基于Sentinel-2遥感的草地燃料负荷与潜在火行为季节及草地群落间变异研究

《Fire Ecology》：Fuel load and potential fire behavior vary seasonally and across grassland plant communities

　　

草地燃料（grassland fuels）在空间和时间上可能呈斑块状分布，尤其是在多种草地植物群落共存的地形上。然而，标准燃料模型（standard fuel models）不足以捕捉本地战略性燃料处理规划所需的草地燃料时空变异性。研究人员旨在更好地理解不同草地类型间燃料和火行为（fire behavior）的季节变化。在此，研究人员利用Sentinel-2多光谱卫星数据（10-m分辨率）开发了基于遥感的草地燃料图，比较了不同草地类型间的季节火行为，并对火行为模型对凋落物（litter）、死1小时（dead 1 h）和活草本（live herbaceous）负荷以及燃料床深度（fuelbed depth）估计变化的敏感性进行了分析。基于遥感预测因子，研究人员对活草本负荷的预测效果最佳（R² = 0.85），其次是燃料床深度（R² = 0.81）、死1小时燃料负荷（R² = 0.76）和凋落物负荷（R² = 0.67）。空间预测的草地燃料图显示了不同地点燃料负荷的季节变异性，反映了不同草地类型枯黄（curing）时间的差异。特别是，研究人员观测到在8月至10月期间，早期枯黄的混合草草原（mixedgrass prairies）比晚期枯黄的高草草原（tallgrass prairies）积累了更多的死1小时负荷。研究人员发现，与混合草草原和草原犬鼠（prairie dog）主导的草原相比，无芒雀麦（smooth brome）主导的入侵草地和原生高草草原的模拟蔓延速率总体更快。通过敏感性分析，研究人员发现，在该草地系统中，模拟火行为模型对死1小时燃料负荷最敏感，对凋落物负荷最不敏感。在草地火灾增加且燃料管理资源有限的时期，基于遥感的草地燃料建模方法可能有助于土地管理者决定在何时何地优先进行燃料处理，以减轻灾难性野火的风险。

草地野火日益频繁，尤其是在野地-城市交界带（Wildland-Urban Interface, WUI），其蔓延速度快于森林火灾，可造成巨大损失。燃料负荷和燃料床深度是火行为模型的关键输入，但草地燃料由细小活/死草本和凋落物构成，在空间和时间上高度异质，且不同草地植物群落的枯黄期存在差异。现有标准燃料模型（如Anderson 13种和Scott & Burgan 40种）通常假设燃料分布均匀且恒定，难以支持本地尺度燃料处理规划。遥感研究多集中于森林，对草地燃料组分及其季节火行为的预测仍不充分。为此，研究人员在科罗拉多州博尔德市（Boulder, Colorado, USA）周边的WUI草地开展研究，结合高分辨率卫星数据和野外观测，目标是提高燃料预测的时空分辨率，明确不同草地类型间火行为季节差异，为燃料管理提供依据。

研究人员于2023—2025年夏季和秋季，在美国科罗拉多州Boulder County的133个样地采集燃料数据，按植物群落类型分层：无芒雀麦入侵草地（n=27）、混合草草原（n=62）、中生高草草原（n=12）、旱生高草草原（n=18）和草原犬鼠主导草地（n=14）。采集凋落物、死1小时燃料、活草本负荷和燃料床深度，同时获取Sentinel-2 L2A多光谱影像（10-m分辨率），提取多种植被指数和波段。经相关性筛选后，采用随机森林（Random Forest, RF）算法建立各燃料组分的预测模型，并利用置换重要性评估预测因子。基于预测燃料图，使用Rothermel模型模拟季节火行为（蔓延速率、火线强度、火焰长度），并采用自助法和累积局部效应（Accumulated Local Effects, ALE）进行敏感性分析。

**观测的表面燃料特征**：通过野外样方数据，研究发现燃料特征时空变异显著。凋落物负荷以无芒雀麦草地最高（夏季2.78±0.23 Mg/ha，秋季2.36±0.18），草原犬鼠草地最低（夏季0.94±0.11，秋季0.85±0.1）。死1小时负荷在中生高草草原夏季最低（0.23±0.02），但秋季最高（1.75±0.20）。活草本负荷在无芒雀麦草地和中生高草草原均高于其他类型。燃料床深度在无芒雀麦草地最大（夏季37.67±2.49 cm，秋季28.18±1.99），草原犬鼠草地最浅（夏季9.92±1.99，秋季13.58±1.49）。2023年秋季站立生物量（2.75±0.20 Mg/ha）高于2024年（1.00±0.05）。

**草地燃料的空间预测**：随机森林模型对活草本负荷的预测精度最高（R²=0.85），其次为燃料床深度（R²=0.81）、死1小时燃料负荷（R²=0.76），凋落物最低（R²=0.67）。模型RMSE分别为：凋落物0.20 Mg/ha，活草本0.13，死1h 0.12；燃料床深度7.65 cm。重要预测因子因变量而异：凋落物主要对应NDTI、NDII7、SWIR2和NIR；死1h对应BAI 236、BAI 136和DFI；活草本对应BAI 236、NDVI和RVI；燃料床深度对应SWIR1、SWIR2和SATVI。2025年10月预测图显示死1h负荷在西南高地较高，活草本负荷在东部低海拔平原较高；8月图的空间变异较小。燃料床深度与活草本负荷在8月（r=0.83）和10月（r=0.76）均呈正相关。

**潜在火行为**：将燃料图输入Rothermel模型，2025年10月区域平均蔓延速率为14.58 m/min（范围0.33~43.93），介于Scott & Burgan标准模型GR1（6.93 m/min）和GR2（21.3 m/min）之间。平均火线强度为421.11 kW/m，平均火焰长度为1.14 m。方差分析显示植物群落和月份的主效应显著（p<0.001）。总体上，无芒雀麦草地和原生高草草原的蔓延速率显著高于混合草和草原犬鼠草地；从6月至12月，除草原犬鼠草地外，所有类型的蔓延速率均显著增加，增幅在6—8月最大（4.30±1.45 m/min，p<0.001）。混合草和旱生高草草原内部的空间变异性大于其他类型。火线强度和火焰长度呈现类似模式。

**敏感性分析**：采用ALE方法评估各燃料组分变化对火行为预测的影响，发现火行为模型对死1小时燃料负荷的响应最敏感，尤其在0.25~0.50 Mg/ha区间；其次为活草本负荷和燃料床深度，对凋落物负荷最不敏感。随着死1小时负荷和燃料床深度增加，所有火行为指标上升；而活草本负荷增加时，火行为指标呈强烈负向响应。凋落物在0.75 Mg/ha之后对火线强度和火焰长度有较强促进作用，但对蔓延速率影响甚微。燃料床深度在全局上对蔓延速率、火线强度和火焰长度的影响最大。

讨论指出，遥感结合随机森林能够以10-m分辨率捕捉草地燃料时空异质性，不同草地枯黄时序的差异可通过燃料图体现，优于标准燃料模型的空间均一假设。死1小时燃料负荷和燃料床深度是燃料管理的关键控制点，优先降低死站立生物量和压缩燃料床深度可有效改变火行为；凋落物测量误差对火行为预测影响相对较小。但Rothermel模型在该区域的模拟结果尚未经真实火灾数据验证。研究结论可总结为：研究人员结合遥感卫星数据、野外观测数据与机器学习（随机森林），预测了半干旱草地生态系统的精细燃料负荷和燃料床深度；这是首次绘制不同草地燃料组分并评估跨草地类型火行为的尝试。模型对活草本负荷和燃料床深度的预测优于死1小时和凋落物负荷；所开发的10-m分辨率连续燃料图揭示了不同地点燃料负荷的季节变化，使模拟火行为（如蔓延速率）的时空变异得以呈现，可为土地管理者确定燃料处理的优先区域和时机提供依据，并可将该框架推广至其他易火草地生态系统。