基于物理建模融合燃料湿度与景观异质性的野火动力学研究

为解决气候变化加剧下野火预测精度不足的问题，研究人员通过构建融合燃料湿度（FMC）与景观异质性的简化Advection-Diffusion-Reaction（ADR）模型，首次在宏观尺度上实现了对活体与死亡燃料水分差异的显式表征。该研究采用表观热容法（apparent calorific capacity method）量化相变效应，结合风场、辐射及地形因素，揭示了多机制耦合对火势蔓延（ROS）的影响规律，为野火防控策略优化提供了物理基础。

　　

随着全球变暖加剧，热浪与干旱事件频发，野火正从区域性灾害演变为全球性危机。联合国环境规划署报告指出，未来极端野火事件将增加50%，而传统经验模型难以应对复杂气候-植被相互作用。尤其值得注意的是，燃料湿度含量（Fuel Moisture Content, FMC）作为控制火势蔓延（Rate of Spread, ROS）的核心参数，其动态变化在现有物理模型中常被简化处理，导致预测偏差可达300%。更棘手的是，活体植被与死亡燃料的水分响应机制差异显著——前者受土壤湿度与季节调控，后者则与大气温湿度实时平衡，这种时空异质性使得野火行为模拟如同在多元宇宙中寻找确定性规律。

为突破这一瓶颈，西班牙科学与创新部资助的研究团队在《Environmental Modelling》发表了一项开创性工作。他们从多孔介质两相流理论出发，构建了宏观尺度的Advection-Diffusion-Reaction（ADR）野火传播模型。该模型首次采用表观热容法（apparent calorific capacity method）统一描述水分的显热与潜热交换，通过分段温度函数精准捕捉蒸发相变过程。研究团队设计了三种湿度子模型，最高阶版本可独立解析活体/死亡燃料的比热差异，同时整合了地形强迫、局部辐射（local radiation）与自然对流（natural convection）等多物理场耦合效应。

关键技术包括：1）基于有限体积法（Finite Volume Method）的空间离散，配合CFL=0.1的显式时间步进；2）采用1600网格单元解析500米一维域，初始条件设定为x∈[245,255]米处670K高温点火；3）通过Stefan问题算法处理相变界面，验证数据来自PhyFire模型的观测比对。

Mathematical description of the model
研究从植被层两相流守恒方程出发，推导出包含FMC效应的能量方程（详见附录A）。关键突破在于将传统ADR模型的反应项扩展为包含Arrhenius动力学与表观热容的复合形式，其中死亡燃料水分交换采用分钟级动态平衡，活体燃料则引入季节性调节因子。参数敏感性分析显示，10%的FMC误差会导致ROS预测偏差达22%。

Numerical model
空间离散采用二阶MUSCL格式，时间积分测试了显/隐混合策略。验证实验表明，在模拟澳大利亚桉树林火灾时，该模型比Rothermel经验公式的燃烧锋面位置误差减少63%。特别值得注意的是，网格尺寸缩小至亚米级时，计算成本仅线性增长而非指数爆炸。

Numerical results
一维仿真揭示了湿度-风速的拮抗效应：当FMC>15%时，5m/s风速变化对ROS影响不足8%；而FMC<5%时同等风速变化可引发35%的ROS波动。二维情景模拟中，模型成功复现了2019年亚马逊火灾的"火旋风"现象，证实了辐射热反馈（thermal feedback）在异质地形的正反馈机制。

Conclusions
该研究确立了燃料湿度分型表征在物理模型中的必要性，特别是活体燃料的季节性水分输运对长期火险评估的关键影响。模型预测能力体现在：1）可提前2小时预警火势突变点；2）在欧盟标准测试案例中，过火面积误差<12%。局限在于尚未整合大气边界层湍流效应，未来将通过LES（大涡模拟）耦合提升复杂地形下的分辨率。

这项研究为"预防优先"的野火管理政策提供了量化工具，其技术路线已被纳入欧洲林业联合会的应急响应系统开