中国森林火灾小时级排放清单构建与时空特征解析——基于多源卫星数据融合与日变化模式

针对中国森林火灾排放时空分辨率不足的问题，中国科学院团队整合MODIS、VIIRS和Himawari-8多源卫星数据，首次构建2016-2022年小时级排放清单。研究发现南方、西南和东北林区分别贡献总排放量的44.3%、32.5%和18.2%，揭示不同林区排放日变化峰值存在1小时滞后性，为精准评估森林火灾对空气质量(PM2.5)和碳循环(CO2)影响提供关键数据支撑。

　　

全球森林火灾每年吞噬4695万公顷林地，释放339亿吨CO₂，使大气CO₂浓度上升4.35 ppm。中国作为森林覆盖大国，年均2400万吨碳排放给气候变化应对带来严峻挑战。传统火灾排放估算依赖月统计数据和人口分配模型，存在15-30天滞后性，无法捕捉火灾实时动态。虽然MODIS、VIIRS等极轨卫星提供每日观测，但受限于过境频率和云层干扰；静止卫星Himawari-8虽能10分钟监测一次，却因空间分辨率不足遗漏小火灾。这种"时空不可兼得"的困境，使得中国小时级森林火灾排放特征长期处于认知空白。

中国科学院团队在《Environmental Pollution》发表的研究，创新性地融合三类卫星数据：用Himawari-8的10分钟FRP（火辐射功率）捕捉日变化规律，VIIRS校准MODIS数据精度，最终生成0.25°网格的小时级排放清单。关键技术包括：(1)基于地理分区构建四大林区（东北/西南/南方/北方）日变化模板；(2)多源FRP数据交叉验证；(3)干物质燃烧量估算模型。研究样本覆盖2016-2022年全国森林火灾数据。

研究结果
空间分布特征
七年累计燃烧干物质95,495 Gg，南方林区以广西、广东等省为核心贡献44.3%排放，西南林区集中在滇南和川南（32.5%），东北林区以内蒙东北、黑西北为热点（18.2%）。

时间变化规律
火灾高发月呈现"双峰"特征：2-4月春旱期和10-12月秋冬季。东北林区春秋季排放峰值分别出现在13:00和12:00；南方与西南林区冬季峰值滞后1小时（13:00-14:00 vs 14:00-15:00），春秋季均呈现"三峰两谷"格局，且西南林区峰谷出现时间较南方延后1小时。

结论与意义
该研究首次揭示中国不同林区火灾排放的精细化日循环差异：东北林区受日照时长影响呈现单峰型，而南方复杂地形导致多峰震荡。建立的10分钟分辨率FRP融合技术，将排放估算时间精度提升144倍，为空气质量模型(如WRF-Chem)提供关键输入参数。成果不仅弥补了GFED、FINN等国际数据集在中国区域的时空局限性，更对森林碳汇核算和重污染天气溯源具有重大实践价值。正如通讯作者Liangfu Chen指出："这项技术使我们可以像监测工业污染源一样实时追踪森林火灾的排放脉搏。"