劉鵬

摘要 以紅松人工林的針葉為材料，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，根據(jù)之前平地?zé)o風(fēng)研究的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，構(gòu)建不同載量、高度和含水率的可燃物床層。在各層級(jí)風(fēng)速條件下，共進(jìn)行100次平地點(diǎn)燒試驗(yàn)。結(jié)果表明，風(fēng)速在0.9～4.6 m/s時(shí)，紅松針葉床層的火強(qiáng)度風(fēng)因子為1.769～6.708。床層壓縮比、含水率對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響顯著，床層載量與床層高度對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響不大。

關(guān)鍵詞 風(fēng)因子；火強(qiáng)度；紅松針葉

中圖分類號(hào) S762 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2018）02-0078-03

Abstract Fuel beds composed of Korean pine needles collected from Korean pine plantations were constructed with varied fuel loading， depth and fuel moisture. Totally 100 experimental fires with these fuel beds were burned inside laboratory when wind speed is in 0.9-4.6 m/s. Under this range of wind speed， the wind factor of fire intensity is in 1.769-6.708. The results indicated that packing ratio and fuel moisture significantly influence wind factor. The effect of fuel loading and fuelbed depth on wind factor was not significant.

Key words Wind factor；Fire intensity；Pinus koraiensis needles

火強(qiáng)度是林火行為的重要指標(biāo)之一，可以反映出林火能量釋放的快慢?；饛?qiáng)度分為高強(qiáng)度火、中強(qiáng)度火和低強(qiáng)度火3類，當(dāng)火強(qiáng)度超過高強(qiáng)度火時(shí)，林內(nèi)所有生物都會(huì)被燒死?；饛?qiáng)度可以幫助人們判斷森林火災(zāi)的撲救難易程度，也是災(zāi)后評(píng)估的重要指標(biāo)，因此研究意義重大。影響火強(qiáng)度的因素包括氣象、地形、可燃物屬性等，其中風(fēng)速對(duì)其影響最大，隨著風(fēng)速的增長(zhǎng)，火強(qiáng)度會(huì)呈幾何級(jí)增長(zhǎng)。筆者對(duì)比了有風(fēng)與無風(fēng)條件下，同等條件可燃物床層點(diǎn)燒后的火強(qiáng)度，總結(jié)得出風(fēng)速對(duì)可燃物火強(qiáng)度的影響，旨在為做好森林火險(xiǎn)預(yù)報(bào)、劃分火險(xiǎn)等級(jí)或火險(xiǎn)區(qū)劃及提高森林火災(zāi)安全撲救效率提供科學(xué)依據(jù)。

1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與計(jì)算方法

1.1 點(diǎn)燒試驗(yàn)

試驗(yàn)地點(diǎn)位于東北林業(yè)大學(xué)試驗(yàn)林場(chǎng)的點(diǎn)燒實(shí)驗(yàn)室，可燃物采集點(diǎn)位于實(shí)驗(yàn)室以西的帽兒山紅松人工林，地理坐標(biāo)127°37′02.29″ E，45°18′36.11″ N。該地區(qū)屬溫帶大陸性氣候，所采集的紅松針葉混有少量闊葉及小型果實(shí)，后期需進(jìn)行適量挑揀。試驗(yàn)時(shí)間通常為當(dāng)年夏季，于防火期開始前結(jié)束。燃燒床規(guī)格為2.5 m×1.0 m，高度與風(fēng)洞出風(fēng)口中心平齊，燃燒床固定于風(fēng)洞氣流最穩(wěn)定的中心位置，該設(shè)計(jì)可保證燃燒床前后兩端風(fēng)速誤差低于0.1 m/s。鋪設(shè)不同含水率、載量和高度組合的紅松針葉均勻床層，其中可燃物含水率設(shè)5個(gè)水平：5%、10%、15%、20%、25%，載量設(shè)5個(gè)水平：4、5、6、7、8 t/hm2，可燃物床層高度設(shè)4個(gè)水平：3、5、7、9 cm。共鋪設(shè)100個(gè)床層，進(jìn)行100次點(diǎn)燒試驗(yàn)。這些含水率、載量和高度的組合與之前平地?zé)o風(fēng)條件下的試驗(yàn)[1]一致，以便計(jì)算風(fēng)因子?？扇嘉锖视煤嫦溥M(jìn)行調(diào)節(jié)，風(fēng)洞模擬的風(fēng)速為常見風(fēng)級(jí)（2～5級(jí)），風(fēng)速控制在0.9～4.6 m/s。

點(diǎn)燒前將可燃物均勻地鋪設(shè)在燃燒床上，燃燒床前端固定有酒精點(diǎn)火槽，點(diǎn)燒后可形成一條穩(wěn)定向前的火線。開啟風(fēng)洞，待氣流穩(wěn)定后測(cè)定燃燒床前后兩端風(fēng)速，點(diǎn)燃酒精槽，當(dāng)火蔓延過引燃區(qū)且達(dá)到“似穩(wěn)態(tài)”（quasisteady state）時(shí)開始記錄火焰長(zhǎng)度。燃燒床表面風(fēng)速用固定式測(cè)速儀與手持風(fēng)速儀同時(shí)測(cè)量，取平均值以減小誤差。采用標(biāo)桿法[2]與視頻圖像觀測(cè)法測(cè)算火焰長(zhǎng)度，取兩者平均值以減小誤差。含水率采用高精度快速水分測(cè)定儀AND-ML50測(cè)定。

1.2 數(shù)據(jù)分析

式中，I為火線強(qiáng)度（kW/m）；L為火焰長(zhǎng)度（m）。因此，只需研究風(fēng)對(duì)火焰長(zhǎng)度的影響，再通過Byram公式換算可得出風(fēng)對(duì)火強(qiáng)度的影響。Byram公式具有很強(qiáng)的實(shí)際意義，首先測(cè)量火焰長(zhǎng)度相對(duì)簡(jiǎn)單，而直接獲取火強(qiáng)度則較為困難。另外，該研究在有風(fēng)條件下進(jìn)行，火焰長(zhǎng)度在風(fēng)的作用下相較于其他火行為指標(biāo)表現(xiàn)較為穩(wěn)定。當(dāng)然，火焰長(zhǎng)度的觀測(cè)也存在波動(dòng)周期較小而波動(dòng)范圍較大的弊端，因此同時(shí)采用視頻觀測(cè)的方法來有效降低該類誤差。

通過對(duì)100次點(diǎn)燒試驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)分析，給出紅松針葉床層平地有風(fēng)條件下火焰長(zhǎng)度的基本統(tǒng)計(jì)。與已開展的平地?zé)o風(fēng)條件下紅松針葉床層的火焰長(zhǎng)度進(jìn)行比較[1]，在相同床層條件下，用有風(fēng)時(shí)的火焰長(zhǎng)度除以無風(fēng)時(shí)的火焰長(zhǎng)度，得到該風(fēng)速的實(shí)測(cè)風(fēng)因子。

1.2.1 床層結(jié)構(gòu)因子對(duì)風(fēng)因子的影響。

通過方差分析[4]，確定紅松針葉可燃物床層結(jié)構(gòu)因子（可燃物含水率、床層高度、載量、壓縮比）對(duì)火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子是否存在影響，如存在影響則在預(yù)測(cè)模型中引入該影響因子，不存在影響的則可剔除出預(yù)測(cè)模型，最終獲取風(fēng)速與紅松針葉床層火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子之間的關(guān)系，從而得出風(fēng)速與火強(qiáng)度之間的關(guān)系。

1.2.2 建模方法與結(jié)果對(duì)比。

目前主流的風(fēng)因子模型主要有2種形式，即加式模型與乘式模型。加式模型主要由各因子相加而成，模型形式為φw=b0+b1f（U）+b2f（E），乘式模型由各因子相乘而成，模型形式為φw=b0·f（U）·f（E）。其中，f（x）=a·ebx或a·xb，即冪函數(shù)與指數(shù)函數(shù)2種形式，U為風(fēng)速（m/s）；E為方差分析中確定對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果存在影響的影響因子；a、b為常數(shù)。

利用SPSS 18擬合得出所有形式模型的參數(shù)，對(duì)于每個(gè)模型，根據(jù)該研究的實(shí)測(cè)風(fēng)速和實(shí)測(cè)影響因子的數(shù)值，計(jì)算得出風(fēng)因子預(yù)測(cè)值，按式（1）、（2）計(jì)算得出各模型的平均絕對(duì)誤差（MAE）和平均相對(duì)誤差（MRE），再對(duì)不同模型的誤差進(jìn)行多重比較，以確定各結(jié)果間的差異是否顯著[5]。

式中，Yi和Yj分別為該試驗(yàn)計(jì)算的風(fēng)因子值和由上述模型計(jì)算的風(fēng)因子值；n為點(diǎn)燒次數(shù)。對(duì)比不同形式的風(fēng)因子模型預(yù)測(cè)誤差，分析各模型的預(yù)測(cè)精度及各結(jié)構(gòu)因子對(duì)風(fēng)因子模型精度的貢獻(xiàn)大小。以上統(tǒng)計(jì)分析用Office 2003完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 有風(fēng)條件下紅松針葉床層火焰長(zhǎng)度和床層特征統(tǒng)計(jì)

表1為100次點(diǎn)燒試驗(yàn)的基本情況，其中紅松針葉床層林火火焰長(zhǎng)度為24.5～132.0 cm，平均值為59.4 cm，從75%的區(qū)間值觀察，多數(shù)紅松針葉點(diǎn)燒試驗(yàn)的火焰長(zhǎng)度低于72.1 cm。從75%的區(qū)間值觀察風(fēng)速數(shù)值，風(fēng)速多數(shù)低于2.8 m/s，當(dāng)風(fēng)速高于3.0 m/s時(shí)，火焰長(zhǎng)度往往會(huì)急劇上升，火焰長(zhǎng)度數(shù)值可達(dá)平均值的2倍以上，測(cè)量時(shí)會(huì)使面部產(chǎn)生明顯灼熱感，可見風(fēng)速對(duì)火焰強(qiáng)度的影響之大。

在風(fēng)速為0.90～4.60 m/s的條件下，100次點(diǎn)燒試驗(yàn)中有13次無法持續(xù)燃燒，13次無法持續(xù)燃燒的試驗(yàn)均為含水率高于20%或載量為4 t/hm2的難燃床層，該類床層即便調(diào)整風(fēng)速也難以使其持續(xù)燃燒。

2.2 預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析

可燃物壓縮比、載量、高度、含水率對(duì)火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子影響的方差分析結(jié)果表明，可燃物壓縮比、含水率對(duì)火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子影響顯著（P<0.05），載量和床層高度對(duì)火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子影響則不顯著（P>0.05）。因此，在多因子模型中，選用的結(jié)構(gòu)因子為可燃物壓縮比和可燃物含水率。

表2給出了火焰長(zhǎng)度單因子、多因子模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)和誤差。根據(jù)之前的分析，可燃物壓縮比、可燃物含水率對(duì)火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子模型存在影響，因此在多因子模型建模過程中引入了這2項(xiàng)影響因子，同時(shí)建立了只含風(fēng)因子的單因子模型，對(duì)兩者間的預(yù)測(cè)差異進(jìn)行比較，最終選擇出最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型。從表2中決定系數(shù)與MAE上看，2個(gè)單因子模型預(yù)測(cè)效果一般，誤差普遍高于含可燃物床層結(jié)構(gòu)因子的多因子模型，但冪函數(shù)形式的單因子模型與多因子模型的預(yù)測(cè)誤差較為接近，MAE誤差在0.170左右，MRE低于10%。含結(jié)構(gòu)因子的多因子模型預(yù)測(cè)結(jié)果與單因子模型相比較效果普遍有所提高，在模型結(jié)構(gòu)相同的情況下，可燃物壓縮比對(duì)火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子的影響高于可燃物含水率。模型形式方面，加式模型與乘式模型效果相差并不明顯。整體看，含2種可燃物結(jié)構(gòu)因子的乘式模型與含可燃物壓縮比的加式模型預(yù)測(cè)效果最好，由于乘式模型相對(duì)于加式模型在機(jī)理上更易于理解[6]，因此選擇7號(hào)模型作為最佳預(yù)測(cè)模型，該模型MAE在0.16左右，MRE低于10%。

圖1為最佳預(yù)測(cè)模型的風(fēng)因子預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的對(duì)比情況。從圖1可見，散點(diǎn)整體均勻分布在中線兩側(cè)，模型在風(fēng)因子小于2時(shí)預(yù)測(cè)略有偏高，隨著風(fēng)速增大，當(dāng)風(fēng)因子超過2.1時(shí)，該模型預(yù)測(cè)明顯偏低。由此可見，火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子預(yù)測(cè)模型存在風(fēng)速閾值的問題，即在低于和高于閾值的2個(gè)方向應(yīng)采用不同的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，隨著風(fēng)速超出該研究的風(fēng)速范圍，是否還存在其他風(fēng)速閾值有待進(jìn)一步研究。

從圖1可以看出，火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子預(yù)測(cè)模型存在某一閾值，相對(duì)應(yīng)的火強(qiáng)度風(fēng)因子模型亦同樣存在該閾值，即低于和高于風(fēng)速閾值的2個(gè)方向應(yīng)采用不同的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，該閾值的準(zhǔn)確值需要更多的針對(duì)性點(diǎn)燒試驗(yàn)才能得以確定，隨著風(fēng)速的提高是否還有其他閾值的存在，還需進(jìn)一步研究。

2.3 風(fēng)速對(duì)火強(qiáng)度影響的預(yù)測(cè)模型

由火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子模型轉(zhuǎn)換為火強(qiáng)度風(fēng)因子模型，只需將最佳預(yù)測(cè)模型（7號(hào)模型）帶入公式（1）中。式（1）可視為無風(fēng)時(shí)的火強(qiáng)度，帶入火焰長(zhǎng)度風(fēng)因子模型后的式（1）可視為有風(fēng)時(shí)的火強(qiáng)度，即式（3）。最終的火強(qiáng)度風(fēng)因子模型為式（4）。

3 結(jié)論與討論

（1）當(dāng)風(fēng)速在0.9～4.6 m/s時(shí)，紅松針葉床層的火強(qiáng)度風(fēng)因子為1.769～6.708。預(yù)測(cè)效果最好的紅松針葉床層火焰強(qiáng)度風(fēng)因子模型為ΦI=IwI=4.716U0.561β0.217·M-0.033，其平均絕對(duì)誤差與平均相對(duì)誤差均低于其他形式模型。

（2）火焰強(qiáng)度風(fēng)因子模型預(yù)測(cè)精度的規(guī)律表明，只含風(fēng)因子的單因子模型預(yù)測(cè)精度最低，引入對(duì)火強(qiáng)度有影響的可燃物結(jié)構(gòu)因子可以提高模型的預(yù)測(cè)精度，且可燃物床層壓縮比對(duì)模型的精度貢獻(xiàn)高于可燃物含水率。理論上來說，同時(shí)引入2個(gè)因子的模型預(yù)測(cè)精度應(yīng)為最佳，且機(jī)理上更易理解的乘式模型預(yù)測(cè)精度應(yīng)高于加式模型，但表2中的5號(hào)加式模型與最佳模型預(yù)測(cè)結(jié)果接近甚至更低，這可能與點(diǎn)燒次數(shù)不足且數(shù)據(jù)結(jié)果恰好與該形式模型擬合效果更好有關(guān)。隨著后續(xù)研究繼續(xù)積累點(diǎn)燒數(shù)據(jù)，該類情況是否會(huì)有所改善還需進(jìn)一步觀察。

（3）在火焰強(qiáng)度風(fēng)因子模型的實(shí)際應(yīng)用中，由于野外可燃物的自身屬性往往難以準(zhǔn)確估算，且加入可燃物結(jié)構(gòu)因子的模型精度提高比例不大，同時(shí)考慮野外實(shí)際火情的不確定性，因此實(shí)際應(yīng)用中也可不考慮結(jié)構(gòu)因子的影響，而直接采用只含風(fēng)速的冪函數(shù)形式單因子模型（表2中的2號(hào)模型）來估計(jì)風(fēng)對(duì)火強(qiáng)度的影響。

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