森林地表死可燃物含水率预测模型研究进展

林火是影响森林生态系统的重要因子之一,林火蔓延和发展深受森林可燃物含水率的影响,尤其是林火的发生直接受地表死可燃物含水率的影响。因此,准确预测森林地表死可燃物含水率是预报森林火险和火行为的关键,加强森林死可燃物含水率预测模型研究尤为重要。从森林可燃物含水率的研究方法、研究模型及模型精度3方面综述研究现状,并对比评价现有模型。针对目前研究的诸多问题,提出5点展望:1)加强研究重点火险区野外含水率动态。利用已有的森林火险因子采集站和森林火险监测站获取不同环境因子和可燃物含水率及气象因子监测数据,构建重点火险区基于气象参数的森林可燃物含水率预测模型。2)加强森林可燃物的基础数据监测和收集。这可为全面构建森林火险等级系统奠定坚实的数据基础,同时还应建立精准的森林可燃物类型划分体系。3)加强研究可燃物含水率的空间异质性。应考虑不同影响因子下可燃物含水率动态,特别是了解小尺度内森林可燃物含水率的空间异质性,才能更准确进行林火预测预报。4)结合应用增强回归树(BRT)方法来提高模型精度。在可燃物含水率模型精度影响因子的研究中,运用BRT方法多次随机抽取一定量的数据,量化分析不同因子对模型精度的影响程度。5)结合GIS进行大尺度火险预警研究。综合应用RS和GIS技术,建立可燃物含水率的遥感反演模型,在准确模拟森林可燃物含水率空间分布的基础上,建立基于可燃物含水率的不同火险等级的预测模型。     

大兴安岭韩家园子不同可燃物类型林内外气象要素相关性的研究

一、前言森林可燃物类型是森林燃烧的基础。森林火灾的发生发展通常决定于可燃物的含水率。可燃物的含水率(特别是地表易燃物)主要受气象因子的综合影响而随着变化,而林内气象要素又受林外天气条件的影响,因此,研究林内和气象站气象要素之间的相关性,可利用气象站的天气要素观测值,即可估测可燃物类型不同可燃物的含水率。这是搞好林火预测预报,划分森林火险等级的一项基础工作。本研究在大兴安岭十八站林业局韩家园子选择了7种不同可燃物类型,在春秋防火期进行了定点观测,对林内外气象要素相关性进行了研究。     

森林可燃物含水率新算法研究

指出了森林可燃物含水率模型及其算法促进了可燃物含水率研究的发展,借助于通过野外试验获得的各种树种类型的可燃物含水率信息,对森林可燃物含水率新算法及其相关问题进行了研究,对于提高森林火险的预报精度有较大益处。     

森林地表可燃物含水率变化机理及影响因子研究概述

森林可燃物是林火发生的物质基础和首要条件,而可燃物含水率作为森林可燃物的重要特性之一,是森林火险天气预报的重要因子,是影响林火能否发生的直接因素,准确测定森林可燃物含水率对开展林火预报工作具有重要现实意义。分别阐述森林中活可燃物和死可燃物含水率的变化机理及温度、相对湿度、风、降水、太阳辐射和地形地貌等因子对其影响机制,为进一步开展可燃物含水率预测以及数据库构建提供重要依据。     

三种方法对森林地表可燃物含水率的预测评价

森林地表可燃物的含水率是判定林火是否能够发生以及火势蔓延速度的最基本指标,如何准确地预测含水率对预测林火的发生以及火灾的扑救防范工作有着重大意义。本文着重从3个主要研究方法阐述可燃物含水率预测的研究进展:遥感估测法;平衡含水率法;气象要素回归法。分析表明:遥感估测法较适用于大尺度、高植被覆盖率的区域,预测精度尚达不到平衡含水率法以及气象回归法估算的水准;平衡含水率的预测模型理论可行,实际应用中能达到很好效果,但对平衡含水率以及时滞的研究仍处于发展阶段;气象要素回归法针对特定区域可燃物含水率预测准确,但不能应用到大尺度上;结合平衡含水率法和气象要素回归法的半物理半经验模型能够较好的预测可燃物含水率。     

森林可燃物含水率预测及燃烧性等级划分

森林可燃物含水率预测及燃烧性等级划分黑龙江省人民政府森林防火指挥部办公室王瑞君黑龙江省第一林业调查规划设计院于建军吉林省吉林市林业局郑春艳林火预报就是通过测定和计算某些气象因子、人为因素和可燃物含水率等，预报火发生的火险天气、火灾发生以及火灾发生后火...     

可燃物含水率与林火行为的关系

森林可燃物是森林发生火灾的物质基础,而林中的易燃可燃物是森林火灾引火物。按照发生学的观点和森林燃烧环的产生过程,对易燃可燃物的理化性质与林火行为关系的研究是很有必要的。其中包括可燃物类型、可燃物含水率及其分解过程等。为了秦巴山区防火系统工程的需要,我们在1989年12月至1990年5月的整个防火期内,在两个完全不同的地点,对3个植被类型实施了共计2800多次的野外点火试验,其中有320次试验按照要求详细地记录了易燃可燃物含水率与林火行为之间关系的     

森林可燃物含水率与火险等级关系的研究

本文通过对一个具体林区不同林分类型的可燃物含水率进行测定,并作小气候观测和点烧试验所得数据及同期有关气象资源,分析了该地区不同类型可燃物含水率之间的关系,地被物含水率与小气候条件及林火初始蔓延速度的关系,并为寻求一种简易可行的小区域森林火险预测方法作初步探讨。     

森林可燃物含水率与火险等级关系的研究

本文通过对一个具体林区不同分类型的可燃物含水率进行测定，并作小气候观测和点燃烧试验所得数据及同有关气象资源，分析了该地区不同类型可燃物含水率之间的关系，地被物含水率与小气候条件及林火初始蔓延速度的关系。并为寻求一种简易可行的小区域森林火险预测方法作初步探讨。     

森林可燃物管理研究进展

立地条件、天气和可燃物决定了森林火灾的强度与烈度, 三大因素中, 只有对可燃物能进行有效的经营管理。研究表明:1)过去60~100年, 由于森林结构和组成的改变, 可燃物载量增加, 易发生高强度的森林火灾。2)林火模型、实践经验以及现场观察表明, 在特定的天气条件下, 林火行为受可燃物结构与组成的影响很大。3)减少重特大森林火灾的发生就必须降低地表可燃物的数量、密度、连续性, 移除过度可燃物, 或改造植被, 降低森林植被的燃烧性等。4)可燃物处理有效期评估涉及林火蔓延、林火强度、烈度、火场规模和扑火能力的研究, 景观尺度手段优于林分尺度。     

Quantifying fine fuel dynamics and structure in dry eucalypt forest (Eucalyptus marginata) in Western Australia for fire management

Techniques for rapid visual assessment of fuel characteristics have a broad range of applications in wildland fire management and research. We developed and tested a technique for assessing forest fuels which provides hazard ratings for distinct layers within the overall fuel complex, including bark, elevated shrubs, near-surface and surface (forest litter) fuels. These layers are comprised predominantly of fine fuel particles <6 mm diameter. The technique was used to model fuel accumulation in dry eucalypt forest of Eucalyptus marginata at two locations with contrasting understorey structures. We found that visual fuel hazard ratings described patterns of fuel dynamics over time in a similar fashion to models for fuel load accumulation. Visual hazard ratings can be related qualitatively to factors that reflect the difficulty of fire suppression by experienced fire fighters including visibility through the forest, access, difficulty of working machinery, flame height and spotting potential. The ability to relate hazard ratings to fire spread prediction needs to be tested.     

Moisture content thresholds for ignition and rate of fire spread for various dead fuels in northeast forest ecosystems of China

Fuel moisture content is one of the important factors that determine ignition probability and fire behaviour in forest ecosystems. In this study, ignition and fire spread moisture content thresholds of 40 dead fuel were performed in laboratory experiments, with a focus on the source of ignition and wind speed. Variability in fuel moisture content at time of ignition and during fire spread was observed for different fuels. Matches were more efficient to result in ignition and spread fire with high values of fuel moisture content compared to the use of cigarette butts. Some fuels did not ignite at 15% moisture content, whereas others ignited at 40% moisture content and fire spread at 38% moisture content in the case of matches, or ignited at 27% moisture content and spread fire at 25% moisture content using cigarette butts. A two-way ANOVA showed that both the source of ignition and the wind speed affected ignition and fire spread threshold significantly, but there was no interaction between these factors. The relationship between ignition and fire spread was strong, with R2 = 98% for cigarette butts, and 92% for matches. Further information is needed, especially on the density of fuels, fuel proportion(case of mixed fuels), fuel age, and fuel combustibility.     

持续干旱对森林火灾的影响研究综述

文章通过对干旱定义和对干旱等级的划分,从持续干旱对森林可燃物、火源和林火行为等方面,综合分析了持续干旱对森林火灾的影响。结果表明,持续干旱会降低可燃物的含水率,使可燃物载量和分布发生变化,对森林可燃物有较大影响;持续干旱还会影响火源,使林火强度增大,林火蔓延速度加快,火烈度增大,提高森林火灾发生的几率和森林火灾的强度。     

南方8种森林地表死可燃物在平地无风时的燃烧蔓延速率与预测模型

【目的】研究Rothermel林火蔓延速率预测模型及另外2种以Rothermel模型为核心的蔓延速率预测模型对南方8种典型森林地表死可燃物的适用性,为林火蔓延速率预测提供理论支撑和指导。【方法】以南方地区8种典型速率地表死可燃物为对象,根据研究对象的野外实际条件,在东北林业大学帽儿山实验林场风洞实验室内,构建不同可燃物床层含水率、载量及高度的可燃物床层,每种可燃物在平地无风条件下进行36次点烧试验,共288次点烧,记录每种可燃物类型不同配比条件下的蔓延速率。通过直接使用Rothermel模型、重新估计Rothermel模型参数、对Rothermel模型形式改进后自建模型的对比,得到最合适的预测模型。【结果】 1)平地无风条件下,南方8种典型森林地表死可燃物床层最大蔓延速率为0.55 m ·min -1 ,平均蔓延速率由大到小依次为:华山松、云南松、毛竹、柳杉、杉木、马尾松、麻栎及青冈栎。2)直接使用Rothermel模型预测的林火蔓延速率误差较大,平均绝对误差为0.18 m ·min -1 ,平均相对误差为70.0%。3)重新估计参数后的Rothermel模型及自建模型,预测的可燃物蔓延速率精度显著提高,平均绝对误差分别为0.04、0.037 m ·min -1 ,平均相对误差分别<18%、16.45%。4)重新估计参数的Rothermel模型与自建模型的预测误差的差异不显著,其中自建模型的预测值与实测值的 R 2 变化在0.71~0.90,平均为0.80。【结论】对南方8种典型森林的地表死可燃物类型,在平地无风条件下,重新估计参数的Rothermel模型及自建模型的预测精度相近,但自建模型可能更简单易用,可预测平地无风条件下可燃物地表火蔓延速率。     

基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型

针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。     

森林火灾中的树冠火研究

森林火灾按其燃烧物和燃烧部位的不同, 通常可分为地表火、树冠火和地下火3种。树冠火是指在林冠层燃烧和蔓延的火, 通常与地表火同时发生。树冠火发生数量不多, 但其燃烧温度高、火强度大、蔓延速度快, 对森林的破坏性极大。从树冠火的发生机制、蔓延模型、扑救方法、预防和减弱树冠火发生及蔓延危险性的措施几方面对当前国内外树冠火的研究进展进行了综述, 并对今后的研究方向进行了展望。     

灌木林火灾研究综述

灌木林是森林与灌丛之间的中间类型,灌木林火后再生恢复能力强、繁殖快,且具有一定的抗火灾能力,灌木林火灾具有火势较均匀、发展较稳定、热释放较平稳等特性。综述了灌木林火灾研究方法,包括遥感监测法、损失评估法和实验室分析测定法;灌木林主要着火特性与可燃物含水率、可燃物载量、火强度、灰分含量相关。运用新仪器新装备新方法研究灌木林火灾特性,将为灌木林防火提供更为科学的理论依据。     

DYNAMIC MODELS OF AQUIFEROUS CONTENT OF LIVING FUELS

RESEARCHSITELivingfue1splayedanimportantroleinheatconcentrationactionorinheatsourceofforestfire.Whenitshumiditydecreasestoacertainlevel,theybecameaheatsourcewhenthelivingcombustibl-eswerecombinedwithfire.Thus,itwasessentialhowtodeterminethemoisturesituationandthefOrestfiredangerdegreetobeforecastedaccurately.Thedynamicmodelspresentedinthispaperwereusefultosolvethisproblem.Everyyear,-therewerealotofforestfires,especiallythefireoccurrenceinDaxinganMountains,inthespringofl987.Itwasveryimpo…     

Diurnal variation models for fine fuel moisture content in boreal forests in China

Studying diurnal variation in the moisture content of fine forest fuel(FFMC) is key to understanding forest fire prevention. This study established models for predicting the diurnal mean, maximum, and minimum FFMC in a boreal forest in China using the relationship between FFMC and meteorological variables. A spline interpolation function is proposed for describing diurnal variations in FFMC. After 1 day with a 1 h field measurement data testing, the results indicate that the accuracy of the sunny slope model was 100% and 84% when the absolute error was 3% and 10%, respectively, whereas the accuracy of the shady slope model was 72% and 76% when the absolute error was 3% and 10%, respectively. The results show that sunny slope and shady slope models can predict and describe diurnal variations in fine fuel moisture content, and provide a basis for forest fire danger prediction in boreal forest ecosystems in China.