基于机器学习的巴基斯坦亚热带乔松林火灾脆弱性评估：驱动因素识别与空间预测模型比较

《Fire Ecology》：Machine learning-based forest fire vulnerability assessment in subtropical chir pine forests of Pakistan

本研究针对巴基斯坦北部亚热带乔松林日益严峻的火灾风险，集成多源地理空间数据（MODIS火点产品、地形、气候、植被和人类活动变量），系统比较了四种机器学习模型（LR、RF、SVM、XGBoost）的预测性能。研究发现NDVI（归一化植被指数）、地表温度和人口密度是火灾风险的关键驱动因子，其中RF和XGBoost模型表现最优（准确率分别达86.2%和87.2%，AUC均超过95%）。最终生成的火灾脆弱性地图显示研究区6.88%面积为高风险区，为喜马拉雅亚热带生态系统的定向防火和可持续森林管理提供了科学依据。

　　

在巴基斯坦北部的马拉坎德地区，茂密的乔松（Pinus roxburghii）林如同一条绿色的丝带缠绕在兴都库什山脉的丘陵地带。这些亚热带松林不仅是重要的生态屏障，更是当地社区生计的来源。然而，每年春夏之交，随着气温升高和降水减少，山林间常会冒起不祥的烟雾——森林火灾正成为这片区域日益严重的威胁。

传统的刀耕火种、过度放牧以及人为纵火促进新草生长等做法，加上气候变化导致的干旱加剧，使得乔松林火灾频发，平均每3-4年就会发生一次较大规模的火灾。特别是乔松富含油脂的针叶落地后形成的易燃物，在干燥季节极易点燃。面对这一挑战，传统的火灾管理方法显得力不从心，迫切需要更精准、科学的火灾风险预测和防控手段。

在这项发表于《Fire Ecology》的研究中， Sultan Muhammad 及其团队开展了一项创新性的工作：利用机器学习技术对马拉坎德地区的森林火灾脆弱性进行系统评估。研究不仅旨在识别影响火灾发生的关键环境与人为因素，还比较了不同机器学习模型在火灾预测中的表现，最终生成了该地区首张高精度的火灾风险空间分布图。

研究人员整合了2001年至2023年间的多源数据，包括来自NASA的MODIS火点产品（FIRMS和MCD64A1）、地形数据、气候变量、植被指数和人类活动指标。通过多重共线性分析（VIF<10，TOL>0.1）确保变量独立性后，研究团队训练并测试了四种机器学习模型：逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和极限梯度提升（XGBoost）。

研究发现，归一化植被指数（NDVI）是预测火灾风险的最重要因子，反映了植被状况和燃料积累对火灾发生的关键影响。地表温度紧随其后，作为地表加热和燃料干燥度的代理指标。在人为因素中，人口密度的影响尤为突出。

模型比较结果显示，集成学习方法（RF和XGBoost）明显优于传统方法。RF模型达到了86.2%的准确率和95.4的AUC值，而XGBoost模型更是取得了87.2%的准确率和95.2的AUC值。统计检验证实了这些差异的显著性（p<0.005）。相比之下，SVM模型虽然精确度高达92.8%，但召回率较低（68.4%），表明其在识别真实火点方面存在不足。

基于最优模型生成的火灾风险图将研究区划分为五个风险等级。结果显示，6.88%的区域（1011.41平方公里）属于极高风险区，主要分布在海拔800-1200米的南向坡地，这些区域植被密集、地表温度高且人类活动频繁。高风险区占17.12%，中等风险区占32.88%，低风险和极低风险区合计占43.12%。

变量重要性分析进一步揭示了各因素对火灾风险的贡献程度。NDVI高居首位，其次是地表温度、人口密度、距水体距离和降水量。令人意外的是，地形因素如海拔、坡度、坡向等地形变量在模型中的重要性相对较低，表明在该地区，火灾发生更多受地表植被条件和人类活动驱动，而非地形差异。

研究的火灾风险制图结果提供了宝贵的空间洞察。极高风险区虽然面积有限，但代表了关键的着火点，通常具有植被密集（高NDVI）、地表温度高和水分可利用性低的特点。这些区域主要分布在斯瓦特西北部、本纳南部以及海拔800-1200米的中高程带，这些地方高NDVI和地表温度值同时出现，且常与定居区接壤或靠近经常受人为干扰（如放牧、薪柴采集和农业）的退化林区。

该研究的实际意义在于为区域森林火灾规划提供了针对性指导。建议将火灾控制资源优先分配到斯瓦特西北部和本纳南部，特别是海拔800-1200米、同时具有高NDVI和地表温度值的区域。这些区域 consistently 与较高的着火概率相关。此外，风险制图结果可整合到早期预警系统、季节性火灾准备计划和社区基础的火灾缓解计划中。

研究人员也坦诚指出了研究的局限性。依赖遥感数据会引入传感器分辨率、精度和数据质量方面的不确定性。例如，空间分辨率为250米的MODIS NDVI可能无法探测植被结构和林下燃料条件的细微变化，从而可能降低火灾风险预测的空间精度。此外，研究的地理范围有限，主要针对马拉坎德分区，研究结果可能不能完全推广到其他森林类型、气候带或社会生态环境中。

这项研究首次将多种机器学习模型应用于巴基斯坦乔松林的火灾敏感性评估，填补了亚热带喜马拉雅地区火灾风险定量评估的空白。通过识别关键驱动因子和比较模型性能，研究为类似生态系统的火灾管理提供了方法论参考。未来研究可结合更高分辨率的遥感数据（如Sentinel-2）和实地火点记录，进一步提升模型的精确度和实用性。随着气候变化加剧，开发能够整合季节性预报和实时指标的动态火灾风险评估模型，将成为森林防火工作的重要方向。