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    一種野外細小死可燃物含水率預測方法*

    2015-12-02 03:01:04曲智林
    關鍵詞:林火分段時刻

    尹 坤,曲智林

    (東北林業(yè)大學)

    *黑龍江省博士后科研啟動金資助項目(LBH-Q12175)

    0 引言

    森林可燃物含水率是影響林火發(fā)生及林火蔓延的重要因素之一,因此研究可燃物含水率的變化規(guī)律對提高林火預測預報的準確性和控制林火蔓延都具有極大意義.目前研究森林可燃物含水率變化規(guī)律一般采用建立數學模型的方法,多數采用的方法是平衡含水率法和氣象要素回歸法.平衡含水率法就是利用平衡含水率建立含水率模型,如 Viney[1]模型、Simard[2]模型、Van Wagner[2]模型、Anderson[3-4]模型、Nelson[5]模型等,以及金森[6-8]、曲智林[9-10]等均利用平衡含水率法給出了可燃物含水率的預測模型,由于平衡含水率不容易估算,因此給該類模型的應用帶來一定的難度.在實際中氣象要素回歸法顯得更加直接、有效,氣象要素回歸法就是利用回歸理論直接建立氣象要素與可燃物含水率之間的函數關系.目前已有一些研究,如杜秀文等[11],居恩德等[12]均對幾種森林類型可燃物含水率與氣象因子關系進行了分析.但根據野外細小死可燃物含水率的實時觀測數據直接建立氣象要素與可燃物含水率之間的關系預測誤差較大,因此,該文根據試驗地的觀測數據,給出了一個具有延遲效應,且分段細小死可燃物含水率預測模型,有效地提高了預測精度,從而可為準確預報林火發(fā)生及林火蔓延提供理論依據.

    1 數據來源與研究方法

    1.1 數據來源

    該文研究所用的數據為2008年4月1日到2008年4月29日國家林業(yè)局在黑龍江省韓家園子林業(yè)局(東經 125°10'~ 127°,北緯 50°55'~52°19')設置的觀測地的觀測數據.觀測木為長20 cm、外直徑為2.6 cm、內直徑為2.1 cm 的內空的椴木.觀測木安裝在觀測儀器上.觀測儀器每1 h自動收錄各項數據.收錄的數據包括時間、氣溫、相對濕度、風速、風向、降雨量、觀測木的含水率和溫度等.

    該文所涉及的可燃物的含水率為相對含水率,即

    相對含水率=(濕材重量-全干材重量)/濕材重量×100%

    根據試驗地的觀測數據,統(tǒng)計出各影響因子的取值范圍見表1.

    表1 各影響因子取值范圍

    1.2 模型建立

    由于降雨量的多少對可燃物含水率的變化有較大影響,且它們之間的關系較為復雜.因此該文研究的模型建立在多時無雨的情況下,并在固定區(qū)域和特定時段內采集數據,因此可燃物含水率預測模型的影響因子選擇大氣的溫度、相對濕度和風速.相關性分析表明:氣象因子對單位時間內可燃物含水率改變量的影響有一定的滯后性,即t時刻單位時間內可燃物含水率改變量由t時刻可燃物含水率、t-k1時刻大氣中的溫度、t-k2時刻相對濕度和t-k3時刻風速所決定.該文選取

    式中:ΔMt為t時刻單位時間內可燃物含水率改變量(%);Mt為t時刻的可燃物含水率(%);Tt-k1為t-k1時刻溫度(℃);Ht-k2為大氣中tk2時刻的相對濕度(%);Wt-k3為t-k3時刻風速(級);ε 為隨機誤差項;k1、k2、k3、a、b、c為待定系數.

    t+1時刻的可燃物含水率為:

    則得到可燃物含水率變化預測模型

    其中:Mt+1為t+1時刻的可燃物含水率(%).

    利用此模型可由t-k1時刻的氣溫值、t-k2時刻的相對濕度值與t-k3時刻的風速值以及t時刻可燃物的含水率得到t+1時刻可燃物的含水率.該文處理數據均使用STATISTICA6.0軟件完成.

    2 結果與分析

    2.1 相關性分析

    利用試驗地2008年4月1日至4月29日的觀測數據(剔除受降雨影響的數據,共6700000004個樣本)和偏相關系數公式:

    給出了可燃物1 h內含水率改變量與之前各時段空氣中溫度、相對濕度和風速等各影響因子的相關性關系.圖1-3給出了不同時刻的相關關系.

    從表2可以看出:該觀測物1 h含水率改變量與之前3 h的氣溫值相關性較高,并且為負相關;與之前2 h的相對溫度相關性較高,并且為正相關;與之前3 h的風速值相關性最高,并且為負相關;說明氣溫、相對濕度和風速對可燃物含水率變化影響有一定的滯后性.

    表2 單位時間內含水率改變量與不同時段溫度、相對濕度和風速的相關性

    圖1 單位時間內可燃物含水率改變量與t-k3時刻氣溫的關系

    圖2 單位時間內可燃物含水率改變量與t-k2時刻相對濕度的關系

    2.2 分段可燃物含水率預測模型的建立

    將選取的580個數據平均分成6段(30%~36%、37% ~43%、44% ~50%、51% ~57%、58% ~64%、65% ~71%),根據統(tǒng)計分析理論,分別在每段上建立模型即公式(3),并對其進行參數估計,見表3.

    圖3 單位時間內可燃物含水率改變量與t-k3時刻風速的關系

    2.3 模型的檢驗

    利用94個檢驗數據對分段可燃物含水率模型進行檢驗,分段可燃物含水率取平均值預測模型正確率到達98%(相對誤差不超過5%).并給出了試驗地2008年4月29日可燃物含水率的實測值與預測值見表4.

    表3 分段可燃物含水率預測模中的參數估計值

    表4 2008年4月29日試驗地可燃物含水率的實測值與預測值

    3 結論與討論

    該文給出了在多時無雨條件下的分段可燃物含水率預測模型,利用該模型,根據某時刻的可燃物含水率和之前某時刻的氣溫、相對濕度和風速能夠預測下一時刻的可燃物含水率,經檢驗模型的準確率達到98%,說明這種分段預測方法是可行的.該文的研究是以野外細小死可燃物為研究對象,該研究方法也可以推廣到野外其它類型的可燃物.另外模型中的風速因子使用的是級,若換成m/s預測效果將更好.該文沒有考慮降雨量的影響,以后將對這類模型繼續(xù)進行研究.

    [1] Viney N R ,Catchpole E A.Estimating fuel moisture response time from field observations[J].International of Wildland Fire,1991,1(4):211-214.

    [2] 劉曦,金森.平衡含水率法預測死可燃物含水率的研究進展.林業(yè)科學,2007,43(12):126-133.

    [3] Anderson H E,Schuetle R D,Mutch R W.Timelag and equilibrium moisture content of Ponderosa pine needles[M].Minneapolis:Dept.of Agriculture ,F(xiàn)orest Service ,Intermountain Forest and Range Experiment Station ,1978.8-14.

    [4] Anderson H E.Moisture diffusivity and response time in fine forest fuels[J].Canadian Journal of Forest Research,1990,20(3):315-325.

    [5] Nelson R M ,Jr.Prediction of diurnal change in 10-h fuel stick moisture content[J].Canadian Journal of Forest Research,2000,30(7):1071-1087.

    [6] 金森,姜文娟,孫玉英.用時滯和平衡含水率準確預測可燃物含水率的理論算法[J].森林防火,1999(4):12-14.

    [7] 金森,李銘堯,李有祥.幾種細小可燃物失水過程中含水率的變化規(guī)律[J].東北林業(yè)大學學報,2000,28(1):35-38.

    [8] 金森,李亮.時滯和平衡含水率直接估計法的有效性分析[J].林業(yè)科學,2010,46(2):96-102.

    [9] 曲智林,李昱燁,閔盈盈.可燃物含水率實時變化的預測模型[J].東北林業(yè)大學學報,2010,38(6):66-71.

    [10]曲智林,吳娟,閔盈盈.具有時滯的可燃物含水率預測模型[J].東北林業(yè)大學學報,2012,40(3):120-122.

    [11]杜秀文,李茹秀,王英杰.幾種森林類型可燃物含水率與氣象因子關系的分析[J].東北林業(yè)大學學報,1988,16(5):88-90.

    [12]居恩德,陳貴榮,王瑞君.可燃物含水率與氣象要素相關性的研究[J].森林防火,1993,1:17-21.

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