未来气候情景下中亚地区的森林草原火险评估

　　摘要：[ 目的 ] 评估气候变化对中亚地区未来森林草原火灾的风险影响。[ 方法 ] 基于森林草原火发生的可能 性、脆弱性和暴露性构建森林草原火灾风险评估模型与指标体系。基于日降水、露点温度和中午(12: 00)温 度，利用修正 Nesterov 指数(MNI)计算火险天气指数，并预测区域在未来气候情景下(HadGEM2-ES 模式， RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 四种气候情景)的火险指数。脆弱性基于 2001—2015 年区域历史燃烧概 率和植被类型计算。暴露性基于未来不同情景下(SSP1、SSP2 和 SSP3)的人口和 GDP 密度计算。利用层次 分析法计算综合火险指数，评估中亚地区中长期面临的森林草原火灾风险。[ 结果 ] 与基准时段(1971— 2000)相比，2021—2050 年研究区的森林草原火灾风险增加，47.2% 的区域森林草原火灾风险为高和很高，比 基准时段增加 16.9%，其中 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 情景下分别增加 12.4%、18.6%、13.6% 和 20.4%。2071—2099 年森林草原火灾风险高和很高的区域占 53.1%，比基准时段增加 22.9%。其中，RCP2.6、 RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 情景下森林草原火灾风险高和很高的区域分别增加 11.1%、22.4%、24.6% 和 32.9%。[ 结论 ]2071—2099 年，RCP2.6 情景下高和很高等级火险的区域少于 2021—2050 时段，而 RCP4.5、 RCP6.0 和 RCP8.5 情景下高和很高等级火险的区域大于 2021—2050 时段。未来该地区高和很高等级火险区比 例将比基准时段明显增加。未来火管理的重点区域应该包括西部草地、东部山地森林和南部灌木。

　　关键词：气候变化;森林草原火灾风险;可能性;脆弱性;暴露性

　　火险评估是通过分析可能影响火发生及蔓延的 环境因素，以产生一个定性或定量的指标，并按照 一定的规则划分不同等级，进而描述区域的火险变 化[1]。为了提高评估结果的科学性和实用性，火险 评估已不仅仅聚焦在分析火的潜在发生可能和延变 化，火发生后对于周围人或环境的潜在影响也纳入 了评估的范畴[2-3]。虽然许多地区开展火险评估工 作所采用的指标有所差异，但可以将评估指标总的 概括为可能性、暴露性和脆弱性[4-5]。

　　其中可能性 受可燃物、地形、天气条件和火源等因素影响;暴露性是指火发生后可能影响的一切对象;脆弱性是 指火对作用对象的破坏程度[6]。Coban 等[7] 基于火 发生可能性、暴露性和脆弱性，利用层次分析法 (AHP)评估了土耳其布贾克地区的森林火灾风 险。Johnston 等[8] 基于可能性、脆弱性、暴露性和 潜在影响建立了适合加拿大的森林火灾风险评估方 法。为了预测气候变化带来的地区火险等级变化， 需要基于气候情景数据分析未来的火险等级变 化[9-10]。Lehtonen 等[11] 从火发生可能角度评估了芬 兰的森林火险等级，认为到 21 世纪末该地区火险指数将增加 10%～40%。

　　田晓瑞等[3] 从火发生可 能、脆弱性、暴露性和抗灾能力 4 个方面，评估 了 2021—2050 年不同气候情景下中国火险等级变 化，分析了未来高火险等级的空间分布。Jadmiko 等[12] 基于火险天气和脆弱性描述了不同情景下西 加里曼丹地区的火险，提出应对气候变化的森林草 原火管理和土地利用方案。Busico 等[13] 以地形、 城镇分布、道路密度、历史火发生等 12 个评估指 标，利用层次分析法评估了意大利南部坎帕尼亚地 区在 1990—2018 年的火险，并预测了 2030—2050 年的火险等级变化。 中亚五国包括哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉 克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦，在前苏联解 体后成为了独立的国家。

　　由于缺少林火方面的统一 管理，导致过去火发生频繁，森林和草地资源破 坏、环境污染等问题严重[14-16]。尽管中亚地区森林 覆盖率低，植被分布不均匀，但该区域拥有着如雪 豹、棕熊等珍稀物种，属于全球生物多样性的热点 地区[17]。加强地区火管理对于保护现有植被和环境 尤为重要，也有利于改善当地居民的生活环境和促 进经济发展。目前，中亚五国政府已制定了一系列 措施来降低火发生可能，以达到保护区域生物多样性的目的[18]。由于中亚地区的森林和草地集中在哈 萨克斯坦境内，过去对于该地区火动态及火险天气 变化的研究也主要集中在哈萨克斯坦[19]。但受地面 数据的限制，已开展的研究多基于遥感产品进行分 析。

　　Spivak 等[20-21] 基于 NOAA 和 MODIS 提供的 产品构建了哈萨克斯坦地区的空间火监测系统[22]。 Babu 等[23] 利用 MODIS 地表温度(MOD11A1)、 地表反射比(MOD09GA)数据、归一化多波段指 数(NMDI)、可见大气阻力指数(VARI)和改 进的归一化差异火指数(MNDFI)等数据构建了 哈萨克斯坦的火发生指数。这些研究主要包含在亚 欧或全球尺度的火险研究中[24-27]。针对中亚区域的 火险评估研究较少，特别是对未来气候情景下可能 的森林草原火灾风险。 本研究基于火发生可能性、暴露性和脆弱性， 利用层次分析法构建风险评估体系，评估气候变化 对该区域未来的森林草原火灾风险影响。研究结果 将为中亚地区开展区域性火管理合作和适应气候变 化措施提供科学基础，也为该区域和“一带一路”在 森林草原火管理方面的合作奠定基础。

　　1 研究区概况

　　研究区处于亚欧大陆中部，东与中国相邻，西 至里海[17]。总面积约 397 万 km2，其中哈萨克斯 坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦和 塔吉克斯坦面积分别为 271.2、47.1、44.6、19.9 和 14.2 万 km2。气候以温带大陆性气候为主，属典型 内陆干旱区域。降水稀少且分布不均，年均降水 量 100～400 mm，高山区可达 500 mm 以上，平原 区低于 200 mm。地势东高西低，起伏较大。其 中，哈萨克斯坦属于低山丘陵区，塔吉克斯坦和吉 尔吉斯坦属于高山区，土库曼斯坦和乌兹别克斯坦 属平原区。

　　早春和晚秋的捕猎及农耕活动频繁，城镇及农 田附近的森林和草地容易发生火烧[15]。而夏季 (6—9 月)由于高温少雨，自然火发生频繁，主 要分布在东部的山地森林和西北部的灌木草地区 域。统计表明，自苏联解体至 20 世纪末的 8 年 间，火导致中亚地区森林面积减少了 40000 km2， 主要发生在哈萨克斯坦和吉尔吉斯斯坦[28]。2001— 2009 年中亚 5 国干旱地区草地年均过火面积达 150000 km2，8—9 月份所占比例最大[29]。

　　2 数据源

　　植被数据采用 CCI 全球土地覆盖产品(2001— 2015 年)(https://www.esa-landcover-cci.org)，包 括森林、草地、水体等类型。2001—2015 年过火 区数据来源于 MODIS-MCD64A1 过火面积产品(空间分辨率 500 m，时间分辨率 1 d)。气候情景数据(1971—2099， 空间分辨率 0.5° × 0.5°)采用 HadGEM2-ES 模式 的 4 个情景数据(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5)，源于政府间影响模式比较计划(InterSectoral Impact Model Intercomparison Project) ，包括日最低和最高温 度、降水。不同的辐射强迫(RCPs)描述不同温 室气体浓度，以表示不同的社会经济和技术发展情 景。该模式情景数据在中亚地区得到了较好应用， 它对中亚地区的降水和温度描述比其他模式更准 确 [30-32]。

　　RCP2.6 代 表 低 排 放 情 景 ， RCP4.5 和 RCP6.0 代表中等排放情景，RCP8.5 代表高排放情 景[33]。人口和 GDP 分布数据(1980—2100，0.5° × 0.5°空间分辨率)源于全球环境研究中心提供的共 享经济路径(SSP)情景数据(https://secure.iiasa. ac.at/web-apps/ene/SspDb)，包括 1980—2100 年每间 隔 10 年的统计数据或预测数据。2020—2100 年的 预测数据包括了 SSP1、SSP2 和 SSP3 气候情景[34]。 SSPs 是在 RCPs 的基础上发展的，用于构建社会经 济情景的数据，反映了辐射强迫和社会经济发展间 的关联，这些气候模式将在 IPCCAR6 应用[35]。从 未来社会经济面临的减缓和适应挑战角度来看， SSP1、SSP2 和 SSP3 分别代表可持续发展、中度 发展和局部发展/不均衡发展的路径[36]。

　　3 研究方法

　　3.1 森林草原火灾风险评估模型

　　基于经典自然灾害风险模型构建森林草原火灾 风险评估指标[37]。森林草原火灾风险包括 可能性、脆弱性和暴露性 3 个方面(公式 1)。可 能性是指区域内森林草原火发生的可能;暴露性表 示受到森林草原火威胁的生命和财产，暴露性越 高，表示灾害风险越大;脆弱性表示潜在森林草原 火对区域内不同植被造成的损害，数值越高表示灾 害损失越大。

　　4 结果分析

　　4.1 2001—2015 年燃烧概率和脆弱性

　　2001 —2015 年 区 域 平 均 燃 烧 概 率 为 0.025。 25.2% 的植被区发生过火烧，其中过火 1、2、3、4、5 和 6 次区域分别占植被区的 10.7%、8.0%、 4.3%、1.7%、0.4% 和 0.1%。草地、灌木和森林的 燃烧概率分别为 0.030、0.018 和 0.002。草地和灌 木的最大燃烧概率为 0.4，而山地森林的最大燃烧 概率为 0.267。

　　结果表明，在过去 15 年间，草地和 灌木区域火发生较森林区域频繁，特别是同一区域 的重复火烧现象。 研究区脆弱性很低、低、中、高和很高的区域 分别占 72.4%、18.6%、6.0%、2.2% 和 0.8%。草 地火烧比较频繁，脆弱性高和很高的区域分别占草 地总面积的 3.6% 和 1.4%，集中在中东部及西部草 地。西部灌木的脆弱性高或很高，其他区 域脆弱性低。东部山地森林脆弱性低。

　　4.2 未来时段的森林草原火可能性和暴露性

　　基准时段，森林草原火可能性很低和低的区域 分别占 4.1% 和 42.4%，主要分布在中部和南部灌 木以及南部草地。可能性中等的区域占 22.8%，主要包括中南部的灌木和中东部的草地。可能性高的 区域主要为西部和中部的草地以及东部山地森林， 占 27.9%。可能性很高的区域占 2.8%，包括南部 灌木和草地、东北部的山地森林和中北部的草地 。

　　5 讨论

　　由于研究区很多气象站缺乏历史降水数据，在 国家/区域尺度上的火险天气也多采用模拟的气象 数据[26]。本研究只有 2001—2015 年的历史气象观 测数据和过火区数据，采用这一时段的数据对气候 情景数据(降水)进行校正，可能会影响校正效 果。但该区域处于相同的气候区，各气象站的降水 特征类似，利用 2001—2015 年的降水数据进行校 正不会影响结果的可靠性。基于情景数据利用 MNI 指数计算的结果表明，未来 4 种情景下区域 火险指数均增加。虽然情景数据和计算方法有所不 同，但已有的研究也反映了未来中亚 5 国火险指数 将增加这一现象[24-26,42]。 在火险评估过程中，充分利用区域内与火有关 的因素作为指标以提高评估结果的科学性和准确 性[4-5]。

　　本研究根据已有数据，基于自然灾害经典 模型[37] 和当前常用的火险评估方法构建综合火险 评估体系[3,12-13]，分别评估了研究区在未来气候情 景下火灾发生可能性、暴露性和脆弱性。其结果可 以为该区域开展适应气候变化的林火管理措施提供 科学参考。 受数据限制，本研究中对于未来气候情景下的 森林草原火灾风险评估主要考虑了火险天气和暴露 性的变化，没有考虑未来植被的可能变化，这会对 结果产生一定影响。考虑到未来该区域的气候和植 被如果不发生重大变化，过火区空间格局也不会发 生根本性改变。

　　因此，森林草原火灾风险评估结果 能反映未来气候变化背景下的森林草原火灾风险特 征。未来森林草原火灾风险很高的区域将显著增加 (> 9%)，中亚地区的森林草原火管理形势更加 严峻，需要各国政府继续加强森林和草原的火管 理。研究区的森林草原火管理体系正处于发展阶 段，而通过区域间或“一带一路”的国际合作，可以 促进该区域学习他国成熟的森林草原火管理体系， 提高森林草原火管理能力，更好地保护该区域的生物多样性资源[43-45]。

　　森林论文范例：森林经营分类与森林培育的思考

　　6 结论

　　2001—2015 年中亚地区以灌木火和草地火为 主，历史过火区主要分布在中西部草地和南部灌 木区。与基准时段相比，2021—2050 和 2071— 2099 中亚地区野火风险普遍升高。在 2021—2050 和 2071—2099 年，高和很高风险的区域将分别比 基准时段增加 16.9% 和 22.9%。2071—2099 年将 有 53.1% 的区域为高或很高风险。

　　在 RCP2.6 情景 下，2071—2099 年的高和很高风险区比例较 2021— 2050 年降低，而在 RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 情 景下，2071—2099 年的高和很高风险区比例高于 2021—2050 时段。根据 RCP4.5 和RCP6.0 气候情 景数据计算的火险指数可能更符合中亚地区的未来 发展情景。未来野火管理的重点区域主要包括西部 和中北部草地、南部灌木和东部的山地森林。

　　参考文献：

　　Chuvieco E, Aguado I, Yebra M, et al. Development of a framework for fire risk assessment using remote sensing and geographic information system technologies[J]. Ecological Modelling, 2010, 221(1): 46-58.

　　[ 1 ] 史培军. 五论灾害系统研究的理论与实践[J]. 自然灾害学报, 2009, 18(5)：1-9

　　【2】田晓瑞, 代　玄, 王明玉, 等. 多气候情景下中国森林火灾风险评 估[J]. 应用生态学报, 2016, 27(3)：769-776.

　　作者：宗学政1，田晓瑞1*，尹云鹤2