劉 穎，李 鵬，尹 旭，肖池偉，施 冬

（1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；2.長江大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，武漢 430100）

火促進(jìn)了人類進(jìn)化與人類文明，也是森林與農(nóng)田等陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要影響因子（Baker et al.,2009; Berna et al., 2012; Lindskoug et al., 2020;McLauchlan et al., 2020）。當(dāng)前，火仍是熱帶刀耕火種、非法伐木、牧場開辟與農(nóng)田秸稈焚燒等經(jīng)濟(jì)有效的農(nóng)業(yè)實(shí)踐（Wees et al., 2021）。除雷電等引發(fā)的自然野火外，火尤其是植被火的發(fā)生發(fā)展與人類活動(dòng)息息相關(guān)（Leeuwen et al., 2014）。其中，熱帶雨林焚燒所導(dǎo)致的碳排放已成為氣候變化重要議題，而其所產(chǎn)生的空氣污染可能造成公共健康隱患（Marlier et al., 2012; Tinling et al., 2016）。21世紀(jì)以來，全球人為過火面積持續(xù)減少（Andela et al.,2017），但占全球七成以上的熱帶活躍火（Active fires）發(fā)生海拔卻呈上升趨勢（Li et al., 2020; Xiao et al., 2022），熱帶成為活躍火研究的重點(diǎn)區(qū)域。再者，活躍火的發(fā)生機(jī)理與發(fā)展過程是氣候變化與人類活動(dòng)背景下“人-火-氣候”研究的難點(diǎn)（Li et al., 2020; Xiao et al., 2022）。具體地，土地利用變化及厄爾尼諾等極端氣候事件等人-自然雙重因子，既加劇了活躍火發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，也使得以刀耕火種與伐木為代表的森林火與以秸稈焚燒為主的農(nóng)田火發(fā)生過程與機(jī)制更加復(fù)雜（Pan et al., 2018; Yin, 2020）。

遙感使全球火情實(shí)時(shí)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測成為可能（Hantson et al., 2013）。當(dāng)前，火災(zāi)遙感產(chǎn)品主要有衛(wèi)星過境時(shí)捕捉到的活躍火（即明火）與過火面積（Justice et al., 2002），其中前者指衛(wèi)星過境時(shí)監(jiān)測到正在燃燒的火（含煙羽）。2006 年，美國國家航空航天局（NASA）建立了火災(zāi)信息資源管理系統(tǒng)（FIRMS）平臺(tái)（Davies et al., 2008），之后陸續(xù)發(fā)布了MODIS 與VIIRS 等活躍火近實(shí)時(shí)位置矢量點(diǎn)產(chǎn)品，為宏觀層面研究全球活躍火發(fā)生特征與發(fā)展過程提供了穩(wěn)定連續(xù)且一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)（李鵬 等，2019；Li et al., 2020；劉佳 等，2020；劉穎 等，2021）。一般地，植被火的發(fā)生發(fā)展與特定時(shí)期（如旱季）與時(shí)段（如午后）的主動(dòng)焚燒或燃料可用性有關(guān)（Knorr et al., 2016）。具體到火災(zāi)遙感產(chǎn)品，主要表現(xiàn)為發(fā)生頻次與強(qiáng)度、過火面積、焚燒強(qiáng)度、致火成因（類型）和火災(zāi)排放等明顯不同（Mcwethy et al., 2010; Hantson et al., 2015; Benali et al., 2017; Ward et al., 2018）。

活躍火與人口格網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的不斷豐富（Schroeder et al., 2014; Giglio et al., 2016; Leyk et al., 2019），為研究全球人-火關(guān)系及其動(dòng)態(tài)發(fā)展提供了新的契機(jī)。其中，LandScan數(shù)據(jù)集在中南半島5 國層面，具有較高的精度和適用性（Yin et al.,2021）。一般而言，影響人-火關(guān)系的自然與人文因子包括地形、氣候、水文、植被、土地利用以及人口與居民點(diǎn)分布等（Bistinas et al., 2013; Bistinas et al., 2014）。以東南亞主要國家為例，活躍火發(fā)生頻次隨人口密度增加呈現(xiàn)先增后減至平穩(wěn)變化的趨勢，且多集中于各國人口稀少的農(nóng)村和森林區(qū)（李文君 等，2020）。在北美，火情活動(dòng)與人口密度存在相似的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即火災(zāi)概率隨著人類影響的增加而降低（Parisien et al., 2016）。相反地，人口密度被認(rèn)為是影響澳大利亞東南部火情空間分布的重要變量，人口密度越高，火情發(fā)生頻次更頻繁（Collins et al., 2015）?？梢?，不同火情類型與人口密度的時(shí)空關(guān)聯(lián)存在差異。然而，作為熱帶地區(qū)火情發(fā)生的2 種主要類型，即森林火和農(nóng)田火，兩者與區(qū)域人口密度的空間關(guān)系與動(dòng)態(tài)發(fā)展尚缺乏系統(tǒng)研究。鑒于森林與農(nóng)田分布特征及其與人口的空間關(guān)系存在差異，二者與區(qū)域人口密度的空間關(guān)系是否一致？區(qū)域（國別）差異如何？隨著人口增長或遷移，其與人口密度空間關(guān)系如何變化？

利用2003—2019 年MODIS C6 活躍火和同期LandScan 人口密度、土地覆被產(chǎn)品，基于GIS 漁網(wǎng)、雙變量空間相關(guān)性等方法，聚焦中南半島農(nóng)-林活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度空間關(guān)聯(lián)與耦合特征及其動(dòng)態(tài)變化，本文旨在探討以下問題：1）農(nóng)田活躍火、森林活躍火發(fā)生強(qiáng)度與中南半島人口密度的空間相關(guān)性（像元層面）及其區(qū)域差異；2）對比2003—2010 年與2011—2019 年農(nóng)田活躍火、森林活躍火發(fā)生強(qiáng)度與區(qū)域人口密度的時(shí)空關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)特征。以期為探索熱帶地區(qū)農(nóng)田與森林活躍火的發(fā)生機(jī)理與發(fā)展機(jī)制提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

森林與農(nóng)田是中南半島主要國家（柬埔寨、老撾、緬甸、泰國和越南）的2種主要土地覆被類型，如2020年GlobalLand30覆被產(chǎn)品（陳軍 等，2017）顯示二者約占90% （其中森林占56%，農(nóng)田占34%）。老撾、緬甸、柬埔寨與越南以森林為主，泰國以農(nóng)田為主，其中老撾森林近占80%（圖1-a）。在氣候變化和人類活動(dòng)共同作用下，農(nóng)作物秸稈焚燒、野火、及人為（如刀耕火種）林火等活躍火頻發(fā)（李鵬 等，2019；李文君 等，2020）。2003—2019 年，中南半島人口密度總體增加。根據(jù)Land‐Scan 人口密度數(shù)據(jù)（Bhaduri et al., 2007），半島人口稀少區(qū)（1～25 人/km2）近占45%，相應(yīng)人口約665萬（格網(wǎng)統(tǒng)計(jì)）。其中，人口密度<1人/km2的區(qū)域（即人口極稀區(qū)）約占1/4。人口中等區(qū)（>25～100人/km2）近占21%，共2 398萬人；越南與泰國人口密度高于其他3 國（圖1-b）。森林主要分布在人口極稀和人口稀少區(qū)，農(nóng)田主要分布在人口中等區(qū)。2003—2019年中南半島活躍火發(fā)生頻次累計(jì)達(dá)3.19×106次（李鵬 等，2019），發(fā)生強(qiáng)度以1次/a為主（圖1-c）。農(nóng)田活躍火（農(nóng)火）發(fā)生頻次年內(nèi)累計(jì)達(dá)0.41×106次，占總頻次的13%，其中泰國農(nóng)火累計(jì)發(fā)生頻次最高，在半島頻次中近占1/2，其后分別為緬甸、柬埔寨、越南、老撾。森林活躍火（林火）發(fā)生頻次年內(nèi)累計(jì)達(dá)2.41×106次，占總頻次的76%，其中緬甸（39%）、老撾（24%）兩國林火累計(jì)發(fā)生頻次高于柬埔寨、泰國、越南。農(nóng)火發(fā)生強(qiáng)度范圍在1～6 次/a，而林火發(fā)生強(qiáng)度在1～9 次/a。鑒于中南半島年內(nèi)農(nóng)/林火累計(jì)發(fā)生頻次近占90%，本文重點(diǎn)探討中南半島農(nóng)/林活躍火與人口分布的時(shí)空關(guān)聯(lián)及其動(dòng)態(tài)特征。

圖1 中南半島土地覆被類型（a）、人口密度（b）及活躍火發(fā)生強(qiáng)度（c）分布Fig.1 Distribution of the land cover (a), population density (b) and occurrence intensity of active fire (c) in Mainland Southeast Asia

2 數(shù)據(jù)來源

2.1 MODIS C6活躍火數(shù)據(jù)

美國國家航空航天局（NASA）火災(zāi)信息資源管理系統(tǒng)（FIRMS）（Davies et al., 2008）提供的MODIS Collection 6（MODIS C6）活躍火產(chǎn)品①https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/download/是由Terra/Aqua 衛(wèi)星影像研制而成。Terra 與Aqua 分別于2000年11月（每日上/下午T 10:30）和2002年7 月（每日上/下午T 01:30）起進(jìn)行地表火等觀測，時(shí)間覆蓋較長，且活躍火主要為公里格網(wǎng)對應(yīng)的中心點(diǎn)。除活躍火經(jīng)緯度外，該產(chǎn)品還提供了發(fā)生時(shí)間、亮度、火輻射能量、置信度等信息（Giglio et al., 2003; Schroeder et al., 2014）。本文利用MODIS C6活躍火產(chǎn)品中的發(fā)生位置與發(fā)生日期2個(gè)屬性特征。該產(chǎn)品基于MOD14/MYD14 火災(zāi)和熱異常算法，即根據(jù)熱紅外波段檢測到的亮度和溫度異常識(shí)別火災(zāi)信息，包括衛(wèi)星過境時(shí)監(jiān)測到的活躍火和其他熱異常（如火山）（Giglio et al., 2016）。2002年7月前，MODIS C6產(chǎn)品僅包括Terra衛(wèi)星獲取的活躍火信息，與后續(xù)年份活躍火信息相比明顯偏少，不利于年際比較，故僅采用2003—2019年活躍火數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析。

2.2 LandScan人口密度數(shù)據(jù)

LandScan 是由美國能源部橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（Oak Ridge National Laboratory）研制的全球人口格網(wǎng)數(shù)據(jù)集②https://www.satpalda.com/product/landscan/，其像元值代表單位面積內(nèi)24 h 的平均人口數(shù)，空間分辨率為1 km。其制備原理是收集各國權(quán)威可信的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（通常到省級(jí)），采用GIS 和遙感相結(jié)合的方法，構(gòu)建基于坡度、道路可達(dá)性、土地覆被、城市密度、夜間燈光的權(quán)重模型，逐像元計(jì)算人口分布概率系數(shù)，以各行政區(qū)界線和人口總數(shù)作為控制條件，并用高分辨率影像進(jìn)行檢驗(yàn)（柏中強(qiáng) 等，2013）。LandScan于2000年起實(shí)現(xiàn)年際更新，已被廣泛應(yīng)用于人口相關(guān)研究（Calka et al., 2019）。本文利用中南半島2003—2019年LandScan人口密度數(shù)據(jù)，分析中南半島農(nóng)-林活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度的空間相關(guān)性及其相應(yīng)格網(wǎng)內(nèi)的人口數(shù)。

2.3 MCD12Q1土地覆被數(shù)據(jù)產(chǎn)品

MODIS 土地覆被數(shù)據(jù)產(chǎn)品MCD12Q1 提供了2001—2019 年每年的全球土地覆蓋類型數(shù)據(jù)③https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod12.php，空間分辨率為500 m。該產(chǎn)品根據(jù)MODIS Terra 和Aqua反射率數(shù)據(jù)并利用監(jiān)督分類方法研制，同時(shí)結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和輔助信息進(jìn)一步細(xì)化特定類別。具體地，先驗(yàn)信息包括國際地圈-生物圈計(jì)劃的全球植被分類（IGBP）、馬里蘭大學(xué)植被分類（UMD）、葉面積指數(shù)/光合有效輻射分量（LAI-FPAR）、凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）、植物功能類（PFT）和糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）土地覆被分類系統(tǒng)（LCCS）6種不同分類方案（Friedl et al., 2019）。選取IGBP分類后的產(chǎn)品與GlobalLand 300覆被產(chǎn)品、活躍火產(chǎn)品進(jìn)行疊加，將農(nóng)田內(nèi)活躍火定義為“農(nóng)田活躍火”，森林內(nèi)活躍火定義為“森林活躍火”。

3 研究方法

3.1 基于GIS漁網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)分析

基于ArcGIS 10.4 創(chuàng)建漁網(wǎng)工具，創(chuàng)建中南半島1 km×1 km 格網(wǎng)系統(tǒng)并對所有格網(wǎng)進(jìn)行編碼處理，總計(jì)2 164 191 個(gè)格網(wǎng)。2003—2019 年中南半島至少發(fā)生過1 次活躍火的格網(wǎng)占47%，即“有火區(qū)”。其中，在農(nóng)田至少發(fā)生過1 次活躍火的格網(wǎng)（“農(nóng)火區(qū)”）共208 350 個(gè)，占“有火區(qū)”格網(wǎng)的20%，且泰國“農(nóng)火區(qū)”占比過半。在森林至少發(fā)生過1次活躍火的格網(wǎng)（“林火區(qū)”）共787 915個(gè)，占“有火區(qū)”格網(wǎng)的77%，且緬甸“林火區(qū)”占比超過2/5。

發(fā)生強(qiáng)度I表征不同格網(wǎng)內(nèi)活躍火每年可能的發(fā)生頻次（劉佳 等，2020），公式為：

式中：I表示單個(gè)格網(wǎng)內(nèi)活躍火的發(fā)生強(qiáng)度；F表示單個(gè)格網(wǎng)內(nèi)活躍火的累計(jì)發(fā)生頻次；N表示該格網(wǎng)2003—2019 年有活躍火發(fā)生的年數(shù)。經(jīng)計(jì)算得到，近17年間活躍火發(fā)生強(qiáng)度為1～31次/a。

3.2 Pearson相關(guān)系數(shù)

以2003—2019 年人-火數(shù)據(jù)為樣本，通過相關(guān)系數(shù)評估活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度空間相關(guān)性的強(qiáng)弱。Pearson相關(guān)系數(shù)已廣泛用于度量雙變量之間的相關(guān)程度（Pearson, 1920），一般用r表示，其被定義為2個(gè)變量之間協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商，公式為：

式中：n為變量X、Y的樣本數(shù)；Xi和Yi表示變量X、Y的樣本數(shù)據(jù)；Xˉ和Yˉ表示變量X、Y的樣本均值。r的取值在 [-1, 1]，正負(fù)值分別表示正、負(fù)相關(guān)（0值代表無線性相關(guān)）；絕對值越大，表明相關(guān)性越強(qiáng)。經(jīng)計(jì)算得到，各格網(wǎng)活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度的相關(guān)系數(shù)在-0.2～1.0 之間，且通過顯著性水平檢驗(yàn)（P< 0.05）。為便于后續(xù)分析，將相關(guān)系數(shù)劃分為負(fù)相關(guān)（-0.2～0）、無相關(guān)（0）、弱正相關(guān)（0～0.4）、中正相關(guān)（＞0.4～0.6）和強(qiáng)正相關(guān)（＞0.6～1.0）（Pearson, 1920）。

4 結(jié)果分析

4.1 活躍火發(fā)生與人口分布的時(shí)空關(guān)聯(lián)特征

4.1.1 “有火區(qū)”及其相應(yīng)人口年際變化特征2003—2019年，中南半島“有火區(qū)”格網(wǎng)數(shù)及其人口規(guī)模分別呈減少與增加趨勢（圖2-a），顯示活躍火發(fā)生發(fā)展與人口分布關(guān)系漸趨緊密。其中，“有火區(qū)”格網(wǎng)數(shù)年際減幅較?。ň€性擬合函數(shù)斜率r=-0.23），多年均值為15.63 萬（±4.74 萬）。相比之下，“有火區(qū)”人口規(guī)模年際增幅較大（r=1.29），年均值為567.24萬（±143.98萬）。就國家而言，柬埔寨、老撾、泰國3 國（圖2-b、圖2-c、圖2-e）“有火區(qū)”及其人口規(guī)模年際變化特征一致性較高。其中，柬埔寨相應(yīng)人口增幅較小，老撾保持平穩(wěn)，泰國總體減少，柬埔寨、老撾、泰國的r值分別為0.09、0.004和-0.25。然而，緬甸（圖2-d）和越南（圖2-f）“有火區(qū)”及其人口規(guī)模年際變化呈現(xiàn)反向特征。其中，緬甸“有火區(qū)”減少趨勢強(qiáng)于越南，但越南“有火區(qū)”人口增加趨勢強(qiáng)于緬甸，r值分別為1.08和0.38。

圖2 中南半島2003—2019年“有火區(qū)”相應(yīng)人口年際變化Fig.2 Annual changes in the population of "fire-affected grids" in Mainland Southeast Asia during 2003-2019

4.1.2 活躍火發(fā)生與人口密度空間相關(guān)性分析2003—2019年，中南半島約80%“有火區(qū)”活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度存在空間正相關(guān)性，格網(wǎng)內(nèi)年均人口超過4 600萬，約占總?cè)丝诘?/5。其中，中等相關(guān)及以上格網(wǎng)數(shù)約占3/4，主要分布在老撾北部、柬埔寨東北部、泰國中/東部和緬甸東/西部。這些區(qū)域以山體、高原為主，多森林分布，人口密度低（< 25 人/km2），通常為半島主體民族（泰、緬、佬與高棉）以外的少數(shù)民族分布區(qū)，刀耕火種是其主要農(nóng)業(yè)實(shí)踐（Li et al., 2018; Li et al., 2022）。相反，13.10%和3.96%的中南半島“有火區(qū)”顯示，活躍火發(fā)生與人口分布存在無相關(guān)或弱負(fù)相關(guān)，無相關(guān)格網(wǎng)年均相應(yīng)人口僅7萬，集中在緬甸若開山脈、老撾長山山脈等邊境地區(qū)；弱負(fù)相關(guān)格網(wǎng)年均相應(yīng)人口為187萬，集中在緬甸東部撣邦高原和柬埔寨西北部（表1、圖3）。就國家而言，越南活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布正相關(guān)性最高，相應(yīng)格網(wǎng)占比超90%，其次為泰國、柬埔寨、老撾，相應(yīng)格網(wǎng)占比均超80%，緬甸較低（＜80%）。

表1 中南半島及其五國活躍火發(fā)生與人口分布不同等級(jí)相關(guān)性格網(wǎng)占比及相應(yīng)人口統(tǒng)計(jì)Table 1 Proportions of grids under various correlation between active fire occurrence and population density and its corresponding population in Mainland Southeast Asia and its five countries

圖3 中南半島2003—2019年活躍火發(fā)生與人口密度相關(guān)性空間分布Fig.3 Spatial distribution of correlation between active fire occurrence and population density in Mainland Southeast Asia during 2003-2019

4.1.3 “農(nóng)/林火區(qū)”活躍火發(fā)生與人口密度空間關(guān)聯(lián)差異 2003—2019年，中南半島“農(nóng)/林火區(qū)”多年平均人口約408萬，占逐年“有火區(qū)”人口的72%（圖4-a）。其中，“農(nóng)火區(qū)”人口占比超過2/5，總體呈緩慢下降趨勢（r=-0.005），年均人口約233萬；“林火區(qū)”人口占比總體保持平穩(wěn)，均值為31%（±4%）。就5國而言（圖4-b～f），除越南以外，其余4國“農(nóng)/林火區(qū)”人口占比均在80%左右，且緬甸最高（近85%）。其次為柬埔寨、老撾、泰國，其中，泰國“農(nóng)火區(qū)”人口相應(yīng)占比達(dá)60%，老撾“林火區(qū)”人口相應(yīng)占比高達(dá)73%，這與各國農(nóng)/林火及其人口分布有關(guān)。從時(shí)間特征看，老撾“農(nóng)林火區(qū)”相應(yīng)人口占比年際變化最小，其“林火區(qū)”與“農(nóng)火區(qū)”人口占比均值分別為73%（±3%）和7%（±3%）；而越南“農(nóng)/林火區(qū)”相應(yīng)人口占比年際變化最大，其“林火區(qū)”與“農(nóng)火區(qū)”相應(yīng)均值為27%（±7%）和30%（±11%）。

圖4 中南半島及其五國2003—2019年“農(nóng)/林火區(qū)”相應(yīng)人口年際占比變化Fig.4 Annual changes in the proportion of corresponding population in "cropland and forest fire-affected grids"in Mainland Southeast Asia and its five countries during 2003-2019

中南半島“農(nóng)火區(qū)”與人口分布的空間正相關(guān)性高于“林火區(qū)”，前者相應(yīng)人口亦較多?！稗r(nóng)火區(qū)”超九成格網(wǎng)與人口分布存在空間正相關(guān)性，其中強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)近占80%（圖5-a），相應(yīng)年均人口約1 931萬（圖5-b）。類似地，“林火區(qū)”超75%格網(wǎng)與人口分布存在空間正相關(guān)性，其中強(qiáng)相關(guān)格網(wǎng)占64%（圖5-c），相應(yīng)年均人口約1 008 萬（圖5-d），但仍有超20%的“林火區(qū)”與人口分布為無相關(guān)或弱負(fù)相關(guān)性。從國家看，5 國“農(nóng)火區(qū)”與人口分布正相關(guān)性均較高，其中泰國“農(nóng)火區(qū)”強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)相應(yīng)人口高達(dá)897萬；越南林火與人口分布的正相關(guān)性高于其他4國，這可能跟各國活躍火不同類型及其人口分布有關(guān)。

4.2 農(nóng)田活躍火發(fā)生與人口分布動(dòng)態(tài)發(fā)展特征

4.2.1 農(nóng)田活躍火空間分布動(dòng)態(tài)特征 中南半島及其五國2003—2010 年和2011—2019 年2 個(gè)時(shí)期內(nèi)，農(nóng)田活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布空間相關(guān)性表明（表2）：2003—2010 年，超九成的“農(nóng)火區(qū)”與人口分布存在強(qiáng)正相關(guān)性，主要分布在緬甸南部、泰國中/東部等人口密度在25～100 人/km2的區(qū)域（圖6-a），這些區(qū)域主要為兩國主要農(nóng)業(yè)（水稻、玉米等）生產(chǎn)區(qū)。2011—2019 年，超80%的“農(nóng)火區(qū)”與人口分布存在強(qiáng)正相關(guān)性，其空間分布與前8年強(qiáng)正相關(guān)一致（圖6-b）。2 個(gè)時(shí)期相比，后一階段農(nóng)火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布的正相關(guān)性明顯減弱，其強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)占比從94.89%減少至80.13%；相反，弱、中正相關(guān)格網(wǎng)占比從3.8%增至16.64%。正相關(guān)性強(qiáng)度變化背后的原因或機(jī)理值得后續(xù)深入研究。從五國看，2003—2010 年與2011—2019 年各國不同等級(jí)相關(guān)性格網(wǎng)占比與中南半島基本一致，但國別差異較大。2003—2010年，泰國強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)在本國年內(nèi)“農(nóng)火區(qū)”中的占比高達(dá)98.34%，而老撾相應(yīng)占比最低（90.60%）。2011—2019 年，各國強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)占比均有不同程度減少，但泰國、老撾仍分別屬最高（82.94%）和最低（56.61%）。老撾強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)占比與2011年之前相比減幅最多（33.99%），泰國減幅最少（15.4%，表2）。

表2 中南半島及其五國農(nóng)火發(fā)生與人口分布不同等級(jí)相關(guān)性格網(wǎng)占比統(tǒng)計(jì)Table 2 Proportions of grids under various correlation between agricultural fire occurrence and population density in Mainland Southeast Asia and its five countries %

圖6 中南半島2003—2019年“農(nóng)火區(qū)”活躍火發(fā)生與人口密度相關(guān)性空間分布Fig.6 Spatial distribution of correlation between active fire occurrence and population density of agricultural fire-affected grids in Mainland Southeast Asia during 2003-2019

4.2.2 人口規(guī)模動(dòng)態(tài)變化 2003—2010 年，中南半島“農(nóng)火區(qū)”年均人口為1 373 萬，且強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)年均人口近占98%（圖7-a）。2011—2019 年，“農(nóng)火區(qū)”年均人口增加到1 640 萬，除強(qiáng)正相關(guān)外，弱、中正相關(guān)年均人口均有所增加（圖7-b）；其中，弱、中正相關(guān)格網(wǎng)相應(yīng)人口占比分別增加到8%和9%，強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)相應(yīng)人口占比則減少至79%。一方面，2011—2019 年除強(qiáng)正相關(guān)外，弱、中正相關(guān)格網(wǎng)占比均增加；另一方面，世界銀行統(tǒng)計(jì)④https://data.worldbank.org/數(shù)據(jù)顯示，2003—2019 年中南半島人口總數(shù)呈較快增加趨勢。就五國而言，2003—2010年，各國“農(nóng)火區(qū)”內(nèi)強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)年均人口數(shù)在五國均居最高值，其中泰國最高（712 萬）、老撾最少（22萬），這與泰國、老撾“農(nóng)火區(qū)”格網(wǎng)占比與人口總量差異有關(guān)。與前8年相比，2011—2019年柬埔寨、緬甸、越南“農(nóng)火區(qū)”年均人口均有所增加，老撾、泰國有所減少；其中，越南增加了164 萬，泰國減少了66萬。從不同等級(jí)相關(guān)格網(wǎng)人數(shù)來看，2011—2019年緬甸、越南強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)人數(shù)同樣增加，老撾、泰國同樣減少（見圖7-b）。世界銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2003—2019年越南、緬甸農(nóng)村人口均總體增加，泰國農(nóng)村人口則逐年減少。

圖7 中南半島及其五國2003—2019年農(nóng)火發(fā)生與人口分布不同等級(jí)相關(guān)性相應(yīng)格網(wǎng)人數(shù)Fig.7 Populations in grids of various correlation between agricultural fire occurrence and population density in Mainland Southeast Asia and its five countries during 2003-2019

4.3 森林活躍火發(fā)生與人口分布動(dòng)態(tài)發(fā)展特征

4.3.1 森林活躍火空間分布動(dòng)態(tài)特征 2003—2010年，中南半島近77%的“林火區(qū)”與人口分布存在強(qiáng)正相關(guān)性（表3），主要分布在緬甸東/西部、老撾北部、柬埔寨東北部等人口密度＜25人/km2的區(qū)域（圖8-a），即“林火區(qū)”人口規(guī)模明顯少于“農(nóng)火區(qū)”；同時(shí)有超20%的“林火區(qū)”與人口分布無相關(guān)性。2011—2019年，仍有超65%的“林火區(qū)”與人口分布存在強(qiáng)正相關(guān)性，強(qiáng)相關(guān)格網(wǎng)分布與前8年極強(qiáng)相關(guān)格網(wǎng)分布基本一致（圖8-b），但仍有18.02%的“林火區(qū)”與人口分布無相關(guān)性?？梢?，前一階段林火發(fā)生與人口分布的正相關(guān)性更強(qiáng)，后一階段強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)占比與前者相比減少了11.23%。這與同期熱帶過火面積持續(xù)減少的結(jié)論相一致（Andela et al., 2017）。從五國看，2003—2010年與2011—2019年各國不同等級(jí)相關(guān)性格網(wǎng)占比差異較大。2003—2010年，越南、老撾強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)在本國“林火區(qū)”中的占比分別達(dá)85.01% 和82.78%，其他3 國相應(yīng)占比仍超過70%。2011—2019年，越南、老撾強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)相應(yīng)占比仍居前兩位，分別為70.11%和69.95%?？芍?，5國后一階段林火發(fā)生與人口分布的正相關(guān)性均低于前一階段，其中越南、泰國強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)占比與前者相比減少較多，分別減少了14.9%和14.35%。

表3 中南半島及其五國林火發(fā)生與人口分布不同等級(jí)相關(guān)性格網(wǎng)占比統(tǒng)計(jì)Table 3 Proportions of grids under various correlation between forest fire occurrence and population density in Mainland Southeast Asia and its five countries %

圖8 中南半島2003—2019年“林火區(qū)”活躍火發(fā)生與人口密度相關(guān)性空間分布Fig.8 Spatial distribution of correlation between active fire occurrence and population density of forest fire-affected grids in Mainland Southeast Asia during 2003-2019

4.3.2 人口規(guī)模動(dòng)態(tài)變化 2003—2010 年中南半島林火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)年均人口達(dá)752 萬，占年內(nèi)“林火區(qū)”年均人口的93%（圖9-a）。2011—2019年，強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)年均人口減至688 萬，相應(yīng)占比減至67%（圖9-b）。然而，2011年以來“林火區(qū)”年均人口與前8年相比總體增加了218萬，且除強(qiáng)正相關(guān)外，弱、中正相關(guān)格網(wǎng)年均人口均有所增加，二者共增加了200萬人，而強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)相應(yīng)人口減少了65 萬。2011—2019 年除強(qiáng)正相關(guān)外，弱、中正相關(guān)格網(wǎng)占比均增加，且中南半島總?cè)丝谥鹉暝黾涌赡苁菍?dǎo)致“林火區(qū)”相應(yīng)人口總體增加的原因之一。就五國而言，2003—2010年，各國“林火區(qū)”強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)年均人口數(shù)在五國同樣均居最高值，且越南最高（197萬）、柬埔寨最少（56 萬），這與各國“林火區(qū)”分布與總?cè)丝诓町愑嘘P(guān)。與前期相比，2011—2019年除泰國以外的其他4國“林火區(qū)”年均人口均有不同程度的增加，其中越南最多（115 萬），老撾最少（5萬）。這與越南與老撾人口規(guī)模有關(guān)，且越南農(nóng)林經(jīng)濟(jì)強(qiáng)于老撾。從不同等級(jí)相關(guān)格網(wǎng)人數(shù)看，2011—2019年老撾、泰國強(qiáng)正相關(guān)格網(wǎng)人數(shù)均減少了超過30萬，而其他3國則有小幅增加（見圖9）。

圖9 中南半島及其五國2003—2019年林火發(fā)生與人口分布不同等級(jí)相關(guān)性相應(yīng)格網(wǎng)人數(shù)Fig.9 Populations in grids of various correlation between forest fire occurrence and population density in Mainland Southeast Asia and its five countries during 2003-2019

5 結(jié)論與討論

基于2003—2019年FIRMS MODIS 活躍火矢量產(chǎn)品和LandScan人口密度柵格數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS 漁網(wǎng)分析、雙變量相關(guān)性分析等方法，定量分析了中南半島活躍火、農(nóng)火和林火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布的空間關(guān)聯(lián)特征及其動(dòng)態(tài)發(fā)展特征，主要研究結(jié)論有：

1）中南半島年內(nèi)約80%“有火區(qū)”活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布存在空間正相關(guān)性，其格網(wǎng)內(nèi)年均人口超4 600 萬。中等正相關(guān)及以上（r>0.4）格網(wǎng)近占3/4，主要分布在泰國中/東部、緬甸東/西部、老撾北部和柬埔寨東北部等多森林、人口稀少（<25人/km2）的區(qū)域。

2）中南半島“農(nóng)/林火區(qū)”多年平均人口約408 萬，“農(nóng)火區(qū)”與“林火區(qū)”人口各占41%與31%。前者超九成格網(wǎng)、后者近3/4 格網(wǎng)與人口分布存在空間正相關(guān)性，相應(yīng)年均人口分別為1 931萬和1 008萬。

3）中南半島年內(nèi)“農(nóng)火區(qū)”強(qiáng)相關(guān)格網(wǎng)主要分布在緬甸南部、泰國中/東部等人口密度在25～100人/km2的區(qū)域?！傲只饏^(qū)”相應(yīng)格網(wǎng)主要分布在緬甸東/西部、老撾北部、柬埔寨東北部等人口密度<25人/km2的區(qū)域。

4）受人口增長影響，2003—2010 年農(nóng)火和林火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布相關(guān)性雖明顯高于2011—2019年，但后一階段“農(nóng)火區(qū)”與“林火區(qū)”年均人口均有不同程度增加。

活躍火發(fā)生機(jī)理與發(fā)展過程受到氣候變化與人類活動(dòng)的綜合影響。在氣候變化與人類活動(dòng)加劇大背景下，“人-火-氣候”仍是當(dāng)前活躍火研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。本文雖在公里格網(wǎng)層面揭示了21世紀(jì)近20年中南半島活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布相關(guān)性及其動(dòng)態(tài)發(fā)展特征，但對于不同類型活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口分布空間關(guān)聯(lián)變化背后的原因與機(jī)理缺乏實(shí)證研究。這是后續(xù)研究需要重視與著重加強(qiáng)的領(lǐng)域。此外，本文所涉及格網(wǎng)人口數(shù)量并非活躍火實(shí)際影響人口，而是相應(yīng)格網(wǎng)中所含人口的數(shù)量。未來，應(yīng)加強(qiáng)研究不同類型活躍火對人口分布的影響程度。針對活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度弱相關(guān)或無相關(guān)性的區(qū)域（格網(wǎng)），需要引入更高精度人-火數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行深入分析。一方面，LandScan雖表現(xiàn)出較高的空間異質(zhì)性，這在很大程度上是由研究區(qū)復(fù)雜的地形和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件所造成的（Xu et al.,2021），從而導(dǎo)致這些區(qū)域內(nèi)活躍火發(fā)生強(qiáng)度與人口密度的相關(guān)性比實(shí)際情況偏低。另一方面，無相關(guān)并不代表活躍火與人口完全無關(guān)，還可能與活躍火數(shù)據(jù)本身以及“人-火”之間的空間距離有關(guān)。此外，選取人口密度作為人類活動(dòng)的指標(biāo)因子較為單一。未來可考慮利用空間分辨率更高的活躍火數(shù)據(jù)（如VIIRS/375 m）和人口密度數(shù)據(jù)（如WorldPop/100 m），在全球特別是在熱帶地區(qū)探索“人-火”關(guān)系及其發(fā)生發(fā)展機(jī)理。