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1.
【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。  相似文献   
2.
为研究分树种测定并估算植被叶面积指数(IL,A),以大兴安岭地区塔河林业局为研究区域,利用TRAC-Ⅱ对41个样地真实叶面积指数进行了测定,并与基于TM遥感影像提取的植被指数进行了相关性分析,建立模型进行IL,A估算。对外业实测样地数据与其对应提取的遥感数据进行了两种分析:一种为纯针叶树种区域分析,另一种为不分树种的区域分析。结果表明:归一化植被指数(IN,D,V)、差值植被指数(IR,V)、比值植被指数(ID,V)与IL,A均有较高的相关性,其中IN,D,V与IL,A的相关性最好,在纯针叶树种区域分析中R2=82.1%,在不分树种的区域分析中R2=77.1%。分析结果还表明:分树种后的纯针叶树种区域分析比不分树种的区域分析估算IL,A的精度明显提高,估算模型精度提高了5%。  相似文献   
3.
帽儿山地区典型地表可燃物含水率动态变化及预测模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
目的可燃物含水率预测是林火预报研究的重要内容,其中地表细小可燃物、半腐殖质和腐殖质含水率在一定程度影响了林火垂直蔓延的持续性及地下火发生的可能性,含水率变化主要是受天气状态和地形特征的影响,而我国关于半腐殖质和腐殖质含水率动态变化及其预测模型的研究较少,分析红松蒙古栎针阔混交林下的地表细小可燃物、半腐殖质和腐殖质3层可燃物含水率的动态变化,对建立我国林火预报系统有指导作用。方法本研究对帽儿山地区红松蒙古栎典型针阔混交林下的地表细小可燃物、半腐殖质和腐殖质含水率进行每日监测,同步监测林分内气象数据,统计分析气象要素和3层可燃物含水率的相关性,选择气象要素回归法建立3层可燃物类型的含水率预测模型。结果在整个监测期内,地表细小可燃物含水率波动最大,最小值为10.99%,最大值为253.30%;半腐殖质次之,最小值为19.21%,最大值为238.07%;腐殖质含水率最稳定,最小值为48.45%,最大值为193.83%,波动最小。地表可燃物含水率变化对气象因子的响应最敏感,多与当日或前一日气象因子相关,半腐殖质次之,腐殖质含水率仅与空气温度相关;建立3种可燃物含水率气象要素回归预测模型,其中地表细小可燃物、半腐殖质和腐殖质的含水率预测模型平均绝对误差和平均相对误差分别为22.2%、23.5%、17.1%和7.1%、14.8%和23.4%,以MRE为15%为界限,细小可燃物和半腐殖质含水率预测模型精度均能达到林火预报精度,腐殖质含水率预测模型精度较差。结论综合分析可得,3层可燃物在防火期内有被引燃,进而发展为森林火灾的可能,在今后的林火预报工作中,还应该注意地下可燃物,包括半腐殖质和腐殖质含水率的预报。   相似文献   
4.
凋落物消耗量对于计算林火强度,预测林火扑救难易程度等具有重要意义。不同凋落物类型在不同条件下其消耗量不同,为了调查凋落物消耗量影响因素,并建立相应预测模型,以8种凋落物(华山松、柳杉、麻栗、马尾松、毛竹、云南松、青冈栎、杉木)为研究材料,在室内铺设不同含水率、载量和厚度的凋落物床层,研究平地无风条件下含水率、载量和厚度对不同凋落物消耗量的影响,并建立消耗量预测模型。结果表明:华山松、柳杉、马尾松、毛竹、云南松、杉木的消耗量主要受载量影响,而青冈栎消耗量主要受含水率影响,麻栗与其3个影响因子相关性都不显著;云南松、柳杉、马尾松的消耗量预测模型预测效果较好,调整后的R~2分别为0.825、0.756、0.795;华山松、杉木、毛竹、青冈栎的消耗量预测模型预测效果较差,调整后的R~2分别为0.241、0.377、0.621、0.509、0.718;而麻栗因3个影响因子与消耗量无显著关系,未能建立预测模型。  相似文献   
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