利用FIRMS提供的MODIS火灾点数据，研究马哈拉施特拉邦的森林火灾发生模式及热点区域分析

《Sustainable Geosciences: People, Planet and Prosperity》：Forest fire Occurrence Patterns and Hotspot Analysis in Maharashtra Using MODIS Fire Points from FIRMS

检测分析Maharashtra邦2005-2024年森林火灾时空模式，揭示三月四月为高峰期，Gadchiroli等区域风险最高，与干旱气候及人类活动相关，支持SDG 13气候行动及15可持续森林管理。

　　森林火灾的监测与分析对于减轻其即时影响和制定长期适应策略至关重要。尽管近年来印度各地的森林火灾频率不断上升，但马哈拉施特拉邦（Maharashtra）的森林火灾模式、发生频率以及空间分布方面的系统性研究仍显不足。本研究旨在通过分析2005年至2024年间的森林火灾数据，识别火灾高发区域，建立基准，以提升森林火灾管理的效率。研究发现，马哈拉施特拉邦的森林火灾活动在3月和4月达到高峰，其中2009年3月发生了2213起火灾，2012年3月达3517起，2018年3月为3267起。这些数据表明，森林火灾的发生与干季前的气候条件密切相关。Gadchiroli县是火灾最频繁的地区，年均发生679起火灾，2012年和2018年分别达到1588起和1386起。Chandrapur县年均发生258起火灾，2012年和2021年分别达到530起和551起。森林火灾频率图显示，马哈拉施特拉邦东部地区（Vidarbha区域）火灾活动最为频繁，而西部古吉拉特山脉（Western Ghats）则呈现中等水平的火灾活动。

本研究直接支持联合国可持续发展目标（SDG）13（气候行动）和SDG 15（陆地生命），通过识别高风险区域和季节性火灾趋势，为政策制定和资源分配提供科学依据，从而减轻气候变化带来的影响。此外，研究还为森林火灾的生态管理、生物多样性保护以及生态系统韧性提升提供了关键数据。通过提供与SDG目标13.1（气候韧性）和15.2（可持续森林管理）相关的指标数据，本研究有助于制定更加有效的森林火灾应对策略。

森林火灾预测是一项复杂的任务，涉及多个因素的综合考量。地形特征，如海拔、坡度、坡向和地形湿润指数，对火灾的发生和蔓延起着重要作用。气象参数，包括平均降水量、温度、湿度和风速，是触发和调节森林火灾的关键因素。降水减少、高温和干燥的生物质为火灾提供了燃料，而风速则显著影响火灾的蔓延速度和范围。此外，地球观测（EO）数据产品，如归一化植被指数（NDVI），作为植被周期、树冠覆盖率和人类活动的代理指标，在森林火灾动态分析中也发挥着重要作用。土壤湿度、土壤质地和燃料密度等其他因素同样对准确预测森林火灾至关重要。

在森林火灾的热点分析中，研究采用Getis-Ord Gi*统计方法，该方法用于识别热点或高风险区域。通过计算每个地点的z值和p值，可以判断火灾事件的聚集程度。高正z值表示火灾事件在某一区域高度集中，而低负z值则表明该区域火灾事件较少。Getis-Ord Gi*分析工具可以在ArcGIS中直接应用，该工具会自动计算z值，以识别高或低值区域的聚集情况。在本研究中，首先收集了2005年至2024年的MODIS火灾点数据，经过清洗和预处理后，将火灾事件按预定义区域或通过创建网格来统计每个区域的火灾发生频率。这些数据被定义为分析字段，随后使用ArcGIS中的Getis-Ord Gi*工具进行分析。最终的热点地图突出了该地区森林火灾风险最高的区域，为森林管理和火灾预防提供了宝贵的见解。

研究结果表明，马哈拉施特拉邦的森林火灾在2005年至2023年间呈现出明显的季节性和月度变化。3月和4月是火灾最频繁的月份，其中2009年、2012年和2018年分别记录了2213起、3517起和3267起火灾，这些峰值主要归因于干季前的低湿度和高气温，导致植被枯萎，从而增加火灾风险。4月的火灾数量略低于3月，但仍处于较高水平，表明火灾风险在早春依然显著。从5月开始，火灾数量明显下降，通常低于500起，且在雨季（6月至9月）进一步减少，甚至低于10起。这表明雨季的降水对火灾活动起到了显著的抑制作用。7月和8月的火灾数量接近于零，反映了雨季高峰期的自然火灾抑制现象。然而，在雨季之后，即10月至2月，火灾数量逐渐上升，这可能与降雨减少和冬季空气干燥有关。尽管这些月份的火灾数量相对较低，但它们仍然需要关注，因为火灾活动的增加可能对森林生态系统造成潜在威胁。

进一步的季节性分析显示，尽管每年的火灾数量呈现出显著上升趋势，但季节性分布却相对稳定。主要火灾活动集中在旱季（2月至5月），尤其是3月至4月，这与植被枯萎和高温有关。而雨季和雨季后的火灾活动则明显减少，表明降水对火灾的发生具有显著的抑制作用。这些结果表明，虽然火灾的总体数量在增加，但季节性模式和火灾发生的时间没有发生重大变化，因此火灾管理策略应关注逐年增加的火灾负荷，但可以继续集中于历史上火灾频发的季节。

在区域层面，Gadchiroli县是火灾最频繁的地区，年均火灾次数达到679起，2012年和2018年分别达到1588起和1386起。这一高频率可能与该地区的密集森林覆盖、区域气候条件以及可能的社会经济因素有关。Chandrapur县的年均火灾次数为258起，但在2012年和2021年分别达到530起和551起，这表明该地区的火灾活动可能受到周期性环境条件或季节性干燥的影响。其他火灾活动较高的地区包括Amravati和Nagpur县，它们的年均火灾次数分别为193起和211起。Pune和Raigad县的火灾次数相对较低，但偶尔会出现火灾激增的情况。Ratnagiri和Satara县也表现出较高的火灾频率，但其活动模式更加多样化，可能受到植被类型和地形的影响。相比之下，Washim、Mumbai和Akola县的火灾次数较低，这可能与这些地区的森林覆盖率较低或植被类型不易燃烧有关。

在空间分析中，研究发现马哈拉施特拉邦的森林火灾热点分布呈现出明显的区域差异。高风险区域主要集中在东部地区，如Gadchiroli、Chandrapur及其周边地区，以及西部古吉拉特山脉的某些区域。这些地区由于其密集的干季落叶林和频繁的人类活动，火灾风险较高。而低风险地区则包括一些拥有常绿森林、较高湿度和较低人类活动影响的区域。这些发现为制定针对性的森林火灾管理策略提供了依据，同时也揭示了不同地区之间火灾风险的显著差异。

本研究还通过MODIS数据对森林火灾频率进行了详细分析，揭示了火灾发生的时空模式。研究发现，马哈拉施特拉邦的森林火灾主要集中在3月至6月，这与该地区干季前的气候条件密切相关。通过使用Getis-Ord Gi*方法，研究识别了火灾活动的热点区域，并发现这些热点区域的火灾次数与植被状况和温度变化密切相关。例如，NDVI值下降和地表温度升高往往预示着火灾风险的增加。此外，研究还发现，相对湿度低于30%时，火灾发生的可能性显著增加，尤其是在高温和强风条件下。

在讨论部分，研究进一步探讨了森林火灾与其他可持续发展目标（SDGs）之间的关系。森林火灾不仅影响SDG 13（气候行动），还对SDG 15（陆地生命）产生重大影响，导致栖息地破坏、生物多样性丧失和生态功能的中断。此外，森林火灾还对SDG 6（清洁饮水和卫生设施）产生负面影响，因为火灾会将灰烬和化学污染物引入水体，从而影响水质和生态系统功能。在某些地区，火灾还会破坏交通、能源和通信基础设施，对SDG 9（产业、创新和基础设施）构成威胁。森林火灾还可能影响SDG 12（负责任的消费和生产），因为森林资源的不可持续利用和火灾风险相关的土地利用实践可能会加剧这一问题。

本研究的结论强调，马哈拉施特拉邦的森林火灾在3月至6月达到高峰，这一趋势与该地区干季前的气候条件密切相关。研究不仅识别了高风险区域，还提出了针对这些区域的火灾管理策略，包括建立防火隔离带、提高公众意识和促进可持续的森林管理实践。通过了解火灾发生的频率和时间，可以有效增强应对能力，合理分配资源。此外，网格化和区域层面的热点分析为实施针对性的预防措施提供了基础。建立实时监测系统、加强社区参与和推广可持续的森林管理措施，有助于减少火灾带来的影响。

然而，研究也指出了其局限性。例如，研究主要依赖于MODIS火灾检测数据，其空间分辨率较低，可能忽略较小的火灾事件或误判混合像素，尤其是在植被覆盖碎片化的地区。此外，研究未采用预测模型进行长期模式分析，这限制了对火灾动态未来趋势的预测能力。未来的研究可以考虑整合更高分辨率的气候数据、土地利用模式、社会经济指标和森林边界数据，以提供更全面的火灾风险评估。同时，采用可解释的人工智能（XAI）技术，如SHAP、LIME或基于注意力机制的深度学习模型，可以进一步解析多个气候、植被和人为因素对火灾发生的影响，从而制定更加精准的火灾管理策略。