地表細小可燃物含水率野外自動記錄監測系統設計與試驗

于宏洲，柳慧，張運林，寧吉彬，郭妍，胡同欣，楊光*

(1.森林生態系統可持續經營教育部重點實驗室(東北林業大學)，哈爾濱 150040；2.貴州師范學院 生物科學學院，貴陽 550018)

0 引言

森林可燃物是指林內一切可以燃燒的物質，是森林火災發生的物質基礎，其含水率是指單位質量或重量可燃物中水分的含量[1]。從可燃物角度來看，含水率的大小影響著可燃物達到燃點的時間和熱釋放量的多少[2]，從森林火災的致災機理來看，可燃物含水率的大小影響著林火發生的可能性，以及林火發生后的火蔓延速度、火強度等林火行為的劇烈程度，甚至森林火災撲救的難易程度。在林火預測預報中，可燃物含水率是進行預報的重要因子，根據可燃物含水率可以進行森林火險等級預測、林火發生預報和林火行為預報，進而為森林火災的預防與撲救的決策制定提供參考[3]。因此，準確監測可燃物含水率，分析可燃物含水率的變化規律，是現代林火管理中基本而又重要的一項工作。

針對如何準確獲取可燃物含水率，國內外已開展了較為廣泛的研究。目前常用的含水率測量方法有稱量法和預測法等。稱量法主要通過獲取可燃物的鮮重和烘干重量，根據含水率計算公式計算可燃物含水率，其優勢在于可以準確獲得含水率數據。但是稱量法需人工采樣，不便于開展大范圍、可持續的晝夜監測工作[4]，同時需要大量的時間制備烘干可燃物，不能實時獲得含水率數據進行含水率動態研究，無法實現實時跟蹤測量，導致相關的科學研究在時間尺度上不夠全面。基于此，當前大部分研究都集中于通過對含水率相關影響因素(林分、氣象、地形和土壤等因子)的獲取來進行含水率預測[5]。間接獲取可燃物含水率，其方法主要包括遙感估測法、氣象要素回歸法、時滯-平衡含水率法，及過程模型法[6]、時域反射法和頻域反射法。遙感估測可燃物含水率主要采用光譜水分指數法，利用光譜的吸收指數、吸收深度指數、曲線面積和曲線長度等特征與含水率的關系建立模型進行含水率預測，遙感估測法在大尺度森林火險評價中具有良好的表現，但是受限于遙感技術自身的不足，在中小尺度范圍內，或者云層、煙霧遮擋條件下[7]，遙感估測可燃物含水率的精確性并不高[3, 8-11]；氣象要素回歸法和時滯-平衡含水率法是較為成熟的可燃物含水率預測方法，其中氣象要素回歸法主要通過分析含水率與風速、溫度、濕度和降雨等氣象因子的關系實現預測，不同森林可燃物類型含水率受氣象因素和空間因素的影響[12-13]，導致建立的模型在研究區域外的推廣驗證精度相對較低[14-17]；時滯-平衡含水率法主要是由水汽的物理擴散推導而來[18]，相比氣象要素回歸法具有更高的精度，已在美國國家火險等級系統(US National Fire Danger Rating System，NFDRS)和加拿大森林火險等級系統(Canadian Forest Fire Danger Rating System，CFDRS)等森林火災預測預報系統中廣泛使用[19-21]；過程模型因其復雜程度較高，在含水率預測中應用較少[15]；時域反射法(Time Domain Reflectometry，TDR)、頻域反射法(Frequency Domain Reflectometer，FDR)也應用于可燃物含水率監測中，其原理通過確定可燃物的介電常數(主要依賴于水的含量),間接獲得可燃物含水率，其探測對象更適用于均勻的介質，并非可燃物這種連續性不均勻的物質[22-24]。無論以哪種方法進行可燃物含水率預測都存在一定誤差，不利于開展高質量的研究工作，且模型的建立也都需要采用稱量法獲取實際含水率作為驗證，因此基于稱量法的測量手段是最穩妥、最準確的測量方法。在使用以上方法進行含水率測定都不能完全滿足森林火險預報精度要求的情況下，開發一種既準確又能實時獲取森林可燃物含水率的方法對于目前林火科學研究極為重要，也是森林火險預報工作的迫切需求。

為此本研究基于稱重法，集成太陽能供電裝置、氣象監測裝置和可燃物稱重裝置，研制一套地表細小可燃物含水率野外自動記錄監測系統(以下簡稱“含水率監測系統”)，該系統突破以往稱量法不能在森林火險預報中所要求的可燃物含水率實時自動觀測的局限，提高了準確性，減少了現有森林火險預報中所使用的預測法的誤差，實現了自動連續實時的可燃物含水率觀測,節約了大量人力成本。這套裝置可直接為森林火險預報提供準確的、連續的可燃物含水率數據，有效提高了森林火險預報的準確度，可用于森林火險預報和科學研究。

1 森林可燃物含水率測定的方法與理論基礎

含水率是指單位質量或重量可燃物中水分的含量，可通過稱量法根據含水率計算公式獲得[1]，在進行野外樣品采集時，采集可燃物樣品并記錄其濕重WH，盡量保持其原有結構的完整并裝入網袋內帶回實驗室，在105 ℃的烘箱中連續烘干8 h以上直至恒重，稱取可燃物干重WD，即可通過計算公式獲取含水率，可燃物含水率分為絕對含水率(Absolute Moisture Content，AMC，公式中用AMC表示)和相對含水率(Relative Moisture Content，RMC，公式中用RMC表示)，計算公式如下

(1)

(2)

式中：RMC通常用于表示活體可燃物的含水率，更能反映植物體的生理狀態;AMC通常用于表示死可燃物含水率，用于林火預測預報中，反映可燃物燃燒的難易程度，本系統中采用AMC進行可燃物含水率監測。

水汽交換是影響可燃物含水率變化的主要理論基礎，且已成為含水率研究的核心內容，可燃物的水汽交換主要包括水汽的可燃物表面交換和內部擴散，在恒定環境下水汽交換表達式為

(3)

(4)

式中：m是可燃物含水率，%；mb是平衡含水率，%；τ為時滯，h;t為時間,h；m0為初始含水率，%[24]。

2 儀器設計

2.1 總體設計

本文設計的含水率監測系統，基于稱量法利用拉力傳感器獲得實時地表細小可燃物濕重，最終通過計算得到實時可燃物含水率。根據長期監測需求，本系統硬件部分主要包括稱重裝置、太陽能供電裝置、氣象傳感器、接收天線和網絡服務器等組成部分，軟件部分有手機APP、嵌入式系統、網絡發布系統和含水率計算軟件。整個系統由單片機進行控制，依靠太陽能供電。拉力傳感器與稱量托盤通過懸吊式進行連接，定時提取和放下稱量托盤，樣品托盤被機械傳動組件提升后由拉力傳感器將重量數據傳送給單片機，就測出了托盤和樣品質量，去皮后得到可燃物鮮重，存于存儲器中并通過北斗模塊發射到數據接收終端(計算機、手機)，終端中內置可計算含水率的軟件，進而實現對地表細小可燃物含水率的實時獲取，同時為滿足林火預測預報和科學研究需求，本裝置搭載氣象要素傳感器，氣象數據可同含水率數據同時傳輸至終端設備。

2.2 結構設計

本系統結構包括太陽能供電裝置(蓄電池和太陽能電池板)、氣象監測裝置(大氣溫濕度傳感器、風速傳感器、光照傳感器和雨量傳感器)、可燃物稱重裝置(拉力傳感器、電動推桿和網袋)和通訊系統(藍牙裝置、北斗短報文模塊和北斗遠程數據接收服務器)，具體功能結構如圖1所示。

圖1 功能結構圖

本系統將單片機芯片與周邊電路固定在自行設計的PCB主板上，外部傳感器與主板之間使用多芯電纜與防水接頭進行連接，具體實物組成如圖2所示。各部分硬件結構連接如圖3所示。本系統中單片機采用STM32單片機芯片，其周邊電路如圖4所示。

圖2 實物組成圖

圖3 硬件結構連接圖

(a)單片機

為保證系統能夠在野外條件下快速拆裝，整個儀器裝置均由螺絲、手擰螺桿等組裝而成，具備便攜功能；儀器主要搭載平臺為三腳架，插腳可深入土壤，保證儀器平穩運行；氣象傳感器、稱重傳感器十字交叉于三腳架基臺之上，實現穩定結構；供電裝置、采集主機等模塊之間全部采用航空插頭連接，并做防水處理，達到IP76防水標準。為保證本系統具有較高的可靠性，具備獨立充電蓄電池，結合太陽能板和電壓監測裝置，實現儀器的可持續供電；森林可燃物裝載網袋為80目，在保證可燃物與外界水汽交換自由的情況下，可防止可燃物掉落和昆蟲進入；具備藍牙和北斗2種近程和遠程通訊模式，保證通訊暢通。

2.3 功能設計

系統采集主機數據連接喚醒按鈕具有指示燈功能，可顯示儀器工作狀態。儀器的設置、運行全部通過手機APP實現，手機APP軟件界面如圖5所示，設計流程如圖6所示，可進行數據采集設置及下載、稱重裝置的檢測、采樣周期的記錄、采集環境閾值和睡眠計劃等的設定，手機APP采用低功耗藍牙與設備進行通信，使用原生手機APP控件組織系統的界面。整個界面采用LinearLayout布局，里面放置一個幀布局(FrameLayout)和一個底部導航欄(ButtomNavigationView)，通過若干個frameLayout動態加載，實現了不同界面間的切換。設備的通信采用低功耗藍牙技術，為此專門設計了一個通信用的服務，該服務一直駐留在系統的內存中。當設備數據上傳至手機APP時，通過廣播喚醒前臺界面，實現界面外觀的更新。各傳感器精度和測量范圍見表1，當電池電壓低于10.8 V時，可用12 V蓄電池充電器充電，電池電壓低于9.6 V，則電池已經處于虧損狀態，需要使用專用蓄電池修復充電器才能修復電池，使用普通蓄電池充電器難以充入電能[26-27]，儀器電壓的具體調節原理為，日間當陽光充足時，太陽能控制器將太陽能電池板發出的電量進行恒流控制給蓄電池充電至充電截止電壓，同時太陽能控制器將蓄電池的電量輸出至主機主板，主機主板電源部分采用交流變直流開關電路技術，將非恒定電壓轉換為恒定輸出的電壓供儀器各回路使用。

表1 傳感器精度

圖5 安卓手機應用界面

2.4 數據獲取與發布

在系統處于待機狀態時，隨時可以靠近儀器，通過人工按下儀器主機的按鈕通知主機，建立手機與主機的藍牙通訊連接。手機軟件與主機之間使用自定義的編碼格式，將主機存儲器中保存的數據全部傳輸至手機內存中，然后以cvs格式文件保存到手機閃存中(cvs格式示例如圖6所示)。北斗模塊發送的數據與此頁面展示的相似，將數據按照類型(整形、浮點型)轉換為十六進制ASCII碼，按順序排列后，以“ ”為結束符，總長度不超過78字節，通過北斗模塊將數據發送至接收天線。接收端按照同樣的方式進行接收后解碼，將數據還原為各類型數據并保存至服務器(服務器使用樹莓派3B主板，linux系統)。使用python程序編寫的含水率算法計算獲得實時和預測的含水率，同時可以將服務器數據發布至云服務，建立網站以提供外部數據訪問服務，形成可燃物含水率基礎數據發布網絡。如圖7所示。

圖6 手機APP流程圖

圖7 數據結構

2.5 樣品制備

在特定林型選定采樣點后，設置與稱量裝置托盤大小相同的樣方2塊(如需其他尺寸可單獨定制)，采集其中一塊樣方內地表細小可燃物留置于稱重網袋內進行野外實時稱量，采集另一塊樣方中地表細小可燃物時盡量保持其原有結構的完整，將樣品帶回實驗室后，置于烘箱中進行烘干，烘箱溫度建議設置為120 ℃，連續烘干至少8 h直至重量不再變化為止，記錄下此時樣品干重，并根據樣品鮮重和干重計算初始含水率，結合留置樣品的鮮重和初始含水率得出留置樣品干重，通過北斗模塊將稱重傳感器實時測量的留置樣品鮮重傳送至服務器，即可遠程獲取野外可燃物的實時含水率。

3 試驗設計與數據分析

3.1 試驗方法

為驗證本系統在極端環境情況下的測試能力，先后選擇了東北地區極寒天氣積雪覆蓋下的測試狀況，大風天氣下的測試狀況，以及南方降雨環境下的測試狀況。為保證長期監測系統的持續性，在秋季森林防火期內，選擇哈爾濱帽兒山實驗林場和伊春涼水實驗林場，進行長期含水率監測和人工稱量對照取樣，烘干后得出對應時間的含水率。為探究系統在中國南北方地區的適用性情況，分別在北京、河北、浙江和江西等省市不同林型內開機測試，同時結合現場人工破壞性采樣，對儀器測定可燃物含水率進行準確性評價。本研究將系統測量數據與實際含水率之間的平均相對誤差(MRE,公式中用MRE表示)、平均絕對誤差(MAE，公式中用MAE表示)和均方根誤差(RMSE, 公式中用RMSE表示)作為評價指標，進行系統測試準確性的驗證，3種評價指標計算公式如下。

(5)

(6)

(7)

3.2 極端環境測試

本研究將含水率監測系統放置在東北黑龍江地區冬季野外條件下，設定休眠模式為3個月(2013年12月至2014年2月)，經歷溫度負值、大雪覆蓋等過程，如圖8所示，測試地區平均溫度見表2。結果表明，在極端天氣下稱量托盤發生粘連，但解凍后儀器未損壞，仍可繼續正常工作，表明該機器可以適合北方寒冷地區，在冬季關機置于野外，春季可正常開機工作。

圖8 積雪覆蓋下測試

表2 測試地區的月平均溫度

系統內可設定風速閾值，當環境風速大于此閾值時可延遲稱量，待風速減弱后可繼續稱量，將風速給稱量帶來的影響降至最低，儀器內部默認風速閾值為3 m/s，可根據實際情況利用手機APP進行調節。如圖9所示，在風速4 m/s的情況下，監測到的含水率始終保持平穩，并沒有因刮風而受到較大影響，當風速較大時，可以觀察到含水率有略微下降趨勢，相關研究表明[27]，當風速處于3 m/s時，可燃物的失水速率較快，含水率對風速進行了及時響應，由此說明監測儀在大風條件下仍能正常進行監測。

圖9 大風條件下測試

為測試含水率監測系統在降雨高濕情況下的工作狀態，2014年8月18日至2014年8月19日在浙江省富陽市連續降雨條件下開機測試，結果如圖10所示，監測系統運轉良好，監測系統含水率變化趨勢與手工測量基本一致，且雨后仍能正常運行，未受降雨、高濕環境影響，表明含水率監測系統能夠在降雨、高濕環境下運行。

圖10 降雨高濕度條件下測試

3.3 數據分析

為驗證本含水率監測系統在可燃物含水率長期監測中的精度，本研究在秋季森林防火期內，在東北林業大學帽兒山實驗林場和涼水實驗林場內進行精度測試，其中在帽兒山實驗林場選擇林型為白樺和水曲柳混交林，進行為期20 d的含水率監測，每天9:00、12:30、16:00進行3次人工稱量對照取樣，烘干后得出對應時間的含水率，人工測量含水率與儀器監測結果,如圖11所示，系統監測含水率最大值為2.49%，最小值為0.37%，均值為1.23%；人工測量含水率最大值為2.40%，最小值為0.27%，均值為1.23%，含水率趨勢線斜率接近1，決定系數R2較高，為0.98，說明含水率監測系統無論是在監測準確率還是在監測穩定性上均具有較高的精確度，在進行大跨度、長時間含水率監測時，具有較高的敏感性。

圖11 帽兒山含水率監測數據

在涼水實驗林場選擇落葉松純林，進行了為期30 d的含水率監測，每天9：00、12：30、16：00進行3次人工稱量對照取樣，其結果如圖12所示，儀器監測含水率最大值為4.17%，最小值為0.04%，均值為0.99%，手工測量含水率最大值為4.49%，最小值為0.07%，均值為1.02%，含水率趨勢線的斜率與R2均接近1，在長達30 d的監測中，含水率監測系統依然具有良好的表現，結合帽兒山含水率監測數據，證明本系統可以在可燃物含水率的長期監測中廣泛使用。

圖12 涼水含水率監測數據

在帽兒山和涼水林場地表細小可燃物含水率長期監測取得良好效果的前提下，為驗證該系統在其他地區的適用性，利用監測系統在我國南北方地區進行了驗證測試，監測結果與手工測量結果誤差見表3。從表3可以看出，含水率監測系統在對東北甚至北方常見林型的地表細小可燃物含水率進行監測時具有較高的準確性，在我國南方進行監測時精準度也很高，可見本含水率監測系統對其他地區仍具有較高的適用性，無論在南北方地區均具有較強的適用性，可廣泛推廣使用。

表3 系統測量與手工測量含水率誤差

4 結論與討論

本文研究的野外森林地表細小可燃物含水率長期監測系統，以單片機為控制核心，利用電動推桿和重力傳感器，實現基于稱量法的可燃物稱量，通過藍牙通訊和北斗通訊將質量數據傳送至手機和計算機終端設備，利用內置軟件計算可獲取野外森林可燃物的實時含水率。以太陽能系統為主要供電裝置，監測系統可長期在野外進行監測，節約人力，監測系統成本較低，適合大范圍的含水率監測，對森林火災預測預報具有實際意義。本研究主要結論如下。

(1)通過對硬件組成部分的設計和軟件程序的編寫，實現了地表細小可燃物含水率長期的野外監測工作。在太陽能供電、單片機控制、軟件程序計算的情況下，監測系統具備了長期收集、計算可燃物含水率的功能。

(2)在極端環境測試中，經歷東北地區-30 ℃的嚴寒、積雪覆蓋、高達4 m/s的大風天氣和南方降雨、高濕度天氣的情況下，含水率監測系統仍未受損壞，可繼續開展含水率監測工作，說明含水率監測系統在極端環境下表現良好，監測系統具有極高的耐久性和可靠性。

(3)在長期監測中，含水率監測系統在帽兒山實驗林場和涼水實驗林場2塊長期監測樣地均具有良好的表現，人工測量含水率數據與儀器監測數據趨勢線斜率和R2均接近于1，說明監測系統在長期監測中具有較高的穩定性和準確性。在針對我國南北方地區各林型的適應性測試中，監測系統與人工測量含水率的MAE為5.8%，MRE為7.9%，RMSE為7.6%，誤差相對較小，說明監測系統具有較高的適應性，可推廣使用。

本文研究設計的儀器除可進行可燃物含水率的數據采集，同時搭載溫度、濕度、風速、降水和光照等氣象要素傳感器，可進行森林火險預報因子的采集，可提供全套的火險天氣預報服務，收集數據可為林火科學研究和林火管理政策制定提供數據基礎。本研究收集到數據可通過北斗模塊全部發送至服務器，并具備數據查詢功能，后續通過含水率監測系統的推廣使用，可形成一套基于地理信息系統的可視化含水率監測服務網絡，集含水率數據的收集、計算、發布和時空分布功能為一體，甚至可以接入全國森林火險信息采集管理平臺，將數據上傳至國家森林草原防滅火指揮部以提供參考，體現該含水率監測系統的間接經濟價值和社會效益。