全 文 ：平地无风条件下蒙古栎阔叶床层的火行为芋.火线
强度、可燃物消耗和燃烧效率分析及预测模型*
张吉利摇 刘礴霏摇 邸雪颖摇 褚腾飞摇 金摇 森**
(东北林业大学林学院, 哈尔滨 150040)
摘摇 要摇 以东北地区针阔混交林重要建群种和伴生种蒙古栎为对象,在平地无风条件下进行
室内点烧试验,分析含水率、载量和厚度对蒙古栎凋落叶床层火线强度、消耗量和燃烧效率的
影响,并对相关模型进行了验证.结果表明: 含水率、载量和床层厚度对蒙古栎凋落叶床层火
线强度、消耗量和燃烧效率均有显著影响,并且 3 个指标之间存在交互作用.在已有模型中,
Byram模型需参数调整后方可用于本地凋落叶可燃物,其重新估计的 琢、茁 拟合值分别为
98郾 009 和 1. 099,得到的预测值均方根误差为 8. 676 kW·m-1,平均相对误差为 21. 0% , R2为
0郾 745.对 Albini提出的燃烧效率模型参数 a、b 的重新估计值分别为 0. 069 和 0. 169,得到的
预测值均在 93. 0%以上,绝大多数偏高. Consume 模型适用性较强.新建立的火线强度、消耗
量和燃烧效率的一般线性模型调整后的 R2分别为 0. 82、0. 73 和 0. 53,均方根误差分别为
8郾 266 kW·m-1、0. 081 kg·m- 2和 0. 203.在低强度地表火中,细小可燃物可能不会被完全消
耗,现有一些系统中将凋落叶和细小可燃物按全部消耗处理,将高估碳的释放量.
关键词摇 火线强度摇 消耗量摇 含水率摇 载量摇 床层厚度摇 预测模型摇 蒙古栎
文章编号摇 1001-9332(2013)12-3381-10摇 中图分类号摇 S762摇 文献标识码摇 A
Fire behavior of Quercus mongolica leaf litter fuelbed under zero鄄slope and no鄄wind condi鄄
tions. 芋. Analysis and modelling of fireline intensity, fuel consumption, and combustion
efficiency. ZHANG Ji鄄li, LIU Bo鄄fei, DI Xue鄄ying, CHU Teng鄄fei, JIN Sen (College of Forestry,
Northeast Forestry University, Harbin 150040, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(12): 3381-
3390.
Abstract: Mongolian oak (Quercus mongolica) is an important constructive and accompanying spe鄄
cies in mixed broadleaf鄄conifer forest in Northeast China. In this paper, a laboratory burning experi鄄
ment was conducted under zero鄄slope and no鄄wind conditions to study the effects of fuel moisture
content, loading, and thickness on the fireline intensity, fuel consumption, and combustion effi鄄
ciency of the Mongolian oak leaf litter fuelbed. The fuel moisture content, loading, and thickness
all had significant effects on the three fire behavior indices, and there existed interactions between
these three affecting factors. Among the known models, the Byram model could be suitable for the
prediction of local leaf litter fire intensity only after re鄄parameterization. The re鄄estimated 琢 and 茁
parameters of the re鄄parameterized Byram model were 98. 009 and 1. 099, with an adjusted determi鄄
nation coefficient of 0郾 745, the rooted mean square error (RMSE) of 8. 676 kW·m-1, and the
mean relative error (MRE) of 21% , respectively (R2 = 0. 745). The re鄄estimated a and b by the
burning efficiency method proposed by Albini were 0. 069 and 0. 169, and the re鄄estimated values
were all higher than 93% , being mostly overestimated. The Consume model had a stronger suitabi鄄
lity for the fuel. The R2 of the general linear models established for fireline intensity, fuel consump鄄
tion, and burning efficiency was 0. 82, 0. 73 and 0. 53, and the RMSE was 8. 266 kW·m-1,
0郾 081 kg·m-2, and 0. 203, respectively. In low intensity surface fires, the fine fuels could not be
completely consumed, and thus, to consider the leaf litter and fine fuel in some forest ecosystems
being completely consumed would overestimate the carbon release from forest fires.
Key words: fireline intensity; fuel consumption; moisture content; fuel loading; fuelbed thick鄄
ness; Quercus mongolica.
*林业公益性行业科研专项(201204508)资助.
**通讯作者. E鄄mail: jinsen2005@ 126. com
2013鄄01鄄31 收稿,2013鄄09鄄12 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 12 月摇 第 24 卷摇 第 12 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Dec. 2013,24(12): 3381-3390
摇 摇 林火强度(火线强度)是衡量林火扑救难易程
度和对生态系统影响的重要能量指标[1-2] . 可燃物
消耗量和燃烧效率(消耗的可燃物与原可燃物质量
之比)是计算林火强度和估算林火碳释放量的重要
参数[3-4] .建立可靠的可燃物消耗量和林火强度预
测模型,是森林火险预报和森林火灾碳释放量估算
的前提.目前,国外关于林火强度计算方法和可燃物
消耗量模型的研究已有很多,一般通过可燃物消耗
量、火焰高度或火焰长度来计算. 例如,Byram[5]建
立的计算模型被应用于美国火险等级系统
(NFDRS) [6]和加拿大火险等级系统(CFFDRS) [7];
Hollis等[8-9]分析了澳大利亚南部桉树林可燃物消
耗量的主要影响因子,建立了直径>0. 6 cm 可燃物
消耗量的线性预测模型;Ottmar 等[10-11]建立了以可
燃物含水率和床层厚度为自变量的消耗量一般线性
预测模型,是广泛使用的可燃物消耗量计算软件
Consume中的主要公式. 国内有关消耗量的研究多
与碳释放[12-13]以及燃烧效率[14-15]的分析相结合,
但对可燃物消耗量模型的研究比较少. 在森林火灾
碳释放的估计中,多使用上述现有的模型.但这些模
型的适用性目前还不是很清楚,而且可燃物的消耗
与特定的可燃物类型及环境有着很大的关系.因此,
研究现有林火强度和可燃物消耗量模型的适用性,
建立适合我国不同林分环境的相应模型十分必要.
蒙古栎(Quercus mongolica)是我国东北地区针
阔混交林的重要建群种和伴生种[16-19],其凋落叶极
易燃,发生森林火灾的可能性和危害性都较
大[20-21] . 笔者前期曾对蒙古栎凋落叶平地无风条
件下的火行为进行了室内点烧试验[22-23],本文主要
分析平地无风条件下蒙古栎阔叶床层火线强度、消
耗量和燃烧效率的基本特征,以及含水率、载量、床
层厚度等因素对其的影响;现有模型(如 Byram 火
线强度预测模型、Consume 预测模型[24]及 Albini 提
出的燃烧效率模型[25] )在本地区的适用性,并且建
立了多元线性模型,以期提高预测的准确性.
1摇 材料与方法
1郾 1摇 供试材料
试验材料为蒙古栎凋落叶,采自东北林业大学
帽儿山试验林场.该地区属温带季风气候类型,年均
气温 2. 6 益,年均降水量 723. 8 mm. 林场现有林分
为采伐后形成的天然次生林,主要乔木树种有: 蒙
古栎、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、白桦(Betula
platyphylla)、胡桃楸( Juglans mandshurica)、黄波罗
表 1摇 取样小样方统计表
Table 1摇 Statistics of microplots of sampling (n=6)
参数
Parameter
均值依标准误
Mean依SE
标准差
Standard
deviation
最小值
Minimum
最大值
Maximum
含水率
Fuel moisture (% )
16. 5依0. 9 2. 2 13. 5 20. 1
载量
Fuel loading (t·hm-2)
4. 89依0. 59 1. 56 3. 21 7. 10
床层厚度
Fuelbed depth (cm)
5. 77依1. 28 3. 13 2. 60 10. 80
( Phellodendron amurense )、 山杨 ( Populus davidi鄄
ana)、红松(Pinus koraiensis)和樟子松(Pinus sylves鄄
tris var. mongolica)等.
样品采集在春季防火期至少连续一周无降水后
进行,同时对采样地区周围 20 cm伊30 cm 的凋落叶
层小样方进行调查(表 1).
1郾 2摇 室内点烧试验
点烧试验在东北林业大学帽儿山森林防火实验
室进行.在室内模拟蒙古栎凋落叶的野外状态, 均
匀铺设不同含水率、载量和厚度组合的蒙古栎凋落
叶床层.可燃物含水率设 5 个水平(5% 、10% 、15% 、
20% 、25% ),载量设 5 个水平 ( 3、 4、 5、 6 和 7
t·hm-2),可燃物床层厚度设 4 个水平(4、6、8 和 10
cm),共构建 100 个阔叶床层,进行 100 次点烧试
验.燃烧床尺寸为 2 m伊2 m.通过燃烧床酒精槽的线
状火带引燃,蔓延达到“似稳态冶后开始记录观测数
据,点烧时的室内温度控制在 23 ~ 28 益, 空气相对
湿度控制在 59% ~ 78% . 蔓延速率、火焰长度等指
标待蔓延达到“似稳态冶后用标杆法测得,测定方法
详见文献[22-23]. 在点烧前用 AND鄄ML50 快速水
分测定仪重复测定可燃物即时含水率,确定此时的
实际载量.火头经过后用铁网将可燃物的余火熄灭,
剩余未完全燃烧的可燃物称量后,用于消耗量和燃
烧效率的计算.
计算凋落叶的表面积体积比 ( surface鄄area鄄to鄄
volume ratio)时,通过扫描仪获得凋落叶的平均值,
用游标卡尺测得凋落叶的平均厚度. 试验床层压缩
比(茁)计算公式为:
茁= 籽b / 籽p (1)
式中: 籽b为床层密度 ( kg·m-3 ); 籽p为颗粒密度
(kg·m-3).
1郾 3摇 数据处理
1郾 3郾 1 火行为指标的计算摇 对 100 次点烧试验的火
线强度、消耗量和燃烧效率进行了均值、标准差、最
小值、最大值和百分位数等基本数据的统计分析.火
2833 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
线强度( Ib, kW·m-1 )、消耗量(有效可燃物载量
W,kg·m-2)和燃烧效率(CE)的计算公为:
Ib =HWR (2)
W=Wo-Wr (3)
CE=W / Wo (4)
式中: H为可燃物低热值(kJ·kg-1),根据文献[26]
取 21416 kJ·kg-1; R为蔓延速率(m·min-1);Wo为
可燃物载量(kg·m-2);Wr为火头过后的剩余载量
(kg·m-2).
1郾 3郾 2 影响因子分析摇 分别计算火线强度、消耗量、
燃烧效率与含水率、载量、床层厚度等指标的线性相
关系数.利用方差分析法分析含水率、载量和床层厚
度及其两两交互作用对火线强度、消耗量和燃烧效
率的影响.分别以含水率、载量和床层厚度为自变
量,火线强度、消耗量和燃烧效率为因变量绘图,分
析 3 个火行为指标的变化趋势.
1郾 3郾 3 现有模型的适用性分析摇 1) Byram火线强度
模型的验证:将本研究获得的火焰长度观测数据代
入 Byram模型[5]或与其相同形式的参数待定模型
(式 5)中,计算其预测平均相对误差和均方根误差,
用于讨论不同条件下所建立模型预测值的波动性.
根据本研究的火焰长度和火线强度数据拟合 Byram
模型(式 5)中的参数 琢、茁,并计算修正模型的预测
值.
Ib =琢L茁 (5)
式中: L为火焰长度(m); 琢、茁为待定参数.
2)Consume 模型的验证:根据 Consume 3. 0 系
统软件中的可燃物消耗量预测模型进行预测,并与
本研究中的消耗量观测值对比分析,计算其误
差[24] .计算公式:
W=BD伊D伊
e1郾 2383-(0郾 0114伊M)
1+e1郾 2383-(0郾 0114伊M)
(6)
式中: W 为消耗量 ( kg·m-2 ); BD为床层密度
(kg·m-3); D为床层厚度(m); M 为可燃物含水
率(% ).
3)Albini燃烧效率模型的验证:根据本研究中
的含水率数据拟合燃烧效率模型[25]中参数 a、b,并
计算修正模型的预测值.计算公式:
CE=1-(1-啄i) 2 (7)
啄i =min[1,a滓i / 籽i(1+bMi)] (8)
式中: 啄i为可燃物个体(如一片树叶或一根树枝)的
燃烧效率; 滓i为表面积体积比(m-1); 籽i为烘干颗粒
密度(kg·m-3); Mi为可燃物含水率; min为取最小
值函数.
1郾 3郾 4 线性回归模型 摇 将 100 次点烧试验数据按
4 颐 1的比例随机分为两组,较多的一组用于多元线
性回归分析,较少的一组用于回归模型的验证.多元
线性回归模型如下:
y= b0+b1x1+b2x2+…+bnxn (9)
本文中采用的预测因子有含水率、载量、床层厚
度及 3 个因素的两两交互作用项.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 蒙古栎凋落叶火行为指标的统计特征
笔者前期研究结果表明,蒙古栎凋落叶床层的
蔓延速率在 0 ~ 0. 48 m·min-1,平均值为 0郾 20
m·min-1[22];火焰长度在 0 ~ 82. 50 cm,平均值为
31. 09 cm[23] .由表 2 可以看出,蒙古栎凋落叶的火
线强度在 0 ~ 110. 04 kW·m-1,平均值为 21郾 60
kW·m-1,属低强度火;消耗量在 0 ~ 0. 67 kg·m-2,
平均值为 0. 34 kg·m-2;燃烧效率在 0 ~ 95. 8% ,平
均值为 64. 7% . 3 个指标均服从正态分布 ( P >
0郾 05).火线强度和消耗量受含水率、载量和床层厚
度的影响波动较明显,而燃烧效率的波动并不明显.
2郾 2摇 火线强度、可燃物消耗量和燃烧效率的影响因
子
由表 3 可知,含水率、载量和床层厚度与火线强
度、消耗量和燃烧效率均呈极显著的线性相关;压缩
表 2摇 凋落叶的火线强度、可燃物消耗量和燃烧效率统计
Table 2摇 Statistics of fireline intensity, fuel consumption and combustion efficiency (n=100)
参数
Parameter
均值依标准误
Mean 依 SE
标准差
Standard
deviation
最小值
Minimum
非零
最小值
Non鄄zero
minimum
最大值
Maximum
正态分布
检验
Normal
distribution test
百分位值
Percentiles
25% 50% 75%
火线强度
Fireline intensity (kW·m-1)
28. 92依2. 16 21. 60 0. 00 10. 68 110. 04 0. 12 15. 44 25. 70 36. 73
消耗量
Fuel consumption (kg·m-2)
0. 34依0. 02 0. 17 0. 00 0. 19 0. 67 0. 15 0. 24 0. 36 0. 46
燃烧效率
Combustion efficiency (% )
64. 7依2. 7 27. 2 0. 0 42. 0 95. 8 0. 08 67. 9 74. 6 80. 0
383312 期摇 摇 摇 摇 张吉利等: 平地无风条件下蒙古栎阔叶床层的火行为芋.火线强度、可燃物消耗和燃烧效率分析及预测模型
表 3摇 可燃物与火行为特征参数的相关系数
Table 3摇 Correlation coefficients for fuel and fire behavior characteristics
参数
Parameter
含水率
Fuel moisture
载量
Fuel loading
床层厚度
Fuelbed depth
压缩比
Packing ratio
蔓延速率
Rate of spread
火焰长度
Flame length
火线强度 Fireline intensity -0. 636** 0. 544** 0. 319** 0. 050 - 0. 927**
消耗量 Fuel consumption -0. 306** 0. 751** 0. 269** 0. 211* 0. 631** 0. 748**
燃烧效率 Combustion efficiency -0. 470** 0. 313** 0. 339** -0. 093 0. 745** 0. 746**
*P<0. 05; ** P<0. 01.
比仅与消耗量呈显著正相关,与火线强度和燃烧效
率的相关性均不显著.此外,含水率与火线强度具有
强负相关性,蔓延速率与燃烧效率、火焰长度与火线
强度均具有强正相关性.在火行为的 3 个指标中,火
线强度的相关性大小为:含水率>床层厚度>压缩
比;消耗量为载量>含水率>床层厚度>压缩比;燃烧
效率为含水率>床层厚度>载量. 从线性关系上看,
含水率对 3 个指标的影响最大.
摇 摇 方差分析结果表明,含水率、载量和床层厚度对
火线强度、消耗量和燃烧效率的影响均极显著.除载
量和床层厚度对燃烧效率和消耗量的交互作用不显
著外,其他可燃物特征参数间的两两交互作用对 3
个火行为指标的影响均达到极显著水平(表 4).
将载量和床层厚度固定,观察含水率对 3 个火
行为指标的影响,结果表明,含水率对火线强度的影
响比较明显,而对消耗量和燃烧效率变化的影响并
不明显(图 1). 载量和床层厚度固定后床层密度即
为定值,这说明含水率对火线强度的抑制作用与床
层密度的关系很小,而对消耗量和燃烧效率的作用
与床层密度的关系较大.
图 1摇 可燃物含水率对可燃物消耗量、燃烧效率和火线强度的影响
Fig. 1摇 Impact of fuel moisture content on fuel consumption, combustion efficiency and fireline intensity.
全部 100 次点烧试验数据 Data of 100 experimental fires.下同 The same below.
4833 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
表 4摇 火线强度、可燃物消耗量和燃烧效率影响因子的方差
分析
Table 4摇 Variance analysis of factors of fire intensity, fuel
consumption and combustion efficiency
参数
Parameter
变异来源
Variation
source
自由度
df
均方
Mean
square
F P
火线强度 M 4 5150. 30 175. 65 0. 000
Fireline Wo 4 3453. 33 117. 78 0. 000
intensity D 3 1638. 73 55. 89 0. 000
(R2 =0. 937) M伊Wo 16 162. 08 5. 53 0. 000
M伊D 12 136. 78 4. 67 0. 000
M 12 100. 10 3. 41 0. 001
消耗量 Wo 4 0. 09 18. 69 0. 000
Fuel D 4 0. 42 89. 26 0. 000
consumption M伊Wo 3 0. 09 18. 65 0. 000
(R2 =0. 740) M伊D 16 0. 01 1. 94 0. 040
M 12 0. 02 3. 92 0. 000
燃烧效率 M 4 0. 50 25. 92 0. 000
Combustion Wo 4 0. 23 11. 92 0. 000
efficiency D 3 0. 33 17. 16 0. 000
(R2 =0. 842) M伊Wo 16 0. 10 4. 99 0. 000
M伊D 12 0. 07 3. 57 0. 001
M:含水率 Moisture content; Wo:载量 Fuel loading; D:床层厚度 Fuel
bed depth. 下同 The same below.
摇 摇 将含水率和床层厚度固定,观察载量对 3 个火
行为指标的影响.其中,载量对消耗量和火线强度的
影响较明显,随载量的增加两个指标也相应增加,并
且在各含水率水平上均有体现. 载量对燃烧效率的
影响在各含水率水平上均不明显(图 2). 将含水率
固定相当于固定了预引燃阶段蒸发可燃物水分所需
要的能量,而将床层厚度固定增加载量则相当于提
供了更多的可燃物,同时也提高了床层密度,使床层
中供气体填充的空间变小,不利于床层内部的燃烧.
在这种情况下,消耗量和火线强度均明显升高而燃
烧效率的变化趋势并不明显,表明消耗量和火线强
度主要受载量的影响,床层密度和含水率对二者的抑
制作用远小于载量的促进作用,而床层密度和含水率
对燃烧效率的抑制作用与载量的促进作用相当.
将含水率和载量固定,观察床层厚度对 3 个火
行为指标的影响(图 3).床层厚度对消耗量、燃烧效
率和火线强度变化的影响均不明显.含水率、载量一
定时,床层厚度的增加使得床层密度变小,有利于燃
烧的进行.但 3 个火行为指标的变化趋势并不明显,
图 2摇 可燃物载量对可燃物消耗量、燃烧效率和火线强度的影响
Fig. 2摇 Impact of fuel loading on fuel consumption, combustion efficiency and fireline intensity.
583312 期摇 摇 摇 摇 张吉利等: 平地无风条件下蒙古栎阔叶床层的火行为芋.火线强度、可燃物消耗和燃烧效率分析及预测模型
图 3摇 可燃物床层厚度对可燃物消耗量、燃烧效率和火线强度的影响
Fig. 3摇 Impact of fuel bed depth on fuel consumption, combustion efficiency and fireline intensity.
说明良好的床层结构并不足以主导火行为,而是需
要含水率和载量的共同作用.
由图 1 ~ 3 可知,未燃情况存在于载量为 3 ~ 7
t·hm-2、厚度为 4 ~ 10 cm、含水率为 20%和 25%
时,并且在 14 次未燃情况中,有 9 次出现在含水率
25%的条件下,表明含水率对燃烧能否蔓延的作用
明显强于另外两个因素,也验证了长期以来一直使
用灭绝含水率作为燃烧限定值的合理性和必要性.
2郾 3摇 模型验证结果
2郾 3郾 1 Byram火线强度预测模型摇 由图 4 可以看出,
火焰长度较低时,各模型预测误差之间的差异并不
大;随着火焰长度的增加,各模型的预测误差逐渐增
大.这与所比较的模型多数是在有风与无风两种条
件下建立的有关. Byram 火线强度预测模型在不同
火环境中的拟合参数(琢、茁)波动范围很大. 本研究
中,使用原始参数值的 Byram 模型[5]与本研究中数
据拟合模型的预测结果最接近,说明其对低强度地
表火的适用性较强. 经拟合误差最大的模型
(琢=367. 7,茁=1. 43) [29]是与本研究中使用材料和
试验环境最相近的模型,这在一定程度上说明早期
图 4摇 不同参数 Byram火线强度预测模型对比
Fig. 4摇 Comparison of Byram predicting model of fireline intensity.
玉:琢=259. 833, 茁=2. 174; 域:琢 = 229, 茁 = 1. 5; 芋:琢 = 483. 3, 茁 =
2郾 03; 郁:琢=367. 7, 茁=1. 43; 吁:琢=510. 7, 茁=2. 0.
研究者使用的细刨花由于卷曲度高,床层结构更有
利于燃烧,而人工可燃物和野外可燃物存在很大的
差异.对 Byram火线强度预测模型的参数重新估计
后,得到的 琢、茁 值分别为 98. 009 和 1. 099. 预测均
方根误差为 8. 676 kW·m-1,平均相对误差为
21郾 0% ,R2为 0. 745. 可见,茁 值已非常接近 1,与用
6833 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
于比较的两个室内实验模型[27,29]接近,更趋向于正
比例关系.这可能是由于室内试验只能模拟表层可
燃物,而在野外条件下,火强度达到一定值后就会引
起下层可燃物的燃烧,使火强度继续升高,但火焰长
度的增幅很小.这在室内模拟中很难见到.
2郾 3郾 2 Consume消耗量预测模型 摇 由式(6 )可知,
如果不考虑灭绝含水率等变量极限值对燃烧的影
响,Consume 模型均能产生>0 的预测值. 排除未能
燃烧的情况,该模型对本试验数据的拟合系数为
0郾 9759(R2 =0. 82),均方根误差为 0. 041 kg·m-2,
表明 Consume 模型的预测效果较好(图 5).图中散
点呈现的分层现象是由载量的不同处理水平间接影
响床层密度引起的,而不同处理可燃物含水率和床
层厚度对模型预测值的影响能力有限.
2郾 3郾 3 Albini燃烧效率预测模型 摇 对 Albini 提出的
燃烧效率模型的参数 a、b 重新估计后,分别得到
0郾 069 和 0. 169. 本研究应用该模型时只有含水率
(Mi)1 个变量,有 5 个处理水平,最终得到 5 个预测
值,含水率由低到高分别为 94. 3% 、 94. 0% 、
93郾 7% 、93郾 4%和93. 1% .而且燃烧效率观测数据
图 5摇 Consume模型预测与观测消耗量对比
Fig. 5 摇 Comparison of predicted and observed values of fuel
consumption.
的绝大多数预测值偏高(表 2).
2郾 3郾 4 线性回归预测模型摇 经过逐步回归的变量筛
选,进入火线强度线性预测模型的变量有含水率、载
量和床层厚度的交互作用项及含水率和床层厚度的
交互作用项,对线性预测模型的贡献大小为:载量和
床层厚度的交互作用>含水率和床层厚度的交互作
表 5摇 Byram火线强度预测模型的检验
Table 5摇 Test to Byram predicting model of fireline intensity
公式
Equation
试验环境
Experimental
basis
试验材料
Fuel type of
fuelbed
火焰长度
Flame length
(m)
火线强度
Fireline intensity
(kW·m-1)
均方根误差
RMSE
(kW·m-1)
平均相对误差
MRE
(% )
Ib =259. 833L2. 174 [5] 野外 Field 松针与林下草本 0. 50 ~ 2. 10 56 ~ 2232 17. 771 34. 6
Ib =229L1. 5 [27] 室内 Laboratory 树枝 1. 20 ~ 5. 00 36 ~ 3600 26. 542 61. 5
Ib =483. 3L2. 03 [28] 野外与室内结合
Field and laboratory
树叶与林下灌木 0. 50 ~ 2. 50 98 ~ 2755 61. 676 100. 9
Ib =367. 7L1. 43 [29] 室内 Laboratory 刨花 0. 07 ~ 2. 10 9 ~ 820 68. 363 171. 6
Ib =510. 7L2. 0 [30] 野外 Field 林下可燃物 0. 10 ~ 1. 20 21 ~ 387 68. 625 116. 5
Ib =98. 009L1. 099 室内 Laboratory 凋落叶 0. 15 ~ 0. 83 11 ~ 110 8. 676 21. 0
表 6摇 火行为指标预测模型的相关参数和误差
Table 6摇 Parameters and error of prediction models of fire behavior indices
因变量
Dependent
自变量
Independent
未标准化系数
Unstandardized
coefficient
标准化系数
Standardized
coefficient
偏相关系数
Partial correlation
coefficient
F P 调整后的 R2
Adjusted R2
均方根误差
RMSE
Ib 常数项 Constant 18. 717 151. 801 0. 000 0. 820 8. 266 kW·m-1
M -0. 844 -0. 278 -0. 310
WoD 1. 119 0. 795 0. 819
MD -0. 155 -0. 447 -0. 434
W 常数项 Constant -0. 019 80. 461 0. 000 0. 733 0. 081 kg·m-2
M -0. 016 -0. 669 -0. 619
Wo 0. 091 0. 753 0. 829
MD 0. 001 0. 481 0. 493
CE 常数项 Constant 0. 917 38. 596 0. 000 0. 533 0. 203
M -0. 062 -1. 617 -0. 730
MWo 0. 005 0. 732 0. 515
MD 0. 003 0. 672 0. 513
783312 期摇 摇 摇 摇 张吉利等: 平地无风条件下蒙古栎阔叶床层的火行为芋.火线强度、可燃物消耗和燃烧效率分析及预测模型
用>含水率,3 个变量共同解释了火线强度 82. 0%的
变差,均方根误差为 8. 266 kW·m-1;进入消耗量线
性预测模型的变量有含水率、载量、含水率与床层厚
度的交互项,对模型的贡献大小为:载量>含水率>
含水率与床层厚度的交互作用,3 个变量共同解释
了消耗量 73. 3% 的变差,均方根误差为 0. 081
kg·m-2;进入燃烧效率线性预测模型的变量有含水
率、含水率与载量的交互作用及含水率与床层厚度
的交互作用,对模型的贡献大小为:含水率>含水率
与载量的交互作用>含水率与床层厚度的交互作
用. 3 个变量共同解释了燃烧效率 53. 3%的变差,均
方根误差为 0. 203(表 6).
3摇 讨摇 摇 论
从火线强度、消耗量和燃烧效率 3 个指标的试
验数据来看,本研究属于对低强度地表火的模拟.含
水率、载量和床层厚度均与以上 3 个指标呈极显著
的线性相关,影响因子间普遍存在交互作用. 其中,
含水率对火线强度的影响明显,并且对床层密度的
依赖很小;载量对火线强度和消耗量的影响最大,但
受床层密度的制约较大. 含水率是决定引燃后是否
能够蔓延的决定因素. Byram、Consume 模型经验证
后,均适用于本研究范围内的地表火,并能较好地预
测火线强度和消耗量;而 Albini 的燃烧效率模型的
预测结果普遍偏高.在自建的线性回归模型中,含水
率是最重要的自变量,模型能够达到的预测效果较
好.但除燃烧效率自建模型外,自建模型较 Byram和
Consume拟合模型并没有明显的优势.
3郾 1摇 消耗量的观测误差
式(3)中的有效可燃物载量(W)并不包括火头
过后的阴燃部分.阴燃常见于表面积体积比较小的
可燃物[7],而蒙古栎凋落叶并不属于此类可燃物.
本试验中,火头过后即将火扑灭,并称量剩余的可燃
物载量,其中因短暂的阴燃可能会造成一部分可燃
物消耗,但由于时间很短,阴燃消耗的部分应很小,
由此造成的误差也比较小. 由于本试验在平地无风
的条件下进行,不存在燃烧过程中由风引起的可燃
物床层载量波动所造成的最终消耗量观测误差,能
够比较精确地反映燃烧过程中影响因素的作用. 对
于半经验模型,可以将风速作为类似 Rothermel模型
中风速、坡度的独立系数考虑.
3郾 2摇 含水率对细小可燃物燃烧的限制作用
在考虑了上述因子后建立的线性模型提高了林
火强度、燃烧效率和可燃物消耗量预测的准确性.从
相关性分析和逐步回归变量筛选的结果来看, 含水
率对细小可燃物火线强度和燃烧效率的影响最大,
这与以往的研究结果相一致[31-32] . 含水率是载量、
床层结构(如密实度、压缩比)等可燃物床层特征参
数表达的限制条件.对于细小可燃物而言,在载量和
床层结构不利于可燃物燃烧的情况下,含水率较低
时,床层表面的可燃物能够维持燃烧;但含水率较高
的可燃物燃烧时,释放出的热能先要蒸发这部分水
分,然后才进行热解,并且这个过程贯穿整个床层.
3郾 3摇 参数调整后 Byram模型的适用性
一些研究认为, Byram模型中 L鄄LB 的关系并不
适用于细小可燃物[28,33] . 本研究表明,对 Byram 模
型参数(琢、茁)进行调整后可以得到比较准确的预测
效果. L鄄LB 的关系主要受可燃物表面积体积表及床
层结构的影响[34-35],在实际应用中可根据不同的可
燃物类型和床层结构特征来调整 琢、茁 的参数值.本
研究中火线强度与火焰长度呈极显著正相关,相关
系数达 0. 927(表 3). 在不同条件下二者间关系模
型的形式可能并不局限于 Byran 模型,根据林火强
度的不同阶段建立分段模型可能更合适.
3郾 4摇 燃烧效率模型的误差
本研究中燃烧效率的观测值不超过 95. 8% ,可
持续燃烧时的最小值为 42% ,平均值为 64. 7% . 这
表明低强度地表火的细小可燃物在有焰燃烧阶段并
不会完全消耗.虽然在阴燃阶段要消耗一部分可燃
物,但从野外火场的观测看,还有一部分细小可燃物
没有完全消耗. FOFEM系统中将凋落叶的燃烧效率
默认为 100% [36],其他消耗量模型中[25]也将细小可
燃物按照全部消耗处理,这在一定程度上高估了可
燃物的消耗量,特别是对低强度森林地表火的碳释
放量的估算尤为明显. Albini 的燃烧效率模型预测
偏高,是因为载量、含水率和床层厚度对火线强度和
消耗量都有显著的影响. 除载量和床层厚度的交互
作用对消耗量的影响不显著外,其他影响因子间的
两两交互作用均显著.而 Albini 模型只考虑到可燃
物的含水率,因此无法反映不同载量和床层厚度等
可燃物床层特征对可燃物消耗量的影响.
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作者简介摇 张吉利,男,1986 年生,博士研究生.主要从事林
火模型方面的研究,发表论文 6 篇. E鄄mail: xtafktj@ 126. com
责任编辑摇 李凤琴
0933 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷