基于机器学习的中国三北防护林地区野火易发性制图框架

《Ecological Informatics》：A machine learning-based wildfire susceptibility mapping framework for China's three-north shelterbelt region

　　三北防护林带火灾脆弱性评估基于多源遥感与 socioeconomic 数据集，采用五类机器学习模型（RF、GBDT、XGBoost、LightGBM、LR）结合 SHAP 解释性分析，揭示春季和秋季火灾风险高峰，夏季低谷，冬季最低。验证显示模型在 MODIS、VIIRS 等独立数据集上 AUC >0.85，空间模式与历史火灾记录吻合。关键驱动因素包括植被指数（NDVI、LAI）、气象干旱（FWI、DC）及人类活动（HFP、GDP），呈现非线性阈值效应。

　　
该研究针对中国三北防护林区火灾风险评估体系进行了系统性构建，通过整合多源遥感数据与社会经济因素，结合机器学习模型与可解释性分析，揭示了区域火灾风险时空分异规律及驱动机制。研究创新性地采用季节分层建模方法，结合SHAP可解释性分析，为生态工程区的火灾防控提供了量化依据。以下为研究核心内容的解读：

一、研究背景与科学问题
三北防护林工程实施近半个世纪，森林覆盖率从1978年的5.05%提升至2024年的13.84%，但伴随生态恢复的燃料积累、气候变化加剧和人类活动扩张，区域火灾风险呈现显著上升趋势。现有评估方法存在三大瓶颈：1）静态权重模型难以适应快速演变的生态景观；2）多源数据融合不足导致关键驱动因子识别不全面；3）缺乏可解释的动态风险阈值机制。研究旨在建立首个覆盖全区的季节性火灾风险解析框架，为生态工程区的可持续管理提供决策支持。

二、方法论创新
研究构建了"数据融合-模型优化-可解释性分析"三位一体的技术体系：
1. 数据融合层面：整合了12类多源数据，包括：
- 遥感数据：MODIS火点数据（2001-2020）、Landsat NDVI（2000-2022）、MODIS LAI（500米）
- 气象数据：4公里分辨率再分析数据（温度、风速、湿度）、TerraClimate降水数据
- 社会经济数据：世界人口数据库（1公里）、GDP空间分布（1公里）

2. 模型构建层面：
- 采用五类经典机器学习模型（随机森林、XGBoost、LightGBM等）进行横向对比
- 运用Optuna超参数优化框架，通过50次迭代实验确定最佳参数组合
- 建立季节分层模型体系，分别处理春、夏、秋、冬四个季节的火灾驱动机制差异

3. 可解释性分析层面：
- 应用SHAP（Shapley Additive exPlanations）方法进行特征重要性评估
- 开发阈值分解模型，揭示关键因子非线性作用机制
- 建立空间插值验证体系，通过三组独立验证数据（MODIS C6.1、VIIRS J1、VIIRS SUOMI）交叉验证

三、关键研究发现
1. 模型性能表现：
- LightGBM模型表现最优，跨验证AUC达0.9849，敏感度（TPR）0.9380，特异度（TNR）0.9413
- 树模型（RF/XGBoost/LightGBM）整体优于线性模型（LR），AUC差距达0.07
- 季节差异显著：秋季AUC最高（0.9980），冬季最低（0.8702）

2. 火灾风险驱动机制：
- 核心驱动因子：植被覆盖度（NDVI_max）、叶面积指数（LAI_max）、火险指数（FWI）
- 人类活动影响：GDP每增加10万元/平方公里，火灾风险提升23%
- 环境阈值效应：
* NDVI超过0.65时，植被燃料供给量进入危险区间
* FWI超过0.5时，气象干燥条件显著增加火灾概率
* 高海拔（>1500米）地区因燃料稀缺风险降低40%

3. 空间分异特征：
- 高风险核心区：东北山地（HR区占50.34%）、华北平原（34.45%）、黄土高原（26.53%）
- 风险热点：辽东山区、阴山草原带、太行山北麓
- 低风险区域：西北荒漠区（HR<5%）、华北低海拔湿地（LR>60%）

4. 季节动态规律：
- 风险高峰：春季（2.60%面积）、秋季（1.28%面积）
- 风险低谷：冬季（3.15%火灾发生量）
- 跨季节差异：
* 春季：干旱（DC指数>0.3）与低温（Maxtmp<5℃）协同作用
* 夏季：东亚季风带来降水（夏季平均降水量达40mm）
* 秋季：植被衰亡期（LAI_max下降50%）
* 冬季：积雪覆盖（地表湿度>60%）

四、实践应用价值
1. 风险预警系统：
- 建立动态阈值预警机制（如NDVI<0.5时启动预防响应）
- 开发季节性差异预警指标（秋季FWI>0.5时风险倍增）

2. 管理策略优化：
- 东北林区：重点防控4-6月干旱期（植被NDVI<0.6时）
- 黄土高原：加强9-11月秋收期管控（LAI_max>0.8区域）
- 华北平原：利用冬季低温抑制火灾（气温<0℃时火灾概率下降70%）

3. 资源配置建议：
- 优先在HR-VHR区域（占22%）部署卫星监测网络
- 建立基于SHAP值的分级响应机制（如前5%高风险区需24小时响应）
- 开发多尺度联防联控系统（1km宏观网格+100m微观监测）

五、研究局限与展望
1. 数据限制：
- MODIS卫星重访周期（16天）导致短期极端天气响应不足
- 经济社会数据更新频率（年度）与生态动态存在时滞

2. 模型改进方向：
- 增加社交媒体数据（如微博、抖音火灾相关话题）
- 引入深度学习模型（如Transformer架构）捕捉长程依赖
- 开发实时火险指数（RFI）计算系统

3. 验证体系优化：
- 建立多源火灾数据融合验证机制（MODIS+VIIRS+地面观测）
- 开发不确定性量化模块（蒙特卡洛模拟误差范围）

4. 扩展应用场景：
- 与生态恢复工程结合，建立植被-火灾正反馈模型
- 开发适应干旱半干旱地区的动态防火隔离带规划系统
- 构建基于数字孪生的全生命周期火灾防控平台

本研究成果已应用于三北防护林区2023-2024年度防火规划，成功预警内蒙古锡林郭勒草原区、山西吕梁山区等高风险区域火灾13起，减少经济损失约2.3亿元。建立的动态风险评估框架为全球类似生态工程区的火灾防控提供了可复制的技术范式，特别是在植被恢复区（年均植被覆盖度增长0.8%）和气候变率增强区（年均极端干旱日数增加1.2天）的应用效果最为显著。后续研究将重点突破多源异构数据融合瓶颈，开发面向极端气候情景（如RCP8.5情景）的弹性防火体系。