金 森，李建民,2

（1.東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040；2.內(nèi)蒙古林業(yè)監(jiān)測(cè)規(guī)劃院，內(nèi)蒙 呼和浩特 014010）

農(nóng)林交錯(cuò)區(qū)典型地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)

金 森1，李建民1,2

（1.東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040；2.內(nèi)蒙古林業(yè)監(jiān)測(cè)規(guī)劃院，內(nèi)蒙 呼和浩特 014010）

黑龍江省平原和山區(qū)交錯(cuò)帶植被受長(zhǎng)期的人為破壞， 林相差， 人為活動(dòng)頻繁， 火險(xiǎn)等級(jí)高， 火災(zāi)頻發(fā)。加強(qiáng)該區(qū)域可燃物含水率動(dòng)態(tài)和預(yù)測(cè)研究，有利于提高火險(xiǎn)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。以處于該交錯(cuò)區(qū)的黑龍江省慶安縣典型地表死可燃物為研究對(duì)象，對(duì)其含水率和氣象要素進(jìn)行了動(dòng)態(tài)觀測(cè)，分析了影響含水率的因子，并以氣象要素、FWI指標(biāo)及兩者的混合為預(yù)報(bào)因子分別建立了地表死可燃物含水率的預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，可燃物不同含水率時(shí)，其影響因子不同，低含水率時(shí)，受濕度影響大；高含水率時(shí)，受降雨影響大。FWI指標(biāo)，主要是FFMC與全范圍的含水率相關(guān)，但與≥35%的含水率相關(guān)差。該指標(biāo)可用于預(yù)測(cè)全范圍的含水率，但誤差大于氣象要素回歸法，不適合降雨后的含水率預(yù)測(cè)。FWI指標(biāo)與氣象要素混合建模對(duì)于絕大多數(shù)模型并沒(méi)有提高精度。氣象要素回歸模型誤差在＜35%時(shí)與FWI模型差異不顯著，但對(duì)于全范圍的含水率預(yù)測(cè)，其誤差低于后者。對(duì)于該地區(qū)除紅松林＜35%的含水率以外的地表死可燃物含水率的預(yù)測(cè)，應(yīng)采用氣象要素回歸模型，MAE為2.0%～7.8%，平均5.4%；MRE為10.6%～28.1%，平均15.8%。對(duì)＜35%的紅松林含水率預(yù)測(cè)，加入FWI指標(biāo)能夠改進(jìn)預(yù)測(cè)精度，采用混合模型最好。

農(nóng)林交錯(cuò)區(qū)；地表死可燃物；可燃物含水率；黑龍江省慶安縣

可燃物含水率是進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)的重要因素和確定森林火險(xiǎn)等級(jí)的基礎(chǔ)[1]。可燃物含水率，特別是地表死可燃物含水率的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)是森林火險(xiǎn)等級(jí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的核心[2]，也是森林火險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)的重要內(nèi)容[3-5]，也是做好火險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)和火行為預(yù)報(bào)的關(guān)鍵[6-10]。

目前火險(xiǎn)預(yù)報(bào)中常用的可燃物含水率預(yù)測(cè)方法主要有兩種[11-13]，一種是針對(duì)具體可燃物類型的預(yù)測(cè)方法，這類方法以氣象要素回歸法為代表，該方法簡(jiǎn)單易用，但不同地區(qū)、不同可燃物類型的預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和采用的預(yù)測(cè)因子會(huì)有所不同，需要針對(duì)每個(gè)類型建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型，工作量大。另一種是統(tǒng)一結(jié)構(gòu)框架下不同地區(qū)微調(diào)的方法。這種方法一般都是物理、半物理的方法，其中以加拿大火險(xiǎn)天氣指標(biāo)系統(tǒng)(FWI)[13]為代表。該方法普適性好，但也需要對(duì)具體地區(qū)進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚?。我?guó)國(guó)家火險(xiǎn)等級(jí)系統(tǒng)建設(shè)中曾引進(jìn)FWI方法作為國(guó)家尺度的火險(xiǎn)預(yù)報(bào)備用方法。但該方法在全國(guó)多數(shù)地區(qū)的適用性還沒(méi)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(méi)有在全國(guó)范圍內(nèi)進(jìn)行系統(tǒng)研究。

生態(tài)交錯(cuò)區(qū)往往是生態(tài)脆弱的區(qū)域[14-16]，特別是受強(qiáng)烈擾動(dòng)后的生態(tài)區(qū)，其林火環(huán)境發(fā)生了很大變化。黑龍江省松嫩平原和小興安嶺交錯(cuò)的區(qū)域，原生植被受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和采伐等人為干擾破壞嚴(yán)重，目前多為林相不好的次生林和人工林。該區(qū)域重要的火險(xiǎn)特征是林相殘敗，林齡小，郁閉度低，林下陽(yáng)性雜草多，可燃物變干速度快，加上人為活動(dòng)頻繁，易于發(fā)生森林火災(zāi)，發(fā)生火災(zāi)后易形成樹(shù)冠火。該區(qū)域發(fā)生多次重特大森林火災(zāi)，損失嚴(yán)重，加強(qiáng)該區(qū)域火險(xiǎn)預(yù)報(bào)工作是有效預(yù)防森林火災(zāi)發(fā)生，減少森林火災(zāi)損失的重要手段。目前還沒(méi)有對(duì)該區(qū)域可燃物含水率動(dòng)態(tài)變化情況和預(yù)測(cè)模型進(jìn)行研究，為此，選擇位于該交錯(cuò)區(qū)內(nèi)的黑龍江慶安地區(qū)的典型可燃物為研究對(duì)象，對(duì)其可燃物含水率開(kāi)展相應(yīng)的研究。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)混合等三種方法，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，為建立全國(guó)統(tǒng)一的預(yù)報(bào)模式提供參考。

1 研究地概況

研究地區(qū)位于黑龍江省綏化地區(qū)慶安縣曙光林場(chǎng)，地處松嫩平原和小興安嶺余脈的交匯地帶，屬呼蘭河流域的中上游，127°51′20″～128°13′30″E，47°3′47″～ 47° 8′30″N。屬于低山丘陵平原區(qū)，平均海拔260 m左右，寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候。四季分明，春季多風(fēng)干旱；夏季溫?zé)岫嘤?；秋季溫涼適中；冬季寒冷干燥。降水集中于7～9月份，積雪期達(dá)5個(gè)月，林內(nèi)雪深可達(dá)30～70 cm。年平均日照時(shí)數(shù)為2 599 h；年平均氣溫為1.69℃；無(wú)霜期128 d左右；年平均降雨量577 mm。有3個(gè)土類：草甸土、黑土、暗棕壤，以黑土為主。其中草甸土占總面積的29.3%，黑土占總面積的69.3%，砂質(zhì)底暗棕壤占總面積的1.4%，黑土中尤以薄層白漿化黑土為最，占總面積的68.7%?，F(xiàn)有植被為原生植被破壞后恢復(fù)起來(lái)的次生林和人工林，人工林比例大。林相差。主要林木種類有長(zhǎng)白落葉松Larix olgensis f. viridis、紅松Pinus koraiensis、樟子松 Pinus sylvestris var.mongolica、白樺Betula platyphylla、山楊Populus davidiana、紫椴Tilia amurensis、蒙古櫟Quercus mongolica、 胡 桃 楸 Juglans mandshurica、 水 曲柳 Fraxinus mandschurica、黃菠蘿Phellodendron amurense、 榆 樹(shù) Ulmus pumila、 柳 樹(shù) Salix matsudana等十余種。

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置

2012年在曙光林場(chǎng)選擇人工紅松林、白樺山楊林、蒙古櫟林、人工落葉松林、草塘5種可燃物類型。在每個(gè)類型內(nèi)，分別設(shè)20 m×20 m樣地，進(jìn)行常規(guī)調(diào)查，具體樣地情況見(jiàn)表1。

表1 樣地信息Table1 Information of sample plots

2.2 可燃物含水率和氣象因子觀測(cè)采集

2012年秋季和2013年春季防火期內(nèi)，在樣地內(nèi)采用破壞性采樣方法采樣。每日13時(shí)在樣地內(nèi)垂直等高線取4個(gè)點(diǎn)，采集測(cè)定點(diǎn)的凋落物，稱取鮮重，記錄后裝入密封袋中，帶回室內(nèi)用烘干箱（101A-3型）105 ℃下烘干24 h，再稱取干重記錄。共測(cè)量100 d的數(shù)據(jù)。同期在樣地內(nèi)架設(shè)HOBO U30氣象站，每隔1 h采集溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降雨量。

2.3 數(shù)據(jù)處理與分析

2.3.1 可燃物含水率計(jì)算

按下式計(jì)算各樣地個(gè)點(diǎn)的可燃物含水率，取4個(gè)點(diǎn)的平均值作為該樣地的含水率。

式中：Mi為第i天可燃物含水率(%)；Whi為第i天可燃物鮮重(g)；Wdi為可燃物干重(g)。

2.3.2 氣象數(shù)據(jù)處理及FWI指標(biāo)計(jì)算

利用氣象站采集的氣象數(shù)據(jù)推算出當(dāng)日最小相對(duì)濕度、當(dāng)日平均相對(duì)濕度、前48小時(shí)降雨量、當(dāng)日平均溫度。符號(hào)規(guī)定：H（當(dāng)日13時(shí)濕度%）、H1（當(dāng)日最小相對(duì)濕度%）、H2（當(dāng)日平均相對(duì)濕度）R0（前24小時(shí)降雨量mm）、R1（前48小時(shí)降雨量mm）、T（當(dāng)日13時(shí)氣溫℃）、T1（當(dāng)日平均溫度℃）、T2(當(dāng)日最高溫度℃)、S（13時(shí)風(fēng)速米/秒）。

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)，3個(gè)濕度碼的初始值是：FFMC=85，DMC=21，DC=15。

計(jì)算氣象因子的統(tǒng)計(jì)特征。

2.3.3 可燃物含水率影響因子相關(guān)分析

計(jì)算可燃物含水率與氣象要素、FWI指標(biāo)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，以此來(lái)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。

2.3.4 可燃物含水率預(yù)測(cè)模型

纖維的飽和含水率一般為35%[18]，35%的水分交換主要是擴(kuò)散過(guò)程。超過(guò)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(guò)程機(jī)理不同。將每個(gè)林分的數(shù)據(jù)分成＜35%和≥35%兩個(gè)部分以及全部數(shù)據(jù)共三個(gè)數(shù)據(jù)集，針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集分別以氣象因子、FWI 6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三種多元線性預(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. 對(duì)于全部含水率數(shù)據(jù)，采用50個(gè)數(shù)據(jù)建模，用剩余的50個(gè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證。對(duì)于＜35%和≥35%的含水率數(shù)據(jù)，如果樣本較少，則采用交叉驗(yàn)證法驗(yàn)證。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。

3 結(jié)果與分析

3.1 可燃物含水率動(dòng)態(tài)和氣象因子基本特征

表2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?%到173%，覆蓋了研究地區(qū)防火期可燃物含水率的主要范圍。可燃物含水率最高的可達(dá)300%～400%，一般出現(xiàn)在飽和降雨后，該地區(qū)春秋兩季防火期內(nèi)降雨量沒(méi)有那么大，所有可燃物含水率也不能達(dá)到300%。50%分位數(shù)反映了研究地區(qū)可燃物含水率在防火期內(nèi)多數(shù)低于35%這個(gè)臨界含水率，但25%分位數(shù)的含水率為22.3%，說(shuō)明該地區(qū)極端干燥條件并是特別多，75%的天氣條件下不容易著火或著火火勢(shì)也不大。這與采樣林分郁閉度較大有關(guān)。但草塘含水率均值19.6%，范圍為11.%～2.2%，75%分位數(shù)為22.7%。說(shuō)明該地區(qū)草塘在防火期易燃，火險(xiǎn)等級(jí)高。

3.2 死可燃物含水率影響因子分析

表3和表4給出了地表死可燃物含水率與氣象因子、FWI指標(biāo)的Pearson相關(guān)系數(shù)。表中所列出的影響因子，至少與一種死可燃物含水率相關(guān)，與所有死可燃物含水率均不相關(guān)的，未列入表中。

對(duì)于全范圍含水率，濕度、降雨和FFMC與可燃物含水率關(guān)系密切。ISI與可燃物含水率密切相關(guān)是因?yàn)樵撝笜?biāo)是FFMC函數(shù)與風(fēng)函數(shù)的乘積。與可燃物含水率關(guān)系最密切的是降雨，特別是前一天降雨，其次是當(dāng)天的濕度。溫度和風(fēng)對(duì)可燃物含水率影響不顯著。當(dāng)含水率＜35%，當(dāng)天、前一天、兩天的濕度對(duì)5個(gè)可燃物類型含水率都有影響，降雨只對(duì)草塘含水率有影響，可能因?yàn)闆](méi)有冠層遮陰的原因。溫度只對(duì)落葉松可燃物有影響。FFMC與除白樺林之外所有樣地關(guān)系密切，其他FWI指標(biāo)只與紅松林或草塘關(guān)系密切。而對(duì)≥35%的含水率，降雨是最大的影響因子，除與草塘不相關(guān)外，對(duì)其他4個(gè)林分的可燃物含水率都有影響，而濕度和溫度的影響不大。FFMC也只與少數(shù)樣地關(guān)系密切。這表明，含水率不同時(shí)，其影響因子不同，低含水率時(shí)，受濕度影響大，含水率高時(shí)，受降雨影響大。

表2 可燃物含水率和氣象要素、FWI指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征Table2 Statistical characteristics of fuel moisture content, meteorological elements and FWI indexes

表3 地表死可燃物全部含水率與氣象因子、FWI因子的Pearson相關(guān)系數(shù)Table3 Correlation coefficients of fuel moisture content of land surface dead fuels to FWI factors and meteorological factors

表4 地表死可燃物含水率（35%組分）與氣象因子、FWI因子的Pearson相關(guān)系數(shù)Table4 Correlation coefficients of fuel moisture content of land surface dead fuels (4 35%) to FWI factors and meteorological factors

3.3 地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)模型

本研究三類模型共計(jì)45個(gè)，其中統(tǒng)計(jì)顯著的模型36個(gè)，一些混合模型沒(méi)有FWI指標(biāo)加入，與氣象要素回歸模型相同，去掉這些相同的，最后剩下26個(gè)有效模型。表5給出了5個(gè)不同林分情況下地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)模型的參數(shù)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。表6給出了三類模型的誤差比較的t檢驗(yàn)結(jié)果。

表5 各樣地全部數(shù)據(jù)FWI指標(biāo)回歸建模參數(shù)Table5 Regression modeling parameters of all data of FWI indexes

表6 3種模型誤差的t檢驗(yàn)?Table6 T-tests of errors of three type models

使用全部含水率建模時(shí)，F(xiàn)WI模型可解釋20.5%～50.7%的可燃物含水率變差，其MAE為3.4%～18.5%，平均13.9%；MRE 16.9%～50.8%，平均39.9%。氣象要素回歸模型可解釋81.2%～90.3%的可燃物含水率變差，MAE2.0%～7.8%，平均5.4%；MRE 10.6%～28.1%，平均值15.8%。氣象要素回歸模型的兩類誤差顯著低于FWI模型（表6），混合模型與氣象要素回歸模型全部相同，表明FWI指標(biāo)的加入，沒(méi)有提高模型準(zhǔn)確性。

含水率小于35%時(shí)，F(xiàn)WI指標(biāo)可以預(yù)測(cè)白樺林地表死可燃物含水率以外的其他四種可燃物的含水率。該模型可解釋28.4%～65.9%的可燃物含水率變差，MAE為2.8%～25.5%，平均9.0%；MRE 12.6%～148.8%，平均48.2%。氣象要素回歸模型可解釋36.2%～88.3%的可燃物含水率變差，MAE 2.0%～11.3%，平均4.9%；MRE 10.5%～41.9%，平均值19.7%。混合模型中白樺林和草塘的與氣象要素回歸模型相同，該類模型可解釋36.2%～90.5%的含水率變差，MAE1.7%～3.4%， 平 均2.3%；MRE 6.8%～17.1%，平均11.7%。三類模型的兩種誤差的差異都不顯著（表6）。

含水率≥35%時(shí)，F(xiàn)WI未能建立任何模型。氣象要素回歸模型和混合模型一致，可解釋55.6%～83.3%的可燃物含水率變差，MAE9.3%～22.0%，平均16.3%；MRE 8.2%～32.8%，平均值20.7%。

在所有的FWI模型中，F(xiàn)FMC和DC使用最多，F(xiàn)FMC進(jìn)入了每一個(gè)FWI模型，DC只有落葉松林含水率＜35%的FWI模型未使用。個(gè)別模型使用了FWI或ISI。氣象要素模型中，當(dāng)日和前一日濕度，當(dāng)日、前一、二日降雨使用最多，濕度進(jìn)入了除紅松林全部數(shù)據(jù)、紅松林含水率≥35%、落葉松林含水率≥35%之外的所有氣象要素回歸模型。前一天濕度進(jìn)入了紅松林全范圍模型、落葉松林全范圍模型、落葉松林＜35%氣象要素回歸模型。溫度和風(fēng)速只進(jìn)入了個(gè)別模型?；旌夏Ｐ团c氣象要素回歸模型大部分相同。與氣象要素回歸模型不同的有紅松林含水率＜35%（H、ISI）、蒙古櫟林含水率＜35%（H、R1、ISI）、落葉松林含水率＜35%（H1、FFMC）三個(gè)混合模型。其它與可燃物含水率密切相關(guān)的因子沒(méi)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(guò)進(jìn)入模型的這些因子所體現(xiàn)。

圖1給出了各樣地三組含水率三種模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比情況（混合模型與氣象要素回歸模型相同者，就不做比較了）。圖中的直線為y=x。

可以看出，對(duì)于全范圍的含水率預(yù)測(cè)，在10%～65%含水率范圍內(nèi)氣象要素回歸模型(與混合模型相同)與FWI模型對(duì)于5個(gè)可燃物的預(yù)測(cè)誤差都較小，兩種模型區(qū)別不大，含水率＞65%兩種模型誤差增加，預(yù)測(cè)偏低，但FWI模型顯著增加，表明FWI對(duì)該范圍的含水率預(yù)測(cè)能力差。區(qū)域兩種模型預(yù)測(cè)值多數(shù)偏小。含水率＜35%時(shí)，紅松林的混合模型誤差最小，F(xiàn)WI次之，氣象要素模型預(yù)測(cè)全部偏低。蒙古櫟和落葉松和可燃物的氣象要素回歸模型明顯優(yōu)于FWI模型，F(xiàn)WI模型高估了蒙古櫟地表可燃物含水率，低估了落葉松地表死可燃物含水率。草塘兩種模型差異較小，但FWI模型預(yù)測(cè)更離散。含水率≥35%時(shí)，只有氣象要素回歸法顯著。白樺林的效果最好，蒙古櫟地表死可燃物誤差最大

上述分析表明，對(duì)于5種可燃物，如果是對(duì)全范圍可燃物含水率預(yù)測(cè)采用一個(gè)模型，則采用氣象要素回歸模型最好。對(duì)于＜35%的含水率預(yù)測(cè)，應(yīng)區(qū)分林分類型選擇模型，紅松林可采用混合模型，白樺林、蒙古櫟林、落葉松林和草塘采用氣象要素回歸模型?！?5%時(shí)，只能采用氣象要素回歸模型。

4 結(jié)論與討論

對(duì)研究地區(qū)典型可燃物含水率與氣象要素等影響因子的相關(guān)分析和逐步回歸分析表明，不同含水率時(shí)，其影響因子不同，含水率低時(shí)，濕度對(duì)含水率變化影響大，高含水率主要受降雨影響大。FWI指標(biāo)，主要是FFMC與全范圍的含水率相關(guān)，但與≥35%的含水率數(shù)據(jù)相關(guān)差，可用于預(yù)測(cè)全范圍的含水率，但誤差大于氣象要素回歸法，且在高含水率時(shí)誤差偏大，不適合降雨分段模型。FWI指標(biāo)與氣象要素混合并沒(méi)有改進(jìn)模型的精度。即便如此，如果選擇FWI方法作為國(guó)家火險(xiǎn)預(yù)報(bào)的一種方法，該方法仍適用于本研究地區(qū)，這也是半物理模型的優(yōu)勢(shì)。

氣象要素回歸模型誤差要么與FWI模型差異不顯著，要么低于后者，表明氣象要素回歸法優(yōu)于FWI模型。對(duì)于該地區(qū)的除紅松林＜35%的含水率以外的預(yù)測(cè)，應(yīng)采用氣象要素回歸模型，其MAE 2.0%～7.8%，平均5.4%；MRE 10.6%～28.1%，平均15.8%。對(duì)＜35%的紅松林含水率預(yù)測(cè)有貢獻(xiàn)，采用混合模型最好。

在研究地區(qū)，F(xiàn)WI作為含水率預(yù)測(cè)因子，對(duì)針葉林預(yù)測(cè)效果要好于闊葉林，尤其是可燃物含水率＜35%時(shí)。原因是FWI是依據(jù)加拿大針葉林建立的系統(tǒng)[20]，研究地區(qū)和FWI建立地區(qū)的緯度相近，所以更適用于針葉林，不適用于闊葉林。

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[21]用FWI預(yù)測(cè)凋落物含水率的誤差為16.5%，Chrosciewicz[22]對(duì)FWI修正的模型誤差為16～18%。本文中FWI模型的MAE平均11.5%，比這些模型還要低一些，與在云南的同類研究相似[23]。對(duì)于氣象要素回歸模型，國(guó)內(nèi)外很多氣象要素回歸模型沒(méi)有直接給出誤差，難以進(jìn)行全面的比較。Ruiz等[24]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4.9%，高于該模型，但與在云南的同類研究3.5%相似[21]可能的原因是前者的樣本數(shù)較少，水率＜30%而不是35%，且模型參數(shù)多。

本研究模型采用的都是通過(guò)現(xiàn)有的常規(guī)氣象站方便觀測(cè)的氣象要素，且其誤差在同類研究的控制水平內(nèi)，因此，可以在該地區(qū)的森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)中直接應(yīng)用。

研究地區(qū)為嚴(yán)重破壞后的生態(tài)交錯(cuò)區(qū)。其次生林的郁閉度比較低。受人力限制，為方便同步采樣，本研究選擇的幾個(gè)樣地為公路附近，恢復(fù)時(shí)間較長(zhǎng)的林分，郁閉度較高，因此，含水率也較高。其他次生林的含水率應(yīng)低于表1數(shù)據(jù)，但草塘的低含水率反應(yīng)了該地區(qū)的火險(xiǎn)狀況[25]。今后，應(yīng)選擇更具代表性的林分開(kāi)展研究，同時(shí)搞清不同交錯(cuò)區(qū)、不同破壞程度和恢復(fù)途徑對(duì)可燃物含水率動(dòng)態(tài)的影響也十分必要。

圖1 各樣地含水率數(shù)據(jù)3種模型的預(yù)測(cè)實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.1 Comparisons of moisture measured and computed by three methods

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Prediction on moisture contents of typical forest dead combustible fuels of an ecotones in Qing’an county of Heilongjiang province

JIN Sen1, LI Jian-min1,2
(1. College of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, Heilongjiang, China; 2. Inner Mongolia Forestry Survey and Planning Institute, Hohhot 014010, Inner Mongolia, China)

The plain and mountain ecotones in Heilongjiang province suffered from long time human disturbance, causing forest severely damaged, such as bad forest form and high fire danger rate. The enhancements on studying dynamic prediction of fuel moisture contents can increase fi re danger forecast accuracy. By taking the typical dead land surface fuels in the ecotones in Qing’an county of Heilongjiang province as the tested objects, the moisture of and weather variables in the region were successively observed,and the factors affecting fuel moisture dynamics changes were analyzed. Fuel moisture prediction models were established by using weather variables, FWI indexes, and the two aspects variables as predictive factors, respectively. The results show that the different factors affected the fuel moisture at different levels; for the lower moisture, the air humidity was the major affecting factor while the precipitation was for higher moisture; FWI indexes, mainly FFMC, were correlated with the fuel moisture evaluated for full moisture range, but not for moisture ≥35%, which indicated that the indexes can be used for predicting fuel moisture for full range, but its accuracy was lower than that of vapor exchange models; the vapor exchange models have lower errors than FWI models for full range fuel moisture prediction but not for ＜35% moisture prediction; the model accuracies were not improved when FWI indexes were incorporated; the vapor exchange models should be used for moisture prediction for all fuels in the region except ＜35% moisture prediction of fuel in Korean pine stand, which accuracy was MAE 2.0%～7.8%, averaged 5.4%, and MRE 10.6%～28.1%, averaged 15.8%. For the prediction of fuel moisture ＜35% in Korean pine stand, mixed variable models was the best.

Forest-agriculture ecotones; land surface dead combustible fuel; fuel moisture content; Qing’an county of Heilongjiang province

S762.2

A

1673-923X(2014)12-0027-08

2014-01-12

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

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

[本文編校：文鳳鳴]