基于hadoop框架预测森林植被_GRL | 土壤湿度可以提高野火预测技巧

约定不等于承诺〃 2023-01-07 10:30 13阅读 0赞

**导读**

随着气候变暖，近年来高温干旱事件发生的频率也越来越高，而高温干旱事件又进一步导致了野火越来越多。比如，今年年初发生在澳大利亚地区的森林火灾，引起了全世界的关注。美国加利福尼亚州在2018年经历了迄今为止损失最大、死亡率最高、范围最广的野火。当年全美有超过870万公顷的土地被烧毁，远超之前10年全国平均水平(2009-2018年)的680万公顷。为了将野火的损失降到最小，野火的预测就变得尤其重要。本文作者分析了遥感的土壤湿度数据在野火预测中的作用。

**原文信息**

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**正文**

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图1. 美国西部野火发生地点以及季节变化

对野火的统计分析表明，饱和水气压差(VPD)是预测野火发生的重要因子，主要是因为VPD很大程度上反映了植被水分含量的变化。土壤湿度提供了另外一个潜在的植被水分含量预测因子，但由于地面观测的数据稀少，因此在野火的预测模型中一直没有考虑。随着遥感技术的发展，土壤湿度的遥感产品应用越来越广泛，因此，本文作者探讨了在美国西部地区同时使用VPD和土壤湿度所提供的预测技巧。

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图2. 高VPD时，土壤湿度可提高野火预测性

从美国西部的1,907次火灾的研究结果表明，VPD可以很大程度上预测野火发生的概率，但是土壤湿度遥感数据的引入可以进一步提高野火的预报技巧。在VPD已经显示出较高的火灾风险时，土壤湿度的加入可以将草地的误报率从75%降到62%，灌木的误报率从76%降到67%，森林的误报率从74%降到68%。

最后，作者指出加入土壤湿度遥感数据可以改善火灾风险模型的预测技巧，特别是对于草地这一植被类型。

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