大兴安岭根河雷击火干扰后地表死可燃物负荷及影响因子

舒洋 ，周梅 *，赵鹏武 ，张恒，郭娇宇，管立娟

1. 内蒙古农业大学林学院，内蒙古 呼和浩特 010018；2. 内蒙古赛罕乌拉森林生态系统国家定位观测研究站，内蒙 古赤峰 024000

森林火灾按火源分为两种，即自然条件下发生起火现象的天然火和人为火两种。在全球范围内，由雷击导致的森林火灾比重约占森林火灾总数的十分之一，加拿大、美国等森林广布且雷电天气频繁的国家深受其害（郭福涛等，2015）。在中国，内蒙古大兴安岭林区由于独特的地理和气候条件，是全国雷击火发生次数最多、危害最严重的地区之一（Rosa et al.，2000；舒立福等，2004）。

森林地表可燃物的数量与雷击导致的森林起火现象有密切的关系。因此，要想减少雷击森林火灾的次数，就要从森林地表的可燃物负荷量入手（闫泳霖，2016）。国外学者对可燃物负荷量的研究从最早的定性研究到现在的定量分析。Duff et al.（2013）对澳大利亚林地可燃物负荷量随植被组成的变化规律进行了研究，并评估了使用生物物理模型进行连续估计的可能性。Johnston et al.（2015）研究了在森林沼泽中大规模、高强度火势蔓延的可能性，并建立相关线性模型。Yavuz et al.（2015）使用Flam Map软件和遥感技术评估土耳其巴耶姆森林地区的可燃物负荷量和防火隔离带强度。

中国学者何晓旭等（2013）通过河南豫西栾川和西峡2县112片研究区域进行观测，采用数理统计法对不同林地地面覆盖的细小可燃物进行调查和研究，探讨其分布规律和变化趋势。梁瀛等（2017）在新疆天山云杉林林分的1、10和100 h时滞地表可燃物负荷量以及地形和林分因子作为研究对象，对地形和地表可燃物负荷量之间的关系进行深入探讨和研究。周涧青等（2019）以内蒙古大兴安岭地区的落叶松林地为研究对象，测定每个样方内的灌木、草本、枯落物、幼树等可燃物负荷量，得出当地地理因素、生物因素与当地地表可燃物负荷量之间的线性关系，使当地的森林消防系统能够进行科学合理的布控。

在森林的地表可燃物中，活可燃物与死可燃物相比，不易受到环境因素的影响（李璇皓，2019）。而死可燃物如果长期处在干旱的条件下，很容易被雷击引燃成为起火点。因此，在森林防火研究领域中，死可燃物的负荷量成为专家和学者研究的重中之重（高国平等，2001）。从森林植被类型、地理分布条件、人为干扰等因素进行研究，探讨不同因素与地表死可燃物之间的关系（舒立福等，2003；武超等，2013）。而目前关于大兴安岭林区雷击火影响下地表死可燃物的负荷及影响因素相关关系尚不清楚。因此，本研究以根河林区2009年火烧迹地为研究对象，在恢复10年的条件下，研究火烧程度、林分和立地因子对地表死可燃物负荷量积累的影响，从死可燃物积累及恢复的角度探讨林区内火烧迹地再次引发雷击火的可能，为未来雷击火的发生、预防预警及火烧迹地的快速恢复提供理论参考。

1 研究区概况

研究区位于内蒙古自治区大兴安岭腹地，行政隶属内蒙古大兴安岭重点国有林管理局，地理坐标为120°41′30″—122°42′30″E，50°25′30″—51°17′00″N。属于寒温带湿润性森林气候，兼具大陆性季风气候的一些特征，夏短冬长，寒冷潮湿，无霜期约90 d，年均气温−5.3 ℃，昼夜温差较大，结冻期达 210 d以上。研究区植被隶属于东西伯利亚植物区系和蒙古植物区系，主要植物类型为木本植物。由于气候寒冷，降水量在450—500 mm之间，湿润的土壤和永冻层的存在，致使阔叶树的生长受到限制，而耐寒的兴安落叶松（Larix gmelinii）则成为该区域内的优势树种，形成了寒温型地段性针叶林带，其他植被主要有白桦（Betula platyphylla）、樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica Litv.)、钻天柳(Chosenia arbutifolia)、偃松（Pinus pumila）、杜鹃（Rhododendron dauricum）、越橘（Vaccinium vitis-idaea Linn）、杜香（Ledum palustre）、莎草（Cyperus）及禾本科植物、苔藓等，分布状况随海拔不同各有差异（任梅蓉等，2019；纪成成，2020）。

2 研究方法

2.1 样地设置与调查

选择没有人为干扰（如采伐、人工更新）的火烧迹地，按火烧程度（国务院大兴安岭灾区恢复生产重建家园领导小组专家组，1987）划分为轻度火烧、重度火烧，按照火烧程度及坡位（坡上、坡中、坡下）分别设置3个10 m×10 m样地，另设对照样地3个，共27个样地。在所有样地内进行每木检尺，测量并记录每株树木的胸径、树高、枝下高和存活情况，估测并记录林分郁闭度，使用GPS记录样地经纬度和海拔，其中郁闭度测定采用目测法，参照《森林资源规划设计调查技术规程》（GB/T 26424—2010）。样地概况见表1。

表1 样地概况Table 1 Overview of sample plots

2.2 样品采集

将地表死可燃物分为3级（Burrows et al.，1990）。即1 h时滞可燃物（直径＜0.64cm的小枝、树叶及枯死的杂草等）、10 h时滞可燃物（直径在0.64—2.54 cm枯枝、树皮等）、100 h时滞可燃物（直径在2.54—7.62 cm的枯枝、树皮等）。在样地内沿对角线设置5个0.2 m×0.2 m样方，称取样方内所有半腐殖质和1 h可燃物鲜质量，并测量半腐殖质与枯落物层的厚度，称取适量样品带回实验室处理。在样地内呈品字形设置3个1 m×1 m样方，捡取样方内所有10 h可燃物，现场称鲜质量并称取适量样品带回实验室处理。捡取样地内所有100 h可燃物，现场称鲜质量并称取适量样品带回实验室处理。

2.3 实验室处理

将可燃物样品置于烘箱内 75 ℃条件下连续烘干24 h至恒质量，记录样品干质量并计算可燃物含水率，推算出所有样地的地表死可燃物负荷量。可燃物含水率计算公式如下：

式中：

R——绝对含水率；

mh——可燃物湿质量；

md——可燃物干质量。

2.4 数据处理

采用SPSS 20.0软件单因素ANOVA分析不同样地地表死可燃物负荷量差异，并对林分与地形因子进行Pearson相关分析；应用Origin 2018软件完成绘图。

3 结果与分析

3.1 雷击火迹地地表死可燃物负荷量特征

由表2可知，1、10、100 h时滞可燃物负荷量和总负荷量均表现为轻度火烧＞重度火烧。通过下表数据可以得知，在10年的恢复期内，轻度火烧样地内地表死可燃物负荷量恢复到与对照样地接近的水平，而重度火烧样地依然与对照样地差异显著。

表2 不同类型样地地表死可燃物负荷量Table 2 Surface dead combustible load of different types of sample plots kg·m−2

3.2 地表死可燃物负荷量与环境因子相关分析

本研究按照1、10、100 h可燃物负荷量及总负荷量各个样方的平均值与影响因子进行相关分析，共计108个样本。其中将火烧程度、坡位等定性变量进行赋值，轻度火烧为 1，重度火烧为 3，坡下为1，坡中为2，坡上为3（李东昌，2017）。

由表3可知，1 h时滞地表可燃物负荷量与胸径之间存在极显著正相关关系（r=0.731，P＜0.01），地表可燃物负荷量与地表郁闭程度之间同样存在极显著正相关关系（r=0.582，P＜0.01），地表可燃物负荷量与样地的平均树木高度之间存在显著正相关关系（r=0.429，P＜0.05），而地表可燃物负荷量与火烧程度之间存在显著负相关关系（r=−0.459，P＜0.05），地表可燃物负荷量与坡位之间虽然有一定的负相关关系，但二者之间的相关关系并不显著（r= −0.127，P＞0.05）。

表3 可燃物负荷量与影响因子的相关系数Table 3 Correlation coefficients between combustible load and impact factors

10 h时滞地表可燃物负荷量与胸径之间呈显著正相关（r=0.426，P＜0.05），地表可燃物负荷量同时也与郁闭度呈显著正相关（r=0.383，P＜0.05），与研究样地内的树木平均高度虽然在一定程度上也表现出正相关关系，但不显著（r=0.150，P＞0.05），与火烧程度呈极显著负相关（r= −0.827，P＜0.01），与坡位呈一定程度正相关，但不显著（r=0.199，P＞0.05）。

100 h时滞可燃物与胸径呈极显著正相关（r=0.746，P＜0.01），地表可燃物负荷量与郁闭度之间存在正相关关系（r=0.365，P＜0.05），同时也与树木平均高度有正相关关系（r=0.357，P＜0.05），地表可燃物负荷量与火烧程度之间存在显著负相关关系（r= −0.506，P＜0.05），地表可燃物负荷量与样地所处的位置和海拔有一定的负相关关系，但不显著（r= −0.272，P＞0.05）。

总负荷量与胸径呈极显著正相关（r=0.686，P＜0.01），与郁闭度呈极显著正相关（r=0.592，P＜0.01），与树高呈显著正相关（r=0.414，P＜0.05），与火烧程度呈显著负相关（r= −0.466，P＜0.05），与坡位呈一定程度负相关，但不显著（r= −0.162，P＞0.05）。

总体上，火烧程度越严重，可燃物负荷量越小。胸径是对可燃物负荷量影响程度最大的林分因子，其次为郁闭度，树高的影响最小，因此树高因子不用于模型的建立。坡位对可燃物负荷量有一定程度影响，但不显著。

3.3 地表死可燃物负荷量估测模型的建立与检验

采用逐步回归法，对地表死可燃物负荷量与影响因子建立多元估测模型（表4）。其中在模型建立中，赋值方法同本研究 3.2。样本数为 108个，其中81个样本用于模型的建立，27个样本用于模型的检验。其中建立的1、10、100 h时滞和总负荷量可燃物多元回归模型的决定系数 R2分别为0.601、0.688、0.702、0.629，P值均小于0.05，总体上所构建的模型科学合理，拟合效果较好。

表4 多元回归模型参数Table 4 Multiple regression model parameters

对预测模型精度进行检验，直线（r2=1）代表预测值与实测值完全相等，拟合曲线越接近直线（r2=1），表明模型的精度越高。由图1可知，1 h可燃物负荷量模型精度最低，r2=0.519，误差最大。10 h可燃物负荷量模型精度最高，r2=0.758，误差最小。100 h可燃物负荷量模型r2=0.726，总负荷量模型r2=0.658，二者都高于r2=0.65，表明模型的模拟精度＞65%。

图1 不同类型可燃物负荷量估测模型精度Fig. 1 Accuracy of estimation models for different types of combustibles load

4 讨论与结论

4.1 讨论

火烧程度决定了初始可燃物的消耗量，对树木的损伤程度也影响到后续地表死可燃物的积累和恢复（Trouvé et al.，2021）。曹慧（2016）对黑龙江大兴安岭地区的南瓮河森林湿地自然保护区中的森林地表可燃物进行研究，采用数理统计法和线性模型构建法等多种研究方式对 2006年火烧后的地表可燃物负荷量的变化进行研究，得出南瓮河森林保护区内分布较为密集的针阔混交林、阔叶林和针叶林这3种森林种类在火烧后的地表3.0 cm以下径级可燃物减少，5.0 cm以上径级可燃物增加，灌丛基本无地表径级可燃物。重度火烧后灌木层可燃物负荷量增加，中度火烧后的林下灌木可燃物变化有差异，火后6年草本可燃物负荷量增加，落叶层可燃物负荷量减少。田野等（2018）研究了不同火烧程度对油松（Pinus tabulaeformis）林地表死可燃物的影响，结果表明火烧越严重，可燃物负荷量越低。与本研究结论基本一致。有研究表明轻度火烧迹地上，草本层物种多样性随恢复年限逐渐上升。中度，重度火烧迹地草本随着恢复年限先上升后下降。而恢复年限对乔木层地上生物量影响较小，在遭遇火烧之后，灌木层地表生存的生物种类和生物数量往往会随时间的推移而不断减少，草本地表生存的生物在遭遇火烧后往往会随着时间的推移在数量和种类上先呈现上升趋势，而后逐年递减（Stambaugh et al.，2011）。

森林可燃物负荷量是环境综合要素直接或间接作用于林地的结果，即许多生态因子共同影响森林可燃物负荷量（Stambaugh et al.，2011）。郭利峰等（2007）利用相关性分析对北京山区主要林型地表可燃物负荷量的研究结果显示，可燃物负荷量与坡度、胸径、树高、林分密度、郁闭度密切相关。有研究表明，1 h时滞可燃物负荷量在一定程度上代表林分燃烧的难易程度，而地表总可燃物负荷量代表燃烧释放的能量（陈根云等，2006）。1 h时滞可燃物主要来源于枯死的杂草、凋落叶、树皮和细小枝。10 h时滞可燃物源于枯落的枝丫，100 h时滞可燃物主要是枯落的枝干，这3类可燃物与林分因子的关系十分密切。

胸径对地表死可燃物负荷量的影响较大，随着树木生长过程中凋落的枯枝落叶在林下积累，胸径较大的树木存活时间长，地表可燃物负荷量也越多，存在显著的正相关关系（单延龙等，2006），这与本研究的结论相一致。金琳等（2012）学者从华北平原的蟒山国家森林公园中选取了21块研究区域，对样本区域中的地表可燃物的负荷量进行研究，发现地表可燃物负荷量与树木的平均高度之间呈正比，同时与郁闭程度也呈正相关关系。在森林公园的油松林分布较为密集的研究样地中，地表可燃物负荷量与油松的胸径有直接关系，大致呈正相关关系；而在侧柏（Platycladus orientalis）林分布较为密集的样地中，地表草本可燃物也与平均胸径和树木平均高度呈正比。郁闭度可以影响林地内的气候，而郁闭度的增加使林地内的相对湿度增加（Gao et al.，2021）。由于郁闭度增加导致林内温度降低，微生物活动缓慢，从而减缓枯落物分解速度，故地表死可燃物负荷量增加。陈宏伟等（2008）研究表明，大兴安岭呼中林区森林死可燃物负荷量与平均胸径、平均树高、草本盖度、调落物厚度呈显著的正相关，与坡向、腐殖质厚度等因子呈显著负相关，这与本研究的结论相一致。张国防等（2000）研究结果表明，林分郁闭度主要影响地表1 h时滞可燃物负荷量变化，林分平均年龄主要影响地表10 h时滞可燃物负荷量的变化。在实际中拟合效果良好，可用于预测杉木人工林地表可燃物负荷量的动态规律，为地表可燃物管理提供科学的依据。国内相关研究学者研究认为，可燃物负荷量与海拔、坡度、坡向等立地因子的相关性也较高（胡海清，2005；郭利峰等，2007；陈宏伟等，2008）。

本研究虽然也涉及地形因子与可燃物负荷量的相关性分析，发现坡位对地表死可燃物负荷量有一定的影响，但是不显著，这与周涧青等（2019）研究结果相一致。这可能是由于大兴安岭地区地形的整体差异较小所致。本研究所建立的地表死可燃物与影响因子的多元回归模型精度除1 h时滞外均在65%以上，这与张今奇等（2021）研究结果相一致，模型的拟合度较好，能够进行推广与应用。

4.2 结论

通过研究分析不同样地地表死可燃物负荷量得出以下结论：（1）经过10年的恢复期，轻度火烧样地内地表死可燃物负荷量恢复到与对照样地接近的水平，存在被雷击再次引燃的风险，应加强地表可燃物的管理，而重度火烧样地将会在较长时期内处于较安全状态。（2）在火烧迹地的恢复过程中，对可燃物负荷量有重要影响的因子是火烧程度、郁闭度和胸径。（3）采用逐步回归法，建立地表死可燃物负荷量与影响因子的多元估测模型，其中1 h可燃物负荷量模型精度最低，r2=0.519，误差较大。10 h可燃物负荷量模型精度最高，r2=0.758，误差较小。100 h可燃物负荷量模型r2=0.726，总负荷量模型r2=0.658，除1 h外，模拟精度达到65%以上，未来可以推广与应用。