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黑河地区8种乔木含水率季节变化及影响因素分析

更新时间:2016-07-05

森林可燃物是森林火灾的物质基础,其含水率的大小对森林燃烧的难易程度有直接的影响,对火强度、蔓延速率有间接的影响。活可燃物既能到起热沉作用,又能起到热源作用,当活可燃物含水率降低到一定程度以下时,遇火燃烧能成为热源;若活可燃物含水率保持在一定程度以上时,则不能燃烧,只起热沉作用。[1] 部分研究表明,气象指标即可描述活可燃物含水率变化[2];Tudela等学者认为活可燃物含水率与物种特性、气象、地理因素、土壤变量、种群年龄都有很大关系,不能单一通过气象变化解释[3];也有一些学者研究表明活可燃物(叶及小枝)的含水率由形态结构和生理结构共同决定。目前,美国、加拿大等国均研制出了自己的各种可燃物含水率模型,而我国在这方面的研究尚处于初级阶段,尤其是活可燃物,目前的研究远不如死可燃物含水率充分。[4] 近些年,受气候变化影响,林区夏季火逐渐增多,即使植物处于生长旺盛期也能着火,因此,研究植物生长期内的含水率变化规律十分重要。为了研究黑河地区活可燃物含水率的季节变化及其影响因素,选取了8种常见乔木,对不同时期含水率进行测定,选择气象因子和土壤水分两个因子,分析含水率自身变化规律及与它们之间的关系,为更准确地预测黑河地区活可燃物含水率提供理论基础。

1 研究区域概况与试验方法

1.1 研究区域自然状况

江防林场位于126°59′—127°19′ E,49°59′—50°26′ N,在黑河市西北部,隶属于黑河市爱辉区林业局,属黑龙江沿江第四积温带至第五积温带之间,温带季风气候,冬季寒冷漫长,夏季短促湿润,暗棕壤是主要土壤类型,年平均气温-1 ℃左右,最低气温-40 ℃,最高气温35 ℃,年降雨量500~600 mm,年日照时数2 500~2 700 h,年≥10 ℃活动积温1 700~1 900 ℃,初霜在9月初至9月中旬,终霜在5月中旬,无霜期100 d左右。该林场常见植物有蒙古栎、落叶松、绣线菊、胡枝子、黄芩、东北百合等。

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1.2 试验方法

1.2.1 含水率测定 采样日期为2016年5月6日至9月9日。选取江防林场内8种常见乔木作为试验种,即蒙古栎(Quercus mongolica)、黑桦(Betula davurica)、红松(Pinus koraiensis)、樟子松(P. sylvestris var. mongolica)、落叶松( Larix gmelinii )、偃松(Pinus pumial)、水冬瓜(Alnus cremastogyne)和油松(Pinus tabulaeformis)。每种物种选取3个样点,采集乔木的叶片以及直径小于0.6 cm的细枝[5] ,为获取当天最低含水率,取样时间选在13:00—15:00之间,每周取样一次。样本不应沾有水滴,如遇上降雨,采样时间往后顺延,降水结束超过24 h,可以取样。每个样本取100 g左右,用天平(0.01精准)在样地内直接称量鲜质量,再将样品装袋封口带回实验室,用烘干箱在105 ℃的条件下烘干24 h,称量干质量.按下式计算各个样点的含水率,取3个样点平均值作为该物种的含水率。

式中:LFMC为试验种活可燃物含水率(%),FW为试验种的鲜质量,DW为试验物种的干质量(g)

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1.2.2 土壤含水率测定 取样时每次随机选取3个点,用地温计测量地温后取土样,每个样点取100 g左右。土壤含水率测定方法同上。

1.2.3 气象数据采集 采集的气象要素有土壤温度、空气温度、空气湿度、降雨量、蒸发量、风速和日照时数。气象数据由距离试验地最近的爱辉国家基本气候站获得。

1.3 数据分析

1.3.1 8种乔木生长期内含水率的动态变化 利用平均值法将8种乔木含水率标准化,绘制乔木含水率随时间变化的动态曲线,再计算不同乔木含水率的最大值、最小值,综合分析不同乔木物种之间含水率的差异,并对其进行分类。

1.3.2 影响因子分析 活可燃物含水率受环境因子(主要包括土壤因子和气象因子)影响较大,且与前期的气候积累有着密切的关系,本次研究选用的影响因子包括四类:第一类是取样当天的气象因子,具体为日最高气温、日平均湿度、地温和日照时数等;第二类是累加降雨量;第三类是当天的土壤含水率、地温;第四类是林冠干旱指数(CDSI)。

用Pearson相关系数对乔木含水率与不同因子间的相关关系进行评价,显著性水平设定为α=0.05。

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活可燃物含水率不仅受外界环境影响,也受自身调节机制控制,有自己的变化规律。[6]

2 结果与分析

图1给出了8种乔木在生长期内的含水率动态变化,由图中可见5月为乔木的萌芽期,含水率相对较低,6月初含水率基本达到最大值,此后的6—8月含水率相对稳定,到8月下查询至9月初,含水率逐渐降低。8种乔木中,含水率最低为111.6%(油松),最高为489.7%(水冬瓜);平均含水率最高为399.7%(黑桦),最低为162.6%(油松);取样期间含水率变化幅度最大为213.1%(偃松),变化幅度最小为80.4%(蒙古栎)。其中蒙古栎、樟子松、油松和偃松四种物种平均含水率低于200%。

所有数据采用SPSS18.0和Excel进行统计分析和绘图。

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2.1 乔木含水率动态结构

2.2 乔木含水率影响因子分析

1 不同生长期各树种含水率

G.Pellizzaro,2007中将树种按含水率为250%将试验树种分类,依据此分类方法按含水率高低将8种试验物种分为2组:第一组如图1所示,含水率持续高于250%,难燃,包括水冬瓜、黑桦;第二组,含水率平均值低于250%,包括樟子松、蒙古栎、落叶松、红松、偃松、油松。而这些乔木平均值差异也较大,又可将这些乔木再分成两类:一类含水率平均值介于200%~250%之间,不易燃,包括落叶松和红松;另一类含水率平均值低于200%,易燃包括樟子松、蒙古栎、偃松、油松。

对活可燃物含水率与其由有影响的四类因子进行分析,得出5天累加降雨量、日照时数、土壤含水率和日最高气温与活可燃物含水率关系密切,图2为4种因子随时间变化曲线,表1给出了8种乔木与日最高气温、日照时数、土壤含水率、5天累加降雨量、10天累加降雨量、40 cm浅层地温和气象干旱指数之间的相关系数,其余影响因子相关性不显著,未列入表中。其中,水冬瓜、樟子松、油松、蒙古栎受日最高气温影响显著;水冬瓜、樟子松、蒙古栎受日照时数影响显著;落叶松、红松、偃松受土壤含水率影响显著;偃松受5d降雨量影响显著;红松受40 cm浅层地温影响显著;黑桦、樟子松、蒙古栎受气象干旱指数影响显著。

2 不同影响因素随时间变化

1 活可燃物含水率与影响因子相关系数

日最高气温气象干旱指数土壤含水率5d降雨量10d降雨量40cm浅层地温日照时数落叶松0.368∗0.387∗0.414∗∗0.2070.368∗-0.3140.216黑桦0.3050.383∗0.0620.333∗0.238-0.1160.471∗∗红松0.325∗0.362∗0.515∗∗0.1420.377∗-0.414∗∗0.133水冬瓜0.453∗∗0.521∗∗0.381∗0.344∗0.250-0.2660.387∗偃松0.3170.3120.462∗∗0.471∗∗0.0230.1650.298樟子松0.439∗∗0.454∗∗0.356∗0.352∗0.2640.2890.468∗∗油松0.437∗∗0.395∗0.368∗0.1920.357∗0.2470.251蒙古栎0.507∗∗0.441∗∗0.1840.327∗0.327∗0.339∗0.424∗∗

注:** — Sig.<0.01; * — Sig.<0.05。

3 结论

3.1 8种乔木含水率变化与物种燃烧性

8种乔木在生长期内含水率均大于100%,其中水冬瓜、黑桦含水率持续高于250%,属于难燃树种;落叶松、红松含水率持续高于200%,并且最低含水率高于130%,属于不易燃树种;偃松、樟子松、油松和蒙古栎含水率平均值低于200%,属于易燃树种。

图3(a)为包缠相位,可以看出中间及右上角部分相位比较清晰,但右下角条纹因噪声引起的不可靠数据点较为集中,包缠相位难以识别形成模糊的区域.由于枝切法解缠过程无法穿过右下角和左上角的枝切线,导致解缠相位出现未被处理的两处孤立区域,如图3(b).质量图法的相位解缠结果如图3(c),解缠效果较差的点主要集中在右下角.本文通过对难以解缠的相元进行掩膜滤波处理,采用提出的质量图法重新定义权值加权四向最小二乘迭代算法进行拟合,其拟合结果如图3(d)所示,可见填充取得了良好的效果,解决了局部噪声较为集中难以解出真实相位的问题.

3.2 讨论

气象站距采样地点具有一定距离,成为实验干扰因素。另外,本次实验土样含水率为浅层土,而多数植物为深根植物,因此不能充分说明植物含水率与土壤水分之间关系。活可燃物除了受外界因子影响以外,受自身机制影响较大,各个物种之间含水率差异较大,本研究虽然不能通过所测因子建立活可燃物含水率预测模型,但为更准确预测黑河地区活可燃物含水率提供理论基础。

参考文献

[1] Pyne SJ,Andrews PL,Laven RD. Introduction to Wildland Fire[J]. Introdunction to wildland Fire,1996

[2] Pellizzaro G,Cesaraccio C,Duce P,et al. Relationships between seasonal patterns of live fuel moisture and meteorological drought indices for Mediterranean shrubland species[J]. International Journal of Wildland Fire,2007,16: 232-241

[3] Castro FX,Tudela A,Serra I.,et al. Patterns of variation of Rosmarinus officinalis live fine fuel moisture[J]. Forest Fire Research and Wildland Fire Safety,2002,72: 1-9

[4] Chuvieco E,Aguado I,Dimitrakopoulos AP. Conversion of fuel moisture content values to ignition potential for integrated fire danger assessment[J]. Canadian Journal of Forest Research,2004,34(11): 2284-2293

[5] Andrews P. BEHAVE: Fire behavior prediction and fuel modeling system -burn subsystem,part1. USDA Forest Service,Intermountain Forest and Range Experiment Station[C].General Technical Report INT-194,1986

[6] 王瑞君,于建军,郑春艳.森林可燃物含水率预测及燃烧性等级划分[J].森林防火,1997(2):16-17

赵清峰,颜雪娇,刘万龙
《防护林科技》 2018年第04期
《防护林科技》2018年第04期文献

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