《Ecosphere》：Changing fire regimes in wildlife reserves of southern India: Trends, drivers, and conservation challenges
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全球不同地区的野火活动呈现火灾制度各组成部分加速变化的特征。在印度，影响人类生命与生态功能的野火已有报道，但相关研究仍显不足。研究人员的目标是在约20,000 km2的广阔研究区域内（涵盖印度中部、东高止山脉和西高止山脉的13个野生动物保护区，时间跨度为
全球不同地区的野火活动呈现火灾制度各组成部分加速变化的特征。在印度，影响人类生命与生态功能的野火已有报道，但相关研究仍显不足。研究人员的目标是在约20,000 km2的广阔研究区域内（涵盖印度中部、东高止山脉和西高止山脉的13个野生动物保护区，时间跨度为2002年至2022年），获取对当前火灾格局（尤其是年度燃烧面积（BA）、季节性和燃烧频率）的新认识。研究人员使用从中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的卫星月度燃烧面积数据，评估年度燃烧面积与气候和人为变量之间的关系。研究发现，在21年的分析期内，研究区域总燃烧面积约为16,667 km2，其中印度中部地区火灾活动中等（16.6%），东高止山脉地区火灾活动较高（59%），西高止山脉地区火灾活动较低（8.4%）。年度燃烧面积的趋势呈现不同模式：印度中部地区略有上升（4.6%·年?1），东高止山脉地区显著上升（9.3%·年?1），而西高止山脉地区则呈下降趋势（?10.8%·年?1）。对不同时间尺度上的气候变量、人口密度和森林覆盖损失的相关性分析揭示了不同野生动物保护区之间的显著关系。气候和人为因素解释了部分野生动物保护区年度火灾活动的21%至77%，但关系的强度取决于地理背景。保护脆弱社区、具有恢复力的生态系统和生计，需要改进土地管理、采取积极措施并开展创新性研究。
**论文解读**
**一、研究背景与问题**
全球野火活动呈现两种截然不同的格局：一方面，非洲稀树草原等地区的燃烧面积（BA）呈下降趋势；另一方面，西北美洲、西欧和澳大利亚等地因气候变化和燃料积累而出现火灾活动加速。气候通常被视为火灾活动的主要驱动因素，通过影响火环境、燃料干燥度以及间接影响生产力和燃料负荷来发挥作用。与此同时，人类活动通过改变点火时机、空间格局和频率，以及土地利用和土地覆盖变化，直接或间接地调节火灾活动。印度拥有全球34个生物多样性热点中的四个，支撑着世界上很大一部分大型野生哺乳动物种群，但该国野火研究相对滞后，尤其是在野生动物保护区内。现有研究指出，印度大部分火灾为人为引发，与非木材林产品采集、农田秸秆燃烧和林缘火灾有关。然而，对印度南部不同生态地理区域火灾制度的时间动态、空间格局及其气候与人为驱动因素的综合认识仍然缺乏。因此，有必要在景观尺度上系统评估野生动物保护区的火灾制度变化趋势及其驱动机制，为制定有效的保护与火灾管理策略提供科学依据。
**二、研究内容与结论**
研究人员以印度南部半岛约20,000 km2的区域为研究对象，涵盖印度中部（CI）、东高止山脉（EG）和西高止山脉（WG）三个生态地理区的13个野生动物保护区，利用2002–2022年间中分辨率成像光谱仪（MODIS）卫星遥感数据，系统分析了年度燃烧面积的时空动态、火烧频率、火灾季节性，并定量评估了气候变量和人为因素对火灾活动的影响。研究发现，研究期间总燃烧面积约16,667 km2，东高止山脉地区火灾活动最为活跃（占59%），印度中部地区次之（16.6%），西高止山脉地区最低（8.4%）。年度燃烧面积趋势呈显著区域差异：印度中部和东高止山脉分别以4.6%·年?1和9.3%·年?1的速率显著增加，而西高止山脉则以?10.8%·年?1的速率显著下降。气候与人为因素共同解释了不同保护区火灾活动变化的21%至77%，但解释力因地理背景而异。研究还发现，约95%的火灾发生在1月至3月的旱季，且燃烧频率分析显示不同区域的复烧格局存在明显差异。这些发现揭示了印度南部野生动物保护区火灾制度正在经历深刻变化，对生物多样性保护、生态系统管理和社区生计具有重要启示。
**三、主要技术方法**
该研究基于MODIS MOD64A1和MCD64A1 Collection 6燃烧面积产品（500 m分辨率）提取2002–2022年各保护区的月度与年度燃烧面积。研究区域包括印度中部3个保护区（Satpura WLS、PWLS、KWLS）、东高止山脉2个保护区（Satkosia WLS、NSTRNP）和西高止山脉8个保护区（NNP、WWLS、BNP、MWLS、SWLS、BRTWLS、MMHWLS、CWLS）。研究人员采用Theil–Sen非参数斜率估计器分析燃烧面积的时间趋势；利用TerraClimate数据集获得气候变量（包括气候水分亏缺CWD、帕尔默干旱严重指数PDSI、土壤湿度SOIL、最高平均气温TMAX、蒸汽压亏缺VPD和降水量PPT），并在3个月、6个月和12个月三个时间尺度上进行汇总和标准化。人类变量包括来自Hansen等（2013）的年度树木覆盖损失数据和WorldPop数据集的人口密度。研究人员使用Spearman秩相关系数评估单变量关系，并构建具有高斯误差分布和恒等链接函数的广义线性模型（GLM），以Akaike信息准则（AIC）选择最简约模型（α≤0.05）。数据分析在Google Earth Engine和R平台完成。
**四、研究结果**
- **时间趋势**：印度中部和东高止山脉地区年度燃烧面积分别以4.6%·年?1（p<0.05）和9.3%·年?1（p<0.01）显著上升；西高止山脉以?10.8%·年?1（p<0.01）显著下降。平均火灾返回间隔（mFRI）在印度中部为31年、东高止山脉为14年、西高止山脉为92年。
- **火烧频率**：印度中部82%的火烧区域≤4次；东高止山脉64.8%的区域≤4次，35.2%的区域≥5次；西高止山脉97%的区域≤4次，仅3%≥5次。复烧程度在不同区域呈现明显空间异质性。
- **火灾季节性**：三区域约85%–95%的燃烧面积集中在1月至3月（干季），部分年份延伸至4月；东高止山脉偶见12月和5月的火灾。
- **气候与火灾相关分析**：Spearman相关分析显示，印度中部Satpura WLS中PPT与燃烧面积在3个月尺度中度相关（|ρ|≈0.3–0.5）；PWLS中CWD、TMAX和VPD在多个时间尺度显著相关；东高止山脉Satkosia WLS中CWD、VPD和TMAX在3–6个月尺度呈中度至强相关（|ρ|≈0.4–0.7）；西高止山脉区域CWD、TMAX、VPD与燃烧面积显著正相关，而SOIL和PDSI呈负相关。
- **人为因素与火灾相关分析**：KWLS和NSTRNP中人口密度与燃烧面积显著正相关（|ρ|>0.5和0.3–0.5）；NNP中人口密度与燃烧面积呈强负相关；BNP中森林丧失与燃烧面积显著相关；MWLS中人口密度与燃烧面积呈中度正相关。
- **气候与人为驱动因子模型**：GLM分析显示，13个保护区火灾活动平均解释方差为44%。印度中部Satpura WLS模型解释力最高（调整R2=0.77），气候变量（PPT、CWD、SOIL、TMAX）为主要驱动因子；KWLS中人口密度（p=0.008）为主要预测因子（调整R2=0.63）。东高止山脉NSTRNP中人口密度（p=0.02）和12个月PDSI（p=0.004）共同解释约41%的方差（调整R2=0.41）。西高止山脉各保护区调整R2范围为0.21–0.50，人口密度在NNP和WWLS中呈显著负向作用，森林丧失在BNP（p=0.003）和BRTWLS（p=0.02）中为显著负向驱动因子。
**五、讨论与结论**
讨论部分指出，研究揭示了气候与人类因素在塑造火灾制度中的复杂交互作用。在燃料积累型生态系统（如Satpura WLS、NSTRNP、CWLS、SWLS、MMHWLS），湿润年份后伴随干旱和高温，加剧了火灾强度；在水资源亏缺型保护区（PWLS、Satkosia WLS、BRTWLS），干旱和干燥度为主要控制因子。人为因素既可增加也可减少火灾活动：KWLS和NSTRNP中人类引火获取非木材林产品及促进牧草再生；而NNP、WWLS和BNP中因城市化、农业扩张和主动灭火导致火灾减少，进而可能引发木本植物入侵和燃料累积的极端火灾风险。研究强调，应采用差异化火灾管理策略，避免一刀切的完全禁火，需综合考虑物种火灾适应性、栖息地特征和社区传统用火实践。
研究结论指出，西高止山脉普遍存在的燃烧面积下降趋势，可能对该全球生物多样性热点的生计、保护和生物多样性产生深远影响，而西高止山脉内CWLS却呈现上升趋势，凸显平衡管理必要性。东高止山脉和印度中部火灾活动的显著上升趋势则主要由气候驱动，但人类通过点火模式和多种生态系统服务需求直接塑造了火灾的时空分布。未来研究需整合火灾管理实践、土地利用变化及人口迁移等人为数据，以深化对火灾制度的理解。对于占印度面积约62%的热带稀树草原而言，理解火灾的驱动因素和控制机制，对植被动态、碳循环、生物多样性维护及社区生计保障具有广泛而深远的生态学意义和保护价值。
