森林地表死可燃物含水率预测模型研究进展

林火是影响森林生态系统的重要因子之一,林火蔓延和发展深受森林可燃物含水率的影响,尤其是林火的发生直接受地表死可燃物含水率的影响。因此,准确预测森林地表死可燃物含水率是预报森林火险和火行为的关键,加强森林死可燃物含水率预测模型研究尤为重要。从森林可燃物含水率的研究方法、研究模型及模型精度3方面综述研究现状,并对比评价现有模型。针对目前研究的诸多问题,提出5点展望:1)加强研究重点火险区野外含水率动态。利用已有的森林火险因子采集站和森林火险监测站获取不同环境因子和可燃物含水率及气象因子监测数据,构建重点火险区基于气象参数的森林可燃物含水率预测模型。2)加强森林可燃物的基础数据监测和收集。这可为全面构建森林火险等级系统奠定坚实的数据基础,同时还应建立精准的森林可燃物类型划分体系。3)加强研究可燃物含水率的空间异质性。应考虑不同影响因子下可燃物含水率动态,特别是了解小尺度内森林可燃物含水率的空间异质性,才能更准确进行林火预测预报。4)结合应用增强回归树(BRT)方法来提高模型精度。在可燃物含水率模型精度影响因子的研究中,运用BRT方法多次随机抽取一定量的数据,量化分析不同因子对模型精度的影响程度。5)结合GIS进行大尺度火险预警研究。综合应用RS和GIS技术,建立可燃物含水率的遥感反演模型,在准确模拟森林可燃物含水率空间分布的基础上,建立基于可燃物含水率的不同火险等级的预测模型。

哈尔滨城市林业示范基地5种典型人工林地表死可燃物含水率的预测

在哈尔滨城市林业示范基地内,以白桦、黑皮油松、蒙古栎、水曲柳、兴安落叶松等5种典型人工林为研究对象,将地表死可燃物含水率作为独立因子,与林内相关性显著的气象因子进行回归分析,采用气象要素回归法和随机森林法建立含水率预测模型,并对两种预测方法的模型误差进行分析。结果表明:5种典型人工林地表死可燃物含水率均与温度、相对湿度、前12 h降水量极显著相关,其中蒙古栎林与太阳辐射紫外光有显著关系,兴安落叶松林与风速有显著关系;气象要素回归法的平均绝对误差和均方根误差范围分别是12.67%~21.36%和18.07%~49.23%,随机森林法的平均绝对误差和均方根误差范围分别是8.35%~9.50%和15.71%~19.48%。两种方法建立气象要素的地表死可燃物含水率预测模型,对于白桦、蒙古栎和水曲柳预测精度较差,黑皮油松和兴安落叶松预测精度较高。对比气象要素回归法,随机森林法预测准确性更高,不同林分之间误差更小。

赣南马尾松林地表细小死可燃物含水率动态及模型

[目的]建立森林地表细小死可燃物(枯落叶、细枯枝、枯草等)含水率预测模型,预警区域森林火灾引燃的可能性及其潜在火行为。[方法]基于野外长期定位观测的赣南地区典型植被类型马尾松林地表细小死可燃物含水率数据,在不同地形条件和时间段进行气象因子随机森林相对重要性排序和皮尔逊相关性分析,建立地表细小死可燃物含水率随机森林模型和气象要素回归模型,比较不同模型精度指标,筛选适合赣南地区的森林火灾预测模型。[结果]赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率具有明显变异性,阴坡含水率显著高于阳坡,在防火期初期最明显。地表细小死可燃物含水率与各气象要素(温度、相对湿度、风速、光照强度)具有极显著相关性(P<0.001);随机森林模型预测精度高于气象要素回归模型,阴坡2种模型精度均高于阳坡;具有滞后效应的光照强度因子对地表细小死可燃物含水率影响最大,影响地表细小死可燃物含水率的关键因素在阳坡是相对湿度、阴坡是风速。[结论]具有滞后效应的气象因子对赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率有显著影响,考虑增加这些因素能更好预测地表细小死可燃物含水率变化,为火险预警提供可靠依据。