论文我国森林死可燃物含水率和气象和土壤因子关系模型是大学硕士与本科含水率毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写含水率公式方面论文范文。
摘 要：死可燃物含水率是森林火灾发生及蔓延的主要影响因子,也是林火预测预报的关键参数之一.死可燃物含水率预测方法中气象要素回归法相对简单,预测结果比较准确且适用性强.本文通过分析国内近年来死可燃物含水率预测模型,对各种气象因子对可燃物含水率的影响及其响应进行综合评述.结果表明：①气象要素回归法在国内应用比较广泛,但研究比较分散,主要集中在黑龙江省和云南省；②针对研究区域可燃物含水率预测比较准确,但受制于地形和林型条件难以在尺度上进行更大范围的应用和推广；③前期气象因子和土壤因子是影响可燃物含水率变化的重要因素,结合前期气象因子和土壤因子模型预测效果较好.
关键词：
死可燃物含水率；气象因子；土壤因子；预测模型；森林火灾
中图分类号：S 762.1 文献标识码：A 文章编号：1001-005X（2016）03-0001-06
0 引 言
森林可燃物作为森林燃烧的物质基础是影响林火发生发展自然因素中人类能控制的因子之一[1].可燃物含水率影响着可燃物达到燃点的速度和可燃物释放热量的多少[2],决定着森林火灾的发生和蔓延.因此可燃物含水率一直是林火预测预报的重要因子之一.当前,可燃物含水率主要有4种预测方法：气象要素回归法、平衡含水率法、遥感估测法和过程模型法.这4种方法中平衡含水率法主要应用于美国、加拿大等国家的森林火险等级系统[3-4]；过程模型法完全基于物理描述,过程比较复杂,没有实际应用；遥感估测法起步较晚,随着遥感技术出现,适用于大尺度上的可燃物含水率的预测,但精度低于其他方法.气象要素回归法研究最早,采用统计方法,精度较高,但受制于研究区域的林型和地形,若想广泛应用需进行大量实际监测工作.
以上4种方法中,气象要素回归法最为简单,只需采用统计方法将气象数据和可燃物含水率数据建立关系.目前野外气象站布设愈发健全,气象数据精度也在逐渐提高,其适用性广的优势日益凸显,是我国主要预测死可燃物含水率的方法.
1 相关原理介绍
1.1 基本方法介绍
气象要素回归法主要用来预测死可燃物的含水率.气象要素回归法相对简单,将可燃物含水率数据和相对应的气象因子（气象站数据、野外实测气象数据）,通过逐步回归,建立可燃物含水率和气象因子关系模型,达到预测可燃物含水率的目的.
1.2 气象因子对可燃物含水率的影响机理
气象因子对可燃物含水率的影响主要包括以下几个方面.①气温：气温影响可燃物自身的水分蒸发和扩散,气温越高,水分的蒸发和扩散越快,可燃物含水率降低.②地表温度（土壤温度）：地表温度越高,土壤水分蒸发越快,可燃物含水率越低.③空气相对湿度：空气中水分直接和可燃物水分进行交换,直接影响可燃物内部水分的蒸发和扩散.空气相对湿度越大,可燃物含水率越高.④太阳辐射：太阳辐射直接影响了可燃物的水分蒸发和扩散,间接影响了可燃物周围环境的气温和相对湿度,太阳辐射量越大,可燃物含水率越低[5].⑤连旱天数：长期干旱天气使相对湿度降低,从而降低可燃物含水率.⑥土壤含水率：土壤直接和可燃物下层进行水分交换,土壤含水率越高,可燃物含水率越大.⑦降水：降水能降低气温,增加林分内的空气湿度,同时增加可燃物表面的水分.降水量越大,可燃物含水率越高.⑧风速：风可以加速可燃物表面水分蒸发,风速越大,可燃物含水率越低.
可燃物含水率的变化受多种气象因子影响,但不同气象因子对可燃物含水率变化的影响程度是不同的,相同气象因子对不同区域、不同林型可燃物含水率变化的影响程度也是不同的.
2 国内现有可燃物含水率和气象因子关系模型
国内对于森林火险预报的研究工作起步比较晚,主要是在国外林火预报系统的基础上,结合我国森林情况进行研究的.很多研究集中于气象要素和可燃物情况相结合的林火发生预报.通过预测可燃物含水率来进行森林火险预报.国内具有开创性的研究始于王正非修正的双指标法[6],该方法结合日本城市防火预测方法,根据中国林区的实际情况,采用每日最小相对湿度和最高温度确定着火指标,采用最大风速和实效湿度确定林火蔓延指标,然后根据两个指标的综合来确定火险等级.国内大量关于可燃物含水率的研究始于20世纪80年代中期,很多学者将气象因子和可燃物含水率建立联系,探寻了不同因子对可燃物含水率的影响.
2.1 东北地区现有可燃物含水率预测模型
杜秀文[7]等利用黑龙江省帽儿山林场老山人工林3种林型的可燃物含水率实测数据,构建了3种林型春秋两季可燃物含水率和温度、相对湿度、风速、蒸发量和降雨量的多元回归模型.王栋[8]在黑龙江省老爷岭5种可燃物类型含水率的预测研究将连旱天数加入到预测模型中,同时以最小相对湿度和最高温度作为温湿度指标,结合风速、降雨量构建的柞木林回归模型精度达到95%.居恩德等人[9]将可燃物表面温度作为自变量加入到可燃物含水率预测模型中,和大兴安岭韩家园子林区7种林型可燃物含水率进行多元分析后构建预测模型,经检验后呈显著相关性.何忠秋[10]等人根据平衡含水率理论将大兴安岭死可燃物划分为1、10、100、1 000时滞4种类型,结合温度、相对湿度和降水量构建了2种林型的可燃物含水率预测模型,取得较好的预测效果.覃先林[11]考虑相对湿度和降水量显著相关,分析降水和相对湿度关系后,将降水量和相对湿度合并成一个因子.且该研究认为当前时刻可燃物含水率和前一时刻可燃物含水率显著相关.单延龙等人[12]分别使用昨日气象因子和当日气象因子和可燃物含水率构建回归模型,研究结果表明当日气象因子更适合用来预测可燃物含水率.张广英等[13]分别比较了当日气象因子和前5 d气象因子和可燃物含水率的相关性.结果表明,前5 d的气象因子相关性普遍优于当日气象因子.这和单延龙等人的结论不同,导致这个结果的原因可能是研究地区的不同,气象因子对可燃物含水率的影响程度不同.张大明等人[14]建立了吉林省长白山红松阔叶林不同月份可燃物含水率预测模型,研究表明不同月份气象因子对可燃物含水率的影响程度是不同的,模型的预测效果较好.齐永峰等人[15]将凋落物表面温度,腐殖质表面温度作为自变量预测大兴安岭地区兴安落叶松人工林细小可燃物含水率,经检验可燃物含水率实测值和预测值之间的平均误差为4.58%.金森[16]为探究加拿大森林火险等级系统能否在我国森林中应用,将加拿大火险天气指标系统（FWI）结合气象要素回归法预测黑龙江省庆安县曙光林场地表死可燃物含水率,研究表明以相对湿度、降雨量为自变量的气象要素回归模型更适合用来预测该地区的可燃物含水率.见表1.
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参考文献：
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