火灾后气候极端事件对干旱亚北方森林结构恢复的影响机制研究

《Landscape Ecology》：Post-fire structural forest recovery associated with climate extremes in dry sub-boreal forests

　　本研究针对北美西部日益严重的高强度野火后森林恢复问题，通过融合Landsat时间序列与无人机激光雷达（lidar）数据，在超过43万公顷的景观尺度上揭示了火灾后气候异常（如异常低温干旱夏季）是影响亚北方森林结构恢复的关键驱动因子。研究发现，早期（5年内）光谱恢复动态可有效预测长期结构恢复差异，为适应性森林管理提供了重要科学依据。

　　

在全球气候变化背景下，北美西部森林正经历着前所未有的野火挑战。近年来，不列颠哥伦比亚省屡次刷新野火季节记录，大片针叶林被高强度火灾吞噬。更令人担忧的是，这些烧伤的森林必须在日益温暖干旱的气候条件下艰难恢复。历史上以针叶树为主的西部北美森林，如今面临着针叶再生失败的风险——改变的火情动态与气候变化共同作用，可能导致森林生态系统发生根本性转变。

传统的野外调查方法难以覆盖如此广阔的烧伤区域，而亚北方地区尽管拥有超过1200万公顷的森林，却缺乏系统的火灾后监测研究。这种数据缺口可能使我们错过重要的生态转变信号，比如针叶林向草地生态系统的转化。

在这项发表于《Landscape Ecology》的研究中，Sarah Smith-Tripp等科学家创新性地将40年Landsat卫星影像与无人机激光雷达（lidar）技术相结合，对不列颠哥伦比亚省中部1985-2017年间300多场火灾的43万公顷烧伤区域进行了系统分析。他们通过识别独特的光谱恢复模式，建立了四个结构恢复组，并利用随机森林模型揭示了气候异常是预测森林恢复的最重要因素。

研究发现，火灾后五年内的异常气候条件，特别是异常寒冷干燥的夏季，会显著延缓针叶树的建立。相反，火灾前较高的基础面积（basal area）则有助于维持针阔混交林冠层。这一发现强调了火灾后监测和适应性管理的重要性——管理措施需要根据实际经历的气候条件进行调整，而不是仅仅依赖预设方案。

研究方法上，团队首先利用国家陆地生态系统监测系统（NTEMS）数据识别高严重度火烧区域，通过22个光谱指标（包括NDVI、NDMI、NBR等7个指数的恢复幅度、斜率及火后5年值）进行聚类分析，再结合5-21年火后时间的无人机激光雷达结构数据（包括基础面积、裸地比例、树干密度和针阔比），通过PERMANOVA分析将8个光谱簇合并为4个结构恢复组。最后采用分层随机森林模型，分别评估环境条件、火前状况、气候条件和火后气候异常四大类驱动因子的相对重要性。

研究结果揭示了四种独特的结构恢复模式：

混合生长型表现为早期强烈的落叶树和灌木优势（火后5-7年平均48%为落叶树），后期裸地比例较低（平均7.9%）。这类恢复主要分布在研究区北部的小斑块中。

恢复延迟型在火后十年内保持高比例裸地（8-9年平均75%），随后被密集的针叶树干取代（15-16年平均10,500株/公顷）。这类恢复对异常寒冷干燥的夏季特别敏感。

再生针叶型表现出强烈的早期针叶再生（8-9年平均针叶覆盖度84%），后期树干密度高（21年平均15,035株/公顷），是最常见的恢复类型（占38%）。

针叶主导混合生长型树干密度较低（15-16年平均5,500株/公顷），对应较低的基础面积（21年平均0.07平方米/公顷）。

空间分布分析显示，恢复延迟型和针叶主导混合生长型在大型火灾中更为常见，主要集中在研究区西南部，而混合生长型则更多出现在北部较小斑块中。

驱动因子分析表明，火后气候异常是最重要的预测因子。全球随机森林模型整体准确率达84%，其中最小夏季降水和平均最冷夏季温度是影响恢复模式的关键变量。当这些气候异常变量被移除时，模型的解释力下降超过50%。

部分依赖图分析进一步揭示了不同结构组对关键驱动因子的响应差异。例如，再生针叶型是唯一不受最小夏季降水负面影响的组别，而针叶主导混合生长型则与较暖年份呈正相关。火前基础面积也显示出可变效应：火后落叶树比例较高的组别与较大的火前基础面积正相关。

讨论部分强调，早期光谱响应成功捕捉了长期结构恢复差异，特别是针叶建立速率、落叶树比例和树干密度方面的变化。研究发现颠覆了传统认知——在干旱针叶林中，较快的NBR光谱恢复速率并不一定表示落叶树丰度较高，这与Celebrezze等人（2024）的研究结论一致。

火后气候异常的重要性与北美西部针叶林的研究结果相呼应，但本研究首次在亚北方地区证实了异常寒冷干燥夏季对北美乔松（Pinus contorta var. latifolia）建立的限制作用。研究区域1980-2010年平均夏季温度为12.7°C，低于Hansen和Turner（2019）确定的14°C阈值，表明该地区北美乔松更新可能更多受温度而非水分限制。

与近期研究不同，本研究发现海拔对恢复趋势的影响较小，这可能是因为考虑了跨年份的火后气候变异，而非单一火灾事件。这一差异突出了驱动因子重要性评估对研究设计的依赖性。

研究结论强调，基于卫星和无人机激光雷达的监测方法证实了亚北方森林在高强度野火后具有较强的针叶再生能力。早期（5年内）光谱恢复动态能够指示不同的结构恢复模式，而火后异常夏季气候和火前基础面积是预测这些模式的最佳因子。异常寒冷干燥的夏季会延迟针叶建立，而温暖年份和较高火前基础面积则促进火后落叶树再生。

这些发现对森林管理具有重要启示：传统的基于预设条件的火灾后管理策略需要转向适应性管理，充分考虑实际经历的火后气候条件。特别是对于恢复延迟区域，长期裸露地面可能增加滑坡风险，需要优先采取管理措施。而对于针叶主导混合生长区域，由于其能够恢复历史森林组成并降低未来火灾风险，可能不需要过多干预。

该研究建立的恢复分组框架和驱动因子分析为森林管理者提供了明确的行动优先级划分工具，同时强调了监测系统需要覆盖火灾初始阶段并适应早期恢复期的条件演变，为气候变化加剧背景下的森林可持续管理提供了科学基础。