天气超越燃料记忆：火灾风险的季节动态与火烧间隔期的局限

《Science of The Total Environment》：Weather overrides fuel memory: Seasonal dynamics of fire hazard and the limits of the fire return interval

　　

摘要

葡萄牙等地中海热点地区的野火态势受人为因素和燃料累积驱动，造成严重的社会经济影响。本研究提出以下假设：1）季节性分割模型优于总体年度模型，能够揭示天气驱动与燃料驱动态势之间的转变；2）通过火旋间隔（Fire Return Interval, FRI）纳入燃料记忆机制，可提升各类天气条件下的预测精度。研究统计定义了三个火季：高火季（8—9月）、中火季（7月）和低火季（10月—次年6月）。采用数据驱动的"空间多准则评估（SMCE）"与"简单加权求和法（SAW）"生成危险度图。FRI按土地利用类型和地理气候区分别计算为重燃间隔的第10百分位数（P10，1990—2024年）；据此设定时间掩膜，将近期燃烧区域赋予零危险度。所有模型均使用独立的2019—2024年火情边界数据，通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）法进行验证。第一个假设得到部分验证：高火季模型（AUC=0.77）和低火季模型（AUC=0.81）均优于总体模型（AUC=0.73）。研究发现，主要危险度驱动因素随季节发生转换：7月模型（AUC=0.58）与干旱相关（即年降水量>10mm的天数较少，以下简称NDP10），而高火季、低火季和总体模型则由地形、高度易燃土地覆盖（灌丛）和高燃料负荷（以高NDP10为代理指标）驱动。然而，第二个假设在关键时期被否定，因为FRI掩膜降低了高火季模型的预测性能。研究结果表明，季节性分析对于区分危险度驱动因素至关重要，但"燃料记忆"会被极端天气条件所覆盖。因此，仅基于历史燃烧模式的管理策略不足以减轻极端事件中的危险度。

引言

野火构成了一项复杂的全球性挑战，具有深远的环境、社会和经济影响，包括生物多样性丧失、土壤退化和公共卫生危机（Camargo等，2018；Costa等，2022；Fidalgo和Fernandes，2023；NASA Science，2025；Reid等，2016；Tran等，2024）。尽管存在自然引燃现象（美国国家公园管理局，2018），但绝大多数野火由人为引起；在葡萄牙，疏忽大意和故意行为约占火情总数的83%，造成严重的人员伤亡和经济损失（AGIF，2025；Nunes等，2021）。

与普遍认知相反，受农业扩张和景观破碎化的影响，全球总过火面积在近几十年有所下降（AGIF，2025；Doerr和Santín，2016；Jones等，2022；Shen等，2025）。然而，这一全球趋势掩盖了一个不同的现实：森林和灌丛生态系统中的火灾频率和强度显著增加，欧洲南部尤为明显（Carmo等，2022）。

葡萄牙是一个典型的地中海"热点"——与邻国相比，其国土面积相对较小但火灾发生率和过火面积却不成比例地高。在1975—2022年期间，葡萄牙总过火面积约为265,560平方公里（ICNF，2024；Santana Neto等，2025），其极端年份（如2003年、2005年和2017年）的过火面积超过了欧洲所有其他南部国家的总和（Carmo等，2022）。

这一区域性的火势加剧无疑由气候变化所驱动，气候变化造成了更热、更干燥、风更大的气象条件——即所谓的"火险天气"（Barbero等，2020；Jones等，2022）。蒸气压亏缺（VPD）增大和燃料含水量降低等因素直接决定了火势蔓延（Haas等，2024）。人类活动调节了这些气候条件的影响，既影响引燃点，也通过抑制政策导致燃料累积，从而改变燃料结构和特征（Bowman等，2011；Shen等，2025）。

葡萄牙具有典型的地中海火灾特征——如显著的夏季季节性（Silva等，2023）、受天气驱动的年际变异性（DaCamara，2024；Pereira等，2013）以及农村人口外流（Oliveira和Zêzere，2020），但其异常严重的程度源于特定的区域加重因素。与较干旱的地中海国家不同，葡萄牙受大西洋影响，导致湿季燃料大量累积（Calheiros等，2022；Parente等，2018）。加之高度易燃的人工经营林（如桉树）和严重的土地所有权碎片化（Nunes等，2016；Oliveira等，2021, Oliveira等，2017；Santos等，2022），共同构成了一个独特的爆炸性环境。

为了实现有效的领土管理，区分火灾诊断概念至关重要，这些概念虽有关联但并非同义词。分析始于易损性，即景观本身固有的过火倾向，由缓慢变化的因素（如地形和植被）决定（Luu等，2024；Mihajlovski和Zhiyanski，2025；Santana Neto等，2025；Verde和Zêzere，2010）。其次是引燃性，用于识别火灾最易发生的地点（Santos等，2022）。

危险度综合了这两个要素，代表某一区域发生火灾的概率和易损性，是战略规划的基础（Parente和Pereira，2016）。最后一个概念是风险，通过考虑暴露要素的脆弱性将危险度转化为预期损失（Bachmann和Allg?wer，2001；Jappiot等，2009；Parente和Pereira，2016；Verde和Zêzere，2010）。

基于上述定义，本研究采用危险度作为核心指标，聚焦于战略性领土规划。这一选择之所以合理，是因为危险度在易损性基础上进一步纳入了火灾发生的概率（Trucchia等，2023）。在科学领域，研究跨越不同时间尺度来表征这一概率，范围从使用深度学习模拟器进行快速火势蔓延模拟的短期预测（Allaire等，2021）到模拟数千年人工天气以估算燃烧概率的长期评估（Finney等，2011）。相反，实际操作中的领土管理往往依赖于更为刚性、时间上汇总的框架。例如，葡萄牙官方的结构性危险度方法采用双变量统计方法——似然比法——将历史过火区域与一组固定的空间 predisposing 变量（具体为海拔、坡度和土地利用/土地覆盖）进行关联分析，从而生成静态的五级危险度图（输出）（ICNF，2020；DGTerritório，2022a）。这一实际操作方法的关键局限在于，它被迫推导出一套平均统计关系，从而掩盖了不同的季节性火灾动态。

这一实际操作方法的关键局限在于，它被迫推导出一套平均统计关系，从而掩盖了不同的季节性火灾动态。它无法真实反映全年不同的火灾态势——如人为因素驱动的态势与气候主导的态势——从而导致规划工具效率低下。因此，本研究的主要创新在于超越了传统的、通常为年度维度的方法（Yue等，2025）。通过引入季节性维度细化分析，能够区分全年驱动火灾的不同因素，生成更为有效的领土管理策略（Januário和Minuzzi，2020；Torres等，2024；Wang等，2023）。

为了增强这一季节性危险度分析的精度，整合燃料动态——受历史火灾频率直接影响——至关重要。在此背景下，火旋间隔（FRI）——即某一特定位置两次火灾之间的平均时间间隔——成为一个关键指标，通常通过树木年轮学等方法确定以建立历史基线（Frost，1998；Parks等，2025）。这一指标对于界定野火危险度至关重要，因为间隔显著超过历史基线会导致燃料累积和"火旋亏缺"状态，增加灾难性火灾的风险（Merriam等，2022；Parks等，2025）。

FRI在不同区域差异显著；例如在葡萄牙，北部地区因放牧烧荒等做法FRI较短（Mateus和Fernandes，2014；Oliceira和Fernandes，2023），直接影响森林管理决策，如种植树种选择（Mateus和Fernandes，2014）。此外，认识到完全禁止燃烧政策在缺乏适当燃料管理的情况下，面对极端气象条件下的特大野火是无效的，这进一步强调了绘制高危险度区域图并优先实施旨在恢复景观韧性的管理行动的重要性。

本研究提出的创新方案是通过分解时间分析来克服这一局限。研究假设，识别不同的火季并应用季节性火旋间隔（FRI）指标可显著提高危险度模型的精度。此外，还提出不同季节最重要的预测因素各不相同，社会经济变量和气候变量将占据不同的权重。

为验证这些假设，一般目标是开发并验证纳入火灾态势季节性的危险度评估模型。具体目标包括：对火季进行客观刻画、计算季节性FRI、为各火季开发不同的危险度模型，并将其与参考年度模型的性能进行比较，最终生成更加精确和动态的危险度图。

研究区

葡萄牙中部地区覆盖面积28,199平方公里，其景观以显著的地貌和气候异质性为特征，地形从中部山脉延伸至沿海地带（Nunes等，2023b）（图1）。平均夏季气候条件——火险蔓延的关键驱动因素——气温在16至33.7°C之间，累积降水量在14至194毫米之间，风速在3.26至7.71米/秒之间（Costa和Estanqueiro，2023；IPMA……

火情态势的时空特征分析

聚类分析将研究区分割为四个不同的地理气候区：东部、西部、南部和中部/北部（图2）。在分析期间（排除2017年极端火季），火灾活动主要集中在中部/北部和东部地区，南部地区则呈现中等发生频次。

对于时间分析，主成分分析（PCA）表明第一主成分（PC1）解释了火灾数量……总变异的83.5%……

讨论

葡萄牙中部地区野火的空间和时间分析证实了一种动态的火灾态势（Bergonse等，2022），但揭示了一个比已知的内陆与沿海空间二分法（Nunes等，2016；Santana Neto等，2025）更为关键的时间转换。尽管现有文献聚焦于固定地理特征（如南部较干旱的气候或东部的海拔高度）如何界定火灾态势（Bergonse等，2023），但研究结果表明……

结论

本研究验证了核心论点，即葡萄牙中部地区的野火危险度由季节性各异的因素动态驱动，从而凸显了静态汇总年度模型的不适用性。统计分析确认将火灾年划分为三种不同的态势——高火季（8—9月）、中火季（7月）和低火季（10月—6月）——每种态势受独特的环境控制因素等级支配。高活动季和低活动季主要由结构性因素……主导。

CRediT作者贡献声明

Vicente Paulo Santana Neto：审阅与编辑、撰写初稿、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查、获取资金、正式分析、数据整理、概念化。José Marinaldo Gleriani：审阅与编辑、监督。Fillipe Tamiozzo Pereira Torres：审阅与编辑、可视化、监督、方法论、正式分析、概念化。Adelia de Jesus Nobre Nunes：资金获取。

本工作由以下巴西科研机构资助：高等教育人员进修协调署（CAPES；资助代码001）、米纳斯吉拉斯州研究援助基金会（FAPEMIG）和国家科学与技术发展委员会（CNPq）。研究还得到了地理与空间规划研究中心（CEGOT）的支持，该中心由科学技术基金会（FCT）通过国家资金资助……

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何已知的可能影响本研究报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

作者感谢Alexandre Sim?es Lorenzon博士和Fausto Weimar Acerbi Junior博士对本研究质量的提升所提供的宝贵见解和贡献。

Vicente Paulo Santana Neto|José Marinaldo Gleriani|Fillipe Tamiozzo Pereira Torres|Adelia de Jesus Nobre Nunes|Igor Sanches Marini
维科萨联邦大学/UFV，林业工程系，Purdue路-UFV校区，邮编36570-900，巴西米纳斯吉拉斯州维科萨市