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准确预测可燃物含水率是做好火险天气预报和火行为预报的关键,基于时滞和平衡含水率的方法应用最广,其中Catchpole et al.(2001)的方法因采用Nelson(1984)的半物理模型而具普适性,有良好的应用前途。但该方法有一些问题没有深入研究:①Catchpoleet al.(2001)中建模数据和验证数据相同,自然提高了模型的准确率。如果采用不同于建模数据的验证数据,模型的准确率如何目前尚不清楚。②建模数据长度对参数估计和预测结果的影响尚不清楚。③该方法中平衡含水率对温湿度的响应函数采用Nelson(1984)模型。目前存在四种模型(Viney,1991;刘曦等,2007),其中,Simard(1968)模型是美国国家火险等级系统(NFDRS)所采用的,研究(刘曦等,2007)表明,该模型拟合效果要比Nelson(1984)模型效果好,因此,如果采用这些平衡含水率响应模型,该方法效果如何,目前也还不清楚。本文通过对不同大小可燃物含水率和环境因子的连续观测研究,对上述三个问题进行研究。在此基础上,应用Catchpole et al.(2001)方法对白桦(Betulaplatyphylla)、硬阔1(Hard-width)、蒙古栎(Mongolian oak)、硬阔2(Fraxinusmandshurica)、灌丛(Shrubs)和草甸(Meadow)等6个林型的凋落物、半腐殖质、腐殖质和混合可燃物时滞和平衡含水率进行了估计,并对含水率进行了预测。结果表明:1)用不同于建模数据的验证数据,但建模数据长度较大时(至少84个),Catchpole et al.(2001)方法仍然有较高的准确度,说明该方法在利用野外观测数据预测含水率时具有很强的适用性。但此时建模数据量要较大,建议80个以上。在误差标准要求不高时(如3%),建模数据长度取30左右也可适用。2)当建模数据长度较少时,基于Nelson(1984)模型的含水率预测误差要明显小于Simard(1968)模型,当建模数据较多(超过84)时,两个模型预测效果差别不大。3)林分对时滞和平衡含水率影响不大;腐烂程度对时滞影响显著,在温度20℃,相对湿度25%～45%范围内对平衡含水率影响显著。4)不同林型含水率预测误差差别不明显;不同腐烂程度含水率预测效果:凋落物＜半腐殖质＜混合可燃物＜腐殖质,凋落物和半腐殖质误差一般在3%范围以内,腐殖质和混合可燃物在1%范围以内。5)对于枯落物含水率预测,基于Nelson模型效果总体好于Simard模型。