《PLOS Complex Systems》：A network optimization framework for fuel break planning in wildfire-prone landscapes: Accounting for fuel break failures and wildlife conservation goals
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大型野火是北美森林中一种主要的干扰类型，已造成显著的环境影响和经济损失。一种缓解野火蔓延风险的潜在方法是通过燃料屏障（fuel break）或类似减少燃料含量的区域来分割景观。然而，分割景观可能会削弱其他生态系统服务，例如提供野生动物迁徙路线。研究人员提出了一
大型野火是北美森林中一种主要的干扰类型，已造成显著的环境影响和经济损失。一种缓解野火蔓延风险的潜在方法是通过燃料屏障（fuel break）或类似减少燃料含量的区域来分割景观。然而，分割景观可能会削弱其他生态系统服务，例如提供野生动物迁徙路线。研究人员提出了一种混合整数规划（MIP）燃料屏障规划模型，该模型在保护濒危野生动物物种（林地驯鹿，Rangifer tarandus caribou）种群迁徙路线的同时，最小化野火危害。该模型应用网络优化概念，在保护目标比例野生动物迁徙路线的同时，最小化景观中的预期燃烧面积。研究人员将景观描绘为一个由燃料斑块组成的网络，并在大量预测的火灾蔓延情景中追踪燃料屏障的影响，其中每个情景被概念化为一个火灾传播图（FPG）。研究人员将燃料屏障分配表述为一个基于情景的混合整数优化问题，并利用燃料屏障宽度来追踪燃料屏障在遏制火灾蔓延方面的潜在失效。研究人员还考虑了一个最小化最大火灾预期面积和景观中燃料连通性的规划问题。对于给定的火灾危害降低目标，最优解是对野生动物迁徙路线干扰最小的那些方案。研究人员在加拿大阿尔伯塔省的红岩-草原溪（Red Rock-Prairie Creek）地区实施该方法，该地区是易发生火灾且存在驯鹿种群的景观。所提出的方法降低了该地区的野火蔓延潜力，同时对已知驯鹿迁徙路线造成了中等程度的影响。这种方法论对于帮助制定在易发生火灾的森林景观中降低野火危害的策略，同时在其他区域实现保护管理目标，具有及时性。
**论文解读：基于网络优化的燃料屏障规划框架在野火易发景观中的应用——兼顾燃料屏障失效与野生动物保护**
**研究背景与问题**
野火是北美森林中主要的干扰类型，对环境和经济造成巨大损失。为降低野火蔓延风险，一种常见策略是构建燃料屏障（fuel break），即通过清除或减少植被燃料来分割景观，从而限制火势长距离传播。然而，燃料屏障的部署会割裂景观连续性，可能干扰依赖森林斑块连通性的生态过程，例如濒危物种（如林地驯鹿，Rangifer tarandus caribou）的季节性迁徙。在加拿大阿尔伯塔省，驯鹿种群因人为栖息地破碎化而衰退，而燃料屏障进一步加剧了捕食者进入和栖息地丧失。因此，亟需一种方法在降低野火危害与保护野生动物迁徙路线之间进行权衡。现有研究在燃料处理规划中未充分解决燃料屏障对长距离火势蔓延（尤其是火球飞溅（firebrand spotting）导致）的遏制能力，也未系统考虑燃料屏障失效的不确定性及对迁徙路线的协同保护。
**研究内容与结论**
研究人员提出了一种基于混合整数规划（MIP）的燃料屏障规划模型，在最小化野火蔓延风险的同时保护目标比例的野生动物迁徙路线。该模型将景观抽象为燃料斑块网络，利用大量模拟火灾情景（通过火灾传播图（FPG）表示）评估燃料屏障的预期效果，并引入燃料屏障宽度参数以追踪其在高强度火灾下可能发生的失效。此外，还采用条件风险价值（CVaR）概念处理极端火灾的尾部风险，并考虑最小化燃料连通性的替代目标。以加拿大阿尔伯塔省红岩-草原溪（Red Rock-Prairie Creek）地区为案例，该区域同时面临野火威胁和驯鹿种群保护需求。研究结果表明，所提方法能有效降低野火蔓延潜力，但对已知驯鹿迁徙路线产生中等程度影响；通过权衡不同目标，可获得兼顾火灾风险降低与迁徙路线保护的最优布设方案。论文发表在《PLOS Complex Systems》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用以下关键技术方法：（1）基于混合整数规划（MIP）的燃料屏障优化模型，包括最小化预期燃烧面积、最小化预期最坏情况燃烧面积（通过条件风险价值（CVaR）实现）以及最小化燃料连通性三种目标形式；（2）火灾传播图（FPG）概念，将模拟火灾情景（使用Burn-P3模型生成，基于加拿大森林火灾行为预测（FBP）系统）转化为有向无环图，以追踪燃料屏障对火势传播路径的阻断效果；（3）样本队列来源：189头GPS项圈标记的林地驯鹿（1998-2016年数据），从中提取422条迁徙路线用于保护约束；（4）通过燃料屏障宽度与火线强度（基于Albini等火球飞溅距离模型）比较，量化燃料屏障失效概率。
**研究结果**
**3.1 燃料屏障解的空间分布**
通过可视化燃料屏障布设方案发现，燃料屏障倾向于沿垂直于盛行风（西南偏西方向）的线性段布置，主要分布在低海拔区域，高海拔地区（火险较低）布设较少。当加入5%整体景观失效阈值时，燃料屏障宽度增加，总长度缩短。
**3.2 最小化预期燃烧面积与最小化燃料连通性的对比**
最小化预期燃烧面积（问题1）倾向于采用大量窄宽度（360 m）燃料屏障，导致高失效概率（30.9%-35.6%）；而最小化燃料连通性（问题5）则采用更长段但更宽的屏障，失效概率较低。加入失效阈值后（问题2、4、6），屏障宽度进一步增加，但总长度缩短，整体性能在降低预期燃烧面积方面比问题1差约25%，但在降低火势蔓延连通性方面接近问题5。
**3.3 燃料屏障性能与处理面积的关系**
随着燃料屏障总面积增加，边际效益递减。问题1在降低预期燃烧面积上最优，问题5在降低火势蔓延连通性上最优，而问题3（最小化预期最坏情况）在两者间表现居中。加入失效阈值后，对降低预期燃烧面积的惩罚相对较小，但能有效遏制极端火灾。
**3.4 最小化野火蔓延潜力与保护驯鹿迁徙路线的权衡**
保护驯鹿迁徙路线对火势蔓延风险降低的影响适中，因为模型倾向于将屏障布设在低海拔区域（高火险区），而驯鹿迁徙路线主要集中在中高海拔区域。仅在总预算较大的方案中，保护要求导致部分屏障从高火险区移开，轻微增加火势蔓延潜力。整体而言，保护要求对预期燃烧面积最小化方案的冲击较小，但对最小化连通性方案影响稍大。
**讨论与结论**
讨论部分指出，基于FPG的方法相比先前研究的主要改进在于：允许选择不同宽度的燃料屏障类型，并基于火线强度评估其遏制火球飞溅的能力；通过情景集量化每个位置的预期失效概率，从而在景观尺度上评估局部决策的综合影响。研究还强调了充分表征火灾行为不确定性的重要性，并建议将燃料屏障规划与收获调度集成，以实现实际可操作性。关于驯鹿保护，研究指出燃料屏障与野火本身均可能造成栖息地损失，未来需进一步评估燃料屏障对冬季栖息地数量、连通性和质量的影响。结论部分（对应讨论末段）：研究人员提出的模型优先选择的燃料屏障位置并未导致研究区内已知驯鹿迁徙路线的灾难性损失，但鉴于红岩驯鹿群冬季迁徙下降与栖息地干扰增加的关联，任何额外的森林清除（如通过收获建设燃料屏障）可能进一步影响种群存活性。该研究方法有助于阐明其他驯鹿分布区建设燃料屏障的权衡，并为开发兼顾大型火灾、人类开发和野生动物保护的野火缓解方案提供支持。
