《不同时滞可燃物含水率预测模型精度的研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《不同时滞可燃物含水率预测模型精度的研究（28页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 摘要关于森林可燃物含水率的研究一直是国际上的前沿和热点，影响森林可燃物含水率的因素有很多。本文为了研究不同时滞对可燃物含水率预测模型精度的影响，对2010年春季大兴安岭地区盘古林场樟子松(Pinus sylvestris var. Mongolica）、兴安落叶松（Larix gmelinii）、白桦林(Betula platyphylla)、杨桦（Betula platyphylla）林分下可燃物含水率进行连续的观测，分析不同时滞对可燃物含水率预测模型精度的影响，为提高气象要素法的预测精度和更准确的预测森林火险提供科学依据。在四块样地里，每块样地按照1h、10h、100h不同时滞分为三组。
2、运用SPSS软件对不同时滞对可燃物含水率的影响进行研究。结果表明：（1）在进行地表死可燃物含水率的预测时，应依据不同显著性气象因子作为建模预测时的变量；其中当日降水量和R、前1天降水量和Ra1以及前2天平均相对湿度Ha2是影响其含水率变化最重要的因子。（2）同一林型不同时滞，樟子松林、兴安落叶松林、白桦林中1时滞、10时滞、100时滞差异显著；杨桦林中1时滞与10时滞差异不显著、与100时滞差异显著。同一时滞不同林型，1时滞的樟子松与杨桦差异不显著、兴安落叶松与白桦差异不显著；10时滞的樟子松与兴安落叶松、白桦相互差异不显著、与杨桦差异显著；100时滞的各个林型均相互差异不显著。因此运用时滞对
3、可燃物含水率进行预测的模型精度较高。关键词：大兴安岭 可燃物含水率 预测模型 精度验证 时滞AbstractResearch on the moisture content of forest combustibles has always been an international frontier and hotspot, and there are many factors affecting the moisture content of forest combustibles. In order to study the influence of different time del
4、ays on the accuracy of the prediction model of combustible moisture content, Pinus sylvestris var. Mongolica, Larix gmelinii and Betula platyphylla in the Daxinganling area in spring 2010. Betula platyphylla stands for continuous observation of the moisture content of combustibles, and analyzes the
5、influence of different time delays on the accuracy of the prediction model of combustible moisture content, in order to improve the prediction accuracy of meteorological elements method and more accurately predict forest fire insurance Scientific basis.In the four plots, each plot was divided into t
6、hree groups according to different time lags of 1h, 10h and 100h. SPSS software was used to study the effect of different time lags on the moisture content of combustibles.The results show that: (1) When predicting the moisture content of surface dead combustibles, it should be based on different si
7、gnificant meteorological factors as the variables in the modeling prediction; the daily precipitation and R, the previous day precipitation and Ra1 and the first 2 The daily average relative humidity Ha2 is the most important factor affecting the change of water content. (2) Different time lags of t
8、he same forest type, the difference of 1 lag, 10 lag and 100 lag in Pinus sylvestris var. mongolica forest, Xingan larch forest and birch forest was significant; the difference between 1 time lag and 10 lag in Yanghua forest was not significant, and 100 The time lag is significant. There was no sign
9、ificant difference between Pinus sylvestris var. mongolica and Betula platyphylla in the same time delay, and there was no significant difference between Pinus sylvestris var. mongolica and Betula platyphylla. The difference between Pinus sylvestris var. mongolica and Xingan larch and Betula platyph
10、ylla at 10 lags was not significant. The difference in birch was significant; the individual forest types with 100 lags were not significantly different from each other.Therefore, the model for predicting the moisture content of combustibles with time lag is highly accurate.key words: Daxinganling r
11、egion fuel moisture sampling methods model accuracy time lag目 录1 材料与方法11.1 研究区概况11.2 凋落物含水率和气象因子监测21.2.1 不同时滞枝条采样21.2.2 气象数据采集31.3 数据分析31.3.1可燃物含水率计算31.3.2气象数据处理31.3.3不同时滞可燃物含水率预测模型精度的影响32 结果与分析42.1 细小可燃物含水率与气象因子的相关关系42.2 细小可燃物含水率预测模型构建52.3 不同时滞可燃物含水率预测模型实测预测误差分析73 结论与讨论11参考文献13 1林火发生的物质基础和首要条件是森林可燃
12、物，可燃物作为森林可燃物的重要组成部分其含水量的大小直接影响地表可燃物燃烧的难易程度，含水率动态和预测也成为火险天气预报和火行为预报的关键、森林火险等级预报系统的核心1-3。随环境条件,如温度和湿度的变化,可燃物的平衡含水率和含水率都发生变化,但含水率变化与平衡含水率变化之间有一时间滞后。反应时间(response time)和时滞(timelag)就是描述上述现象的,也是衡量可燃物含水率变化速率的量。反应时间指可燃物在此变化中,失去初始含水率与平衡含水率之差的(1 -1 /e)(约63.2%)的水分所需的时间。在一些文献中,时滞的定义等同于反应时间,这种意义上的时滞一般要在实验室测定;而在另
13、一些文献,如Viney and Catchpole(1991)中,时滞专指可燃物含水率和平衡含水率变化曲线之间的时间滞后,这可以通过在野外测定。时滞的这两种概念在可燃物含水率预测中都有应用,但前者更普遍。本研究所用的时滞就是反应时间,以下不再区分4。气象要素回归法是可燃物含水率预测模型建立的主要方法，在20世纪20年代国外Matthews、Gonzalez等5-7 学者就进行了有关气象要素回归法的含水率预测模型的建立。我国学者也建立了若干森林可燃物含水率气象要素预测模型8-14，整体通过对气象因子进行分析建立模型，为今后的可燃物含水率预测模型的研究提供了更多帮助。该实验地区在此前进行了很多的可
14、燃物含水率预测模型方面的研究15-17 。 因此，本文以大兴安岭4种主要林型内的地表可燃物为研究对象，分析不同时滞对可燃物含水率预测模型精度的影响，为提高气象要素法的预测精度和更准确的预测森林火险提供科学依据。1 材料与方法1.1 研究区概况研究区位于大兴安岭塔河林业局盘古林场（524157.1N，1235156.5E），地貌为大兴安岭石质中低山山地。属寒温带大陆性季风气候，且山地气候特征明显。冬季寒冷而漫长，年均气温-5。年降水量350500mm，降水集中于78月份。林内雪深3050cm，积雪期达5个月，相对湿度70%75%。天气变化较剧烈，常出现高温低湿及大风天气。地带性土壤类型为棕色针叶
15、林土。植被类型是以兴安落叶松为优势的寒温带针叶林18-19，主要林分类型为兴安落叶松(Larix gmelinii)-樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)-白桦(Betula platyphylla)混交林，樟子松林、白桦林和山杨(Populus davidiana)林，还有少量的红皮云杉(Picea koraiensis)林。春季和秋季为森林防火多发期20。2 图1 样地位置1.2 凋落物含水率和气象因子监测可燃物含水率监测时间为2010年春季防火期。其中，2010年5月29日6月27日(春季森林防火期)。在阳坡选樟子松林、兴安落叶松林、白桦林和杨桦4种林分设置样地，记录样地基本情况，详见表1。表1 样地信息林分Stand坡
