自建模型間外推對(duì)森林可燃物含水率預(yù)測(cè)精度的影響1)

張恒 竇旭 王玉霞 張運(yùn)林 金森

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)，呼和浩特，010019) (東北林業(yè)大學(xué))

地表凋落物是地表死可燃物的重要組分，是林火發(fā)生的物質(zhì)基礎(chǔ)，決定了林火發(fā)生，及一系列火行為，其含水率的預(yù)測(cè)是做好火險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)和火行為預(yù)報(bào)的關(guān)鍵[1-3]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)含水率預(yù)測(cè)進(jìn)行了廣泛的研究，采用了當(dāng)日和多日的氣象要素，建立了若干森林可燃物含水率氣象要素回歸預(yù)測(cè)模型[4-11]，地表凋落物含水率受多種因素的影響，包括降雨、風(fēng)速、溫濕度、地形等，其對(duì)外形變化的響應(yīng)不同。不同林分的可燃物和環(huán)境條件差別很大，其含水率具有很強(qiáng)的異質(zhì)性[12]，其誤差幅度和出現(xiàn)概率千差萬別，難以給出一個(gè)普適的估計(jì)[13]。在實(shí)際的的氣象要素回歸法研究中，受人力、財(cái)力等條件限制，難以對(duì)所有類型可燃物的含水率都進(jìn)行研究，如能根據(jù)不同立地條件下已建立的有限的幾套預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)更多立地條件下的可燃物含水率，就能有針對(duì)性的選擇能夠代表其他立地條件的模型，以減少模型數(shù)量。這雖不能減少誤差，但能給出預(yù)測(cè)的差異，對(duì)結(jié)果做出正確的解釋，從而有效的估計(jì)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行火險(xiǎn)預(yù)報(bào)和火行為預(yù)報(bào)所帶來的誤差。模型外推，特別是統(tǒng)計(jì)模型的外推影響到模型的應(yīng)用價(jià)值，這些氣象要素回歸模型外推的誤差有多大，目前還沒有系統(tǒng)研究，搞清此問題對(duì)提高模型的適用性具有重要的意義。

大興安嶺地區(qū)經(jīng)常發(fā)生森林火災(zāi)并且森林受災(zāi)面積在全國(guó)范圍內(nèi)屬于最大[14-15]。提高該區(qū)含水率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性對(duì)促進(jìn)森林防火工作意義重大[16]。近年來，對(duì)大興安嶺地區(qū)細(xì)小可燃物含水率的氣象要素回歸模型研究較多[16-19]，這些研究為分析氣象要素回歸模型的外推精度提供了基礎(chǔ)。但對(duì)于自建模型間外推對(duì)細(xì)小可燃物含水率預(yù)測(cè)模型精度的影響這項(xiàng)研究還沒有開展。在實(shí)際的研究中，如果能根據(jù)已建立的預(yù)測(cè)模型獲得外推時(shí)的誤差分布，就能有針對(duì)性的選擇能夠代表其他立地條件的模型，以減少模型的數(shù)量，這樣使用有限的幾套模型預(yù)測(cè)更多立地條件下的可燃物含水率將具有重大意義[20]，現(xiàn)有的外推研究通常用一種林型外推到其它林分，但具體異林型間的外推誤差還不知道，本文重點(diǎn)對(duì)以上問題進(jìn)行研究。因此，本文以我國(guó)大興安嶺3種主要林型內(nèi)的細(xì)小可燃物為研究對(duì)象，分析利用自建模型進(jìn)行外推對(duì)細(xì)小可燃物含水率預(yù)測(cè)模型精度的影響，為提高氣象要素法的預(yù)測(cè)精度，也為更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)森林火險(xiǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于大興安嶺塔河林業(yè)局盤古林場(chǎng)，地貌為大興安嶺石質(zhì)中低山山地(圖1)。屬寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候。年均氣溫-5 ℃。年降水量350～500 mm，降水集中于7—8月份。相對(duì)濕度70%～75%。植被類型是以興安落葉松為優(yōu)勢(shì)的寒溫帶針葉林[21-22]，主要林分類型為樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)-興安落葉松(Larixgmelinii)-白樺(Betulaplatyphylla)混交林，樟子松林和白樺林，還有少量的紅皮云杉(Piceakoraiensis)林。春季和秋季是森林防火多發(fā)期。

圖1 研究區(qū)位置圖

2 材料與方法

2.1 凋落物含水率和氣象因子監(jiān)測(cè)

野外觀測(cè)日期為2010年5月29日—6月27日(春季森林防火期)和9月23日—10月13日(秋季森林防火期)，共50 d。在盤古林場(chǎng)陽坡選白樺林、樟子松林和興安落葉松林3種林分設(shè)置樣地，記錄樣地基本情況(表1)。

表1 樣地信息

非破壞含水率監(jiān)測(cè)：在每個(gè)樣地內(nèi)，分別選取2種不同郁閉度樣點(diǎn)進(jìn)行采樣，分別位于每個(gè)樣地的林窗下(該林型郁閉度最低處)和林蔭下(該林型郁閉度最高處)。測(cè)量點(diǎn)選擇在地表死可燃物分布較均勻處設(shè)置樣筐，每個(gè)點(diǎn)分別挖取1個(gè)20 cm×20 cm小樣方死可燃物，記錄厚度，然后保持其自然狀態(tài)，分別放入樣筐中，再放回原位，保持可燃物的原始狀態(tài)。使用5#塑料方篩(尺寸為265 mm×205 mm×85 mm)，用尼龍網(wǎng)(18目，1 mm)加襯在其底部及四壁，上方加蓋粗眼尼龍網(wǎng)(8目，2.5 mm)，并在盛裝樣品后使用尼龍?jiān)K固定。樣筐上掛上號(hào)牌，號(hào)牌上記錄樣地與樣點(diǎn)編號(hào)，以免重復(fù)觀測(cè)時(shí)發(fā)生混淆。

每日14：00時(shí)左右(前后誤差不超過10 min)，按同樣的樣地順序稱量每個(gè)樣地中2個(gè)樣筐的的重量并記錄，記做濕重，盡量保證同一樣地的稱量時(shí)間一致。各樣地稱量時(shí)，小心取出容器，盡量不破壞容器中可燃物和周圍可燃物的結(jié)構(gòu)。

破壞性采樣含水率監(jiān)測(cè)：距離非破壞性采樣筐放置地較遠(yuǎn)處，每日14:00時(shí)在各樣地內(nèi)選擇10個(gè)采樣點(diǎn)，無遮蔭、林蔭下內(nèi)各取5點(diǎn)(無日照實(shí)驗(yàn)日在樣地內(nèi)隨機(jī)選取10點(diǎn))，采用破壞性采樣方法對(duì)地表死可燃物進(jìn)行收集，主要包括枯枝、落葉和雜草等。每個(gè)點(diǎn)裝取100 g左右(上下誤差不超過5 g)，稱量鮮重并記錄。每次采樣完畢后在信封上做好詳細(xì)標(biāo)記(采樣時(shí)間和采樣林型)，帶回室內(nèi)開口放置于通風(fēng)處，防止腐爛。

氣象數(shù)據(jù)由盤古林場(chǎng)氣象觀測(cè)站獲得，包括2010年5月24日—6月27日(春季森林防火期)和9月18日—10月13日(秋季森林防火期)，共60 d，于采樣日前5日起采集氣象數(shù)據(jù)。采集的基礎(chǔ)氣象要素有日每小時(shí)平均溫度(T)、相對(duì)濕度(H)和風(fēng)速(W)以及日降水量之和(R)。

2.2 數(shù)據(jù)分析

采用線性回歸方程擬合含水率與氣象因子之間的關(guān)系，采用n-Fold交叉驗(yàn)證[23]的方法計(jì)算模型精度[24]，所有的數(shù)據(jù)均采用SPSS 18.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

可燃物含水率計(jì)算公式：

(1)

式中：M為可燃物含水率(%)；WH為可燃物濕質(zhì)量(g)；WD為可燃物干質(zhì)量(g)。

其中，非破壞采樣2個(gè)不同郁閉度含水率的算術(shù)平均值作為該樣地當(dāng)日14:00時(shí)非破壞性采樣方法的含水率值；破壞性采樣10個(gè)點(diǎn)的含水率算術(shù)平均值作為該樣地當(dāng)日14:00時(shí)破壞性采樣方法的含水率值。

春季數(shù)據(jù)共30組，秋季數(shù)據(jù)20組，春秋季數(shù)據(jù)50組；無降雨期數(shù)據(jù)31組，純降雨期數(shù)據(jù)19組，全時(shí)期數(shù)據(jù)50組；其中無降雨期為觀測(cè)日0時(shí)前24 h內(nèi)無降雨，純降雨期為觀測(cè)日0時(shí)前24 h內(nèi)有降雨，全時(shí)期為無降雨和純降雨期的全部數(shù)據(jù)。

整理盤古林場(chǎng)氣象站提供的氣象數(shù)據(jù)：前n(n=1～5)天氣象因子(累積量)、n天前當(dāng)日氣象因子(當(dāng)日量)等，其中前n天氣象因子和n天前當(dāng)日氣象因子以采樣當(dāng)日0點(diǎn)為基準(zhǔn)。將前幾天氣象因子設(shè)為a、幾天前當(dāng)日氣象因子設(shè)為b，均以下標(biāo)表示，其后數(shù)字代表n值，連旱天數(shù)記為D，2天前當(dāng)日平均溫度記為Tb2，如前3天平均相對(duì)濕度記為Ha3，前4天降水量之和記為Ra4。

細(xì)小可燃物含水率模型建立：根據(jù)Pearson相關(guān)性分析確定對(duì)地表死可燃物含水率有顯著影響的因子，剔除試驗(yàn)中的異常數(shù)據(jù)后，以每個(gè)樣地的可燃物含水率或全部的含水率數(shù)據(jù)(以下簡(jiǎn)稱“混合數(shù)據(jù)”)為因變量，以氣象要素為自變量通過逐步回歸方法建立多元線性方程，具體形式為：

(2)

式中：M為可燃物含水率(%)；Xi為所選用的氣象因子；bi為待估計(jì)參數(shù)。采用混合數(shù)據(jù)建模的目的是確定該方法能否提高模型精度。

他盼著妻子能給個(gè)解釋，到省城哪里，辦什么事兒。然而妻子沒有說明的意思。他希望妻子說，比如開會(huì)，逛街，看朋友，同學(xué)會(huì)之類，隨便什么都行。

n-Fold交叉驗(yàn)證，即對(duì)于某個(gè)樣地的n個(gè)含水率數(shù)據(jù)，用n-1個(gè)含水率和氣象要素進(jìn)行逐步回歸，建立多元線性模型，然后用剩余的一個(gè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，計(jì)算誤差，重復(fù)n次，誤差按下列公式計(jì)算：

平均絕對(duì)誤差(EMA)：

(3)

平均相對(duì)誤差(EMR)：

(4)

模型外推研究一般分為兩部分，一是用本實(shí)驗(yàn)每個(gè)樣地的實(shí)測(cè)含水率數(shù)據(jù)代入到其它樣地的預(yù)測(cè)模型，并計(jì)算誤差，即為該模型外推到其它樣地的外推誤差；二是將本實(shí)驗(yàn)所建模型和早期學(xué)者構(gòu)建的模型進(jìn)行比較分析，以檢驗(yàn)外推對(duì)模型預(yù)測(cè)精度的影響，本文采用第一種方法。

自建模型間外推部分，含水率值選取3個(gè)林型春、秋兩季非破壞性取樣方法林窗下和林蔭下以及破壞性取樣方法的含水率數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)采用盤古數(shù)據(jù)。當(dāng)氣象要素回歸法建立完成后，同一季節(jié)每個(gè)樣地共有3個(gè)模型，分別是非破壞性林窗下、林蔭下和破壞性，每個(gè)季節(jié)3個(gè)樣地共有9個(gè)模型，將1個(gè)樣地的實(shí)測(cè)值代入其它模型計(jì)算相應(yīng)的外推預(yù)測(cè)含水率，并計(jì)算與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的2種誤差的最大值、最小值、平均值和變異系數(shù)，作為該模型外推到其它模型的外推誤差。通過比較分析這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，來分析氣象要素回歸法的穩(wěn)定性和其對(duì)不同林型含水率預(yù)報(bào)的實(shí)用性，以便進(jìn)一步分析模型的外推能力。

3 結(jié)果與分析

3.1 自建可燃物含水率預(yù)測(cè)模型

表2 地表死可燃物含水率預(yù)測(cè)模型的參數(shù)和檢驗(yàn)

注：R代表當(dāng)日降水量和，Ra1代表前1天降水量和，Ha2代表前2天平均相對(duì)濕度。

3.2 模型外推誤差分析

對(duì)于外推計(jì)算結(jié)果，以春季舉例，表3和表4給出了春季氣象要素回歸模型外推到其他樣地后的具體誤差值及對(duì)每個(gè)模型的誤差統(tǒng)計(jì)。每行數(shù)據(jù)表示將行頭對(duì)應(yīng)樣地的數(shù)據(jù)代入列頭所代表的模型中得到的誤差值，即每列數(shù)據(jù)表示列頭對(duì)應(yīng)模型在不同樣地中的外推預(yù)測(cè)誤差。A、B、C分別代表落葉松林、樟子松林和白樺林；1、2、3代表非破壞林空、非破壞林下、破壞性數(shù)據(jù)或模型。為了便于對(duì)照分析，模型自身的誤差羅列在左上至右下的對(duì)角線位置上，并以粗體字顯示。但自身數(shù)據(jù)沒有參與統(tǒng)計(jì)計(jì)算，因?yàn)檫@部分主要分析模型的外推能力，即模型在其他樣地的使用情況。后面由表5給出氣象要素回歸法外推時(shí)的總誤差統(tǒng)計(jì)情況，即每類模型中的9個(gè)模型外推到3個(gè)樣地共8個(gè)模型后共產(chǎn)生72個(gè)誤差的總體最小最大值、平均值、變異系數(shù)等。

春季氣象回歸法外推過程中，平均絕對(duì)誤差最小值出現(xiàn)在落葉松林破壞性數(shù)據(jù)代入白樺林破壞性模型產(chǎn)生的2.7(A3行C3列)，最大平均絕對(duì)誤差出現(xiàn)在白樺林非破壞林空數(shù)據(jù)代入落葉松林非破壞林下模型后得到的15.5(B1行A2列)；平均相對(duì)誤差最小值為14.9，出現(xiàn)在白樺林非破壞林空數(shù)據(jù)代入到白樺林林下模型(C1行C2列)，平均相對(duì)誤差最大值為291.4，出現(xiàn)在樟子松非破壞林下數(shù)據(jù)代入白樺林林空模型(B1行C1列)。

以平均絕對(duì)誤差分析，按林型比較，平均值最小的是白樺林，最大的是樟子松林；按取樣方式比較，平均值最小的是破壞性取樣，最大的是非破壞林下，這說明在本實(shí)驗(yàn)中，春季自建模型之間白樺林的外推精度最高，破壞性取樣的外推性最好。

表3 春季氣象要素回歸法外推平均絕對(duì)誤差矩陣

注：A、B、C分別代表落葉松林、樟子松林和白樺林；1、2、3代表非破壞林空、非破壞林下、破壞性數(shù)據(jù)或模型。表中數(shù)據(jù)因四舍五入而出現(xiàn)同值，比較時(shí)按真實(shí)值進(jìn)行比較。

表4 春季氣象要素回歸法外推平均相對(duì)裹足不前左矩陣

注：A、B、C分別代表落葉松林、樟子松林和白樺林；1、2、3代表非破壞林空、非破壞林下、破壞性數(shù)據(jù)或模型。表中數(shù)據(jù)因四舍五入而出現(xiàn)同值，比較時(shí)按真實(shí)值進(jìn)行比較。

秋季氣象回歸法外推同春季氣象回歸法外推過程，平均絕對(duì)誤差最小值出現(xiàn)在白樺非破壞林下數(shù)據(jù)代入落葉松非破壞林空模型產(chǎn)生的1.0，最大平均絕對(duì)誤差出現(xiàn)在白樺林非破壞林空數(shù)據(jù)代入白樺破壞性模型后得到的14.5；平均相對(duì)誤差最小值為19.0，出現(xiàn)在白樺林破壞性數(shù)據(jù)代入到樟子松破壞性模型，平均相對(duì)誤差最大值為717.8，為白樺林非破壞林空數(shù)據(jù)代入白樺破壞性模型。

以平均絕對(duì)誤差分析，按林型比較，平均值最小的是樟子松林，最大的是白樺林；按取樣方式比較，平均值最小的是非破壞林下，最大的是破壞性，這說明在本實(shí)驗(yàn)中，秋季自建模型之間樟子松林的外推精度最高，非破壞性林下的外推性最好。

對(duì)于自建模型間外推整體誤差的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(見表5)，平均絕對(duì)誤差的最大誤差和最小誤差春季都要略大于秋季，但平均相對(duì)誤差秋季要要遠(yuǎn)高于春季，而且從平均值和變異系數(shù)來看，春季都小于秋季，因此，本實(shí)驗(yàn)春季的外推效果整體要優(yōu)于秋季。

表5 模型外推誤差矩陣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

氣象要素回歸法在自建模型間外推的誤差總體偏大，春季最小值與原誤差比為1.1～2.5，最大值與原誤差比為3.7～10.0，秋季更高，最小值與原誤差比為1.3～4.3，最大值與原誤差比為5.6～19.5，誤差較大，尤其是在不同采樣法外推到其他樣地時(shí)，一方面是其作為統(tǒng)計(jì)模型本身的性質(zhì)，首先是不考慮樣品的空間分布，其次是樣品間具有獨(dú)立性，但實(shí)際上可燃物既具有空間分布特征，樣品間又具有空間相關(guān)性[25]，不應(yīng)單純從統(tǒng)計(jì)的角度分析數(shù)據(jù)，應(yīng)結(jié)合地統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行修正處理。另一方面可能是不同取樣方法在秋季建模中產(chǎn)生的較大誤差所導(dǎo)致的。

4 結(jié)論與討論

不同林型和林蔭下可燃物外推精度存在差異，總體來說，非破壞林蔭下的外推精度最好；對(duì)于不同林型，春秋兩季3種不同林型外推精度也有差異。其中，春季自建模型之間白樺林的外推精度最高(平均絕對(duì)誤差=2.7%)；秋季樟子松林的外推精度最高(平均絕對(duì)誤差=0.8%)。這與林型所處地形關(guān)系較大，不同林蔭下，由于空間分布，郁閉度的差異也會(huì)對(duì)可燃物含水率造成影響，從而影響外推模型精度，今后的研究中應(yīng)充分考慮細(xì)小可燃物含水率的異質(zhì)性[12]。同時(shí)應(yīng)強(qiáng)化野外采樣稱重的標(biāo)準(zhǔn)化工作，以確定普適性較強(qiáng)的參數(shù)，為外推到整個(gè)景觀尺度的可燃物含水率預(yù)測(cè)提供有力支持。

不同尺度范圍的標(biāo)準(zhǔn)影響預(yù)測(cè)模型的外推精度。從大尺度來說，本研究所選模型試驗(yàn)地都在大興安嶺地區(qū)，立地條件相似，但從小尺度來說，所選樣地的坡向、坡位、郁閉度、海拔等立地條件的差異都可能是預(yù)測(cè)誤差較大、精度小的原因[26]，今后應(yīng)對(duì)不同坡向(陽坡、陰坡、半陽坡和半陰坡)以及不同坡位(坡上、坡中和坡下)等地形條件做更全面的研究以提高外推模型的普適性。此外，一個(gè)外推模型可能在一定尺度內(nèi)有效，超過該尺度誤差可能就很大甚至不可用，但這個(gè)合適的尺度是多少或在多大范圍內(nèi)建立一個(gè)更為通用的預(yù)測(cè)模型還需要進(jìn)行深入研究。當(dāng)前的方法都是基于樣地測(cè)定數(shù)據(jù)來推導(dǎo)預(yù)測(cè)模型，如何更加細(xì)化小尺度的林分立地條件，建立合適和可以廣泛應(yīng)用的預(yù)測(cè)模型，提高模型外推的精度，從而解決從樣地到區(qū)域尺度的轉(zhuǎn)化問題是今后研究重點(diǎn)所在[27]。

不同季節(jié)選取的采樣方法對(duì)含水率預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度的影響很大，進(jìn)而影響外推模型的預(yù)測(cè)精度。春季外推精度高于秋季外推，這與春季非破壞性和破壞性含水率數(shù)據(jù)相差不大，而秋季兩種取樣方法造成的含水率差距過大有關(guān)，明顯增大了外推模型的誤差。從時(shí)間尺度來講，本次研究只一年中春、秋兩季可燃物含水率變化的動(dòng)態(tài)，氣候條件屬于中等，不足以代表林火發(fā)生的氣候條件[28]。所以，在今后的研究中建議通過建立更大的含水率數(shù)據(jù)庫用以建模并進(jìn)行外推預(yù)測(cè)以縮小誤差；具體多大的采樣間距、標(biāo)準(zhǔn)物的設(shè)置位置和采樣點(diǎn)數(shù)量能夠更準(zhǔn)確獲取地表死可燃物含水率的真實(shí)值，這些科學(xué)問題應(yīng)在今后的工作中做進(jìn)一步研究。

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