陇南市主要森林类型死可燃物特征及危险性评价

【目的】探究陇南市主要森林类型死可燃物特征,并对森林火灾危险性进行评估,为区域森林火灾预防提供理论支撑。【方法】以陇南市4种主要森林类型为研究对象,分析不同森林类型死可燃物载量、干鲜比、平衡含水率、燃点和热值差异,并采用隶属函数模糊评价法对不同森林类型火灾危险性进行评价。【结果】4种森林类型死可燃物总载量呈油松林>落叶松林>栎类林>华山松林,且油松死可燃物总载量(16.02 t/hm2)显著高于其他3种森林类型(P<0.05),死可燃物中腐殖质和枯落物1载量显著高于枯落物2和枯落物3(P<0.05)。油松枯落物1死可燃物干鲜比显著高于落叶松(P<0.05),枯落物2死可燃物干鲜比最高(58.21%~66.47%),腐殖质最低(51.29%~55.56%)。栎类死可燃物平衡含水率最大,落叶松最小;枯落物3死可燃物平衡含水率最高(16.78%~20.38%),腐殖质层最低(12.22%~13.86%);死可燃物平衡含水率与可燃物直径成正比。腐殖质燃点显著高于枯落物,热值则与之相反(P<0.05)。隶属函数模糊评价结果表明4种森林类型中油松火灾危险性最大,其次是栎类和落叶松,华山松最低。【结论】不同森林类型和组分死可燃物载量、干鲜比、平衡含水率、燃点和热值存在差异。油松可燃物总载量最高,燃点和平衡含水率最低,导致其火灾危险性最大,因此在陇南市森林的经营和林火预防工作中,应加强对油松林可燃物管理。

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。

大娄山典型林分地表细小死可燃物载量影响因子研究

【目的】森林地表细小死可燃物作为森林火灾的引火物,其载量决定一系列火行为和火灾发生的危险程度,快速准确地获取地表细小死可燃物载量值对于森林火险预报和林火科学管理具有重要意义。【方法】本研究以西南林区大娄山6种典型林分(马尾松林、软阔林、柏木林、杉木林、阔叶混交林和灌木林)地表细小死可燃物为研究对象,通过野外调查和室内烘干,测定林分特征和载量值,得到地表细小可燃物载量的影响因子,并建立预测模型。【结果】1)不同林型地表细小死可燃物载量存在显著差异,马尾松林和阔叶混交林显著高于其他林分。马尾松林和阔叶混交林的不同标准地间载量差异显著,其余林分不同标准地间的载量均无显著差异;2)除杉木林和灌木林外,其他林分的地表细小死可燃物载量与某些林分特征因子(林龄、郁闭度、平均胸径、平均树高、平均地径、坡度和海拔)均有显著相关性,林分密度和平均冠幅对研究区地表细小死可燃物载量无显著影响;3)建立马尾松林、柏木林、软阔林、阔叶混交林的地表细小死可燃物载量预测模型,柏木林预测效果最好,误差仅为3.6%,马尾松林预测误差高达27.4%,不能在实际中应用。【结论】通过本研究可获取大娄山典型林分的地表细小死可燃物载量基础数据,并得到影响因子和预测模型,对于该区域载量研究和林火科学管理具有重要意义。

大兴安岭呼中林区森林死可燃物载量及其影响因子

森林地表死可燃物是引起森林火灾的重要原因,掌握森林地表死可燃物载量的分布,对预防火灾和可燃物管理有重要意义。依据1h、10h和100h分类标准,对呼中林区的不同林型内的地表死可燃物载量进行了对比分析。结果表明:樟子松林内死可燃物总载量最高,偃松林内的最低;对不同类型兴安落叶松林群落的地表死可燃物进行比较,发现笃斯越桔-兴安落叶松林内死可燃物总载量最高,而泥炭藓-杜香-兴安落叶松林的最低;此外,相关分析表明,兴安落叶松死可燃物总载量与平均胸径、平均树高、草本盖度、凋落物厚度呈显著的正相关,与坡向、腐殖质厚度等因子呈显著负相关;多元线性回归分析表明,用兴安落叶松林的凋落物厚度、草本盖度、平均树高因子可较好地估算地表死可燃物总载量,进而为森林可燃物的管理和指导森林防火提供科学的依据。

大兴安岭呼中林区地表死可燃物载荷量空间格局

利用地统计学方法,依据时滞分类标准对大兴安岭呼中林区地表死可燃物进行了对比研究.结果表明:一级地表死可燃物表现为强烈的空间自相关性,占总地表死可燃物载荷量的55.54%,平均载荷量为762.35g·m-2,其载荷量的决定因素是林分因子和立地年龄;二、三级地表死可燃物的平均载荷量之和为610.26g·m-2,具有较弱的空间自相关性,其载荷量的决定因素为干扰历史.地表死可燃物类型和数量影响因素的复杂性和空间异质性是造成插值精度不高的主要原因,但采用实地调查数据,并结合地统计学方法,可快速准确地计算出地表死可燃物载荷量的空间分布格局,可间接为林业管理提供依据.

大兴安岭地表细小死可燃物含水率预测模型

以大兴安岭地区南瓮河保护区落叶松林(Larix gmelinii)、蒙古栎林(Quercus mongolica Fischer)、落叶松-白桦混交林(Mixture of Larix gmelinii and Betula platyphylla)(阴坡、阳坡)、沟塘草甸等4种典型林分为研究对象,运用气象要素回归法,对春季防火期和秋季防火期内的地表细小死可燃物含水率动态进行测定,构建了不同防火期、不同林型地表死可燃物含水率的预测模型,分析了相应模型的预测误差。结果表明:同林型地表可燃物含水率在春季防火期和秋季防火期差异显著;在秋季防火期,5个典型林型的地表死可燃物含水率预测平均绝对误差为0.167,平均相对误差为0.218,低于春季防火期模型和春季-秋季混合模型;秋季防火期模型对可燃物含水率预测效果最好。气象要素回归法适用于南瓮河保护区典型林型地表死可燃物含水率预测。

以时为步长的塔河林业局白桦林地表死可燃物含水率预测方法

地表死可燃物含水率预测在火险天气预报以及火行为预报中起着重要作用.应用基于时滞和平衡含水率法的直接估计法和气象要素回归法,通过对黑龙江省大兴安岭地区塔河林业局不同郁闭度的白桦林下地表细小死可燃物的含水率的连续测定,建立以时为步长的白桦林下细小死可燃物含水率的预测模型.结果表明：采用Nelson平衡含水率法的平均绝对误差（1.01％ ～1.17％）低于Simard法（1.06％～1.39％）和气象要素回归法（1.62％ ～3.01％）,说明使用以时为步长的死可燃物含水率直接估计法适用于大兴安岭的白桦林,且较传统的气象要素回归法精度高.

昆明典型地表死可燃物含水率预测模型的研究

云南省是我国重点火险区,准确预测该省可燃物含水率对于提高火险预报准确性十分必要。在2013年防火期,通过对昆明地区8个林分地表凋落物可燃物含水率的连续观测,分析了其动态变化规律和影响因子,并采用气象要素回归法、FWI法和两种方法混合建立了相应的死可燃物含水率预测模型。这些模型采用的预报因子都是现有常规气象站方便观测的气象要素,模型误差在同类研究的控制水平内,可以在该地区的森林火险预报中直接应用。对于〈35%的可燃物含水率的预测,采用混合模型的误差最小,考虑到计算的方便,实际中可以使用气象要素回归模型,平均绝对误差（MAE）2.1%～6.0%,平均3.6%;平均相对误差（MRE）11.4%～32.7%,平均21.3%。如果考虑降雨后的可燃物含水率,即全部范围的可燃物含水率的预测,三种模型没有显著差异,为计算方便,仍建议采用气象要素回归模型,MAE 8.2%～14.2%,平均10.6%;MRE48.7%～91.3%,平均值61.4%。FWI指标与地表死可燃物含水率有关,但不如气象要素那么紧密。

我国森林死可燃物含水率与气象和土壤因子关系模型研究

死可燃物含水率是森林火灾发生及蔓延的主要影响因子,也是林火预测预报的关键参数之一。死可燃物含水率预测方法中气象要素回归法相对简单,预测结果比较准确且适用性强。本文通过分析国内近年来死可燃物含水率预测模型,对各种气象因子对可燃物含水率的影响及其响应进行综合评述。结果表明:1气象要素回归法在国内应用比较广泛,但研究比较分散,主要集中在黑龙江省和云南省;2针对研究区域可燃物含水率预测比较准确,但受制于地形和林型条件难以在尺度上进行更大范围的应用和推广;3前期气象因子和土壤因子是影响可燃物含水率变化的重要因素,结合前期气象因子和土壤因子模型预测效果较好。

内蒙古大兴安岭典型林分地表死可燃物燃烧性

以内蒙古大兴安岭5种典型林分(兴安落叶松、白桦、蒙古栎、山杨和黑桦)下地表(凋落物层、半腐殖质层和腐殖质层)死可燃物为研究对象,测定了其理化性质(含水率、粗脂肪含量、灰分含量、燃点、热值),利用主成分分析法对不同林分地表各层死可燃物燃烧性进行了分析,并评价了各林分地表死可燃物的综合燃烧性.结果表明,5种典型林分地表死可燃物综合燃烧性由强到弱依次为蒙古栎、白桦、黑桦、兴安落叶松和山杨.其中,蒙古栎林下凋落物层的燃烧性最强,山杨林下凋落物层的燃烧性最弱;白桦林下半腐殖质层的燃烧性最强,兴安落叶松林下半腐殖质层的燃烧性最弱;山杨林下腐殖质层的燃烧性最强,蒙古栎林下腐殖质层的燃烧性最弱.

江西南昌典型林分地表死可燃物含水率预测——方法优选与FWI适用性分析

亚热带针阔混交林是我国南方重要的植被类型，森林火灾发生次数多。对该植被类型的典型可燃物含水率将有助于提高火险预报的准确性。以位于该区域内的南昌市茶园山林场5种典型林分地表死可燃物为研究对象，通过对其含水率的连续观测，分析了死可燃物含水率与气象因子的关系。采用气象要素、FWI因子和两者的结果，区分不同含水率范围，分别建立的各可燃物3种预测模型。结果表明：研究地区防火期内可燃物含水率从11．8％到276．6％，只有1／4的时间低于35％，具备发生森林火灾的条件，其余的时间燃烧性都很低，平均火险不高。但最小含水率已低到10％左右，具备发生大火的潜在可能性。3种预测方法中，FWI模型误差最大，气象要素回归模型和混合模型误差相似，考虑到简单方便，该地区的含水率预测可以采用气象要素回归法。含水率小于35％时，模型MAE2．25％～4．67％，平均3．73％；MRE11．14％～23．73％，平均18．63％。含水率〉35％时，模型MAE6．34％～18．33％，平均8．63‰MRE10．49％～18．16％，平均14．43％。在全范围含水率时，模型MAE7．46％～16．43％，平均10．51％；MRE18．78％～23．64％，平均20．99％。FWI指标与研究地区可燃物含水率关系密切，也可以用于含水率预测和火险预报，如果考虑全国统一的预报模型，对于该地区，FWI系统是适用的，但为提高预测的准确性，应进行进一步的修正。

大兴安岭不同林型地表死可燃物含水率特征及其影响因子

基于2004—2019年内蒙古地区大兴安岭根河市落叶松林(阳坡),鄂伦春自治旗蒙古栎、白桦和黑桦混交林(阴坡),牙克石市白桦和山杨混交林(阴坡),阿尔山市白桦和山杨混交林(阳坡)4个林地地表死可燃物监测数据及当地气象站观测数据,分析地表死可燃物含水率与林分因子、林内气象因子、林外影响因子的相关关系,发现两种阳坡林型林内郁闭度、地表死可燃物温度、林中气温与地表死可燃物含水率负相关,林内相对湿度与地表死可燃物含水率正相关;两种阴坡林型刚好相反。筛选有物理意义的影响因子,采用逐步回归方法分别建立不同季节防火期地表死可燃物含水率预测模型,模型拟合优度阳坡>阴坡,秋季防火期>春季防火期>春秋混合季防火期>夏季防火期>总防火期。

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。

内蒙古大兴安岭主要火环境因子对地表死可燃物含水率的影响

森林地表死可燃物对森林火灾具有重要影响,研究地表死可燃物含水率对林火管理具有重要意义。以内蒙古大兴安岭不同地区不同林型地表死可燃物含水率为研究对象,利用2004年秋季防火期至2017年春季防火期大兴安岭林区(根河市、鄂伦春旗、牙克石市、阿尔山市)林分下地表死可燃物含水率数据,运用SPSS软件分析主要火环境因子对地表死可燃物含水率的影响。结果表明:(1)林中气温、林中相对湿度、枯枝落叶层质量、枯枝落叶层温度以及林内灌木盖度是影响地表死可燃物含水率变化的重要因子。(2)各地区春季与秋季、春季与全年地表死可燃物含水率预测的平均绝对误差和平均相对误差差异均不显著(P>0.05),而秋季与全年的平均绝对误差和平均相对误差均极显著(P<0.01),说明秋季防火期预测模型精度优于春季防火期预测模型精度。地表死可燃物含水率预测,需要根据不同防火期的特点建立不同的预测模型,并相对应地引入更具有显著性影响的火环境因子,为林火预测预报提供更精准的参考。

典型林分地表死可燃物含水率与气象因子的关系——以哈尔滨城市林业示范基地典型可燃物为例

在哈尔滨城市林业示范基地内选取蒙古栎林、胡桃楸林、白桦林三种林分设立样地并建立观测点,于2014年9月至2014年11月,对各林分地表枯落叶、1h时滞和10h时滞枯枝的可燃物含水率进行测定,同时采集空气温度、风速、空气相对湿度等气象要素。建立可燃物含水率预测模型预测可燃物含水率。结果表明：1）不同气象因子对不同可燃物影响程度不同,空气相对湿度对蒙古栎林的影响显著,风速对胡桃楸林的可燃物含水率影响大,而白桦林易受空气温度影响;2）可燃物含水率在每日变化呈现谷状,13：00~15：00达到每日最小值;3）建立的可燃物含水率预测模型,三种林分中,白桦林可燃物含水率预测模型精度最高,白桦林三种地表死可燃物类型中,10h时滞枯枝预测模型精度最高。

大兴安岭主要树种死可燃物含水率的实验分析

对大兴安岭16种乔木和灌木凋落的树叶、小枝和树皮含水率进行实验分析,结果表明:凋落的树叶、小枝和树皮的风干含水率差别不大,凋落的树叶与小枝的绝干含水率差异也不显著,但树皮与树叶和小枝的绝干含水率有显著差异;凋落的树叶、小枝和树皮风干含水率和绝干含水率无显著相关,这说明在分析抗火性时风干含水率和绝干含水率都要考虑进去;所选的16种树种的风干含水率和绝干含水率不存在差异,因此,在分析树种之间凋落的树叶、小枝和树皮抗火性差别时可以不考虑风干含水率和绝干含水率.

滇油杉林下死可燃物含水率与温湿度关系模型研究

[目的]研究滇油杉林下死可燃物含水率与温湿度关系模型。[方法]以滇油杉林下三类死可燃物为研究对象,借助于恒温恒湿箱对不同温湿度组合下的含水率进行测定,并研究三类死可燃物含水率与温度、湿度、温湿度的关系。[结果]在相同湿度条件下,死可燃物含水率随温度的升高而降低,但在不同的湿度下具有不同的变化规律;在相同温度条件下,死可燃物含水率随相对湿度的增大而增大,但在不同的温度下具有不同的变化规律;温湿度共同作用影响死可燃物的含水率,且不同的死可燃物有不同变化规律。[结论]可燃物含水率是受多种因素影响。滇油杉林下三类死可燃物含水率从小到大依次为粗大死可燃物、腐殖质、细小死可燃物。

农林交错区典型地表死可燃物含水率预测

黑龙江省平原和山区交错带植被受长期的人为破坏,林相差,人为活动频繁,火险等级高,火灾频发。加强该区域可燃物含水率动态和预测研究,有利于提高火险预报准确性。以处于该交错区的黑龙江省庆安县典型地表死可燃物为研究对象,对其含水率和气象要素进行了动态观测,分析了影响含水率的因子,并以气象要素、FWI指标及两者的混合为预报因子分别建立了地表死可燃物含水率的预测模型。结果表明,可燃物不同含水率时,其影响因子不同,低含水率时,受湿度影响大;高含水率时,受降雨影响大。FWI指标,主要是FFMC与全范围的含水率相关,但与≥35%的含水率相关差。该指标可用于预测全范围的含水率,但误差大于气象要素回归法,不适合降雨后的含水率预测。FWI指标与气象要素混合建模对于绝大多数模型并没有提高精度。气象要素回归模型误差在〈35%时与FWI模型差异不显著,但对于全范围的含水率预测,其误差低于后者。对于该地区除红松林〈35%的含水率以外的地表死可燃物含水率的预测,应采用气象要素回归模型,MAE为2.0%～7.8%,平均5.4%;MRE为10.6%～28.1%,平均15.8%。对〈35%的红松林含水率预测,加入FWI指标能够改进预测精度,采用混合模型最好。

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。

章古台樟子松人工林死可燃物含水率的研究

文章以辽西地区不同林龄樟子松人工林为研究对象,在7个月的研究周期内,分析可燃物含水率与实时温度、湿度、风速及连旱天数的相关性。结果表明:死可燃物含水率与空气湿度呈正相关,与温度、风速、连旱天数呈负相关,其中风速与连旱天数为重要影响因子。11月至2月林内空气湿度低、风速大、降水量小,是林火发生的危险期,应尤其加强林火监测与预防。