利用基于卫星的数据集获取安第斯草原植被的水分含量，作为预防野火的一种工具

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Retrieval of Andean grassland vegetation water content from satellite-based datasets as a tool for wildfire prevention

　　摘要：在过去二十年中，秘鲁的野火事件显著增加，主要影响安第斯山脉的草地，而在这些地区，农业和畜牧业活动中使用火源是引发火灾的主要原因。然而，目前尚未监测那些能够估算干旱时期对草地影响的植被参数——这些因素可能间接导致严重野火的发生。本研究通过分析卫星数据集在2024-2025年度表示植被含水量（VWC）的能力，来探讨秘鲁南部安第斯山脉发生野火的条件。研究使用了地面观测数据和基于卫星的观测数据（MODIS和VIIRS数据集），以及线性回归模型来表示VWC。结果表明，草地湿度的减少与旱季动态和雨季开始时间有密切关联。我们的发现表明，诸如GVMI和NDII这样的光谱指数可以从MODIS和VIIRS数据中有效监测区域尺度上的VWC空间和时间分布，其准确率分别达到约84%和71%。这种准确性在很大程度上归功于SWIR光谱带数据的重要贡献，因为它能够充分捕捉VWC的季内变化。本文提出了野火季节燃料点燃的VWC阈值范围，这些阈值可能对旨在检测火灾活动急剧增加的区域性野火预警系统有所帮助。

引言：野火对社会、自然资源保护、环境和植被健康构成重大威胁（Cruz等人，2014；Kala，2023；Palmeiro Silva等人，2025）。植被含水量（VWC）是预防野火的关键参数（Verbesselt等人，2006；Chávez等人，2022；Fu等人，2023）；在植被覆盖管理中，它作为农业生产力的指标（Salazar等人，2021；Aghayev等人，2024）；以及在测量干旱影响方面（Baur等人，2024；Konings等人，2021；Adeyeri等人，2024；Safdary等人，2025）。尽管干旱气候条件不一定会降低植被密度（Masinda等人，2021；Adeyeri等人，2024），但VWC的减少会使得植被或森林燃料更容易发生野火。特别是在极端气候事件（如干旱）期间，这会加剧植被压力并增加野火的严重性（Zubieta等人，2021；Zubieta等人，2023；Zhu等人，2024）。虽然土壤水分平衡取决于蒸发蒸腾、地形和土壤类型等因素，但降雨仍是VWC动态的主要驱动力（Jiang等人，2011）。不同生态系统在湿季和旱季对VWC的响应可能非常复杂（Sow等人，2013；Marino等人，2020；Sharma等人，2025）。这一点在南美洲的安第斯和亚马逊地区尤为明显，这些地区的生态系统具有高度多样性（Asner等人，2017）。过去二十年中，南美洲频繁遭受严重干旱的影响，包括2005年（Marengo等人，2008）、2010年（Espinoza等人，2011）、2016年（Jiménez等人，2016）、2020年（Jiménez等人，2021）以及最近的2023-2024年（Martínez等人，2025）。这些事件导致秘鲁安第斯山脉和亚马逊地区的野火频率增加了400%以上（Zubieta等人，2023）。因此，VWC是决定森林生态系统中火灾发生可能性和火灾行为的关键因素，因为其变化性同时影响点火和火势传播（Dahanayake和Chow，2018；Masinda等人，2021）。尽管遥感技术取得了显著进步，但提供可靠植被含水量（VWC）估计的操作产品仍然有限（Ma等人，2025）。相比之下，基于微波遥感观测的植被产品（如植被光学深度VOD）在更多应用中得到广泛应用（Li等人，2026）。这是因为微波观测对地表土壤水分和植被含水量都很敏感，后者可以通过VOD进行量化（Skulovich等人，2024）。可靠地量化VWC的空间和时间分布对于实时或近实时评估野火危险至关重要。然而，在发展中国家，地面测量网络往往稀缺甚至不存在。为了表征VWC的空间和时间变化，卫星数据提供了一个有效的信息来源（Ceccato等人，2002；Chan等人，2018；Santos等人，2024；Yang等人，2025）。例如，可以利用卫星图像进行植被含水量的遥感（Yilmaz等人，2008）。特别是微波卫星观测，能够量化并归因于气候变化或人为因素的全球植被响应，直接衡量环境变化及其根本原因（Bueso等人，2023）。近几十年来，基于卫星的产品在很大程度上促进了全球范围内的VWC估算，并已成为季节内植被监测的宝贵补充数据集（Feng等人，2023）。这些包括：（1）NASA Terra平台上的中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）仪器提供的一系列土地数据产品，支持NASA的地球科学研究、全球变化研究和自然资源管理（Justice等人，2002）；（2）可见光红外成像辐射计套件（VIIRS），它通过NOAA-20 VIIRS传感器产生地表反射率估计值，旨在扩展和改进其前身——高级very high resolution radiometer（AVHRR）和MODIS的测量结果（Vermote等人，2023）。 Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据在监测自然生态系统中的VWC方面也显示出潜力，特别是在评估生态系统对干旱事件的响应和支持土地管理决策方面（Bernardino等人，2024）。当湿度被视为变量时，基于卫星的植被指数对预测作物产量很有价值（Adegoke和Carleton，2002）。这些指数还基于气象参数（如降水和蒸发蒸腾）预测未来的植被特征（De等人，2024），因为它们利用光学、红外（IR）和微波遥感观测来估计植被水分潜力，有效跟踪不同区域的植物水分储存动态（Adeyeri等人，2024）。为了在景观尺度上监测植被动态，许多研究使用了来自不同传感器的数据库来估算VWC。例如，在农业气象应用中，可以利用VWC与基于卫星的植被指数之间的关系来分析农作物（Cosh等人，2019）。最近，Du等人（2024）提出了一种多源传感器融合方法，通过持续改进卫星数据来增强对灌木丛和其他植物群落的干旱植被潜力的监测。与亚马逊森林不同，安第斯山脉受野火影响最大的生态系统是草地，大约80%的野火发生在这些生态系统中（Zubieta等人，2019）。因此，使用基于卫星的指数进行草地遥感对于表征干旱加剧的影响非常有用。Bartold等人（2024）强调，当这些信息通过网络和移动应用程序提供时，对农业部门特别有益，因为它有助于制定减轻干旱对草地不利影响的策略。这是可能的，因为草地表现出高度的光谱和物候变异性（Reinermann等人，2020；Hill，2013；Bellini等人，2023），并且已经提出了长期的光谱指数时间序列来表征植被动态（Bannari等人，1995；Gu等人，2008）。鉴于人为燃烧的增加，野火风险评估在草地生态系统中变得越来越重要（Zubieta等人，2023）。由于这些事件影响了广阔的区域，关于草地水分含量空间和时间变化的信息至关重要（Verbesselt等人，2006）。与气候数据或地面测量相比，基于卫星的观测在监测大面积区域方面更为有效。然而，从卫星数据估算VWC需要地面验证（Cosh等人，2019；García等人，2023），因为卫星数据集对草地水分状态和生物量变化的敏感性要求进行密集的实地测量以进行准确校准（Reinermann等人，2020）。尽管使用全球导航卫星系统（GNSS）和地表模型在估算VWC方面取得了进展（Feldman，2024），但卫星数据集的实地验证仍然有限且缺乏协调。特别是在安第斯草地，由于邻近农业区频繁使用火源，草地持续面临野火风险（Alvarez等人，2025）。保持植被健康和活力对于减少野火风险至关重要（Dahanayake和Chow，2018）。为了开发有效的可持续野火缓解工具，需要进一步研究基于卫星的数据集，以更好地了解燃料湿度水平如何影响草地燃料的易燃性和可燃性。从卫星观测中识别出的草地生长季节开始和高峰的变化可能受到季节温度波动幅度的影响（Bellini等人，2023）。卫星数据集的预测能力可以支持缓解极端天气对植被不利影响的努力。本研究的目的是评估MODIS和VIIRS卫星数据集表示安第斯草地地面测量所得VWC的能力，这些草地是秘鲁这个国家中最受野火影响的生态系统。

研究区域：本研究在秘鲁高原的Illpa河流域（IRB）进行（图1a）。IRB位于Puno省和部门（图1b），介于西经70°00′–70°28′和南纬15°35′–16°00′之间（图1a）。秘鲁是世界上主要的藜麦生产国之一（Gestión，2018），而Puno（图1c）被认为是该国领先的藜麦生产地区（Benique等人，2024）。Puno的农业生产主要由藜麦、苜蓿等作物组成。

使用的数据：为了使用遥感技术评估Illpa河流域（IRB）的植被状况，我们收集了2002-2024年的中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）数据集。具体使用了MOD09A1产品（Collection 006），该产品提供空间分辨率为500米的表面光谱反射率数据。MODIS传感器安装在NASA的Terra卫星上，获取七个光谱带（Bands 1–7）的数据。这些数据集可以通过MODIS数据集免费获取。

数据预处理：为了最小化云层、气溶胶和积雪对光谱指数空间分布估计的误差值，对MOD09A1数据集进行了初步的数据处理（Wolfe等人，1998；Vermote，2015）。MODIS数据瓦片完全覆盖了研究区域，允许生成2002年至2024年每八天间隔的时间序列数据。总共下载并处理了1058个MOD09A1数据瓦片，涵盖了整个Puno地区。

野火分析：Puno地区的植被类型（燃料）来自国家生态系统地图（MINAM，2019）。根据野火发生的时间分布，生成了一个箱形图来表示Puno地区的高程范围（图2）。Puno受野火影响最大的生态系统是草地和森林（图2），这与Manta等人（2018）和Zubieta等人（2021）的发现一致。Puno的野火主要发生在7月至11月之间。尽管如此……

讨论：秘鲁的野火每年都是一个持续的环境问题（Manta等人，2018；Zubieta等人，2023）。本研究的结果表明，野火主要发生在高山区草地，而这些地区的植被湿度监测很少进行。鉴于旱季在减少植被湿度方面的关键作用（Ccanchi，2021；Zubieta等人，2023），以及南美洲干旱事件的增加频率（Martínez等人，2025），……里卡多·苏比亚塔（Ricardo Zubieta）：撰写 – 评审与编辑；撰写 – 原稿创作；调查研究；概念化。何塞·辛蒂卡拉（José Sinticala）：方法论；调查研究；概念化。耶尔松·坎奇（Yerson Ccanchi）：方法论；数据管理；概念化。威尔伯·拉基（Wilber Laqui）：形式分析；概念化。

未引用的参考文献：
Bellini等人，2023年；Benique和Ojeda，2024年；Blanka-Végi等人，2025年；Canedo-Rosso等人，2018年；Cruz Nú?ez等人，2014年；Farr和Kobrick，2000年；García-Reyes等人，2023年；Jiménez-Mu?oz等人，2016年；Lavado和Espinoza；Martínez-Castro等人，2025年；NASA，2020a年；Saavedra和Zubieta Barragán，2024年；Taboada-Hermoza和Martínez，2025年。

伦理声明：
我声明在本文的撰写、开发和发表过程中遵守了所有伦理规范。

数据可用性：
本研究使用的卫星数据集均为免费提供。

利益冲突声明：
作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益或个人关系：
里卡多·苏比亚塔表示数据由秘鲁地球物理研究所提供。如有其他作者，他们声明自己没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢：
作者感谢秘鲁PP068预算计划（旨在减少灾害脆弱性并应对紧急情况）的支持。同时也非常感谢B. Fraser的宝贵建议。作者感谢GSFC/NASA提供MODIS和VIIRS卫星数据。第一作者还要感谢秘鲁环境部提供的野火数据。本文的出版得到了秘鲁国家科学技术委员会的支持。

作者名单：
里卡多·苏比亚塔（Ricardo Zubieta）| 何塞·辛蒂卡拉（José Sinticala）| 耶尔松·坎奇（Yerson Ccanchi）| 威尔伯·拉基（Wilber Laqui）| 米格尔·萨韦德拉（Miguel Saavedra）| 胡安·苏尔卡（Juan Sulca）

机构信息：
秘鲁地球物理研究所（Instituto Geofísico del Peru, IGP）大气科学、水圈与气候变化部门（Dirección de Ciencias de la Atmósfera, Hidrósfera y Cambio Climático, DCAHCC）
地址：Calle Badajoz 169, Mayorazgo-Ate, 15012, 秘鲁