基于遥感技术的美国南部阿巴拉契亚地区罕见野火对植被恢复与流域水文影响的创新研究

本研究针对美国东部罕见野火对森林生态系统的影响，采用密集时间序列卫星影像（Sentinel-2/Landsat）结合实地数据，创新性地运用RdNBR（相对差异归一化燃烧比）和Landtrendr算法，量化了2016年南部阿巴拉契亚生态区（SAE）野火的燃烧强度、植被恢复动态及其对塔卢拉流域水产量的影响。研究发现高海拔区域55%的高强度燃烧区导致植被光谱指数NBR下降10%，但5-7年即可恢复；流域水产量短期内激增25%，揭示了罕见野火对东部湿润森林水文过程的独特影响，为气候变化下的森林管理提供了关键科学依据。

　　

在美国东部葱郁的蓝岭山脉深处，2016年爆发的系列野火打破了南部阿巴拉契亚生态区（SAE）长达一个世纪的平静。这片以生物多样性著称的温带森林，正经历着从耐火树种（如橡树和松树）向喜湿树种（如枫树）的生态转型，而气候变化加剧的干旱使这片鲜少遭遇野火的区域面临前所未有的挑战。与西部频繁发生的野火不同，东部林火对植被恢复和流域水文的影响长期缺乏系统研究，这直接影响了水资源管理者对森林流域可持续性的预判能力。

为填补这一空白，研究人员开展了一项跨学科研究，通过整合多源卫星遥感数据与历史水文记录，首次系统评估了SAE野火对森林生态系统和水文过程的连锁反应。研究选取2016年火灾中面积最大的四个火场（包括波及塔卢拉流域35%面积的Rock Mountain火灾），采用Google Earth Engine云计算平台处理Sentinel-2和Landsat的密集时间序列数据，创新性地将相对差异归一化燃烧比（RdNBR）阈值优化方法与传统复合燃烧指数（CBI）实地测量相结合，并运用Landtrendr时序分割算法追踪植被指数变化轨迹。在水文分析中，采用配对流域法对比燃烧流域（塔卢拉）与未燃烧参照流域（Chattooga和Hiwassee）的年水产量差异。

关键技术包括：1）基于HLS（Harmonized Landsat Sentinel）数据集的30米分辨率RdNBR燃烧强度分级；2）利用Landtrendr算法分析2000-2023年NBR/NDVI拟合值的曼-肯德尔趋势检验；3）采用贝叶斯突变点检测模型（RBeast）识别水文时间序列异常。样本来源于美国地质调查局（USGS）长期监测的塔卢拉流域（152.3 km²）日径流数据及60个实地调查样地。

研究结果揭示三大发现：

1. 燃烧强度空间分异：优化后的RdNBR阈值将高强度燃烧区分类准确率提升至71%，显著高于传统方法的30%。13%的SAE火场面积属于高强度燃烧，其中55%集中在海拔>1000米区域，松树林组的高强度燃烧区呈现最快的NBR恢复趋势。

2. 植被恢复动态：NBR指数显示所有火场在5-7年内恢复至火灾前95%-100%水平，但NDVI对火灾响应较弱。高海拔（>1000米）高强度燃烧区的恢复滞后2年，这与西部干旱区的研究形成鲜明对比，凸显东部湿润气候下生态系统的快速恢复能力。

3. 水文响应机制：塔卢拉流域在火灾后第三年（2019年）出现年水产量峰值，较参照流域增加25%（378毫米），该现象持续至2021年。突变点分析证实2018年为水文响应起始年，与NBR指数显示的植被损伤最低点同步，证实了植被覆盖减少与产水量增加的直接关联。

讨论部分强调了三个突破性认知：首先，东部罕见野火虽燃烧面积较小（塔卢拉流域仅35%），但对水产量的影响强度（+25%）远超西部同类研究，这可能与火灾导致的喜湿树种选择性死亡有关。其次，RdNBR与CBI的强相关性（r_s=0.76）验证了云计算在大范围火情评估中的可靠性。最后，5-7年的快速恢复周期为东部林区灾后管理提供了关键时间窗口。

这项研究的意义不仅在于首次量化了东部罕见野火的生态水文效应，更通过开发可迁移的技术框架（如改进的RdNBR分类法），为管理者应对气候变化下的火灾风险提供了决策工具。研究结果提示，未来SAE可能面临更多由干旱引发的野火，而当前向喜湿树种的生态转型可能加剧火灾后的水文波动。该成果为平衡森林恢复与水资源安全的适应性管理策略奠定了科学基础。