黑河地区8种乔木含水率季节变化及影响因素分析

赵清峰，颜雪娇，刘万龙

(黑龙江省齐齐哈尔林业学校，黑龙江 齐齐哈尔 161006)

森林可燃物是森林火灾的物质基础，其含水率的大小对森林燃烧的难易程度有直接的影响，对火强度、蔓延速率有间接的影响。活可燃物既能到起热沉作用，又能起到热源作用，当活可燃物含水率降低到一定程度以下时，遇火燃烧能成为热源；若活可燃物含水率保持在一定程度以上时，则不能燃烧，只起热沉作用。[1]部分研究表明，气象指标即可描述活可燃物含水率变化[2]；Tudela等学者认为活可燃物含水率与物种特性、气象、地理因素、土壤变量、种群年龄都有很大关系，不能单一通过气象变化解释[3]；也有一些学者研究表明活可燃物(叶及小枝)的含水率由形态结构和生理结构共同决定。目前，美国、加拿大等国均研制出了自己的各种可燃物含水率模型，而我国在这方面的研究尚处于初级阶段,尤其是活可燃物，目前的研究远不如死可燃物含水率充分。[4]近些年，受气候变化影响，林区夏季火逐渐增多，即使植物处于生长旺盛期也能着火，因此，研究植物生长期内的含水率变化规律十分重要。为了研究黑河地区活可燃物含水率的季节变化及其影响因素，选取了8种常见乔木，对不同时期含水率进行测定，选择气象因子和土壤水分两个因子，分析含水率自身变化规律及与它们之间的关系，为更准确地预测黑河地区活可燃物含水率提供理论基础。

1 研究区域概况与试验方法

1.1 研究区域自然状况

江防林场位于126°59′—127°19′ E，49°59′—50°26′ N，在黑河市西北部，隶属于黑河市爱辉区林业局，属黑龙江沿江第四积温带至第五积温带之间，温带季风气候，冬季寒冷漫长，夏季短促湿润，暗棕壤是主要土壤类型，年平均气温-1 ℃左右，最低气温-40 ℃，最高气温35 ℃，年降雨量500～600 mm，年日照时数2 500～2 700 h，年≥10 ℃活动积温1 700～1 900 ℃，初霜在9月初至9月中旬，终霜在5月中旬，无霜期100 d左右。该林场常见植物有蒙古栎、落叶松、绣线菊、胡枝子、黄芩、东北百合等。

1.2 试验方法

1.2.1 含水率测定 采样日期为2016年5月6日至9月9日。选取江防林场内8种常见乔木作为试验种，即蒙古栎(Quercusmongolica)、黑桦(Betuladavurica)、红松(Pinuskoraiensis)、樟子松(P.sylvestrisvar.mongolica)、落叶松(Larixgmelinii)、偃松(Pinuspumial)、水冬瓜(Alnuscremastogyne)和油松(Pinustabulaeformis)。每种物种选取3个样点,采集乔木的叶片以及直径小于0.6 cm的细枝[5]，为获取当天最低含水率，取样时间选在13：00—15：00之间，每周取样一次。样本不应沾有水滴，如遇上降雨，采样时间往后顺延，降水结束超过24 h，可以取样。每个样本取100 g左右，用天平(0.01精准)在样地内直接称量鲜质量，再将样品装袋封口带回实验室，用烘干箱在105 ℃的条件下烘干24 h，称量干质量.按下式计算各个样点的含水率，取3个样点平均值作为该物种的含水率。

式中：LFMC为试验种活可燃物含水率(%)，FW为试验种的鲜质量，DW为试验物种的干质量(g)

1.2.2 土壤含水率测定 取样时每次随机选取3个点，用地温计测量地温后取土样，每个样点取100 g左右。土壤含水率测定方法同上。

1.2.3 气象数据采集 采集的气象要素有土壤温度、空气温度、空气湿度、降雨量、蒸发量、风速和日照时数。气象数据由距离试验地最近的爱辉国家基本气候站获得。

1.3 数据分析

1.3.1 8种乔木生长期内含水率的动态变化 利用平均值法将8种乔木含水率标准化，绘制乔木含水率随时间变化的动态曲线，再计算不同乔木含水率的最大值、最小值，综合分析不同乔木物种之间含水率的差异,并对其进行分类。

1.3.2 影响因子分析 活可燃物含水率受环境因子(主要包括土壤因子和气象因子)影响较大，且与前期的气候积累有着密切的关系，本次研究选用的影响因子包括四类：第一类是取样当天的气象因子，具体为日最高气温、日平均湿度、地温和日照时数等；第二类是累加降雨量；第三类是当天的土壤含水率、地温；第四类是林冠干旱指数(CDSI)。

用Pearson相关系数对乔木含水率与不同因子间的相关关系进行评价，显著性水平设定为α=0.05。

所有数据采用SPSS18.0和Excel进行统计分析和绘图。

2 结果与分析

2.1 乔木含水率动态结构

活可燃物含水率不仅受外界环境影响，也受自身调节机制控制，有自己的变化规律。[6]

图1给出了8种乔木在生长期内的含水率动态变化，由图中可见5月为乔木的萌芽期，含水率相对较低，6月初含水率基本达到最大值，此后的6—8月含水率相对稳定，到8月下查询至9月初，含水率逐渐降低。8种乔木中，含水率最低为111.6%(油松)，最高为489.7%(水冬瓜)；平均含水率最高为399.7%(黑桦)，最低为162.6%(油松)；取样期间含水率变化幅度最大为213.1%(偃松)，变化幅度最小为80.4%(蒙古栎)。其中蒙古栎、樟子松、油松和偃松四种物种平均含水率低于200%。

G.Pellizzaro，2007中将树种按含水率为250%将试验树种分类，依据此分类方法按含水率高低将8种试验物种分为2组：第一组如图1所示，含水率持续高于250%，难燃，包括水冬瓜、黑桦；第二组，含水率平均值低于250%，包括樟子松、蒙古栎、落叶松、红松、偃松、油松。而这些乔木平均值差异也较大，又可将这些乔木再分成两类：一类含水率平均值介于200%～250%之间，不易燃，包括落叶松和红松；另一类含水率平均值低于200%，易燃包括樟子松、蒙古栎、偃松、油松。

图1 不同生长期各树种含水率

2.2 乔木含水率影响因子分析

对活可燃物含水率与其由有影响的四类因子进行分析，得出5天累加降雨量、日照时数、土壤含水率和日最高气温与活可燃物含水率关系密切，图2为4种因子随时间变化曲线，表1给出了8种乔木与日最高气温、日照时数、土壤含水率、5天累加降雨量、10天累加降雨量、40 cm浅层地温和气象干旱指数之间的相关系数，其余影响因子相关性不显著，未列入表中。其中，水冬瓜、樟子松、油松、蒙古栎受日最高气温影响显著；水冬瓜、樟子松、蒙古栎受日照时数影响显著；落叶松、红松、偃松受土壤含水率影响显著；偃松受5d降雨量影响显著；红松受40 cm浅层地温影响显著；黑桦、樟子松、蒙古栎受气象干旱指数影响显著。

图2 不同影响因素随时间变化

日最高气温气象干旱指数土壤含水率5d降雨量10d降雨量40cm浅层地温日照时数落叶松0．368∗0．387∗0．414∗∗0．2070．368∗-0．3140．216黑桦0．3050．383∗0．0620．333∗0．238-0．1160．471∗∗红松0．325∗0．362∗0．515∗∗0．1420．377∗-0．414∗∗0．133水冬瓜0．453∗∗0．521∗∗0．381∗0．344∗0．250-0．2660．387∗偃松0．3170．3120．462∗∗0．471∗∗0．0230．1650．298樟子松0．439∗∗0．454∗∗0．356∗0．352∗0．2640．2890．468∗∗油松0．437∗∗0．395∗0．368∗0．1920．357∗0．2470．251蒙古栎0．507∗∗0．441∗∗0．1840．327∗0．327∗0．339∗0．424∗∗

注：** — Sig.<0.01； * — Sig.<0.05。

3 结论

3.1 8种乔木含水率变化与物种燃烧性

8种乔木在生长期内含水率均大于100%，其中水冬瓜、黑桦含水率持续高于250%，属于难燃树种；落叶松、红松含水率持续高于200%，并且最低含水率高于130%，属于不易燃树种；偃松、樟子松、油松和蒙古栎含水率平均值低于200%，属于易燃树种。

3.2 讨论

气象站距采样地点具有一定距离，成为实验干扰因素。另外，本次实验土样含水率为浅层土，而多数植物为深根植物，因此不能充分说明植物含水率与土壤水分之间关系。活可燃物除了受外界因子影响以外，受自身机制影响较大，各个物种之间含水率差异较大，本研究虽然不能通过所测因子建立活可燃物含水率预测模型，但为更准确预测黑河地区活可燃物含水率提供理论基础。

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[1] Pyne SJ,Andrews PL,Laven RD. Introduction to Wildland Fire[J]. Introdunction to wildland Fire,1996

[2] Pellizzaro G,Cesaraccio C,Duce P,et al. Relationships between seasonal patterns of live fuel moisture and meteorological drought indices for Mediterranean shrubland species[J]. International Journal of Wildland Fire,2007,16: 232-241

[3] Castro FX,Tudela A,Serra I.,et al. Patterns of variation of Rosmarinus officinalis live fine fuel moisture[J]. Forest Fire Research and Wildland Fire Safety,2002,72: 1-9

[4] Chuvieco E,Aguado I,Dimitrakopoulos AP. Conversion of fuel moisture content values to ignition potential for integrated fire danger assessment[J]. Canadian Journal of Forest Research,2004,34(11): 2284-2293

[5] Andrews P. BEHAVE: Fire behavior prediction and fuel modeling system -burn subsystem,part1. USDA Forest Service,Intermountain Forest and Range Experiment Station[C].General Technical Report INT-194,1986

[6] 王瑞君，于建军，郑春艳.森林可燃物含水率预测及燃烧性等级划分[J].森林防火,1997(2):16-17