滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞与温湿度的关系研究

王婕, 牛树奎, 陈锋



滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞与温湿度的关系研究

王婕, 牛树奎*, 陈锋

北京林业大学林学院, 北京 100083

为研究温湿度对滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞的影响, 2017年4月于昆明西山公园采集云南松和滇青冈两个树种新凋落的枯枝和枯叶, 利用恒温恒湿箱在室内测定了20个温湿度组合下的平衡含水率和时滞, 并通过统计软件分析了平衡含水率和时滞与温湿度的关系, 同时以Simard和Nelson模型为响应模型拟合了4种可燃物的平衡含水率预测模型, 利用均方根误差分析比较两类模型的精准性。结果表明: 滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞受温湿度的影响显著, 平衡含水率和时滞均随温度的升高而减小, 随湿度的增加而增大。4种可燃物拟合得出的Simard模型和Nelson模型相比较, Simard模型的拟合效果更好, 更适用于滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞的预测。

温度; 湿度; 地表死可燃物; 平衡含水率; 时滞

0 前言

森林可燃物是林火发生的物质基础, 也是林火传播和蔓延的关键因素[1–2]。地表死可燃物的含水率可直接影响可燃物燃烧的难易程度, 从而间接的影响林火蔓延和火烧强度[3–5], 所以是火险预测和预报的重点指标[6–7], 因而提高地表死可燃物含水率预测的精准性对建立森林火险预报系统十分重要。目前关于可燃物含水率预测方法的研究主要集中于平衡含水率法[8]、过程模拟法[9]、遥感估测法[10]、气象要素回归法四个方面[11–12]。其中, 平衡含水率法是主流方法[13-14], 美国、加拿大的国家森林火险预报系统均采用了此方法。我国对平衡含水率法的研究起步较晚, 且现有的研究仅在东北大兴安岭地区的少数林型有所开展, 而对于其它地区或林型, 环境因子对可燃物平衡含水率的影响规律目前还没有相关的研究[15–17]。滇中地区森林资源丰富, 是我国的重点林区, 同时也是林火多发地带, 每年发生在此区域的林火次数可达全国的30%, 因此开展该地区可燃物平衡含水率的研究, 提高可燃物含水率预测的精准度, 对有效地防范林火发生和减少国家森林资源损失具有重要意义。笔者在室内对滇中地区的云南松和滇青冈林下的地表死可燃物平衡含水率和时滞进行了测定, 并分析了在不同的温度和湿度条件下, 地表死可燃物平衡含水率和时滞的变化规律, 为提高地表死可燃物含水率预测的精准性提供了科学依据。

1 材料和方法

1.1 研究地概况

滇中地区是我国森林火灾多发地带, 包括昆明、玉溪、曲靖和楚雄四个市(州), 地形以山地和盆地为主, 气候属于亚热带气候, 土壤多为红壤, 乔木主要有云南松()、华山松()、地盘松()等针叶树种, 黄栎()、麻栎()、滇青冈()、蓝桉()等阔叶树种。本实验的所有样品均采集于昆明西山森林公园(东经102°37′—102°38′, 北纬24°57′—24°59′)的云南松-滇青冈混交林。

1.2 测定步骤

(1)2017年4月采集新凋落的云南松、滇青冈两个树种的枯叶和枯枝带回实验室。样品规格: 枯叶为当年凋落, 并保持完整的叶片; 枯枝长度为10 cm, 直径1 cm。

(2)将可燃物样品放入烘箱105℃条件下烘至绝干, 使用电子天平称重, 并记录干重;

(3)烘干的每种可燃物设置3组样品, 质量均为20 g, 并编号拍照记录;

(4)将绝干样品完全浸入水至饱和; 取出浸泡的样品, 用吸水纸轻拭掉表面的水分, 水平摆放在实验台, 静置2 h后称重, 记录数据作为各样品的初始湿重;

(5)调置恒温恒湿箱的温湿度条件, 规格为: 温度10℃、15℃、20℃、25℃、30℃和湿度25%、45%、65%、85%之间两两组合, 共计20组, 将处理好的样品分别放入恒温恒湿箱中, 间隔2 h称重记录一次, 直至前后两次测得的含水率差异小于0.1%。

1.3 数据处理

1.3.1 地表死可燃物含水率和时滞的估算

在温度和湿度恒定的条件下, 可燃物在失水过程中的含水率可满足以下推导方程[18], 将实验的实测数据与该方程结合可计算出可燃物含水率到达平衡状态之前的任意时刻的含水率以及可燃物的时滞。

1.3.2 平衡含水率响应模型

平衡含水率与温湿度的关系模型选取国外的Simard模型和Nelson模型为响应模型, 利用SPSS 17.0软件和Excel 2013软件对4种可燃物的实测数据进行拟合求出各个模型的待估参数。并采用均方根误差分析各个模型预测结果与实测结果的拟合效果。

Simard平衡含水率模型[19]:

式中:为可燃物平衡含水率(%);为湿度(%);为温度(℃)。

Nelson平衡含水率模型[20]:

式中:为可燃物平衡含水率(%);为方程参数;为温度(℃);为湿度(%)。代表普适气体常量, 为9.314 J·k-1mol-1;代表H2O的相对分子质量, 为18 g·mol-1。

1.3.3 模型误差分析

2 结果与分析

2.1 地表死可燃物含水率的变化趋势研究

根据实测数据, 结合上述可燃物含水率推导方程, 可计算出4种可燃物在失水过程中的含水率, 并绘制出动态变化曲线。图1表明, 云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯枝、枯叶的含水率在失水过程中的变化趋势均为: 在起始阶段, 可燃物含水率剧烈下降; 随后下降趋势逐渐减缓, 一段时间后, 到达平衡状态。由图1还可看出, 不同可燃物的下降速率不同, 同一树种之间, 枯叶可燃物含水率下降速率明显高于枯枝, 其到达平衡状态消耗的时间更短。可燃物含水率的下降速率会随温度和湿度的变化而增大或减小, 在湿度恒定的条件下, 温度越高, 可燃物含水率的下降速率越快, 到达平衡状态所消耗的时间越短; 在同一温度条件下, 可燃物含水率的下降速率随湿度的增加而减小。

A: 云南松枯枝, B: 云南松枯叶, C: 滇青冈枯枝, D: 滇青冈枯叶, a、b、c、d分别表示湿度为25%、45%、65%、85%。

2.2 滇中地表死可燃物平衡含水率与温湿度的关系

通过分析实验数据, 可得出4种可燃物在20个温湿度组合下的平衡含水率。由表1可以看出, 在相同的湿度条件下, 4种可燃物的平衡含水率受温度影响显著, 且随温度的上升而减小。在4个湿度梯度中, 4种可燃物平衡含水率在不同温度之间的变化范围不同。云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯枝在湿度为65%时, 平衡含水率差异达到最大, 分别为16.13%、19.66%和20.18%, 滇青冈枯叶在湿度为85%时, 差异最大, 为20.66%; 云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯叶在湿度25%时, 差异最小, 分别为9.28%、9.91%和15.37%, 滇青冈枯枝在湿度45%时, 差异最小, 为13.93%。同一类型可燃物相比较, 云南松枯枝在温度10℃和30℃之间差异显著(<0.05), 滇青冈枯叶在温度10℃和30℃之间差异极显著(<0.01)。

在5组温度条件下, 4种可燃物平衡含水率均随湿度的增加而增大, 即温度恒定时, 可燃物平衡含水率与湿度呈正相关关系。在不同的温度梯度下, 每种可燃物平衡含水率随湿度的影响程度有所差异。在温度为10℃时, 4种可燃物平衡含水率随湿度变化的范围最大, 分别为9.05%、18.06%和11.10%、12.54%。云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯枝平衡含水率在温度30℃时, 差异最小, 分别为3.25%、8.54%和7.42%, 仅有滇青冈枯叶的平衡含水率在温度25℃时, 差异最小, 为5.85%。经方差分析的结果表明, 滇青冈枯枝和枯叶的平衡含水率均在湿度25%和85%条件之间差异显著(<0.05)。

地表死可燃物平衡含水率模型选取Simard和Nelson为响应模型。利用2种平衡含水率模型分别拟合不同温湿度组合的实验数据, 得出4种可燃物的平衡含水率模型。由表2和表3可以看出, Simard模型与4种可燃物的平衡含水率数据拟合程度较高,2介于0.9449—0.9878之间。Nelson模型与4种可燃物平衡含水率的拟合程度较差,2介于0.4686—0.7435之间。

表1 不同温湿度条件下可燃物平衡含水率

通过均方根误差分析Simard模型和Nelson模型的拟合效果。就Simard平衡含水率模型而言, 拟合出的4种可燃物的平衡含水率的均方根误差分别为0.0106、0.0192、0.0103和0.0111; Nelson模型的均方根误差分别为0.0365、0.0694、0.0558和0.0535。两类模型综合比较, Simard模型的拟合程度较好, 更适合于本研究, 且本实验未考虑光照因素, 忽略了环境温度与可燃物表面温度的差异, 而Nelson模型是综合考虑可燃物自身水分和热量的运动情况的模型, 会受到光照的影响, 因此Nelson模型预测出的可燃物平衡含水率与本实验数据的误差较大。

2.3 滇中地表死可燃物时滞与温湿度的关系

可燃物时滞等同于含水率方程中参数值的倒数, 据此可以计算各类可燃物的时滞。由图2可知, 4种可燃物的时滞均值相比较, 滇青冈枯枝时滞最大, 为21.00 h, 云南松枯叶时滞最小, 为10.42 h。同一树种之间相比较, 枯枝时滞均值显著高于枯叶, 其中云南松枯枝与枯叶的时滞差异最大, 差值为5.46 h。在温度为30℃, 湿度为25%时, 4种可燃物时滞均达到最小值, 此时云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯枝、枯叶的时滞分别为5.33 h、4.43 h、7.51 h、4.92 h; 当温度为10℃, 湿度为85%时, 4种可燃物时滞达到最大值, 分别为18.99 h、13.44 h、21.88 h、15.26 h。

由图2可以观察出, 在相同的湿度条件下, 4可燃物时滞均随温度的上升而减小。在湿度为85%时, 云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯枝、枯叶可燃物时滞在温度10℃和30℃条件之间差异达到最大, 分别为9.90 h、7.65 h、11.99 h和8.82 h; 在湿度为25%时, 差异最小, 分别为5.28 h、4.11 h、7.94 h和4.63 h, 表明随湿度的减小, 地表死可燃物时滞受温度的影响减弱。在相同的温度条件下, 4种可燃物时滞的变化趋势均为随着湿度的增加而增大。在温度为10℃时, 4种可燃物时滞随湿度的增加而升高的幅度最大, 云南松枯枝、枯叶和滇青冈枯枝、枯叶时滞变动范围分别为8.38 h、4.90 h和6.43 h、5.71 h; 在温度为30℃时, 时滞变化范围最小, 分别为3.76 h、1.36 h和2.38 h、1.52 h, 表明温度越低, 湿度对可燃物时滞的影响越明显。同一树种之间, 枯枝可燃物时滞随温度和湿度的变化范围大于枯叶, 表明温度和湿度对枯枝可燃物时滞的影响高于枯叶。

表2 Simard平衡含水率模型

, 可燃物平衡含水率;, 温度(℃);, 湿度(%)

表3 Nelson平衡含水率模型

, 可燃物平衡含水率;, 温度(℃);, 湿度(%)

图2 不同温度和湿度条件下的可燃物时滞

3 结论

对滇中地表死可燃物的失水过程研究得出4种类型可燃物含水率均先快速下降, 后缓慢降低至平衡含水率, 不同类型可燃物的含水率降低速率不同, 云南松的枯枝和枯叶可燃物含水率的平均下降速率高于滇青冈, 其到达平衡含水率状态所用时间更短; 同一树种, 枯叶可燃物含水率的平均下降速率高于枯枝, 表明在失水过程中, 枯叶可燃物内外水分的蒸发和扩散过程速率较快, 干燥程度高, 因此比枯枝可燃物更易成为森林火灾的潜在燃烧对象。

温湿度对滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞的具有显著的影响, 在相同的湿度条件下, 地表死可燃物平衡含水率和时滞均随温度的升高而减小; 在相同的温度条件下, 地表死可燃物平衡含水率和时滞均随湿度的增加而增大。相同的温湿度组合下, 滇青冈地表死可燃物的平衡含水率和时滞高于云南松, 枯枝可燃物高于枯叶。这与刘曦[16], 高国平[17]等研究结果类似, 但其研究中, 温湿度对枯枝可燃物平衡含水率的影响程度显著高于枯叶, 而在本研究中, 并未发现有明显差别, 出现这种现象的原因可能是不同树种可燃物的理化性质具有一定的差异, 从而导致不同可燃物平衡含水率受温湿度的影响程度不同, 因此在具体分析环境因子对可燃物平衡含水率的影响和建立平衡含水率模型时, 需考虑树种和可燃物径级因素。

Simard模型和Nelson模型是目前精准度较好的两类平衡含水率响应模型, 本研究通过Simard模型和Nelson模型的拟合以及误差检验得出, Simard模型预测精准性高于Nelson模型, 更适用于滇中地区可燃物平衡含水率的预测。在同类研究中, 于宏洲等[21]的研究结果表明Simard模型预测精准性更高, 与本文结果类似, 而在马壮等[15]研究中, Nelson模型预测平衡含水率更精确, 表明两种模型在不同地区和林型具有差异性, 应基于林分和区域选取合适的平衡含水率响应模型, 以提高林下死可燃物含水率预测的精准性。

温度和湿度是可燃物平衡含水率的主要影响因子, 而可燃物时滞的影响因素更加复杂, 除温度和湿度外, 可燃物的类型、大小、床层结构、载量和风速等因素也对可燃物时滞产生一定的影响[17]。在过去的研究中, 一般将直径小于等于0.6 cm的枯枝、枯叶划分为1h时滞可燃物, 而在本文的结果中, 枯枝和枯叶的时滞均超过1 h。胡海清等的研究表明落叶松叶片和白桦叶片的时滞变动范围分别在4.92—22.03 h和5.22—28.01 h之间, 均在1 h以上[22], 这与本文的研究结果类似。本研究得出时滞值偏大可能是因为实验过程中, 样品的放置方式对可燃物载量产生影响, 从而导致4种可燃物的时滞范围增大。本文初步分析了温湿度对可燃物平衡含水率和时滞的影响, 但实验还存在着一定的局限性。因此, 在日后的研究中还应选取更多类型的可燃物, 并与在自然环境中的研究相结合进行综合性分析, 以提高研究结果的准确性和普适性。

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The relationship between equilibrium moistu re content, time-lag of dead fuels and temperature and humidity in central Yunnan

WANG Jie, NIU Shukui*, CHEN Feng

College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China

Research the changes of equilibrium moisture content ()and time-lag of surface dead fuels in Yunnan under different temperature and humidity.Dead branches and dead leaves ofandwere collected on April 2017 in Kunming Xishan Park. Theand time-lag were measured at 20 combinations of temperature and humidity conditions.And the relationship betweenand time-lag and temperature and humidity was analyzed by statistical software. Simard models and Nelson models were establishedand accuracy of the two models was compared by root mean square error() analysis.. The results showed that both temperature and humidity significantly affectedand time-lag.and time-lag fell as the temperature rised and increased as the humidity rised. Simard models of four combustibles gave the better fit than Nelson models with small root mean square error.Simard models were more suitable for the prediction ofand time-lag of surface dead fuels in Yunnan.

temperature ; humidity; surface dead fuels; equilibrium moisture content; time-lag

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.01.004

S718.5

A

1008-8873(2019)01-026-07

2017-09-14;

2017-10-23

国家林业科学技术推广项目: 云南省森林火灾中长期多时空尺度预测技术与示范(2015-04)

王婕(1992—), 女, 硕士研究生, 主要从事林火生态学研究, E-mail: wangjie_ryota@163.com

牛树奎, 男, 教授, 主要从事林火生态学研究, E-mail: shukuiniu@163.com

王婕, 牛树奎, 陈锋. 滇中地表死可燃物平衡含水率和时滞与温湿度的关系研究[J]. 生态科学, 2019, 38(1): 26-32.

WANG Jie, NIU Shukui, CHEN Feng. The relationship between equilibrium moistu re content, time-lag of dead fuels and temperature and humidity in central Yunnan[J]. Ecological Science, 2019, 38(1): 26-32.