大興安嶺不同坡位地表可燃物含水率的動態(tài)變化與建模

宋雨，胡海清，孫龍，蘇漳文

(東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，哈爾濱 150040)

大興安嶺不同坡位地表可燃物含水率的動態(tài)變化與建模

宋雨，胡海清*，孫龍，蘇漳文

(東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，哈爾濱 150040)

大興安嶺林區(qū)是我國森林資源最為豐富、森林火災(zāi)最為嚴(yán)重的地區(qū)。分析該地區(qū)氣象、地表可燃物含水率動態(tài)變化規(guī)律，準(zhǔn)確估測地表可燃物含水率可以降低森林火災(zāi)發(fā)生的幾率，對該地區(qū)的森林防火工作意義重大。本研究以大興安嶺地區(qū)三種典型林型(陰坡白樺林、陽坡樟子松林、陰坡落葉松林)的地表可燃物為研究對象，分析不同林型、不同坡位(上坡位、中坡位、下坡位)地表可燃物含水率和氣象參數(shù)的動態(tài)變化規(guī)律，計(jì)算氣象因子與地表可燃物含水率的Pearson相關(guān)系數(shù)，分別采用Nelson法、Simard法和氣象要素回歸法建立地表可燃物含水率預(yù)測模型。研究結(jié)論如下：對于研究區(qū)不同林分，陽坡樟子松林空氣平均溫度高于陰坡白樺林，陰坡白樺林平均溫度高于陰坡落葉松林；陰坡落葉松空氣濕度高于陰坡白樺林空氣濕度，陰坡白樺林空氣濕度高于陽坡樟子松林空氣濕度；地表可燃物含水率的關(guān)系為陰坡落葉松林>陰坡白樺林>陽坡樟子松林；三種林分地表可燃物含水率均與空氣相對濕度、當(dāng)日最高空氣相對濕度呈正相關(guān)，與空氣溫度、當(dāng)日最高空氣溫度呈負(fù)相關(guān)，與風(fēng)速的相關(guān)性較低；Nelson法建立的模型決定系數(shù)R2為0.635～0.934，Simard法構(gòu)建的預(yù)測模型，決定系數(shù)R2為0.82～0.907，逐步回歸模型的決定系數(shù)R2為0.191～0.408，Nelson法和Simard法是更適于該地區(qū)的地表可燃物含水率預(yù)測方法。

可燃物含水率；氣象因子；地形因子；回歸模型

0 引言

森林火災(zāi)是一種具有突發(fā)性和破壞性的森林燃燒現(xiàn)象，對森林結(jié)構(gòu)和森林環(huán)境的影響是深刻的。森林火災(zāi)的種類繁多，在各類森林火災(zāi)中，地表火發(fā)生的概率最高；而地表可燃物是地表火的主要載體，其含水率的大小是影響地表火發(fā)生概率大小及火行為指標(biāo)的直接因素[1-2]。對地表可燃物含水率動態(tài)變化規(guī)律進(jìn)行研究和預(yù)測是做好火險(xiǎn)預(yù)測工作的關(guān)鍵[3]。因此，通過建立適用于該地區(qū)的地表可燃物含水率模型并通過對其含水率進(jìn)行預(yù)測也日漸成為林火相關(guān)研究的重點(diǎn)。

地表可燃物含水率受多種因素的綜合影響，包括可燃物自身的理化性質(zhì)、所處的地形以及周圍氣象條件、土壤中的水分等[3-4]。氣象因素是影響可燃物含水率動態(tài)變化的因素之一，其中空氣相對濕度和空氣溫度是主要的影響因子[5]；降水量和降水時間作為重要的林火管理要素分別影響了森林枯落物層對降水的截留量和死可燃物含水率變化[6-7]。此外，地形、土壤中的水分也間接影響可燃物含水率的變化；地形差異會引起空氣濕度和空氣溫度等生態(tài)因子的重新分配，森林作為一種特殊的下墊面，與地形變化結(jié)合形成不同的局部氣候[8]。當(dāng)土壤中有足夠的水分，并且地表可燃物沒有達(dá)到飽和點(diǎn)時，地表可燃物就會從土壤上升的水汽中吸收水分[9]。

國內(nèi)外學(xué)者對可燃物含水率與氣象因子關(guān)系及其預(yù)測進(jìn)行了大量的研究[3，10-15]。加拿大的Wright(1928年)提出了用相對濕度對林火發(fā)生進(jìn)行預(yù)報(bào)的方法，以相對濕度50%為界限，認(rèn)為小于50%時林火容易發(fā)生；美國的Gisborne提出了多因子預(yù)報(bào)的方法。Byram等人采用氣象因子對可燃物含水率進(jìn)行了估算。Gisborne和Jemison等大量學(xué)者基于降水量，以積累系數(shù)表示降水量，并用“火險(xiǎn)尺”模型來預(yù)測可燃物含水率。1963年，由Albina提出時滯的概念，他認(rèn)為可燃物干燥過程為一個指數(shù)衰減的過程并提供了干燥反應(yīng)方程。到了80年代，美國和加拿大基于氣象要素分別研制出了“火行為預(yù)報(bào)和可燃物模型系統(tǒng)(BEHAVE)”以及加拿大林火氣象指數(shù)系統(tǒng)(Canadian fire weather index，F(xiàn)WI)，并依據(jù)可燃物平衡含水率法對細(xì)小可燃物含水率進(jìn)行了預(yù)測。

目前林火管理的需求明顯提高，僅僅研究可燃物含水率及其影響因子的動態(tài)變化已經(jīng)無法適應(yīng)人們生產(chǎn)生活的要求。隨著數(shù)學(xué)模型的廣泛應(yīng)用，關(guān)于可燃物含水率模型的研究也越來越多。近年來我國在可燃物含水率預(yù)測模型領(lǐng)域發(fā)展較快，建立了一系列不同林型、不同地區(qū)的可燃物含水率預(yù)測模型[16-21]。

依據(jù)當(dāng)前研究進(jìn)展，預(yù)測可燃物含水率的方法主要有以下4種：①平衡含水率法，②氣象要素回歸法，③遙感估測法，④過程模型法。其中平衡含水率法和氣象要素回歸法是當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的可燃物含水率預(yù)測方法[22]。物理上的可靠性使得平衡含水率法在小尺度的研究中較為精確，但對于大尺度則會大大增加工作量且精確度降低[23-24]。Nelson模型和Simard模型是當(dāng)前使用平衡含水率法對可燃物含水率進(jìn)行預(yù)測時，預(yù)測效果最好的兩種模型[25-26]。氣象要素回歸采用統(tǒng)計(jì)方法，相對簡單，使用廣泛[16，27-28]。

黑龍江省大興安嶺地區(qū)是我國面積最大、火災(zāi)最嚴(yán)重的國有林區(qū)[29]，因此建立適用于該地區(qū)的含水率預(yù)測模型，加強(qiáng)該地區(qū)可燃物含水率預(yù)測的準(zhǔn)確性，對降低森林火災(zāi)發(fā)生的可能性具有重大意義。本文通過實(shí)地監(jiān)測，以地表可燃物為研究對象，分析了研究區(qū)內(nèi)可燃物含水率及氣象因子的動態(tài)變化規(guī)律，并采用不同建模方法對研究區(qū)域不同林型地表可燃物含水率進(jìn)行建模，選出最優(yōu)建模方法，對提高該地區(qū)地表可燃物含水率預(yù)測的精度，進(jìn)而完善林火管理方法具有一定的意義。

1 研究地區(qū)

本文選取的研究地區(qū)為位于黑龍江省大興安嶺北部的西林吉林業(yè)局，東經(jīng)121°07′至124°20′，北緯52°10′至53°33′。該地區(qū)屬寒溫帶季風(fēng)性大陸氣候，年平均氣溫為-4.7℃，年均降水量為460.8 mm，植物生長期大約為100 d，無霜期85～115 d左右。冬季由于受到大陸季風(fēng)和蒙古高壓的控制，寒冷異常，氣溫最低可達(dá)-52℃，凍期漫長，可達(dá)7個月之久；夏季受到海洋氣團(tuán)的影響，濕潤且雨水充足，極端條件下最高氣溫達(dá)32℃。春季風(fēng)大干旱，是火災(zāi)頻發(fā)期。西林吉林業(yè)局森林總面積為16 281 km2，森林覆蓋率為90.6%。其中有林地面積覆蓋率為90.41%，灌木林面積覆蓋率為0.23%。林木蓄積量14 647萬m3。有林地的樹種組成結(jié)構(gòu)較為單一，主要為興安落葉松(Larixgmelinii)、樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)和白樺(Betulaplatyphylla)，其他樹種所占比重較少。

圖1 研究區(qū)域位置圖Fig.1 Site map of research region

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取

于2016年春季防火期(5～6月)，在西林吉林業(yè)局選擇3種林分布置樣地，分別為陰坡白樺林、陽坡樟子松林和陰坡落葉松林(樣地信息見表1)。3種林分內(nèi)樣地大小均為40 m×80 m。在每個樣地的上坡位、中坡位和下坡位平行設(shè)置五個采樣點(diǎn)，各個采樣點(diǎn)之間的間距為10 m。3塊樣地共設(shè)置45個采樣點(diǎn)。在每個采樣點(diǎn)挖取邊長為20 cm 的正方形樣方，將采集的地表可燃物裝入30 cm×20 cm的尼龍網(wǎng)中，尼龍網(wǎng)密度為40目。將尼龍網(wǎng)放回采樣點(diǎn)，保持尼龍網(wǎng)與周圍環(huán)境充分接觸，即可以維持地表凋落物與周圍環(huán)境自然的水分交換狀態(tài)，也避免了外界因素造成的樣品的增加或減少。

表1 樣地信息Tab.1 Information of sample plots

8點(diǎn)至16點(diǎn)，每隔2 h 對采樣點(diǎn)的尼龍網(wǎng)進(jìn)行稱重，記錄樣品鮮重。監(jiān)測期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)獲取方式為手持氣象站手動測量，包括空氣溫度，空氣相對濕度、風(fēng)速和降雨量。監(jiān)測期結(jié)束后，將樣品帶回實(shí)驗(yàn)室烘干，并稱量樣品干重。

3 數(shù)據(jù)處理

本文分別采用時滯-平衡含水率法和氣象要素回歸法進(jìn)行建模。依據(jù)Catchpole等人提出的基于平衡含水率和氣象動態(tài)數(shù)據(jù)的直接估計(jì)法，首先分別采用Nelson模型法和Simard模型法[25]估算出可燃物的平衡含水率，然后將細(xì)小可燃物微分方程離散化，最后對Catchpole的直接估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到可燃物含水率預(yù)測模型。

Catchpole的直接估計(jì)法是基于細(xì)小可燃物微分方程(1)來對時滯平衡含水率模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[13，30-32]。

dm/dt=-(M-E)/τ。

(1)

式中：M為可燃物含水率，%；t為時間，h；E為平衡含水率，%；τ為時滯，h。

Nelson法(1984)平衡含水率與氣象因子的函數(shù)關(guān)系：

(2)

式中：R為普適氣體常量(取8.314J/K·mol)；T為環(huán)境空氣溫度，K；H為空氣相對濕度，%；m為H2O相對分子質(zhì)量(取18g/mol)；α、β為待估計(jì)參數(shù)。

Simard法平衡含水率與氣象因子的函數(shù)關(guān)系：

(3)

式中：T為環(huán)境空氣溫度，K；H為空氣相對濕度，%。

將公式(1)離散化并分別把方程(2)、公式(3)帶入，即可得到直接估計(jì)方程。

M(ti)=λ2Mi-1+λ(1-λ)Ei-1+(1-λ)Ei。

(4)

式中：Ei為ti時刻的平衡含水率值，%；λ=exp(-δt/(2τ))，時滯τ=-δt/(2lnλ)。

氣象要素回歸法的形式為多元線性方程，并采用逐步回歸法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，選取相關(guān)性最好的方程[33]。

(5)

式中：M為可燃物含水率，%；Xi為所選用的氣象，包括前n日和當(dāng)日14：00時的空氣相對濕度，%、空氣溫度，℃、風(fēng)速，m/s、降雨量，mm等；bi為待估計(jì)參數(shù)。

4 結(jié)果與分析

4.1 氣象因子動態(tài)分析

根據(jù)手持氣象站測量的監(jiān)測點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)，得到研究區(qū)每日14時空氣溫度動態(tài)變化圖(圖2)。由結(jié)果可知，春季防火期5月20日至6月25日不同林型，坡位空氣溫度變化趨勢相近?？諝鉁囟瓤傮w呈上升趨勢，隨著降雨的發(fā)生而波動。陰坡白樺林和陰坡落葉松林空氣溫度波動較大，陽坡樟子松林空氣溫度波動較小。降雨過后發(fā)生森林火災(zāi)的可能性較小，故沒有監(jiān)測降雨后的氣象參數(shù)，在圖中以缺失數(shù)據(jù)斷線顯示。陰坡白樺林空氣溫度變化范圍為10.8～31.6℃，平均溫度約為21.43℃；陽坡樟子松林空氣溫度變化范圍為9.5～33.8℃，平均溫度約為22.81℃；陰坡落葉松林空氣溫度變化范圍為7.4～32.4℃，平均溫度約為19.83℃?？傮w上，陽坡溫度高于陰坡，陰坡白樺林溫度高于陰坡落葉松林。大興安嶺地區(qū)春季防火期林內(nèi)積雪已完全融化，地表可燃物裸露于空氣中，地表可燃物水分蒸發(fā)快，含水率較低，易發(fā)生森林火災(zāi)。

對空氣濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到研究區(qū)每日14時空氣濕度動態(tài)變化圖(圖3)。由結(jié)果可知，不同林型，不同坡位空氣濕度變化趨勢相近；陰坡白樺林空氣濕度的變化范圍為17.5%～87%，平均濕度約為38.46%；陽坡樟子松林空氣濕度變化范圍為12.2%～95.4%，平均濕度約為36.84%；陰坡落葉松林空氣濕度變化范圍為17.6%～98.2%，平均濕度約為39.3%。三種林型的空氣濕度陰坡落葉松林>陰坡白樺林>陽坡樟子松林。在春季防火期，研究區(qū)域內(nèi)降雨較為頻繁，可燃物含水率波動較大。一般而言，當(dāng)空氣相對濕度低于30%時，易發(fā)生重大森林火災(zāi)。

(a)陰坡白樺林空氣溫度動態(tài)變化圖

(b)陽坡樟子松林空氣溫度動態(tài)變化圖

(c)陰坡落葉松林空氣溫度動態(tài)變化圖圖2 研究區(qū)每日14時空氣溫度動態(tài)變化圖Fig.2 The dynamic change of air temperature at 14：00 daily in the research region

(a)陰坡白樺林空氣濕度動態(tài)變化圖

(b)陽坡樟子松林空氣濕度動態(tài)變化圖

(c)陰坡落葉松林空氣濕度動態(tài)變化圖圖3 研究區(qū)每日14時空氣濕度動態(tài)變化圖Fig.3 The dynamic change of air humidity at 14：00 daily in the research region

4.2 不同坡位可燃物含水率動態(tài)變化

圖4給出了監(jiān)測期內(nèi)每日14時可燃物含水率的動態(tài)變化情況。由結(jié)果可知，不同林型，不同坡位可燃物含水率變化趨勢相近。陰坡白樺林上坡位、中坡位和下坡位可燃物含水率平均值分別為76.13%、96.13%和128%，下坡位>中坡位>上坡位，陰坡白樺林可燃物含水率平均值為100.4%；陽坡樟子松林上坡位、中坡位和下坡位可燃物含水率平均值分別為48.16%、49.12%和57.07%，下坡位>中坡位>上坡位，陽坡樟子松林可燃物含水率平均值為51.45%；陰坡落葉松林上坡位、中坡位和下坡位可燃物含水率平均值分別為150.04%、141.01%和170.19%，下坡位>上坡位>中坡位，陰坡落葉松林可燃物含水率平均值為153.75%。三種林型可燃物含水率的大小關(guān)系為：陰坡落葉松林>陰坡白樺林>陽坡樟子松林。

(a)陰坡白樺林可燃物含水率動態(tài)變化圖

(b)陽坡樟子松林可燃物含水率動態(tài)變化圖

(c)陰坡落葉松林可燃物含水率動態(tài)變化圖圖4 監(jiān)測期內(nèi)每日14時可燃物含水率的動態(tài)變化Fig.4 The dynamic change of the moisture content of fuel at 14：00 during monitoring period

與陰坡白樺林相比，陰坡落葉松林郁閉度更高，水分蒸發(fā)較慢且落葉松林地表可燃物多由落葉松枯枝落葉組成，與陰坡白樺林相比，持水能力較強(qiáng)，故陰坡落葉松林可燃物含水率高于陰坡白樺林可燃物含水率。陽坡樟子松日照時間長，太陽輻射量較大，水分蒸發(fā)較快，故陽坡樟子松林可燃物含水率低于陰坡白樺林和陰坡落葉松林可燃物含水率。

4.3 可燃物含水率與氣象因子的關(guān)系

表2給出了三種林分地表凋落物含水率與空氣相對濕度(H)、空氣溫度(T)、當(dāng)日最低空氣相對濕度(H1)、當(dāng)日最高空氣溫度(T1)和風(fēng)速(W)的Pearson相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明，三種林分地被凋落物含水率均與空氣相對濕度、當(dāng)日最高空氣相對濕度呈正相關(guān)，與空氣溫度、當(dāng)日最高空氣溫度呈負(fù)相關(guān)，與風(fēng)速的相關(guān)性較低。

表2 Pearson相關(guān)系數(shù)Tab.2 Pearson correlation coefficient

注：**表示在0.01水平上顯著相關(guān)。

4.4 可燃物含水率模型的構(gòu)建

表3給出了通過Nelson法和Simard法構(gòu)建的不同林型的可燃物含水率預(yù)測模型的參數(shù)。對于Nelson模型，參數(shù)中的β代表了平衡含水率對空氣溫度和空氣相對濕度的響應(yīng)速度，參數(shù)β的絕對值與可燃物的持水性大小成反比，陰坡落葉松林可燃物的持水性強(qiáng)于陽坡樟子松林，陽坡樟子松林可燃物持水性強(qiáng)于陰坡白樺林；時滯τ的最小值為15.3，最大值為28.5；通過Nelson法構(gòu)建的預(yù)測模型決定系數(shù)R2為0.635～0.934。對于Simard法構(gòu)建的預(yù)測模型，時滯最小值為38.5，時滯最大值為42.9，決定系數(shù)R2為0.82～0.907。使用Nelson法和Simard法算得的可燃物時滯差異較大。

表4為采用逐步回歸法建立的可燃物含水率氣象回歸模型的參數(shù)。從表中可以得出，逐步回歸模型的決定系數(shù)R2為0.191～0.408。采用時滯平衡含水率法建立的模型相較于采用逐步回歸法建立的氣象回歸模型，更適于估計(jì)該研究區(qū)的可燃物含水率。

表3 不同林型Nelson和Simard模型參數(shù)Tab.3 Parameters of Nelson and Simard models for different forest types

表4 不同林型氣象要素回歸模型參數(shù)Tab.4 Parameters of meteorological element regression model of different forest types

5 結(jié)論與討論

(1)對于空氣溫度和空氣濕度的動態(tài)變化。陽坡樟子松林空氣平均溫度高于陰坡白樺林，陰坡白樺林平均溫度高于陰坡落葉松林?？諝鉁囟扰c林分郁閉度成反比。陰坡落葉松林空氣濕度最高，陰坡白樺松林空氣濕度居中，陽坡樟子松林空氣濕度最低。

(2)對于地表可燃物含水率的動態(tài)變化。2016年春季防火期，地表可燃物含水率的關(guān)系為陰坡落葉松林>陰坡白樺林>陽坡樟子松林。受太陽輻射影響，陽坡樟子松林內(nèi)空氣溫度較高，空氣濕度較低，林內(nèi)地表可燃物含水率最低；陰坡落葉松林地表可燃物主要有針葉構(gòu)成，結(jié)構(gòu)質(zhì)密，持水性較強(qiáng)，且陰坡落葉松林郁閉度最高，發(fā)生降雨后水分揮發(fā)較慢，故陰坡落葉松林地表可燃物含水率最高。對于不同坡位地表可燃物含水率的關(guān)系，陰坡白樺林和陽坡樟子松林均為下坡位>中坡位>上坡位，陰坡落葉松林為下坡位>上坡位>中坡位。

(3)對于地表可燃物含水率與氣象因子的關(guān)系與建模。研究區(qū)的三種林分地表凋落物含水率與空氣相對濕度、當(dāng)日最高空氣相對濕度呈正相關(guān)，與空氣溫度、當(dāng)日最高空氣溫度和風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)，與風(fēng)速的相關(guān)性較低。采用Nelson法和Simard法建立的含水率預(yù)測模型適用性要強(qiáng)于采用氣象要素回歸法建立的可燃物含水率預(yù)測模型。

[1] 舒立福，田曉瑞.國外森林防火工作現(xiàn)狀及展望[J].世界林業(yè)研究，1997，10(2)：29-37.

[2] 于宏洲，金森，邸雪穎.以小時為步長的大興安嶺興安落葉松林地表可燃物含水率預(yù)測模型[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，24(6)：1565-1571.

[3] 胡海清.林火生態(tài)與管理[M].北京：中國林業(yè)出版社，2005.

[4] Viney N R.A Review of Fine Fuel Moisture Modelling[J].International Journal of Wildland Fire，1991，1(4)：215-234.

[5] 胡海清，陸昕，孫龍，等.大興安嶺典型林分地表死可燃物含水率動態(tài)變化及預(yù)測模型[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，27(7)：2212-2224.

[6] Walsh R P D，Voigt P J.Vegetation litter：an underestimated variable in hydrology and geomorphology[J].Journal of Biogeography，1977，4(3)：253-274.

[7] Fosberg M A.Theory of precipitation effects on dead cylindrical fuels[J].Forest Science，1972，18(2)：98-108.

[8] Holden Z A，Jolly W M.Modeling topographic influences on fuel moisture and fire danger in complex terrain to improve wildland fire management decision support[J].Forest Ecology&Management，2011，262(12)：2133-2141.

[9] Schaap M G，Bouten W.Forest floor evaporation in a dense Douglas fir stand[J].Journal of Hydrology，1997，193(1)：97-113.

[10] 白尚斌，張曉麗.林火預(yù)測預(yù)報(bào)研究綜述[J].森林防火，2008，26(2)：22-25.

[11] 舒立福，田曉瑞.國外森林防火工作現(xiàn)狀及展望[J].世界林業(yè)研究，1997，10(2)：29-37.

[12] Wotton B M，Beverly J L.Stand-specific litter moisture content calibrations for the canadian fine fuel moisture code[J].International Journal of Wildland Fire，2007，6(4)：463-472.

[13] Byram G，Nelson R M.An analysis of the drying process in forest fuel material[J].General Technical Report - Southern Research Station，USDA Forest Service，2015，19(45)：1-56.

[14] Forest Service United States Department of Agriculture.Modeling moisture content of fine dead wildland fuels：input to the behave fire prediction system[J].Usda Forest Service Intermountain Research Station Research Paper，1986，11(359)：1-61.

[15] 程藝龍，孫龍.東北三種典型針葉樹種可燃物烘干參數(shù)的確定及影響因素分析[J].森林工程，2016，32(4)；22-27.

[16] 何忠秋，李長勝，張成鋼，等.森林可燃物含水量模型的研究[J].森林防火，1995,13(2)：15-16+20.

[17] 張國防，林文革，花昆福，等.杉木人工林地表易燃物含水率變化規(guī)律[J].森林與環(huán)境學(xué)報(bào)，2000，20(1)：77-79.

[18] 覃先林，張子輝，易浩若，等.一種預(yù)測森林可燃物含水率的方法[J].火災(zāi)科學(xué)，2001，10(3)：159-162.

[19] 薛家翠，望勝玲，曾祥福，等.鄂西林地可燃物含水率及火險(xiǎn)等級的氣象預(yù)報(bào)研究[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，25(6)：679-682.

[20] 葉更新，葉希瑩.長白山區(qū)林下可燃物含水率的觀測特征和相關(guān)分析[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011，27(22)：22-27.

[21] 李海洋，胡海清，孫龍.我國森林死可燃物含水率與氣象和土壤因子關(guān)系模型研究[J].森林工程，2016，32(3)；1-6.

[22] 劉昕，邸雪穎.三種方法對森林地表可燃物含水率的預(yù)測評價[J].森林工程，2013，29(2)：8-13.

[23] Jin S，Li X Y，Li Y X.Desorption processes of four fine fuels[J].Journal of Northeast Forestry University，2000，28(1)：35-38.

[24] Catchpole E A，Catchpole W R，Viney N R，et al.Estimating fuel response time and predicting fuel moisture content from field data[J].International Journal of Wildland Fire，2001，10(2)：215-222.

[25] Nelson M R.A method for describing equilibrium moisture content of forest fuels[J].Canadian Journal of Forest Research，2011，14(4)：597-600.

[26] 劉曦，金森.平衡含水率法預(yù)測死可燃物含水率的研究進(jìn)展[J].林業(yè)科學(xué)，2007，43(12)：126-133.

[27] Saglam B，Bilgili E，Kucuk O，et al.Determination of surface fuels moisture contents based on weather conditions[J].Forest Ecology&Management，2006，234：75.

[28] Viegas D X，Pinol J，Viegas M T，et al.Estimating live fine fuels moisture content using meteorologically-based indices[J].International Journal of Wildland Fire，2001，10(2)：223-240.

[29] 于宏洲，金森，邸雪穎.以小時為步長的大興安嶺興安落葉松林地表可燃物含水率預(yù)測模型[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，24(6)：1565-1571.

[30] Slijepcevic A，Anderson W.Hourly variation in fine fuel moisture in eucalypt forests in Tasmania[J].Forest Ecology&Management，2006，234：36.

[31] Simard A J.The Moisture Content of Forest Fuels 1：a Review of the Basic Concepts[M].Canada：Forest Fire Research Institute，1968.

[32] 姜宏志.楓樺紅松林地被死可燃物載量估測模型研究[J].林業(yè)科技，2016，41(6)；21-23.

[33] 居恩德，陳貴榮，王瑞君.可燃物含水率與氣象要素相關(guān)性的研究[J].森林防火，1993，11(1)：17-21.

DynamicChangeandModelingofMoistureContentofSurfaceFuelinDifferentSlopePositionsofDaxing’anling

Song Yu，Hu Haiqing*，Sun Long，Su Zhangwen

(College of Forestry，Northeast Forestry University，Harbin 150040)

Daxing’anling is the forest which has the most abundant forest resources and has the most serious forest fires in China.It is of great significance for the forest fire prevention work in this area to analyze the dynamic change of meteorological elements and surface fuel moisture content，and to accurately estimate the moisture content of surface fuel moisture content to reduce the occurrence of forest fires.In this study，the surface fuel of three kinds of typical forest types(north slopeBetulaplatyphylla，south slopePinussylvestrisLinn，north slopeLarixgmelinii)in Daxing’anling was used as the research object.The dynamic changes of surface fuel moisture content and meteorological parameters in different forest types and different slope positions(high，mid and low slope-position)were analyzed.The Person correlation coefficient between meteorological factors and surface fuel moisture content was calculated.The Nelson method，Simard method and meteorological element regression method were selected to establish the fuel moisture content prediction models.The conclusion of the study were as follows：for different forest types in the study area，the average temperature of south slope Pinus sylvestris Linn was higher than that of north slopeBetulaplatyphyllaand the average temperature of north slope Betula platyphylla was higer than that of north slopeLarixgmelinii.The air humidity of north slope Betula platyphylla was higher than that of north slopeLarixgmeliniiand the air humidity of north slopeLarixgmeliniiwas higher than that of south slopePinussylvestrisLinn.The relationship between surface fuel moisture content was north slopeLarixgmelinii>north slopeBetulaplatyphylla>south slopePinussylvestrisLinn.The surface fuel moisture content in three types was positively correlated with air relative humidity and the highest daily air relative humidity，and negatively correlated with air temperature and the highest daily air temperature，but had low correlation with wind speed.The determination coefficient R2of stepwise regression model is 0.191～0.408.The determination coefficient R2of the model which is established with the Simard method is 0.82～0.907.The determination coefficient R2of stepwise regression model is 0.191～0.408.The Nelson and Simard methods were more suitable for the prediction of fuel moisture content in the study area.

Fuel moisture content；meteorological factors；topographic factors；regression model

S 762

：A

：1001-005X(2017)05-0001-07

2017-04-16

林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(20144402)

宋雨，碩士研究生。研究方向：森林防火。

胡海清，教授。研究方向：森林防火。E-mail：517422138@qq.com

宋雨，胡海清，孫龍，等.大興安嶺不同坡位地表可燃物含水率的動態(tài)變化與建模[J].森林工程，2017，33(5)：1-7.