The system of spatial forecast related to emergence of fires taking into account weather and pyrology characteristics of vegetation has been developed on the basis of probabilistic and determined model. Its high reliability is confirmed in the South of Russia’s Far East.
vegetation, fires, forecast, determined and probabilistic model.
1. Введение
Пожары 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.
1. Grishin A.M., Fil'kov A.I. Prognoz vozniknoveniya i rasprostraneniya pozharov rastitel'nosti. - Kemerovo: Praktika, 2005. - 202 s.
2. Podol'skaya A.S., Ershov D.V., Shulyak P.P. Primenenie metoda otsenki veroyatnosti vozniknoveniya lesnykh pozharov v ISDM - Rosleskhoz. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. - 2011. - T. 8, № 1. - S. 118-126.
3. Fil'kov A.I. Determinirovanno-veroyatnostnaya sistema prognoza lesnoy pozharnoy opasnosti: dis. na soisk. uchen. step. kand. fiz.-mat. nauk. - Tomsk: TGU, 2005. - 163 s.
4. Baranovskiy N.V. Teplofizicheskie aspekty prognosticheskogo modelirovaniya lesnoy pozharnoy opasnosti: dis. na soisk. uchen. step. d-ra fiz.-mat. nauk. - Tomsk, 2012. - 436 s.
5. Information system in support of wildland fire management decision making in Canada / B.S. Lee et al.. Computers and Electronics in Agriculture. - 2002. - V. 37, N 1-2. - P. 185-198.
6. Volokitina A.V., Sofronov M.A. Kanadskaya sistema prognozirovaniya razvitiya lesnykh pozharov. Lesnoe khozyaystvo. - 2001. - № 1. - S. 46-48.
7. Canadian forest fire danger rating system / B.J. Stocks et al. Ontario: Canadian Forestry servise, 1987. - 500 p.
8. Deeming J.E., Burgan K.E., Cohen J.D. The national firedanger rating system Ogden. Utah: USDA Forest Service, General Technical Report. Int-39, 1978. - 66 p.
9. Kurbatskiy N.P., Kostyrina T.V. Natsional'naya sistema rascheta pozharnoy opasnosti SShA. Obnaruzhenie i analiz lesnykh pozharov. - Krasnoyarsk: ILiD SO AN SSSR, 1977. - S. 38-90.
10. Comparative study of various methods of fire danger evaluation in southern Europe / D.X. Viegas et al.. Int. J. Wildland Fire. - 1999. - V. 9, N 4. - P. 235-246.
11. Linacre E. Predicting bushfires in Australia. http://www-as.uwyo.edu /~geerts/ cwx/ notes/ chap16/ oz_bush.html.
12. Prediction of the dially nambers of forest fires / Garcia Dies E.L. et al.. Int. J. Wildland Fire. - 1999. - V. 9, N 3. - P. 207-211.
13. Bovio G., Quaglino A., Nosenzo A. Individuazione di un indice di previsione per il pericolo. Monti e Boschi. - 1984. - N 4(35). - P. 39-44.
14. Goncalves Z.J., Lourenco L. Meteorological index of forest fire risk in the Portuguese mainland territory. Proceedings of the international conference on forest fire research. - Coimbra, 1990. - V. 7. - P. 1.
15. Heikinheimo M. Renewing the system for forest fire risk assessment at the Finnish Meteorological Institute. International Forest Fire News. - 1998. - N 18. - P. 65-67.
16. Anderson K. A model to predict lightning-caused fire occurrences. Int. J. Wildland Fire. - 2002. - V. 11, N 3-4. - P. 163-172.
17. Probability based models for estimation of wildfire risk / N.K. Preysler et al.. Int. J. Wildland Fire. - 2004. - V. 13, N 2. - P. 133-142.
18. Baranovskiy N.V., Grishin A.M., Lokutnikova T.P. Informatsionno-prognosticheskaya sistema opredeleniya veroyatnosti vozniknoveniya lesnykh pozharov. Vychislitel'nye tekhnologii. - 2003. - T. 8, № 2. - S. 16-26.
19. Kats A.L., Gusev V.L., Shabunina T.A. Metodicheskie ukazaniya po prognozirovaniyu pozharnoy opasnosti v lesakh po usloviyam pogody. - M.: Gidrometeoizdat, 1975. - 16 s.
20. Rossiyskaya sistema sputnikovogo monitoringa lesnykh pozharov / D.V. Ershov i dr.. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. Fizicheskie osnovy, metody i tekhnologii monitoringa okruzhayushchey sredy, potentsial'no opasnykh ob''ektov i yavleniy: sb. nauch. st. - M.: OOO Poligrafservis, 2004. - Vyp. 1, T. 1. - S. 47-57.
21. Vonskiy S.M., Zhdanko V.A. Metodicheskie ukazaniya po otsenke stepeni zasushlivosti pozharoopasnykh sezonov i raschetu veroyatnosti ikh postupleniya. - L.: LenNIILKh, 1967. - 21 s.
22. Sofronov M.A., Sofronova T.M., Volokitina A.V. Otsenka pozharnoy opasnosti po usloviyam pogody s ispol'zovaniem meteoprognozov. Lesnoe khozyaystvo. - 2004. - № 6. - S. 31-32.
23. Sverlova L.I. Metod otsenki pozharnoy opasnosti v lesakh po usloviyam pogody. - Khabarovsk: Kn. izd-vo, 1998. - 31 s.
24. Sokolova V. A., Kogan R.M., Glagolev V.A. Metodika avtomatizirovannogo prognoza pozharnoy opasnosti Priamur'ya i otsenka ee effektivnosti. Meteorologiya i gidrologiya. - 2006. - № 12. - S. 45-53.
25. Flannigan M.D., Wotton B.M. A study of the interpolation methods for forest fire danger rating in Canada. Canadian Journal of Forest Research. - 1989. - № 19(8). - P. 1059-1066.
26. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models: A discussion of principles. Journal of Hydrology. - 1970. - V. 10, № 3. - P. 282-290.
27. Sokolova G.V., Kogan R.M., Glagolev V.A. Pozharnaya opasnost' territorii Srednego Priamur'ya: otsenka, prognoz, parametry monitoringa. - Khabarovsk: DVO RAN, 2009. - 265 s.
28. Sokolova G.V., Kogan R.M., Glagolev V.A. Metodika avtomatizirovannogo prognoza pozharnoy opasnosti Priamur'ya i otsenka ee effektivnosti. Meteorologiya i gidrologiya. - 2006. - № 12. - s . 45-53.
29. Kuznetsov G.V., Baranovskiy N.V. Determinirovanno-veroyatnostnyy prognoz lesopozharnykh vozgoraniy. Pozharovzryvobezopasnost'. - 2006. - T. 15, № 5. - C. 56-59.
30. Gmurman V.E. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika: ucheb. posobie dlya vuzov. - 7-e izd. - M.: Vysshaya shkola, 2001. - 479 s.
31. Glagolev V.A., Kogan R.M. Geoinformatsionnaya sistema prognoza vozniknoveniya pozharov rastitel'nosti v usloviyakh mussonnogo klimata srednikh shirot. Geoinformatika. - 2009. -№ 4. - S. 8-16.
32. Sovremennoe sostoyanie lesov rossiyskogo Dal'nego Vostoka i perspektivy ikh ispol'zovaniya / Pod red. A.P. Kovaleva. - Khabarovsk: Dal'NIILKh, 2009. - 470 s.
33. Grigor'eva E.A., Kogan R.M. Pirologicheskie kharakteristiki klimata na yuge Dal'nego Vostoka Rossii. Regional'nye problemy. - 2010. - T. 13, № 2. - S. 78-82.
34. Doroshenko A.M., Kogan R.M. Otsenka pirologicheskikh kharakteristik Srednego Priamur'ya (na primere Evreyskoy avtonomnoy oblasti). Regional'nye problemy. - 2005. - № 6-7. - S. 63-67.
35. Sofronov M.A., Volokitina A.V. Pirologicheskoe rayonirovanie v taezhnoy zone. - Novosibirsk: Nauka, 1990. - 204 s.
36. DeMers Maykl N. Geograficheskie informatsionnye sistemy. Osnovy. - M.: Data+, 1999. - 490 s.
37. Glagolev V.A., Kogan R.M. Modifikatsiya regional'noy shkaly klassov pozharnoy opasnosti dlya territorii Srednego Priamur'ya (na primere Evreyskoy avtonomnoy oblasti). Regional'nye problemy. - 2011. - T. 14, № 1. - C. 48-53.
38. Befani N.F. Uprazhneniya i metodicheskie razrabotki po gidrologicheskim prognozam. - L.: Gidrometeoizdat, 1965. - 439 s.
39. Kostyrina T.V. Prognozirovanie pozharnoy opasnosti v lesakh yuga Khabarovskogo kraya: avtoref. dis. na soisk. uchen. step. kand. s.-kh. nauk. - Krasnoyarsk, 1978. - 23 s.
