一种野外细小死可燃物含水率预测方法*

尹 坤，曲智林

(东北林业大学)

*黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q12175)

0 引言

森林可燃物含水率是影响林火发生及林火蔓延的重要因素之一，因此研究可燃物含水率的变化规律对提高林火预测预报的准确性和控制林火蔓延都具有极大意义．目前研究森林可燃物含水率变化规律一般采用建立数学模型的方法，多数采用的方法是平衡含水率法和气象要素回归法．平衡含水率法就是利用平衡含水率建立含水率模型，如 Viney［1］模型、Simard［2］模型、Van Wagner［2］模型、Anderson［3-4］模型、Nelson［5］模型等，以及金森［6-8］、曲智林［9-10］等均利用平衡含水率法给出了可燃物含水率的预测模型，由于平衡含水率不容易估算，因此给该类模型的应用带来一定的难度．在实际中气象要素回归法显得更加直接、有效，气象要素回归法就是利用回归理论直接建立气象要素与可燃物含水率之间的函数关系．目前已有一些研究，如杜秀文等［11］，居恩德等［12］均对几种森林类型可燃物含水率与气象因子关系进行了分析．但根据野外细小死可燃物含水率的实时观测数据直接建立气象要素与可燃物含水率之间的关系预测误差较大，因此，该文根据试验地的观测数据，给出了一个具有延迟效应，且分段细小死可燃物含水率预测模型，有效地提高了预测精度，从而可为准确预报林火发生及林火蔓延提供理论依据．

1 数据来源与研究方法

1．1 数据来源

该文研究所用的数据为2008年4月1日到2008年4月29日国家林业局在黑龙江省韩家园子林业局(东经 125°10'～ 127°，北纬 50°55'～52°19')设置的观测地的观测数据．观测木为长20 cm、外直径为2．6 cm、内直径为2．1 cm 的内空的椴木．观测木安装在观测仪器上．观测仪器每1 h自动收录各项数据．收录的数据包括时间、气温、相对湿度、风速、风向、降雨量、观测木的含水率和温度等．

该文所涉及的可燃物的含水率为相对含水率，即

相对含水率=(湿材重量-全干材重量)/湿材重量×100%

根据试验地的观测数据，统计出各影响因子的取值范围见表1．

表1 各影响因子取值范围

1．2 模型建立

由于降雨量的多少对可燃物含水率的变化有较大影响，且它们之间的关系较为复杂．因此该文研究的模型建立在多时无雨的情况下，并在固定区域和特定时段内采集数据，因此可燃物含水率预测模型的影响因子选择大气的温度、相对湿度和风速．相关性分析表明:气象因子对单位时间内可燃物含水率改变量的影响有一定的滞后性，即t时刻单位时间内可燃物含水率改变量由t时刻可燃物含水率、t-k1时刻大气中的温度、t-k2时刻相对湿度和t-k3时刻风速所决定．该文选取

式中:ΔMt为t时刻单位时间内可燃物含水率改变量(%);Mt为t时刻的可燃物含水率(%);Tt-k1为t-k1时刻温度(℃);Ht-k2为大气中tk2时刻的相对湿度(%);Wt-k3为t-k3时刻风速(级);ε 为随机误差项;k1、k2、k3、a、b、c为待定系数．

t+1时刻的可燃物含水率为:

则得到可燃物含水率变化预测模型

其中:Mt+1为t+1时刻的可燃物含水率(%)．

利用此模型可由t-k1时刻的气温值、t-k2时刻的相对湿度值与t-k3时刻的风速值以及t时刻可燃物的含水率得到t+1时刻可燃物的含水率．该文处理数据均使用STATISTICA6．0软件完成．

2 结果与分析

2．1 相关性分析

利用试验地2008年4月1日至4月29日的观测数据(剔除受降雨影响的数据，共6700000004个样本)和偏相关系数公式:

给出了可燃物1 h内含水率改变量与之前各时段空气中温度、相对湿度和风速等各影响因子的相关性关系．图1-3给出了不同时刻的相关关系．

从表2可以看出:该观测物1 h含水率改变量与之前3 h的气温值相关性较高，并且为负相关;与之前2 h的相对温度相关性较高，并且为正相关;与之前3 h的风速值相关性最高，并且为负相关;说明气温、相对湿度和风速对可燃物含水率变化影响有一定的滞后性．

表2 单位时间内含水率改变量与不同时段温度、相对湿度和风速的相关性

图1 单位时间内可燃物含水率改变量与t-k3时刻气温的关系

图2 单位时间内可燃物含水率改变量与t-k2时刻相对湿度的关系

2．2 分段可燃物含水率预测模型的建立

将选取的580个数据平均分成6段(30%～36%、37% ～43%、44% ～50%、51% ～57%、58% ～64%、65% ～71%)，根据统计分析理论，分别在每段上建立模型即公式(3)，并对其进行参数估计，见表3．

图3 单位时间内可燃物含水率改变量与t-k3时刻风速的关系

2．3 模型的检验

利用94个检验数据对分段可燃物含水率模型进行检验，分段可燃物含水率取平均值预测模型正确率到达98%(相对误差不超过5%)．并给出了试验地2008年4月29日可燃物含水率的实测值与预测值见表4．

表3 分段可燃物含水率预测模中的参数估计值

表4 2008年4月29日试验地可燃物含水率的实测值与预测值

3 结论与讨论

该文给出了在多时无雨条件下的分段可燃物含水率预测模型，利用该模型，根据某时刻的可燃物含水率和之前某时刻的气温、相对湿度和风速能够预测下一时刻的可燃物含水率，经检验模型的准确率达到98%，说明这种分段预测方法是可行的．该文的研究是以野外细小死可燃物为研究对象，该研究方法也可以推广到野外其它类型的可燃物．另外模型中的风速因子使用的是级，若换成m/s预测效果将更好．该文没有考虑降雨量的影响，以后将对这类模型继续进行研究．

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［5］ Nelson R M ，Jr．Prediction of diurnal change in 10-h fuel stick moisture content［J］．Canadian Journal of Forest Research，2000，30(7):1071-1087．

［6］ 金森，姜文娟，孙玉英．用时滞和平衡含水率准确预测可燃物含水率的理论算法［J］．森林防火，1999(4):12-14．

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［10］曲智林，吴娟，闵盈盈．具有时滞的可燃物含水率预测模型［J］．东北林业大学学报，2012，40(3):120-122．

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［12］居恩德，陈贵荣，王瑞君．可燃物含水率与气象要素相关性的研究［J］．森林防火，1993，1:17-21．