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全球气候变化及人类对自然生态系统的干扰不断加剧,导致森林火灾的危险性提高且具有毁灭性。预防和有效控制森林火灾的发生,可避免给森林生态系统带来巨大损失。因而预防和扑救森林火灾,受到各国政府、专家及学者的高度重视。大兴安岭地区是我国重点的国有林区,亦是森林火灾高发区,开展该区森林可燃物含水率预测预报研究,对指导该区预防和扑救森林火灾具有重要的理论意义和实践价值。据此,以大兴安岭地区西林吉林业局为研究区域,确定研究区的5种典型地表可燃物为研究对象,通过样地调查及样品采集的基础上,测定地表可燃物含水率及其动态变化。通过拟合研究区的地表可燃物实测数据与气象数据,构建地表可燃物含水率预测模型,并与仪器监测数据进行精度比较验证,研究结果将为森林防火部门提供快速和准确的火险预测预报,进而为有效控制森林火灾提供重要的技术支撑,以确保生态安全及建设生态文明,具有重要的生产实践价值和广阔的推广应用前景。通过分析森林可燃物含水率的研究结果,指出了目前存在的问题及进一步优化研究路径。主要结果如下:(1)不同坡位和坡向的可燃物含水率存在差异,同时不同林分郁闭度对可燃物含水率变化有影响。在不同坡位上,当林分郁闭度达到0.7及以上,可燃物含水率上坡、中坡和下坡变化整体比较接近,而在林分郁闭度只有0.4时,可燃物含水率总体变化为下坡>中坡>上坡。在不同坡向上,因吸收不同太阳辐射,阳坡可燃物的持水能力低于阴坡,而在不同可燃物类型中,混交林的持水能力高于纯林。(2)研究区5种林型地表可燃物含水率与相对湿度呈极显著的正相关(p<0.01),与温度呈显著负相关(p<0.05),与海拔高度相关性不明显。(3)在各林分可燃物含水率变化过程中,当可燃物含水率升高时,Nelson模型和Simard模型给出的预测值基本高于实测值,而当可燃物含水率降低时,2种模型的预测值均略低于实测值。其中,阴坡落叶松的预测效果最好,预测值接近实测值。当实测可燃物含水率值大于0.6时,2种模型都高估了预测值。当实测可燃物含水率值低于0.5时,2种模型的预测效果最好。(4)在Nelson预测模型中,5种林型的MAE为0.08~0.15,MRE为0.09~0.29。阳坡樟子松MAE为0.08,MRE为0.29。阳坡白桦MAE为0.11,MRE为0.23,阴坡白桦MAE为0.15,MRE为0.26。阴坡白桦落叶混交林MAE为0.13,MRE为0.26。阴坡落叶松MAE为0.09,MRE为0.09。5种林分预测准确率结果为:阴坡落叶松>阳坡白桦>阴坡白桦落叶松>阴坡白桦>阳坡樟子松。在Simard预测模型中,5种林型的MAE为0.08~0.14,MRE为0.09~0.42。阳坡樟子松MAE为0.08,MRE为0.42。阳坡白桦MAE为0.11,MRE为0.23。阴坡白桦MAE为0.13,MRE为0.34。阴坡白桦落叶混交林MAE为0.14,MRE为0.43。阴坡落叶松MAE为0.10,MRE为0.10。5种林分预测准确率结果为:阴坡落叶松>阴坡白桦>阳坡白桦>阴坡白桦落叶松>阳坡樟子松。Nelson模型预测准确率略高于Simard模型。(5)2种模型预测阴坡落叶松的含水率准确率都高于其余4种林分。表明在多个不同林分内,2种模型的外推应用并不完全适用不同可燃物类型含水率的预测,应考虑在不同或同一森林生态系统的不同可燃物的时空异质性和变化机理的复杂性。(6)采用配对样本T检验方法,对观测值与仪器监测值进行对比分析,结果表明P>0.05,表明观测值与监测值配对检测比较无明显差异,表明自动监测仪器监测性能良好。