近日，地学系谢尔盖副教授为第一作者，博士生武超为通讯作者与葡萄牙里斯本技术大学合作在国际权威期刊《地球科学模式发展》（Geoscientific Model Development简称：GMD）发表题为“利用耦合到动态植被模型的全新全球火灾模型SEVER-FIRE、遥感及地面观测等技术分析火灾格局及其驱动因子”（Analysis fire patterns and drivers with a global SEVER-FIRE v1.0 model incorporated into dynamic global vegetation model and satellite and on-ground observations）的研究论文。该论文介绍了谢尔盖课题组及合作者设计的全球火灾模型SEVER-FIRE (Socio-Economic and natural Vegetation ExpeRimental global fire model：社会经济和自然植被“试验型”全球火灾模型)。

图1 1997-2006年间年平均过火面积（百分比）(a)遥感数据GFED (b) SEVER-FIRE模拟结果

火灾是陆地生态系统典型的干扰因子，对自然植被和大气组成具有重要影响。为了更好的重建和预测火灾的发生，全球火灾模型得以迅速发展并常被耦合到全球动态植被模型和地球系统模式中。新设计的SEVER-FIRE主要包括六大部分：火灾气象火险指数及火灾发生可能性、雷击火的发生及数量、人为火的发生及数量、火灾发生后的传播、“扑灭“火灾和火后影响评估等。该模型发展于谢尔盖副教授于2002年发表的区域火灾模型Reg-FRIM（该模型也是多数现代火灾过程模型的设计基础），并主要在以下几方面进行了重新设计：（1）基于大气对流活动计算雷击火数量；（2）将人口分为城市人口和农村人口分别进行人为火灾计算，并与人口价值指数（wealth index）相关；（3）以期更现实地模拟火灾燃烧时间（基于人为灭火行为和实际天气状况），假设单个火灾燃烧时间不超过2天。该模型另一个重要创新在于将人类热点活动（pyrogenic behavior）纳入到模型发展中，即一个地区的社会经济条件和人口发展状况会影响到该地区人为火的发生和扑灭。

SEVER-FIRE模型很好地重建了全球历史火灾的发生，并通过遥感数据产品（GFED）和火灾历史统计资料对模型结果进行了验证，重点关注（1）火灾的时空分布及季节性、年际变化规律；（2）分析了气候、人类活动及植被状况等火灾驱动因子。结果表明SEVER-FIRE成功模拟了气候驱动下的区域火灾年际变化，例如重建了印度尼西亚和中、南美地区受1997-1998年厄尔尼诺影响的大火，并对区域生态和大气环境产生了重要影响。同时我们也在文章最后提出了火灾模型今后的潜在发展方向。

图 2 不同驱动因子影响下的年平均过火面积（百分比）

GMD杂志是地球系统模式发展方向的顶级期刊之一，2017年影响因子4.252，5年影响因子4.89。

文章信息与链接：

Venevsky S, Le Page Y, Pereira JMC, Wu C (2019) Analysis fire patterns and drivers with a global SEVER-FIRE v1.0 model incorporated into dynamic global vegetation model and satellite and on-ground observations. Geoscientific Model Development,12, 89-110.

https://www.geosci-model-dev.net/12/89/2019/

Venevsky S, Thonicke K, Sitch S, Cramer W (2002) Simulating fire regimes in human-dominated ecosystems: Iberian Peninsula case study. Global Change Biology,8, 984-998.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1046/j.1365-2486.2002.00528.x