大兴安岭呼中林区森林死可燃物载量及其影响因子

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黑龙江大兴安岭主要树种燃烧性及理化性质的实验分析

黑龙江大兴安岭主要树种燃烧性及理化性质的实验分析
单延龙;李华;其其格
【期刊名称】《火灾科学》
【年(卷),期】2003(012)002
【摘要】森林可燃物的燃烧性和理化性质取决于构成森林的树种.该文对黑龙江省大兴安岭16个树种着火特性和成分进行了测定,分析了树种之间及树叶、小枝和皮之间在这些指标上差别,得出了反映树种之间及结构之间的一些规律,并对发热量影响因子进行了分析,建立了回归方程.这些为研究森林着火、蔓延、能量释放、火强度测算及防火树种筛选提供依据.
【总页数】5页(P74-78)
【作者】单延龙;李华;其其格
【作者单位】北华大学林学院,吉林,吉林市,132013;黑龙江大兴安岭林科所,加格达奇,165000;北华大学林学院,吉林,吉林市,132013
【正文语种】中文
【中图分类】TQ038.1
【相关文献】
1.黑龙江省主要草本可燃物燃烧性分析:Ⅱ燃烧性综合评价 [J], 王小雪;彭徐剑;胡海清
2.大兴安岭主要树种死可燃物含水率的实验分析 [J], 单延龙;关山;李晶;孙靖松;张译文
3.天山中部林区主要树种理化性质及燃烧性分析 [J], 梁瀛;张思玉;努尔古丽;张毓
涛;程平
4.大兴安岭主要树种的燃烧性和火性状的Fuzzy的综合排序 [J], 顾凤岐;王世江
5.内蒙古大兴安岭主要乔灌树种理化性质及抗火性研究 [J], 张恒;敖子琦;乌日汉;甄雅星;萨如拉
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1980—2005年大兴安岭森林火灾灌木,草本和地被物烟气释放量的估算

第!"卷第#期$%#%年#月林业科学&’()*+(,&(-.,)&(*(’,)./01!"，*/1#2345，$%#%#67%—$%%8年大兴安岭森林火灾灌木、草本和地被物烟气释放量的估算!郭福涛9胡海清9彭徐剑（东北林业大学林学院9哈尔滨#8%%!%）摘9要：9应用排放因子法，对大兴安岭林区#67%—$%%8年间森林火灾中不同林型下灌木、草本和地被物层气体释放量进行估算。

结果表明：大兴安岭$8年间森林火灾灌木、草本和地被物层’:$，’:，’;<=，*:，&:$的释放量分别为$81%!>#%"，81?$>#%"，%1$#>#%"，%1%6>#%"和%1$!>#%"@。

其中白桦A 落叶松林、白桦A 杜鹃林和蒙古栎A 胡枝子林是气体释放量较多的林型，约占总排放量的?%B 以上。

此外大兴安岭林区森林火灾&:$和*:的释放量可达到我国总生物质燃烧释放量的8%B 左右，其释放量与农业上备受关注的秸秆燃烧相当。

关键词：9大兴安岭；灌木；草本；地被物；排放因子中图分类号：&?"$1$999文献标识码：,999文章编号：#%%#A ?!77（$%#%）%#A %%?7A %"收稿日期：$%%7A %"A %$。

基金项目：国家科技支撑计划（$%%7C,D68C#%），林业公益性行业科研专项（$%%7%!%%$），黑龙江省科技计划（E,%6C$%#A %"）。

!胡海清为通讯作者。

!"#$%&#$’(’)*&"+",+-+&"+.)/’%01/23"，4+/3"&(.5$##+/"5&6+/’)7$))+/+(#8’/+"#96:+"$(7&;$(<’&(=’2(#&$("368’/+"#8$/+")/’%>?@A #’BAACEF/GF@3/9<F <3HIH4J9KL4J MFNH34（!"#$$%$&’$()*+(,，-$(+#).*+’$()*+(,/012)(*1+,9 3.(410#8%%!%）D3"#/&E#：9C=FOH4J @PL LQHOOH/4R3S@/T （)G ）QL@P/U ，@PHO V3VLT LO@HQ3@LU @PL J3OLO TL0L3OLU RT/Q OPTFWO ，PLTW3JLO 34U 0H@@LTO 03=LT WL@XLL4UHRRLTL4@R/TLO@@=VL H4D3;H4’34Y/F4@3H4O UFTH4J R/TLO@RHTLO RT/Q #67%@/$%%81+PL TLOF0@OP/XLU @P3@@PL 3Q/F4@O /R ’:$，’:，’5<,，*:34U &:$TL0L3OLU RT/Q OPTFWO ，PLTW3JLO 34U 0H@@LTO 03=LT XLTL $81%!>#%"，81?$>#%"，%1$#>#%"，%1%6>#%"34U %1$!>#%"@TLOVLS@HZL0=56)+7%.8%.+,8#,%%.9:.(15;<)%1011，6)+7%.8%.+,8#,%%.9=#$>$>)0>($0*1<*1134U ?7)("7*<$0;$%1".9:)*8)>1@.41"$%$(XLTL @PL Q3H4R/TLO@@=VL R/T TL0L3OH4J @PL J3OLO ，3SS/F4@H4J R/T Q/TL @P34OLZL4@=VLTSL4@/R @/@30TL0L3OL5,UUH@H/4300=，@PL 3Q/F4@/R &:$34U *:TL0L3OLU RT/Q D3;H4’34Y/F4@3H4O X/F0U Q3[L FV RHR@=VLTSL4@/R WH/Q3OO RFL0O H4’PH43，H@X3O 30Q/O@@PL O3QL IF34@H@=3O @PL ST/V TLOHUFLO @P3@3TL L;@L4OHZL0=S/4SLT4LU H43JTHSF0@FTL RHL0U5F+6G’/."：9D3;H4J ’34Y/F4@3H4O ；OPTFW ；PLTW3JL ；0H@@LT ；LQHOOH/4R3S@/T99森林火灾产生的各种痕量气体作为影响温室效应的一种重要因子，越来越受到广大学者的关注（蒋延玲等，$%%#；康惠宁等，#66"；刘国华等，$%%%；王效科等，$%%#；吴仲民等，#667；周玉荣等，$%%%）。

大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型

东北林业大学学报JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITY Vol.44No.3 Mar.2021第49卷第3期2021年3月大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型1)张冉张兴龙胡海清曲智林(东北林业大学,哈尔滨,150044)(赣州市林业产业发展管理局)(东北林业大学)摘要准确预测森林细小死可燃物含水率对提高森林和草原火险预测精度具有重要的科学意义。

以大兴安岭林区兴安落叶松-白桦(Larix gmelinii-Betula platyphylla)混交林、兴安落叶松林(Larix gmelinii)、蒙古栎林(Quercus mongolica)和草甸细小死可燃物为研究对象,确定影响林內t时刻可燃物含水率变化率的影响因子(林外U1时刻的气温变化率、相对湿度变化率和累计降水量变化率)，根据统计回归理论建立细小死可燃物含水率变化率模型，进而构建大兴安岭林区典型森林和草甸细小死可燃物含水率预测模型。

结果表明：兴安落叶松-白桦林混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林和草甸细小死可燃物含水率预测模型准确率分别为914%、90.4%、91.4%和81.4%(相对误差不超过5%),可燃物含水率预测模型预测效果良好，模型具有较好的实用性，可为大兴安岭林区的森林火险预警提供理论和技术支持。

关键词大兴安岭；可燃物；含水率；模型分类号S762.1Moisture Content Prediction Model of Fine Dead Fuel in Typical Forest and Meadows in Daxing'an Mountains// Zhang Ran(Northeast Forestry University，Harhin150040,P.R.China)；Zhang Xingloog(Ganzhoo Forestry Industry Development Administration Burean)；Hu Haiqing，Qu Zhi0n(Northeast Forestry University)//Joornal of Northeast Forestry UnVehity,2021,49(3):76-80.T is of great scientific sinnificance tr accurately predict the finedean fuel moisture cogeet in forest and grass foe improving the preeiction accuracy of forest and grassland fire risk.With the fineaean fuel in the Larin gmelinii-Butula platyphylla mixied forest,L.gmelinii forest,Quercus mongolica forest and swamp meadows in the Daxing，an Mountains, by the correlation theory,the inCueece factors of the rate of change of the moisture conteet of fige dead fuel at the tinie in the forest we r e de t e rmige S as the tempe r ature change rate,the relativ e humidity change rate and the cemulative rainfall change rate at the1:1X0outsid e the foresh By the statistical regre s s icrn the o ry,we e s tablish e S a mod e a for the change rate of moistureof dead frel,a nd then constructed a prediction model for the moistureof dead fiiel in each typicd forests and swamp meaSows.With the tesi date of the plots ,the acchracy vales of the predictive of moistureof the three typical forests(L.gmelinii-B.platyphylla mixed foresi,L.gmelinii foresi,Q.mongolica foa-est)and swamp meadows were91.1%,99.4%,91.4%and81.4%(relative error not exceeding5%),respechvelp,indicanng the use of the(30060X00theory te conserct combustibles.The moisture contexi preXiction model is feasible and hie11x101has poo P practicanilitp,and d can provide1:6001110x1support for the forest U io prediction in the Daxing'an Mouutams area.Keywonis Daxine*an mountains；Fuel;Moisture context；Model细小死可燃物通常被定义为直径小于25.4mm 森林和草原可燃物,细小死可燃物含水率被认为是进行森林和草原火险等级预测预报中重要的指标之一。

不同强度火干扰对兴安落叶松林可燃物载量的影响

关键词：火干扰；可燃物载量；兴安落叶松林
中图分类号：Ｓ７６２．１
文献标识码：Ａ
文章编号：１００１ — ００５Ｘ（２０１３）０５— ００２４— ０５
ＴｈｅＩｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆＤｉｆｅｒｅｎｔＦｉｒｅＩｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓｏｎＦｏｒｅｓｔＦｕｅｌ
（东北林业大学林学院，哈尔滨１５００４０）
摘
要：火因子是森林生态系统重要的干扰因子，对森林生态系统的结构和功能具有重要影响。定量评价不同强度火
干扰下森林可燃物载量的影响对于理解火因子在生态系统中的作用具有重要意义。选择２００６年松岭大火火烧迹地，通过野外调查和室内数据分析相结合的方法定量研究不同强度火烧干扰后兴安落叶松林可燃物栽量的变化。结果表明：兴安落叶
松林在轻度、中度和重度火干扰后森林可燃物载量分别减少了２５．１０％、３８．６７％和５４．６７％。其中，在轻度、中度和重度火干扰后兴安落叶松林灌木层可燃物消耗量分别为０．５８ｔ／ｈｍ、０．６９ｔ／ｈｍ和０．４４ｔ／ｈｍ；乔木层可燃物分别减少了１８．２４ｔ／ｈｍ、２８．２４ｔ／ｈｍ和４０．０１ｔ／ｈｍ；１ｈ时滞可燃物分别减少０．３３ｔ／ｈｍ、０．２２ｔ／ｈｍ和０．４６ｔ／ｈｍ；在轻度和重度火干扰后兴安落叶松林ｌＯｈ时滞可燃物分别增加了０．１４ｔ／ｈｍ和０．１５ｔ／ｈｍ，中度火干扰后减少了０．０４ｔ／ｈｍ；１００ｈ时滞可燃物在轻度、中度和重度火干扰后分别增加了０．５６ｔ／ｈｍ、０．３７ｔ／ｈｍ和０．９９ｔ／ｈｍ。重度火干扰对林地可燃物载量影向最大，轻度火干扰影响最小，中度火干扰介于两者之间。

大兴安岭三种森林类型地表可燃物燃烧气体排放量的研究

大兴安岭三种森林类型地表可燃物燃烧气体排放量的研究李玉昆;邓光瑞
【期刊名称】《林业科技》
【年(卷),期】2006(31)6
【摘要】以大兴安岭林区兴安落叶松林、樟子松林和杨桦林中的草本、枯枝和半分解层为研究对象,采取外业调查取样及室内控制环境燃烧实验相结合的方法,分析了不同林型、不同可燃物燃烧过程CO2、CO、CxHy、NO和SO2释放量的差异.结果表明,草本燃烧CO2排放量阔叶林(杨桦林)大于针叶林(兴安落叶松林、樟子松),针叶林(兴安落叶松林、樟子松)枯枝CO2排放量大于阔叶林(杨桦林),而半分解层兴安落叶松林CO2排放量大于杨桦林和樟子松林.兴安落叶松林半分解层除NO 释放量以外,其它四种气体与草本、枯枝无显著的差异.
【总页数】4页(P28-31)
【作者】李玉昆;邓光瑞
【作者单位】东北林业大学林学院,黑龙江,哈尔滨,150040;黑龙江省绥化林业技工学校,绥化,152061;东北林业大学林学院,黑龙江,哈尔滨,150040
【正文语种】中文
【中图分类】S7
【相关文献】
1.大兴安岭南部主要林分地表可燃物负荷量及其影响因子研究 [J], 周涧青;刘晓东;郭怀文
2.华山松纯林地表可燃物的潜在燃烧火行为研究 [J], 王秋华; 李晓娜; 叶彪; 龙腾腾; 闫想想; 李世友; 董入云
3.昆明周边主要林型地表可燃物的燃烧特性研究 [J], 闫想想;王秋华;李晓娜;龙腾腾;叶彪;陈启良;张文文
4.内蒙古大兴安岭典型林分地表死可燃物燃烧性 [J], 张恒;候晓佳;张秋良
5.长白山6种主要森林类型地表凋落物燃烧性实验研究 [J], 辛颖;高飞飞;王新然因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

大兴安岭主要树种死可燃物含水率的实验分析

大兴安岭主要树种死可燃物含水率的实验分析单延龙1，关山2，李晶3，孙靖松1，张译文1【摘要】摘要:对大兴安岭16种乔木和灌木凋落的树叶、小枝和树皮含水率进行实验分析，结果表明:凋落的树叶、小枝和树皮的风干含水率差别不大，凋落的树叶与小枝的绝干含水率差异也不显著，但树皮与树叶和小枝的绝干含水率有显著差异;凋落的树叶、小枝和树皮风干含水率和绝干含水率无显著相关，这说明在分析抗火性时风干含水率和绝干含水率都要考虑进去;所选的16种树种的风干含水率和绝干含水率不存在差异，因此，在分析树种之间凋落的树叶、小枝和树皮抗火性差别时可以不考虑风干含水率和绝干含水率.【期刊名称】北华大学学报（自然科学版）【年(卷),期】2014(015)002【总页数】5【关键词】关键词:大兴安岭;死可燃物;风干含水率;绝干含水率;方差分析森林可燃物是林火发生的物质基础和首要条件［1］，而森林地表死可燃物含水率是决定林火行为参数不可缺少的一个重要因子，直接影响可燃物着火的难易程度［2］，间接影响火强度、火蔓延速度［3-5］，是确定计划火烧、实施营林用火和进行森林可燃物管理的主要依据［6］.含水率有很多表示方法［7］，其中风干含水率和绝干含水率是重要的指标，是进行树种抗火性研究的主要指标.大兴安岭林区是我国森林火灾的高发区，年均森林过火面积居全国之首，是火灾危险最严重的地区［8］.因此，本文针对大兴安岭主要树种凋落的树叶、小枝和树皮的风干含水率和绝干含水率展开分析研究.1 材料来源分别在大兴安岭十八站、塔河、加格达奇等地采集凋落的树叶、小枝和树皮的样品，样品来自16种乔木和灌木.2 试验方法1)风干含水率.将野外采集的样品置于实验室常温下数日，风干后称重，可利用下面的公式计算出风干含水率:式中:W1为样品质量;W2为样品风干后质量.2)绝干含水率.将野外采集的样品置入105℃恒温箱内，12 h取出称其质量(W 绝干)，W绝干需至恒重，利用下式计算绝干含水率:各树种树叶、小枝、树皮含水率测定结果见表1.3 结果与分析3.1 树叶、小枝和树皮含水率多元方差分析3.1.1 含水率假设检验多元方差前提假设的检验结果见表2、表3.表2中Box检验的统计量P=0.548＞0.05，因此可以进行多元方差分析;表3中风干含水率与绝干含水率的Levene检验统计量分别为P=0.107和P=0.979，均大于0.05，因此满足方差齐性要求，可以进行方差分析.3.1.2 多元方差分析的描述性结果多元方差分析的描述性结果见表4.表4中包含了树叶、小枝和树皮风干含水率与绝干含水率的均值与标准差.3.1.3 多元方差分析表5中对模型截距项的4种检验方法检验统计量P＜0.001，说明当自变量取值为0时因变量的值不为0，也就是说，不分树种部位的风干含水率和绝干含水率的得分不为0.对树种部位的检验统计量P＜0.05，说明3组被试的含水率有显著差异，但尚不清楚是哪个因变量有差异，需要进一步检验.由于表5表明各组的总体均数向量不等，即自变量对因变量确实产生了影响，因此需要进一步分析自变量究竟对哪些因变量有影响，可以通过对各因变量分别进行单因素方差分析进行检验，其结果见表6.从树种部位一栏可以发现:风干含水率的显著性水平P=0.434＞0.05，不显著;绝干含水率的显著性水平P=0.002 ＜0.01，比较显著.综合表4、表5和表6可知:树种部位的3个水平(树叶、小枝和树皮)对风干含水率的影响没有显著性差异，树种部位对风干含水率差异的解释能力为0.036，说明凋落的树叶、小枝和树皮风干含水率差别不大;树种部位的3个水平(树叶、小枝和树皮)对绝干含水率的影响有显著性差异，树种部位对绝干含水率差异的解释能力为0.238.3.1.4 树叶、小枝和树皮绝干含水率的事后检验由于树叶、小枝和树皮绝干含水率样本的数量相同，因此采用Bonferroni法进行绝干含水率事后检验，结果见表7(*表均值差的显著性水平为0.05)，见图1.由表7和图1可以看出:树叶与小枝的绝干含水率差异不显著，P=1.000＞0.05;树叶与树皮之间的绝干含水率差异极显著，P=0.004＜0.01;小枝与树皮的绝干含水率有显著差异，P=0.011＜0.05.单从绝干含水率角度考虑，树皮比较易燃，但综合考虑(例如表面积体积比)小枝和树叶还是比树皮容易燃烧.3.2 树种含水率非参数检验分析树种含水率方差齐性检验结果见表8.表8中风干含水率与绝干含水率的Levene检验统计量分别为P=0.003和P=0.022，均小于0.05，因此不满足方差齐性要求，不可以进行方差分析，所以树种含水率采用非参数检验分析.本文采用独立样本Kruskal-Wallis检验，检验结果见表9.风干含水率和绝干含水率检验结果差异不显著，风干含水率P=0.074＞0.05，绝干含水率P=0.196＞0.05，所以风干含水率和绝干含水率在各树种的分布不存在差异，也就是说各树种的风干含水率和绝干含水率不存在差异.3.3 风干含水率和绝干含水率相关分析从表10可以看出:显著性P=0.113＞0.05，风干含水率和绝干含水率无显著相关，这说明在分析抗火性指标时，风干含水率和绝干含水率都要考虑进去.4 结论凋落的树叶、小枝和树皮的风干含水率差别不大，凋落的树叶与小枝的绝干含水率差异也不显著，但树皮与树叶和小枝的绝干含水率有显著差异.单从绝干含水率角度考虑，树皮比较易燃，但综合考虑(例如表面积体积比)可知:小枝和树叶还是比树皮容易燃烧.通过非参数检验分析可知:所选的16种树种的风干含水率和绝干含水率不存在差异，也就是说在分析树种之间凋落的树叶、小枝和树皮抗火性差别时可以不考虑风干含水率和绝干含水率.另外，凋落的树叶、小枝和树皮风干含水率和绝干含水率无显著相关，这说明在分析抗火性指标时风干含水率和绝干含水率必须都要考虑进去.参考文献:［1］田甜，邸雪颖.森林地表可燃物含水率变化机理及影响因子研究概述［J］.森林工程，2013，29(2):21-25，142.［2］胡海清.大兴安岭主要森林可燃物理化性质测定与分析［J］.森林防火，1995(1):27-3l.［3］单延龙，张敏，于永波，等.森林可燃物研究现状及发展趋势［J］.北华大学学报:自然科学版，2004，5(3):264-269.［4］ Castro F X，Tudela A，Sebastià M T.Modeling Moisture Content in Shrubs to Predict Fire Risk in Catalonia(Spain)［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2003，116(1-2):49-59.［5］单延龙.大兴安岭森林可燃物的研究［D］.哈尔滨:东北林业大学，2003.［6］ Taylor A H，Skinner C N.Fire History and Landscape Dynamics in a Late-Successional Reserve，Klamath Mountains，California，USA ［J］.Forest Ecology and Management，1998，111(2-3):285-301.［7］胡海清.林火生态与管理［M］.北京:中国林业出版社，2005.［8］袁启光，张同智.大兴安岭林区可燃物含水量变化分析及预报方法研究［J］.林业勘查设计，2010(3):39-4l.【责任编辑:郭伟】DOI:10.11713/j.issn.1009-4822.2014.02.026基金项目:吉林省科技发展计划项目(20100582，20121820);吉林省教育厅科学技术研究项目(2013158);吉林省林业厅林业科研项目(2013-007);国家留学基金项目;教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0726).。

【国家自然科学基金】_大兴安岭林区_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

推荐指数 10 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
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2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词载量空间格局相关分析死可燃物森林大兴安岭地表死可燃物地统计回归分析呼中林区可燃物载荷量
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大兴安岭森林火险影响因子及综合指标预报方法

【作者简介】吴树森（１９６３一），男，四川剑阁人，漠河县气象局工程师。
・
ｌ７・
一
般不会发生火灾，即使发生，也会大大降低火势或使火
火险天气并起火，极易形成燎原之势，酿成大灾。
四、雷击火成为发生森林火灾的主导因素
【摘
要】影响森林火险、火情和火灾的因素是多方面的。气象因子是发生森林火灾的重要条件。可燃物是
森林燃烧的基础，雷电所引发的雷击火已成为主要火因。通过对气象因子、雷暴天气、可燃物特性和物候期的分析，采用多因子综合指标法，进行模糊数学计算，模拟出一种综合森林火险趋势预报预测方法，为森林防火提供
电直接击到地面具备燃烧条件的可燃物，而引起地表火、
一
、
引言
化直接影响森林可燃物的含水量和燃烧程度。可燃物和火源可以进行人为控制，而火险天气可进行预测预报。根据
森林火灾是自然火源或人为火源引起的森林燃烧和
蔓延度造成相应危害的一种现象。众多气象和防火专家对
森林火险、火灾及其影响因子进行了广泛的研究。一些
夏季雷击火“ ７．２８ ” 大火ｆ１１１ ’ ２０１０年６月２６日呼中林区发生
多起雷击火。从雷击火上升趋势来看［１２－１５１，在森林火险预测方面应充分考虑雷暴等自然因素。
二、发生森林火灾气象因素
火险天气是发生森林火灾的重要条件，天气条件的变

大兴安岭林区火灾特征及影响因子

测预防火灾发生、减小火灾损失起到了重要作用。森林火灾发生的三个必备条件为森林可燃物、火险天气和火源。针对目前中国森林火险预报预测多采用气象因子综合的影响而忽略森林可燃物及火源的影响，本文试图以森林火灾频发林区且气候变化较为剧烈的黑龙江省大兴安岭林区为研究对象，分析森林火灾成灾三要素特征，探讨森林火灾发生发展的特征及其影响因子，以为森林火灾的预防与预警提供参考。
的发生呈逐年上升趋势（图１）。
地、荒滩范围内，没有造成林木损失的荒火及荒地过
１０］。火面积不统计在内［
图１１９７０ —２００６年大兴安岭林区火灾年变化
１９７０ —２００６年，大兴安岭林区过火次数最多的月份是６月，其次是５月；过火面积最大的月份是５月，其次是９月（图２）。在季节变化上，由于大兴安
收稿日期：２００８－１２－３１；修订日期：２００９－０４－１０。基金项目：公益性行业（气象）科研专项经费项目（ＧＹＨＹ２００７０６０２１）资助。作者简介：于文颖，女，１９７８年生，助理研究员，主要从事水汽通量等方面研究，Ｅｍａｉｌ：ｙｗｙｙｗｙ２００００＠１６３ｃｏｍ。通信作者：周广胜，Ｅｍａｉｌ：ｇｓｚｈｏｕ＠ｉｂｃａｓａｃｃｎ。
１１－１４］形成了森林燃烧的基本条件［。基于收集的大
兴安岭地区气象数据和森林火灾数据，分析１９７０ — ２００６年大兴安岭林区与森林火灾密切相关的气候指标；进而采用单因子分析和逐步回归分析法，分析该地区森林火灾的变化特征及气候因子对该林区森林火灾的影响。可燃物的类型及其含水率等是发生森林火灾的物质基础。

大兴安岭地区森林火灾和气象因子相关性研究

Vol. 46 No. 1Jan. 2021第46卷第1期2 0 2 1年1月林业科技FORESTRY SCIENCE & TECHNOLOGYDOI : 10. 19750/j. cnki. 1001 -9499. 2021. 01. 016大兴安岭地区森林火灾和气象因子相关性研究蔡恒明1魏航1陈圣东”（1. 93220部队，黑龙江哈尔滨150041; 2.黑龙江省应急救援保障中心，黑龙江哈尔滨150001）摘要：根据大兴安岭地区1990-2012年森林火灾（简称林火）数据信息，选择对林火发生影响较大的温度、最高温度、降水量、风速、相对湿度和当日最低湿度6个气象因子，分析了气象因子和林火发生的相关关系，为林火预防提供参考。

关键词：林火；气象因子；大兴安岭中图分类号：S 762. 1文献标识码：A 森林火灾（简称林火）的发生和森林植被类型、火源以及环境条件息息相关,一般情况下，森林植被类型和火源相对比较稳定，环境条件主要是气象条件变化比较大，在林火发生、发展中起着重要作用⑴。

因此，采用气象因子研究林火发生的规律,可以帮助政府有关部门评估火灾风险，并有序开展林火防范工作。

本文分析了大兴安岭地区23年的林火变化规律，并对该地区林火次数和气象因子的相关性进行研究，以期为政府部门提供参考, 减少因火灾导致的经济损失和人员伤亡。

1材料与方法1. 1研究区域概况大兴安岭地区位于黑龙江省西北部，总体呈西北-东南走向，东接小兴安岭,西临呼伦贝尔草原, 南达松嫩平原，北靠黑龙江流域，平均海拔573 m, 森林面积广阔,植被以针叶林为主,森林覆盖率达80.95%,是我国重点火险区之一UM 。

该地区属于寒温带大陆性季风气候，四季分明,全年平均气温-3 °C ，平均降水量为460 mm,日照在2 600 h 以上。

每年春季及秋季,植物干枯,气温相对较高,风速大,是森林火灾多发且林火容易蔓延的季节⑸。

呼中林区火烧迹地遥感提取及林火烈度的空间分析

呼中林区火烧迹地遥感提取及林火烈度的空间分析李明泽;康祥瑞;范文义【摘要】[目的]利用Landsat TM影像,采用遥感指数构建决策树分类模型,提出一种识别火烧迹地面积与林火烈度分析的新方法,并结合坡度、坡向、海拔等地形因子对过火区域火烈度的空间分布进行科学系统的分析研究,为大兴安岭地区森林防火和林火管理提供一定的理论依据和数据支持.[方法]以大兴安岭地区呼中林区为研究区,以2010年9月火后TM影像以及2007年9月火前TM影像为基础数据,以DEM影像、林相图为辅助数据,利用NDVI、NDSWIR、MNDWI和dNBR等遥感指数构建决策树分类模型,对呼中林区2010年10场火烧迹地进行识别,根据dNBR阈值法将过火区域火烈度分为4级,并利用Arcgis软件将火烈度图分别与坡度、坡向、海拔图叠加分析.[结果]利用决策树分类模型所提取火烧迹地面积的分类总体精度和Kappa系数分别为97.97％和0.943 2,与平行六面体法和ISODATA 法的分类的精度相比分别提高了7.56％和17.32％,Kappa系数也相应提高.决策树模型提取火烧迹地的制图精度和用户精度分别为97.51％和97.54％,而平行六面体分类法分别为90.43％和96.52％,ISODATA法分别为94.35％和95.68％.利用dNBR阈值法将已提取的过火区林火烈度分为:未过火、轻度火烧、中度火烧、重度火烧4个级别,其中中度火烧和重度火烧分别占总过火面积的46.6％和33.2％.叠加分析后,海拔在1 000～1 500 m的地区过火面积共4 177 hm2,占总过火面积的64.4％.Ⅲ级坡(6°～15.)过火面积最大,占总过火面积的45.9％.南坡过火面积最大,为1 391 hm2,约占总过火面积的21.4％.[结论]本文所使用的决策树分类模型能够准确地识别过火区域,在精度上相较平行六面体法与ISODATA法有显著提高,且过火面积也更接近目视解译判读所得到的过火面积,精度均达到82％以上.dNBR阈值法可将过火区域火烈度分为4个等级,结果表明过火区域中度火烧和重度火烧占总过火面积的比重较大,林火烈度与海拔、坡度、坡向之间存在一定相关关系.%[Objective] This paper puts forward a new method for identifying burned areas and fire intensity by using Landsat TM images and RS indices to construct the decision tree classification model.In combination with topographic factors such as slope,aspect and elevation the spatial distribution of fire severity was scientifically and systematically analyzed in this study to provide theoretical basis and data support for forest fire prevention and management in Daxing'anling Mountains.[Method] In this paper,Huzhong region of the Daxing'anling Mountains was targeted.TM images of post-fires in September 2010 and September 2007 were taken as the basic data,and DEM images and forest type maps were used as the auxiliary data.The NDVI,NDSWIR,MNDWI,dNBR and other RS indices were employed to build a decision tree classification model which then was used to identify ten burned areas of Huzhong in 2010.Fire severity was divided into four classes according to the threshold value of dNBR,and the Arcgis software was used to do an overlaying analysis on the fire severity map with slope,aspect,elevation.[Result] The overall accuracy and Kappa coefficient of the decision tree classification were 97.97％ and 0.943pared with the Parallelepiped method and ISODATA method,the total classification accuracy was increased by 7.56％ and17.32％,respectively.The Kappa coefficient was also increased.In the decision tree method,the producer's accuracy and user's accuracy were 97.51％ and 97.54％,the Parallelepiped method were 90.43％ and96.52％,and the ISODATA method were 94.35％ and 95.68％.Fire severitywas divided into four classes according to the threshold ofdNBR:unburned,low,moderate and high.Moderate severity burned area accounted for 46.6％ of the total,and high severity burned area was33.2％.After overlaying analysis,64.4％ (4 177 hm2) of burned area located at the elevations from 1 000 m to 1 500 m,and 45.9％of burned area located at level Ⅲ slope (6°-15 °).The burned area at the southern slope occupied 21.4％ (1 391 hm2)of the total.[Conclusion] The decision tree classification model presented in this paper could identify burned areas accurately and the total classification accuracy was higher than the parallelepiped method and ISODATA method,and the burned area is closer to the method of visual interpretation.Moderate and high severity burned areas occupied most of the total burned areas,and there were some relations between the burn severity and slope,aspect,elevation.【期刊名称】《林业科学》【年(卷),期】2017(053)003【总页数】12页(P163-174)【关键词】火烧迹地;决策树分类;林火烈度;过火面积;dNBR【作者】李明泽;康祥瑞;范文义【作者单位】东北林业大学林学院哈尔滨150040;东北林业大学林学院哈尔滨150040;东北林业大学林学院哈尔滨150040【正文语种】中文【中图分类】S762森林火灾在森林资源管理中有着很强的生态学和社会经济学影响。

大兴安岭2001—2010年森林火灾碳排放的计量估算

第32卷第17期2012年9月生态学报ACTA ECOLOGICA SINICAVol．32，No．17Sep．，2012基金项目：“十二五”国家科技支撑计划项目（2011BAD37B0104）；国家自然科学基金项目（31070544）；林业公益性行业科研专项（200804002）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（DL12CA07）资助收稿日期：2011-09-09；修订日期：2012-04-06*通讯作者Corresponding author．E-mail ：weishujing2003@163．comDOI ：10．5846/stxb201109091324胡海清，魏书精，孙龙．大兴安岭2001—2010年森林火灾碳排放的计量估算．生态学报，2012，32（17）：5373-5386．Hu H Q ，Wei S J ，Sun L．Estimating carbon emissions from forest fires during 2001to 2010in Daxing'anling Mountain．Acta Ecologica Sinica ，2012，32（17）：5373-5386．大兴安岭2001—2010年森林火灾碳排放的计量估算胡海清，魏书精，孙龙*（东北林业大学林学院，哈尔滨150040）摘要：林火是森林生态系统重要的干扰因子，是导致植被和土壤碳储量减少的重要路径之一。

森林火灾总碳和含碳气体的排放对气候变化具有重要影响，科学有效地对其进行计量，对了解全球的碳平衡和碳循环，以及森林火灾对大气碳平衡的影响机理均有重要意义。

大兴安岭是我国唯一的寒温带针叶林区，又是森林火灾的多发区，科学计量该区森林火灾的碳排放量，对了解区域碳平衡具有重要意义。

根据大兴安岭2001—2010年森林火灾统计资料和森林资源清查中各林型可燃物载量数据，通过野外调查和采样，并结合野外火烧迹地调查与室内控制环境实验相结合的方法确定各种计量参数，从林分水平上计量大兴安岭2001—2010年间森林火灾所排放的总碳和含碳气体排放量。

2008年1—12期(总第174—185期)总目次

差巴嘎蒿灌丛土壤和根系含水量对降雨的响应 ……………
… … … … … … … … … … … … … … … …
赵
玮等（．５）２１１
不同水分条件刚毛柽柳开花结实观测 … 王建刚等（．２）３３８
基于ＴＭ影像的表层土壤有机碳空间格局 …………………
… … … … … … … … … … … … … … … ・
濒危植物顶生金花茶的种群结构 ………… 戴
莲花山主要森林群落空间格局的分形特征 …………………
… … … … … … … … … … … … … … … …
浑善达克沙地植物群落物种多样性与土壤因子的关系 ……
… … … … … … … … … … … … … … … … …
韩庆杰等（．８）２ｔ５ …… 齐飞飞等（．９）２１２
宋创业等（．）１８
ｌＡｕＢ基因标记的Ｋ１６ｘ２Ｌ菌株在棉花根际中的定殖１
… … … … … … … … … … … … … … … …
南水ｊ调中线水源区浮游植物时空分布及其营养状态 …… Ｅ
… … … … … … … … … … … … … … … …
李玉英等（．４１１）
潜流人工湿地在城市污水三级处理中的应用 ………………
… … … … … … … … … … … … … … … …
角果藜的地上地下结果性与种子萌发行为 …………………
… … … … … … … … … … … … … … … …
付国楷等（．９）２１７蔡秋等（．０）２２２
… … … … … … … … … ” … … … … 一

大兴安岭三种森林类型地表可燃物燃烧气体排放量的研究

大兴安岭三种森林类型地表可燃物
燃烧气体排放量的研究＊
李玉昆
（．１东北林业大学林学院，黑龙江哈尔滨
邓光瑞
１２６）５０１
１０４；２黑龙江省绥化林业技工学校，绥化５００．
摘要：以大兴安岭林区兴安落叶松林、樟子松林和杨桦林中的草本、枯枝和半分解层为研究对象，采取外业调
型中各设置一块２ ×２的标准地，在其内选０ｍ０ｍ设１ＴＸ１小样方３个块，对其中的草本（ＩｍＩ不分种）、枯枝（径＜０６ｅ直．ｍ）和半分解层分别进行取样，分类混合后标记装袋。】
Ｓａｓｏ—Ｇｏｐ”窗口，待测气体示数为零时停ｎｐｈｔｒｕｓ
维普资讯
第６期
李玉昆等：大兴安岭三种森林类型地表可燃物燃烧气体排放量的研究
时再准备进行下一个试样的测定。
通过Ｆｒｒｓ件，导出不同可燃物燃烧ｉＷｏｋ软ｅ反应每１ｓ一次的气体排放浓度（／）检测０ｍｇｍ１值，运用ＴｂｅＣｒｅ２５０Ｔｖｌ件对气体ａｌｕｖＤＶ．ｉ软ａ
查取样及室内控制环境燃烧实验相结合的方法。分析了不同林型、不同可燃物燃烧过程Ｃ２Ｏ、ＣＨｙＯ０、Ｃｘ、Ｎ
和Ｓ释放量的差异。结果表明，草本燃烧ＣＯ２Ｏ２排放量阔叶林（桦林）大于针叶林（安落叶松林、樟子杨兴松），针叶林（安落叶松林、樟子松）枯枝ｃ２放量大于阔叶林（桦林）兴Ｏ排扬。而半分解层兴安落叶松林ＣｓＯ排放量大于杨桦林和樟子松林。兴安落叶松林半分解层除ＮＯ释放量以外，其它四种气体与草本、枯枝无显著

【国家自然科学基金】_立地因子_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词太白红杉龙门山铜矿遥感技术结实竞争指数立地因子科尔沁沙地种群生殖力种子质量种子萌发生长模型生境环境因子物种多样性热平衡技术混合效应模型液流气候变化植被调查植被恢复与重建森林更新梭梭实生苗林木生长模型林分密度杨树苗木斑块结构径向生长尾矿库孢子叶球土壤水分单木断面积生长动物影响农田防护林先锋植物亚高山针叶林东北红豆杉东北平原
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
科研热词立地条件立地因子华北落叶松人工林黄土丘陵沟壑区高径比雪害锌指抗病毒蛋白(zap) 重要值遥感适生性西洞庭湖区蝗虫蒸散荒漠植物耕地地力群体蒸腾作用群体水分利用效率群体光合作用立地质量评价积雪厚度监测生态尺度生境物种多样性热带林业实验中心滇池流域涡度相关法泡泡刺沿海防护林水分利用效率模型评价模型结构植被恢复植被分布森林演替森林景观森林保护学梭梭造林桃园柳杉瘿瘤病林火木麻黄数量化理论数字高程模型抗病毒层次分析法安塞县天目山大兴安岭增强回归树分析地理信息系统

大兴安岭林区地表可燃物载量遥感估测模型

大兴安岭林区地表可燃物载量遥感估测模型李明泽;谢雨;邸雪颖;范文义【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2014(000)005【摘要】利用大兴安岭林区外业调查的72块样地数据、遥感影像数据及地形数据，建立森林地表可燃物载量估算模型，推算林区可燃物载量。

初步选出19个自变量因子，包括从校正后的林区遥感图像上计算的各种植被指数（如：坡度、高程等），采用SPSS 统计软件分析这些变量与对应样地可燃物载量的相关性，分析可燃物载量与各类遥感变量间的相互关系，提取相关性高的自变量建立常规多元统计模型、线性与非线性偏最小二乘模型来估算可燃物载量。

结果表明：多元统计模型逐步回归法建立的模型相关系数0．797，决定系数0．6346，拟合精度73．62％，预测精度70．2％，均方根误差6．9 t/hm2。

线性偏最小二乘模型的0．7575，拟合精度78．98％，预测精度76．3％，均方根误差2．49 t/hm2。

非线性偏最小二乘模型决定系数为0．8325，拟合精度83．82％，预测精度82．67％，均方根误差24．5 t/hm2。

可见，偏最小二乘回归法要优于逐步回归法，非线性偏最小二乘法优于线性偏最小二乘法。

【总页数】5页(P60-63,82)【作者】李明泽;谢雨;邸雪颖;范文义【作者单位】东北林业大学，哈尔滨，150040;东北林业大学，哈尔滨，150040;东北林业大学，哈尔滨，150040;东北林业大学，哈尔滨，150040【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.长白山林区主要可燃物类型地表可燃物载量分析 [J], 单延龙;关山;廖光煊2.枫桦红松林地被死可燃物载量估测模型研究 [J], 姜宏志3.烟台市赤松-黑松林林分结构因子对地表可燃物载量的影响 [J], 苗杰;路兆军;王淑惠;李保进;张专文;张声凯;王益星;张靖川;孙太元4.不同恢复时间火烧迹地地表死可燃物载量的变化 [J], 李威;张心钥;周梅;赵鹏武;张岐岳;张今奇5.秦岭东段不同密度油松飞播林地表可燃物载量及其影响因素研究 [J], 赵璇;游玮;晁志;李书学;卢永民;庞越;吴普侠;王得祥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

大兴安岭不同林型地表死可燃物含水率特征及其影响因子

Vol. 39 No 1Febnr r y,2221第39卷第1期2021年2月干旱.气彖Journal of Arid Meteorology李丹，杨丽萍,贾成朕•大兴安岭不同林型地表死可燃物含水率特征及其影响因子[J].干旱气象,2001,39(1):144 -150, [LIDan , YANG Li pina ,JIA Cheogzheo. CharacteOstics of Groord SuOace Deal Fuel Moisture Cooteot for Didereat Stand Typos in Great Xing ' an Moontaias and Relevaat Afectdg FactonJ]. Joomal oO And Meteoroloyp, 2201, 39( 1 )： 144 - 152] , D0I ：14. 34750/j. 1ssn. 3406 -7639(2204) -21 -2144大兴安岭不同林型地表死可燃物含水率特征及其影响因子李丹，杨丽萍，贾成朕(内蒙古自治区生态与农业气象中心，内蒙古呼和浩特摘要:基于2024—2014年内蒙古地区大兴安岭根河市落叶松林(阳坡)，鄂伦春自治旗蒙古栋、白桦和黑桦混交林(阴坡)，牙克石市白桦和山杨混交林(阴坡)，阿尔山市白桦和山杨混交林(阳坡)4个林地地表死可燃物监测数据及当地气象站观测数据，分析地表死可燃物含水率与林分因子、林内气象因子、林外影响因子的相关关系，发现两种阳坡林型林内郁闭度、地表死可燃物温度、林中气温与地表死可燃物含水率负相关，林内相对湿度与地表死可燃物含水率正相关;两种阴坡林型刚好相反。

筛选有物理意义的影响因子，采用逐步回归方法分别建立不同季节防火期地表死可燃物含水率预测模型，模型拟合优度阳坡 > 阴坡,秋季防火期〉春季防火期〉春秋混合季防火期〉夏季防火期〉总防火期。

大兴安岭地区森林火灾发生等级及应急物流研究

[收稿日期]2021-11-02[基金项目]大学生创新创业训练计划（202110225436）[作者简介]王敬凯，男，河南焦作人，研究方向：物流工程；步思蕾，女，内蒙古赤峰人，研究方向：物流工程；赵浩然，男，黑龙江铁力人，研究方向：物流工程；刘宇轩，男，黑龙江五大连池人，研究方向：物流工程；童麟澳，女，黑龙江鹤岗人，研究方向：物流工程；孙术发，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：林业智能装备、林业装备设计。

doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2022.06.009大兴安岭地区森林火灾发生等级及应急物流研究王敬凯，步思蕾，赵浩然，刘宇轩，童麟澳，孙术发（东北林业大学工程技术学院，黑龙江哈尔滨150040）[摘要]以黑龙江省大兴安岭地区为研究对象，根据大兴安岭三县四区影响森林火灾发生的气候因素、地形因素以及人为因素，采用聚类分析法对其进行系统聚类，确定三县四区森林火灾发生的可能性及风险等级。

根据风险等级的不同，引入权重因子，采用遗传算法对52个林场、13个林业局进行林火应急物流中心选址，最终选定在松岭林业局、阿木尔林业局以及塔河县林业局的基础上建设林火应急物流中心，既保证了应急物流中心的响应速度，也降低了建设成本，最大程度上确保了大兴安岭地区林区火灾应急物流中心建设的有效性及合理性。

[关键词]大兴安岭地区；森林火灾；应急物流；聚类分析；遗传算法[中图分类号]F259.21[文献标识码]A [文章编号]1005-152X(2022)06-0033-06Study on Forest Fire Levels and Emergency Logistics in Daxing'anling AreaWANG Jingkai,BU Silei,ZHAO Haoran,LIU Yuxuan,TONG Lin'ao,SUN Shufa(School of Engineering Technology,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China)Abstract:Taking the Daxing'anling area of Heilongjiang Province as the research object,the paper used the cluster analysis method to systematically cluster the three counties and four districts in this area according to climatic factors,topographic factors and human factors causing forest fire,and determined the possibility and risk level of forest fire.Based on different risk levels,the paper introduced weight factors,adopted genetic algorithm to select the sites of forest fire emergency logistics center from 52forest farms and 13forestry administration bureaus,and finally chose Songling Forestry Bureau,Amu'er Forestry Bureau and Tahe County Forestry Bureau to build the forest fire emergency logistics centers.The chosen sites can not only ensure the response speed of the emergency logistics centers,but also reduce their construction cost and guarantee the effectiveness and rationality of the construction of the forest fire emergency logistics center in Daxing'anling area to the greatest extent.Keywords:Daxing'anling area;forest fire;emergency logistics;cluster analysis;genetic algorithm0引言随着全球气候的进一步恶化，自然灾害发生的频率逐年增加。

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陈宏伟等：大兴安岭呼中林区森林死可燃物载量及其影响因子
5"
! ! 大兴安岭是中国主要木材生产基地，同时也是 "##$ ）。在危害中国重点的林火发生区（邸雪颖等，和破坏森林的各种因素中，森林火灾是最为严重的。森林火灾发生的次数多、蔓延速度快、毁林面积广和扑救难度大，是林业生产中多年存在的一大问题，而灾难性的火灾改变森林的组成结构和演替进程（ %&’(()* + ,-’./， 0111 ）。林火的发生需具备 2 个条件：火源、可燃物和促使燃烧的外部条件，三者缺一不可（云丽丽等， 011" ）。林区的可燃物是十分丰富的。林地上的苔藓、地衣、腐殖质和枯枝落叶，林下草本植物、灌丛、幼树乃至乔木层立木都能燃烧（郑焕能等， "##1 ）。一般森林可燃物，依其在林中所处高度差异划分为 3 个层次：树冠层、树干层、灌木层、草本层、地表凋落物层和地表腐殖质层（高国平等， "##4 ）。一般情况下，森林地表凋落物的燃烧是林火的开始阶段，可燃物的燃烧除取决于自身的尺寸大小、结构状态等理化性质外，还取决于可燃物的数量分布格局（单延龙等， 011$ ）。由于森林群落的多样性和复杂性，同时又存在着地域性差异，导致了森林可燃物载量的不同。目前，国内外有关可燃物载量的研究报道主要是结合可燃物类型（张国防等， 0111 ）、可燃物燃烧性（刘菲和胡海清， 0115 ）及其森林火险等级与气象因子关系（戚大伟等， "##$ ），对北方森林火灾与全球变化的研究较多（田晓瑞等， 0115 ），而将死可燃物载量作为独立因子与林分条件和地形因子进行相关分析的研究较少（王刚和杜嘉林， 011$ ）。本文对大兴安岭呼中林区主要林型内的森林死可燃物载量进行分级比较，同时对不同兴安落叶松林内不同级别的死可燃物载量与林分因子和立地条件因子之间的关系进行相关分析，进一步对兴安落叶松林死可燃物总载量与影响因子进行回归分析，从而可以根据林分条件、立地条件和地被物层的状况来推算森林地表死可燃物的载量，为预防森林火灾和地表死可燃物的管理提供科学的理论依据。 !" 研究地区与研究方法 !# !" 研究区概况呼中林区（ "0"6517"089—"0$6"170289， 5"637228 :—506"270;8: ）位于中国大兴安岭伊勒呼里山北坡，呼玛河中上游地区。北与漠河县、塔河县接壤，南至伊勒呼里山分水岭与松岭区和内蒙古自治区鄂伦春自治旗相邻，东与新林区相连，西与内蒙古自治
#34; 中国科学院沈阳应用生态研究所，沈阳 ""&&"’ ；# 中国科学院研究生院，北京 "&&&() ；% 呼中林业局森林调查设计队，内蒙古加格达奇 "’*&%’ ）
摘$ 要$ 森林地表死可燃物是引起森林火灾的重要原因，掌握森林地表死可燃物载量的分布，对预防火灾和可燃物管理有重要意义。依据 " +、 "& + 和 "&& + 分类标准，对呼中林区的不同林型内的地表死可燃物载量进行了对比分析。结果表明：樟子松林内死可燃物总载量最高，偃松林内的最低；对不同类型兴安落叶松林群落的地表死可燃物进行比较，发现笃斯越桔,兴安落叶松林内死可燃物总载量最高，而泥炭藓,杜香,兴安落叶松林的最低；此外，相关分析表明，兴安落叶松死可燃物总载量与平均胸径、平均树高、草本盖度、凋落物厚度呈显著的正相关，与坡向、腐殖质厚度等因子呈显著负相关；多元线性回归分析表明，用兴安落叶松林的凋落物厚度、草本盖度、平均树高因子可较好地估算地表死可燃物总载量，进而为森林可燃物的管理和指导森林防火提供科学的依据。关键词$ 森林；死可燃物；载量；相关分析；回归分析中图分类号$ -.’#/ "$ 文献标识码$ 0$ 文章编号$ "&&&1(2)& （ #&&2 ） &"1&&*&1&’ !"#$ "% %"&’() (*&%#+’ $’#$ %*’, -. /*01".2 #&’# "% 3#4-.2 ’ #.,-.2 5"*.)#-.( #.$ &’,’6 # # 7#.) #%%’+)-.2 %#+)"&(8 3456 4789,:;<"，，3406= >?" ，4@ >?A8,BA8" ，CD@ E+<,+?A"，， "， # % % % E4F@ G?< ， HD6= =?7,I+< ， E406= 4789,J<8 ， 4@ 3+A89,+; ， E406= 3+A89,B;89% （ " !"#$%$&$’ () *++,%’- ./(,(01， 23%"’#’ */4-’51 () 6/%’"/’#， 63’"14"0 ""&&"’ ， 23%"4； # 784-&4$’ 9"%:’8#%$1 () 23%"’#’ */4-’51 () 6/%’"/’#，;’%<%"0 "&&&() ，23%"4；% !":’#$%04$%(" 4"=’#%0" >))%/’ () ?&@3("0 A(8’#$81 =’+48$5’"$，B%40’-4C% "’*&%’ ，!""’8 D("0(,%4，23%"4）E 23%F "’#’ B(&8"4, () ./(,(01 ， #&&2 ， 9: （"）： *&1**/ ;<()&#+) ： K7L;MN M?LOAP; Q;AQ O?;R <M N+; B7MN <BS7LNA8N OAPN7L AL7?M<89 O7L;MN O<L;/ T7 ?8Q;LMNA8Q N+; Q<MNL<U?N<78 7O O7L;MN M?LOAP; Q;AQ O?;R R7AQ <M 7O M<98<O<PA8P; O7L O7L;MN O<L; SL;V;8N<78 A8Q O?;R BA8A9;B;8N/ D8 N+<M MN?QW ，N+; O7L;MN L;9<78 7O 4?I+789 <8 XAJ<89 ’ A8R<89 :AM M;R;PN;Q AM MN?QW AL;A ，A8Q N+; R7AQ Q<MNL<U?N<78 7O M?LOAP; O?;R <8 Q<OO;L;8N O7L;MN NWS;M :AM P7BSAL;Q UAM;Q 78 N+; PRAMM<O<PAN<78 MNA8QALQ 7O " + ， "& + A8Q "&& +/ T+; L;M?RNM M+7:;Q N+AN N+; R7AQ 7O Q;AQ O?;R :AM N+; +<9+;MN <8 G%"&# #1,:’#$8%# VAL/ 5("0(,%/4 O7L;MN，A8Q N+; R7:;MN <8 G%"&# +&5%,4 O7L;MN/ T+; P7BSAL<M78 7O Q<OO;L;8N H48%I 05’,%"%% NWS;M M+7:;Q N+AN N+; R7AQ 7O M?LOAP; O?;R :AM N+; +<9+;MN <8 J4//%"%&5 &,%0%"(#&5 K H48%I 05’,%"%% O7L;MN A8Q N+; R7:;MN <8 6+340"&5 +4,&#$8’ K H’-&5 +4,&#F $8’ K H48%I 05’,%"%% O7L;MN/ 37LL;RAN<78 A8ARWM<M <8Q<PAN;Q N+AN N+; R7AQ 7O M?LOAP; Q;AQ O?;R +AQ M<98<O<PA8N S7M<N<V; P7LL;RAN<78M :<N+ AV;LA9; Q<AB;N;L A8Q AV;LA9; +;<9+N 7O NL;;M，+;LUA9; P7V;L, A9; ，A8Q R<NN;L N+<PY8;MM，U?N M<98<O<PA8N 8;9AN<V; P7LL;RAN<78M :<N+ MR7S; A8Q +?B?M N+<PY8;MM/ Z?RN<SR; R<8;AL L;9L;MM<78 A8ARWM<M <8Q<PAN;Q N+AN N+; OAPN7LM R<NN;L N+<PY8;MM，+;LUA9; P7V;LA9; ， A8Q AV;LA9; +;<9+N 7O NL;;M P7?RQ U; ?M;Q N7 U;NN;L PARP?RAN; N+; R7AQ 7O M?LOAP; Q;AQ O?;R <8 H48%I 05’,%"%% O7L;MN，:+<P+ P7?RQ U; ?M;O?R O7L SL7V<Q<89 MP<;8N<O<P UAM<M O7L O7L;MN Q;AQ O?;R BA8A9;, B;8N A8Q O7L;MN O<L; SL;V;8N<78/ =’> ?"&$(：O7L;MN；Q;AQ O?;R；R7AQ<89 PASAP<NW；P7LL;RAN<78 A8ARWM<M；L;9L;MM<78 A8ARWM<M/