火災(zāi)是一個關(guān)鍵的生態(tài)干擾因素，其對人類社會和生態(tài)系統(tǒng)的影響遠遠超出了其直接燃燒范圍（Kablick等人，2020年）。近年來，即使在以前火災(zāi)較為罕見的地區(qū)和季節(jié)，野火的頻率也在增加（Bowman等人，2020年）。燃燒面積（BA）是評估火災(zāi)活動的重要指標(biāo)，它不僅提供了關(guān)于火災(zāi)動態(tài)的基本信息（Ling等人，2015年），還是計算碳、溫室氣體和氣溶膠排放的關(guān)鍵參數(shù)（Chuvieco等人，2018年）。因此，準(zhǔn)確估計BA對于理解生物量燃燒及其對全球和區(qū)域碳氮循環(huán)的影響至關(guān)重要（van der Werf等人，2010年）。

火災(zāi)檢測方法主要包括地面巡邏、近地面監(jiān)視、空中偵察和衛(wèi)星遙感技術(shù)（Alkhatib，2014年；Qin等人，2020年）。其中，衛(wèi)星遙感技術(shù)最近已成為主要的火災(zāi)檢測手段，利用衛(wèi)星圖像中的熱紅外波段的熱異常現(xiàn)象（Calle和Casanova，2008年）。它具有成本低、檢測范圍廣、時間分辨率高和精度高的優(yōu)點，因此在火災(zāi)數(shù)據(jù)收集中得到廣泛應(yīng)用。目前，從多種衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)集中衍生出了許多不同空間尺度的BA產(chǎn)品，如MCD64、Fire_cci和GFED4，這些產(chǎn)品可供全球用戶免費使用（Boschetti等人，2019年；Copernicus氣候變化服務(wù)，2019年；Giglio等人，2018年；Randerson等人，2018年）。此外，作為關(guān)鍵研究工具的第六階段耦合模型比較項目（CMIP6）建立了符合協(xié)調(diào)過去、現(xiàn)在和未來預(yù)測要求的全球氣候模型（Eyring等人，2016年）。這些模型基于控制水循環(huán)、能量循環(huán)以及碳氮循環(huán)的物理方程來計算氣候和生態(tài)變量的變化。CMIP6認(rèn)可了23個模型比較項目（MIPs），包括海洋模型（OMIP）、冰蓋模型（ISMIP6）、土地利用模型（LUMIP）、全球季風(fēng)模型（GMMIP）等。此外，還有其他幾個活躍的MIPs，如跨部門影響模型比較項目（ISIMIP）和化學(xué)-氣候模型倡議（CCMI），它們具有特定的領(lǐng)域針對性。

火災(zāi)作為植被的干擾過程，最近才被納入地球系統(tǒng)模型（ESMs）的植被模型組成部分。先前的研究一致表明，雖然模型通常能夠捕捉到BA的大尺度空間模式，但它們經(jīng)常顯著低估BA的幅度，并且在歷史趨勢和未來預(yù)測方面存在較大的模型間差異（Kloster和Lasslop，2017年；Teckentrup等人，2019年；Wu等人，2020年）。值得注意的是，盡管大多數(shù)現(xiàn)有評估都是在CMIP5框架內(nèi)進行的，但對最新CMIP6 ESMs的BA模擬的系統(tǒng)性評估仍然有限。

森林火災(zāi)是全球火災(zāi)活動的一個重要方面，因此從ESMs獲得準(zhǔn)確的森林燃燒面積（BA）模擬和預(yù)測至關(guān)重要。基于第四版全球火災(zāi)排放數(shù)據(jù)庫（GFED4s）衛(wèi)星森林火災(zāi)BA產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，本研究首先評估了八個CMIP6和兩個ISIMIP3b（基于CMIP6的）全球模型的模擬性能。隨后，通過貝葉斯模型平均（BMA）方法整合了最佳模型，生成了一個集成森林BA模擬，旨在提高ESMs在全球森林BA預(yù)測方面的能力。最后，分析了1997年至2014年間森林BA的時空變化及其與溫度和降水的相關(guān)性。本研究的結(jié)構(gòu)如下：第一部分提供背景和引言；第二部分詳細介紹了方法和數(shù)據(jù)；第三部分展示了結(jié)果，結(jié)果分為兩部分：（1）模型評估結(jié)果，包括排名、篩選和BMA集成；（2）基于BMA集成的歷史森林BA的時間和空間變化特征及其歸因分析。討論和結(jié)論部分位于最后。

展示了十個模型在全球森林和五種不同森林類型中的每月BA比例（BAF，%）的變化（圖2）。BAF代表每個網(wǎng)格單元的多年平均月值。總體而言，六個森林類型的火災(zāi)活動具有明顯的季節(jié)性模式，7月至9月間達到峰值。

對于總森林面積（圖2a），大多數(shù)月份的BAF相對較低（<0.2%），但從7月開始出現(xiàn)明顯的季節(jié)性峰值

本研究的一個顯著發(fā)現(xiàn)是，許多ESMs在某些森林類型中系統(tǒng)性地高估了BA，尤其是在北方夏季的EBF和DBF。一個可能的解釋是，當(dāng)前的火災(zāi)模型可能對溫暖和干燥條件過于敏感，而未能充分反映包括降水和燃料濕度動態(tài)在內(nèi)的水分調(diào)節(jié)因素，這些因素可以抑制森林火災(zāi)。一項CMIP6 ESMs評估研究表明，當(dāng)前模型傾向于低估火災(zāi)

本研究系統(tǒng)地評估了十個地球系統(tǒng)模型（ESMs），使用貝葉斯模型平均（BMA）方法對GFED4s數(shù)據(jù)集進行了評估，以改進1997年至2014年全球森林燃燒面積（BA）的模擬，通過加權(quán)并整合表現(xiàn)最佳的模型。然后利用得到的集成模擬來分析歷史森林BA的時空模式及其氣候驅(qū)動因素，從而加深了對全球森林火災(zāi)動態(tài)的理解。

主要發(fā)現(xiàn)

王雪巖：撰寫——原始草稿、可視化、驗證、軟件、資源、方法論、調(diào)查、數(shù)據(jù)管理、概念化。狄振華：撰寫——審閱與編輯、驗證、監(jiān)督、項目管理、資金獲取、正式分析、概念化。

作者聲明他們沒有已知的財務(wù)利益或個人關(guān)系可能影響本文所述的工作。

本工作得到了中國國家重點研發(fā)計劃（項目編號：2024YFF0809301）和國家自然科學(xué)基金（項目編號：42375040、42275021）的支持。