地中海地区松树人工林对火灾严重性的遗留影响及管理启示

《Journal of Applied Ecology》：The legacy of pine plantations on fire severity

　　本研究通过整合Sentinel-2遥感影像与地形、植被及森林清查数据，定量揭示了地中海生态系统松树人工林(Pine plantations)在极端火险条件下显著加剧火灾严重性(dNBR)并抑制灾后早期恢复的机制。研究发现树木密度阈值(440棵/公顷)与灌木覆盖度是驱动火行为的关键因子，为气候变化背景下人工林可持续管理及碳减排策略提供了关键科学依据。

　　

研究背景与科学问题

地中海生态系统在全球变化背景下正面临日益严峻的野火威胁。19-20世纪大规模造林运动形成的松树人工林，通过创造高负荷、高连续性的燃料格局，可能与气候变暖干旱化产生协同效应，加剧火灾严重性。然而，人工林对当前火险格局的相对贡献及其生态恢复潜力尚未系统量化。本研究选取西班牙境内沿纬度梯度分布的三大野火案例（Bermeja、Culebra和Hurdes），创新性地将松树人工林与天然松林进行区分，旨在揭示人工林在极端火事件中的核心作用。

研究方法与技术创新

研究团队构建了多源数据融合分析框架：利用哨兵2号(Sentinel-2)影像计算差分归一化燃烧率(dNBR)量化火强度，结合5米分辨率数字高程模型(DEM)、西班牙森林地图(MFE)及国家森林清查(IFN)数据，系统评估了不同植被类型的火后早期恢复动态。通过线性模型识别关键驱动因子，并采用阈值广义线性模型(Threshold GLM)首次确定了人工林火行为突变的临界密度阈值。特别值得关注的是，研究通过历史航拍影像解译（如机械梯田、均匀株距等特征）精确识别人工林范围，解决了传统分类中人工林与天然林混淆的难题。

关键发现与机制解析

1. 1.
   火严重性梯度规律：松树人工林表现出显著高于其他植被类型的火强度（dNBR均值超600），且灾后一年光谱恢复率不足40%。相较之下，栎林(Quercus spp.)虽初始火强度中等，但凭借厚树皮和萌芽能力实现快速恢复（恢复率>60%）。
2. 2.
   燃料结构主导作用：IFN模型显示灌木覆盖度与树木密度是火严重性的核心预测因子。当人工林密度超过440棵/公顷且灌木覆盖度高时，dNBR值呈现非线性跃升，验证了燃料垂直连续性的放大效应。
3. 3.
   空间溢出效应：距离松树人工林1公里范围内的其他植被类型火严重性随距离增加而递减（效应值ES=-0.17），证实人工林可作为火强度扩散的"跳板"。
4. 4.
   管理措施有效性：经疏伐处理的人工林（平均密度411.3棵/公顷）未检测到火严重性阈值效应，而未管理林地（密度545.6棵/公顷）在超阈值后dNBR暴增223.67单位，突显了树冠层与林下植被协同管理的重要性。

政策启示与科学价值

本研究为地中海地区森林管理提供了三重启示：首先，欧盟"30亿棵树"等碳汇计划需重新评估高密度人工林的火灾风险，将树木密度控制在440棵/公顷以下可作为关键管理指标。其次，应优先推广栎林等抗火树种与混合林建设，通过增强景观异质性提升生态系统韧性。最后，研究警示机械梯田等造林工程可能通过破坏土壤结构加剧火后恢复难度，建议将生态修复理念融入造林设计。这些发现对实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的气候行动（目标13）和陆地生态保护（目标15）具有直接支撑作用。

研究局限与未来方向

当前研究基于遥感光谱指数，未来需结合地面验证数据深化对土壤有机碳损失、种子库存活率等生态过程的量化。此外，火场天气（如风速、相对湿度）与燃料特征的交互作用仍需构建多尺度模型予以解析。建议后续研究拓展至核树(Eucalyptus)等外来树种人工林的火生态效应比较，为全球地中海气候区提供更全面的风险管理框架。