姜宏志
(黑龙江省林业科学院,哈尔滨 150081)
枫桦红松林地被死可燃物载量估测模型研究*
姜宏志
(黑龙江省林业科学院,哈尔滨 150081)
对枫桦红松林样地的树高、胸径、郁闭度、林龄等林分因子和坡度、坡向和坡位等立地条件因子的不同时滞地被死可燃物载量进行了分析,并构建了地被死可燃物载量与林分因子、立地条件因子的回归模型。其结果表明,利用郁闭度、坡位和平均胸径能够较好的估算枫桦红松林地被死可燃物载量。
地被死可燃物;载量;林分因子;立地条件;回归分析
森林地被死可燃物是森林燃烧的主要物质基础,掌握森林地被死可燃物载量,对预防森林火灾和可燃物管理有重要意义[1-7]。目前,我国估算可燃物载量的研究主要是通过可燃物载量估算模型进行的,而将森林地被死可燃物作为整体进行估算的研究较少,且很少考虑立地条件等因素的影响。本研究利用野外实际调查数据,在对不同时滞地被死可燃物特征进行分析的基础上,建立了枫桦红松林地被死可燃物载量与林分因子、立地条件等因子之间的回归模型,以期为森林火灾的预防和森林可燃物的管理提供科学依据。
1.1 样地设置与调查方法
2013年5、6月份在黑龙江省五营林业局境内选取有代表性的枫桦红松林,利用机械布点法设置20 m×20 m样地30块,记录样地内林木的树高、胸径、郁闭度、林龄等林分因子和坡度、坡向、坡位等立地条件因子,同时采集地被死可燃物。树高:用普鲁莱测高仪测量样地内所有乔木的树高,求其均值;胸径:对样地内所有胸径大于4 cm的树木进行胸径测量,求其平均值;郁闭度:在样方的对角线上记录树冠投影到对角线上的长度之和,除以对角线的长度,即可求得林分的郁闭度;坡度:以样地中心点手持坡度仪的度数为准;坡位:将坡位分为上坡位、中坡位及下坡位,以样地中心点所处坡位为准;可燃物:在样地内的对角线上取3个50 cm×50 cm的样方,收集样方中的1 h、10 h、100 h时滞的地被死可燃物,称重、记录湿重,带回实验室。
1.2 不同时滞地被死可燃物载量估测
将采集的地被死可燃物放入烘箱,经105℃恒温烘24 h达到绝对干重(用精度0.01 g的电子天平,间隔6 h两次称量所得的含水率差小于0.1%即视为恒重),计算出每个样方内1 h、10 h、100 h时滞的地被死可燃物含水率,含水率的计算公式为
根据可燃物含水率推算出1 h、10 h和100 h时滞的地被死可燃物载量(t/hm2)。
1.3 数据处理
数据处理采用Excel2007完成,林下地被死可燃物载量与林分因子、立地条件的相关性分析以及线性回归方程的建立采用SPSS15.0实现。
2.1 枫桦红松林地被死可燃物载量分布特征
枫桦红松林3个时滞的地被死可燃物载量比较接近,10 h时滞地被死可燃物载量最大,在3.26~4.57 t/hm2之间;其次为1 h时滞地被死可燃物载量,在1.27~4.05 t/hm2之间;100 h时滞地被死可燃物载量最小,在1.16~2.09 t/hm2之间。枫桦红松林一般分布在山坡中上部,土壤及水分条件均较好。本研究所选择的样地位于山坡中部及上部,林龄达到中龄林,故林下1 h时滞地被死可燃物载量不是很高;同时,由于所调查林分的郁闭度较大,林下堆积的枯枝非常多且难分解,导致10 h时滞地被死可燃物载量最多。与其他林分相比较,枫桦红松林100 h地被死可燃物载量也是最大的,说明该林分有较大的潜在能量,火险等级较高,而且红松作为易燃树种,更加剧了林分的可燃性,因此应是防火工作中的重点区域。
2.2 地被死可燃物载量与林分因子的关系
从表1可以看出,枫桦红松林1h时滞地被死可燃物载量与郁闭度呈极显著负相关(r=-0.697),即林分郁闭度越大,可燃物载量越小。究其原因,主要是因为林分郁闭程度决定了林下生态条件,林下生态条件又决定了林下可燃物的分布。郁闭度越小,林下透光率越高,阳性杂草和灌木生长越旺盛,林下1 h时滞可燃物载量积累也就越多。而郁闭度越大,林下越阴暗,林下细小可燃物载量越少。10 h时滞地被死可燃物载量与胸径大小呈极显著的正相关(r=0.765),这是因为10 h时滞的可燃物主要来源于树木凋落的枝条、大块树皮等,而随着胸径增加,林内的枯枝、枯落树皮等逐渐增多,且由于林分的郁闭度增加,导致林下凋落物分解能力降低,从而造成10 h时滞可燃物积累量的进一步加大。100 h时滞地被死可燃物载量与树高、胸径以及郁闭度关系不大。
表1 枫桦红松林地被死可燃物载量与林分因子的关系
2.3 地被死可燃物载量与立地条件的关系
从表2可以看出,1 h时滞地被死可燃物载量与坡位呈极显著的正相关(0.799),而10 h时滞可燃物载量以及总可燃物载量与坡位呈极显著的负相关(-0.776、-0.683)。这是因为随着坡位增加,立地条件不断改善,林下喜光草本及灌木增加,导致林下1 h时滞可燃物载量增加。本研究选择的郁闭度较大的林分中,随着坡位增加,10 h可燃物载量开始减少,总可燃物载量也呈减少趋势,说明处于下坡位的林分的可燃物载量较大,在防火中应给予重点关注。坡度对各时滞地被死可燃物载量以及总地被死可燃物载量影响不大,这是因为本类型分布在各个坡度梯度的变化较小,故可燃物载量总体受影响较小。
表2 枫桦红松林地被死可燃物载量与立地条件的关系
2.4 枫桦红松林地被死可燃物载量与林分因子、立地条件回归模型
林下地被死可燃物载量受多种因子的影响,且不同因子之间还存在交互作用,所以只有综合考虑多个影响因子对可燃物载量的综合作用,才能较准确估测林下地被死可燃物载量。本研究依据表1和表2数据,应用多元回归分析方法建立了地被死可燃物载量估算模型。
地被死可燃物载量估测模型
y=115.245-27.863x1-5.642x3+21.762
式中,y为地被死可燃物载量;x1为郁闭度;x3为坡位(下同)。F=6.55,F005(2,30)=5.219,F>F005(2,30),显著水平为0.05。复相关系数R为0.586,判定系数R2为0.343,经调整的判定系数R2=0.294。
1 h时滞地被死可燃物载量估测模型
y=4.795x1+0.886x3-11.292
式中,F=6.276,F005(2,30)=5.219,F>F005(2,30),显著水平为0.05。复相关系数R为0.691,判定系数R2为0.477,经调整的判定系数R2=0.438。
10 h时滞地被死可燃物载量估测模型
y=12.773x1-3.308x2-2.327x3+14.769
式中,y为10 h时滞地被死可燃物载量,x2为平均胸径。F=6.374,F005(2,30)=5.219,F>F005(2,30),显著水平为0.05。复相关系数R为0.537,判定系数R2为0.288,经调整的判定系数R2=0.207。
100 h时滞地被死可燃物载量与林分因子、立地条件回归关系不显著。
本研究对枫桦红松林地被死可燃物载量与林分因子、立地条件因子进行了分析,并建立了回归模型。结果表明,利用郁闭度、胸径、坡位能够较好的估算枫桦红松林地被死可燃物载量。当然,影响可燃物载量的因子还有很多,如土壤条件等,应在今后的研究中予以考虑。
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第1作者简介:姜宏志(1980-),男,硕士,工程师,主要从事森林保护研究工作。
(责任编辑:王岳)
Study on Dead Fuel Loads Estimating Model of Birch-korean Pine Forest
JIANGHongzhi
(Heilongjiang Acadmy of Forestry and Science,Harbin150081)
Forest litter was the main material basis of forest combustion.Controlling forest surface dead fuel loads was important significance for prevention of forest fires and fuel management.Our 30 pieces of sample of Korean pine tree height,diameter at breast height,crown density and forest age and stand factors such as slope gradient,slope direction and a factor in different site conditions,such as the delay of the surface dead fuel loads on the field investigation and indoor experimental analysis and calculation,analyses the Korean pine dead fuel distribution characteristics.Meanwhile Spss statistical software was applied,and analysis correlation of dead fuel loads,stand factor and site conditons,and regression model is established. The results showed that the use of canopy density,slope and the average diameter at breast height can better estimate dead fuel loads of Korean pine
Dead fuel loads;Stand factor;Site conditions;Regression analysis
S762.1,S718.89
A
1001-9499(2016)06-0021-03
2016-07-23
*黑龙江省森工总局青年基金(sgzjq2013008)资助