興安落葉松林地表凋落物層含水率空間異質(zhì)性研究

伊伯樂，康平，史浩楠，張恒

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學林學院，呼和浩特 010019)

林火是在時間與空間上失去控制的燃燒，森林可燃物是森林火災發(fā)生的物質(zhì)基礎(chǔ)，其含水率的改變對森林可燃物著火的難易程度有顯著的影響[1]。不同區(qū)域的可燃物含水率存在空間異質(zhì)性，其性質(zhì)會深刻地影響可燃物的火行為[2]，也會改變林火的蔓延速度和空間動態(tài)分布[3]。因此，研究凋落物層可燃物含水率的空間動態(tài)變化規(guī)律，對森林火災蔓延速度和火險等級的預測有重要實踐指導作用[4]。

近年來，有關(guān)利用地統(tǒng)計學方法對林木個體不同部位含水率空間異質(zhì)性的研究案例諸多[5-6]，但對凋落物層可燃物含水率的空間異質(zhì)性的研究甚少。野外取樣并測得可燃物含水率數(shù)據(jù)，采用經(jīng)典統(tǒng)計法與地統(tǒng)計法進行統(tǒng)計。實際取樣時，利用適當?shù)姆椒ê烷g距對含水率的測定影響顯著，且有利于誤差的減小[7]。一般認為，足夠小的取樣間距可表示地表可燃物含水率真實的空間異質(zhì)性，而隨著取樣間距的增大，小于取樣尺度的空間異質(zhì)性變化規(guī)律可能將被隱沒[8]。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法通常難以表示野外取樣間距和方法對可燃物含水率估算結(jié)果的影響，而地統(tǒng)計技術(shù)能夠有效地解決這一問題。

筆者以內(nèi)蒙古賽罕烏拉自然保護區(qū)的落葉松林內(nèi)地表凋落物層可燃物含水率為研究對象，從以下兩個方面對其空間異質(zhì)性進行研究分析：一是根據(jù)不同取樣強度和取樣間距選取3塊落葉松林樣地，每塊樣地分3個方向進行取樣，測定樣品含水率，利用變異函數(shù)等數(shù)學方法進行統(tǒng)計，研究不同方向可燃物含水率的空間分布特征及其變化規(guī)律，并將結(jié)果與半方差函數(shù)模型擬合，以揭示可燃物含水率的空間異質(zhì)性；二是通過模擬取樣對可燃物含水率數(shù)據(jù)進行標準誤差分析，確定取樣方法和取樣強度對可燃物含水率估測精度的影響。該研究結(jié)果對預防森林火災的發(fā)生和預測森林火險等級具有重要意義。

1 試驗材料

1.1 研究區(qū)域概況

賽罕烏拉自然保護區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市巴林右旗北部(118°18′～118°55′E，43°59′～44°27′N)，保護區(qū)總面積為10.04萬hm2。屬森林草原交錯帶，植被以森林為主，森林覆蓋率為61.9%。主要樹種有興安落葉松(Larixgmelinii)、山楊(Populusdavidiana)、白樺(Betulaplatyphylla)、蒙古櫟(Quercusmongolia)等[9]，年均氣溫2 ℃，年降水量400 mm。該地區(qū)森林火災發(fā)生次數(shù)頻繁，火勢嚴重，火災多發(fā)期在春、秋季。

1.2 樣地概況

本研究中在落葉松林內(nèi)取3塊樣地，林內(nèi)樹木均高13.8 m,胸徑21.5 cm，郁閉度0.55，植被分布相對均勻。樣地坡向為陽坡，樣地平均海拔為1 164 m。樣地具體情況見表1。

表1 樣地情況Table 1 Sample information

2 研究方法

2.1 野外取樣

在3塊樣地中設(shè)置3個方向的樣帶，即沿坡上至坡下為垂直樣帶，與其垂直的為水平樣帶，以垂直樣帶和水平樣帶的夾角平分線為斜向樣帶(水平方向horizontal，用H表示；垂直方向vertical,用V表示；斜向oblique,用O表示)。樣地1的每條樣帶都取100個點，前20個點取樣間隔為20 cm，共4 m，后80 m中每兩點間隔1 m，樣帶總長84 m；樣地2的每條樣帶都取80個點，前20個點取樣間隔為30 cm，共6 m，后60個點每隔1.5 m取一個點，樣帶總長96 m；樣地3的每條樣帶都取70個點，前20個點取樣間隔為40 cm，共8 m，后50個點每兩點間距為1.5 m，樣帶總長83 m。2017年9月中旬秋季防火期，在連續(xù)5日無降水后(以盡量減少降水對含水率變化的影響)，分別對3塊樣地3個方向的凋落物層進行取樣，為減小實驗誤差，將可燃物樣品及時測量鮮質(zhì)量后，裝入信封中，帶回實驗室。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 可燃物含水率計算

將采集的樣品帶回室內(nèi)烘干處理，放到105 ℃的烘箱中烘干8 h至質(zhì)量恒定，測定可燃物干質(zhì)量。采用以下公式計算凋落物層可燃物含水率：

(1)

式中：M為可燃物含水率，%；WH為可燃物的濕質(zhì)量，g；WD為可燃物的干質(zhì)量，g。

求得可燃物含水率后，利用經(jīng)典統(tǒng)計學方法，得到可燃物含水率的最值、均值、方差和變異系數(shù)等，以揭示可燃物含水率的變異程度。

2.2.2 可燃物含水率空間異質(zhì)性分析

空間異質(zhì)性是指系統(tǒng)或其要素在空間上的繁復性和變異程度，包括系統(tǒng)要素的空間構(gòu)造，空間結(jié)構(gòu)和空間相關(guān)[10]。利用地統(tǒng)計分析方法建立變異函數(shù)理論模型，可以較好地刻畫區(qū)域化變量的上述特征，實現(xiàn)區(qū)域化變量的空間異質(zhì)性分析[10]。變異函數(shù)的計算公式為：

(2)

式中：γ(h)為變異函數(shù)；Z為區(qū)域化隨機變量；Z(xi)和Z(xi+h)分別為變量Z在空間位置xi和xi+h上的取值；N(h)為取樣間隔為h時的樣本對總數(shù)。

利用變異函數(shù)分析生態(tài)學中空間數(shù)據(jù)的方法已被廣泛應用[11-14]。本研究通過塊金值、基臺值和變程等參數(shù)以分析地表可燃物含水率空間的變化特征，并將死地被物含水率、取樣間距與變異函數(shù)的球狀模型、指數(shù)模型和線性模型進行擬合。各參數(shù)中，塊金值C0表示h很小時，兩點間取值的變化，反映了區(qū)域變化量Z(x)內(nèi)部隨機性的可能程度；基臺值C0+C顯示在研究范圍內(nèi)某區(qū)域化變量異質(zhì)性強弱的程度，是觀測指標的最大變異，值越大空間異質(zhì)性程度越高[15]；塊金系數(shù)C0/(C0+C)表示系統(tǒng)變量的空間關(guān)聯(lián)程度，如果比值小于25%，表明系統(tǒng)具有強烈的相關(guān)性；比值為25%～75%，則為中等的空間相關(guān)性；大于75%則空間相關(guān)性很弱[16]。變程a，當h≤a時，任意兩點間的觀測值有相關(guān)性，該相關(guān)性隨h的變大而減小，當h>a時不具有相關(guān)性[10]。通過對不同樣地不同方向含水率的分維數(shù)D的比較以確定空間異質(zhì)性的程度[17]。

2.2.3 取樣方法對可燃物含水率測量精度的影響

將1塊樣地3個方向樣帶可燃物含水率統(tǒng)計分析的均值作為樣地含水率，再對3塊樣地分別進行模擬取樣。取樣方法為控制取樣、非控制取樣和隨機取樣[7]。取樣強度即為樣帶上取樣的個數(shù)。

誤差公式為：

(3)

模擬控制取樣，按間距h=1,2,…,5 m，取樣強度m=1,2,…,14，將可燃物含水率數(shù)據(jù)進行模擬取樣誤差分析，用Eh,m表示取樣間距為h、取樣強度為m的誤差，推得誤差公式如下：

(4)

模擬非控制取樣時，在所選樣帶上，取樣間距越小可取樣本越多。用取樣強度m最大的數(shù)值n/h計算可燃物含水率的標準誤差。模擬隨機取樣時，在各樣地各個方向的樣帶可燃物含水率數(shù)據(jù)中隨機選m個樣品數(shù)據(jù)，m=1,2,…,14，計算其標準誤差。

本研究數(shù)據(jù)使用Excel 2013軟件整理，Origin 2017和CDR 2018進行繪圖，采用地統(tǒng)計軟件GS+9.0進行半方差分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 可燃物含水率的統(tǒng)計學分析

在取樣強度為100，樣帶長度為84 m的樣地1中，V凋落物層可燃物含水率為30.81%，H為25.69%，O為23.34%；在取樣強度為80，樣帶長度為96 m的樣地2中，V凋落物層可燃物含水率為20.25%，H為11.31%，O為20.11%；取樣強度為70，樣帶長度為83 m的樣地3中，V凋落物層可燃物含水率為41.83%，V為20.38%，O為22.22%。3塊樣地的平均含水率中樣帶長度為83 m的樣地3最大(28.14%)，樣帶長度為84 m的樣地1次之(26.61%)，樣帶長度為96 m的樣地2含水率最小(17.22%)，說明在不同的取樣尺度及取樣方式下，植被分布狀況對于含水率具有顯著的影響。而變異系數(shù)是反映可燃物含水率變異程度的參數(shù)，其次序恰與含水率相反，樣帶長度為96 m的樣地2最大(6.75%)(表2)。

表2 落葉松林下可燃物含水率描述Table 2 Description of fuel moisture content in Larix gmelinii forest

3.2 可燃物含水率的空間異質(zhì)性計算

各樣地可燃物含水率變異模型及相關(guān)參數(shù)見表3。樣地1、樣地2的V和樣地3的H和O都為指數(shù)模型，樣地1的O、樣地2的H和O都為線性模型，樣地1的H和樣地3的V為球狀模型。從擬合模型分析，擬合最好的為樣地1的H和樣地3的V與球狀模型，決定系數(shù)R2為0.255和0.056；樣地1和樣地2的V、樣地3的H和O與指數(shù)模型擬合最好，決定系數(shù)R2分別為0.255，0.035，0.143和0.043；樣地1的O、樣地2的H和O與線性模型擬合最好，決定系數(shù)R2分別為0.072，0.157和0.563，其中樣地3的O的決定系數(shù)最小為0.043，說明在該取樣間距和取樣強度下，空間關(guān)聯(lián)性最差，需增加取樣強度再進行研究。

表3 各樣地可燃物含水率變異模型及相關(guān)參數(shù)Table 3 Variation model and related parameters of fuel moisture content in sampling site

由表3可知，樣地1基臺值順序為O(0.033 6)>V(0.026 5)>H(0.018 9)，樣地2基臺值順序為V(0.015 5)>H(0.011 8)>O(0.006 7)，樣地3基臺值順序為V(0.038 4)>O(0.013 5)>H(0.010 7)，比較得凋落物層樣地1的O、樣地2和樣地3的V基臺值最高，說明各樣地這幾個方向的可燃物含水率空間異質(zhì)性最高?？傮w上看，各樣地的V空間異質(zhì)性程度最高。變程a，即變異達到基臺值的樣本間距，呈現(xiàn)出隨機變量在空間上的關(guān)聯(lián)程度。當間距大于a后便沒有空間關(guān)聯(lián)性，凋落物層各樣地變程為1.3～3.3 m，都具有空間關(guān)聯(lián)性。由塊金系數(shù)可知，樣地1的V和L、樣地2的V、樣地3的V具有強烈的空間關(guān)聯(lián)性，樣地3的L和O具有中等關(guān)聯(lián)性，樣地1的O、樣地2的L和O的空間關(guān)聯(lián)性很弱。各樣地凋落物層可燃物含水率在3個方向的分維數(shù)都較高，其值為1.901～1.993，其中分維數(shù)最高的是樣地2的V，為1.993，分維數(shù)最低的是樣地3的O，為1.901。雖然各樣地凋落物層可燃物含水率分維數(shù)差值很小，但仍能看出由空間自相關(guān)部分而引起的空間變異程度的不同(表3)。

3.3 取樣方法對可燃物含水率預期的影響

利用取得的可燃物含水率數(shù)據(jù)進行模擬取樣分析。不同取樣方式對模擬誤差的影響見圖1～4。模擬非控制取樣時，隨著取樣間隔增大，取樣誤差有上升的趨勢(圖1)。因此，適當縮小取樣間隔增加取樣強度可以減小誤差，但由于這種取樣方法需要取樣數(shù)量大，沒有實際操作的價值。

在模擬控制取樣時，由3塊樣地的誤差分析可以得出結(jié)論：在樣地1中，取樣間隔為1～5 m時，隨著取樣間隔的增大，標準誤差變化無明顯規(guī)律，隨著取樣強度的增加，標準誤差逐漸減小，并趨于平緩(0.13)(圖2)；在樣地2中，取樣強度在7個以下時，標準誤差波動較大，但隨著取樣強度的增加，標準誤差趨于平緩(圖3)；在樣地3中，取樣強度在6個以上時，標準誤差也逐漸趨于平緩，并逐漸向某一固定值靠攏(圖4)。

圖1 非控制取樣模擬誤差分析Fig. 1 Simulation of non-controlled sampling error analysis

圖2 控制取樣樣地1模擬誤差分析Fig. 2 Simulation of controlled sample 1 error analysis

圖3 控制取樣樣地2模擬誤差分析Fig. 3 Simulation of controlled sample 2 error analysis

圖4 控制取樣樣地3模擬誤差分析Fig. 4 Simulation of controlled sample 3 error analysis

隨機取樣對模擬誤差的影響見圖5。模擬隨機取樣時，隨著取樣強度的增加，標準誤差呈現(xiàn)下降的趨勢，當取樣個數(shù)為12個以上時，標準誤差加速下降，最終降到2%以下，但由于隨機取樣的取樣間距的隨機性，誤差變動范圍較大，因此，分析結(jié)果不具有說服力。

圖5 隨機取樣模擬誤差分析Fig. 5 Simulation of random sampling error analysis

4 討 論

4.1 統(tǒng)計方法對可燃物含水率空間異質(zhì)性的影響

利用不同的統(tǒng)計方法研究凋落物層可燃物含水率的空間分布狀況。取樣強度為80，前20個樣點間距30 cm，后60個樣點間距1.5 m，樣帶長度為96 m的樣地2最低(17.22%)，但其變異系數(shù)最高(6.75%)，樣帶84 m的樣地1變異系數(shù)次之，83 m的樣地3最低。變異系數(shù)隨樣帶長度的減小呈下降趨勢，表明取樣尺度的大小會影響到可燃物含水率的空間變異性，且取樣尺度越大，其變異系數(shù)越大，同時其空間變異性也越高，這與張宇等[18]對四子王旗荒漠草原土壤水分空間異質(zhì)性的研究所得結(jié)論相近。而在可燃物含水率變異函數(shù)中，樣帶長度為84 m的樣地1的基臺值最大(0.026 3)，樣帶長度為96 m的樣地2最小。

在方向變異方面，H、O可燃物含水率的基臺值都是樣地1的最大，而在V可燃物含水率的基臺值中，樣地3的最大，樣地1次之?？傮w上看，樣地1的空間異質(zhì)性程度最高。由此可見，不同取樣尺度與不同取樣間隔下，凋落物層可燃物含水率的空間總變異水平存在差異。3塊樣地的3個方向可燃物含水率的標準差總體為V的最大，表明V的平均可燃物含水率的數(shù)據(jù)較離散，不同樣點之間差異較大。這些統(tǒng)計結(jié)果可能是由地面狀況、植被狀況、氣候條件影響和取樣方式所致。

4.2 取樣方式對可燃物含水率的影響

本研究通過模擬取樣對可燃物含水率進行誤差分析，確定合理的取樣方式和取樣間隔，對于減小誤差十分重要，這與毛衛(wèi)星等[7]對于可燃物含水率空間異質(zhì)性的研究結(jié)論相似。在標準誤差的統(tǒng)計分析中，樣帶長度為83 m的樣地1，隨著取樣強度的增加，標準誤差減小的趨勢顯著，這與邢旭光等[19]對楊凌地區(qū)獼猴桃果園土壤含水率空間異質(zhì)性的研究所得結(jié)論相近。總體來看，在適當?shù)娜娱g距下，可以減少取樣數(shù)量，降低工作量，進而提高可燃物含水率預測精度。與毛衛(wèi)星等[7]關(guān)于可燃物含水率空間異質(zhì)性研究相比，本研究所選的對照樣地更多，研究尺度更大，對于凋落物層的可燃物含水率空間異質(zhì)性的體現(xiàn)更貼合實際。若研究更大區(qū)域的凋落物層可燃物含水率的空間異質(zhì)性，還需利用大尺度取樣的方法，在該區(qū)域設(shè)立多個具有代表性的樣地。取樣尺度的變異程度決定取樣強度的合理性[20]?？刂迫拥某叨?，在一定的取樣間距限度之內(nèi)能夠適當降低取樣強度，從而獲取更加精確的可燃物含水率的估測值。

5 結(jié) 論

本研究基于經(jīng)典統(tǒng)計學方法和地統(tǒng)計學方法對落葉松林內(nèi)凋落物層3塊樣地3個方向的可燃物含水率的空間異質(zhì)性進行分析，并得出變異規(guī)律，樣帶長度為84 m的樣地1的空間異質(zhì)性最強，取樣間距為5 m，取樣強度為11個時，含水率的標準誤差達到9%以下。研究結(jié)果對之后地表可燃物含水率的統(tǒng)計研究具有實踐指導作用，且可為預測火險等級和森林過火面積提供理論基礎(chǔ)，進而為撲救森林火災制定方案提供參考。

由于本研究只是在9月中旬的防火期選取了陽坡落葉松林內(nèi)凋落物層的可燃物含水率作為研究對象，因此，未來需要在不同防火期季節(jié)和不同坡位與坡向的各地區(qū)，對不同林型下多層次的可燃物含水率進行取樣分析研究，提高可燃物含水率數(shù)據(jù)的準確性，為森林防火提供快速準確的火險預測預報。