◎王晨陽
阿爾山全稱“哈倫阿爾山”,地理座標為東經119°28'~121°23',北緯46°39'~47°39',是全國緯度最高的城市之一。總面積7408.7平方公里,平均海拔1200米,全年無霜期為39~113天。年平均降水量441。4mm,主要集中在5~9月,占年降水量的65~70%。年平均氣溫為-2.3℃,年平均日照時數2497.6h。森林覆蓋率80%以上,綠色植被覆蓋率95%以上。是內蒙古自治區重點林區之一,也是森林草原防撲火重點地區。
由于阿爾山市西部邊界與蒙古國接壤,每年春秋季蒙古國草原火對阿爾山地區的森林資源、生態安全和人民財產構成極大威脅。森林草原火災的發生及發展很多大程度上取決于可燃物含水率的高低和時滯,而各種氣象因子又直接或間接的影響著可燃物含水率的變化,進而影響到可燃物著火的難易程度。通過研究氣象因子與地表死可燃物含水率的相關關系,預測可燃物含水率的變化,從而進行森林草原火險等級預報,對于預防火災發生、控制火災燃燒和蔓延具有重要意義。
1981年,胡嘉良等根據美國火險尺理論并結合小興安嶺地區可燃物含水率的特點和當地氣象數據特點得到了東北林學院火險尺。1988年,杜秀文等對帽兒山林內的可燃物含水率與氣象因子進行了多元線性回歸分析,并建立了相應的回歸模型。1992年,居恩德等提出可燃物的含水率尤其是地表細小死可燃物主要受氣象因子的綜合影響,而且氣象因子既包括林內氣象要素又包括林外天氣條件。1996年,何忠秋等提出氣象因子對可燃物含水率的作用存在一定的滯后性,并由此建立帶有時滯的可燃物含水率回歸模型。1998年,馬麗華等根據可燃物含水率和測量日期之間的函數關系,建立了動態可燃物含水率模型。2000年,金森等根據平衡含水率理論和水份交換導度建立了多種可燃物含水率時間動態方程。2003年,單延龍引入因子分析和專家打分法對不同類別的可燃物含水率與抗火性進行了研究。2007年,金森等根據平衡含水率理論來構建了帶有時滯的可燃物含水率預測模型。2011年,曲智林等在考慮氣象因子情況下,根據微分方程理論建立了可燃物含水率預測模型。2016年,顏歡歡運用方差分析研究森林火災與氣象因子的相關性。李時舫等開發軟件系統來進行森林地表可燃物含水率監測與林火等級預報,2017年,王辛悅等利用變系數回歸方法建立了可燃物含水率預測模型,較常系數回歸模型有更好的擬合效果,2018年,張恒等利用pearsen法對氣象因子和細小可燃物含水率進行相關性分析,通過比較不同間距的氣象站數據,得到誤差更小的預報模型。2019年,葉穎慧利用光纖光譜儀對森林地表死可燃物不同含水率下的紅外光譜特性進行了分析,驗證了基于紅外吸收光譜法在線測量森林地表凋落物含水率的可行性,同時為測量原理及紅外激光器的選擇提供了依據,為可燃物含水率的測量提供了更便捷更精確的方案。
目前對于可燃物含水率的預測方法大致分為4類:
1.氣象要素預測法。
為了快速簡單的測定含水率,基于國外學者的模型,采用氣象要素回歸法來預測,即通過檢測各氣象數據,采用統計方法將氣象數據與可燃物含水率數據建立關系。上述大部分對于森林可燃物的含水率的建模大部分屬于氣象要素預測法。
2.遙感估值法。
利用高光譜遙感技術直接探測植被含水率,但是這個方法只能檢測裸露出來的植被含水率,適用于草原防火,對于落葉等死可燃物有一定的局限性。
3.平衡含水率法。
根據變化的溫度、濕度和風速等氣象因子求出變化的平衡含水率和時滯,再用時滯和平衡含水率對森林可燃物含水率進行預測,這項方法已經在火險等級系統中得到了很好的應用。
4.紅外光譜法。
制作紅外反射率測量裝置在線測量森林地表凋落物紅外光譜,結合水的紅外吸收光譜和地表死可燃物不同含水率下的紅外光譜特性,對可燃物含水率進行標定。
由于資金和技術限制,本項目擬采用第一種方法分析氣象因子與可燃物含水率的相關關系,建立適用于阿爾山地區的可燃物含水率預測模型,進行森林火險等級預報,實現業務化應用。
1.資料來源。
林地死可燃物樣本采集于熊瞎溝林區、白狼林區、五岔溝林區、杜鵑湖景區;地表死可燃物含水率的測定采用稱重法:

式中:γ代表含水率,m1表示鮮重,m2表示對死可燃物完全烘干后的干重。
與可燃物含水率對應的氣象因子數據使用取樣點臨近的自動站數據:2017-2021年區域自動氣象站阿爾山站、白狼站、五岔溝站最高氣溫、最小相對濕度、日降水量及最大風速資料。
2.分析方法。
利用Excel軟件畫圖分析各林區死可燃物含水率與氣象要素建的相關關系,采用多元線性回歸模型進行數據處理,建立方程模型。
1.日最高氣溫與含水率的關系。

圖1為阿爾山、五岔溝、白狼三個站點日最高氣溫與林地內死可燃物含水率的相關關系圖。由圖可知,可燃物含水率的大小與日最高氣溫呈負相關關系。氣溫的升高,導致蒸發加快,林地內死可燃物水分流失加快,含水率降低,將變得更加干燥易燃。
2.日最小相對濕度與含水率的關系。

圖2為阿爾山、五岔溝、白狼三個站點日最小相對濕度與林地內死可燃物含水率的相關關系圖。由圖可知,可燃物含水率的大小與日最小相對濕度呈正相關關系。林地內空氣為死可燃物的一道屏障,空氣相對濕度的增加,可減少死可燃物水分的流失,并通過凝結作用為死可燃物增加水分,間接的提高了死可燃物含水率。相對濕度的增加還能夠使林地內氣溫升高速度減緩。
3.日降水量與含水率的關系。

圖3為阿爾山、五岔溝、白狼三個站點日降水量與林地內死可燃物含水率的相關關系圖。由圖可知,可燃物含水率的大小與日降水量呈正相關關系。降水可以直接作用于林地內可燃物,增加其水分含量。同時可以提高林內空氣濕度,調節林地氣溫。
4.日最大風速與含水率的關系。

圖4為阿爾山、五岔溝、白狼三個站點日最大風速與林地內死可燃物含水率的相關關系圖。由圖可知,可燃物含水率的大小與日最大風速呈負相關關系。風速的增加會使林地內空氣流速加快,導致蒸發速度加快,死可燃物的水分流失加劇,含水率降低,將變得更加干燥易燃。
5.可燃物含水率與氣象因子的回歸模型。
為進一步了解各氣象要素與林地內死可燃物的相關關系,在防火期(3月下旬至5月上旬、9月上旬至11月上旬)進行觀測,求得阿爾山、五岔溝、白狼三個站點附近林地內死可燃物含水率(落葉松林和白樺楊樹混交林),將往年及新采集的死可燃物含水率數據與各氣象因子視為一個樣本單元,本文選取了日最高氣溫(℃)、日最小相對濕度(%)、日降水量(mm)、日最大風速(m/s)為自變量,對應站點的林地內死可燃物含水率為因變量,建立多元線性回歸關系,方程為:

式中:x1、x2、x3、x4為自變量,x1代表日最高氣溫,單位:℃;x2代表日最小相對濕度,單位:%;x3代表日降水量,單位:mm;x4代表日最大風速,單位:m/s;b1、b2、b3、b4為相關系數,C為常數。
得出計算結果:

表1 可燃物含水率與氣象因子回歸分析
由表1可知,各回歸方程經F檢驗,回歸效果均顯著,因此可用于預測三個站點在防火期內死可燃物的含水率,為阿爾山森林火險等級預報提供參考。
1.本研究在預測可燃物含水率時,僅選擇了氣象因子作為預報因子,為易變因子,在以后的研究中,應增加地形地貌、林型等穩定少變因子作為自變量,多方面研究考察各因子間的相互作用。
2.在建立可燃物含水率預報模型時,可進行多種不同的分析方法,例如聚類分析、主分量分析和判別分析等,多方位多角甄選出對可燃物含水率影響較為顯著的因子,進而建立準確性更高的預測模型,為我國林火預測預報研究工作提供強有力依據。
3.本研究采用的氣象數據來源于采樣地附近的氣象站,而采樣地氣象數據與氣象站數據存在差異,如何將可以簡單獲得的氣象站數據與采樣地實測氣象數據建立聯系并應用于預測模型在未來研究中值得進行深入探討。