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。

地表细小死可燃物小时步长的含水率预测模型

以张家口市崇礼区的白桦和落叶松林地为实验样地,使用传统直接估计法和长短期记忆神经网络模型(LSTM)对含水率进行单步预测,结合重新构建的直接估计法、informer、LSTM完成对不同步长含水率序列的预测,分析了informer在不依赖气象要素的条件下,对2种可燃物含水率序列的预测精度。结果表明:3种含水率序列预测模型对不同步长的含水率序列预测表现有很大差异,短时间步长上直接估计法预测精度最高,长时间步长上informer模型最好,LSTM模型次之。使用informer不仅解决了LSTM模型时间复杂度和模型的内存消耗高的问题,而且提高了对长时间步长含水率序列的预测精度。传统的气象要素回归以及直接估计方法对含水率的预测,必须依赖当前和历史时刻气象要素的实测值;使用深度学习方法解决多变量多步长的时间序列预测问题,实现对未来30 h含水率序列的预测,白桦林含水率预测MAE为0.2943,落叶松含水率预测MAE为0.1791,可以为林火预报提供参考依据。

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。

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。

湘西南地区典型森林类型的地表细小死可燃物载量影响因素

如何科学评估森林地表细小死可燃物载量是开展林火预防与管理的重要基础性工作。以湘西南地区5种典型森林类型(阔叶混交林、针阔混交林、针叶混交林、杉木林、马尾松)共计546块标准地实测数据为基础,采用单因素方差分析、Spearman相关分析等方法分析了不同森林类型的细小死可燃物载量差异和影响因素,并利用多元逐步回归方法构建了不同森林类型的细小死可燃物载量预测模型。结果表明,不同森林类型的细小死可燃物载量具有显著差异(P<0.05),具体表现为:马尾松>针叶混交林>杉木林>针阔混交林>阔叶混交林;影响细小死可燃物载量的因素主要包括:平均胸径、平均树高、林分密度、郁闭度、海拔,且不同森林类型的影响因素存在差异;5种森林类型的细小死可燃物载量预测模型均具有较好的预测效果,决定系数介于0.311~0.643,相对均方根误差介于29.48%~45.95%,可较好地预估不同森林类型的细小死可燃物载量。相关研究结果可为湘西南地区森林火灾风险的评估及林火预防提供科学依据。

气温和空气相对湿度对森林地表细小死可燃物平衡含水率和时滞的影响

以落叶松(Larix gmelinii)叶片、白桦(Betula platyphylla)叶片、落叶松-白桦叶片混合物为例,初步研究了气温和空气相对湿度对地表细小死可燃物平衡含水率和时滞的影响,对这3种可燃物在不同气温、不同空气相对湿度条件下(共20个温湿度组合)失水过程中的含水率进行了测定。通过统计软件建立了相应条件下3种类型可燃物含水率时间动态方程,并利用此方程估算了3种可燃物平衡含水率和时滞,同时用估算值分别建立了3种可燃物的平衡含水率-气温模型、平衡含水率-湿度模型、时滞-气温模型、时滞-湿度模型等4种模型。并用已知的4个可燃物平衡含水率模型拟合了该研究得到的平衡含水率数据,其中,用Van Wanger模型得到的平均绝对误差和均方根误差均不超过0.01,拟合效果最好;Nelson模型的拟合效果最差。对气温和空气相对湿度对3种可燃物平衡含水率和时滞的影响的研究结果表明:气温和空气相对湿度对3种可燃物的平衡含水率和时滞有显著影响,气温与平衡含水率和时滞呈负相关关系,而空气相对湿度与二者均呈正相关关系。其中,时滞-湿度模型高估了可燃物的时滞。该研究具有一定的局限性与不确定性,在未来的工作中,应选择在更宽的可燃物类型范围内,结合更全面的影响因子进行研究。

季节和降雨对细小可燃物含水率预测模型精度的影响

观察大兴安岭盘古地区的典型林分樟子松、白桦、兴安落叶松林的地表细小死可燃物含水率随不同季节变化的动态变化,应用气象要素回归法,分别使用无降雨数据、无降雨和有降雨混合数据及降雨数据,分春季、秋季和混合季节,建立了该地区森林地表可燃物含水率的统计预测模型,并研究了季节以及降雨对该类模型精度的影响。结果表明:季节和降雨对模型精度具有显著的影响,对于3种林型整体而言,混合模型的误差最大,可高达30%以上;秋季误差小于混合模型,大于春季预测模型;春季含水率预测模型精度最高,误差小于10%。无降雨模型预测效果最好,模型误差控制在3%以内,有降雨时段误差也可超过30%。如果采用区分季节和降雨时段建立可燃物含水率预测模型,据此做出的森林火险等级预报不会产生实质的影响,有助于提高火险等级预报的准确性。

空气温湿度对不同结构的红松松针床层含水率动态变化影响的室内模拟研究

【目的】空气温度和相对湿度是对地表细小死可燃物含水率动态变化影响最显著的气象因子,对含水率预测模型中关键指标平衡含水率和时滞起重要作用,但由于对其研究的不全面性,至今温湿度对不同床层结构含水率的影响,特别是关键指标的影响还未达成共识。为了搞清空气温湿度对不同床层结构含水率动态变化和关键指标的影响。【方法】以红松地表细小死可燃物为研究对象,设置与自然状态接近的床层密实度梯度,置于恒温恒湿箱中,在不同温湿度配比下用自动称量天平记录含水率变化情况,分析密实度和温湿度对平衡含水率和时滞的影响,并建立相应的预测模型。【结果】不论温湿度和密实度如何改变,松针床层含水率呈指数下降;空气温度和相对湿度对平衡含水率有极显著影响,对于红松松针床层,Simard法预测平衡含水率效果要优于Nelson法,其误差均在可接受范围内;建立了形如τ=ae^(-bT)的不同密实度和湿度时的时滞预测模型,误差也在可接受范围内。【结论】揭示了不同温湿度条件下不同红松松针床层含水率动态变化过程,搞清其对平衡含水率和时滞的影响,对于可燃物含水率预测模型研究具有重要意义。