等/高两类的二元预测准确率更是达到78%。这一结果表明，基于近实时火点追踪的燃烧烈度预测具有实际应用的潜力。

研究结论部分强调，这项研究证实了基于卫星近实时火点追踪的燃烧烈度评估的可行性。火点辐射功率(FRP)与燃烧烈度之间的正相关关系在不同植被类型中保持一致，而火势蔓延速率和火灾持续时间等行为指标则提供了额外的预测能力。尤为重要的是，由于VIIRS数据在美国每次卫星过境后几分钟内即可获得，基于火点追踪的燃烧烈度快速评估可以在大型野火被完全控制前几天或几周进行，这为应急管理提供了宝贵的时间窗口。

讨论部分指出，这项研究的创新之处在于首次在大区域尺度上系统验证了近实时火行为指标与燃烧烈度之间的关系，并建立了可操作的预测模型。这种方法不仅能够为灾后危害评估提供早期预警，还能为火线压制、疏散规划等应急决策提供支持。特别是在当前气候变化导致野火活动加剧的背景下，这种近实时监测能力显得尤为重要。

研究的实际应用价值体现在多个方面：对于BAER团队，可以提前识别土壤燃烧烈度高风险区域；对于燃料管理，可以针对低强度燃烧区域进行精准处理；对于灾后恢复，可以为伐木和补种工作提供早期指导。此外，这种方法还可以与美国林务局的潜在作业划界(POD)相结合，为未来的火线压制效果评估提供更丰富的背景信息。

然而，研究也指出了当前方法的局限性，如12小时的重访周期可能无法捕捉到关键的燃烧时段，特别是考虑到气候变化正在改变火行为的昼夜循环。未来结合地球静止卫星（如GOES）的更高时间分辨率数据，可能会进一步提高预测的准确性。

总体而言，这项研究为野火影响评估开辟了一条新的技术路径，将评估时间点从灾后提前到了灾中，显著提升了应急响应能力。随着卫星监测技术的不断进步和火灾科学理解的深化，这种近实时评估方法有望在全球更多的火灾易发区得到应用和推广，为生态系统管理和灾害防控提供更加及时、精准的决策支持。