Global Biogeochemical Cycles: 结合气候和气象参数的高准确度全球火灾预警

准确的野外火灾预警可以降低火灾带来的社会经济损失。在全球尺度上，由于不同区域火灾的影响因素不同，很难用统一指标建立普遍适用的火灾预警系统。北京大学城市与环境学院陶澍教授研究团队发表在Global Biogeochemical Cycles上的最近研究发现，将气候因素和气象参数相结合，可以在全球范围内提供准确度更高，预报时长更长的火灾预警。

火灾预警可分为短期和长期两种类型：

短期预警

通过监测大气温度、风速、湿度等气象参数，计算火灾天气指标，用以评估未来若干小时的火灾危险等级

长期预警

通常根据大尺度气候因子（例如，尼诺指数）与火灾的遥相关，预测未来数月内火灾发生的可能性

两种预警的预测参数、预报时长以及空间尺度均存在明显差别。本研究旨在将两种火灾预警方法结合，建立一套时空跨度更大、预报准确度更高的火灾预警模型。

研究将全球划分为5°×5°的栅格，基于过去21年的卫星火点数据，用37个气候因子和33个气象参数作为预测变量，在各个格点分别建立火灾年际变化的经验模型。研究从多个方面比较了单独基于气候因子或气象参数、以及结合两种变量的模型之间预测能力的差别，发现以气候因子作为变量的模型预测能力略强于以气象参数作为变量的模型；结合两种变量建立的模型预测能力最强，可以解释70%的全球火灾年际变化。

利用建立的预测模型，本研究进一步评估了不同气候因子对全球不同区域火灾活动的贡献，发现ENSO (El Niño–Southern Oscillation, 厄尔尼诺-南方涛动) 循环是影响全球火灾的首要气候因素，可以解释全球17%的火灾年际变化。

ENSO与火灾的遥相关。（A）全球火灾年际变化与尼诺指数的最大相关系数分布；（B-D）不同地区火灾年际变化与ENSO气候因子相关系数的时间变化趋势。

其中，东南亚、南亚、南美、非洲等地区的近赤道区域受ENSO影响最为显著。其他气候因子对火灾变化也有不同程度的贡献，其中与北大西洋海表温度有关的多个气候因子可以解释9%的火灾变化，仅次于ENSO循环。

研究将预测模型与火灾碳排放结合，重建了1983年至2016年间由于自然因素引起的全球火灾碳排放的年际变化，并定量评估了ENSO循环对火灾碳排放的影响。

研究结果显示，尽管不同地区的火灾活动强度对ENSO循环的正负响应不同，总体上，厄尔尼诺导致全球火灾碳排放增加，拉尼娜的影响与之相反。1997-1998年的厄尔尼诺事件直接导致了590 Tg的火灾碳排放，相当于印度2016年一年的碳排放量。

此外，本研究基于预测模型对ENSO循环在不同区域不同生态系统的火灾影响，气候、气象、火灾之间可能存在的关联机制，以及气象参数与气候因子在模型中的交互作用做了一定程度的讨论。

作者最后指出，与以往固定参数的火灾预警模型不同，本研究建立的模型可以根据卫星观测数据的不断更新，调整预测参数的选取以及模型自身参数的取值，从而适应气候变化下火灾响应特征的变化。

注：在不考虑人为因素变化的前提下，作者基于模型评估了2019年亚马逊雨林的火灾活动强度，结果显示处于近年来相对较低水平，间接表明人为活动为2019年亚马逊雨林火灾的主要因素。

原文信息

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https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2019GB006180

引用： 

Shen, H., Tao, S., Chen, Y., Odman, M. T., Zou, Y., Huang, Y., et al. (2019). Global fire forecasts using both large‐scale climate indices and local meteorological parameters. Global Biogeochemical Cycles, 33, 1129–1145. https://doi.org/10.1029/2019GB006180

作者信息

第一作者：

沈惠中，博士，北京大学城市与环境学院 地表过程分析与模拟教育部重点实验室

目前在美国佐治亚理工学院从事博士后研究。

通讯作者：

陶澍，教授，中国科学院院士，北京大学城市与环境学院 地表过程分析与模拟教育部重点实验室

陶澍教授研究团队主要从事大气污染物排放、传输及健康效应，农村固体燃料，室内外空气质量等相关方向研究。

关于期刊

Global Biogeochemical Cycles 主要发表关于区域性和全球性的生物地球化学交互作用的研究成果，以及能够在区域和全球尺度上对生物地球化学过程的基本含义进行论证的本地化研究成果。研究内容涵盖远古地质年代，最近地质时期，以及未来可能的生物地球化学交互作用。

2018年影响因子：          5.7

5年影响因子：                6.0

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