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为了实现无线传感器网络节点监测对象的有效选取和森林地表可燃物含水率的精确预测,进而为基于无线多传感器网络技术的森林火灾实时监测系统的建立和火险的准确预测提供理论依据,本论文通过实验测取黄栌叶、松针、枯草、细枯枝、侧柏和混合可燃物的含水率与地下10cm范围内的土壤含水率(SM)和近地表0、10、30、50cm高度处的空气温度(T0、T10、T30、T50)和相对湿度(RH0、RH10、RH30、RH50)等参数,利用EXCEL和SPSS软件进行相关分析和回归分析,主要结论总结如下：(1)与森林地表可燃物含水率相关最显著的是相对湿度,其次是土壤含水率,最后是空气温度；离地越近,空气温度和相对湿度对可燃物含水率变化的影响越显著；(2)建立基于土壤含水率、地表0cm处的空气温度和相对湿度的林地混合可燃物含水率预测模型：FM=0.031RH02-1.661RH0+0.091T02-5.299T0-0.279SM2+7.991SM+62.843(R=0.746),模型的预测误差为8.001%,精确度为78.615%；(3)冬季样地的黄栌叶、侧柏和混合可燃物的含水率还与累计时间(MJDt)显著正相关,而松针、枯草和细枯枝的含水率则与当日时数(t)显著负相关；(4)分夏季和冬季建立样地可燃物含水率预测模型,所建模型均通过了显著性F检验且极显著；冬季模型的精确度(预测误差为0.691%,精确度为83.627%)比夏季模型(预测误差为7.731%,精确度为74.418%)高；冬季模型基本能满足可燃物含水率预测的精确度要求,而夏季模型有待进一步提高。