不同恢復(fù)時(shí)間火燒跡地地表死可燃物載量的變化1)

李威 張心鑰

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)，呼和浩特，010018) (中建二局第一建筑工程有限公司成都分公司)

周梅 趙鵬武 張岐岳 張今奇

(內(nèi)蒙古賽罕烏拉森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位研究站(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué))) (內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué))

森林可燃物是森林火災(zāi)發(fā)生和傳播的物質(zhì)基礎(chǔ)[1]。森林可燃物的載量及含水率對林火強(qiáng)度、林火蔓延、林火發(fā)生概率等具有直接影響[2]。森林火災(zāi)主要為地表火，地表死可燃物與活可燃物相比更容易受到環(huán)境影響，且變化過程復(fù)雜[3]。地表死可燃物的燃燒性不僅由自身含水率決定，而且可燃物的尺寸大小、結(jié)構(gòu)特征、分布格局等性質(zhì)也影響引燃的難易程度，因此，地表可燃物是林火科學(xué)研究的重要對象[4]。影響地表死可燃物載量的因素主要有地形、林分結(jié)構(gòu)、森林火災(zāi)等[5-7]。森林火災(zāi)對地表死可燃物載量的影響：一方面，森林火災(zāi)會(huì)消耗地表死可燃物，導(dǎo)致地表死可燃物減少；另一方面，森林火災(zāi)導(dǎo)致樹木生長受到抑制，降低對地表死可燃物積累的貢獻(xiàn)?；馃E地內(nèi)存在干旱化現(xiàn)象，環(huán)境較為干燥，而大興安嶺地區(qū)為雷擊火頻發(fā)區(qū)，在可燃物充足的條件下，容易再次發(fā)生火災(zāi)，導(dǎo)致森林群落逆行演替[8]。因此，研究火燒跡地恢復(fù)過程中森林地表死可燃物載量的特征，對大興安嶺地區(qū)林火管理具有重要意義。

目前，數(shù)學(xué)模型與遙感技術(shù)是國內(nèi)外研究森林可燃物載量的主要方法[9]。國外學(xué)者提出了可燃物載量的動(dòng)態(tài)模型，對可燃物載量估測更加精準(zhǔn)[10]。袁春明等[11]使用灰色關(guān)聯(lián)度法分析了馬尾松人工林可燃物載量與林分因子的聯(lián)系，建立了多元回歸模型，并對可燃物載量進(jìn)行了動(dòng)態(tài)估測；胡海清[12]應(yīng)用大興安嶺林區(qū)不同林分類型地表可燃物與林分因子數(shù)據(jù)，通過回歸分析，建立了不同林分類型地表可燃物載量數(shù)學(xué)模型，并對不同種類可燃物載量進(jìn)行了擬合，模型擬合效果較好；李桂君等[13]依據(jù)地表可燃物載量測定數(shù)據(jù)，使用聚類方法對大興安嶺林區(qū)地表可燃物載量進(jìn)行分類分析，通過Ward聚類法可以凝練可燃物類型信息并得出可燃物載量變化的規(guī)律。李明澤等[14]使用遙感技術(shù)結(jié)合偏最小二乘回歸法對森林可燃物載量進(jìn)行模擬，擬合精度達(dá)到83.82%；Wasseige et al.[15]利用TM影像結(jié)合回歸分析方法，應(yīng)用光譜響應(yīng)與林分因子的關(guān)系對森林可燃物載量進(jìn)行了研究。

在全球氣候逐漸變暖的背景下，由于大興安嶺地區(qū)屬于高緯度凍土區(qū)，具有獨(dú)特的氣候與地理位置，地表枯落物層較厚，且分解緩慢，為森林火災(zāi)的發(fā)生和發(fā)展提供了充分的物質(zhì)條件[16-17]。本研究選取根河林業(yè)局火燒跡地作為研究區(qū)域，選擇林分結(jié)構(gòu)、立地條件、火燒跡地恢復(fù)時(shí)間作為影響因子，研究分析各因子對火燒跡地內(nèi)地表死可燃物載量的影響，建立多元回歸預(yù)測模型，以期為大興安嶺林火管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本研究選取內(nèi)蒙古大興安嶺根河林業(yè)局施業(yè)區(qū)內(nèi)的火燒跡地作為研究區(qū)，地理坐標(biāo)為東經(jīng)120°41′30″～122°42′30″，北緯50°25′30″～51°17′。根河施業(yè)區(qū)地處內(nèi)蒙古大興安嶺北段西坡，東北到西南長161 km，東南至西北寬39 km，總體地貌為東北高，西南低，海拔623～1 451 m。屬于寒溫帶大陸性季風(fēng)性氣候，雨季主要集中在7—8月份，年降水量450～570 mm，年均氣溫為-5.4 ℃，年均風(fēng)速1.9 m/s。土壤類型主要為棕色針葉林土，呈酸性，pH為4.6～6.5。主要樹種有興安落葉松(Larixgmelinii(Rupr.) Kuzen.)、樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolicaLitv.)、白樺(BetulaplatyphyllaSuk.)等[18]。

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置

采用空間代替時(shí)間法，2019年7月，在根河林業(yè)局施業(yè)區(qū)內(nèi)，選擇2003年、2009年和2014年的火燒跡地，分別選擇立地條件、干擾強(qiáng)度及林分條件(林齡、密度、樹種組成)近似的區(qū)域作為研究區(qū)，每個(gè)研究區(qū)內(nèi)設(shè)置6個(gè)10 m×10 m標(biāo)準(zhǔn)樣地，并在未過火區(qū)設(shè)6個(gè)對照樣地，共24個(gè)樣地。記錄樣地海拔、坡位、坡向等信息，對所有樣地進(jìn)行每木檢尺，測量胸徑、樹高、郁閉度、枯落物厚度、腐殖質(zhì)厚度。樣地基本概況見表1。

表1 樣地概況

2.2 地表死可燃物載量測定

將地表死可燃物分為3級[12]。即：1 h時(shí)滯可燃物(直徑<0.64 cm的小枝、樹葉及枯死的雜草等)、10 h時(shí)滯可燃物(直徑>0.64～2.54 cm的枯枝、樹皮等)、100 h時(shí)滯可燃物(直徑>2.54～7.62 cm的枯枝、樹皮等)。樣品采集如圖1所示，在每個(gè)10 m×10 m樣地中沿對角線等距離設(shè)置5個(gè)樣點(diǎn)，規(guī)格為0.2 m×0.2 m，用鐵鏟將樣方切面清理整齊，盡量保持表層枯落物結(jié)構(gòu)和形狀，用刻度尺測量枯落物及腐殖質(zhì)厚度，精確到0.1 cm。將樣地平分為2.5 m×2.5 m的4個(gè)單元，在每個(gè)小單元和樣地的中央各設(shè)置1 m×1 m樣方，共5個(gè)，撿取樣方內(nèi)所有10 h時(shí)滯可燃物。收集10 m×10 m樣地內(nèi)所有100 h時(shí)滯可燃物。將每類可燃物使用電子秤稱濕質(zhì)量，并取適量樣品帶回實(shí)驗(yàn)室，放入烘箱內(nèi)，在65 ℃下連續(xù)烘48 h至恒質(zhì)量，稱取干質(zhì)量。可燃物的含水率使用如下公式計(jì)算：M=(WH-WD)/WD。式中：M為可燃物絕對含水率(%)；WH為可燃物濕質(zhì)量；WD為可燃物干質(zhì)量。

圖1 樣點(diǎn)示意圖

2.3 數(shù)據(jù)處理

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用Excel 2013整理，使用SPSS 25.0對不同火燒恢復(fù)時(shí)間的地表死可燃物載量進(jìn)行單因素方差分析；采用多重比較法(LSD)對不同恢復(fù)時(shí)間的可燃物載量差異進(jìn)行比較，顯著水平為P=0.05；對地表死可燃物載量與恢復(fù)時(shí)間、林分及立地因子進(jìn)行Person相關(guān)性分析；使用逐步回歸法，建立地表死可燃物載量多元回歸估測模型，使用t檢驗(yàn)法分析模擬值與實(shí)測值的差異；采用相對誤差(RE)與均方根誤差(RMSE)指標(biāo)評價(jià)模型的估測精度；用Origin 2018繪圖。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同恢復(fù)時(shí)間地表死可燃物載量

由表2可知，1 h時(shí)滯可燃物載量在不同恢復(fù)時(shí)間的樣地存在顯著差異(P<0.05)。恢復(fù)5、10、16 a樣地的1 h時(shí)滯可燃物載量分別為386.36、612.38、831.71 g·m-2，隨著恢復(fù)時(shí)間的增加呈現(xiàn)上升的趨勢，并且具有顯著差異(P<0.05)；對照地的1 h時(shí)滯可燃物載量為1 135.71 g·m-2，與火燒地差異顯著(P<0.05)?；謴?fù)5、10、16 a樣地的10 h時(shí)滯可燃物載量分別為131.44、166.98、204.59 g·m-2，隨著恢復(fù)時(shí)間增加呈現(xiàn)上升的趨勢，但幅度較小，差異不顯著；恢復(fù)5 a與10 a樣地的10 h時(shí)滯可燃物載量與對照(262.14 g·m-2)差異顯著(P<0.05)，而恢復(fù)16 a的樣地與對照沒有顯著差異，說明火燒跡地恢復(fù)16 a后，火燒地內(nèi)10 h時(shí)滯可燃物載量恢復(fù)到接近未火燒前的水平。100 h時(shí)滯可燃物載量在火燒跡地與對照地差異顯著(P<0.05)，基本沒有受到恢復(fù)時(shí)間的影響。恢復(fù)5、10、16 a的樣地以及對照樣地，總可燃物載量分別為527.22、786.14、1 037.84、1 406.43 g·m-2，各樣地之間差異顯著(P<0.05)。

3.2 地表死可燃物載量的相關(guān)性

由表3可知，1 h時(shí)滯可燃物載量與郁閉度、恢復(fù)時(shí)間、枯落物厚度、平均胸徑、平均樹高、腐殖質(zhì)厚度、坡向等呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別為0.749、0.673、0.639、0.587、0.462、0.413、0.390；1 h時(shí)滯可燃物載量與海拔呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)為-0.502。10 h時(shí)滯可燃物載量與平均胸徑、平均樹高、郁閉度等呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別為0.372、0.434、0.539；10 h時(shí)滯可燃物載量與腐殖質(zhì)厚度、恢復(fù)時(shí)間、海拔、枯落物厚度等呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)分別為0.371、0.370、0.346、0.288。100 h時(shí)滯可燃物載量與平均樹高呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)為0.286。可燃物總載量與郁閉度、恢復(fù)時(shí)間、枯落物厚度、平均胸徑、平均樹高、腐殖質(zhì)厚度等呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別為為0.832、0.718、0.662、0.638、0.544、0.480；可燃物總載量與坡向呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)為0.366；可燃物總載量與坡位和海拔呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.271、-0.411。

3.3 地表死可燃物載量建模與檢驗(yàn)

經(jīng)過綜合分析各影響因子與地表死可燃物載量的關(guān)系，采用逐步回歸法建立地表死可燃物載量的多元回歸估測模型。

1 h時(shí)滯可燃物回歸模型保留了郁閉度、坡向、恢復(fù)時(shí)間等3個(gè)因子，擬合程度較好。方程如下：

Y1=1 431.05X1+312.661X2+26.4X3-629.53，

調(diào)整后R2=0.768，F(xiàn)=16.457，P<0.01。

式中：Y1為1 h時(shí)滯可燃物載量，X1為郁閉度，X2為坡向，X3為恢復(fù)時(shí)間。

地表死可燃物總載量回歸模型保留了郁閉度、枯落物厚度、平均胸徑、恢復(fù)時(shí)間等4個(gè)因子，擬合程度較好。方程如下：

Y2=1 473.197X1+10.832X3+96.15X4+32.287X5+

193.877，

調(diào)整后R2=0.772，F(xiàn)=76.188，P<0.01。

式中：Y2為地表死可燃物總載量，X1為郁閉度，X3為恢復(fù)時(shí)間，X4為枯落物厚度，X5為平均胸徑。

10 h時(shí)滯與100 h時(shí)滯可燃物載量與各影響因子的回歸關(guān)系不顯著。

研究采用恢復(fù)時(shí)間為5、10、16 a的火燒跡地共15個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行建模，3個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn)。1∶1線表示模擬值與實(shí)測值完全相等，模擬線越接近1∶1線，表示模型估測效果越好。

由圖2可知，模型的模擬線與實(shí)測線大體趨勢一致，但存在一定的誤差。

由表4可知，1 h時(shí)滯可燃物估測模型的模擬值與實(shí)測值差異不顯著(P>0.05)，平均相對誤差為21.34%，均方根誤差為129.16 g·m-2；地表死可燃物總載量估測模型的模擬值與實(shí)測值差異不顯著(P>0.05)，平均相對誤差為15.35%，均方根誤差140.13 g·m-2。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)誤差處于可接受范圍內(nèi)，模型估測數(shù)據(jù)具有可靠性。

表4 回歸模型模擬值檢驗(yàn)

4 結(jié)論與討論

1 h時(shí)滯可燃物主要來源是樹木細(xì)小凋落物及枯死的雜草。森林火災(zāi)會(huì)直接將地表未分解的細(xì)小可燃物燒毀，同時(shí)，燒毀大部分草本和灌木，燒傷或燒死喬木，導(dǎo)致1 h時(shí)滯可燃物來源減少，因此火燒跡地的1 h時(shí)滯可燃物顯著低于對照樣地。火燒后，在森林群落的恢復(fù)過程中，植被的更新與生長為1 h時(shí)滯可燃物的積累提供了來源?；謴?fù)時(shí)間5～10、10～16 a的1 h時(shí)滯可燃物載量分別增長了36.91%、26.31%?；謴?fù)16 a后，1 h時(shí)滯可燃物恢復(fù)到對照地的73.23%。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，恢復(fù)16 a的火燒跡地內(nèi)灌草生長情況與對照樣地沒有顯著差異，而更新的落葉松與白樺幼苗在16 a內(nèi)生長量比較有限，與成林枝葉凋落量的差異是導(dǎo)致1 h時(shí)滯可燃物低于對照地的原因。10 h時(shí)滯可燃物主要來源于喬木枝干，生長比較緩慢。恢復(fù)時(shí)間5～10、10～16 a的10 h時(shí)滯可燃物載量分別增加了21.28%、18.38%，增長幅度不顯著(P>0.05)?；謴?fù)16 a后，10 h時(shí)滯可燃物載量增長到對照地的78.05%，雖然與對照樣地有一定差距，但差異不顯著(P>0.05)?；馃@著減少了100 h時(shí)滯可燃物載量(P<0.05)。由于100 h時(shí)滯可燃物主要為較粗的喬木枝干，而落葉松的生長很慢，3個(gè)恢復(fù)時(shí)間梯度上的100 h時(shí)滯可燃物載量沒有表現(xiàn)出增加的趨勢。由于林分生長和地表可燃物積累周期漫長，在恢復(fù)5、10、16 a的火燒跡地內(nèi)，10 h與100 h時(shí)滯可燃物載量較少，1 h時(shí)滯可燃物載量分別占地表死可燃物總載量的73.3%、77.9%、80.1%。因此，1 h時(shí)滯可燃物載量的變化趨勢很大程度上代表了可燃物總載量的變化趨勢。

研究發(fā)現(xiàn)，火燒跡地內(nèi)林分郁閉降低，風(fēng)速增大，燒死木的水分含量很低，在火后環(huán)境的作用下，燒死木、燒傷木更易凋落枯枝，因此可能會(huì)出現(xiàn)較大規(guī)格的地表死可燃物載量在火燒后反而增加的現(xiàn)象[6]。本研究中存在這樣的現(xiàn)象，恢復(fù)5、10、16 a火燒跡地內(nèi)較大規(guī)格可燃物載量(10 h時(shí)滯、100 h時(shí)滯)分別占可燃物總量的26.7%、22.1%、19.9%，而對照地內(nèi)的占比為19.2%。火燒跡地內(nèi)較大規(guī)格的地表死可燃物占總載量的比例與對照樣地相比均有一定程度的增加，這種現(xiàn)象可能會(huì)對火燒跡地內(nèi)地表死可燃物載量的測定造成干擾。

本研究中，郁閉度、平均胸徑和平均樹高等對地表死可燃物載量影響程度較高，與前人研究結(jié)果一致[19]。有研究表明，郁閉度與1 h可燃物載量呈負(fù)相關(guān)，由于高郁閉度林分內(nèi)由于光照的減少，林下植被生長受限，導(dǎo)致1 h可燃物載量低[20]。與本研究結(jié)果不同，這是因?yàn)榛馃E地的恢復(fù)過程中，林分郁閉度遠(yuǎn)沒有達(dá)到能夠限制林下植被生長的水平。相反，較高的林分郁閉度表示植被的恢復(fù)情況良好，表現(xiàn)出1 h時(shí)滯可燃物載量與郁閉度呈現(xiàn)正相關(guān)。高大的樹木枝杈多、冠幅大、代謝水平強(qiáng)，枝葉凋落量大，導(dǎo)致地表死可燃物載量更大[21]。另外，凋落物和腐殖質(zhì)的厚度也能反映出林分的凋落量水平，因此，凋落物和腐殖質(zhì)的厚度與1 h和10 h時(shí)滯可燃物呈顯著正相關(guān)。在地形與地表死可燃物載量的相關(guān)分析中，由于海拔越高，溫度越低，作為1 h時(shí)滯可燃物來源之一的林下植被生長受到限制，導(dǎo)致1 h時(shí)滯可燃物載量的降低。高海拔火燒跡地風(fēng)速較大，燒死木的細(xì)小枝干更容易凋落，使10 h時(shí)滯可燃物載量增加。本研究中，按照陰坡、半陰坡、半陽坡、陽坡劃分為4個(gè)等級，發(fā)現(xiàn)越靠近陽坡的樣地，1 h可燃物載量較大，這是因?yàn)殛柶碌耐寥垒^為干燥，與分解相關(guān)的微生物活性較低，有利于1 h時(shí)滯可燃物的積累，但對10、100 h時(shí)滯可燃物影響較小[22]。坡位也是影響地表死可燃物載量的重要因子，在自然因素影響下，較高坡位的地表死可燃物容易向坡下轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致坡上的可燃物總載量變小[23]。同時(shí)，恢復(fù)時(shí)間越長，隨著火燒跡地內(nèi)植被的生長與代謝，凋落物積累量越多，地表死可燃物總載量越大。