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火灾模拟器是基于燃烧物理过程与景观火蔓延数学模型的计算机程序，用于表征火蔓延的核心过程。当前火 regimes、科学与技术领域的复杂性与快速变革，对火灾模拟器的有效开发与应用提出了挑战。本综述系统梳理了现有火灾模拟器的本质特征、主要应用场景及性能评估方法。研究
火灾模拟器是基于燃烧物理过程与景观火蔓延数学模型的计算机程序，用于表征火蔓延的核心过程。当前火 regimes、科学与技术领域的复杂性与快速变革，对火灾模拟器的有效开发与应用提出了挑战。本综述系统梳理了现有火灾模拟器的本质特征、主要应用场景及性能评估方法。研究人员发现，火灾模拟器可依据底层建模方法划分为物理与准物理模型、经验与准经验模型、耦合火-大气模型三类。准确表征火蔓延及其驱动因子仍是核心研究焦点，目前主要通过优化输入数据、改进蔓延模型及完善验证标准实现这一目标。然而，证据表明，适用性（fitness-for-purpose）可作为更灵活有效的模拟器性能评估基准，因其可同时纳入技术因素与情境因素。本研究成果可为火灾高发国家与地区构建兼顾技术与情境问题的有效火灾模拟器“生态系统”提供支撑。
引言
景观火（又称野火、荒野火、灌丛火、森林火、草原火）在全球范围内造成严重的社会与环境损害。2023年加拿大过火面积超150000 km2，导致创纪录的碳排放、大规模疏散、北美地区空气质量恶化及8名消防员殉职；2023–2024年全球火季在智利、巴西、希腊、夏威夷等地均发生造成重大人员伤亡与经济环境损失的大火。在全球气候变暖、土地利用变化等因素驱动下，全球火 regimes持续演变，同时需兼顾火在人类文化中的独特作用及生态系统服务供给功能，火灾管理者与政策制定者面临动态挑战。火灾模拟器是基于燃烧化学与物理过程数学模型的计算机程序，可预测火蔓延速率、火焰高度、火强度、过火面积等参数，是火-环境-人类关系模型家族的核心组成部分，区别于火 regimes模拟器（如FROST）与景观火及演替模型（如Fire-BGC）。其在时效性决策（如活跃火路径预测）与长期风险 mitigation投资规划（如气候-火-管理措施交互模拟）中发挥关键作用，相比纸质手动预测可快速整合海量复杂信息。尽管术语使用存在差异，本研究统一采用“火灾模拟器”指代火蔓延表征软件，不包含虚拟现实类消防相关软件。现有研究对火灾模拟器的开发、应用与评估存在显著认知缺口，传统评估以准确性为核心阈值，当前已扩展至硬件软件性能、社会组织情境等维度，适用性（fitness-for-purpose）作为替代评估指标，聚焦模型设计目标（预测、解释、教学等）、使用者与使用场景，具备更强的灵活性与 nuanced特征，但复杂度更高。本综述围绕三个核心问题展开：火灾模拟器的本质、应用场景及有效性影响因素，旨在为全球火灾高发区模拟器的有效开发与应用提供基础支撑。
方法
本研究通过检索同行评审与灰色文献，聚焦火灾模拟器的核心特征、用例与评估三个维度，采用引文数据库检索（如“fire simulator”“fire behavior model”）、滚雪球抽样与行业合作伙伴推荐相结合的方法，重点表征 operational场景下的模拟器特征。研究结合多视角分析模拟器有效性，基于适用性概念构建涵盖模拟器、输入输出、用户、开发者、传播治理等要素的火灾模拟器“生态系统”框架。本综述为“何为优质火灾模拟器”项目组成部分，该项目通过用户社区深度参与明确用户需求与偏好，本综述通过系统梳理模拟器特征、用例与评估方法形成互补支撑。
结果
什么是火灾模拟器
火灾模拟器是建模预测火行为（尤其是火蔓延）的专用计算机程序，核心是火蔓延模型（又称火行为模型），通过不同复杂度的数学方程描述火蔓延过程，预测蔓延速率（ROS）、火强度、火焰高度等参数。早期模拟器为纸质表格与滑尺等现场工具，现代模拟器则是火蔓延模型在指定条件下可重复、空间显式部署的软件载体，通过表征燃料类型与状态、地形、土地利用、点火位置、环境天气等特征的输入数据，将火行为方程结果存储为一维、二维或三维空间化输出，通过（通常为图形化）用户界面实现输入输出管理。模拟器在复杂度、空间分辨率、时间分辨率、模拟速度等维度存在差异，广义的火灾模拟器“系统”包含输入输出组件，而“生态系统”进一步纳入用户、受众、开发者及传播、解释、治理等价值负载功能，呼应预警系统与环境决策支持系统的研究结论，即模拟器的使用与评估高度依赖社会制度情境。
现有火蔓延模型分类体系多样，本研究简化为三类：物理与准物理模型、经验与准经验模型、耦合火-大气模型。
基于物理与准物理火蔓延模型的模拟器
物理火蔓延模型基于荒野火行为的物理化学基础，计算火焰与炭氧化释放的热通量、质量通量、动量通量及其向未燃燃料与大气的传输过程。全物理模型受限于物理模型复杂度与高计算成本，单次数小时真实火模拟需数天至数周，仅适用于数十米级局部尺度，主要用于火动力学基础研究与消防安全研究（如建筑热负荷模拟、飞火生成率测定）。准物理模型对部分物理过程进行简化或剔除（如忽略燃烧化学或采用预设热释放率），为 operational场景下的快于实时模拟提供了可能，目前已有部分准物理模型开发完成，但 operational应用仍有限。
基于经验与准经验火蔓延模型的模拟器
经验火蔓延模型基于火行为的唯象描述或统计回归，准经验模型则以物理框架为基础开展统计建模，两类模型均通过简化的解析蔓延速率（ROS）方程预测火蔓延时空过程。相比物理模型，其核心优势是可实现快于实时的火蔓延模拟，适用于 operational场景。典型代表包括Rothermel模型与McArthur模型，二者虽非空间动态模型，却为多个主流火灾模拟器提供了核心基础。此类模拟器整合表征燃料类型、载量、地形、天气的空间数据预测景观尺度的火蔓延速率，天气输入多采用站点点或网格化预报数据。当前机器学习正逐步融入经验火蔓延建模。
耦合火-大气模型
此类模型将物理（准物理）与经验（准经验）火蔓延模型与数值天气预报或计算流体动力学天气模型耦合，表征景观火与周边大气的相互作用，可模拟火羽流内对流、流动及对流层顶以上上升气流等现象，支撑火积雨云（pyrocumulonimbus clouds，PyroCb）相关研究。多数模型依赖经验火蔓延模型模拟ROS，如CAWFE、WRF/SFIRE、ARPS/DEVS-FIRE采用Rothermel模型，ACCESS-Fire采用McArthur模型，ForeFire/Meso-NH则采用准物理的Balbi模型。模型间的另一关键差异在于快于实时预测能力，目前仅WRF/SFIRE与ForeFire/Meso-NH具备该能力。近十年此类模型在 operational支撑中的应用取得显著进展，但受限于计算资源需求与大尺度火表征难度，实时 operational部署仍有限。物理过程表征越逼真，计算成本越高、模拟速度越慢，这对 operational场景具有明确制约。
火灾模拟器如何应用
火灾模拟器主要有四大应用场景，其中 operational火管理与科研是最主要领域，operational场景可进一步划分为强调短时时效性应用的战术应用与支持长期规划资源分配的战略应用，此外训练与公众参与等新兴应用逐步增长。
战术应用
战术应用主要评估活跃火或近期潜在火的火行为与蔓延特征，支持管理者结合地形、燃料、天气突变（如风向骤变）估算火行为，支撑资源分配优先级、部署策略优化、社区安全与人员定位等时效性决策。部分场景也包含持续数周的“战略性”战术应用（如活跃火长期展望）。模拟结果可支撑公众风险沟通与疏散决策。由于 operational环境快速变化，需快于实时的预测支撑决策，因此经验模型因速度优势成为战术应用的首选，部分耦合火-大气模型已开始作为预报工具试点应用。
战略应用
战略应用聚焦过去与未来火的潜在行为与蔓延，而非活跃火或近期火，典型应用包括火管理规划、政策立法制定、mitigation策略设计、火季资源分配、疏散规划及计划火烧等预防性措施优先级确定。战略应用通过模拟潜在火活动（多采用经验与准经验模型），基于活动分布评估景观相对风险。由于时间约束较弱，战略应用更侧重集合模拟以抽样不同条件下的不确定性：通过重复模拟单一火事件在不同情景（如替代点火位置、天气序列、计划火烧、防火带、灭火干预等）下的表现，概率识别景观内不同资产的高火险区，理解干预措施与火行为的交互如何改变未来火风险空间格局。模拟结果还可支撑高风险社区或管理机构的资源分配。随着评估资产类型（又称价值）日益多元（包括火敏感物种、财产损失、人员生命、烟雾健康影响等），风险 mitigation最优策略需权衡不同资产对火与管理措施的差异化响应。相比战术应用，战略应用的时间约束显著宽松，但仍以经验与准经验模型应用为主，物理、准物理与耦合火-大气模型应用较少。
科研应用
科研应用覆盖多时空尺度的火行为、案例地差异、驱动因子影响、火影响与管理等主题，时间约束弱于战术应用，三类模拟器均有广泛应用。物理/准物理模型用于解析火行为机制、极端蔓延条件下的火行为特征，支撑 operational模型的开发、验证与改进，还可用于小尺度资产暴露与脆弱性研究。经验模型的科研应用与战略应用高度重叠，支撑风险评估与替代管理策略优先级确定；火 regimes模拟器整合多年多火事件，可研究管理与气候变化的长期影响。耦合火-大气模型用于解析烟雾传输与影响，以及火积雨云、大规模飞火、下击暴流、火生龙卷等复杂现象的驱动机制。此外，模拟器本身也是研究对象，相关评估与影响模型开发研究持续推进。
其他应用
模拟器在培训与教育领域应用广泛，用于提升应急响应人员的决策能力与备灾水平，支撑高校与机构开展火行为、灭火干预有效性、环境与社区影响、疏散与公众教育等教学。模拟器输出还可作为教育 outreach工具，在火季前后提升脆弱社区备灾能力、公众火风险意识，支撑“提前撤离”“制定火行动计划”等靶向宣传。新兴应用还包括土地利用规划、城市规划、疏散规划及气候变化对烟雾健康成本影响评估等领域。
什么是有效的火灾模拟器
有效火灾模拟器的基础是对决策相关火现象的准确表征。早期评估聚焦火燃烧区形状的表征能力，后续火蔓延模型与模拟技术复杂度显著提升，同时环境模型开发纯技术官僚路径（设计与交付分离）的局限性逐步被认知，仅基于技术维度的模型评估框架已难以满足需求。
准确性
准确性始于模拟器的底层火蔓延模型（物理与准物理、经验与准经验、耦合火-大气模型），其演进由基础火行为研究驱动，更新周期较长（如SPARK等框架可兼容多模型）。核心火蔓延模型需辅以表征点火、飞火等火行为特征及天气、燃料、地形等关键影响因子的组件，此类组件更新周期远短于核心模型。当前重点改进方向包括夜间火行为、火强度累积时间、对流驱动火转变、头火以外方向的火蔓延、初始火增长阶段持续时间、短距离飞火、计划火烧、坡地与复杂地形火蔓延等。
适用性评估框架
适用性评估突破传统技术维度局限，纳入社会文化情境要素。评估需结合模拟器的具体设计目标（如战术预报、战略风险评估、科研机理解析、教育培训等），匹配不同应用场景对速度、精度、空间分辨率、不确定度表征的需求。例如战术应用优先保障快于实时的模拟速度，科研应用可容忍更高计算成本以换取物理过程表征精度。同时需考量用户群体的技术能力、组织流程适配性、数据可获得性等情境因素，避免“技术最优”但“落地失效”的问题。
技术支撑体系
有效模拟器需具备稳定的技术支撑能力，包括输入数据的标准化接口（兼容多源燃料、地形、天气数据）、高效的计算引擎（支持集合模拟与不确定性分析）、直观的输出可视化与后处理工具。对于 operational模拟器，还需具备与指挥系统的兼容性、离线运行能力、故障冗余机制等，保障极端条件下的可用性。
社会文化适配
火灾模拟器的有效性高度依赖社会文化情境的适配。用户培训体系需覆盖模拟器原理、局限性与结果解读方法，避免误用；组织架构需明确模拟结果在决策中的定位，避免技术替代人工判断；公众参与场景需考量输出的可理解性，避免引发不必要的恐慌。此外，需建立持续的反馈迭代机制，通过 operational数据与用户反馈优化模型与系统功能，形成“研发-应用-反馈-优化”的闭环。
综上，有效火灾模拟器生态系统的构建需统筹技术准确性、适用性评估、技术支撑体系与社会文化适配四大维度，实现模型性能与应用场景的动态匹配，最终支撑火灾风险的科学管控。
