同时使用吲达氟胺和咪唑吡胺是否能更好地恢复被一年生草类入侵的牧场？

《Rangeland Ecology & Management》：Does Applying Indaziflam and Imazapic Together Improve Restoration of Annual Grass-invaded Rangelands?

森林火灾易感性评估及模型优化研究在班迪普尔虎豹保护区展开，利用随机森林（RF）和决策树（CART）模型分析2001-2024年MODIS火灾数据，揭示地形、植被指数（NDVI/SAVI）及气候因子（降水/LST）的关键驱动作用。RF模型（AUC 0.802）显著优于CART（AUC 0.706），精准划分中高风险区域（RF：87.35% vs CART: 91%极化分类），为生物多样性热点区的火灾防控提供可扩展的机器学习与遥感融合框架。

　　森林火灾对生物多样性和生态系统稳定性构成了严重威胁，特别是在干旱和炎热地区。尽管机器学习（ML）技术在火灾易发性地图的构建中得到了越来越多的应用，但在生物多样性丰富的地区以及长期气候数据整合方面仍存在研究空白。本研究通过采用随机森林（Random Forest, RF）和分类与回归树（Classification and Regression Tree, CART）模型，结合Google Earth Engine（GEE）获取的环境变量，填补了这些空白。研究目标包括（1）利用MODIS FIRMS数据分析2001年至2024年的火灾时空分布模式；（2）评估地形、气候和植被变量；（3）比较模型在火灾风险分区中的表现。研究分析了火灾发生数据和14个环境预测因子，如海拔、植被指数、降水量和地表温度（LST）。通过Boruta算法识别出海拔、SAVI、NDVI和降水量是主要的驱动因素。RF模型表现出更高的准确性（77.54%，AUC: 0.802），相比之下CART模型的准确性为76.08%（AUC: 0.706）。空间映射结果显示，RF模型将保护区划分为中度和高度风险区的比例分别为40.21%和47.14%，而CART模型则将大部分区域划分为低风险（47.9%）和极高风险（43.32%）区。RF模型的细致分类凸显了其在捕捉环境变量之间复杂关系方面的强大能力，使其成为有针对性的火灾管理的理想工具。本研究为整合机器学习和遥感技术用于火灾风险评估提供了可扩展的框架，有助于政策制定者在生物多样性热点地区优先制定缓解措施。通过解决地区特定机器学习应用的空白，并强调气候相关变量的重要性，我们的研究结果推动了火灾易发生态系统中的生态保育策略。

森林在维持地球生态平衡中发挥着至关重要的作用，占据了全球陆地面积的大约31%，并且作为碳汇、气候稳定器和生物多样性丰富的生态系统而存在。然而，由于人类活动的影响，森林与火灾之间的关系变得更加复杂。森林火灾不仅对生态系统构成威胁，还对经济和公共健康造成严重影响。仅在2021年，全球野火就摧毁了702万公顷的树冠覆盖，这表明火灾的频率和强度正在增加。从2002年到2016年，每年平均有4.2亿公顷的森林被烧毁，突显了日益加剧的风险。气候因素，如长期干旱和森林砍伐，加剧了火灾风险，例如2023年亚马逊地区的野火数量激增了152%，这主要是由于森林砍伐引起的。极端天气条件也对火灾的发生和蔓延产生了重要影响。野火显著降低了空气质量，导致呼吸系统疾病和其他健康问题，如东南亚地区野火产生的跨境烟雾不仅影响空气污染，还对人们的心理健康产生影响。人类活动，如农业、放牧和狩猎，是森林火灾的主要原因，特别是在印度的森林社区中。印度面临着日益严重的森林损失问题，而野火则可能加剧这一情况。生物多样性丰富的地区，如西高止山脉，特别容易受到火灾威胁，因为干旱期的延长且缺乏季风降雨会提高火灾风险。森林火灾对全球生态系统构成了持续且日益严重的威胁，造成重大生态破坏，并可能影响长期气候动态；因此，创新和数据驱动的策略对于缓解和预防这些灾难性事件至关重要。

近年来，研究主要集中在将机器学习技术应用于森林火灾易发性建模，为火灾风险评估和预防提供了宝贵的见解。地理信息系统（GIS）和遥感等地理空间工具在研究火灾风险方面至关重要。数据驱动的方法在利用免费的遥感数据进行大陆尺度的火灾事件预测训练数据集构建中发挥着关键作用。机器学习算法与云计算平台如Google Earth Engine（GEE）的整合彻底改变了森林火灾易发性（FFS）地图的构建。机器学习方法的一个显著优势在于能够自动检测火灾风险与多种环境变量之间的复杂关系，从而有效避免对火灾类型及其依赖关系的显式先验知识的需求。机器学习模型的整合使我们能够识别影响火灾发生和蔓延的关键风险因素，从而为火灾预防和管理制定有针对性的干预措施和资源配置方案。在土耳其、古吉拉特和Metaponto等地区的研究展示了机器学习技术在分析火灾影响和生成高分辨率风险地图方面的有效性。其他研究强调了多标准决策模型与机器学习技术结合在火灾易发性建模中的实用性，尤其是在高止山脉东坡地区。先进的方法，如空间多标准建模和评估，与机器学习技术相结合，在火灾风险评估中表现出更高的有效性，突显了混合方法的潜力。这些地图对于政策制定者实施预防措施具有重要作用。此外，一些研究还利用地理空间方法评估了印度东部和乌坦卡德地区的火灾风险。在果阿，多标准决策和机器学习方法被应用于火灾风险区的绘制，强调了其在有效管理中的重要性。利用Sentinel影像进行机器学习技术的比较分析证明了其在火灾易发性建模中的可靠性。其他方法，如模糊互联网系统和核逻辑回归，也被用于火灾风险区的划分。无人机结合遥感和机器学习技术已成为火灾检测和行为预测的有前景工具。这些预测模型的重要性被日益增加的野火频率和强度所凸显，野火的加剧与气候变化和人为因素密切相关，因此增强火灾管理策略和早期预警系统变得尤为迫切。然而，将机器学习模型应用于生物多样性丰富的地区，如班德普尔老虎保护区的研究仍较为有限。此外，长期气候预测很少被整合到火灾易发性分析中，尽管气候变化是火灾风险的关键因素。为了解决这些问题，本研究采用先进的地理空间和机器学习技术，为班德普尔老虎保护区构建详细的火灾易发性地图，整合MODIS火灾数据（2001–2024）和环境变量。研究将分析2001年至2024年间森林火灾的空间和时间分布模式，以识别趋势。研究将评估地表、植被、大气和光谱指数，利用相关性矩阵和Boruta变量重要性分析。最后，研究将利用随机森林（RF）和决策树（CART）算法开发和验证火灾易发性模型，比较它们在分类易发性区域中的表现，以提高火灾风险管理和缓解策略的效果。

班德普尔老虎保护区位于印度卡纳塔克邦南部，地理坐标介于东经76°12′至76°51′和北纬11°35′至11°57′之间。该保护区是西高止山脉的重要组成部分，西高止山脉被联合国教科文组织列为世界遗产，是全球八大“热点地区”之一，具有极高的生物多样性价值。该保护区面积达874平方公里，成立于2007年，是尼尔吉里生物圈保护区的组成部分，支持着丰富的动植物资源，包括一些濒危物种。该地区由于其独特的生态系统和生物多样性，成为了研究森林火灾易发性的重点区域。研究采用MODIS火灾数据（2001–2024）和多种环境变量，如地形、气候和植被特征，构建了详细的火灾易发性地图。这些地图对于理解火灾的发生模式和影响因素具有重要意义，并能够为政策制定者提供科学依据，以制定有效的火灾管理策略。

通过构建和分析环境变量之间的相关性矩阵，研究揭示了影响班德普尔老虎保护区森林火灾易发性的关键因素。地表温度（LST）与裸土指数（BSI）和水分胁迫指数（MSI）之间呈现出显著的正相关关系，表明地表温度较高的区域更容易出现裸土暴露和水分胁迫现象。植被指数（NDVI）与土壤调整植被指数（SAVI）、归一化差异水分指数（NDMI）和归一化烧毁比（NBR）之间也表现出强正相关，这表明植被覆盖状况对火灾的发生和蔓延具有重要影响。这些相关性分析不仅帮助识别了关键的环境变量，还为后续的机器学习模型训练提供了基础。通过Boruta算法进一步筛选出影响火灾易发性的关键变量，包括海拔、SAVI、NDVI和降水量，这些变量在模型构建中具有更高的重要性。

在模型构建方面，研究采用随机森林（RF）和决策树（CART）两种机器学习算法，对班德普尔老虎保护区的火灾易发性进行建模和验证。通过比较两种模型的性能，研究发现随机森林模型在大多数评估指标中表现优于决策树模型。这表明随机森林模型在捕捉复杂环境变量之间的非线性关系方面具有更强的适应能力。同时，研究还发现，随机森林模型在分类火灾易发性区域时更加细致和准确，能够区分出不同风险等级的区域，而决策树模型则倾向于将区域划分为极端风险类别。这种差异反映了两种模型在处理数据和建模能力上的不同，也表明在火灾风险评估中，选择合适的模型对于准确识别风险区域至关重要。研究结果表明，随机森林模型能够更有效地支持火灾管理决策，为不同区域制定针对性的预防措施提供了科学依据。

通过构建和验证火灾易发性模型，研究不仅揭示了森林火灾在班德普尔老虎保护区的长期影响，还强调了制定有效预防和监测策略的必要性。鉴于野火对生态系统、人类健康和气候稳定性的严重威胁，优先考虑缓解措施是至关重要的。人为活动仍然是森林火灾的主要驱动因素，常见的原因包括未熄灭的篝火、丢弃的香烟和农业焚烧。这些人为因素在研究中被充分考虑，并通过模型分析揭示了其对火灾发生的影响。研究结果表明，通过整合环境变量和机器学习技术，可以更准确地预测火灾风险，并为不同区域制定相应的管理策略。这不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力和生物多样性的保护水平。

此外，研究还强调了长期气候数据在火灾易发性分析中的重要性。气候变化导致的极端天气条件，如长期干旱和异常高温，使得森林火灾的风险显著增加。因此，在构建火灾易发性模型时，必须考虑气候因素对火灾发生的影响。通过整合MODIS火灾数据和长期气候数据，研究能够更全面地评估火灾的时空分布模式，并识别出影响火灾发生的关键因素。这种整合不仅提高了模型的准确性，还为政策制定者提供了更可靠的决策支持。同时，研究还发现，通过机器学习技术对环境变量进行建模，可以更有效地识别火灾发生的潜在风险区域，并为不同区域制定针对性的预防和管理措施。

研究结果表明，机器学习技术在森林火灾易发性建模中的应用具有重要的科学价值和实践意义。通过采用先进的算法和数据整合方法，研究不仅提高了模型的预测能力，还为不同地区的火灾管理提供了科学依据。这种基于数据驱动的方法能够更准确地识别火灾风险，并为政策制定者提供有效的决策支持。同时，研究还发现，通过整合多源数据和环境变量，可以更全面地评估火灾的发生模式和影响因素，从而为制定有效的火灾管理策略提供依据。这些策略不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力和生物多样性的保护水平。

研究结果还表明，机器学习技术在处理复杂环境数据方面具有显著优势。通过自动检测火灾风险与多种环境变量之间的关系，研究能够更有效地识别火灾发生的潜在因素，并为不同区域制定相应的管理措施。这种基于机器学习的方法能够更准确地预测火灾风险，并为政策制定者提供科学依据，以制定有效的火灾管理策略。同时，研究还发现，通过整合多源数据和环境变量，可以更全面地评估火灾的发生模式和影响因素，从而为制定有效的火灾管理策略提供依据。这些策略不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力和生物多样性的保护水平。

通过本研究，我们不仅填补了机器学习技术在生物多样性丰富地区应用的空白，还强调了长期气候数据在火灾易发性分析中的重要性。这些发现为生态保育策略的制定提供了新的思路，并有助于推动可持续的森林管理实践。研究结果表明，通过整合机器学习和遥感技术，可以更有效地预测火灾风险，并为不同区域制定相应的管理措施。这种基于数据驱动的方法能够更准确地识别火灾发生的潜在因素，并为政策制定者提供科学依据，以制定有效的火灾管理策略。同时，研究还发现，通过整合多源数据和环境变量，可以更全面地评估火灾的发生模式和影响因素，从而为制定有效的火灾管理策略提供依据。这些策略不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力，并为生物多样性保护提供支持。

研究结果还表明，机器学习技术在处理复杂环境数据方面具有显著优势。通过自动检测火灾风险与多种环境变量之间的关系，研究能够更有效地识别火灾发生的潜在因素，并为不同区域制定相应的管理措施。这种基于机器学习的方法能够更准确地预测火灾风险，并为政策制定者提供科学依据，以制定有效的火灾管理策略。同时，研究还发现，通过整合多源数据和环境变量，可以更全面地评估火灾的发生模式和影响因素，从而为制定有效的火灾管理策略提供依据。这些策略不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力，并为生物多样性保护提供支持。

此外，研究还强调了地理空间工具在火灾风险评估中的重要性。通过结合GIS和遥感技术，研究能够更准确地绘制火灾风险地图，并为不同区域提供科学依据，以制定相应的管理措施。这种基于地理空间的方法能够更全面地评估火灾的发生模式和影响因素，从而为制定有效的火灾管理策略提供依据。同时，研究还发现，通过整合多源数据和环境变量，可以更准确地预测火灾风险，并为政策制定者提供科学依据，以制定有效的火灾管理策略。这些策略不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力，并为生物多样性保护提供支持。

综上所述，本研究通过整合机器学习和遥感技术，为森林火灾易发性建模提供了新的方法和思路。研究结果表明，随机森林模型在大多数评估指标中表现优于决策树模型，能够更准确地预测火灾风险，并为不同区域制定相应的管理措施。同时，研究还发现，通过整合多源数据和环境变量，可以更全面地评估火灾的发生模式和影响因素，从而为制定有效的火灾管理策略提供依据。这些策略不仅有助于减少火灾的发生频率和强度，还能提高生态系统的恢复能力，并为生物多样性保护提供支持。通过本研究，我们不仅填补了机器学习技术在生物多样性丰富地区应用的空白，还强调了长期气候数据在火灾易发性分析中的重要性，为生态保育策略的制定提供了新的思路。