研究，一部分的特别功能美国俄勒冈州易火景观的适应:政策、管理、野火和社会网络的相互作用

野火加速对未来火灾制度的影响以及对美国联邦消防政策的影响

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 想象的概述
  • 模拟
• 结果
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

美国旨在遏制野火对社会和生态价值影响的政策和规划工作日益认识到，当前的抑制政策在财政上不可持续，从生态角度来看也不可取(North et al. 2015, USDA OIG 2016)。不断上升的灭火成本正在侵蚀分配给恢复和保护项目的机构预算，而减少极端、长时间持续的野火事件增长的灭火努力的有效性越来越受到质疑(Calkin等人，2015年)。灭火政策和做法的长期影响导致了美国西部大部分地区频繁发生火灾的针叶林的广泛密集化和火灾制度的变化(Arno和Brown 1991, Noss等人2006,Collins等人2013)。加速恢复计划(USDA FS 2012)在当地取得了成功(USDA FS 2015)一个)，但并没有阻止被烧毁地区的上升趋势，并对社会经济价值造成风险。在适应火灾的森林中，即那些具有不良生态后果的森林中，改变目前被非正常火灾烧毁的区域的轨迹，将需要更大规模地减少广泛地区的燃料，以减少整个美国西部的野火赤字，并改变大规模的野火行为。

最新的美国联邦野火政策已经认识到，仅靠目前的机械燃料处理项目是不够的，安全有效地利用野火是建立适应火灾的社区、抗火景观和有效应对野火事件的长期战略的核心部分(USDA/USDI 2014年)。然而，一个主要的实施挑战是定义和绘制不同长期策略的最佳组合，以实现动态的、容易发生火灾的景观的风险管理目标，这些景观因所有权、生态条件和对火灾的态度而分散(Ager等人2016年的图12)。例如，在土地管理者、土地所有者和协同景观规划小组(Jakes et al. 2007, Butler et al. 2015)之间建立关于消防管理策略空间分配的共同协议是一个复杂的过程。特别是，从风险治理的角度来看，与使用机械稀释和欠燃的传统燃料管理相比，管理自然点火带来了许多挑战。传统的燃料处理方法可以改变大火的行为，并有助于抑制和遏制(Kalies和Yocom Kent, 2016)，特别是在使用规定火处理的地区(Finney等人，2007年，moghadas等人，2010年，Syphard等人，2011年一个， Stephens et al. 2012)。然而，机械燃料处理方案成本高昂，并受到行政、财务和操作因素的制约(North等人，2015年)。现有项目和相关投资的规模需要增加几个数量级，以处理由于防火措施而经历密集化和燃料积累的积压森林(Haugo等人，2015年)。

相比之下，在适应火源的针叶林中管理野火以恢复可能是廉价的(取决于抑制策略)、有效的和生态上有益的，但可能对人类安全具有很高的不确定性和风险。政策分析必须考虑并减轻火灾事件带来的不确定性和风险的增加(Hill 2000, Wonkka等人，2015,Hmielowski等人，2016)，其中包括在依赖舒适设施的社区中不受欢迎的美学、烟雾产生和相关的健康影响。为了生态效益，美国西部最近发生的许多火灾都得到了部分或全部的治理(下文称为“恢复火灾”)，包括2017年的12起以上的火灾，总计超过6万公顷的烧伤面积(林业局消防和航空管理局，个人沟通)．建模和实证研究都支持这些行动，表明野生和规定的火灾可以限制生长，降低未来火灾的严重程度和损失(Collins等，2009年，Arkle等，2012年，North等，2012年，Houtman等，2013年，Hoff等，2014年，Parks等，2014年，2015年一个， Price等人，2015)和促进抑制努力(moghadas和Craggs, 2007, Syphard等人，2011b， Cochrane et al. 2012, Thompson et al. 2016)。然而，尽管有这些研究和其他研究，包括景观模拟研究，在这些研究中，可替代的火灾管理研究随着时间的推移进行模拟(Scheller和Mladenoff 2007, Spies等人2014)，但没有研究存在景观火灾制度和灭火预算在火灾政策长期变化后可能发生的变化。因此，实际达到恢复目标的野火增加的时间、速度和规模是未知的。

为了弥补这一差距，我们使用了基于主体的设想模型(Bolte等人，2004年，Guzy等人，2008年)，对美国俄勒冈州喀斯喀德东部120万公顷多业主景观的燃烧面积增加对未来火灾制度的影响进行了研究。该地区有广阔的干旱、适应火灾的针叶林，是美国林务局恢复计划的目标，以提高防火弹性，减少野火对当地社区的影响。我们模拟了四种情况，在这些情况下，燃烧面积逐渐增加，以模拟利用自然火灾减少燃料装载和恢复预先安置火灾制度的政策。我们假设，在一定程度的火灾活动中，燃料将在随后的几年里开始限制火灾的增长，并减少燃烧面积和火灾强度，因为野火消耗的燃料将超过森林生长和演代的增加。我们特别感兴趣的是引爆点(Adams 2013)和火灾反馈中的其他不连续的证据，以及减少未来火灾的总体杠杆(Price et al. 2015)。我们还假设，火灾的增加将导致生态价值的影响，包括依赖特定类型的古生林的物种的栖息地。

方法

研究区域

120万公顷的研究区位于俄勒冈州中部(图1)，包括由德舒特国家森林(DNF)、土地管理局(BLM)、俄勒冈州、国家公园管理局(NPS)和温泉联盟部落管理的公共土地。研究区东侧有私人拥有的家庭土地和企业林地、众多小型私人土地和广泛的荒地城市界面(WUI)(表1)。根据土地和资源管理计划(USDA FS 1990)， DNF被划分为约30个不同的土地管理指定(例如，普通森林、风景区、休闲场所、野生动物、荒野)。森林保护范围内约46%的区域属于可用于森林和燃料管理活动的指定土地，不可用土地主要位于森林东部边缘的荒野和休闲区域。

其地形梯度、针叶林(图1B)、气候和管理与许多美国西部国家森林相似，在其他地方有详细描述(Spies等人，2014年)。森林物种包括黑松(松果体contorta)、黄松(西黄松)、花旗松(Pseudotsuga menziesii)、白杉木(冷杉属concolor)及山毒芹(Tsuga mertensiana)．一般来说，凉爽潮湿的亚高山森林位于西部，而半干旱的杜松(Juniperus occidentalis)东面的林地和干旱灌丛(图1B)。约24%的研究区为干针混交林，少量为高海拔林(15%)、黄松(13%)和湿针混交林(13%)。刺柏和黑松林加起来约占研究面积的18%，其余土地由干旱灌丛草原和无植被区(17%)组成。该地区以大量连续的低密度黄松老树林分而闻名，历史上这些林分是通过周期性的自然火来维持的(Merschel et al. 2014)。大部分干燥森林地区接受了DNF的广泛规定的火灾处理，尽管有多层森林的大量地区仍然容易发生不寻常的高强度野火。该地区有大量的火灾活动，平均每年372起火灾(1992-2013年)，平均每年烧毁11423公顷的土地。最近的大火包括2003年的民旅馆综合体(36,733公顷)，2012年的Pole Creek(10,844公顷)和2013年的Sunnyside Turnoff(21,448公顷)。

想象的概述

Envision是一个基于景观和代理的建模平台，它通过插件架构模拟景观随时间的变化，允许将景观过程的子模型(如植被更替、森林管理和野火)纳入其中(图2)。该模型及其应用已在许多论文中描述过(Guzy等人2008年、Hulse等人2009年、2016年、Barros等人2017年、Spies等人2017年)，我们只简要介绍了它们，重点介绍了野火子模型。有关野火子模型开发和测试的更多细节，请参见Ager等人(2017)和Ager、Barros、Day等人(未出版的手稿)．

植被演替

Envision中的植被演替使用一个状态和过渡子模型进行模拟，该子模型将景观划分为一组离散的植被状态，每个状态都有一组确定性和概率的过渡，描述植被随时间变化的轨迹，以响应演替、干扰和管理。这些状态被归因于空间明确的个体决策单元(IDU)，其大小在1至8公顷之间，根据植被和行政边界划分(Spies等人，2017年)。我们实施的状态和过渡最初是作为综合景观评估项目(ILAP;Halofsky et al. 2014)并进行了修改，以表示具体的森林管理活动和野火影响。每个IDU都有一个植被等级(以后称为植被等级)，该等级代表了潜在植被类型(PVT)、树木大小、森林冠层覆盖和冠层分层的独特组合。共有39种潜在植被类型(附录1，表A1.1)。树木的大小由9个等级表示，从贫瘠到大树(> 76.2 cm dbh)。林冠覆盖由5个等级表示，从无到高(> 60%)，包括一个扰动后等级。森林冠层划分为无冠层、单层冠层和多层冠层。描述一个vegclass的结构阶段属性在附录1表A1.2中有进一步的描述(参见Spies et al. 2017)。

每个植被类别代表一种植被状态，可以根据演替、管理和野火的严重程度过渡到不同的状态。植被的状态变化模型既有概率转变，也有确定性转变。确定性过渡是由年龄阈值决定的，这意味着一旦达到特定的年龄，一个立场将过渡到一个新的连续状态(Hemstrom et al. 2007)。概率过渡反映了不同的演替途径(例如，优势物种的变化或系列物种的发展)，过渡概率由林务局的专家确定，并用森林植被模拟器(FVS;Dixon 2002, Burscu et al. 2014)。通过管理和野火子模型，与管理和野火相关的过渡被建模为确定性过程。

森林管理

作为“森林、人、火”项目的一部分，Envision基于大量调查数据和对私人土地所有者和公共土地管理者的采访对森林管理活动进行了建模(Spies等人，2014年)。这些管理活动包括各种类型的商业和非商业收割、规定的火烧、割草和研磨(附录2，表A2.1)。根据西北森林计划和DNF土地管理计划(附录2，图A2.1)，对森林资源管理局管理的DNF和区域进行了管理活动模拟。具体来说，不允许在被认为不适合商业木材生产(生产率低，不能操作)的地区进行处理，或由于生物多样性保护和舒适环境保护(例如荒野、游乐区、关键栖息地、风景区)而从预定的木材计划中删除。剩下61%的区域可用于治疗，因此，是可治疗的区域。

根据考虑生物物理和林分信息的偏好得分，将管理活动分配给idu(见Barros等人，2017年)。按偏好递减顺序选择个别决策单位进行治疗，直到每个治疗活动达到年度区域治疗目标为止。建模管理活动需要将处理单元分组到项目区域，以复制国家森林业务实施的空间纹理。为此，我们在Envision中创建了“扩展”功能，以构建与历史管理活动的大小和分布近似的处理块。

在我们的模拟中，我们专门建模了一个场景，要求每年处理总计8500公顷的土地，代表了研究区域的0.7%的年增长率，或DNF上可治疗土地的2.3%。每年的处理面积分布在以下的处理类型中:50%用于机械间伐，30%用于割草和研磨，20%用于指定的火(其中一些已被稀释)。Barros等人(2017)报道了管理活动增加对野火动态的影响。

野火

我们在Envision中创建了野火模拟子模型(图2，左)，方法是为位于蒙大拿州米苏拉的Alturas Solutions公司开发的燃烧app . dll和Nodespread.DLL动态链接库构建应用程序编程接口(Brittain 2017)。由此产生的应用程序编程接口(FlamMap API)与FlamMap程序(Finney 2006)和许多野火决策支持系统共享相同的代码库。该系统已被美国和国际消防研究团体广泛测试(Scott和Burgan 2005, Andrews 2007, Ager等人2011,2014,Finney等人2011,Noonan-Wright等人2011,Kalabokidis等人2014,Salis等人2015,Oliveira等人2016)。对火灾模型的深入描述超出了本杂志的范围，在Ager、Barros、Day等人的文章中有详细描述。未出版的手稿．在Envision外部的第二个命令行程序(C_FlamMap，图2，右)用于处理Envision景观条件并预测整个研究区域的潜在火灾行为(与预测和模拟离散野火事件相比)。它也是基于lamap . dll和Nodespread.DLL (Brittain 2017)构建的。

在每个模拟年，Envision调用野火子模型准备输入，首先将IDU条件转换为地表和冠层燃料，然后为野火子模型编写一个二进制网格(90 x 90米)输入文件。转换过程使用网格模板，其中包含在模拟过程中保持不变的地形变量。然后，野火子模型从从时空点火预测模型生成的火灾列表中读取有关火灾的信息，其中包括火灾天气条件和燃烧周期。执行wildfire子模型来模拟当前模拟年预测的所有火灾，并将得到的火灾周长和网格火焰长度写入文件。火焰长度网格覆盖IDU多边形，计算每个受影响多边形的平均火焰长度，并用于解释火焰效果。

通过一个时空点火预测模型(Preisler et al. 2004, Preisler and Ager 2013)对每日野火概率、点火位置、原因(人为或自然)和火灾规模进行预测，该模型在Ager et al.(2017)和Ager, Barros, Day，等人的文章中详细描述。未出版的手稿．该模型使用从美国空间野火数据库(Short 2014)获得的能量释放分量(ERC)与历史火灾规模和点火位置数据(1992-2009年11,618次点火)之间的经验推导关系。能量释放分量是国家火灾危险等级系统(Bradshaw et al. 1984)中用于测定燃料水分的一个指标。之前的研究已经成功地使用ERC预测了大陆尺度上的野火发生情况和规模(Finney et al. 2011)。火灾预测系统使用了俄勒冈中部332万公顷区域的点火和ERC数据，该区域包括研究区域(Ager等人，2017年)。从远程自动化天气(raw)美国气候档案(WRCC 2014)下载了该地区25个偏远站点的历史每日ERC数据，根据站点的不同，包括1961-2011年的数据。研究区域内各站点ERC值的变异性不足以为每个站点周围地区建立单独的火灾预测模型，因此我们按年的天数对所有站点的ERC值进行了平均。

每个燃料尺寸等级(1小时，10小时，100小时，1000小时;Scott和Burgan 2005)，以及活的草本和木质成分，都是从每种燃料类别的历史(1987-2011年)平均燃料湿度值和模拟中使用的每个ERC值推导出来的。在运行模拟之前创建燃料湿度文件，并在模拟每次火灾时由野火子模型读取。

风向由Lave Butte RAWS站的历史阵风方向(1994-2011年)随机选择生成，基于预测火灾的年份。风速基于来自相同天气数据的阵风值，但被限制在历史记录中燃烧面积超过500公顷的天数，以捕获历史记录中火灾活跃蔓延的天数。阵风速度的采样来自对熔岩丘raw数据分析生成的阵风速度概率分布。

Nodespread.DLL火灾蔓延算法需要燃烧周期而不是火灾大小(Finney 2002)，因此，通过使用野火子模型生成火灾大小-燃烧周期分布，将火灾大小从公顷转换为分钟。在研究区域模拟随机燃点位置(100)，燃烧时间从30到8000分钟，风速、方位角和ERC分别固定在18英里/小时、220度和60度(Ager, Barros, Day，等。未出版的手稿)．根据这些数据，我们导出了一个二阶多项式线性回归模型，该模型用于预测每一场火灾的燃烧周期，作为模拟火灾规模的函数(Ager, Barros, Day，等，未出版的手稿)．对这种关系的初步研究表明，需要校准程序来复制历史火灾大小分布。具体来说，如果因为点火点落在了不可燃区域，所以在Envision系统中没有预测到火灾的大小，则会对点火点的大小进行调整，在原位置半径5公里内随机重新定位。对于任何未达到预期尺寸80%的点火装置，都要进行多达5次的测试。在输出火表中记录与预测大小最匹配的火的XY位置。当Envision中的模拟火灾规模被高估(超过预测规模的1.5倍)时，燃烧周期按预测和模拟火灾规模的差值成比例减少(Ager, Barros, Day, et al.)未出版的手稿)．

时空点火预测模型是在R (R Core Team 2014)中编写的，并在Envision模拟之前执行，以生成火灾列表文本文件，根据该模型预测每日火灾发生情况和大小。在火灾列表中，与每次点火相关的其他参数包括日、ERC、火灾天气参数(风速和方位角)、燃烧概率、燃烧周期、火灾原因(自然或人为)、点火位置(XY坐标)和燃料湿度条件。值得注意的是，时空点火预测模型基于历史erc的自回归模型生成了一系列erc，因此每次执行都会产生一个独特的火灾列表和50年的火灾模拟。

火灾的影响

火灾效应的建模使用网格火焰长度输出为每个火灾周长由野火子模型生成。火焰长度通常被用作描述现场火焰强度的代理(NWCG 2013)。火灾效果查找表将火焰长度转换为受火灾影响的每种植物的扰动类型。火焰长度被解释为三种火灾干扰:(1)低强度的火灾不会造成足够的树木死亡率来改变植物种类，但会减少燃料的积累;(2)混合严重的火灾，可能通过较小的树木和/或较不防火的物种的死亡改变植物类;(3)保持替换火灾，杀死所有的树木，使IDU恢复到草蛙状态，或当有发芽的物种存在时，恢复到年轻状态。火焰长度到火灾严重程度的转换依赖于FVS (Reinhardt and Crookston 2003)。在这一过程中，我们使用了Ager等人(2010)的方法，将每个植物类的代表树列表暴露在以0.33 m间隔增加火焰长度的模拟火灾中，并使用导致林内树木死亡率超过20%和低于80%的火焰长度间隔来建立混合严重火灾的火焰长度下限和上限阈值。火焰长度高于和低于混合严重性阈值，然后分别用于将火灾分类为更换站立和低严重性。

扰动前后燃料动力学

地表和冠层燃料由燃烧ap5和相关野火模拟模型使用的标准五种燃料变量组成(Finney 2006, Ager et al. 2011, Finney et al. 2011)。表面燃料由Scott和Burgan(2005)的燃料模型表示。DNF中idu的地面燃料模型是基于森林燃料模型层的多数代表性进行分配的。在森林之外，我们使用LANDFIRE 2008快速刷新FBFM40图层(LANDFIRE 2013)。冠层燃料用冠层容重、冠层盖度、冠层基高和林分总高度来描述，并利用各变量的平均值来确定各植物类别的代表林分，并使用FVS的火与燃料扩展(FFE)。

燃料结构的变化不伴随着植物类别的变化(例如，树的大小或树冠)，通过根据扰动类型分配燃料模型变量来实现(附录2，表A2.2)。燃料模型的变化保持不变，直到一段时间过去(变化时间)或植物类确定性或概率转变发生。根据专家意见(Platt 2014, Kline et al. 2017)和基于FVS的林分建模，估算了管理活动对蔬菜类的影响。例如，根据管理活动的强度(附录2，表A2.1)，树木移除(即间伐、砍伐)引发了向植物类的过渡，反映出较低的树木密度、较大的树木尺寸、较低的冠层封闭度和较低的冠层层数。对于只导致地面燃料属性变化的管理行动(例如，燃料咀嚼、规定火和地面火)，植物类别保持不变。

模拟

我们使用Envision中的野火子模型模拟了50年的情景，其中野火活动首先模拟在当前水平(1992-2009年)，然后在保持森林和燃料管理在当前水平的同时逐步增加(Barros et al. 2017)。通过将每次点火的燃烧时间乘以2X、3X、4倍和10倍，野火活动增加了4个级别。对于这五个场景，我们分别模拟了15个重复，只改变了燃烧周期。一些其他的火灾模拟参数可以被操纵以达到燃烧面积的增加(燃料湿度，风速)，尽管这些参数的变化也可能增加火灾强度。

火反馈

我们使用模拟火灾周长数据来检验野火随时间的自限性。通过拟合广义相加模型(GAM;Wood 2011)使用7个解释变量:ERC、风速、燃烧周期、前几年的累计燃烧面积、模拟年份(1-50年)、平均火焰长度和野火情景(1X、2X、3X、4X、10X)。我们考虑了前四年累计燃烧面积的四个备选时滞:1-5年、6-10年、11-20年和超过20年。该模型在R (R Core Team 2014)中使用混合GAM计算工具(mgcv)包(Wood 2006)运行。所得到的模型用于估计给定模拟年中燃烧面积的变化分数，该变化与先前的燃烧面积有关，表示为研究面积的比例。我们还研究了先前烧焦面积的影响如何随时间变化。我们估计了年份和累计燃烧面积对给定年份燃烧面积的综合影响，并创建了平滑的等高线图。统计模型的输出也被用来估计野火杠杆，这意味着在给定的一年里，由于一个单位的前期燃烧面积而导致的燃烧面积的单位减少。杠杆的概念被用于量化规定的火灾对随后的计划外火灾的影响(Price等人，2012,2015)。

为了检查整个研究区域的火灾强度和蔓延速度的变化，我们用C_FlamMap处理了Envision生成的景观，计算了静态燃料湿度和天气条件下的潜在火焰长度和蔓延速度(图2，右)。C_FlamMap (Brittain 2017)是一个命令行版本的防火ap5，并计算每个像素独立的潜在火灾行为假设静态天气条件。我们使用C_FlamMap处理了3750个模拟(15个重复x 5个野火场景x 50年)，以生成火焰长度(m)和传播速率(m min)^－1)分辨率为90米的栅格。我们使用97^th百分位天气条件，表示与该地区大火增长相一致的极端天气条件(Ager等人，2007年)。输出用于计算和绘制整个森林区域(和15个重复)的平均火焰长度和平均蔓延速率，每年和火灾场景。

最后，为了了解不断增加的火灾水平如何影响生物多样性的火灾敏感成分，我们评估了北方斑点猫头鹰(NSO)高适宜性栖息地的变化。国家安全局被列为濒危物种法案在太平洋西北部和研究区域的大型保护区致力于维护和生长由密集、多层、古老的混合针叶林组成的栖息地。栖息地模型基于植被类型、冠层覆盖和树木大小特征，并根据Spies等人(2017)报告的猫头鹰发生数据专门为俄勒冈中部开发。

结果

对野火情景中燃烧面积的分析表明，野火活动从1倍增加到10倍，导致年平均燃烧面积从4467公顷(研究面积的0.4%)增加到51436公顷(研究面积的4.4%);请注意，由于火灾蔓延的非线性行为，相对于当代野火，燃烧面积的增加与燃烧周期乘数并不成正比(附录3，图A3.2)，例如，燃烧周期增加4倍导致燃烧面积增加5.4倍(表2)。在当代情景中，在10倍情景下，火灾循环间隔(燃烧研究区域的时间)为250年，而在23年(表2)。与湿润的针叶林和亚高山混交林相比，干旱、杜松林地和干燥林区燃烧周期增加的影响尤其明显(图1)。10X野火情景导致的火灾范围最终几乎覆盖了整个研究区域(图3E)。在模拟火灾水平较高的情景下(如4倍和10倍)，燃烧面积的年变化率更大，在1倍和10倍情景下，平均火灾面积分别从平均325公顷大幅增加到3732公顷(表2;图4)。

在模拟过程中，火灾增长受到先前火灾限制的具体情况在模拟输出中很容易看到。为了说明火的相互作用，我们在一个预想模拟中确定了两个火的边界一场模拟火灾与前一年发生过的一场火灾的周长相遇(图5)。这两次火灾相隔三年，第一次火灾使第二次火灾的面积减少了30%。在50年的模拟中，这些相互作用在空间和时间上的累积效应表明，在当前模拟年中，先前燃烧的面积对野火规模的影响取决于火灾之间的时间窗口(图6)。在研究区域的60%被烧毁的极端情况下，过去5年燃烧的火灾使当前模拟年的燃烧面积减少了80%(图6A)。过去10年的火灾使给定模拟年的燃烧面积最大减少了35%。当35-45%的景观在过去10年被烧毁时，我们观察到在给定的年份里，先前烧毁的区域对随后的火灾的影响递减(图6A, B)。超过10年的野火对给定的模拟年的烧毁区域没有明显的影响(图6C, D)。在所有的情景中，我们估计了平均减少(或杠杆;Price et al. 2012, 2015)，在给定模拟年的燃烧面积上，前5年的燃烧面积约为0.18(即，单位燃烧面积减少18%)，从1倍情景的0.01到10倍情景的0.4不等。

前期燃烧面积对后续燃烧面积的影响随着时间的推移而变化，并且通常遵循野火燃烧研究区域的年速率(图7)。例如，当研究区域的50%在模拟的前10年被烧毁(每年5%，20年的火灾循环)，大约0.7%的研究区域预计将在后续的任何一年被烧毁。当相同的区域在之前的50年里被燃烧(每年1%或100年的火灾循环)，第50年的燃烧速率估计在2.2%到2.7%之间，或约3倍(图7)。我们观察到扩散速率的类似结果，证实所观察到的对燃烧区域的影响是由之前燃烧区域的燃料的改性引起的(附录3，图A3.1)。没有观察到火灾反馈不连续的特定阈值， 但分析确实揭示了随着燃烧面积的增加，火灾反馈的周期性趋势。循环周期约为10年(图7)，与植被演替子模型确定的燃料再生长相对应。

尽管估计影响的等高线(本年燃烧率，如图7所示)或多或少与燃烧率(或火灾旋转间隔，图7;表2)，随着时间的推移，效果有减弱的一般趋势，这意味着在较晚的模拟年份，需要更高的燃烧速率来达到相同的效果。例如，如果20年后年燃率为2.5%(火轮间隔为40年)(图7,X = 20年，Y = 50%)，则后续年份的年燃率估计约为每年1.7%。在较长时间内燃烧速率相同的情况下(图7,X = 40年，Y = 100%)，随后几年的估计燃烧速率约为年燃烧面积的1.4%或18%。在给定的模拟年份中，先前燃烧面积对燃烧面积的递减影响是火灾中的火灾的正反馈，尽管与先前燃烧面积的短期影响相比，这种较长期的影响较小(图5A)，但在模拟输出中观察到的火灾旋转间隔范围很广。

从C_FlamMap模拟中获得的整个研究区域潜在火灾行为的模型输出显示了火灾强度和蔓延速率如何随着火灾活动水平的增加而变化(图8A, B)。如前所述，这些结果代表了整个研究区域在恒定天气条件下燃烧的潜在火灾行为，与Envision内的模拟火灾事件相比。潜在火灾行为随时间的趋势衡量了地表和冠层燃料的大范围变化。随着火活性的增加，观察到潜在火焰长度的大幅减少(图8A)。例如，在10X情景下，平均火焰长度从第1年的6米减少到第50年的2.3米(减少62%)，大部分变化发生在模拟的前10年。在模拟的前10年，在当代1X火灾场景中，火焰长度随着时间的推移略有上升的趋势(图8A)。在2X情景下，火灾强度略有下降，而在更高的燃烧水平下，下降幅度更大。这表明，在当代情景下，减少上升趋势需要至少两倍于当前的燃烧面积。随着时间的推移，潜在传播速率的变化反映了火焰的长度，尽管增加火焰的影响不太明显。对于10倍的情况，传播速率从5.4米每分钟降低^－1至3.2米分^－1在模拟时间结束时(50年减少40%)，其中大部分减少是在模拟的前10年观察到的(图8B)。

在1X火灾情景下，北方斑点猫头鹰的栖息地(NSO)略有下降(2000公顷，3%)(图8C)。在10X情景下，NSO生境减少了36,474公顷(80.13%)，显著减少。中期火灾情景也导致生境面积大幅减少，在所有情景中，大部分损失发生在前20年。在10X野火情景中，大部分下降发生在模拟的前10年。在其他火灾情景的模拟时间中，下降的范围更广。

在这些场景中，火灾严重程度以林分取代森林地区火灾的百分比(即高严重程度)来衡量，与混合和低严重程度相比(图8D)。随着时间的推移，在所有场景中都有一个轻微的趋势，即更少的替换火灾。然而，随着时间的推移，不同情景之间的差异大于下降趋势。在1倍情景下，林分替代火相对于总燃烧面积的平均比率为34%，而在10倍情景下为19%，减少了44%。

讨论

我们的研究调查了俄勒冈州中部120万公顷景观上的火灾增加对未来火灾制度和森林结构的影响。我们研究了当代(过去20年)的火灾状况是否稳定，以及在当前森林管理计划下，观察火灾反馈需要多大程度的燃烧。负火灾反馈被定义为给定年份野火事件燃烧面积的减少，这是由于遇到了之前的野火边界。我们发现，在50年的模拟过程中，反馈与燃烧速率平行，通过传播速率、火焰长度和燃烧面积来衡量，野火的增加降低了景观可燃性。平均而言，我们发现，在给定的模拟年里，在所有情景中，过去五年平均每单位面积的燃烧面积减少了约18%。在最高的火灾处理(10倍燃烧周期，11.5倍燃烧面积)下，研究区燃烧周期为23年，而在模拟当代燃烧速率下为250年。对不同植被类型进行平均，10年以上的燃烧面积对给定模拟中的燃烧面积没有显著影响，这一结果在近期综述中报告的寿命(2至23年)范围内(Prichard et al. 2017)。负火反馈被较长时间的正反馈略微缓和，在模拟过程中先前燃烧面积的影响减弱。

对结果的更广泛的解释部分取决于加速火灾情景的合理性，这可能通过多种途径实现，包括:(1)气候变暖(McKenzie et al. 2004, McKenzie and Littell 2017);(2)抑制措施的改变(USDA/USDI 2009);(3)增加人为点火。McKenzie等人(2004年)利用气候和野火活动之间的统计关系来估计，适度变暖的情景可能导致美国西部的年燃烧面积增加2到5倍。然而，这一研究和相关研究假设燃料将以未来的燃烧速率获得，因此燃料调节的火灾反馈没有被考虑到估计中(见McKenzie和Littell 2017)。尽管气候-火灾统计研究已经提供了证据，表明研究区域内和周围的火灾状况是由气候(而不是燃料限制)强烈驱动的，但我们的研究表明，在更温暖的气候下，更高的燃烧率将被消极的火灾反馈所缓和。我们还表明，未来的火灾状况将以低强度野火为主(图8A)。通过改变当前的灭火措施来实现我们的野火情景是一个难以评估的社会和操作问题。目前的联邦野火政策为应对野火提供了从全面抑制到被动监测的多种选择(USDA-USDI 2009)，但风险考虑，包括对国家森林的社会经济价值的潜在影响，通常导致对该地区绝大多数野火采取全面抑制应对措施。人类引燃加速研究区域野火活动的可能性值得进一步考虑，因为人类引燃占过去20年历史燃烧面积的约一半。人为引燃有效地将火灾季节延长到了春季和秋季，可能比自然引燃对低烈度火灾烧伤面积的贡献更大(Ager等人2017年的图4)。 Our Envision model does include projections of population growth within the study area, but we did not model how this change affected ignitions as done elsewhere (Prestemon et al. 2016).

许多实证研究表明，在最近被烧毁的地区，野火的蔓延和严重程度有所降低(Teske等人2012年，Haire等人2013年，Prichard和Kennedy 2014年，Parks等人2015年b， Holsinger et al. 2016)。尽管有这些和其他关于火对火反馈的研究(Prichard等人在2017年进行了综述)，但通过机制类型学来理清产生正反馈和负反馈的潜在过程，有助于组织现有知识和未来研究的设计。例如，Pritchard等人(2017)列出了描述火对火相互作用的潜在结果的四个指标，通过考虑这些影响表现出来的空间机制，可以进一步扩展这些指标。具体来说，火灾可能发生在最近燃烧的区域，但没有扩散，因此改变了火灾发生的模式(Parks等人，2015年c)．在燃料装载量减少的最近燃烧地区的点火可能导致火势蔓延速度和强度较低的火灾(Safford等，2009年，Prichard等，2010年)。最后，大火可以在未烧毁的区域点燃并蔓延到烧毁的区域(Finney et al. 2005)。先前的研究由于缺乏数据、样本量小或两者结合的原因，无法区分这些不同空间相互作用的相对贡献。一般来说，经验数据集没有足够的信息来理解和分析过去的火灾在很长一段时间内对蔓延速度、强度和烧伤面积的同时影响，因此需要使用模拟框架。作为一个例子，我们观察到短期(< 10年)的负反馈来自于遇到最近烧毁的区域的火灾(图3E，图5)，而长期的正反馈来自于火灾引起的加速演变，其中景观从相对稳定的成熟植被状态转变为较年轻的演变阶段，快速过渡到日益易燃的条件。Pritchard等人(2017)的综述中没有报道温带森林的正火反馈。我们未来的工作将包括分析，以确定在研究区域内观察到的不同机制对火灾反馈(积极和消极)的相对影响。

我们利用北方斑点猫头鹰(NSO)的栖息地和高烈度火灾烧毁的区域来研究我们的火灾情景对生态的影响。在野火加速的情况下，该模型预测了NSO栖息地的大量减少(图8C)。国家气象局的栖息地对火灾很敏感，因为对树冠高度封闭和多层条件的要求意味着高树冠燃料负荷和阶梯燃料，因此有可能发生严重火灾。先前的模拟研究表明，即使是低强度的火灾也可以改变NSO生境的林分结构，使其不适合(Ager et al. 2007, Kerns和Ager 2007)。在Spies等人(2017)的伴生研究中，野火是栖息地丧失的主要驱动因素，尽管在我们的研究中观察到，当代的火灾水平随着时间的推移略微增加了栖息地。浓密的古老森林也为其他物种提供栖息地，包括北苍鹰(Accipter gentilis)及太平洋貂(集市caurina(Spies et al. 2017)。北方斑点猫头鹰是联邦政府列入名录的物种(ESA 1973)，正如Spies等人(2017)所指出的，它们的栖息地保护是联邦森林管理的一个生态和社会驱动因素，而牺牲了其他生态和社会经济价值(例如，更能抵御火灾和干旱的开放的古老生长森林)。在这项研究中，增加火灾活动以恢复抗火森林和保护NSO栖息地之间存在明显的权衡。例如，美国林务局管理者越来越关注对历史扰动状态和变化范围的管理(Haugo et al. 2015)。尽管由于地形位置和气候的原因，茂密的多层森林区域在历史火灾状态下被保存了下来(Camp等，1997年)，但我们模拟的加速野火场景在这些区域燃烧。改进模拟以增加较低严重程度火灾发生的频率，可能会导致森林结构和组成的发展，使其对火灾和气候变化具有弹性(Hessburg等，2016年)。beplay竞技尽管Davis等人(2016)发现，在1993年至2012年期间，俄勒冈州Cascades东部的NSO栖息地实际上增加了13%，但研究区域内的一场大火可能扭转这一趋势。Spies等人(2017)发现，与没有管理的情况相比，管理情景下的NSO筑巢栖息地减少了，尽管当代野火水平导致的栖息地损失高于管理。

这项研究补充了以前的森林和火灾建模研究，尽管比较很困难。Barros等人(2017)研究了燃料管理水平的提高，发现与不采取任何行动相比，联邦土地上目前的森林管理政策导致50年期间燃烧面积减少了25%。他们还发现，在模拟条件下，将目前处理的面积增加两倍，燃烧面积将减少40%，发生火灾的可能性将减少3倍。我们发现当年火灾活动之前燃烧面积的“杠杆”(Price等人，2015年)低于通常报告的燃料处理(Finney等人，2007年)。我们怀疑来自燃料管理的杠杆更有效，因为燃料处理是分散的，与单一火灾足迹相比，它提供了更高的遇到后续火灾的机会。实证研究表明，允许在荒野地区燃烧火或使用规定的火的管理政策，最终会在特定的火对火事件中导致自限火灾(Finney et al. 2005, Boer et al. 2009, Price et al. 2015)。其他模拟研究(例如，Loudermilk等人，2014年)没有报告景观火灾反馈，大概是因为火灾很少与之前的火灾边界相交。Price等人(2012)发现，在南加州主要的草原-灌丛系统中，杠杆率为零，这可能是由于相遇率低(野火与之前燃烧过的区域相交)，并指出澳大利亚森林和稀树草原的杠杆率较高(分别为0.1和0.3)。在随后的全球分析中(Price et al. 2015)，葡萄牙的杠杆率最高(0.9)。这种高比率的部分原因是可能的空间偏差，在这种情况下，复杂、破碎的景观限制了火灾的蔓延，并导致定期的再燃。

探索与火灾管理策略相关的未来权衡，依赖于恢复火灾和机械燃料管理，需要一个健壮的景观和管理模拟模型。具体来说，国家森林可以从绘制机械森林燃料处理和恢复野火之间的景观尺度协同效应中受益，以满足联邦森林恢复计划的生态、社会经济和火灾弹性目标。最优投资水平可能存在于机械燃料管理、规定火灾和恢复野火的各自管理重点。例如，燃料管理程序可以用来建造低危险的野火容器，在其中大火可以以低强度燃烧，并通过低成本的抑制活动进行控制。许多景观燃料管理研究探索了最佳燃料管理策略，以专门减少火灾蔓延(Loehle 1999, Finney 2007, Lehmkuhl等人2007,Parisien等人2007,Konoshima等人2008,Wei等人2008,Kim等人2009)，而不是创建适合火灾的(例如，低危险)景观，可以保持为周期性火灾的弹性景观。然而，在适应火灾的森林中，处理景观以恢复自然火灾是合适的，而旨在防火和保护火灾敏感值(例如，WUI或茂密森林物种的栖息地)的燃料分解策略则适用于高严重的火灾情况。目前美国西部国家森林的燃料管理项目很难从长期火灾管理目标(排除与加速)方面进行解释，很可能是因为它们的动机广泛，包括经济价值、火灾生态、当前的野火暴露和利益相关者在规划过程中的参与(Butler et al. 2015, Kalies和Yocom Kent 2016)。

最终，制定应对大规模自然干扰造成的社会经济和生态损失的政策是一个复杂的问题，需要整合社会和生物物理风险系统(Corotis and Hammel 2010, Fuchs et al. 2011)。通过燃料管理或野火来减少高严重火灾的面积，以创建抗火森林，需要在解决其他生态系统服务的生产和国家森林的社会经济需求方面作出一系列权衡。灭火费用，目前超过美国农业部林务局年度预算的50% (USDA FS 2015b)，可能会因恢复火而减少，然而，如果允许自然引燃，水质、野生动物、娱乐活动和视觉设施将在短期内受到影响，因为自然火会发展出抗火森林。火灾的相互作用在空间和时间上是高度不确定的，因此，与燃料处理相比，安排野火作为一种处理燃料的方法是一种复杂的方法，特别是在所有权、开发和不同的土地管理目标方面高度分散的景观中(Charnley等人，2017年)。此外，恢复野火产生的烟雾增加会对健康产生严重影响，并降低了农村社区的舒适价值，这些社区的经济可持续性依赖于野火(Liu et al. 2015, Schweizer和Cisneros 2017)。一个同样大的挑战将是管理消防经理面临的社会和政治风险，如果火灾逃逸，并导致经济损失，无论是恢复野火或规定的火灾(Hill 2000, Ryan等人，2013)。尽管在火灾事件中预测野火蔓延的技术和工具有所改进(Noonan-Wright et al. 2011)，但野火事件中管理者面临的高度不确定性和风险仍然是利用野火管理燃料的障碍，特别是在城市界面附近和其他高风险地区。

我们未来与Envision的合作将使用详细的决策标准，根据季节性和点火位置选择火灾(Ager等人2017年的图3-5)，从而更准确地代表旨在增加恢复野火燃烧面积的操作实践。通过放大特定的野火事件，可以将社会经济损失和扑灭成本降至最低，同时在可能引发未来严重火灾的关键地区减少燃料。在更广泛的背景下，基于agent的Envision政策建模系统还可以用于调查野火的许多其他社会和生物物理方面，并有助于解开气候、演替和管理对未来火灾制度的潜在影响。未来对该模型的研究可能有助于深入了解短期和长期野火风险管理之间的时间尺度不匹配(Cumming等人，2006年)，这导致了碎片化的野火风险治理系统(Steelman 2016年)。

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