加拿大森林火险气候指数系统(FWI)的原理及应用

森林火险等级预报系统对预测预报森林火灾十分重要。加拿大森林火险等级系统(CFFDRS)是当前世界上发展最完善、应用最广泛的系统之一,是世界上唯一能适应从区域到全球任何尺度的系统,加拿大森林火险气候指数(FWI)系统是CFFDRS的重要组成部分。加拿大火险气候指数系统以时滞-平衡含水率理论为基础,通过天气条件的变化计算可燃物含水率的变化,然后根据不同位置或大小的可燃物含水率划分森林潜在火险等级。从FWI的发展状况、基本结构、程序,以及优点和局限性作了简单的描述,并讨论了如何在基于FWI技术的基础上发展中国的森林火险等级系统。

无线传感器网络在林火监测中应用

将无线传感器网络结合加拿大林火天气指数(FWI)系统对森林火灾进行预测和实时监测。使用大范围布置的温湿度传感器结合自动防火气象站组成无线传感器网络,对广大林区作细粒度的数据采集,进而准确计算FWI系统的6个指数,对火灾发生的潜在风险以及火灾的强度和规模做出预测和评估,并依据细小可燃物湿度码(FFMC)调整传感器节点的数据采集频率,对林火进行实时监测和识别。测试结果表明本系统可以有效地节约能耗,缩短林火的发现时间。

湿度码预测江西典型地表细小死可燃物含水率适用性分析

【目的】分析加拿大火险等级系统中湿度码预测江西典型地表细小死可燃物含水率的适用性,为该地区含水率研究提供基础数据以及更好的理解湿度码在我国的适用性。【方法】以江西省南昌市茶园山林场典型林分马尾松林(MWS)、杉木林(SM)、柳杉林(LS)和毛竹林(MZ)下地表细小死可燃物为研究对象,在2018年10月23日—2019年1月20日(江西省防火期)以非破坏性采样方法对其含水率动态变化进行监测,并同步监测气象要素,利用Spearman偏相关分析地表细小死可燃物含水率动态变化与气象要素和湿度码的相关性,选择气象要素回归法和湿度码回归法建立地表细小死可燃物含水率预测模型,并进行模型外推分析,得到预测模型精度和外推能力,分析湿度码预测江西典型地表细小死可燃物含水率的适用性。【结果】监测共进行90 d,主要得到以下结果:1)地表细小死可燃物含水率动态变化主要受相对湿度和降雨的影响,此外,马尾松还受空气温度极显著影响,柳杉和杉木含水率与风速呈极显著负相关;2)地表细小死可燃物含水率与细小可燃物湿度码、腐殖质码和干旱码都呈极显著负相关,且相关性逐渐降低;3)直接使用细小可燃物湿度码得到的含水率值与所有地表细小死可燃物含水率实测值均有极显著差异,平均绝对误差和相对误差范围分别为43.717%~80.377%和49.576%~151.698%;4)气象要素回归模型的平均绝对误差和平均相对误差范围分别为20.395%~40.765%和37.417%~59.175%,湿度码回归模型的平均绝对误差和平均相对误差范围分别为19.366%~34.372%和33.895%~47.258%,湿度码回归模型误差显著低于气象要素回归模型;5)气象要素回归模型和湿度码回归模型的外推绝对误差均值分别为50.244%和45.824%,湿度码回归模型外推能力要优于气象要素回归模型。【结论】直接使用湿度码预测江西典型地表细小死可燃物含水率并不适用,选择回归法对其校正,虽然较气象要素回归法显著提高了预测精度,但依旧无法满足火险需要。在今后研究中,还需对湿度码中关键参数:平衡含水率和失水系数等进行校正,提高基于湿度码预测地表细小死可燃物含水率的精度。