中朝俄跨境区域多因子交互作用对森林火灾季节动态的影响机制研究

《Ecological Informatics》：How do multi-factor interactions shape the seasonal dynamics of forest fires across the China–North Korea–Russia transboundary region?

　　

森林火灾是重塑碳循环、生物多样性和土壤性质的主要生态干扰，同时也对人类社区构成重大风险（Bowman et al., 2009; Moritz et al., 2014; Pausas and Keeley, 2009）。气候变化延长了火灾天气季节，并增加了许多北方和温带森林的燃料干燥度和火灾潜力（Abatzoglou and Williams, 2016; Bowman et al., 2020; Flannigan et al., 2009）。然而，在卫星时代，全球过火面积却有所下降，这主要与人类驱动的土地利用变化有关（Andela et al., 2017）。这些看似矛盾的趋势反映了这样一个事实：火灾发生、过火范围和辐射强度是火灾制度（fire regime）的不同维度，它们可能对燃料可用性、燃料湿度、景观配置、天气和点火压力产生不同的响应（Haas et al., 2022; Jones et al., 2022）。因此，理解火灾制度变化不仅需要关注总体趋势，还需要关注火灾活动的不同维度如何在空间和时间上变化，以及如何响应环境和人为约束。 森林火灾活动在年际内、年际间以及不同景观之间也存在显著差异（Fan et al., 2023）。季节循环和年际气候变率可以通过温度、降水、干旱和积雪条件的变化来改变有利于火灾的条件（Chen et al., 2011; Jones et al., 2022; Swetnam and Betancourt, 1990）。在空间上，火灾倾向于聚集在特定景观中，而非独立发生，从而产生反复出现的火灾活动集中区（Oom and Pereira, 2013; Parisien et al., 2011）。这些集中区本身是动态的：其位置、持续性和范围可能随着气候、植被和土地利用条件的变化而改变（Andela et al., 2017; Liu et al., 2012）。因此，年度汇总或静态空间清单可能掩盖火灾活动在年内的时间变化，以及反复出现的热点区域是在扩张、收缩还是仅仅重复出现。这一区分在跨境森林景观中尤为重要，因为连续的生态系统跨越了截然不同的气候、土地利用和可达性条件。 在燃烧尺度上，经典火灾三角描述了火灾需要热、燃料和氧气（Byram, 1959）。在景观尺度上，森林火灾活动的变化可以通过点火机会、燃料数量和状态以及有利于火灾的环境来解释，地形和人类土地利用会改变这些组成部分（Bowman et al., 2020; Parisien et al., 2011）。点火可能源于人类活动或闪电，人为影响可以通过增加点火机会同时改变燃料连续性、可达性或扑救潜力而向相反方向作用（Balch et al., 2017; Bowring et al., 2024; Kolanek et al., 2021）。点火是否发展为持续燃烧进一步取决于植被状态、燃料连续性、天气和地形，这些因素共同调节燃料湿度和蔓延潜力（Conver et al., 2018; Littell et al., 2016; Park et al., 2024; Povak et al., 2018）。最近的野火研究表明，火灾敏感性与植被或火灾天气条件之间存在非线性关系，以及气候和人为相关点火效应的空间异质性（Heo and Ahn, 2026; Yan et al., 2026）。尽管已有研究报道了野火主导预测因子存在季节性转变（Yan et al., 2026），但尚不清楚这些转变是否延伸到不同的响应阶段——即从进入火灾活跃状态到一旦火灾存在时确定活动强度。年度或单一响应分析可能因此掩盖火灾季节内特定响应阶段的关系。 对这些关系的定量分析还需要考虑火灾观测的统计结构。网格级火灾记录通常包含许多零值、过度离散的计数和不平等的森林暴露，因此火灾发生和正强度可能代表响应的不同部分，而非单一同质过程（Blasco-Moreno et al., 2019; Parisien et al., 2016）。环境和人为关系也可能是非线性和交互式的，这使得机器学习方法很有用，但也增加了对透明解释的需求，而非仅仅依赖预测精度（Ejaz and Choudhury, 2025; Jain et al., 2020）。另一个挑战是可迁移性：在观测数据中表现出的预测技能不一定能跨年份或地理区域持续存在，特别是在忽略时间或空间依赖性时（Roberts et al., 2017）。最近的生态建模研究表明，随机验证在空间-时间依赖下可能高估预测性能，而空间结构化验证提供了对模型可迁移性更现实的评估（Jemeljanova et al., 2024; Koldasbayeva and Zaytsev, 2025）。这些考虑共同将重点从识别单一最优拟合模型转向追问驱动因子关系是否在响应阶段、分析方法、年份和地理区域之间保持一致。 中朝俄跨境区域包含一条连续的温带-北方森林带，跨越显著的气候、植被、土地利用和可达性梯度，为检验森林火灾活动的季节性和跨境变化提供了信息丰富的环境（Quan et al., 2022; Yuan et al., 2023）。该区域先前的研究使用基于发生的建模比较了野火驱动因子的国家层面差异（Quan et al., 2022），而最近其他地区的研究考察了野火敏感性的季节变化（Yan et al., 2026）、与人为点火相关的非线性和空间异质关系（Heo and Ahn, 2026），以及不同管理时期主导火灾驱动因子的变化（Tian et al., 2026）。这些研究共同表明，野火控制因子可以随季节、空间背景和管理时期而变化。因此，未解决的问题不仅是哪些因子与火灾活动相关，而是气象、植被、地形和人为控制的相对作用及其相互关系在同时考虑季节和响应阶段时是否会重组，以及这些关系是否在年份和地理区域之间保持可迁移性。据此，本研究的目的是刻画2001—2025年森林火灾动态，并在统一的跨境框架内检验这些驱动因子关系的季节性和响应阶段变化，同时评估其时间和空间可迁移性。研究人员假设这些驱动因子域的相对作用和相互关系在不同季节以及火灾发生与正强度之间会有所不同。为实现这一目的并评估该假设，研究解决了三个关键问题：（1）火灾次数（Fire Count, FC）、过火面积（Burned Area, BA）和火灾辐射功率（Fire Radiative Power, FRP）具有哪些时间趋势、季节模式、与大气环流的关联以及演变中的空间聚集特征？（2）气象、植被、地形和人为条件在不同季节之间以及火灾发生与正强度之间的关联和非线性贡献如何变化？（3）已识别的驱动因子关系在分析方法、留出年份和地理区域之间的一致性如何？

中朝俄跨境区域森林火灾季节动态的多因子交互驱动机制研究——论文解读

一、研究背景与科学问题

森林火灾作为重要的生态干扰过程，深刻影响着碳循环、生物多样性和土壤性质，同时对社会经济造成重大威胁。在全球气候变化背景下，火灾天气季节延长、燃料干燥度增加，许多北方和温带森林的火灾潜力呈上升趋势。然而，卫星观测数据显示全球过火面积反而呈下降态势，这一矛盾现象揭示出火灾发生、过火范围和辐射强度作为火灾制度的不同维度，可能对燃料条件、天气状况和人为活动产生差异化响应。

在中朝俄跨境区域，连续分布的温带-北方森林带跨越了显著的气候、植被、土地利用和可达性梯度，为研究森林火灾的季节动态及其驱动机制提供了理想的研究场所。尽管已有研究比较了该区域不同国家的野火驱动因子差异，但以下关键问题仍未得到充分解答：气象、植被、地形和人为控制因子的相对作用是否随季节变化而重组？火灾发生与火灾强度两个响应阶段是否受不同因子主导？已识别的驱动关系能否在时间和空间上保持可迁移性？此外，网格级火灾数据普遍存在大量零值、过度离散和森林暴露不均等问题，传统的单一响应模型难以刻画火灾发生与正强度之间的本质差异，而机器学习模型的"黑箱"特性也增加了结果解释的难度。

针对上述问题，本研究以2001—2025年中朝俄跨境区域为研究对象，系统刻画了森林火灾的时空动态特征，在统一的跨境分析框架下检验了驱动因子关系的季节性和响应阶段差异，并评估了模型的时间与空间可迁移性。研究假设气象、植被、地形和人为四类驱动因子的相对作用及其相互关系在不同季节以及火灾发生与正强度之间均存在显著差异。

二、研究设计与核心发现

研究区域位于40°01′—51°26′N、125°16′—140°41′E之间，涵盖中国东北、朝鲜北部和俄罗斯远东地区，总面积约5.4×10⁵ km²。研究基于MODIS Collection 6.1 MCD14ML主动火点和MCD64A1过火面积产品，构建了2001—2025年火灾次数（FC）和过火面积（BA）两个响应变量。通过日尺度火灾活动指数（FAI）识别出春季（2月13日—6月9日）、夏季（6月10日—8月6日）和秋季（9月26日—11月27日）三个火灾多发季节。

研究采用多维度分析框架：首先通过Mann-Kendall趋势检验、Spearman相关分析和新兴热点分析（EHSA）刻画火灾活动的时空格局；随后构建季节特定的计数回归模型和Hurdle随机森林模型，在统一的时间与空间折外（OOF）验证方案下评估模型表现；最后通过季节结构方程模型（SEM）解析各驱动因子域的直接、间接和总效应。

研究结果显示，FC和BA在2001—2025年间均呈显著下降趋势（Mann-Kendall τ = ?0.407，p = 0.004），但春季中位数和95分位数FRP却显著上升（τ = 0.474和0.467，调整后p ≤ 0.004），表明火灾发生频率下降与单次火灾强度增强并存。火灾活动高度集中于俄罗斯境内，春季FC和BA占比分别达92.45%和98.44%。空间分析显示，火灾高发区在春、秋季集中于研究区南部低纬度地区，夏季则北移。EHSA结果表明，FC和BA的热点类别占比极低，仅俄罗斯境内FC存在34个历史热点单元（1.61%），冷点类别占据主导地位。行政区域层面，滨海边疆区（Primorskiy）热点复现最为频繁（25年中有23年），但热点范围均未呈现扩张趋势。

三、关键技术方法

研究采用了一套集成分析框架，主要技术方法包括：基于MODIS MCD14ML和MCD64A1产品的火灾数据构建，以六边形网格（单元高度11 km，面积约104.8 km²）为空间分析单元，森林暴露量作为偏移项纳入模型；新兴热点分析（EHSA）结合Getis-Ord Gi*统计量和Mann-Kendall趋势检验识别时空聚集模式；季节特定的计数回归模型（Poisson、NB1、NB2）与Hurdle随机森林模型对比，采用五折时间OOF和五块空间OOF双重验证方案；基于SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的非线性响应剖面分析；以及基于主成分分析（PCA）构建域分数后拟合的季节结构方程模型（SEM），采用Tweedie分布和蒙特卡洛模拟估计间接效应。

四、主要研究结果

4.1 森林火灾时空分布与趋势

FC和BA在2001—2025年间均显著下降。FC于2003年达到峰值（13,522次检测），BA于2008年达到最大（6091.5 km²）。俄罗斯贡献了绝大部分火灾活动，秋季贡献相对降低但仍占主导。FRP趋势与火灾发生趋势呈现分化：年度和春季的中位数FRP显著上升，而夏季FC、总和FRP和中位数FRP均显著下降。大气环流分析显示，春季BA与Ni?o 3.4指数呈显著负相关（ρ = ?0.496，p = 0.012），夏季火灾活动与前期30—60天Ni?o 3.4指数也呈负相关（ρ = ?0.509至?0.552），表明ENSO信号对区域火灾活动具有持续的前置影响。

4.2 森林火灾预测模型

时间OOF模型选择在所有季节-响应组合中均偏向NB1分布，最终五个组合采用零膨胀负二项类型1（ZINB1）模型，夏季BA采用单阶段NB1模型。回归系数显示，春季FC与阔叶落叶树覆盖（BD）、树木覆盖率（PTC）、海拔（DEM）、距农田距离和SPEI12呈负相关，与地表太阳辐射（SSRD）呈正相关；春季BA与温度（1.470）和风速（1.166）呈正相关。夏季FC与人口（1.116）和枯落物湿度码（DMC）（1.500）呈正相关。秋季FC与风速（1.220）和闪电代理变量（1.179）呈正相关，BA与细燃料湿度码（FFMC）（1.369）呈正相关。结构零分量与条件计数分量呈现不同的预测因子模式。

Hurdle RF模型的OOF SHAP分析揭示了阶段特异性驱动关系：春季DEM是发生阶段的首要预测因子（负相关），BD是正强度阶段的首要预测因子（负相关）；夏季相对湿度（Rhum）主导FC发生，EVI主导BA发生及两个响应的正强度阶段；秋季DEM再次主导发生阶段。非线性剖面显示，春季DEM对发生的贡献在低海拔处最高，夏季EVI对正强度的贡献在低值处为正、高值处转为负，秋季SPEI3在低值处贡献为正、随值增加转为负。

4.3 统一模型比较与残差空间自相关

在时间OOF验证下，Hurdle RF在所有六个季节-响应组合中的总体RMSE均低于优化ZINB1/NB1模型（降低2.1%—10.0%），正条件RMSE降低6.7%—27.7%。空间OOF结果一致性较低，最大改进出现在夏季FC（RMSE降低24.7%），秋季FC的Hurdle RF RMSE反而高出1.0%。优化ZINB1/NB1模型并非在所有比较中均优于基线NB1模型。残差空间自相关分析显示，多数季节-响应组合的残差Moran's I在空间OOF下高于时间OOF，表明空间外推仍是模型泛化的主要挑战。

五、讨论与结论

研究结果表明，中朝俄跨境区域的火灾制度正在发生复杂转变：火灾发生频率下降与单次火灾辐射强度上升并存，热点区域持续复现但范围收缩，驱动因子关系随季节和响应阶段显著重组。气象因子在火灾发生阶段的作用随季节变化，植被因子在正强度阶段的主导地位突出，地形因子（尤其是海拔）对发生阶段具有稳定且强烈的约束作用，人为因子（道路密度、人口）的影响方向因季节和响应阶段而异。模型可迁移性评估显示，时间外推性能普遍优于空间外推，提示区域间驱动机制的异质性构成模型泛化的主要瓶颈。这些发现强调，火灾管理策略需要针对不同季节和火灾发展阶段制定差异化措施，并考虑跨境协调的必要性。