极端火灾天气导致了澳大利亚东南部森林大火

近日，由国内外众多大学和科研机构人员共同完成的题为“Extreme fire weather is the major driver of severe bushfires in southeast Australia”的文章将在Science Bulletin 2022年第6期发表。

https://doi.org/10.1016/j.scib.2021.10.001

研究背景

       2019年9月至2020年初南半球春夏交替之际，持续的炎热干燥天气引发了澳大利亚东南部森林火灾，大火持续时间之长、危害程度之大引发全球各国关注。这场森林大火源起于2019年9月澳大利亚东海岸，爆发之初便失去了控制，从东海岸向内陆蔓延并一路南下，肆虐于经济最发达、人口最稠密的新南威尔士州和维多利亚州，持续数月，最终因降雨的到来这场恐怖的大火得以终止。此次森林大火打破了澳大利亚森林大火燃烧面积的历史观测纪录，火灾强度高，对当地人类健康、社会经济、生态系统造成重大影响。此外，当地野生动物遭受了灭顶之灾，截至2020年7月，这场森林大火已致30亿只动物死亡或流离失所。据不完全统计，2019~2020年期间澳大利亚大火燃烧面积达18.7万平方公里，超过了我国整个湖北省的面积（大约18.6万平方公里）。

       发生森林火灾必须具备3个条件：

1

可燃物（包括树木、草灌等植物），即发生森林火灾的物资基础；

2

火灾天气，即发生森林火灾的推动力；

3

火源，也是发生火灾的重要因素。

研究森林火灾的驱动因素并确定其对火灾程度影响的阈值，可有效帮助当地消防机构和管理部门为潜在火灾做好准备。

图文解读

图1 基于不同数据驱动的机器学习（Random Forest, RF）森林火灾面积模拟模型

       本研究通过选取与火灾天气（fire weather indices）和植被（vegetation biomass and conditions）有关的环境要素，利用MODIS遥感卫星提取过去20年（2001~2020年）澳大利亚东南部森林月度燃烧的面积，开发了一个基于数据驱动的机器学习诊断模型。该诊断模型性能远远优于传统的线性回归模型，对燃烧面积估测的准确性达80%以上。研究发现，过去20年间，澳大利亚东南部森林火灾面积与环境要素之间呈非线性关系，且火灾面积主要受极端火灾天气控制。

图2  异常的南极振荡（SAM）、印度洋偶极子(IOD)和中太平洋厄尔尼诺指数（CP）共同导致2019~2020年期间澳大利亚东南部极端火灾天气（Fire Weather Index, FWI）

      通过进一步用机器学习量化极端火灾天气指数和大尺度气候驱动因子的关系，本研究揭示南极振荡和印度洋偶极子指数的异常波动（两者的贡献率之和超过95%）是澳大利亚森林火灾区域极端火灾天气频发的主导因素。结合气象部门预测的季节性火灾指数和基于植物生理过程模型预测的植被生产力动态，本研究开发的机器学习火灾面积诊断模型将有助于开发澳大利亚以及全球森林火灾预警系统，为有效防范森林大火提供决策依据和理论支持。

该研究得到了国家自然科学基金（42088101和42030605）的资助。

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