金 森，劉萬龍

(東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

江西南昌典型林分地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)
—— 方法優(yōu)選與FWI適用性分析

金 森，劉萬龍

(東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

亞熱帶針闊混交林是我國南方重要的植被類型，森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)多。對(duì)該植被類型的典型可燃物含水率將有助于提高火險(xiǎn)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。以位于該區(qū)域內(nèi)的南昌市茶園山林場(chǎng)5種典型林分地表死可燃物為研究對(duì)象，通過對(duì)其含水率的連續(xù)觀測(cè)，分析了死可燃物含水率與氣象因子的關(guān)系。采用氣象要素、FWI因子和兩者的結(jié)果，區(qū)分不同含水率范圍，分別建立的各可燃物3種預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：研究地區(qū)防火期內(nèi)可燃物含水率從11.8%到276.6%，只有1/4的時(shí)間低于35%，具備發(fā)生森林火災(zāi)的條件，其余的時(shí)間燃燒性都很低，平均火險(xiǎn)不高。但最小含水率已低到10%左右，具備發(fā)生大火的潛在可能性。3種預(yù)測(cè)方法中，F(xiàn)WI模型誤差最大，氣象要素回歸模型和混合模型誤差相似，考慮到簡(jiǎn)單方便，該地區(qū)的含水率預(yù)測(cè)可以采用氣象要素回歸法。含水率小于35%時(shí)，模型MAE 2.25%～4.67%,平均3.73%；MRE 11.14%～23.73%，平均18.63%。含水率＞35%時(shí)，模型MAE 6.34%～18.33%,平均8.63%；MRE 10.49%～18.16%，平均14.43%。在全范圍含水率時(shí)，模型MAE 7.46%～16.43%,平均10.51%；MRE 18.78%～23.64%，平均20.99%。FWI指標(biāo)與研究地區(qū)可燃物含水率關(guān)系密切，也可以用于含水率預(yù)測(cè)和火險(xiǎn)預(yù)報(bào)，如果考慮全國統(tǒng)一的預(yù)報(bào)模型，對(duì)于該地區(qū)，F(xiàn)WI系統(tǒng)是適用的，但為提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，應(yīng)進(jìn)行進(jìn)一步的修正。

林分地表死可燃物；可燃物含水率；FWI；預(yù)測(cè)模型；江西南昌

死可燃物含水率大小決定森林點(diǎn)燃的難易程度，是判斷林火能否發(fā)生、進(jìn)行林火預(yù)報(bào)的重要因子[1-5]。不同植被類型和同一植被類型分布的不同區(qū)域的可燃物含水率動(dòng)態(tài)特征不同，預(yù)報(bào)方法也不同。亞熱帶針闊混交林是我國南方重要的植被類型，森林火災(zāi)發(fā)生次數(shù)多。對(duì)該植被類型的典型可燃物含水率將有助于提高火險(xiǎn)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。江西省森林覆蓋率高達(dá)63.1%，是亞熱帶針闊混交林的重要分布區(qū)。目前對(duì)該地區(qū)死可燃物含水率的預(yù)測(cè)研究還未見諸報(bào)道。為此，對(duì)江西省森林可燃物含水率的預(yù)測(cè)研究十分必要，是建立該區(qū)域森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的關(guān)鍵[6-11]。

目前進(jìn)入森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)系統(tǒng)業(yè)務(wù)運(yùn)行的可燃物含水率預(yù)測(cè)的方法主要有氣象要素回歸法及時(shí)滯平衡含水率法2種。氣象要素回歸法方法簡(jiǎn)單，在我國已開展很多研究[12-14]，取得了一定效果。但該方法是一種統(tǒng)計(jì)方法，外推誤差較大，且不同地區(qū)建立的模型所采用的因子不同，難以形成統(tǒng)一的預(yù)報(bào)模式。時(shí)滯和平衡含水率法是半物理方法[15]，較氣象要素回歸法復(fù)雜，但通用性強(qiáng)，加拿大火險(xiǎn)天氣指標(biāo)系統(tǒng)(FWI)[16]的可燃物含水率計(jì)算方法是該類方法的代表。我國國家火險(xiǎn)等級(jí)系統(tǒng)建設(shè)中曾引進(jìn)該方法作為國家尺度的火險(xiǎn)預(yù)報(bào)備用方法。但該方法在全國各地的適用性還沒有得到驗(yàn)證，特別是FWI指標(biāo)與可燃物含水率的關(guān)系還沒有在全國范圍內(nèi)不同可燃物類型進(jìn)行系統(tǒng)研究。

為此，以江西省南昌市的典型可燃物為研究對(duì)象，對(duì)其可燃物含水率動(dòng)態(tài)進(jìn)行觀測(cè)，采用氣象要素回歸法、FWI方法（時(shí)滯和平衡含水率法）以及氣象要素和FWI指標(biāo)混合等3種方法，分別建立這些可燃物的含水率預(yù)測(cè)模型。主要目標(biāo)是分析影響該區(qū)域可燃物含水率的因子，尋求最合適的預(yù)測(cè)方法模型，明確預(yù)測(cè)精度，從而為更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)森林火險(xiǎn)提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)也評(píng)價(jià)FWI指標(biāo)在該區(qū)域的適用性，為建立統(tǒng)一的預(yù)報(bào)模式提供參考。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究地點(diǎn)為江西南昌茶園山林場(chǎng)，地理坐標(biāo) 28°72′77″ N，115°68′80″ E。 共 有 山 林 面 積42 700 hm2，地形地貌主要為高丘低山，海拔為200 ～ 680 m。亞熱帶濕潤氣候，四季分明，氣候溫暖，日照充足，無霜期長(zhǎng),無積雪覆蓋，年降水量1 700 mm，年均勻氣溫14.5 ～ 17.6℃。土壤為花崗巖母質(zhì)發(fā)育的山地紅壤，土層深厚土壤肥沃，pH值在5.5至6.0。林木資源主要有毛竹Phyllostachys edulis、 馬 尾 松Pinus massoniana、杉木Cunninghamia lanceolata、柳杉Cryptomeria fortunei、 鵝 掌 楸Liriodendron chinense、 油 茶Camellia oleifera、小山竹Yushania suijiangensis、紅花檵木Loropetalum chinense等100余種。林場(chǎng)內(nèi)森林火災(zāi)發(fā)生較少。

1.2 野外試驗(yàn)

在陽坡選擇5個(gè)典型林分，分別為馬尾松林、馬尾松-鵝掌楸混交林、杉木林、毛竹林、柳杉林。在2012年11月5日至12月28日，2013年3月5日至4月30日(防火期為當(dāng)年10月至次年4月末)，進(jìn)行可燃物含水率的觀測(cè)，共111 d。在每個(gè)林內(nèi)選取3個(gè)采樣點(diǎn)，每日14:00左右進(jìn)行地表凋落物采樣[15]，每個(gè)點(diǎn)采集50 g左右，裝入信封稱鮮重后，將樣品裝入密封袋帶回試驗(yàn)室，放入105 ℃烘干箱內(nèi)，持續(xù)烘干至恒質(zhì)量，稱量干質(zhì)量。

在林場(chǎng)樣地內(nèi)架設(shè)HOBO氣象站，同步采集空氣溫度、空氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、降雨量、風(fēng)速，采樣間隔0.5 h。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

1.3.1 可燃物含水率計(jì)算

按下式進(jìn)行計(jì)算各點(diǎn)含水率，取平均值作為該林分的含水率：

式中：M為可燃物含水率(%)；Wh為可燃物鮮質(zhì)量(g)；Wd為可燃物干質(zhì)量(g)。

1.3.2 FWI指標(biāo)計(jì)算

根據(jù)FWI系統(tǒng)的計(jì)算方法[17]，計(jì)算研究期間的FWI系統(tǒng)的6個(gè)指標(biāo)，初始條件和3個(gè)濕度碼的初始值按文獻(xiàn)計(jì)算[18]。

1.3.3 可燃物含水率影響因子相關(guān)分析

影響可燃物含水率的因子有兩類：一是土壤條件，包括土壤含水率（%）、土壤溫度；二是氣象要素和指標(biāo)，細(xì)化為3小類：①當(dāng)天的氣象因子，包括日最高氣溫（℃）、日平均溫度（℃）、13時(shí)溫度（℃）、日平均濕度（%）、日平均風(fēng)速(m·s-1)；②累加降雨量，包括前n(n=1～12、24)小時(shí)累積降雨量(mm)；③FWI指標(biāo)，包括細(xì)小可燃物濕度碼(FFMC)、枯落物下層濕度碼(DMC)、干旱碼(DC)、累計(jì)指數(shù)(BUI)、初始蔓延指數(shù)(ISI)、火險(xiǎn)天氣指數(shù)(FWI)，

24小時(shí)平均溫度記為T1；最高氣溫記為T2；24小時(shí)平均濕度記為H；13時(shí)溫度記為T3；24小時(shí)平均風(fēng)速記為W；24小時(shí)土壤平均溫度記為T4；24小時(shí)土壤平均含水率記為RS； 前n小時(shí)累加降雨量記為Rn(n=1～12、24)；FFMC；DMC；DC；ISI；BUI；FWI.

計(jì)算可燃物含水率與上述因子之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，以此來評(píng)價(jià)死可燃物含水率與不同因子間的關(guān)系，確定對(duì)含水率有影響的因子，顯著性水平設(shè)定為α=0.05.

1.3.4 可燃物含水率預(yù)測(cè)模型

纖維的飽和含水率一般為35%，35%的水分交換主要是擴(kuò)散過程。超過35%的可燃物床層出現(xiàn)自由水，受降雨和凝露等影響,主要是自由蒸發(fā)，與≤35%的擴(kuò)散過程機(jī)理不同。因此，對(duì)其分別建模。對(duì)于每個(gè)林分，共有3個(gè)建模數(shù)據(jù)集，≤35%數(shù)據(jù)、＞35%數(shù)據(jù)、全部數(shù)據(jù)。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集，用3/4數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，分別以氣象因子(含土壤因子)、FWI6個(gè)指標(biāo)和混合因子(氣象因子+FWI指標(biāo))為預(yù)測(cè)變量，采用逐步回歸的方法[19]建立該林分的地表死可燃物含水率3種多元線性預(yù)測(cè)模型，分別稱為氣象要素回歸模型、FWI模型和混合模型。用剩余的1/4數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，按下式計(jì)算該模型的平均絕對(duì)誤差(MAE)和平均相對(duì)誤差(MRE)：

式中：Ri和Rj分別為實(shí)測(cè)和預(yù)測(cè)的含水率（%）。

對(duì)3類模型的誤差進(jìn)行T檢驗(yàn)，以比較模型誤差差異的顯著性。

采 用SPSS17.0(SPSS Inc., USA)和Sigma Plot10.0(Systat corporation, USA)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 基本情況

表1給出了實(shí)驗(yàn)期間可燃物含水率動(dòng)態(tài)、氣象要素和FWI指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征?？扇嘉锖蕪?1.8%到276.6%，平均65.7%，覆蓋了研究地區(qū)防火期可燃物含水率的主要范圍。從25%分位數(shù)上看，研究期間，只有25%的日子里可燃物含水率低于35%，也就是具有可燃物燃燒的條件，其余的時(shí)間燃燒性都很低，這與研究期間降雨比較頻繁有關(guān)，也反映了研究地區(qū)平均火險(xiǎn)不高。但最小含水率已低到10%左右，此時(shí)燃燒，火勢(shì)十分劇烈，說明研究地區(qū)具備發(fā)生大火的潛在可能性。

表1 可燃物含水率和氣象要素、FWI指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征Table 1 Statistics characteristics of fuel moisture, meterological variables and FWI indexes

2.2 地表死可燃物含水率與影響因子的相關(guān)分析

表2～4給出了相關(guān)的氣象因子、土壤因子、FWI指標(biāo)與地表死可燃物含水率之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。與所有可燃物含水率都不相關(guān)的因子未列入表中。地表死可燃物含水率＜35%時(shí)，F(xiàn)WI與5個(gè)林分可燃物含水率都顯著相關(guān)，濕度、FMC、DMC、DC等濕度碼與4個(gè)林分可燃物含水率顯著，不相關(guān)的林分是毛竹林。FWI、ISI、BUI與林分含水率相關(guān)顯然是因?yàn)樗鼈兪菨穸却a的函數(shù)，而濕度碼與含水率相關(guān)。與2個(gè)林分可燃物含水率顯著相關(guān)的有T1、T2、T3、T4、W，僅與1個(gè)林分可燃物含水率有顯著相關(guān)的有RS、R11、R12；地表死可燃物含水率＞35%時(shí)，F(xiàn)FMC均與5個(gè)林分可燃物含水率顯著相關(guān)，不同時(shí)段的降雨量與可燃物含水率關(guān)系最密切。溫度與一些林分可燃物含水率顯著相關(guān)。對(duì)于地表死可燃物全部含水率，溫濕度指標(biāo)和FWI指標(biāo)與可燃物含水率多數(shù)都顯著相關(guān)。

表2 地表死可燃含水率≤35%與環(huán)境因子、FWI因子的Pearson相關(guān)系數(shù)?Table 2 Pearson correlation coefficients between fuel moisture and environmental factors for moisture ≤35%

表3 地表死可燃含水率＞35%與環(huán)境因子、FWI因子的Pearson相關(guān)系數(shù)Table 3 Pearson correlation coefficients between fuel moisture and environmental factors for moisture ＞35%

表4 地表死可燃全部含水率與環(huán)境因子、FWI因子的Pearson相關(guān)系數(shù)Table 4 Pearson correlation coefficients between fuel moisture and environmental factors for full ranged moisture

2.3 死可燃物含水率預(yù)測(cè)模型

表5給出了5個(gè)林分地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)模型的參數(shù)和檢驗(yàn)。在含水率≤35%、含水率＞35%和全部含水率3種情況下，所有預(yù)測(cè)模型均顯著，模型可用。其中8個(gè)混合模型與氣象模型一致。

表5 地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)模型的參數(shù)和檢驗(yàn)Table 5 Parameters and test of dead surface fuel moisture prediction models

進(jìn)入模型的主要因子有：日平均濕度、日最高溫度、前6 h累加降雨量、FFMC等，與可燃物含水率密切相關(guān)的一些因子沒有出現(xiàn)在模型中是因?yàn)檫@些因子與進(jìn)入模型的因子具有一定的相關(guān)性，其對(duì)含水率的作用通過進(jìn)入模型的因子所體現(xiàn)。

含水率≤35%時(shí)，氣象預(yù)測(cè)模型可解釋30.4%～65.5%的可燃物含水率變差，MAE 2.25%～4.67%，平均3.73%；MRE 11.14%～23.73%，平均值18.63%。FWI預(yù)測(cè)模型可解釋12.2%～46.6%的可燃物含水率變差，MAE 2.83%～5.49%， 平 均4.36%；MRE 12.91%～27.56%，平均值21.38%?；旌项A(yù)測(cè)模型可解釋30.4%～93.8%的含水率變差，MAE1.61%～4.67%，平均3.55%；MRE 6.65%～23.73%，平均17.35%。

含水率＞35%時(shí)，氣象預(yù)測(cè)模型可解釋67.8%～91.4%的可燃物含水率變差，MAE 6.34%～18.33%，平均8.63%；MRE 10.49%～18.16%，平均值14.43%。FWI預(yù)測(cè)模型可解釋19.2%～44.7%的可燃物含水率變差，其MAE為10.19%～29.25%， 平 均17.43%；MRE 15.92%～26.66%，平均21.62%?；旌项A(yù)測(cè)模型可解釋70.9%～91.4%的含水率變差，MAE6.34%～18.33%，平均10.49%；MRE 10.49%～18.16%，平均13.45%。

全部含水率時(shí)，氣象預(yù)測(cè)模型可解釋75.2%～89.5%的可燃物含水率變差，MAE 7.46%～16.43%，平均10.51%；MRE 18.78%～23.64%，平均值20.99%。FWI預(yù)測(cè)模型可解釋45.4%～65.1%的可燃物含水率變差，其MAE為11.25%～28.77%， 平 均17.64%；MRE 28.19%～36.96%，平均33.27%?；旌项A(yù)測(cè)模型可解釋79.4%～89.5%的含水率變差，MAE7.45%～16.43%，平均10.36%；MRE 18.75%～22.77%，平均20.66%。

表6給出了3類模型誤差的t檢驗(yàn)結(jié)果。從中可見，無論是≤35%、＞35%還是全范圍的含水率，F(xiàn)WI模型的兩類誤差都顯著高于氣象要素回歸法和混合模型，而氣象要素回歸模型與混合模型的兩類誤差差異不顯著，這也說明，在氣象變量中加入FWI指標(biāo)沒有改進(jìn)模型的精度。

因?yàn)闅庀笠鼗貧w模型和混合模型誤差差異不顯著，但都優(yōu)于FWI模型，且氣象要素模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，所以，在實(shí)際應(yīng)用中具有一定優(yōu)勢(shì)。所以，圖1給出了不同含水率范圍給出了氣象要素混合模型實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比，從中可見，所有含水率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)偏高和偏低比較均衡，基本圍繞直線Y=X均勻分布，表明模型的無偏性較好。

表6 不同含水率范圍3類預(yù)測(cè)模型成對(duì)樣本的T檢驗(yàn)Table 6 T-test for errors of three types of models

3 結(jié)論與討論

研究地區(qū)防火期內(nèi)可燃物含水率從11.8%到276.6%，只有1/4的時(shí)間低于35%，具備發(fā)生森林火災(zāi)的條件，其余的時(shí)間燃燒性都很低，表明研究地區(qū)平均火險(xiǎn)不高。但最小含水率已低到10%左右，具備發(fā)生大火的潛在可能性。3種預(yù)測(cè)方法中，F(xiàn)WI模型誤差最大，氣象要素回歸模型和混合模型誤差相似，考慮到簡(jiǎn)單方便，該地區(qū)的含水率預(yù)測(cè)可以采用氣象要素回歸法。含水率小于35%時(shí)，模型MAE 2.25%～4.67%,平均3.73%；MRE 11.14%～23.73%，平均18.63%。含水率＞35%時(shí)，模型MAE 6.34%～18.33%,平均8.63%；MRE 10.49%～18.16%，平均14.43%。在全范圍含水率時(shí)，模型MAE 7.46%～16.43%,平均10.51%；MRE 18.78%～23.64%，平均20.99%。

FWI方法雖然誤差高于氣象要素回歸法，但該方法的指標(biāo)與研究地區(qū)可燃物含水率關(guān)系也很密切，也可以用于含水率預(yù)測(cè)和火險(xiǎn)預(yù)報(bào)，如果考慮全國統(tǒng)一的預(yù)報(bào)模型，對(duì)于該地區(qū)，F(xiàn)WI系統(tǒng)是適用的，但為提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)的修正，對(duì)各指標(biāo)的計(jì)算參數(shù)進(jìn)行修正，而不是向本研究中的簡(jiǎn)單線性回歸。

本研究模型中采用了不同小時(shí)的降雨量和作為預(yù)測(cè)因子，這是現(xiàn)有研究中沒有使用的變量?？扇嘉锖逝c之前幾個(gè)小時(shí)內(nèi)降雨量和關(guān)系密切，隨著距上一次降雨間隔時(shí)間的增長(zhǎng)，該降雨對(duì)后面可燃物含水率的影響變小，失水過程影響因子逐漸發(fā)揮作用。因此，可燃物含水率與上一次降雨的密切程度與持續(xù)時(shí)間有關(guān)，有個(gè)最大相關(guān)的累積時(shí)間，從相關(guān)系數(shù)（見表3、4）和模型（見表5）上看，與6、12、24 h的降雨累積最密切。

圖1 氣象要素回歸模型實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比Fig. 1 Contrast between measured and predicted moisture by vapor exchange models

本研究模型與文獻(xiàn)中同類模型的誤差具有一定的相似性。對(duì)于FWI模型，Simard等[20]用FWI預(yù)測(cè)凋落物含水率的誤差為16.5%，Chrosciewicz[21]對(duì)FWI修正的模型誤差為16%～18%。本研究中FWI模型的平均MAE對(duì)于3種可燃物含水率范圍分別是4.36%，17.43%和17.64%，與這些模型相似，但比在黑龍江開展的同類研究在低含水率部分低，在全部含水率部分高，比云南的在低含水率是相似，全范圍高。對(duì)于氣象要素回歸模型，國內(nèi)外很多氣象要素回歸模型沒有直接給出誤差，難以進(jìn)行全面的比較。Ruiz等[22]建立的含水率≤30%的氣象要素回歸模型，其MAE為1.32%，本研究對(duì)于≤35%的氣象要素回歸模型的平均MAE為3.73%，高于該模型，但與在云南的同類研究3.5%相似。

不同林型立地條件等差異較大，今后研究中應(yīng)考慮坡度、坡位、蓋度、海拔等樣地信息；另外，含水率≤35%觀測(cè)樣本較少，模型可信度低，今后應(yīng)增加同一林型下多個(gè)樣地的觀測(cè)，以提高模型預(yù)測(cè)的可信度。

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Prediction on moisture contents of typical forest-land surface dead fuels in Nanchang city, Jinagxi province: method optimization and FWI applicability

JIN Sen, LIU Wan-long
(College of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, Heilongjiang, China)

Subtropical mixed broadleaf-conifer forest is an important vegetation type in south China, where forest fires occurred frequently. Study on the moisture content of typical forest-land surface dead fuels in the region is of benef i t to increase the accuracy of fi re danger forecast. By taking the dead forest land surface fuels in 5 typical stands in Chayuanshan Forest Farm, Nanchang city,Jiaxi province as the studied objects, through continuous observation on moisture of fi ve dead fuels, the relations between the dead fuels and weather variables were investigated. Based on the weather factors, FWI factor and the results of both, the moisture content ranges of different dead fuels were distinguished, and three predictive models for fi ve dead fuels were respectively established. The results show that the fuel moisture in the region in the study period ranged from 11.8% to 276.6%, one fourth of time they were less than 35% which is ready to burn and in the rest time the burn probability of the fuels had lower combustibility, which suggests low fi re hazard in the region. Even so, since the minimum moisture was below 10%, it still had the potential to burn largely. For the three types of models established, the FWI model had the largest error, higher than the vapor exchange models and the mixed model, where there was no signif i cant difference between the rest two models. Considering simple computation requirements, the vapor exchange models are the best choice for predicting fuel moisture in the region, for all different moisture ranges. The MAE were 2.25%～4.67% with a average of 3.73%, the MRE were from 11.14% to 23.73% with average of 18.63%. The FWI indexes were closely correlated with fuel moisture in the region, which indicates that they were suitable for the region and for creating a nationally unique prediction model. But systematically modif i cation should be conducted rather than the simple one done here for higher accuracy.

forest land surface dead fuel; fuel moisture content; FWI; prediction model; Nanchang city of Jiangxi province

2014-01-12

國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201204508）

金 森（1970-），男，天津人，教授，博士，主要從事森林防火研究；E-mail：jinsen2005@126.com

S762.3+2

A

1673-923X(2014)11-0001-08

[本文編校：吳 毅]