基于多平台卫星观测与景观格局指数的2025年1月南加州野火特征刻画研究

《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：Characterizing the January 2025 wildfires in Southern California using multiplatform satellite observations and landscape metrics

　　

摘要专业翻译 2025年1月，由于阵风（gusty winds）和干燥条件（dry conditions），美国加利福尼亚州洛杉矶（Los Angeles）都会区发生了重大火灾。帕利塞兹（Palisades）火灾和伊顿（Eaton）火灾于1月7日爆发，摧毁了约14000座建筑，造成二十余人死亡，并烧毁了大面积区域；随后，休斯（Hughes）火灾于1月22日爆发。本研究采用一种结合不同传感器卫星观测信息与景观格局指数（landscape metrics）的混合方法，对这些火灾事件进行了调查。帕利塞兹火灾和休斯火灾在起火后数分钟内即通过GOES-R高级基线成像仪（Advanced Baseline Imager，ABI）数据被探测到，而伊顿火灾则得益于更为有利的夜间条件而得以迅速识别。烧毁面积（burned area）估算结果显示，在火灾辐射功率（Fire Radiative Power，FRP）方面最为强烈的帕利塞兹火灾影响范围最大（约89 km2），其中南加州干-中生生境灌丛（dry–mesic chaparral）近70%被烧毁。伊顿火灾过火面积为48.3 km2，而休斯火灾过火面积最小（40.3 km2），但其时空演变速度更快。这些结果凸显了多平台卫星观测在监测严重野火事件中的重要性，并展示了景观格局指数如何揭示烧毁区域的生态格局，从而增进对火灾动态及有利于火势蔓延的土地利用条件的理解。

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一、研究背景与意义

野火是威胁自然生态系统和人类社会安全的重要灾害之一。过去五十年来，卫星观测技术为野火的监测、评估与管理提供了关键支撑。从早期的先进甚高分辨率辐射计（AVHRR）、中分辨率成像光谱仪（MODIS），到近年来的可见光红外成像辐射计套件（VIIRS）和海陆表面温度辐射计（SLSTR），中红外（MIR）和热红外（TIR）波段在野火探测中发挥了重要作用。静止轨道卫星搭载的传感器，如SEVIRI、ABI和AHI，凭借10至15分钟的高时间分辨率实现了野火的连续监测；而极轨卫星搭载的传感器，如Sentinel-2卫星上的多光谱成像仪（MSI）和Landsat-8/9平台上的陆地成像仪（OLI），则凭借近红外（NIR）和短波红外（SWIR）波段最高20米的空间分辨率，在火线制图、小火灾探测和烧毁面积分析方面表现优异。

加州是美国野火高发地区，其地中海气候使其在数千年间天然易受野火影响。然而，近年来气候变化导致的高温干旱趋势，以及野火-城镇交界区（Wildland Urban Interface，WUI）的快速扩张，使得该地区的野火风险显著加剧。研究表明，加州因气候趋势导致的高火灾风险天气频率增加了2.5倍，而WUI的扩张使极端野火条件的发生率在1990年至2022年间放大了4.1倍。超过四分之三的最严重野火事件起源于距WUI区域1公里以内。2025年1月，洛杉矶都会区发生了帕利塞兹、伊顿和休斯三起重大野火，造成了严重的人员伤亡和财产损失。在此背景下，利用多平台卫星观测数据并结合景观格局指数，对这些极端野火事件进行系统研究，对于深入理解火灾动态、揭示有利于火势蔓延的生态和土地利用条件，具有重要的科学意义和实践价值。

二、研究内容与主要技术方法

研究人员利用多种卫星传感器数据对2025年1月南加州三起重大野火进行了综合研究。主要数据来源包括：GOES-R系列静止轨道卫星搭载的ABI传感器（SWIR波段B5和B7，空间分辨率2 km，时间分辨率5-10分钟）；Sentinel-3A/3B极轨卫星搭载的SLSTR传感器（SWIR波段S5和S6，空间分辨率500 m）；Sentinel-2B/2C卫星搭载的MSI传感器（SWIR波段B11和B12，空间分辨率20 m）；以及Landsat-9卫星搭载的OLI-2传感器（SWIR波段6和7，空间分辨率30 m）。此外，研究还使用了LANDFIRE 2023（LF_240）现有植被类型（Existing Vegetation Type，EVT）数据集，用于烧毁区域的植被分类分析。

关键技术方法包括：其一，采用归一化热异常指数（Normalized Hotspot Indices，NHI）及其NHI-F配置，从ABI和MSI的SWIR数据中检测和绘制活跃火区；其二，基于SLSTR SWIR数据，利用特定公式估算火灾辐射功率（FRP）；其三，采用双时相方法（火灾前2024年12月18日和火灾后2025年2月1日的Sentinel-2影像），通过差分归一化燃烧比（dNBR）进行烧毁面积制图；其四，利用Landsat-9数据计算归一化植被指数（NDVI）和归一化差异水分指数（NDMI），评估火灾前植被健康状况和水分状态；其五，运用景观格局指数在景观尺度和类别尺度上分析烧毁区域的生态格局特征。

三、主要研究结果

帕利塞兹火灾监测与特征刻画：通过ABI CMI产品计算NHI_SWIR指数，研究人员在2025年1月7日10:40当地时间首次探测到帕利塞兹火灾的发生，与假彩色影像显示的两个ABI像素异常增亮相吻合。Sentinel-2 MSI影像显示火灾初期活跃火区面积约10.5 ha，火线周长约2.2 km。SLSTR SWIR数据的逐日热点探测显示，自1月9日起火灾向东北方向蔓延。帕利塞兹火灾的FRP总量为20215 MW，是三者中强度最高的火灾。

伊顿火灾监测：ABI数据时间序列显示，1月7日18:10至18:20当地时间NHI_SWIR指数突然跃升，标志着伊顿火灾的爆发，18:30指数进一步升至0.7以上，表明火势迅速增强。SLSTR SWIR数据（1月8-10日）显示火灾向东北方向蔓延，威胁到喷气推进实验室和威尔逊山天文台。伊顿火灾的FRP总量为9032 MW，强度低于帕利塞兹火灾。

休斯火灾监测：休斯火灾于1月22日10:24当地时间爆发。S2 MSI影像显示火灾初期活跃火区面积约50.7 ha。ABI数据在10:30至10:40之间记录到NHI_SWIR指数的急剧上升，标志着火灾爆发。SLSTR SWIR观测在起火数小时后（1月23日）才探测到休斯火灾，这可能是由于火灾初期规模较小。FIRMS探测数据与SLSTR观测结果一致。休斯火灾的FRP总量为74.8 MW。

烧毁面积检测：基于dNBR分析，伊顿火灾烧毁面积约48.27 km2，休斯火灾约40.33 km2，帕利塞兹火灾约89.12 km2，三处总烧毁面积约177.72 km2。植被类型分析显示，南加州干-中生生境灌丛（7110类）在三处火灾中均为受影响最严重的植被类型，在休斯火灾中占比高达68.57%，帕利塞兹火灾中为49.51%，伊顿火灾中为45.12%。

火灾前植被健康与水分状态评估：基于Landsat-9影像的NDVI和NDMI分析显示，火灾前研究区域植被健康状况相对稳定，但自2024年10月至12月NDVI逐渐下降，表明植被经历季节性衰老或轻度水分胁迫。至12月底，NDMI降至0.012，表明干燥条件加剧。火灾后一周，NDMI急剧下降至-0.144，NDVI降至0.136，反映了严重的植被破坏和水分损失。

景观格局指数分析：在景观尺度上，休斯火灾的斑块数量较少（少于2000个），平均斑块面积（MPS）略大于2 ha，最大斑块指数（LPI）达65%，斑块聚集度（PLADJ）接近86%，而香农多样性指数（SHDI）约1.08，均匀度指数（SHEI）仅0.31，表明其组成多样性较低、分布不均匀。相比之下，伊顿和帕利塞兹火灾涉及的植被类型更多，多样性指数更高（SHDI分别为1.9和1.84，SHEI分别为0.53和0.55）。在类别尺度上，城市土地覆盖在伊顿和帕利塞兹火灾中占比超过13%，涉及四个城市土地覆盖类别，而在休斯火灾中仅占4%。灌丛（7110类）在三处火灾中均占据主导地位，在休斯火灾中LPI达65%，MPS超过12 ha，PLADJ约92%，表明存在单一连续的大面积灌丛斑块。

四、讨论与结论

讨论部分指出，2025年1月加州三起重大野火是由下坡阵风（超过35 m/s）、异常干燥的植被条件（低降水和异常温暖气温）以及此前两个连续湿润冬季（2022-2024年）促进的草本和灌木大量生长等风险因素共同作用所致。景观格局分析揭示了三起火灾的不同生态特征：休斯火灾涉及的植被类型较少、灌丛占绝对主导、斑块数量少但平均面积大、聚集度高，与其更快速的时空演变一致；而帕利塞兹和伊顿火灾涉及的植被类型更多、城市成分显著（超过13%的烧毁面积），表现出与城市火灾蔓延模式一致的特征。SLSTR SWIR数据的FRP估算与业务化S3-FRP近实时产品（R2=0.93）及VIIRS MIR数据（R2=0.92）具有良好的一致性。

研究结论表明，ABI SWIR观测数据能够精确确定伊顿火灾的起火时间，并获取帕利塞兹和伊顿火灾初期的信息；MSI、OLI/OLI-2和SLSTR数据在空间范围、相对强度水平和烧毁面积方面提供了准确刻画；OLI/OLI-2数据用于分析火灾前的土壤水分和植被水分胁迫条件，确定了有利于火势大范围蔓延的主要因素（灌丛占主导、干燥条件增加火灾敏感性、极端风事件）。SLSTR系统结合改进的NHI算法，比MODIS和VIIRS观测更精确地界定了活跃火区，并正确识别帕利塞兹火灾为2025年1月加州最强烈的火灾。该研究方法可推广至其他火灾易发地区，例如利用MTG（第三代气象卫星）上搭载的FCI（灵活组合成像仪）等超高时间分辨率传感器。