1. ВведениеПожары растительности относятся к процессам, которые происходят на значительных территориях на протяжении многих лет и оказывают большое влияние на эколого-экономическое состояние регионов, расположенных в разных странах и континентах. Поэтому проблему предупреждения, ликвидации и минимизации последствий пожаров следует отнести к мировым. Для ее решения исследуются много аспекты закономерности горения растительности, разрабатываются эмпирические (статистические) полуэмпирические (физико-статистические) и вероятностные методы прогноза их возникновения, которые различаются набором исходных данных, принципами, схемами и моделями расчета, заблаговременностью и эффективностью прогнозов [1, 2, 3, 4].Наиболее известные схемы реализованы в Европе, Америке и Австралии. Например, канадская CFFDRS [5,6,7], американская NFDRS [8,9], французская Numerical Risk [10], австралийская FDRS [11], испанская DER [12], итальянские IMPI и IREPI INDEX [13], португальская PORT [ 14 ], финская FFMI [15] и др. Содержащиеся в них блоки прогноза пожаров основаны на регрессионных, логических регрессионных и вероятностных моделях [16, 17] и предполагают использование большого комплекса метеорологических данных, сведений о типах, запасах, влажности различных слоев живых и мертвых растительных горючих материалов (РГМ) и почвы.В России разрабатываются детерминированновероятностные методы, в которых рассчитываются три составляющие: вероятность возникновения пожаров по метеоусловиям, по природным (молнии) и антропогенным источникам различного происхождения [3,18]. Вероятностные члены оцениваются через частоту событий по статистическим данным за базовый период, детерминированные основаны на физических моделях низкотемпературной сушки [4].Основная проблема состоит в расчете первой составляющей, поскольку для этого нужно использовать переменные во времени данные о физическом состоянии слоев РГМ (плотности, теплоемкости, объемной доли сухого органического вещества), которые трудно определить и прогнозировать даже на небольших территориях вследствие их сложного состава и неоднородности пирологических свойств. Поэтому примеры применения данной методики приведены для гипотетических лесных участков [18] или для реальных территорий, но при выделении одного типа проводника горения [3]. Интересный подход к устранению этой проблемы предпринят в [2], где определено среднее значение метеорологического показателя пожарной опасности, при котором возникали пожары. Однако в нем не учтено изменение пирологических свойства растительности в течение пожароопасного сезона, что уменьшило достоверность прогноза. Поэтому целью работы является разработка системы пространственного прогноза возникновения пожаров растительности с учетом погодных условий и внутрисезонных изменений пирологических характеристик растительности для оптимизации противопожарного мониторинга.