拉塔基亚森林火灾风险综合评估：整合植被、地形、气象及人类活动多指标模型

本研究针对地中海地区森林火灾频发问题，通过整合燃料危险指数(FDI)、人类活动危险指数(ADIr)、气象危险指数(WDI)、地形危险指数(TDI)和差异归一化燃烧比(dNBR)等多维指标，构建了拉塔基亚森林火灾风险评估体系。研究发现针叶林因树脂含量高具有更高火灾风险，60.6%林区属高风险等级，人类活动与道路距离显著影响火源分布。该研究为区域化火灾防控提供了科学依据，发表于《Geosystems and Geoenvironment》。

　　

地中海沿岸的拉塔基亚森林正面临日益严峻的野火威胁，气候变化导致的持续干旱与人类活动加剧了火灾风险。这片占叙利亚35%森林面积的生态屏障，每年因火灾损失大量珍稀针叶林资源。传统单一指标的评估方法难以捕捉火灾成因的复杂性，特别是在植被类型多样（如富含树脂的布鲁提亚松）、地形陡峭（北部坡度>35%）且人类活动密集的 Mediterranean 生态系统中。

为破解这一难题，国外研究团队在《Geosystems and Geoenvironment》发表了开创性研究。通过整合多源卫星数据（Landsat 8的NDVI、NDMI指数）和地理信息系统(GIS)空间分析技术，首次构建了包含5大核心指标的评估体系：基于植被类型/密度/湿度的燃料危险指数(FDI)显示2-26分的风险梯度，其中针叶林风险值达7.36-9.31；依据道路距离计算的人类活动指数(ADIr)揭示320-4300米范围内火源概率递减；融合温度/湿度/风速的气象指数(WDI)260-360分区间标识出35%高危区域；结合坡度/坡向/海拔的地形指数(TDI)证实北部14.32%林区存在极高扩散风险；差异归一化燃烧比(dNBR)通过-895至+1120的数值量化烧伤程度。

关键技术包括：1) 使用30米分辨率DEM数据生成地形参数；2) 基于NASA气象站2011-2022年数据插值气候因子；3) 采用Jenks自然断点法对NDVI(-0.24~+0.53)、NDMI(-0.24~+0.36)分级；4) 通过Kriging空间插值绘制温度分布；5) 利用NIR与SWIR波段计算NBR与dNBR。

研究结果方面：
燃料危险指数(FDI)
针叶林因FDvt值超高占据60.6%高风险区，NDVI>0.4的密林与NDMI<0.04的干燥植被形成"易燃组合"，东部地区风险值达峰值26。

人类活动危险指数(ADIr)
道路320米缓冲区内ADIr值4300，引发47%人为火源，旅游与农耕活动构成主要诱因。

气象危险指数(WDI)
夏季340-360的WDI值对应38-39℃高温与14.7%低湿，东北风(8.5m/s)加速火势蔓延。

地形危险指数(TDI)
北部>35°陡坡区域TDI值5，南向坡地因日照充足风险值较北坡高300%。

差异归一化燃烧比(dNBR)
2020年火灾事件后dNBR达+292-1120，显示54%过火面积属中高强度燃烧，与TDI呈显著正相关。

该研究创新性地证实：树脂含量、道路密度与东北风向的"三重叠加效应"是地中海林火主因。通过建立FDvt+NDVI+NDMI的复合算法，将传统风险评估精度提升42%。研究提出的"热区识别模型"已应用于拉塔基亚防火资源调度，使2021-2022年火灾面积减少23%。这些发现为全球同类型生态系统提供了可复制的评估框架，尤其对"气候-植被-人类"耦合作用明显的干旱区具有预警价值。未来需进一步整合实时气象数据与深度学习算法，以应对气候变化带来的不确定性挑战。