《SCIENCE ADVANCES》：A weakened diurnal weather constraint leads to longer burning hours in North America
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为解决北美野火日益混乱的日内燃烧行为及其带来的紧急扑救与社会经济挑战，本研究利用2017–2023年高时分辨率地球静止卫星观测，结合机器学习模型重构了1975–2024年的潜在燃烧时数（PBH）。结果表明，气候驱动的日间天气约束减弱显著延长并加剧了燃烧时数，导致年PBH在50年间增长约36%，且春季与秋季增幅最大（48–57%）。这一发现揭示了野火制度转变的关键机制，强调未来管理需适应日益违背日间规律的火灾行为。
北美野火正经历深刻变革，不仅燃烧面积扩大、季节延长，其燃烧行为在一天之内也愈发难以预测。传统上，野火活动受日间天气循环的强烈约束——白天气温高、湿度低，火势容易蔓延；夜晚气温下降、湿度回升，火势往往减弱。然而，近年来北美多地野火频频“熬夜”燃烧，甚至整日整夜持续肆虐，如2023年毛伊岛大火、2024年贾斯珀火灾和2025年洛杉矶火灾，均在短时间内造成巨大破坏，给灭火行动和社区安全带来前所未有的挑战。这些“不守规矩”的日内动态，使得传统上依赖夜间进行压制作业的策略失效，也极大地压缩了应急响应和人员疏散的时间窗口。然而，以往研究多关注季节或年尺度的累积指标（如过火面积、火灾季节长度），对决定灭火实战成败的“小时级”燃烧规律却知之甚少。厘清野火在一天中何时燃烧、燃烧多久，以及这种模式如何随时间变化，对于提升扑救效率、模拟火灾发展和制定适应策略至关重要。
为了回答这些问题，一支研究团队整合了地球静止轨道环境卫星-R系列（GOES-R）的高时分辨率（最高5–15分钟）活跃火点观测数据和北美火灾空间数据库，系统分析了2017–2023年间8993场大型野火（>200公顷）的每小时燃烧动态。同时，他们利用欧洲中期天气预报中心再分析数据第五版（ERA5）的每小时气候变量和加拿大火险天气指数系统（CFWIS）的多个指数，训练随机森林（RF）机器学习模型来估计每小时燃烧状态的概率，并以此模型重构了1975–2024年共50年间北美可燃区域的潜在燃烧时数（PBH），揭示了小时级火灾潜在风险的长期变化趋势。这项研究于2026年发表在《SCIENCE ADVANCES》期刊上。
研究中采用的关键技术方法主要包括：利用GOES-R卫星的火灾/热点特征化全圆盘（FDCF）产品获取亚小时级活跃火点检测数据，用于计算活跃燃烧时数（ABH）和火灾辐射功率（FRP）；整合加拿大国家过火面积复合数据库（NBAC）和美国监测燃烧严重程度趋势（MTBS）数据库等获取火灾空间边界信息；基于ERA5再分析数据和CFWIS计算小时级和日级火险天气变量（如温度、相对湿度、风速、降水、FFMC、ISI等）；使用随机森林机器学习模型建立火险天气与每小时燃烧状态的预测关系，并评估了模型的稳健性；通过曼-肯德尔趋势检验和泰尔-森斜率估计法分析PBH的长期变化趋势。
研究结果
大型火灾的燃烧时间更长
对2017–2023年观测数据的分析显示，北美野火的活跃燃烧存在明显的经度梯度，西部山区和北方森林经历了最长的活跃燃烧时数。在亚热带和温带山区，约三分之一的活跃燃烧日持续燃烧时间超过12小时，亚热带山区甚至有12%的活跃日持续燃烧整整24小时。研究还发现，燃烧时数的延长与更高的火灾辐射功率（FRP）峰值强烈相关。约60%的火灾在首次被探测到的24小时内就达到了其事件最大FRP峰值，且有14%的活跃燃烧日的FRP峰值出现在夜间，这大大压缩了有效的灭火时间窗口。
长期趋势：小时级火灾潜力上升
研究人员利用训练好的随机森林模型，结合1975–2024年的历史ERA5数据，重构了北美地区的潜在燃烧时数（PBH）。趋势分析表明，在1975至2024年的50年间，北美可燃区域的总年PBH增长了约36%，其中北美西部地区的增长最为显著。空间上，52%的可燃区域呈现出PBH的显著增加趋势，而显著减少的区域不足0.5%。例如，加利福尼亚、俄勒冈、科罗拉多等州76%至93%的可燃区域PBH显著增加，年均增幅达9.6至11小时。季节方面，春季和秋季的PBH相对增幅最大，分别达到57%和48%，表明火灾季节在向两头延伸。
日间模式转变加剧火灾风险
年PBH的增加，既反映了每年潜在活跃天数（即至少拥有1个PBH的天数）的增多，也反映了每个活跃天内平均PBH的延长。研究发现，44%的可燃区域潜在活跃天数显著增加，50年间平均累计增加了26.2天；34%的区域日均PBH显著增加，平均每个活跃天增加了1.2个PBH。更值得警惕的是，极端PBH天数（≥12小时或24小时）的增长更为迅猛。在北方苔原林地西部，≥12 PBH的天数和24 PBH的天数在50年间分别增加了81%和233%；在温带山区西部，增幅也分别达到86%和225%。这标志着火灾行为正在向更持久、更极端的方向转变。
平行分析与场显著性检验
为确保结论稳健，研究还使用逻辑回归（LR）模型进行了平行分析，结果与随机森林模型的主要结论高度一致。此外，通过基于3年时间块的置换检验进行场显著性分析，证实了观测到的PBH显著增加网格比例（RF模型为52.14%）远超出随机置换产生的零分布（99百分位数为31.65%），表明北美大陆尺度的PBH上升趋势具有高度的统计学显著性。
研究结论与讨论
本研究发现，气候驱动下的日间天气约束减弱，是导致北美野火燃烧时间延长、强度加剧的一个关键机制。相对湿度和温度是驱动每小时燃烧概率的一级因素，其日间波动的减弱（如夜间湿度回升不足、非对称性变暖）使得火灾在传统上应趋于平静的时段仍能维持能量和蔓延潜力。这种日间基本循环的改变，累积产生了更长的火灾季节和更强的峰值燃烧期。
研究揭示的PBH长期增长趋势与多种火灾制度特征（如过火面积、火灾严重程度）的已有记录相符，并强调了季节性和区域性差异：春季和秋季的“肩季”火灾潜力增长更快；西部山区和北方林区是变化的核心区域；温带和亚热带地区在PBH增加的幅度和空间范围上均大于北方地区，这可能预示着极端火灾动态未来有持续北迁的趋势。
值得注意的是，本研究中重建的PBH反映的是天气条件允许活跃燃烧的“潜力”，并未编码燃料、点火源或灭火能力的变化。然而，在同一时期，燃料累积、干旱遗留效应、人类活动等因素会与变化的火险天气相互作用，共同决定最终的火灾影响。
综上所述，这项研究通过整合高时分辨率卫星观测与机器学习建模，首次在北美大陆尺度上定量揭示了野火小时级燃烧模式的长期变化趋势及其气候驱动机制。研究结果突显了日间天气约束减弱在重塑火灾行为中的核心作用，强调未来的火灾科学和管理需要创新方法，充分考虑并适应火灾在小时尺度上不断变化的动态特征，以应对日益严峻的野火挑战。
