全 文 ：第 49 卷 第 12 期
2 0 1 3 年 12 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 49，No. 12
Dec．，2 0 1 3
doi: 10．11707 / j．1001-7488．20131216
收稿日期: 2013 － 04 － 08; 修回日期: 2013 － 10 － 24。
基金项目: 林业公益性行业科研专项(201204508)。
* 金森为通讯作者。
以时为步长的塔河林业局白桦林地表死可燃物
含水率预测方法*
于宏洲 金 森 邸雪颖
(东北林业大学林学院 哈尔滨 150040)
摘 要: 地表死可燃物含水率预测在火险天气预报以及火行为预报中起着重要作用。应用基于时滞和平衡含水
率法的直接估计法和气象要素回归法，通过对黑龙江省大兴安岭地区塔河林业局不同郁闭度的白桦林下地表细小
死可燃物的含水率的连续测定，建立以时为步长的白桦林下细小死可燃物含水率的预测模型。结果表明: 采用
Nelson 平衡含水率法的平均绝对误差 (1. 01% ～ 1. 17% )低于 Simard 法 (1. 06% ～ 1. 39% )和气象要素回归法
(1. 62% ～ 3. 01% )，说明使用以时为步长的死可燃物含水率直接估计法适用于大兴安岭的白桦林，且较传统的气
象要素回归法精度高。
关键词: 白桦林; 地表死可燃物; 含水率; 预测模型
中图分类号: S762 文献标识码: A 文章编号: 1001 － 7488(2013)12 － 0108 － 06
Models for Predicting the Hourly Fuel Moisture Content on the Forest Floor
of Birch Stands in Tahe Forestry Bureau
Yu Hongzhou Jin Sen Di Xueying
(College of Forestry，Northeast Forestry University Harbin 150040)
Abstract: Accurately prediction of the dead fuel moisture content on the forest floor is very important for fire behavior
forecast and fire danger rating estimation． Dynamics of hourly moisture content of the surface fine dead fuels under birch
(Betula platyphylla) stand in Tahe Forestry Bureau，Daxinganling Region，Heilongjiang Province，China was modeled
using direct timelag methods with Nelson and Simard equilibrium moisture content models and a meteorological variable
regression method． The mean absolute error of Nelson(1. 01% ～ 1. 17% ) and Simard(1. 06% ～ 1. 39% )were lower than
that of meteorological variable regression method ( 1. 62% ～ 3. 01% )，which indicated that hourly prediction of fuel
moisture by the direct timelag methods would be applicable to the region．
Key words: birch; dead fuel on the forest floor; moisture content; prediction model
地表细小死可燃物的含水率直接影响地表可燃
物着火难易程度(Rothermel et al．，1986)，是森林火
险天气预报的重要内容，是做好火险天气预报和火
行为预报的关键(邸雪颖，1993; 何忠秋等，1996;
胡海清，2005)。加强对细小死可燃物的含水率研
究，对火行为预报和森林火险天气预报意义深远，是
林火科学的重要研究内容。
黑龙江省大兴安岭林区是我国唯一的寒温带林
区，气候寒冷干燥，又是森林火灾的多发区 (邱扬
等，2006; 胡海清等，2010)，年均森林火灾面积最
大，森林火灾损失最严重。做好该地区的可燃物含
水率预报工作，提高火险预报准确性，是森林防火工
作的重要任务之一。
一般而言，可燃物含水率预测的时间尺度越短，
预测精度越高(Nelson，2000; Chuvieco et al．，2004;
金森等，2010)。早期由于受观测等条件的限制，用
于可燃物含水率预测研究的气象数据主要以 1 天为
步长，以 1 h 为步长的研究相对较少，难以满足短时
间尺度的预测需要(Fosberg et al．，1971)。Catchpole
等(2001)提出了以时为步长的可燃物含水率直接
估计法。该方法基于时滞和平衡含水率，主要采用
Nelson(1984)和 Simard(1968)2 种确定的平衡含水
第 12 期 于宏洲等: 以时为步长的塔河林业局白桦林地表死可燃物含水率预测方法
率模型，直接从野外数据预测可燃物含水率，方法简
便且误差小于 1. 5%，比气象要素回归模型的精度
高(刘曦等，2007)，是建立以时为步长可燃物含水
率预测的重要方法。Catchpole 等(2001)认为，加拿
大等地北方森林的地表细小可燃物结构与澳大利亚
桉树(Eucalyptus)林不同，用该方法预测其含水率时
应以日而不是以时为步长。若如此，理论上该方法
用于同属北方森林的黑龙江省大兴安岭地区的可燃
物含水率预测时也应以日为步长。Jin 等(2012)在
实验室条件下，使用该方法预测了该地区的樟子松
(Pinus sylvestris var． mongolica)针叶床层的含水率，
平均绝对误差小于 1%，表明该方法对北方森林可
燃物含水率以时为步长进行预测仍具有潜力，但缺
乏野外可燃物的试验证明。
大兴安岭地区受采伐和火烧等因素的影响，原
顶级群落兴安落落叶松( Larix gmelinii)林逐渐退化
为 阔 叶 林 ( 李 晓 娜 等， 2012 )，白 桦 ( Betula
platyphylla)林已超过 45 % (周以良，1991)。相对
于兴安落叶松林下密实不易燃的针叶床层，白桦林
下阔叶凋落物更易燃烧，逐渐成为该地区重要的可
燃物类型。建立以时为步长的白桦可燃物含水率预
测模型十分必要。不同的立地条件可影响小气候，
影响林下可燃物的含水率动态。林分郁闭度影响地
表可燃物所获得的太阳辐射和温湿度，进而影响可
燃物含水率的变化，是可燃物含水率预测中应考虑
的因素之一。本文以该区不同郁闭度的白桦林下地
表死可燃物为研究对象，研究以时为步长的可燃物
含水率直接估计法的适用性，确定最适合的平衡含
水率模型并分析其预测精度; 同时采用气象要素回
归法(刘曦等，2007)建模进行对照分析，最终确定
适合该地区的死可燃物含水率预测方法。
1 研究区概况与研究方法
1. 1 研究区概况
研究区位于大兴安岭地区塔河林业局盘古林
场，地理坐标 123° 51 56. 5 ″ E，52° 41 57. 1 ″ N。地
貌以大兴安岭山地为主，多为石质中低山。总体
上山地要大于平坦地貌，平均海拔 520 m。地带性
土壤为棕色针叶林土。寒温带大陆性季风气候，
山地气候特征明显。冬季寒冷而漫长，空气干燥，
持续时间长达 7 个月;春秋季凉爽而短暂，夏季更
短，温差变化大(胡远满等，2004 )。年平均气温
－ 5 ℃，极端最高气温 35. 2 ℃，年平均降水量 550
mm，多集中在 6—8 月;年日照时数2 560 h，≥10
℃年积温 1 500 ～ 1 700 ℃，无霜期不足 100 天。
区内天气变化较为剧烈，常出现大风高温低湿天
气，寒潮、暴雨等灾害性天气发生比较频繁 (傅泽
强等，2001)。植被属东西伯利亚山地南泰加林向
南延伸部分，森林植被垂直分带性不明显。地带
性植被为以兴安落叶松为优势树种的寒温带针叶
林。主要林分类型有白桦 － 兴安落叶松 － 樟子松
混交林、白桦 － 山杨 ( Populus davidiana)混交林以
及少量的红皮云杉 ( Picea koraiensis) 林 (刘志华
等，2008; 王文娟等，2009)。
盘古林场 1974—2004 年共发生森林火灾 39
起，总过火面积 38 600 hm2，平均每次过火面积
989 hm2，其中半数以上为雷击火。
1. 2 死可燃物含水率的测定
9 月 23 日—10 月 2 日，在研究区选择 3 种不同
郁闭度白桦林，设置标准样地。样地主要树种为白
桦，混有少量落叶松和山杨。平均胸径 18. 9 cm，平
均树高 14 m。林下地表多以白桦落叶覆盖，伴有落
叶松针叶和山杨落叶，比例约为 9 ∶ 1，样地信息见表
1。在样地旁布设小型气象站，以 1 h 为间隔记录空
气温、湿度以及风速、风向等信息。样品容器用 18
目尼龙网固定在塑料方筛 (260 mm × 200 mm × 90
mm)内制成。顶部使用 8 目尼龙网作为遮盖，用于
阻止其他凋落物落入其中。在保持凋落层原有结构
的情况下，采集大小一致的地表凋落层样品，放入方
筛后使用精度为 0. 01 g 的电子天平称量其质量，减
去容器质量后得到样品湿质量。将样品放置于原取
样处，保持破坏前的地表状况，重复试验。连续 10
天，每日 9: 00—17: 00 每间隔 1 h 记录 1 次样品质
量，采集 90 组有效数据。10 天周期结束后将样品
装于封口袋中以105 ℃在烘箱中持续烘干24 h至恒
质量并称量，用烘干样品质量减去封口袋质量，获得
样品干质量。样品含水率使用下式计算:
M = (W h － W d) /W d × 100%。 (1)
式中: M 为死可燃物含水率(% ); W h为死可燃物湿
质量( g); W d为死可燃物干质量( g)。
计算得到每一时刻的含水率数据后，将其与气
象数据共同分组后进行数据检测。按模型要求，将
含水率数据依照前一时刻、后一时刻相错开的形式
组合在一起，每日剔除 1 组数据，最后共获得 80 组
有效数据。因为含水率高于 35% 时死可燃物极难
被点燃，研究意义不大( Luke et al．，1978)。因此，
本文剔除高于 35%的含水率数据，一些测量误差大
的数据也不计入运算。筛选后无遮荫样地、半遮荫
样地和林荫下样地有效数据个数分别为 60，63
和 61。
901
林 业 科 学 49 卷
表 1 样地信息
Tab． 1 Information of sampling plots
编号
No．
采样样地
Sampling plot
海拔
Elevation /m
郁闭度
Canopy
density
1 无遮荫样地 Open sampling 536 0
2 半遮荫样地 Moderately shaded sampling 535 0. 3
3 林荫下样地 Shaded sampling 536 0. 6
1. 3 建立死可燃物含水率预测模型
采用直接估计法 ( Catchpole et al．，2001; 王会
研等，2008; 金森等，2010; 2011b; 陈鹏宇，2011;
Jin et al．，2012)进行时滞平衡含水率法的参数估
计，采用 Nelson(1984)和 Simard(1968)2 种平衡含
水率模型。
Nelson(1984)模型为:
E = α + βlnΔG = α + βln( － RT /mlnH)。(2)
式中: R 为普适气体常量(8. 314 J·K － 1·mol － 1 ); T
为环境温度(K); H 为相对湿度(% ); m 为 H2O 相
对分子质量 ( 18 g·mol － 1 ); α，β 为待估计参数。
下同。
Simard(1968)模型为:
E =
0．03 + 0．262 6H － 0．001 04HT H＜10
1．76 + 0．160 1H － 0．026 6T 10≤H ＜50
21．06 － 0．494 4H +
0．005 565H2 － 0．000 63HT H≥





50
。(3)
用多元线性模型可建立气象要素回归法需要的
方程(4)，参数用逐步回归法进行确定，由此得出影
响最大的因素:
M = ∑
n
i －1
Xibi。 (4)
式中: M 为死可燃物含水率(% ); Xi为气象变量，
包括前 1 h 和当前时刻的温度、湿度、风速、降雨量
等; bi为待估计参数。
气象要素回归法经逐步回归筛选后的最终死可
燃物含水率预测模型为:
M( ti) = b0 + b1Ti + b2Hi + b3Ti－1 + b4Hi－1。(5)
式中: b0 ～ b4 均为待估计参数。
以上 3 种模型，均采用 n 折交叉验证来检验精
度(金森等，2010)。算法为:单次运算取 1 组数据
作为验证数据，余下的 n － 1 组数据用于建模。数据
总量为 n 时则可进行 n 次参数估计。平均绝对误差
(MAE)和平均相对误差(MRE)按下式计算:
MAE = 1
n∑
n
i = 1
Mi － M^ i ， (6)
MRE = 1
n∑
n
i = 1
Mi － M^ i
Mi
。 (7)
式中: Mi为含水率实测值(% ); M^ i 为含水率预测值
(% )。
上述参数估计由 MATLAB 2012b 软件编程
(Lawson et al．，1996)获得。参数具体估计方法见文
献(金森等，2010)。
2 结果与分析
2. 1 含水率动态变化规律
图 1 研究区实测相对湿度、温度和死可燃物含水率动态
Fig． 1 Dynamics of measured relative humidity，
temperature and dead fuel moisture contents in the study area
研究区实测的相对湿度、温度和死可燃物含水
率动态变化情况如图 1 所示，其中未使用的含水率
数据及其对应的气象数据以断线表示。图 1 表明:
相对湿度的变化范围为 25% ～ 99%，均值 42% ; 温
度变化范围为1. 1 ～ 14. 4 ℃，均值 8. 1 ℃，气温偏
低。由于试验观测第 4 天遇到降雨 ( 日降雨量
5 mm)，因而造成降雨后温湿度变化较大。死可燃
物含水率的变化趋势与相对湿度相似，当相对湿度
011
第 12 期 于宏洲等: 以时为步长的塔河林业局白桦林地表死可燃物含水率预测方法
高于一定数值且温度较低时，死可燃物含水率较高。
对于 3 种不同郁闭度的死可燃物含水率，无遮荫样
地的变化范围为 13. 4% ～ 32. 9%，均值 20. 3% ; 半
遮荫 样 地 变 化 范 围 为 15. 2% ～ 30. 2%，均 值
21. 6% ; 林荫下样地的变化范围 13. 5% ～ 31. 6%，
均值 19. 8%。降雨前含水率变化具有明显的日周
期规律，降雨后含水率的日周期变化规律不明显。
2. 2 死可燃物含水率预测模型
表 2 给出各预测模型的参数估计。从表 2 可见，
在 3 种不同郁闭度样地中，Nelson 模型的参数 α 最小
0. 356，最大 0. 621，均值 0. 531，相差不大; β 最小
－ 0. 094，最大 － 0. 042，均值 － 0. 074，变化也不大。β
值可直接反映平衡含水率对温湿度的敏感性
(Nelson，1984; 金森等，2011b)，绝对值越小，死可燃
物持水能力越强。由此可见研究区林荫下样地的死可
燃物对水分保持能力最好。时滞 τ最小值为 1. 88 h，最
大值为 7. 78 h，均值为 5. 16 h，时滞变化相差达 6 h。
表 2 3 种模型的估计参数
Tab． 2 Estimated parameters from three models
模型
Model
参数
Parameter
无遮荫
样地
Open
sampling
半遮荫样地
Moderately
shaded
sampling
林荫下
样地
Shaded
sampling
Nelson 模型 α 0. 617 0. 621 0. 356
R2 0. 937 0. 922 0. 928
Nelson method β － 0. 094 － 0. 087 － 0. 042
τ / h 5. 835 1. 876 7. 779
R2 0. 937 0. 922 0. 928
Simard 模型 τ / h 16. 566 15. 443 17. 527
Simard method R2 0. 921 0. 833 0. 911
气象要素回归模型 b0 1. 273 1. 103 1. 509
Meteorological element b1 － 0. 012 － 0. 004 － 0. 013
regression method b2 － 0. 062 0. 021 － 0. 040
b3 0. 007 0. 001 0. 008
b4 0. 291 0. 172 0. 183
R2 0. 505 0. 702 0. 362
对于可燃物时滞，Simard 模型估计的结果均大
于 Nelson 模型，其中，时滞最大的是林荫下样地可
燃物，时滞最小的是半遮荫样地可燃物，相差约 2 h。
由 2 种模型得到的时滞结果不同，主要原因是可燃
物平衡含水率的估计直接影响时滞的估计，平衡含
水率模型不同，其估计的平衡含水率亦不同，相应的
时滞也不同(刘曦等，2007)。2 种模型所得时滞的
变化顺序一致，均为林荫下样地 ＞ 无遮荫样地 ＞ 半
遮荫样地，这表明半遮荫样地的地表死可燃物水分
变化快于其他样地死可燃物，林荫下样地可燃物含
水率的变化最慢。
从表 3 模型误差对比中可知，Nelson 模型误差
最小，其 MAE 在 1% 左右，Simard 模型的误差略大
于 Nelson 法，但也不超过 1. 4%，气象要素回归模型
误差最大，超过了 1. 6%，甚至高达 3%。Nelson 模
型 MAE 在不同样地的误差虽有差异，但差别不明
显，表明该方法普适性强。Simard 模型的 MAE 从小
到大的排列顺序为: 林荫下样地 ＜无遮荫样地 ＜半
遮荫样地。气象要素回归模型对于不同样地死可燃
物含水率的 MAE 在 1. 62% ～ 3. 01% 之间，误差较
大。Nelson 模 型 半 遮 荫 样 地 的 MRE 最 小
(4. 99% )，Simard 模型无遮荫样地的 MRE 最小
(6. 00% )，气象重复回归模型结果在 7. 68% ～
14. 85%之间。可见，Nelson 模型对于死可燃物含水
率的预测效果最好，气象要素回归模型的预测精度
最低。Simard 模型与 Nelson 模型在不同郁闭度林
型中的误差差异不大，表明前 2 种模型对于白桦林
死可燃物含水率的预测结果比较稳定。
表 3 3 种模型的误差对比
Tab． 3 Comparison of errors in the three models %
误差
Error
模型
Models
无遮荫
样地
Open
sampling
半遮荫
样地
Moderately
shaded
sampling
林荫下
样地
Shaded
sampling
MAE Nelson 模型 Nelson model 1. 17 1. 05 1. 01
Simard 模型 Simard model 1. 20 1. 39 1. 06
气象要素回归模型
Meteorological element
regression model
2. 66 1. 62 3. 01
MRE Nelson 模型 Nelson model 5. 72 4. 99 5. 69
Simard 模型 Simard model 6. 00 6. 55 6. 08
气象要素回归模型
Meteorological element
regression model
12. 50 7. 68 14. 85
图 2 给出了 3 种不同郁闭度样地的实测和预测
含水率变化曲线。3 种模型均能反映含水率变化趋
势，但 Nelson 模型和 Simard 模型的预测与实测值较
为接近，气象要素回归模型与实测值曲线偏离较大。
降雨前，3 种样地含水率日变化规律明显强于降雨
后。降雨后，含水率均呈现下降趋势，且下降过程中
日变化规律不如降雨前明显。无遮荫样地中，
Nelson 模型和 Simard 模型预测值很相近，但气象要
素回归模型明显高于实测值。降雨前，含水率升降
过程中，Nelson 模型和 Simard 模型反应较滞后，升
高时低于实测值，下降时高于实测值，气象要素回归
模型则高于实测值。降雨后，含水率下降过程中，
Nelson 模型和 Simard 模型曲线重合率较高，依然滞
后于实测值，气象回归模型曲线则低于实测值，逐渐
恢复至降雨前情况。半遮荫样地中，变化规律与无
遮荫样地相似，总体含水率略高于无遮荫样地。林
111
林 业 科 学 49 卷
荫下样地中，日变化规律不如前 2 种样地清晰。降
雨前，Nelson 模型和 Simard 模型预测结果依然滞后
于实测值，气象回归模型变化更剧烈，规律不明显。
降雨后，含水率下降较平缓，日变化规律不明显。
Nelson 模型与 Simard 模型曲线较前 2 种样地与实
测值更贴近。由此可得，降雨及郁闭度变化对 3 种
模型的死可燃物含水率预测精度影响不大，Nelson
模型和 Simard 模型预测精度较气象要素回归模型
精度高。
图 2 不同样地实测值与模型预测值的对比
Fig． 2 Comparison of measured and predictive values
in different plots
3 结论与讨论
对于黑龙江省大兴安岭地区的白桦林下地表死
可燃物，可以利用基于时滞和平衡含水率的直接估
计法建立以时为步长的地表死可燃物含水率预测模
型，采用 Nelson 和 Simard 平衡含水率模型，误差均
不超过 1. 5%，Nelson 模型略优于 Simard 模型，误差
在 1%左右，能够满足死可燃物火行为预报中的含
水率预测精度要求 ( Trevitt，1988; Matthews et al．，
2010)，表明以时为步长的可燃物含水率预测方法
适用于大兴安岭的白桦林。但气象要素回归模型精
度较差，虽能满足火险等级预报，但用于林火行为预
报时误差较大。
3 种预测模型在不同郁闭度的林分中预测精度
不同，其中，Nelson 模型和 Simard 方法在高郁闭度
林分预测精度均最高。但由于本研究的样地没有重
复，郁闭度对地表死可燃物含水率预测精度的影响
需进一步研究。
同类研究中，Catchpole 等(2001)使用早期建立
的模型对澳大利亚桉树林中的可燃物进行含水率预
测，其结果的平均绝对误差和平均相对误差分别是
0. 8% ～ 1. 9% 和 1. 9% ～ 2. 4%。同样的数据在使
用 Matthews(2006b)提出的过程模型时，预测误差
分别为 1. 3% 和 9. 4%。 Jin 等 (2012 )采用 Nelson
模型预测野外和室内部分林型可燃物含水率误差同
样很小。本研究中，Nelson 模型计算得到的平均绝
对误差(1. 01% ～ 1. 17% )低于 Simard 模型(1. 06%
～ 1. 39% ) 和 气 象 要 素 回 归 模 型 ( 1. 62% ～
3. 01% )，结果接近或优于同类研究。说明以时为
步长的死可燃物含水率预测方法在研究区同样适
用，且精度较高。作为半物理模型，Nelson 模型在理
论上精度应高于其他模型，这与本研究结果相符。
Catchpole 等(2001)认为，Simard 平衡含水率模型是
以木材为研究对象，使用的统计数据是基于失水过
程的( Anderson，1990 )，因此不适用于吸水过程。
且木材数据来自加拿大北方的树种，可能不适合于
澳大利亚的树种(Deeming et al．，1978; Anderson，
1990)，因而普适性较差。本研究中，Simard 模型精
度虽然没有 Nelson 模型高，但仍然大于 1. 5%，说明
Simard 模型仍适用于大兴安岭地区，但也说明该模
型在不同研究地区中具有差异性。而气象要素回归
模型完全是基于统计量的统计模型，对建模数据依
赖性较大，且预测精度不如前 2 种模型精度高。因
此，本文中基于物理过程的 Nelson 平衡含水率模型
效果优于 Simard 模型，气象要素回归模型预测精度
最差。同时也说明，在不同林型和地区选择不同的
平衡含水率模型是应用以时为步长的死可燃物含水
率预测方法的前提条件。
对于整个林分而言，死可燃物含水率的变化是
复杂多变的过程，特别是对于死可燃物含水率的预
测，不仅受林分因子与环境因子的制约，而且还受模
211
第 12 期 于宏洲等: 以时为步长的塔河林业局白桦林地表死可燃物含水率预测方法
型选择的影响。本文选择的半物理性质的 Nelson
模型理论上外推能力最强，适用性较广，有利于对死
可燃物含水率的精确预测。但由于森林生态系统的
异质性和复杂性，若将该模型外推到整个大兴安岭
地区乃至全中国仍需进一步研究。至少应在以下 2
个方面开展深入研究: 1)进行长期连续定位观测，
获取更多的数据，提高模型的适用性和稳定性; 2)
不同的地形条件、林分条件对死可燃物含水率都有
影响，本研究只考虑了郁闭度的影响，今后应进一步
充分考虑不同环境因子 (如降雨、季节、微地形变
化)对可燃物含水率的影响，以更全面地评价模型
的适用性、可靠性。
参 考 文 献
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邸雪颖 ． 1993． 林火预测预报 ． 哈尔滨: 东北林业大学出版社 ．
傅泽强，陈 动，王玉彬 ． 2001． 大兴安岭森林火灾与气象条件的
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胡海清 ． 2005． 林火生态与管理 ． 北京: 中国林业出版社 ．
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(责任编辑 朱乾坤)
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