北京市气候条件较干旱,尤其是冬春季节,森林可燃物十分干燥,时常发生森林火灾。北京市的森林以人工针叶林居多,多数森林林下杂草和灌木丛生,抵御森林火灾的能力较差,加之旅游等人为活动频繁的影响,具有很高的森林火险。不同立地条件下地表死可燃物的含水率需要建立相应的预测模型才能得到理想的预测结果。因此,根据可燃物类型的不同在预测其含水率的过程中准确对环境因子做出选择,并据此建立相关的可燃物含水率预测模型,具有十分重要的现实意义。本文以妙峰山林场云岫亭地区和萝芭地地区五个树种,共计十个森林类型内三种时滞(1时滞、10时滞、100时滞)的枯枝含水率为研究对象,在2016.4.2～2016.5.31北京春季防火期内可燃物含水率进行逐日观测,分析了阳坡栓皮栎、阴坡栓皮栎、五角枫、油松、阳坡侧柏和阴坡侧柏6种森林类型不同种类可燃物含水率的影响因子,分别建立了基于逐步回归和非线性指数回归的可燃物含水率预测模型,主要研究结果如下:(1)分析了春季防火期内,不同坡向(阴坡和阳坡)、不同坡位(上坡和下坡)条件下,不同树种和不同种类地表死可燃物含水率含水率和环境因子的动态变化,具体类型的可燃物含水率随坡向和坡位的变化规律不尽相同,总体来说,1时滞枯枝含水率的变化幅度远高于10时滞和100时滞枯枝。(2)通过对可燃物含水率与环境因子(当时环境因子和前期环境因子)的相关性分析可以得出:可燃物含水率基本与温度、土壤温度和风速呈负相关,与相对湿度和土壤含水率呈正相关;不同环境因子对不同可燃物类型含水率影响的显著性也不同。(3)基于逐步回归分析得到的可燃物可燃物含水率预测模型,在显著水平为0.05时,R2>0.5,均通过检验;含水率的实测值和预测值之间的MAE为0.19%～1.49%,MRE为2.01%～13.21%,都<15%,模型预测效果较好。(3)基于非线性回归的指数方程,其18个预测模型的R2均大于0.5,含水率的实测值和预测值之间的MAE为0.19%～1.47%,MRE为1.62%～12.48%,都<15%,效果良好,可以很好应用。(4)对两种预测模型的拟合度对比得出:逐步回归模型对于阳坡栓皮栎的三种时滞枯枝、阴坡栓皮栎10时滞枯枝、油松100时滞枯枝、阳坡侧柏的1时滞、10时滞枯枝还有阴坡侧柏的三种时滞的枯枝的预测效果比较好,而其他类型可燃物的含水率预测则更适用于非线性指数模型。