基于数值野火模型的土壤燃烧严重程度定量评估框架及其水文效应研究

本研究针对传统土壤燃烧严重度评估方法（如CBI采样和遥感技术dNBR）存在的推断性缺陷和时空分辨率不足问题，创新性地整合WRF-Fire野火模型与土壤热力学分析，首次实现了流域尺度的土壤燃烧严重度定量化制图。通过模拟美国加州Bear Fire案例，揭示了土壤表层温度高达800-900°C导致SOM（土壤有机质）挥发及SMC（土壤含水量）从0.234 m3/m3降至0.177 m3/m3的规律，为火灾后水文过程预测提供了关键科学依据。

　　

野火对生态系统的破坏不仅体现在植被损失上，更深刻影响着土壤的物理化学性质。传统评估土壤燃烧严重度的方法如复合燃烧指数（Composite Burn Index, CBI）依赖事后采样，难以捕捉火灾瞬态热效应；遥感技术如差异归一化燃烧比（dNBR）虽能快速获取大范围数据，却无法直接量化土壤热损伤。这种技术空白导致火灾后水土流失、碳循环紊乱等水文生态问题的预测缺乏科学支撑。

针对这一挑战，由国家大气研究中心（NCAR）等机构支持的研究团队在《Environmental Modelling》发表论文，开创性地将WRF-Fire野火模型与土壤热力学分析结合，构建了首个流域尺度的土壤燃烧严重度定量评估框架。研究以2020年美国加州Bear Fire为案例，通过高分辨率模拟发现：73%的过火区域土壤暴露在800-900°C高温下达60分钟，导致表层SOM大量挥发；结合能量平衡分析，首次量化了SMC平均下降24.4%的规律。这一成果突破了传统方法的时空局限性，为火灾后水文灾害预警提供了可量化的科学工具。

关键技术方法包括：1）采用WRF-Fire模型整合HRRR气象数据和LANDFIRE燃料数据模拟火灾行为；2）基于热通量-温度转换算法量化土壤热暴露；3）融合MODIS/VIIRS卫星验证燃烧范围；4）通过能量平衡方程计算SMC与SOM变化。所有数据均来自公开数据库，包括NASA地形数据和NOAA气象再分析资料。

【研究结果】

1. Wildfire行为：WRF-Fire成功模拟Bear Fire在21小时内燃烧373 km²的过程，与卫星观测结果空间一致性达82%，纠正了MODIS/Aqua对中南福克流域的漏判。

2. 热通量与温度转化：峰值热通量转化显示73%的火烧迹地土壤温度超过800°C，持续时间与火焰前锋速度呈负相关（R²=0.76）。

3. 土壤湿度变化：能量平衡模型揭示SMC从0.234 m³/m³降至0.177 m³/m³，干旱区域降幅达30%，证实了非平衡蒸发的主导作用。

4. SOM动态：温度-SOM耦合模型表明，>500°C条件下表层5 cm内SOM挥发率超90%，直接影响土壤碳库稳定性。

【结论与意义】
该研究建立了野火物理过程与土壤水文响应的定量关联，证实WRF-Fire模型在流域尺度评估土壤燃烧严重度的可行性。创新点在于：1）首次实现从热通量到SOM/SMC的完整因果链建模；2）提出温度阈值（500°C）作为SOM挥发的临界指标；3）揭示短时高温暴露对土壤水力特性的累积效应。这不仅弥补了CBI和dNBR方法的技术缺陷，更为制定精准的灾后生态修复策略提供了数据基础。未来可扩展至全球变化背景下野火-土壤-水文耦合系统的长期预测研究。