平地无风条件下蒙古栎阔叶床层的火行为Ⅲ.火线强度、可燃物消耗和燃烧效率分析及预测模型

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以东北地区针阔混交林重要建群种和伴生种蒙古栎为对象,在平地无风条件下进行室内点烧试验,分析含水率、载量和厚度对蒙古栎凋落叶床层火线强度、消耗量和燃烧效率的影响,并对相关模型进行了验证.结果表明:含水率、载量和床层厚度对蒙古栎凋落叶床层火线强度、消耗量和燃烧效率均有显著影响,并且3个指标之间存在交互作用.在已有模型中,Byram模型需参数调整后方可用于本地凋落叶可燃物,其重新估计的α、β拟合值分别为98.009和1.099,得到的预测值均方根误差为8.676 kW·m-1,平均相对误差为21.0%,R2为0.745.对Albini提出的燃烧效率模型参数a、b的重新估计值分别为0.069和0.169,得到的预测值均在93.0%以上,绝大多数偏高.Consume模型适用性较强.新建立的火线强度、消耗量和燃烧效率的一般线性模型调整后的R2分别为0.82、0.73和0.53,均方根误差分别为8.266 kW·m-1、0.081 kg·m-2和0.203.在低强度地表火中,细小可燃物可能不会被完全消耗,现有一些系统中将凋落叶和细小可燃物按全部消耗处理,将高估碳的释放量. In this study, indoor burndown experiments were conducted under the no-wind condition in the northeastern China. The main constructive species of coniferous and broad-leaved mixed forest in Northeast China and Quercus mongolica were analyzed. The effects of water content, Volume and combustion efficiency of the mulched Mongolian quercus mongolica, and the related models were validated.The results showed that the moisture content, the loading and the bed thickness had a significant effect on the fire line intensity, the consumption and the combustion efficiency of the litterfall of Quercus mongolica, and three In the existing model, Byram model can be used for local litter combustibles after the parameters are adjusted, and the re-estimated α, β fitting values ​​are 98.009 and 1.099, respectively, and the root mean square The error is 8.676 kW · m-1, the average relative error is 21.0% and R2 is 0.745. The re-estimated values ​​of a and b for the combustion efficiency model proposed by Albini are 0.069 and 0.169, respectively, and the predicted values ​​are all above 93.0% , Most of them were higher.The Consume model was more applicable.The R2 adjusted by the general linear model of fire line intensity, consumption and combustion efficiency were 0.82, 0.73 and 0.53 respectively, and the root mean square errors were 8.266 kW · m-1,0.0 81 kg · m-2 and 0.203. In low-intensity surface fires, small combustibles may not be completely consumed. In some existing systems, litter and small combustibles are consumed in full, which will overestimate the amount of carbon released .
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