可燃物含水率与森林燃烧难的关系

可燃物含水率与森林燃烧难的关系

0可燃物含水率预测预报系统研究的实践意义森林火灾预测的报告应根据一些因素来确定火灾的发生趋势和趋势，并使用特定的物理模型或经验模型来确定火灾的分布趋势。当今世界各国已将森林火险预测预报作为林火管理的一项必要措施,它对于控制林火的发生,提高林火管理水平,保护森林资源具有极其重要的意义。纵观各国研究和应用现状,尤其是美国、加拿大,其森林火险预报的出发点都是研究可燃物含水率。在美国、加拿大的森林火险预报系统中,它们是通过人工每天到林内测定可燃物含水率,然后上报、汇总、计算出全国或区域性的森林火险等级。我们自1998年承担了“建立国家森林火险等级预测预报系统”项目。该项目实施的技术支撑是GIS技术、网络技术和RS技术。由于我国幅员辽阔、森林可燃物类型较复杂,作为全国性的森林火险预测预报系统的业务运行,不可能采用美、加的方法来获得全国各地不同种类的森林可燃物的含水率,而可以每天实时地通过因特网从国家设定的地面基准气象站获得气象观测数据,因此,我们想在系统中利用与可燃物含水率变化相关的气象因子来预测各地的森林可燃物的含水率。为此,我们开展了对东北林区的主要森林可燃物的含水率模型的研究。1调查功能区的确定在综合考虑黑龙江省林区和内蒙古东部林区植被状况、气候条件以及历史火灾情况的基础上,结合所承担的建设项目的实施目标,本次调查实验区分别设在了黑龙江省帽儿山老爷岭林场、带岭林业局凉水林场和大兴安岭松岭林业局,以及内蒙古根河林业局和乌尔旗汗林业局。2学习方法2.1可燃物类型调查“可燃物类型是具有同质性的占有一定空间和时间的可燃物复合体。”可燃物类型不同,其燃烧性亦有较大的差异。森林中的可燃物分为:活可燃物和死可燃物。国内外学者根据其含水率将死可燃物划分为1时滞、10时滞、100时滞、1000时滞可燃物。本次研究仅选择了东北林区具有代表性的两种可燃物类型:即落叶松-桦木混交林和落叶松-柞树林。并将其主要树种:落叶松、桦木和柞树作为样区内的研究对象,分别对其细枯枝、凋落叶(或针)和木材的含水率进行了测定。2.2实验样品分别在所选的样区内收集落叶松、桦木和柞树的细枯枝(0.5cm以下)、凋落叶(或针),除去泥沙和杂物后晾干,并将落叶松、桦木和柞树的树干劈成细条(直径约2.0cm、长度约40cm,不包括芯材)晾干,将晾干后的样品在105℃恒温下烘干,各称取500克作为实验样品。2.3实验设计和测量方法将制好的样品放入选好的样区内,从早上8点到晚上8点,每隔两小时称量一次,同时测定样区内的温度、相对湿度、风速及降水。而可燃物含水率采用如下公式计算得出。本次实验时间从2000年4月15日至6月15日。公式:含水率3燃料含水量模型3.1可燃物含水率和各气象因子的变化为了找出变量间的相互关系,将所观测的数据进行初步分析(包括:24小时内可燃物含水率和各气象因子的变化、七天内可燃物含水率和各气象因子的变化,以及一月内可燃物含水率和各气象因子的变化)。从所得的各变化曲线(在此仅例举了图1)初步可以得出:可燃物含水率与环境气象因子间存在一定的数学关系。3.2自变量影响可燃物含水率可燃物含水率大小,特别是细小可燃物含水率大小决定了森林燃烧的难易程度。某时刻可燃物的含水率主要受前一时刻可燃物的含水率、环境中的气象因子和测量间隔时间所影响。如果取相邻两次测量的时间为等间隔,则可燃物含水率的变化主要由前一时刻可燃物含水率和气象条件决定。本文所选各数据为当地每日14时所测数据。3.3可燃物含水率的多元统计回归模型本文以细小可燃物含水率为因变量Y,将前一天可燃物含水率作为自变量X1,林内温度作为自变量X2,林内相对湿度作为X3,林内风速作为自变量X4,林内降水量作为自变量X5。为了找出可燃物含水率与上述自变量间的关系,利用多元统计回归方法确定影响可燃物含水率变化的主要因子,经显著性检验,分别建立了落叶松、白桦和柞树的枯落物(包括:枝、叶(或针))以及木材的多元回归模型。本研究使用的统计软件为SPSS。其结果见表1。3.5实际观测与实际观测结果比较利用野外观测的,未参与含水率模型拟合的数据分别代入表1中所对应的模型,计算出对应可燃物的含水率,与实际观测所得的可燃物含水率进行比较,其结果对比分别见表2和图2。4可燃物含水率模型拟合4.1利用多元统计方法,分别建立了三种树种的细枝、叶和木材的可燃物含水率变化多元回归模型,找出了影响可燃物含水率变化的主要因子,从表1的F值可以看出:所有模型均达到了极显著水平。从表2和图2中可以看出:所得的预估值与实际观测值的差异均较小,表明各模型可以用于可燃物含水率的预测。4.2在表1所得的九个模型中未选入降水气象因子。其原因是:在研究过程中发现,林内相对湿度与降水因子显著相关(见表3),因而在选择模型参数因子时,可以在两者中选择其一作为自变量因子。为了在以后的火险预测预报系统的实用化中较利于操作,因而选择了相对湿度气象因子作为模型中的一个自变量。4.3在研究过程中,通过逐步回归发现:某时刻细小可燃物的含水率与前一时刻该细小可燃物的含水率极其相关。因为某时刻该细小可燃物的含水率是该可燃物前一时刻的含水率和环境气象因子在一定时间所起作用的累计和,因而笔者认为:在进行可燃物含水率模型研究时,不宜简单地研究可燃物含水率两次测量值之差及环境因子造成的影响,而应将前一时刻可燃物的含水率作为一自变量因子参与到模型中,本研究中体现在表1中所得的各模型中的X1变量。4.4本次虽然仅对东北林区的五个典型样区内的三种主要树种的含水率模型进行了研究,作为全国性的森林火险预测预报系统,利用所得的模型来估测东北林区的同类可燃物的含水率,对整个东北森林火险预报的趋势应是合理的。4.5由于本文仅对东北林区的一个春季防火期进行了研究,从全国性的森林火险预测预报