中国西部干旱区风沙土水盐养分关系与林火后植被恢复多维评估研究

本研究针对西南林火后植被恢复评估中光谱与结构指标脱节的问题，整合多源遥感数据，揭示了EVI与冠层高度的异步恢复规律，发现高火险促进绿色覆盖恢复但抑制结构重建，为生态恢复策略制定提供了多维评估框架。

　　

森林火灾作为生态系统的重要干扰因子，在维持生物多样性和生态功能的同时，其发生频率和强度的增加也给碳循环过程、大气化学组成及区域生态环境带来严重威胁。中国西南地区作为我国第二大天然林区，森林覆盖率达26.33%，但生态系统脆弱，林火发生频繁。据MODIS卫星数据显示，2001-2020年间该区域植被火点高达13.3万个，林火已成为该区域森林的主要干扰因素。理解该区域森林恢复状况，研究影响植被恢复的驱动力，具有重要的现实意义。

目前，基于遥感数据的定量分析方法已成为火烧迹地植被恢复研究的重要手段。植被指数如归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)被广泛用于评估植被损失和监测恢复过程。与传统NDVI相比，EVI能够最小化大气影响并减少冠层背景噪声，从而增强高生物量区的植被信号，改善植被监测能力。然而，植被指数主要反映光谱特征，当使用被动遥感数据评估多层植物群落时，植被指数主要反映上层冠层绿色植被的恢复，无法捕捉植被的垂直结构恢复，因此不能完全代表整体植被恢复状况。

值得注意的是，植被的垂直结构参数可通过激光雷达(LiDAR)数据获取。因此，整合光学遥感数据与LiDAR数据，能够从多维角度分析植被的光谱和垂直结构特征，更全面地评估火后植被恢复。此外，火后植被恢复是一个复杂的生态过程，受多种驱动力影响，包括地形因素、气候条件、火险强度等。通过分析不同驱动力对植被恢复过程的影响程度，可以初步了解火后植被恢复的机制。

在此背景下，研究人员以中国西南地区2020年发生的20个森林火烧迹地为研究区，利用多源遥感数据开展了火后植被恢复及其驱动因素的分析，旨在探索火后植被恢复过程，并检验影响研究区植被恢复的驱动力。主要研究目标包括：(1)了解火后短期内植被绿色覆盖和冠层高度的动态恢复；(2)分析地形特征、火后气候条件、火险强度和火前植被状况等驱动因素如何共同影响火后植被恢复。

为开展本研究，研究人员采用了多项关键技术方法：首先利用MCD64A1和Landsat影像进行火烧迹地检测与制图；其次基于GEE平台提取EVI时间序列数据和GEDI衍生的冠层高度数据；通过随机森林回归算法构建冠层高度反演模型；最后采用广义可加模型(GAM)分析地形、气候、火险强度和火前植被状况等多重驱动因素对植被恢复的影响。研究数据源自20个西南地区火烧迹地，整合了MODIS、Landsat、Sentinel-2、Sentinel-1和GEDI等多源遥感数据，并采用SRTM地形数据和气象观测数据作为辅助数据集。

3.1. 植被绿度(EVI)对火的月动态响应

月EVI动态显示，所有20个火烧迹地的EVI值在火灾事件后立即显著下降，最急剧的下降通常出现在火灾发生后的第一个月。在火后的第一个生长季，植被EVI表现出快速恢复趋势，但不同站点的恢复速度和幅度存在差异。大多数站点的EVI尚未恢复到火前基线水平，表明完全恢复需要更长时间。

3.2. 植被冠层高度反演精度

基于随机森林回归算法估算植被冠层高度，R²范围为0.5837至0.7169，RMSE范围为4.86至5.32米。这种精度水平与先前使用GEDI数据进行冠层高度反演的研究相当，为后续火后冠层恢复动态分析提供了基础数据集。

3.3. 火后EVI与冠层高度恢复比较

火后EVI和冠层高度的年增长率计算显示，EVI的年增长率和相对恢复指数(RRI)始终高于冠层高度。这种差异可能源于火后群落组成的变化，火灾通常有利于具有强再生能力和短生命周期的快速生长灌木和草本物种，它们迅速覆盖地面并推动早期绿度恢复。相比之下，冠层高度恢复取决于木本植物群落的再生和空间扩展，由于树木的生长周期较长和结构发展较慢，这一过程进展明显缓慢。

3.4. 火后植被恢复的驱动因素：GAM结果

GAM模型结果表明，植被恢复过程共同受地形、气候、火险强度和火前条件的影响，大多数驱动因素表现出明显的非线性关系。年总降水对EVI恢复具有显著正向效应，但当降水超过约875毫米时，对冠层高度恢复产生负面影响。年平均温度对EVI恢复呈现非线性轨迹，表明在特定温度范围内存在最佳绿度恢复。火险强度(dNBR)显示，在高严重度火灾区域(dNBR > 0.4)，EVI恢复趋于增加，而冠层高度恢复通常随着火险强度增加而下降。火前植被条件方面，火前EVI和火前冠层高度均对短期恢复呈现负相关。

研究结论表明，火后植被恢复过程中光谱和结构指标存在明显异步现象，EVI恢复较快而冠层高度恢复较慢，这种脱节反映了生态系统状态的潜在改变。高严重度火灾可能促进生态系统转变，快速绿化标志着新的早期演替群落的成功建立，而滞后的冠层高度反映了原始森林结构的缺失。多种驱动因素通过非线性交互作用共同塑造恢复轨迹，降水、温度、火险强度、地形复杂性和火前植被条件均是关键影响因素。

该研究的发现为火灾易发生态系统在变化的气候和干扰体制下的适应性恢复策略提供了实证依据，强调整合光谱和结构指标对于稳健的火后生态系统评估的必要性。研究成果对制定有效的生态恢复策略具有重要的科学指导意义，也为全球变化背景下的森林生态系统管理提供了理论支撑。论文发表于《Environmental and Sustainability Indicators》，为相关领域的研究提供了重要的方法论借鉴和实证参考。