肯尼亚察沃保护区天气模式与野火的相互作用：构建矩阵模型助力火灾管理

《Fire Ecology》：Weather pattern and wildfire interplay in Tsavo Conservation Area, Kenya

在全球多地保护区野火频发的背景下，察沃保护区（TCA）野火也日益严重，但其天气模式与野火关系不明。研究人员利用 2002 - 2022 年 MODIS 卫星火数据及气候数据，开展相关研究。结果建立了矩阵模型，明确火灾季节等，为野火管理提供依据。

　　在地球的生态系统中，火就像一把双刃剑。一方面，它是许多陆地生态系统中至关重要的生态因素，能影响植被结构和组成，对生态系统的生物多样性有着重要贡献；另一方面，近年来，野火在全球多地肆虐，造成了毁灭性的破坏。在澳大利亚，“黑色夏天” 的野火超出了野火管理能力，给当地带来了巨大灾难；在非洲，70% 的世界燃烧面积都集中于此，且野火趋势研究表明其燃烧面积与降雨量相关。

肯尼亚的察沃保护区（Tsavo Conservation Area，TCA）同样深受野火困扰。这里野火发生愈发频繁和严重，然而由于缺乏可靠数据，人们对该地区野火发生的时间模式了解甚少，相关信息多为推测。为了更好地促进该保护区的野火缓解和管理活动，理解导致野火发生的环境因素之间的相互作用至关重要。于是，来自 Garissa University、Centre for Biodiversity Information Development 等机构的研究人员，开展了关于察沃保护区天气模式与野火相互作用的研究，相关成果发表在《Fire Ecology》上。

研究人员采用了多种技术方法。在数据收集方面，从 Terra 和 Aqua 卫星搭载的中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取 2002 - 2022 年 TCA 三个国家公园的野火热点数据，同时从不同遥感图像收集气候数据，包括降雨量、风速、温度和相对湿度等。数据处理上，在 Google Earth Engine 平台对数据进行标准化处理使其具有相同分辨率，并计算年度和月度平均值。分析方法上，运用方差分析（ANOVA）、Kruskal - Wallis 检验、Spearman 相关系数和广义相加模型（GAM）等进行数据分析，并建立了野火指标组合矩阵模型（Wildfire Indicators Combination Matrix Model，WICMM）。

研究结果如下：

• 野火模式：2002 - 2022 年共记录到 2049 个野火热点，2020 年在 Chyulu Hill 和 Tsavo East 的热点密度最高，Tsavo West 在 2007 年密度最高。7 - 10 月是野火密度持续高于平均水平的最长时期，9 月在 Chyulu Hill 和 Tsavo East 的平均密度最高，Tsavo West 则在 7 月最高。Chyulu Hill 国家公园的整体月平均野火热点密度最高12。
• 天气模式：在 21 年研究期间，三个国家公园的所有天气因素年平均值存在显著差异；月平均天气因素中，风速和降雨量在三个公园间无显著差异，温度和相对湿度存在显著差异3。
• 天气变量与野火的关系：总体上，降雨量和相对湿度与热点密度呈负相关，温度和风速呈正相关，但在 95% 置信水平下，所有天气条件与野火密度均无统计学显著相关性。GAM 分析显示，单一天气因素与野火的显著关系仅存在于特定国家公园。不过，干旱传播因素（drought propagation factors，DPFs）的模式与 Chyulu Hill 和 Tsavo West 的野火热点密度存在显著正相关45。
• 野火与前一年降雨量的关系：滞后分析表明，前一年降雨量增加可能导致次年野火事件增加，高野火发生率的年份之前通常是降雨量高于平均水平的年份6。
• 野火指标组合矩阵模型：该模型显示，具有超过两个 DPFs 的月份野火密度较高，7 月在大多数国家公园野火热点密度达到峰值，9 月在 Chyulu Hill 和 Tsavo East 记录到最高野火热点密度。模型确定 7 - 10 月为 TCA 的野火季节7。

研究结论和讨论部分表明，该研究揭示了察沃保护区野火与天气变量之间的关系。2020 年和 2007 年的野火热点密度最高，Chyulu Hill 国家公园野火较多，这可能与天气变量差异有关。前一年的降雨会影响野火热点密度，较高的前期降雨会导致燃料积累，进而增加野火发生的可能性。同时，研究确定了 7 - 10 月为野火季节，这与该地区的干燥期和 DPFs 数量有关，且与其他山区生态系统的野火季节不同。

尽管研究建立的矩阵模型存在一定局限性，如对所有使用的天气参数赋予相同权重且未研究所有气候因素，但它通过了有效性测试，为创建特定地点的火灾指数提供了基础。此外，该研究强调了综合分析多种天气变量对理解和预测野火的重要性，为国家公园管理者提供了重要参考，有助于他们监测相关天气变量、制定野火预测模型、提前规划预警，对保护区的野火管理具有重要意义。