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一项最新研究表明，面对气温与湿度的双重变化，森林植被的自我调整与物种分布的迁移，正成为决定山火爆发规模与频率的关键因素。
在地中海气候区，气候变化与森林火灾的关联日益紧密，火灾的发生频率与严重程度均呈上升趋势。温度、湿度以及森林的物种构成，共同决定了火焰蔓延的方向与路径。这不仅关系到自然资源的保护，更直接威胁着周边社区的安全。
最近发表在《国际荒野火灾杂志》上的一项研究，利用机器学习模型预测了葡萄牙至2060年的火灾风险。研究强调，森林并非静态的背景板，其自身的演化过程在很大程度上重塑了火灾的概率图谱。
研究揭示，火灾风险并非随气候变暖呈简单的线性增长。当考虑到植被的适应性变化时，预测结果发生了显著偏移。随着气候条件的改变，树木会为了寻找适宜的温湿度而迁移，导致现有的植被地图发生重构。
为了验证这一结论，研究人员利用葡萄牙多年的历史火灾数据对模型进行了技术校验。结果显示，该系统能够精准识别高风险区域。而在对2060年的远景预测中，研究人员对比了两种情景：一种是森林保持静止，另一种是森林随气候演变。
令人惊讶的是，在全球最“乐观”的低排放情景下，局部地区的风险变化反而最为剧烈。 这是因为更温和的气候变化为某些特定物种（如易燃的尤加利树）提供了扩张的理想温床。在这种情景下，如果无视植被的动态演变，预测的过火面积可能上升59%；但当模型纳入物种迁移因素后，这一增幅仅为3%。这有力证明了森林构成在理解火灾威胁中的决定性作用。
纽约大学坦登工程学院副教授奥古斯丁·吉博指出：“如果只考虑气候影响而忽略植被，我们将无法洞察未来火灾的真实模式。植被运作的时间尺度与单纯的大气气候完全不同。”
研究团队采用了一种名为“图卷积网络”的人工智能技术。该系统能够综合分析地形、植物群落和气候数据之间的相互关联。与传统孤立看数据的系统不同，这种人工智能能够理解不同地貌碎片如何交织，并据此模拟火灾可能推进的“路线”。
研究过程整合了多项权威数据：
- 地形数据： 引用美国宇航局关于山脉高度与坡度的精确地图。
- 森林资源： 结合详细的森林普查清单。
- 气候基准： 采用联合国气候专家小组提供的气候情景。
科学家们利用另一套工具模拟了森林的未来。该方法将树木的存活率与环境挂钩，预测哪些物种在未来几十年将获得或失去领地。这种基于图论的人工智能表现出了优于传统方法的预测能力，为管理部门制定预防规划提供了更符合现实的工具。
这项研究强调，防火计划必须前瞻性地考虑森林的演变。作者警告称，如果不预判树木对气候变化的反应而盲目植树，可能会酿成大祸：那些既易燃又极具环境适应力的物种一旦占据优势，将使该地区未来数十年的火灾风险居高不下。
该模型可作为林业管理的指南：
- 精准投资： 确定哪些区域通过更换树种可以显著降低火险。
- 提前预警： 监测尤加利树、松树或金合欢等易燃物种向新区域扩张的趋势。
- 力量部署： 协助消防和森林防火队进行更合理的资源分配。
需要注意的是，该模型目前尚未纳入人类活动和土地利用变更的变量。研究人员表示，下一步将引入城镇与森林的距离以及其他社会变量，以进一步优化预测精度。
这种将气候与植被动态结合的研究视角，为全球受山火威胁的地区提供了新的思路。它提醒我们，在应对气候变化的持久战中，森林不仅是被保护的对象，更是防灾体系中处于不断变动中的核心环节。
作者： 卡米拉·卡鲁索
