《Biological Reviews》：Spatial metrics in fire ecology: seeking consistency amidst complexity
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本文系统综述了火生态学中空间度量指标的应用趋势与挑战，指出遥感等技术进步催生了度量指标的多样化，但导致研究间可比性下降。作者通过主题建模（1991-2025年）发现火生态学研究从单一火制度要素转向整合空间格局的综合分析，并提出在保持生态相关性的前提下采用标准化度量（如FRAGSTATS、landscapemetrics R包）、结合景观背景（如dNBR、NMDS）等建议，为火生态学研究协调性与精准性的平衡提供重要指导。
一、火生态学空间度量的发展趋势
通过潜在狄利克雷分布（LDA）主题建模对1991-2025年间8826篇火生态学文献的分析显示，研究热点呈现明显演变规律。空间（Topic 17）、时间（Topic 18）等传统火制度组分的关注度显著下降，而气候变化（Topic 2）、遥感（Topic 13）等综合空间分析主题呈上升趋势。非度量多维尺度分析（NMDS）表明，火生态学研究正从点状观测（如单次火事件）转向整合多维度火制度特征的综合分析，这种转变与遥感（Landsat、MODIS）、地理信息系统（GIS）等技术进步密切相关。
二、空间度量应用的变异特征
对930篇文献的定性综述发现，空间度量的选择存在显著差异，主要体现在三类场景：
- 1.
火事件与火制度层面：火事件研究多采用精细尺度指标（如火斑块形状复杂度），而火制度研究倾向使用景观级指标（如火烧面积加权平均值）
- 2.
生物群系特异性：热带稀树草原研究侧重火季节性格局，温带森林更关注火严重度空间异质性
- 3.
技术方法差异：63%的研究使用卫星遥感（dNBR、RdNBR等），21%结合地面验证，模拟模型（如FRAGSTATS）多用于火扩散动力学研究
三、生态过程驱动的度量定制化
研究表明度量选择需匹配三个层面的生态背景：
- •
数据背景：遥感数据分辨率（如30米Landsat影像）决定可分析的景观粒度
- •
景观背景：地形粗糙度、降雨格局等环境梯度会调节火格局的生态效应
- •
物种背景：生物扩散能力（如黑背啄木鸟的年龄依赖性栖息地选择）直接影响空间度量相关性
例如，基于信息论的新度量（如空间熵H(y)、相对互信息U）能同时量化火斑块组成多样性与配置复杂性，在高度异质景观中展现优势。
四、协调一致性与特异性的度量框架
为解决度量标准化难题，提出三级建议体系：
- 1.
基础报告指标：强制要求所有研究报告火面积加权平均值、火斑块分形维数等核心指标
- 2.
技术规范：明确火严重度分类标准（如dNBR的-0.6~1.2阈值划分）、时空边界定义
- 3.
新兴技术整合：推荐使用landscapemetrics R包计算景观指标，机器学习（如Google Earth Engine）提升火效应预测精度
五、火生态学的未来方向
火生态学正经历从描述性向预测性研究的转变。通过将信息论度量（如玻尔兹曼熵）与传统景观指数结合，建立火格局-生态过程响应模型，可突破当前研究可比性瓶颈。未来需加强多学科交叉，尤其注重火扩散动力学（火速度、持续时间的面积加权均值）与生物地球化学循环的耦合研究，为全球变化下的火管理提供理论支撑。
