大兴安岭典型林型地表可燃物含水率预测模型

准确地模拟地表可燃物含水率动态变化规律,对于预测预报林火发生或林火行为具有重要意义。应用Nelson模型和Simard模型,以5种典型林型(分别为阴坡落叶松林、阴坡落叶松-白桦混交林、阴坡白桦林、阳坡樟子松林和阳坡白桦林)的地表可燃物为研究对象,分析了气象因子与地被可燃物含水率的相关性,用2015年春季防火期实测数据构建了5种不同林型的可燃物含水率预测模型,并用2016年春季防火期监测数据对预测结果进行验证。结果表明:Nelson模型得出5种林分预测结果为:阴坡落叶松林阳坡白桦林阴坡白桦落叶松林阴坡白桦林阳坡樟子松林。Simard模型得出5种林分预测结果为:阴坡落叶松林阴坡白桦林阳坡白桦林阴坡白桦落叶松林阳坡樟子松林。2种模型预测阴坡落叶松的含水率准确率均高于其他4种林分。Nelson模型给出的阴坡落叶松平均绝对误差为0.09,平均相对误差(MRE)为0.09,Simard模型给出的平均绝对误差为0.10,平均相对误差为0.10,Nelson模型略优于Simard模型。研究结果可为该区的森林防火提供快速和准确的火险预测预报,进而为有效防控森林火灾提供重要的技术支撑。