景观生态学课题组组会——2022

Relationships between fire severity and post-fire

landscape pattern following alarge mixed-severity

fire in the Valle Vidal, New Mexico, USA

报告人：郭灵灵

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指导老师：吴志伟研究员

专业：自然地理学 汇报时间：2022.02.25

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该期刊影响因子3.558，在林学类67个期刊中排名第7

01 摘要

02

04 结果

【 目 录 】

CONTENTS

引言

05 讨论和结论

03 方法

一、摘要

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背景：美国西南部黄松林火烧烈度发生了变化。即由频率高烈度低——频率低混

合烈度树冠火。火烧烈度的变化导致黄松林分结构发生变化。即由典型开阔林

分——林龄均匀、高密度、林冠火风险增大。因此，恢复计划和火灾后管理实践

必须考虑到火灾烈度的时空变化，因为火烧烈度格局强烈影响火灾后的生态条件。

内容：本研究探讨了火烧烈度的景观格局

方法：移动窗口方法可以量化景观格局的空间变异性。

结果：火灾导致了一个复杂的火烧烈度斑块和森林结构的变化。在重度火灾斑块

中，许多火灾后景观指标的平均值和中值与低度和中度火灾斑块有显著差异。高

烈度火灾斑块的景观格局也具有最大变异性，这表明高严重火灾火灾斑块需要对

进行空间异质性的管理。火灾烈度地图和传统的景观模式评估无法识别这些空间

变化的火灾后条件。

一、引言

第一段：背景

在黄松林中，欧美居住后土地使用和管理方法的变化改变了林分的年龄结构、密

度、组成和生态过程。

举例：特别是放牧、密集的木材开采和灭火，已经使黄松林从典型的开阔林分转

变为林龄均匀的高密度林分，其树冠火灾风险增加，并改变了自然演替的生态过

程。

低烈度、频率高的火灾 高烈度、频率低

将森林恢复到未干扰的状态下，让其自然演替

一、引言

第二段：引出研究问题

森林火后恢复应该考虑景观异质性问题

虽然许多西南黑松森林（PIPO）需要恢复，但必须利用不同恢复区域的景观特

征如何变化的信息来选择恢复技术。火灾后的恢复取决于火灾后的一些生态变量

的空间异质性或景观格局。空间和时间上的环境异质性需要一种灵活和适应性的

恢复方法。恢复必须在景观尺度以及林分和斑块尺度上考虑环境的异质性。土地

管理者还必须认识到，异质性同时具有空间和时间成分。

本研究探讨了一场大型PIPO野火发生后的景观格局的异质性及其空间变化

一、引言

第三段：景观格局评价方法

1.传统的景观格局评估方法的不足

传统的景观格局评估方法会为每个单独的斑块、类别或整个景观计算总值。基于

斑块的评估倾向于概括景观尺度的空间格局，并假设斑块内具有同质性，而忽略

了斑块内和斑块之间的异质性。了解火灾后景观特征的时空变化所需的景观格局

信息可以从一个空间和定量连续的数据模型中获得。

介绍本研究采用的移动窗口方法

移动窗口方法，整合了基于斑块和栅格数据的两种方法，通过计算景观度量值的

栅格数据集，进行景观分析。移动窗口方法已被用于识别景观内度量值远低于或

高于整个景观平均水平的区域。

一、引言

2.基于前人研究提出新问题

使用移动窗口方法分析火后景观我们发现，这些指标的结果图和频率分布表明了

景观的空间异质性。我们怀疑景观格局变化的空间异质性性与火烧烈度有关，但

在Hayes and Robeson的研究中没有探讨这一假设。本研究扩展了移动窗口方法，

以探讨特定火烧烈度水平内的格局变异性。

3.对管理的意义

虽然土地管理人员可能将恢复工作的重点放在火烧程度最严重的地区，但移动窗

口方法可能有助于区分景观中最容易恢复的地区和更需要环境改善的地区（土壤

和水保护）。

二、材料和方法——研究区

位置：新墨西哥州(36°30′N、104°55′W)

着火时间：2002年

火灾面积：9600公顷

火烧烈度：混合程度（轻度40%；中度23%；

重度24%；未干扰：13%）

植被：不同密度的西南灰松林为主，还有

草斑、灌木和混合针叶林

海拔：2400-2800米

月均温：1月0.3℃，7月19.8 ℃

年均降水量：45.5cm

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二、材料和方法——数据准备

野外数据收集： 在2003年6月（火灾一年后）收集了林分

结构、火烧烈度的野外参考数据，为了

准确评估来自卫星数据植被和火烧烈度

分类。

具体方案：收集数据的样地是在美国地

质调查局的影像上分层随机选择的。共

定位63个点，用于火烈度和森林结构的

分类，并帮助对航空照片的目视解译，

以进行准确性评估。

野外数据：为什么野外样地设置为半径为10m的圆形

圆形比方形样地更精确， 并且可以观察到森林条件下的样地尺度上的变异性。以为

我们的目标是针对同质区域，较大的地块会有些冗余。我们还注意到，与ETM+传感

器的数据收集相比，野外可以获取更多信息。虽然我们可以尝试用30m2样地来匹配

ETM+传感器的分辨率，但得出从这些图中获得的信息与ETM+像素有1：1对应的结

论是不正确的。

每木检尺：记录树种、胸径、计数、是否存活

影像数据：两张无云ETM+图像(1999年10月14日和2002年10月6日)对森林覆盖和火

灾烈度进行分类和制图。

计算DNBR:用波段4和7 的比值，值在（-1,1）,值越大，烈度越高。

二、材料和方法——数据准备

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为了研究景观格局与火烧烈度之间的关系，

我们基于陆地卫星数据做了火灾前植被覆

盖图、火灾后植被覆盖图和火烧烈度图。

结合地面参考数据和航空照片验证研究区

域的分类的准确性。

二、材料和方法——数据准备

影像分类和准确性验证

地物类型识别

将1999年和2002年的图像分别分为6个和7个土地覆盖类别，以表示植被结构和森林

密度。

火烧烈度分类

为了绘制火烧烈度图，我们将dNBR值分为四种火灾烈度类别。通过比较在地面参考

地块上观察到的火灾烈度与ETM+数据中的dNBR值，确定了火灾烈度的类别边界。

这个方法需要调整Key和Benson（2006）火烧烈度分类阈值。

精度验证

为了评估分类的准确性，在遥感影像上以随机抽样的方式选择了210个验证样点。根

据对照片的目视解译和在野外调查，每个点对应一种地物类型和火烧烈度等级。然

后将这些验证点与ETM+分类进行比较。

二、材料和方法——数据准备

二、材料和方法——数据分析

空间分析

利用火烧烈度和火灾后森林斑块的影像数据分析景观的空间格局和组成。

我们采用三个步骤（1）火灾烈度斑块景观格局分析；（2）在ERDAS软件中的通过

图像变化来确定火灾对森林组成的影响（3）使用Fragstats 3.3软件中的移动窗口工

具分析火灾后森林斑块指数

景观格局评价指数

为了描述和评估火烧烈度斑块的面积分布和景观组成，我们使用了每个类别所覆盖

的景观百分比、单个斑块的数量、平均斑块大小(MPS)和面积加权平均斑块大小

(AM)。采用斑块密度(PD)、斑块丰富度(PR)、平均形状指数(MSI)和散布和并列指数

(IJI)进行火烧烈度斑块的空间格局评估。利用Fragstats3.3中的移动窗口工具计算

三、结果

1.不同火烧烈度斑块的景观格局

中度火灾是所有斑块中分布最多的，斑块平均大小最小，斑块密度最大，散布和

并列程度最高。

低烈度和高烈度的斑块密度相似，但高烈度火灾的平均斑块大小较小，与其他烈

度类别的混合较少。

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40%的研究区域被划分为低烈度，23%被划分为中度烈度，24%被划分为高

烈度，而13%未燃烧。

低烈度火灾斑块数量少面积大。 (161个斑块，MPS为23.7ha)。

中度火灾产生了大量的小斑块(373个斑块，MPS为6.0ha)。

高强度火灾产生的斑块数量与低强度火灾相似，但其MPS大小为低强度火

灾的2/3(147个斑块，MPS为15.4ha)。

低度火灾类别覆盖的面积最大，产生的斑块最大，但形状复杂并且混杂

有高度和中度斑块。

高烈度火灾的形状简单、分布紧凑（MSI和IJI均较低）。

中度火灾具有复杂的形状，其MSI值与低烈度火灾相似。这种复杂的形状

和高IJI值，证实了中度火灾的斑块倾向于与的其他烈度类别混合。

三、结果

斑块平均大小 斑块面积 斑块密度 斑块形状

散布和

并列指数

不同火烈度斑块的植被组成和空间结构也存在差异

高烈度火经常导致树冠火，树冠几乎完全燃烧。在重度火烧后植被分类中，90%的区

域属于燃烧/非植被区。

低密度森林多分布在低、中度火灾地区。因为高度火灾不太可能发生在低密度林地

区。

低度和中度火灾也会发生树冠火，高严重的火灾也在一些地方留下了低密度和中等

密度的森林，这导致火烧烈度分类结果出现偏差。

三、结果

3.2.火灾烈度和火灾后景观格局（移动窗口结

果）

基于移动窗口的指标表明，与火灾烈度相关的火灾后景观模式存

在明显差异。根据移动窗口指标衡量，严重火灾区域往往会导致

更简单的景观。

高烈度地区的MPS值最大，PD、PR和MSI值最低。

低烈度的火灾与更复杂的火灾后景观相关，其中有许多不同植被

类别(高PD)的小斑块(低MPS)。

低严重火灾区域的PD、PR和MSI值最高，但MPS值最低。中度火

灾的移动窗口指标为中度高和低度，但更接近于低度

三、结果

斑块平均大小 斑块密度 斑块丰度 斑块形状

火灾后景观指标的频率分布在不同的

火

灾烈度类别中差异很大

。

低度和中度火灾影响区域的度量值在

频

率分布的形状上往往表现出相似性，且

离散度较小。总体上中度烈度像素较少。

除了MPS（具有相当均匀的分布

）

；

高度火灾地区的指标倾向于偏态的频率

分布，其值向较低的值聚集

。

高烈度火灾地区的频率分布模式始终与

低和中火灾地区不同。这意味着高烈度

火后的空间格局具有更大的空间变异性。

三、结果

3.3.景观指数在不同烈度类别中的变化 斑块面积

斑块形状

四、讨论

1.混合烈度的火灾和火后景观格局关系

混合烈度的火灾在景观中产生复杂的斑块。高、中、低度火灾后冠层密度、地

表可燃物消耗量、土壤暴露量等的差异，对火后恢复的影响都不同。这反映在

火灾后斑块的大小、形状、密度、多样性和邻接度随火灾烈度的变化而变化。

因此，这些火灾后景观指标的异质性应该会影响恢复计划。

2.PIPO景观中的森林火灾正在向混合烈度转变，且对生态环境的影响尚不明确

许多关于混合烈度火灾及其空间异质性的研究都是在太平洋西北部进行的，西

南地区的混合烈度火灾及其对PIPO生态的影响目前还不太清楚。

PIPO景观中的火灾机制可以被视为从历史上的低烈度火灾到混合烈度火灾的

过渡。混合烈度的火灾已被确定为PIPO森林中火灾状况随时间变化的动态过

程中的一个可能阶段。更严重的火灾往往会加剧和延续高度严重的烧伤。

四、讨论

在PIPO，低和中度火灾由于降低可燃物载量和林分密度，可能降低短期和长

期火险。

3.在低烈度也有可能发生树冠火，因为树冠通常比较完整。我们观察到，低

强度火灾的低密度森林比例最高，剩余高密度森林的比例最大。此外，我们

还观察到低、中度火灾发生后的景观格局具有高度的相似性。

4.中度火后可能会发生重度火灾，中度火烧后遗留的木头碎片可能会更丰富，

如果与高度火灾斑块相邻可能会增加未来火灾的风险。但这种风险也可能在

空间上有所不同，并取决于过去的干扰对景观模式的影响。

将景观格局的移动窗口测量与基于地形的火烧烈度燃料模型耦合起来，可能

是进一步探索这些关系的有效途径。

四、讨论

5.高烈度斑块内的异质性值得注意

虽然高烈度的火烧斑块往往是恢复工作的重点，但也有高烈度的

斑块内的区域，其特点是低MPS和高PD、PR和MSI。这些高烈度

斑块内部的异质性可能会降低未来火险。再生林密度也更有可能

是中等的，使这些地区不太容易受到外来入侵和非森林群落发展

的影响。

相比之下，高MPS（平均斑块大小）但低PD、PR和MSI值相关的

高烈度火灾地区，更需要长期缓解干扰和恢复植被组成和结构。

结论

◆1.火后恢复工作不能只关注重度火灾区，更应该注意重度火烧区内的异质性

◆2.不同火灾烈度之间的火灾后植被类别存在很大差异。

每个火灾烈度类别内，火灾后植被格局有很大的空间变异性。

在严重火灾地区进行区分，而不是作为同质对待。

◆3.高烈度、树冠火往往需要立即进行环境管理和修复，以保护水土资源。

◆4.在混合烈度的火灾中，移动窗口方法可以提供具有空间差异性的管理方法，

有助于区分只需要监测火灾后恢复的异质区域，以及缓解和恢复可能最有

价值的区域。

结论

建议：本文提出的结果表明，对火烧烈度地图的可视化分析可能不足以规

划火灾后恢复管理或提供关于森林不同区域再生的充分信息。火烧迹地内的

异质性可能会影响人为恢复的效果。

管理人员需要掌握充分的信息后再合理配置资源。在景观和斑块尺度上，

景观格局和再生之间的空间上明确的关系仍然难以实现。需要更多关于森林

恢复和更新的经验数据，以更好地了解更新与火灾后景观格局和格局变化之

间的关系。

谢谢

恳请大家批评指正！

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