摘要：[ 目的 ] 評估氣候變化對中亞地區未來森林草原火災的風險影響。[ 方法 ] 基于森林草原火發生的可能 性、脆弱性和暴露性構建森林草原火災風險評估模型與指標體系。基于日降水、露點溫度和中午(12: 00)溫 度，利用修正 Nesterov 指數(MNI)計算火險天氣指數，并預測區域在未來氣候情景下(HadGEM2-ES 模式， RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 四種氣候情景)的火險指數。脆弱性基于 2001—2015 年區域歷史燃燒概 率和植被類型計算。暴露性基于未來不同情景下(SSP1、SSP2 和 SSP3)的人口和 GDP 密度計算。利用層次 分析法計算綜合火險指數，評估中亞地區中長期面臨的森林草原火災風險。[ 結果 ] 與基準時段(1971— 2000)相比，2021—2050 年研究區的森林草原火災風險增加，47.2% 的區域森林草原火災風險為高和很高，比 基準時段增加 16.9%，其中 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 情景下分別增加 12.4%、18.6%、13.6% 和 20.4%。2071—2099 年森林草原火災風險高和很高的區域占 53.1%，比基準時段增加 22.9%。其中，RCP2.6、 RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 情景下森林草原火災風險高和很高的區域分別增加 11.1%、22.4%、24.6% 和 32.9%。[ 結論 ]2071—2099 年，RCP2.6 情景下高和很高等級火險的區域少于 2021—2050 時段，而 RCP4.5、 RCP6.0 和 RCP8.5 情景下高和很高等級火險的區域大于 2021—2050 時段。未來該地區高和很高等級火險區比 例將比基準時段明顯增加。未來火管理的重點區域應該包括西部草地、東部山地森林和南部灌木。

　　關鍵詞：氣候變化;森林草原火災風險;可能性;脆弱性;暴露性

　　火險評估是通過分析可能影響火發生及蔓延的 環境因素，以產生一個定性或定量的指標，并按照 一定的規則劃分不同等級，進而描述區域的火險變 化[1]。為了提高評估結果的科學性和實用性，火險 評估已不僅僅聚焦在分析火的潛在發生可能和延變 化，火發生后對于周圍人或環境的潛在影響也納入 了評估的范疇[2-3]。雖然許多地區開展火險評估工 作所采用的指標有所差異，但可以將評估指標總的 概括為可能性、暴露性和脆弱性[4-5]。

　　其中可能性 受可燃物、地形、天氣條件和火源等因素影響;暴露性是指火發生后可能影響的一切對象;脆弱性是 指火對作用對象的破壞程度[6]。Coban 等[7] 基于火 發生可能性、暴露性和脆弱性，利用層次分析法 (AHP)評估了土耳其布賈克地區的森林火災風 險。Johnston 等[8] 基于可能性、脆弱性、暴露性和 潛在影響建立了適合加拿大的森林火災風險評估方 法。為了預測氣候變化帶來的地區火險等級變化， 需要基于氣候情景數據分析未來的火險等級變 化[9-10]。Lehtonen 等[11] 從火發生可能角度評估了芬 蘭的森林火險等級，認為到 21 世紀末該地區火險指數將增加 10%～40%。

　　田曉瑞等[3] 從火發生可 能、脆弱性、暴露性和抗災能力 4 個方面，評估 了 2021—2050 年不同氣候情景下中國火險等級變 化，分析了未來高火險等級的空間分布。Jadmiko 等[12] 基于火險天氣和脆弱性描述了不同情景下西 加里曼丹地區的火險，提出應對氣候變化的森林草 原火管理和土地利用方案。Busico 等[13] 以地形、 城鎮分布、道路密度、歷史火發生等 12 個評估指 標，利用層次分析法評估了意大利南部坎帕尼亞地 區在 1990—2018 年的火險，并預測了 2030—2050 年的火險等級變化。 中亞五國包括哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、塔吉 克斯坦、烏茲別克斯坦和土庫曼斯坦，在前蘇聯解 體后成為了獨立的國家。

　　由于缺少林火方面的統一 管理，導致過去火發生頻繁，森林和草地資源破 壞、環境污染等問題嚴重[14-16]。盡管中亞地區森林 覆蓋率低，植被分布不均勻，但該區域擁有著如雪 豹、棕熊等珍稀物種，屬于全球生物多樣性的熱點 地區[17]。加強地區火管理對于保護現有植被和環境 尤為重要，也有利于改善當地居民的生活環境和促 進經濟發展。目前，中亞五國政府已制定了一系列 措施來降低火發生可能，以達到保護區域生物多樣性的目的[18]。由于中亞地區的森林和草地集中在哈 薩克斯坦境內，過去對于該地區火動態及火險天氣 變化的研究也主要集中在哈薩克斯坦[19]。但受地面 數據的限制，已開展的研究多基于遙感產品進行分 析。

　　Spivak 等[20-21] 基于 NOAA 和 MODIS 提供的 產品構建了哈薩克斯坦地區的空間火監測系統[22]。 Babu 等[23] 利用 MODIS 地表溫度(MOD11A1)、 地表反射比(MOD09GA)數據、歸一化多波段指 數(NMDI)、可見大氣阻力指數(VARI)和改 進的歸一化差異火指數(MNDFI)等數據構建了 哈薩克斯坦的火發生指數。這些研究主要包含在亞 歐或全球尺度的火險研究中[24-27]。針對中亞區域的 火險評估研究較少，特別是對未來氣候情景下可能 的森林草原火災風險。 本研究基于火發生可能性、暴露性和脆弱性， 利用層次分析法構建風險評估體系，評估氣候變化 對該區域未來的森林草原火災風險影響。研究結果 將為中亞地區開展區域性火管理合作和適應氣候變 化措施提供科學基礎，也為該區域和“一帶一路”在 森林草原火管理方面的合作奠定基礎。

　　1 研究區概況

　　研究區處于亞歐大陸中部，東與中國相鄰，西 至里海[17]。總面積約 397 萬 km2，其中哈薩克斯 坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦、吉爾吉斯斯坦和 塔吉克斯坦面積分別為 271.2、47.1、44.6、19.9 和 14.2 萬 km2。氣候以溫帶大陸性氣候為主，屬典型 內陸干旱區域。降水稀少且分布不均，年均降水 量 100～400 mm，高山區可達 500 mm 以上，平原 區低于 200 mm。地勢東高西低，起伏較大。其 中，哈薩克斯坦屬于低山丘陵區，塔吉克斯坦和吉 爾吉斯坦屬于高山區，土庫曼斯坦和烏茲別克斯坦 屬平原區。

　　早春和晚秋的捕獵及農耕活動頻繁，城鎮及農 田附近的森林和草地容易發生火燒[15]。而夏季 (6—9 月)由于高溫少雨，自然火發生頻繁，主 要分布在東部的山地森林和西北部的灌木草地區 域。統計表明，自蘇聯解體至 20 世紀末的 8 年 間，火導致中亞地區森林面積減少了 40000 km2， 主要發生在哈薩克斯坦和吉爾吉斯斯坦[28]。2001— 2009 年中亞 5 國干旱地區草地年均過火面積達 150000 km2，8—9 月份所占比例最大[29]。

　　2 數據源

　　植被數據采用 CCI 全球土地覆蓋產品(2001— 2015 年)(https://www.esa-landcover-cci.org)，包 括森林、草地、水體等類型。2001—2015 年過火 區數據來源于 MODIS-MCD64A1 過火面積產品(空間分辨率 500 m，時間分辨率 1 d)。氣候情景數據(1971—2099， 空間分辨率 0.5° × 0.5°)采用 HadGEM2-ES 模式 的 4 個情景數據(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5)，源于政府間影響模式比較計劃(InterSectoral Impact Model Intercomparison Project) ，包括日最低和最高溫 度、降水。不同的輻射強迫(RCPs)描述不同溫 室氣體濃度，以表示不同的社會經濟和技術發展情 景。該模式情景數據在中亞地區得到了較好應用， 它對中亞地區的降水和溫度描述比其他模式更準 確 [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 分布數據(1980—2100，0.5° × 0.5°空間分辨率)源于全球環境研究中心提供的共 享經濟路徑(SSP)情景數據(https://secure.iiasa. ac.at/web-apps/ene/SspDb)，包括 1980—2100 年每間 隔 10 年的統計數據或預測數據。2020—2100 年的 預測數據包括了 SSP1、SSP2 和 SSP3 氣候情景[34]。 SSPs 是在 RCPs 的基礎上發展的，用于構建社會經 濟情景的數據，反映了輻射強迫和社會經濟發展間 的關聯，這些氣候模式將在 IPCCAR6 應用[35]。從 未來社會經濟面臨的減緩和適應挑戰角度來看， SSP1、SSP2 和 SSP3 分別代表可持續發展、中度 發展和局部發展/不均衡發展的路徑[36]。

　　3 研究方法

　　3.1 森林草原火災風險評估模型

　　基于經典自然災害風險模型構建森林草原火災 風險評估指標[37]。森林草原火災風險包括 可能性、脆弱性和暴露性 3 個方面(公式 1)。可 能性是指區域內森林草原火發生的可能;暴露性表 示受到森林草原火威脅的生命和財產，暴露性越 高，表示災害風險越大;脆弱性表示潛在森林草原 火對區域內不同植被造成的損害，數值越高表示災 害損失越大。

　　4 結果分析

　　4.1 2001—2015 年燃燒概率和脆弱性

　　2001 —2015 年 區 域 平 均 燃 燒 概 率 為 0.025。 25.2% 的植被區發生過火燒，其中過火 1、2、3、4、5 和 6 次區域分別占植被區的 10.7%、8.0%、 4.3%、1.7%、0.4% 和 0.1%。草地、灌木和森林的 燃燒概率分別為 0.030、0.018 和 0.002。草地和灌 木的最大燃燒概率為 0.4，而山地森林的最大燃燒 概率為 0.267。

　　結果表明，在過去 15 年間，草地和 灌木區域火發生較森林區域頻繁，特別是同一區域 的重復火燒現象。 研究區脆弱性很低、低、中、高和很高的區域 分別占 72.4%、18.6%、6.0%、2.2% 和 0.8%。草 地火燒比較頻繁，脆弱性高和很高的區域分別占草 地總面積的 3.6% 和 1.4%，集中在中東部及西部草 地。西部灌木的脆弱性高或很高，其他區 域脆弱性低。東部山地森林脆弱性低。

　　4.2 未來時段的森林草原火可能性和暴露性

　　基準時段，森林草原火可能性很低和低的區域 分別占 4.1% 和 42.4%，主要分布在中部和南部灌 木以及南部草地。可能性中等的區域占 22.8%，主要包括中南部的灌木和中東部的草地。可能性高的 區域主要為西部和中部的草地以及東部山地森林， 占 27.9%。可能性很高的區域占 2.8%，包括南部 灌木和草地、東北部的山地森林和中北部的草地 。

　　5 討論

　　由于研究區很多氣象站缺乏歷史降水數據，在 國家/區域尺度上的火險天氣也多采用模擬的氣象 數據[26]。本研究只有 2001—2015 年的歷史氣象觀 測數據和過火區數據，采用這一時段的數據對氣候 情景數據(降水)進行校正，可能會影響校正效 果。但該區域處于相同的氣候區，各氣象站的降水 特征類似，利用 2001—2015 年的降水數據進行校 正不會影響結果的可靠性。基于情景數據利用 MNI 指數計算的結果表明，未來 4 種情景下區域 火險指數均增加。雖然情景數據和計算方法有所不 同，但已有的研究也反映了未來中亞 5 國火險指數 將增加這一現象[24-26,42]。 在火險評估過程中，充分利用區域內與火有關 的因素作為指標以提高評估結果的科學性和準確 性[4-5]。

　　本研究根據已有數據，基于自然災害經典 模型[37] 和當前常用的火險評估方法構建綜合火險 評估體系[3,12-13]，分別評估了研究區在未來氣候情 景下火災發生可能性、暴露性和脆弱性。其結果可 以為該區域開展適應氣候變化的林火管理措施提供 科學參考。 受數據限制，本研究中對于未來氣候情景下的 森林草原火災風險評估主要考慮了火險天氣和暴露 性的變化，沒有考慮未來植被的可能變化，這會對 結果產生一定影響。考慮到未來該區域的氣候和植 被如果不發生重大變化，過火區空間格局也不會發 生根本性改變。

　　因此，森林草原火災風險評估結果 能反映未來氣候變化背景下的森林草原火災風險特 征。未來森林草原火災風險很高的區域將顯著增加 (> 9%)，中亞地區的森林草原火管理形勢更加 嚴峻，需要各國政府繼續加強森林和草原的火管 理。研究區的森林草原火管理體系正處于發展階 段，而通過區域間或“一帶一路”的國際合作，可以 促進該區域學習他國成熟的森林草原火管理體系， 提高森林草原火管理能力，更好地保護該區域的生物多樣性資源[43-45]。

　　森林論文范例：森林經營分類與森林培育的思考

　　6 結論

　　2001—2015 年中亞地區以灌木火和草地火為 主，歷史過火區主要分布在中西部草地和南部灌 木區。與基準時段相比，2021—2050 和 2071— 2099 中亞地區野火風險普遍升高。在 2021—2050 和 2071—2099 年，高和很高風險的區域將分別比 基準時段增加 16.9% 和 22.9%。2071—2099 年將 有 53.1% 的區域為高或很高風險。

　　在 RCP2.6 情景 下，2071—2099 年的高和很高風險區比例較 2021— 2050 年降低，而在 RCP4.5、RCP6.0 和 RCP8.5 情 景下，2071—2099 年的高和很高風險區比例高于 2021—2050 時段。根據 RCP4.5 和RCP6.0 氣候情 景數據計算的火險指數可能更符合中亞地區的未來 發展情景。未來野火管理的重點區域主要包括西部 和中北部草地、南部灌木和東部的山地森林。

　　參考文獻：

　　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 ] 史培軍. 五論災害系統研究的理論與實踐[J]. 自然災害學報, 2009, 18(5)：1-9

　　【2】田曉瑞, 代　玄, 王明玉, 等. 多氣候情景下中國森林火災風險評 估[J]. 應用生態學報, 2016, 27(3)：769-776.

　　作者：宗學政1，田曉瑞1*，尹云鶴2