加格达奇和抚远可燃物湿度码及含水率动态研究

发布时间：2020-06-21 15:19

【摘要】：可燃物含水率是林火研究和林火管理实践工作中最重要的基础数据,掌握可燃物含水率的动态规律并对其进行精准预测是解决森林火险相关问题的关键。加拿大火险天气指数系统中的细小可燃物湿度码(Fine Fuel Moisture Code，FFMC)反映细小可燃物含水率与气象因子的关系,并指示地表火的引燃和扩散蔓延的潜力;腐殖质湿度码(Duff Moisture Code，DMC)反映半腐殖质可燃物含水率与气象因子的关系,并指示雷击火的引燃和半腐殖质在林火中被消耗的潜力,许多国家和地区己经围绕FFMC和DMC开展了大量研究,但在我国针对二者的深入研究还比较少。本文选择加格达奇和抚远两个在黑龙江省内区域性气候和地貌条件差异较大的地区,分析了加格达奇兴安落叶松人工林、樟子松人工林和蒙古栎次生林春季、夏季和秋季,以及抚远阔叶混交林、山杨次生林和蒙古栎次生林春季和秋季相应样地下的细小可燃物和半腐殖质可燃物的含水率以及气温、相对湿度、风速和降雨量等气象因子的时动态和日动态。并根据每次观测前24小时累积降雨量是否大于0.5mm将天气条件分为干燥和湿润两类,探讨了利用FFMC(逐日FFMC、逐时FFMC和整时FFMC)和DMC在这两类天气条件下对相应可燃物含水率进行预测的能力。此外,还对气象要素回归模型的适用性进行了分析。为了从提高FFMC和DMC对这两个地区各样地相应可燃物含水率的预测精度,本研究对各观测样地下的细小可燃物的平衡含水率模型和时滞模型进行了重新校止;使用非线性回归方法对FFMC中有效降雨条件下的含水率模型参数进行了校正;还使用非线性回归方法对DMC的尺度模型参数进行了校正。通过这些研究主要得到以下结论:(1)加格达奇在春季和秋季的森林火险高于抚远。两地区细小可燃物的失水过程都集中在8:00~14:00。在干燥的天气条件下,细小可燃物含水率在每小时尺度上的变化主要受气温和相对湿度的影响,而在湿润的天气条件下则主要受每小时降雨量和相对湿度的影响,在此基础上建立的气象要素回归模型更适用于加格达奇。两地区均不适合通过建立气象要素回归模型对每日火险进行预测。(2)在不同样地之间,处于低平地带的兴安落叶松人工林样地和阔叶混交林样地的细小可燃物含水率和半腐殖质可燃物含水率都较相同地区的其它样地更高,并且对气象因子变化的响应更不敏感;樟子松人工林和其它3个阔叶林样地的可燃物含水率相对更低,对气象因子响应更敏感。这些动态规律主要由可燃物的颗粒类型、组成结构和可燃物所处地形条件共同决定。(3)在未校正前,逐时FFMC和整时FFMC对细小可燃物含水率的预测普遍偏低,整时FFMC的预测精度明显比逐时FFMC更高,但由于迭代算法的优势,逐时FFMC在湿润天气条件下的预测效果比整时FFMC更好。逐日FFMC在干燥天气条件下的预测值通常是偏低的,而在湿润天气条件下的预测值则偏高;DMC对半腐殖质可燃物含水率的预测通常是偏高的,并且在湿润天气条件下的预测效果比在干燥天气条件下的更好。总体上,FFMC和DMC对于吸水和失水速率较快的细小可燃物和半腐殖质可燃物更适用;在干燥天气条件下比在湿润的天气条件下更适用;逐时FFMC在下午比在上午更适用。而降雨这一气象因子对FFMC和DMC适用性的影响最大。(4)逐时FFMC、整时FFMC和逐日FFMC模型在干燥天气条件下的预测误差主要来源于FFMC内部的平衡含水率和时滞子模型,经过校正后,这3个模型的预测误差明显减小,各样地之间的预测误差也被拉近。对有效降雨条件下FFMC中的含水率模型参数进行校正后,其预测精度仍与干燥天气条件下的预测精度有一定差距,但比未校正前有大幅提高。通过对DMC尺度模型参数的校正,其预测精度总体上有所提高,但在部分样地的预测误差不降反升。本文中的可燃物含水率野外观测均在白天进行,结果也多获取于可燃物的失水过程,相应结论是否同样适用于夜间处于吸水过程中的可燃物仍待研究。未来需要对更多森林类型下的细小可燃物和半腐殖质可燃物进行长期的含水率动态研究,以促进FFMC和DMC在更广泛地区的应用。
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S762.1
【图文】：

逐时,含水率预测,蒙古栎,次生林

８：００邋分别为邋５６．５％邋（３４．６％）和邋７０．０％邋（１６．１％）；在邋１１：００邋分别为邋５７．０％邋（３０．１％）和邋５１．３％逡逑（２３．８％）；在邋１４：００邋分别为邋４０．０％邋（２０．５％）和邋３７．３％邋（１４．１％）；在邋１７：００邋分别为邋３３．２％逡逑（１４．３％）和３０．８％邋（９．５％）。由图４－４、４－５和４－６可知，逐时ＦＦＭＣ和整时ＦＦＭＣ预测得逡逑到的细小可燃物含水率多数仍是偏低的，但两模型预测值之间的差异不再显著（Ｐ＞0．0５）逡逑（表４－３）。在总体趋势上，逐时ＦＦＭＣ的预测效果比干燥天气条件下明显更好，散点趋势逡逑更稳定，偏离ｙ＝ｘ直线的异常点较少，而整时ＦＦＭＣ散点中偏离ｙ＝ｘ直线较远的异常点比逡逑较多。在不同样地之间，逐时ＦＦＭＣ和整时ＦＦＭＣ在樟子松人工林样地的预测效果最好，逡逑散点在ｙ＝ｘ直线两侧分布较均匀，其次为蒙古栎次生林样地和兴安落叶松人工林样地。逡逑由图４＿４可知，在湿润天气条件下的樟子松人工林样地，逐时ＦＦＭＣ和整时ＦＦＭＣ的逡逑预测效果比另外两个样地更好。整时ＦＦＭＣ在８：００的预测较好，仅最大观测值对应的散点逡逑偏离ｙ＝ｘ直线较远

逐时,观测值,樟子松人工林,可燃

Ｆｉｇ．邋４－４邋Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ邋ｖｓ邋ｏｂｓｅｒｖｅｄ邋ｆｉｎｅ邋ｆｕｅｌ邋ｍｏｉｓｔｕｒｅ邋ａｃｒｏｓｓ邋ｈｏｕｒｌｙ邋ＦＦＭＣ邋ａｎｄ邋ｄｉｕｍａｌ邋ＦＦＭＣ邋ｕｎｄｅｒ邋ｗｅｔ邋ｗｅａｔｈｅｒ逡逑ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ邋ｉｎ邋Ｓｃｏｔｓ邋ｐｉｎｅ邋ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ邋ｐｌｏｔ邋ｉｎ邋Ｊｉａｇｅｄａｑｉ逡逑由图４－５可知，对于湿润天气条件下的兴安落叶松人工林样地，逐时ＦＦＭＣ和整时逡逑ＦＦＭＣ的预测值偏低，当观测值大于１００％时，低估的情况尤为明显，并且随观测值的增大逡逑偏差有增大的趋势。当预测误差最大时，观测值可达整时ＦＦＭＣ预测值的２？３倍。由表４－逡逑４可知，逐时ＦＦＭＣ的预测误差平均值均小于整时ＦＦＭＣ，两模型预测误差平均值之间相差逡逑并不悬殊，均在１４：００的预测精度最高，逐时ＦＦＭＣ的ＲＭＳＥ和ＭＡＥ分别为２４．９％和逡逑２２．７％；整时邋ＦＦＭＣ邋的邋ＲＭＳＥ邋和邋ＭＡＥ邋分别为邋

【参考文献】