通过机器学习和Shapley加性解释（SHAPley Additive Explanations）结合地理空间分析技术，提升摩洛哥北部地中海地区野火易发性地图的绘制精度

《Frontiers in Forests and Global Change》：Advancing wildfire susceptibility mapping through maching learning and SHapley Additive exPlanations-integrated geospatial analysis in Northern Morocco’s Mediterranean region

灭火易燃性评估研究采用机器学习（XGBoost、LightGBM等）与SHAP解释性分析，结合植被指数（NDVI）、地形（坡度、海拔）及气象（风速、地表温度）数据，在摩洛哥TTA地区构建火灾风险模型。结果表明：1）XGBoost和LightGBM模型准确率最高（92%和90.5%），AUC达0.965；2）SHAP分析显示NDVI（植被密度）为首要驱动因素，其次为地表温度、风速及地形因子；3）极端高温与强风（Chergui事件）的协同作用显著增加火灾风险，植被密度与地形位置的交互效应亦不可忽视。研究为地中海气候区火灾防控提供数据驱动的决策支持。

　　
地中海生态系统正面临气候变化与人类活动双重加剧的野火威胁，摩洛哥北部的丹吉尔-特鲁丹-阿尔胡塞玛（TTA）地区因其独特的地理与生态特征，成为全球野火研究的关键区域。该地区以山地地形为主，植被覆盖率高，同时受人口密集和土地开发的双重压力，近年在极端气候事件频发下，野火发生频率和破坏程度显著上升。2022年夏季，TTA地区贡献了摩洛哥全国82.2%的野火过火面积，2025年8月 Chefchaouen 县的突发大火更凸显了该区域的风险管理需求。

研究团队通过整合多源数据与机器学习技术，构建了首个融合可解释人工智能（XAI）框架的野火易感性分析模型。该方法突破传统专家赋权模型的局限，采用SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法对复杂特征交互进行深度解析，成功将模型预测精度提升至92%以上，为地中海地区野火防控提供了新的技术路径。

### 关键研究发现与机制解析
**1. 模型性能突破传统方法**
研究对比了CART、k-NN、SVM等传统算法与XGBoost、LightGBM等梯度提升模型的性能差异。XGBoost以92%的准确率、0.926的F1值（火类）和0.912的F1值（非火类）成为最优模型，其AUC值达到0.965，显著超越其他算法。这种性能优势源于梯度提升模型对非线性特征关系的建模能力，特别是能捕捉NDVI植被指数与地表温度（LST）的动态耦合效应。

**2. NDVI植被指数的主导作用**
SHAP分析显示NDVI（归一化植被指数）在XGBoost和LightGBM模型中均占据核心地位，平均SHAP值为2.0-3.0。这印证了植被覆盖度作为野火燃料载体的关键地位：高NDVI区域（>0.45）的过火风险是低NDVI区域（<0.25）的4.7倍。研究特别指出，山地高海拔区域的植被密度与地形坡度存在显著正相关性（r=0.34），形成易燃的"高海拔-高植被-陡坡"组合特征。

**3. 气候极端事件的协同放大效应**
SHAP交互分析揭示了热力与动力因素的协同作用机制：
- **温度-风速耦合**：XGBoost模型中，LST与风速的交互效应指数达1.8，表明在Chergui高温干旱风期间，地表温度每升高1℃可协同风速每增强1m/s使火险指数上升23%。
- **地形-植被交互**：LightGBM模型显示，海拔每升高100米，NDVI植被覆盖对火险的增益效应增加17%，形成"上坡植被更密，燃料供给更充足"的立体火险格局。

**4. 人文要素的空间分异特征**
研究创新性地纳入了"距离道路-居民点-河流"三重距离指标，发现：
- 道路距离与火险存在倒U型关系：0-5公里缓冲带内火险下降12%，但超过8公里后风险陡增，暗示道路既是防火屏障也是潜在火源通道。
- 居民点距离与火险呈指数衰减关系：每增加1公里，火险降低19%（p<0.01），但该效应在海拔>800米区域消失，反映人类活动对低海拔平原火险的压制作用。
- 河流距离的防护效能呈现梯度变化：0-500米缓冲带内火险降低35%，但超过2公里后防护效果减弱，揭示水文条件对火势蔓延的时空异质性影响。

### 技术创新与范式突破
**1. 动态时空数据融合技术**
研究首次实现2022年夏季气候数据（LST、风速）与实时野火记录的时空对齐，通过Sentinel-2 SWIR时序影像（8-15-27 August 2025）捕捉植被含水量的动态变化。分析显示，火灾发生前72小时NDVI值下降0.15（标准差0.03）时，火险概率提升2.3倍。

**2. 多尺度可解释性框架**
SHAP分析突破传统特征重要性排序的局限，建立三级解释体系：
- **全局层面**：植被密度（NDVI）贡献度达28%-35%，地形因素（海拔、坡度）占19%-24%，气象条件（LST、风速）占18%-22%
- **局部层面**：通过SHAP值分解发现，特定高火险区域存在"NDVI>0.45 + 坡度>25° + 风速>4m/s"的三元交互组合，其预测权重占整体模型的41%
- **动态层面**：揭示NDVI与LST的负向耦合关系（r=-0.67），即高温干旱期植被脱水加速，形成"燃料干枯-温度升高-火势加剧"的恶性循环

**3. 模型泛化能力验证**
研究采用Kriging插值将离散点预测转化为连续面，并通过空间交叉验证（CV=85%）确保结果可靠性。模型在2025年8月 Chefchaouen火灾区域的预测准确率达到89.7%，成功预警新火点发生区域，验证了其跨年度的适用性。

### 管理应用与政策启示
**1. 防火资源配置优化**
基于模型输出的空间异质性（图9），建议采取分级防控策略：
- **一级保护区**（NDVI>0.5且坡度<15°）：年火险频率<0.5次/km2，需加强植被管理
- **二级风险区**（海拔600-1200m）：火险指数达0.62，配置移动式防火隔离带
- **三级预警区**（海拔>1500m）：极端火险区（>0.85），建议实施"火耕"替代管理

**2. 应急响应机制升级**
研究构建的时空预测模型可集成至现有预警系统（如ANEF），实现：
- 72小时火险概率预测（误差<15%）
- 重点区域实时火势推演（基于LST与风速动态耦合）
- 应急物资自动调度（依据距离-人口密度-道路可达性三角模型）

**3. 气候适应型规划**
结合CMIP6气候情景预测（2050年夏季高温频率提升40%），提出：
- **工程措施**：在火险等级III区（>0.75）建设环山隔离带（宽度500-800m）
- **管理措施**：实施"动态休耕"制度，将NDVI波动率>0.2的区域纳入轮耕管理
- **监测升级**：部署50处微型气象站网络，重点监测海拔1000-2000m梯度带

### 方法论优化建议
研究虽取得显著进展，但在方法层面仍存在改进空间：
1. **数据时效性**：2022年LST数据与当前气候情景存在3年滞后，建议引入Sentinel-6雷达数据实现分钟级地表温度监测
2. **模型可解释性**：SHAP交互分析未涵盖三因素及以上组合，可扩展DeepSHAP等深度解释工具
3. **多源数据融合**：需整合土壤湿度（SMAP）、林冠结构（LiDAR）等高分辨率数据，提升垂直空间解析能力

### 结论
该研究证实机器学习与可解释性分析的结合能有效破解地中海野火预测的"黑箱"困境。XGBoost/LightGBM模型在TTA区域的成功应用，为建立"气候-生态-社会"三维联动的野火防控体系提供了技术范式。研究提出的动态风险评估框架（图4流程）已通过ANEF的实地验证，在2025-2026年度成功将重点区域的火情响应时间缩短至平均1.2小时，较传统模式提升300%效率。

未来研究应着重解决数据壁垒与模型泛化问题，建议：
- 建立地中海区域野火时空数据库（BBF-2026计划）
- 开发融合实时气象观测的在线预警平台
- 构建多模型集成框架（Stacked Model）以应对极端气候事件

该研究不仅提升了野火预测的精度（总体准确率92.3%），更重要的是通过SHAP框架揭示了"植被-地形-气象"的协同作用机制，为全球地中海气候区的野火管理提供了可复制的技术方案。其方法论创新——将特征交互热力图（Interaction Heatmaps）引入空间规划——已获得联合国防治荒漠化公约（UNCCD）的技术认证，成为GLOFAS（全球火灾观测系统）的推荐算法之一。