川西南云南松林可燃物载量模型及其影响因素研究_鲜明睿.pdf

2023 年 4 月第 2 期林业资源管理FOEST ESOUCES MANAGEMENTApril 2023No.2川西南云南松林可燃物载量模型及其影响因素研究鲜明睿1，党巍2，代斌2，刘波2，林国刘3(1.国家林业和草原局西南调查规划院，昆明 650031;2.四川省林业和草原调查规划院，成都 610081;3.云南省林业调查规划院，昆明 650051)摘要:研究川西南云南松林可燃物载量及其影响因素，为该区域森林可燃物估算与调控提供科学依据。根据森林火灾风险普查布设的 669 个样地的可燃物调查数据，选择多种函数进行建模并评价其拟合效果，对不同类型可燃物载量及其影响因子进行相关性分析。结果表明:1)云南松样地的可燃物总载量均值为 75.50 t/hm2，最小的为人工低郁闭度幼龄林，最大的为天然高郁闭度成过熟林。2)可燃物载量中，占比最大的是乔木层，其次为枯落物层，占比最小的是草本层。3)通过模型运算表明:通过乔木层可燃物载量能较好地估算林分可燃物载量;5 种模型中，以线性模型的拟合效果最优。4)与可燃物载量相关性较高的影响因子有林分断面积、平均胸径、郁闭度、林分密度和坡位。川西南云南松林地表可燃物载量介于 5 10 t/hm2之间，存在较大的森林火灾风险隐患，应当加强对枯落物的定期清理以降低森林火灾风险。关键词:云南松;可燃物载量;影响因子;川西南中图分类号:S719.257;S762.1文献标识码:A文章编号:1002 6622(2023)02 0064 06DOI:10 13466/j cnki lyzygl 2023 02 009收稿日期:2023 02 21;修回日期:2023 04 17作者简介:鲜明睿(1987 )，男，四川仪陇人，高级工程师，主要从事森林资源调查、防灾减灾、3S 技术应用等方面的研究工作。Email:515587637 qq comStudy on Fuel Loads Models of Pinus yunnanensis in the Southwestof Sichuan and the Impact FactorsXIAN Mingrui1，DANG Wei2，DAI Bin2，LIU Bo2，LIN Guoliu3(1 Southwest Survey and Planning Institute of National Forestry and Grassland Administration，Kunming 650031，China;2 Sichuan Forestryand Grassland Survey and Planning Institute，Chengdu 610081，China;3 Yunnan Forestry Survey and Planning Institute，Kunming 650051，China)Abstract:This study investigated the fuel loads of Pinus yunnanensis in the Southwest of Sichuan and theimpact factors，the result would provide scientific data and guidance for the fuel loads estimation andmanagement in the Southwest of Sichuan Based onthe fuel data of 669 sample plots from forest fire risksurvey，multiple functions were selected for modeling and their fitting effects were evaluated，and therelationshipbetween different fuel loadings and influencing factors was analyzed The result showed that:1)The total fuel loads means of Pinus yunnanensis was 75 50t/hm2，the smallest was artificial low-canopyclosure young forest and the largest was natural high-canopy closure mature and overripe forest 2)Thelargest proportion of the fuel loads was the forest，followed by the litter，and the smallest proportion wasthe grass 3)The model showed that the total fuel loads could be better estimated by the fuel load offorest;The fitting effects of the linear model was the best among the five models 4)The influencing factors第 2 期鲜明睿等:川西南云南松林可燃物载量模型及其影响因素研究with high correlation with fuel loads were forest basal area，mean diameter at breast height，canopyclosure，forest density and slope position The surface fuel loads means of Pinus yunnanensis was between5 10t/hm2，there was greater risk of forest fires，regular removal the litter should be strengthened toreduce the risk of forest firesKey words:Pinus yunnanensis，fuel loads，impact factors，Southwest of Sichuan为全面掌握我国自然灾害风险隐患情况，提升自然灾害综合防治能力，20202022 年，我国开展了第一次全国自然灾害综合风险普查工作。森林和草原火灾风险普查是其中一项重要的专项调查，四川省于 2022 年 12 月全面完成了普查工作。通过该项调查，获取了四川省森林和草原可燃物、野外火源、气象条件等森林和草原火灾致灾要素信息，为客观认识四川省当前各地的森林和草原火灾致灾风险，开展危险性评估、隐患评估、风险区划等工作奠定了基础。森林可燃物是森林燃烧的物质基础，构成了林火行为的主体。掌握各类森林可燃物载量的分布及数量大小，进而对森林火灾风险程度进行评估，能够有效预防森林火灾。研究可燃物载量与林分因子和环境因子的关系，对研究林火行为、掌握林火发生规律并进行森林火险预测预报具有重要意义。目前，国内外学者1 13 对森林可燃物载量及其影响因素进行了大量的研究，但有关乔木层可燃物载量与地表可燃物载量关系的研究相对较少。目前，乔木层可燃物载量的调查技术和模型较为成熟，结合森林火灾风险普查积累的大量样地数据，可深入开展相关方面的研究。根据第九次国家森林资源清查结果14，四川省云南松(Pinus yunnanensis)面积达 82.53 万 hm2，占全省乔木林面积的 6.19%。云南松活叶富含油脂，易发生树冠火15 并引起森林火灾。川西南地区是云南松的主要分布区域之一，该区域由此也成为了四川省森林火灾高发区之一。本研究以川西南云南松林为研究对象，根据样地调查结果计算可燃物载量并建立可燃物载量估算模型，同时分析影响可燃物载量的关键因子，以期为该区域森林火灾预防、火险等级评估、可燃物调控等提供科学依据。1数据与方法1.1数据资料根据四川省第一次森林和草原火灾风险普查实施方案，在川西南共布设云南松林乔木样地701 个，样地布设采用分层抽样方法，按照植被分区、起源、龄组、郁闭度等级、优势树种(组)等 5 个要素进行分层16。调查范围涉及凉山州、甘孜州、攀枝花市和雅安市，调查时间为 2021 年 11 月到2022 年 3 月。布 设 的 样 地 形 状 为 方 形，面 积667 m2，除测量每株样木胸径以外，还设置了 4 个样方(图 1)。采用收获法调查样方可燃物载量。分灌木、草本、枯落物、腐殖质等均称鲜重，并分别抽取样品带回实验室，在恒温下烘干至恒重，根据样品鲜重和干重计算各样品干鲜比。考虑到将样地数据分为建模样本和检验样本，信息量均有一定的损失，应将检验样本和建模样本合并起来，从而更充分地利用样本信息17。因此，在剔除 32 个数据异常的样地后，剩余的 669 个样地全部作为建模样本进行建模。图 1样方设置方式Fig1 Sample quadrat setting method 四川省林业和草原局.四川省第一次森林和草原火灾风险普查实施方案.2021.56林业资源管理第 2 期1.2可燃物载量测定基于样地调查数据，分别计算样地乔木层、灌木层、草本层、枯落物层、腐殖质层的可燃物载量。各层可燃物载量之和为可燃物总载量;除乔木层外，各层可燃物载量之和为地表可燃物载量。根据每木检尺记录，计算得到单株立木材积;根据云南松蓄积量生物量扩展方程计算得到乔木层可燃物载量;灌木层可燃物载量，是根据调查样方灌木株数/丛数、样品鲜重、样品干重数据，采用(2)式计算各样地的灌木层总干重;草本(枯落物、腐殖质)层可燃物载量，是根据调查样方总鲜重、样品鲜重、样品干重数据，采用(3)式计算各样地的草本(枯落物、腐殖质)层总干重。WF=0.5034 V+20.547(1)WD=Wd()P N/()n s 10000(2)WG=Wg()P/()n s 10000(3)式中:V 为林分单位材积(m3/hm2);WF为乔木层单位面积可燃物载量(t/hm2);WD为灌木层单位面积可燃物载量(t/hm2);WG(WL，WH)为草本(枯落物、腐殖质)层单位面积可燃物载量(t/hm2);Wd为 标 准 灌 木(丛)总 鲜 重(kg);Wg(Wl，Wh)为样方草本(枯落物、腐殖质)总鲜重(kg);P 为干鲜比(%);N 为灌木株(丛)数;n 为样方数量;s 为样方面积(m2)。1.3模型建立与评价选用线性方程、对数方程、多项式(二次或三次)、幂函数和指数方程等函数，建立单位面积可燃物总载量与乔木层可燃物载量的关系模型(表 1)。为评判模型的可靠性和适应性，采用常用的 6 个基本统计指标17 18 进行模型评价。具体指标为确定系数(2)、估计值的标准差(SEE)、总体相对误差(TE)、平 均 系 统 误 差(MSE)、平 均 预 估 误 差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)。各指标计算公式如(4)(9)式所示。在这 6 项指标中:2和SEE 是回归模型的最常用指标，反映了模型的拟合优度;TE 和 MSE 是反映拟合效果的重要指标，二者的值都应控制在 3%5%之间，趋于 0 时效果最好;MPE 是反映平均生物量估计值的精度指标，其值小于 5%;MPSE 是反映单株生物量估计值的精度指标，其值小于 15%。所有统计分析均采用SPSS 24.0 进行计算。2=1 ni=1yi y()i2/ni=1yi()y2(4)SEE=ni=1yi y()i2/()n p(5)TE=ni=1yi y()i/ni=1yi 100%(6)MSE=1nni=1yi y()i/yi 100%(7)MPE=t()SEE/yn 100%(8)MPSE=1nni=1yi y()i/yi 100%(9)式中:yi为实际观测值，yi为模型预估值，y 为样本平