Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Оценка и прогноз возникновения пожаров растительности на территории Еврейской автономной области

ВАК РФ 25.00.36, Геоэкология

Автореферат диссертации по теме "Оценка и прогноз возникновения пожаров растительности на территории Еврейской автономной области"

На правах рукописи

Глаголев Владимир Александрович

ОЦЕНКА И ПРОГНОЗ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ПОЖАРОВ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ ЕВРЕЙСКОЙ АВТОНОМНОЙ ОБЛАСТИ

25.00.36 - геоэкология (науки о Земле)

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата географических наук

1 8 МАР 2015

005560582

Хабаровск - 2015

005560582

Работа выполнена в лаборатории региональной геоэкологии Федерального государственного бюджетного учреждения науки Институт комплексного анализа региональных проблем Дальневосточного отделения Российской академии наук.

Научный руководитель:

доктор биологических наук, член-корреспондент РАН, Фрисман Ефим Яковлевич

Официальные оппоненты: Говорушко Сергей Михайлович

доктор географических наук, профессор, Тихоокеанский институт географии ДВО РАН, главный научный сотрудник

Остроухое Андрей Вячеславович

кандидат географических наук,

Институт водных и экологических

проблем ДВО РАН, старший научный сотрудник

Ведущая организация: ФГУ «Дальневосточный научно-исследовательский институт лесного хозяйства» (г. Хабаровск)

Защита диссертации состоится 21 апреля 2015 г. в 14.30 на заседании диссертационного совета Д 005.019.01 на базе Института водных и экологических проблем ДВО РАН по адресу: 680000, г. Хабаровск, ул. Дикопольцева, 56. Факс (4212) 32-57-55; E-mail: amur21@ivep.as.khb.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института водных и экологических проблем ДВО РАН и на сайте http://ivep.as.khb.ru

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения, просим направлять по адресу института на имя ученого секретаря диссертационного совета: Факс: (4212)32-57-55, E-mail: ivep@ivep.as.khb.ru

Автореферат разослан « У » N® PqO, 2015 г.

Учёный секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук

Н.А. Рябпнин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

Дальний Восток России (ДВР) относится к территориям с большой плотностью ежегодных пожаров растительности, что связано с наличием лесных формаций с высокой природной горимостью, особенностями климата и трудной доступностью многих районов для своевременного реагирования на возникновение возгораний.

Так, в Еврейской автономной области (ЕАО) в начале XX и первом десятилетии XXI веков наблюдается положительный тренд количества лесных пожаров и повышенная фактическая горимость, как по относительному числу - 2,7 пожаров /100 тыс. га, так и площади пожаров - 213,6 га/100 тыс. га. Поэтому для этой территории большое значение имеют разработка эффективных методов оценки и прогноза пожарной опасности для предотвращения экстремальных ситуаций и принятия превентивных мер по минимизации экологических и экономических последствий от уничтожения и повреждения растительности.

Методы анализа и прогноза пожарной опасности всегда имеют региональную направленность, поскольку включают показатели, зависящие от природных факторов, наиболее значимыми из которых являются климат, свойства растительности и показатели освоенности территории. Пространственное распределение этих показателей на территории ЕАО отличается неоднородностью. Например, отмечается варьирование погодных условий, а также растительности с различными пирологическим свойствами, возникают чрезвычайные ситуации, обусловленные крупными пожарами, частые и интенсивные возгорания возникают на одних и тех же лесных территориях и не редко пожары начинаются на свежих или давно прошедших вырубках. Кроме того, в связи с наблюдающимся в настоящее время новым витком промышленного освоения региона, риск возникновения пожароопасных ситуаций увеличивается в результате дополнительных антропогенных нагрузок.

Несмотря на то, что пожары являются действующим экологическим фактором, оказывающим влияние на формирование большинства лесных, болотных и степных экосистем, методологические и методические основы их оценки и прогноза не до конца разработаны.

Целью исследования является пространственно-временной прогноз возникновения пожаров растительности на территории Еврейской автономной области.

В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:

1. Проанализировать факторы, определяющие предрасположенность территории к возникновению пожаров растительности, методы оценки и прогноза пожарной опасности растительности;

2. Разработать схемы непрерывного краткосрочного прогноза показателей пожарной опасности по условиям погоды с высокой достоверностью;

3. Разработать вероятностную модель возникновения пожаров растительности по погодным условиям с дифференцированием антропогенных источников огня;

4. Исследовать ежедневную вероятность возникновения пожаров растительности и выделить участки с различной степенью пожарной опасности, а также оптимизировать схему их авиапатрулирования;

5. Создать программный комплекс оценки и прогноза пожарной опасности растительности.

Объект исследования - факторы, определяющие вероятность возникновения пожаров растительности.

Предмет - особенности проявления факторов для оценки и прогноза возникновения пожаров растительности на территории Еврейской автономной области.

Методы исследования: сравнительно-географический, картографический; математическая статистика и геоинформационные технологии, геоэкологический анализ.

Источниками информации послужили ежедневные данные с 1960 по 2012 гг. из литературных и картографических изданий, статистических и фондовых материалов ИКАРП ДВО РАН, Национального управления по воздухоплаванию и исследованию космического пространства NASA (rapidfire.sci.gsfc.nasa.gov), ФБУ «Авиалесоохрана» (aviales.ru), отделов охраны лесов и государственного контроля и надзора в управлении лесами правительств Хабаровского края и ЕАО, регионального управления Гидрометеослужбы и интернет-служб Гидрометеоцентра (meteoinfo.ru), научно-производственного центра «Мэп Мейкер» (gismeteo.ru), Института космических исследований РАН (meteo.infospace.ru).

Большой объём информации получен в ходе реализации конкурсных проектов ДВО РАН и РФФИ (2004 - 2013 гг.), в которых автор принимал участие как исполнитель: ДВО РАН № 09-1-П16-08 «Исследование влияния муссонного климата средних широт на формирование лесопожарных ситуаций (на примере территории Среднего Приамурья)», ДВО РАН № 06-ОНЗ-116 «Социально-экономические и природные факторы возникновения и развития пожаров растительности на юге Дальнего Востока», РФФИ № 04-05-97004 «Разработка основ прогноза и мониторинга природно-антропогенных пожаров растительности (на примере ЕАО)», РФФИ № 0801-98505 «Математическое моделирование сценариев развития региональных природных и природно-хозяйственных систем (на примере ЕАО)», РФФИ № 10-05-98006-р-сибирь-а «Разработка системы прогноза вероятности возникновения природно-антропогенных пожаров растительности (на примере ЕАО)», и руководитель: ДВО РАН № 10-Ш-В-0Ш-013 «Разработка геоинформационно моделирующей системы оценки и прогноза пожарной опасности территории Среднего Приамурья», РФФИ № 12-07-31070 «Разработка геоинформационной системы оценки напряженности пожароопасных сезонов по условиям погоды (на примере территории Хабаровского края и ЕАО)».

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили работы отечественных и зарубежных специалистов в области пирологии: Э.Н. Валендика, A.B. Волокнтиной, С.М. Вонского, В.Н. Жданко, Н.П. Курбатского, М.А. Софронова, а также специалистов в области математического моделирования возникновения пожаров растительности: Ю.А. Андреева, Н.В. Барановского, A.M. Гришина, Г.А. Доррера, П.А. Егармина, М.Я. Здеревой, Г.Н. Коровина, A.C. Подольской, Е.И. Понамарева, А.И. Сухинина, А.И. Филькова, M.D. Flannigan, F.R. Smeyer, В.М. Wotton. В работе использованы труды A.M. Зубаревой, А.П. Ковалева, P.M. Коган, Т.В. Костыриной, В.В. Поздняковой, Л.И. Сверловой, Г.В. Соколовой, A.M. Стародумова, Г.П. Телицына, О.М. Цоя, М.А. Шешукова, изучавших пожароопасность растительности в Дальневосточном регионе.

Научная новнзна исследования.

Разработана методика непрерывного краткосрочного прогноза показателей пожарной опасности по условиям погоды с различными схемами использования фактических и прогнозируемых метеоданных.

Предложена вероятностная модель прогноза возникновения пожаров растительности по природно-антропогенным факторам, в которой учтено происхождение и пространственное расположение источника огня.

На основе авторской модели впервые на территории лесного фонда ЕАО проведен анализ пространственного прогноза возникновения пожаров растительности и построена серия карт для осуществления лесоохранных мероприятий.

Практическое значение.

Разработаны карты «Территория государственного лесного фонда ЕАО», «Инвентаризационная карта горельников ЕАО (2000 - 2004, 2008 - 2010 гг.)», которые внедрены во всех филиалах ОГКУ «Лесничество ЕАО» (совместно с А. М. Зубаревой).

В ОГАУ «База авиационной и наземной охраны лесов ЕАО» внедрена методика краткосрочного прогноза пожарной опасности по условиям погоды.

Для ОГАУ «База авиационной и наземной охраны лесов ЕАО» составлены ежедневные прогнозы показателей пожарной опасности по условиям погоды с трехдневной заблаговременностью в течение пожароопасного сезона 2010 г. со значимой достоверностью от 72 до 96 %.

Разработаны ежедневные маршруты авиапатрулирования, позволяющие охватывать 90 % территории с высокой пожарной опасностью в день облета.

Авторский программный комплекс «Оценка и прогноз пожарной опасности растительности» внедрен в ОГАУ «База авиационной и наземной охраны лесов ЕАО» и включен на 2010 г. в план научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по проблемам гражданской обороны, чрезвычайных ситуаций и ликвидации последствий стихийных бедствий в ГУ МЧС России по ЕАО.

Всего получено 15 актов о внедрении авторских разработок.

Результаты исследования позволяют усовершенствовать систему мониторинга пожаров растительности и оптимизировать маршруты авиалесоохраны, а также планировать маневрирование силами и средствами пожаротушения, проводить разъяснительную работу с населением. Они могут применяться для планирования стратегии управления пожарами и оптимизации региональной противопожарной службы.

Материалы исследования могут быть использованы в учебных курсах «Основы безопасности жизнедеятельности». «Геоинформационные системы» и др. в учреждениях общего и профессионального образования.

Апробация результатов исследования.

Основные положения и результаты исследования докладывались и обсуждались на конференциях и научных форумах различных уровней. Международные - «Егтгопнв» (Томск, 2006, 2008), «С1ТЕ8-2007» (Томск, 2007), «Современные проблемы регионального развития» (Биробиджан, 2008, 2010, 2012), «Регионы нового освоения: экологические проблемы и пути их решения» (Хабаровск, 2008), «С1ТЕ5-2009» (Красноярск, 2009), «Природные ресурсы и экология Дальневосточного региона» (Хабаровск, 2012), «Современные проблемы лесного хозяйства и лесоустройства» (Санкт-Петербург, 2012), «Дистанционное зондирование

окружающей среды: научные и прикладные исследования в Азиатско-Тихоокеанском регионе» (Владивосток, 2013); всероссийские - «Современные информационные технологии для научных исследований» (Магадан,2008), «Состояние лесов Дальнего Востока и актуальные проблемы лесоуправления» (Хабаровск, 2009), «Современные информационные технологии для фундаментальных научных исследований РАН в области наук о Земле» (Владивосток, 2010), «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» (Москва, 2013), «Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления» (Хабаровск, 2013), «Состояние лесов и актуальные проблемы лесоуправления» (Хабаровск, 2013), «Проблемы устойчивого управления лесами Сибири и Дальнего Востока» (Хабаровск, 2014); областные смотры-конкурсы научных работ молодых учёных и аспирантов высших учебных заведений и организаций науки ЕАО (Биробиджан, 2007 -2015 гг.).

По теме диссертации опубликованы 1 монография (в соавторстве), 24 статьи, в том числе 12 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, а также 57 работ в материалах конференций и других научных форумов.

Структура и объём работы.

Диссертационное исследование изложено на 147 страницах; состоит из введения, 4-х глав, заключения, библиографического списка из 180 наименований и приложения. Работа включает 23 рисунка и 32 таблицы.

Благодарности.

Автор глубоко признателен научному руководителю - чл.-корр. РАН, д.б.н., профессору Е.Я. Фрисману за ценные советы, всестороннюю поддержку и критические замечания. Особая благодарность к.х.н., зав. лабораторией региональной геоэкологии ИКАРП ДВО РАН, научному консультанту P.M. Коган и к.г.н., А.М.Зубаревой за поддержку на всех этапах работы. Автор искренне признателен к.г.н., старшему научному сотруднику ИВЭП ДВО РАН Г.В. Соколовой и сотрудникам ИКАРП ДВО РАН за постоянный интерес к работе и плодотворное сотрудничество.

ЗАЩИЩАЕМЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ Положение 1. Использование методики непрерывного прогноза показателей пожарной опасности по условиям погоды на основе уравнения В.Г. Нестерова с различными схемами применения фактических и прогнозируемых метеоданных для территории Еврейской автономной области обеспечивает значимую достоверность от 72 до 96 %.

Погодные условия являются одним из основных факторов, влияющих на возникновение и скорость распространения пожаров растительности. В настоящее время густота сетей гидрометеостанций (ГМС) на территории ДВР не позволяет в полной мере проводить мониторинг пожароопасной обстановки, поскольку расчет показателей по условиям погоды осуществляется, в основном, по данным единичной ГМС, зона репрезентативности которой представлена окружностью с 30-40 км (рис. 1). За пределами зон репрезентативности, т.е. в зонах ответственности ГМС, необходимо восстанавливать показатели пожарной опасности по условиям погоды или исходные метеорологические элементы интерполяционными методами. Зоны ответственности ГМС, можно построить в виде полигонов Тиссена (Подольская 2011).

/

Применение современных средств дистанционного зондирования Земли позволяет вести территориально распределенное наблюдение за погодными условиями, однако дискретный характер некоторых метеоданных, таких, например, как суточный объем осадков, накладывает ограничения на их использование. Также, несмотря на множество предложенных методик расчета показателей пожарной опасности по погодным условиям, среди них нет адаптированных к условиям муссонного климата. В методиках не приводится доказательств оправдываемое™ полученных результатов, не указан временной период метеорологических элементов, на основании которых они получены.

Предлагаемая методика прогноза показателей пожарной опасности в зоне репрезентативности ГМС состоит из следующих этапов: выбор методики определения фактической пожарной опасности по условиям погоды, расчет ! коэффициентов регрессионных уравнений зависимости показателей пожарной опасности от метеорологических элементов за базовый период (50 и более лет), разработка схем использования метеоданных при прогнозе показателей пожарной опасности, составление проверочных прогнозов показателей и определение их

Рис.1. Зоны ответственности и влияния гидрометеостанций на территории Еврейской автономной области

В РФ для оценки фактической пожарной опасности применяется трехступенчатая система показателей: лесопожарный показатель засухи (ЛПЗ), на основе которого рассчитывается комплексный показатель пожарной опасности (КП), и класс пожарной опасности (КПО). Возможность использования первого и второго из них устанавливается эмпирическим путем на основе связи между влагосодержанием эталонных лесных горючих материалов (ЛГМ) и данными ГМС,

третий показатель определяется по значениям второго по общероссийской или региональным шкалам (Шкала пожарной..., 1985; ГОСТ Р 22.1.09-99, 1999; Глаголев, 2012).

В отечественных методиках показатели ЛПЗ и КП являются функциями метеоданных: дневной температуры воздуха (/) и точки росы (г), измеренных в 13-15 часов дня местного времени, а также сведений о выпавших осадках с 9 часов предыдущего дня до 9 часов текущего дня. На всей территории РФ используется уравнение В.Г. Нестерова (1968), но для некоторых регионов лучшими являются его модификации (Вонский, 1981; Софронов, 1990), поэтому необходимо проверить возможность их использования для оценки пожарной опасности по условиям погоды на исследуемой территории.

В ходе диссертационного исследования для расчета КП и соответствующего ему ЛПЗ для территории ЕАО проведен анализ существующих показателей и методик их расчета, по каждой методике выполнены соответствующие вычисления и сравнение результатов с базовой методикой В.Г. Нестерова и с внутрисезонным распределением пожаров по дням с определенным КПО. В исследовании использовались данные 5-ти ГМС («Облучье», «Биробиджан», «Екатерино-Никольское», «Смидович» и «Ленинское») за период с 1999 по 2009 гг.

При расчете КП по методикам В.А Жданко (ПЖ), Г.П. Телицына (ПТ), М.Я. Здеревой (ПЗ) количество дней с различными КПО значительно отличалось от базовой В. Г. Нестерова (ПН), лучшее соответствие получено при применении методик С.М. Вонского (ПВ-1) и М.А. Софронова (ПВГ-3), несколько хуже -М.А. Софронова (ПВГ-5) и М.А. Шешукова (ПШ) (табл. 1.) Следовательно, при ежедневной оценке пожарной опасности наряду с показателем ПН аналогичные результаты могут быть получены при использовании показателей ПВ-1, ПВГ-3, ПВГ-5 и ПШ. Это связано с тем, что все они рассчитываются по модифицированному уравнению В.Г. Нестерова и отличаются только поправочными коэффициентами в зависимости от суточного объема осадков и периодами учета метеорологических элементов, поэтому при последующем определении КПО текущего дня по региональной шкале различия в полученных значениях показателей становятся незначительными. Следовательно, для определения фактической пожарной опасности по условиям погоды на всей исследуемой территории можно применять любой из четырех показателей (ПН, ПВ-1, ПВГ-3, ПВГ-5, ПШ). Нами использован один из них - показатель В.Г. Нестерова (ПН).

Таблица 1

Коэффициенты детерминации количества дней с различными классами пожарной опасности, определенными с использованием различных методик, по

отношению к методике В.Г. Нестерова (ПН) (фрагмент)

Гидрометеостанция Комплексный показатель пожарной опасности

ПЖ ПТ | ПВ-1 | ПВГ-3 | ПВГ-5 | ПС | ПШ | ПЗ

Коэффициент детерминации

Смидович 0,57 0,05 0,99 0,98 0,99 0,84 0,96 0,84

Биробиджан 0,44 0,08 0,97 0,97 0,94 0,84 0,93 0,33

Екатери но-Н и кольское 0,41 0,11 0,99 0,99 0,98 0,71 0,96 0,71

Ленинское 0,59 0,09 0,98 0,98 0,99 0,80 0,95 0,80

Облучье 0,50 0,85 0,99 0,99 0,98 0,72 0,96 0,85

Примечание: ПЖ - показатель В.А. Жданко (1960); ПТ - показатель Г.П. Телицына

8

(1970); ПВ-1 - показатель С.М. Вонского (1981); ПВГ-3 и ПВГ-5 - показатели М.А. Софронова (1990); ПС - показатель Л.И. Сверловой (2000); ПШ - показатель М.А. Шешукова (2007); ПЗ - показатель М.Я. Здеревой (2009).

Для нахождения прогнозного значения ЛПЗ (обозначенного U) получены регрессионные уравнения (линейные, квадратичные, экспоненциальные) зависимости фактических значений этого показателя в особо опасные засушливые дни от дневной температуры воздуха t для каждого месяца пожароопасного сезона на основании многолетних метеонаблюдений ГМС ЕАО. К засушливым периодам отнесены дни, в которых суточный объем осадков не превышал 3 мм/сут. и которым предшествовали сутки без осадков или с осадками в этом же объеме. В табл. 2 приведены коэффициенты экспоненциальных уравнений, полученных по данным ГМС «Биробиджан», адекватно отражающие изменение ЛПЗ от дневной температуры воздуха, особенно в наиболее пожароопасные месяцы (апрель, май, октябрь). Для расчета прогнозного значения лесопожарного показателя засухи L' на i+n день в регрессионные уравнения подставляются прогнозируемые значения дневной температуры воздуха t' на i+n день.

Таблица 2

Коэффициенты регрессионных уравнений вида L = С,еСг', полученные по

данным гидрометеостанции «Биробиджан» (1960 - 2009 гг.)

Месяц С, с2 г г/ог F А

Апрель 40,36 0,11 0,87 113,62 3473,06 0,36

Май 34,62 0,11 0,8 67,26 1832,6 0,4

Июнь 22,93 0,1 0,67 34,37 857,13 0,36

Июль 7,53 0,13 0,71 38,31 924,3 0,38

Август 25,57 0,08 0,52 17,94 399,06 0,37

Сентябрь 38,31 0,08 0,51 19,2 482,99 0,52

Октябрь 43,1 0,1 0,83 88,68 2717,51 0,38

Примечание: ? - дневная температура воздуха, г -коэффициент корреляции, аг -стандартная ошибка коэффициента парной корреляции, И - значение критерия Фишера, А —аппроксимация ошибки парной корреляции.

Для непрерывного прогноза КП по методике В.Г. Нестерова на i+n день (обозначенного Р',+„) нами исследованы три схемы с применением различных способов учета метеоданных и заменой прогнозируемых значений лесопожарного показателя засухи L\t'i+n) на фактические (рис. 2).

По схеме № 1 показатель Р',+„ рассчитывается по метеопрогнозам, поступающим в / - ый день на п суток и обновляющимся через такой же период. По схеме № 2 используется п суточный прогноз метеоданных с тем же интервалом обновления, но по мере поступления фактических метеоданных производится замена прогнозируемых значений показателя Z,'(/'/+«) на фактические и соответствующий перерасчет показателя Р',-+„ (Коган, 2009). В схеме № 3 предусмотрено ежедневное обновление метеопрогноза одновременно с непрерывной заменой прогнозных значений L'('/+и) на фактические.

Выбор схемы прогноза КП проведен на примере сезона 2010 г. с учетом метрологических характеристик показателя Р',■„ (Бефани, 1965; Наставления по прогнозам.., 1962; Руководство по гидрологическим..., 1989), и достоверности определения КПО (Кац, 1975).

Г\

I ] Фактические метеоданные 1-го & дня: I» т» х,

и 3 х

I

5

аа

2

Расчет комплексного показателя пожарной опасности:

Прогностические метеоданные 11-го периода дня: Ши.

Расчет прогнозных показателей пожарной опасности: Р'ь,

Проверка прогноза

11 Фактические метеоданные ¡+п ДИ«: <(,» Хи*

Расчет комплексного показателя \ пожарной опасности: Рь, Г

М2

Расчет комплексного показателя

пожарной опасности: Р/

—---

▼

Прогностические метеоданные ; Расчет прогнозных показателей I л-го периода: пожарной опасности: ¿'(''/.Д Р'^ ?

!) Фактическиемегеоданные¡-от ^ дня: г» *4

Прогностические метсоданные п-ого периода: <'<«»

Расчет комплексного показателя пожарной опасности: Рм

+—:-

Расчет комплексного показателя пожарной опасности: Р1

МЗ

Прогностические метеоданные 1+1 дня: Шм

Расчет прогнозных показателей пожарной опасности: ¿'('мА Р'м

Определение класса пожарной опасности

Отображение прогноза

Рис. 2. Схемы непрерывного прогноза комплексного показателя пожарной опасности (/+« - день прогноза; /«/,+„ - интенсивность осадков на день прогноза)

По каждой схеме на каждый день прогноза рассчитаны фактические СР,+„) и прогнозные (/",+„) значения КП, среднее квадратичное отклонение /",+„ за период заблаговременности прогноза (од;), допустимая (<^>0«./) и средняя квадратичная погрешности (5) проверочных прогнозов и их оправдываемость (/;), а затем определена категория схемы (фрагмент приведен в табл. 3). Наибольшую оправдываемость ежедневных прогнозов (р = 0,89 - 0,91) обеспечивает схема №3.

Таблица 3

Характеристики схем краткосрочного прогноза комплексного показателя пожарной опасности поданным гидрометеостанции «Биробиджан» (2010 г.) ____(фрагмент)__

Номер схемы День прогно за о М &<>оп. / 5 £/<7\; Р Категория схемы

1 1 + 1 1646,30 1109,61 735,65 0,45 0,89 хорошая

1+2 1646,30 1109,61 1007,95 0,61 0,79 удовлетворительная

¡+3 1651,00 1112,77 1321,58 0,80 0,60 неудовлетворительная

2 / + 1 1648,52 1111,10 737,73 0,45 0,89 хорошая

1+2 1648,52 1111,10 733,37 0,44 0,90 хорошая

1+3 1648,52 1111,10 830,54 0,50 0,86 удовлетворительная

3 ; +1 1652,05 1113,48 741,96 0,45 0,89 хорошая

1+2 1652,05 1113,48 681,55 0,41 0,91 хорошая

¡ + 3 1652,05 1113,48 684,22 0,41 0,91 хорошая

Выбор схемы детализирован определением достоверности непрерывных трехдневных прогнозов КПО для каждого месяца пожароопасного сезона 2010 г. (фрагмент приведен в табл. 4). Прогнозы с высокой достоверностью могут быть получены по данным всех использованных ГМС по схеме №3.

Таблица 4

Достоверность краткосрочного прогноза классов пожарной опасности по

данным гидрометеостанцнн «Биробиджан» (2010 г.) (фрагмент)

Месяц Схема № 1 Схема № 2 Схема № 3

День прогноза

1 2 3 1 2 3 1 2 3

Достове рность прогноза

Апрель 0,96 0,95 0,95 0,96 0,95 0,95 0,96 0,95 0,95

Май 0,87 0,68 0,57 0,87 0,68 0,66 0,87 0,77 0,77

Июнь 0,92 0,88 0,83 0,92 0,88 0,87 0,92 0,92 0,92

Июль 0,80 0,64 0,61 0,8 0,64 0,63 0,8 0,79 0,80

Август 0,88 0,66 0,58 0,88 0,66 0,70 0,88 0,88 0,90

Сентябрь 0,90 0,86 0,80 0,90 0,86 0,86 0,9 0,93 0,90

Октябрь 0,89 0,86 0,80 0,89 0,85 0,86 0,88 0,88 0,89

При прогнозе ежедневной пожарной опасности растительности по условиям погоды, расположенной в зонах ответственности ГМС, необходимо восстанавливать показатели, например, ЛПЗ или исходные метеорологические элементы (температура воздуха и точки росы), на основе которых они рассчитываются, интерполяционными методами. Прогноз количества осадков при этом определяется по зонам ответственности ГМС.

Выбор оптимального метода интерполирования ЛПЗ и метеорологических элементов производился сравнением восстановленных и фактических значений в контрольных точках на основе среднеквадратической ошибки и коэффициента эффективности интерполирования (Flannigan,1999; Nash, 1970). В качестве контрольных точек выбраны ГМС ЕАО, далее поочередно восстановлены значения ЛПЗ и метеорологических элементов ГМС 9-тью методами интерполяции на каждый день пожароопасных сезонов с 1999 по 2012 гг. с использованием смежных ГМС южной части Хабаровского края («Сутур», «Урми», «Кур», «Хабаровск», «Бичевая», «Троицкое»). Для каждого метода построен ансамбль из 29960 электронных карт (пример приведен на рис. 3).

Лучшими методами восстановления ЛПЗ и метеорологических элементов (температура воздуха и точки росы) оказались методы «обратно-взвешенных расстояний», «полиномиальной регрессии», «локальной полиномиальной интерполяции». Проведенные расчеты показали, что желательно восстанавливать расчетные значения ЛПЗ, чем исходные метеорологические элементы, поскольку при этом среднеквадратическая ошибка интерполирования имеет наименьшее значение. В данной работе при восстановлении ЛПЗ использован метод «обратно-взвешенных расстояний», в силу его простоты и быстроты выполнения вычислений в авторском программном комплексе.

131

долгота,

Базисные ралиальн

долгота,"

Триангуляция с линейной интерполяцией

134 135

долгота, • Минимизация кривизны

Рис. 3. Восстановление лесопожарного показателя различными методами интерполирования в контрольной точке «Биробиджан» на территории Еврейской автономной области. 10.05.2012 г.

Примечание: 1 - ГМС «Биробиджан», 2 - ГМС «Кур», 3 - ГМС «Урми», 4 - ГМС «Хабаровск», 5 -ГМС «Сутур», 6 - ГМС «Троицкое», 7 - ГМС «Ленинское», 8 - ГМС «Смидович», 9 - ГМС «Екатерино-Никольское», 10 - ГМС «Облучье»

Естественные соседи

131 132 133 134 135 Обратно-взвешепных расстояний

Условные обозначения

• - гидромете оста н ни и --- административные границы

- изолинии

200 - значение показателя

133 134 135 Локальная полиномиальная интерполяция

Таким образом, прогноз комплексного показателя пожарной опасности по условиям погоды в зависимости от схем использования метеоданных и интерполяционных методов позволяет получать для исследуемой территории прогнозы пожарной опасности по условиям погоды с высокой оправдываемостью и достоверностью (табл. 3, 4). Прогнозы необходимы для регламентации лесоохранных мероприятий, например, для планирования авиапатрулирования территории.

Положение 2. Ежедневный пространственный прогноз возникновения пожаров растительности является определяющим условием оптимизации авиапатрулирования наиболее пожароопасных кварталов лесничества Еврейской автономной области.

Одной из основных задач лесной пирологии является прогнозирование возникновения пожаров растительности, обусловленное природными факторами и антропогенной нагрузкой на территорию. Природная пожарная опасность определяется появлением сухих гроз; антропогенной нагрузкой является небрежное обращение населения с огнем. Предсказание появления сухих гроз и посещения населением территории лесного фонда по данным наземного и спутникового мониторинга весьма затруднительно, вследствие этого приобретают актуальность вероятностные методики их прогноза, в которых рассчитываются вероятность возникновения пожаров по метеоусловиям, по природным и антропогенным источникам огня различного происхождения (Smayer, 1974, Андреев, 1987, Сухинин,

1991; Мухин, 1996; Барановский, 2003; Гришин, 2004, 2005; Фильков 2005; Егармин, 2005; Подольская, 2011).

Нами разработана вероятностная модель пространственного прогноза возникновения пожаров растительности, в которой учтено происхождение источника огня и введено понятие «критическое расстояние» (Rcr) - минимальное расстояние между исследуемой операционно-территориальной единицей (OTE) и населенными пунктами или железными и автомобильными дорогами, после которого значительно уменьшается количество пожаров:

F,mJF<ACÍ(FlAN)Fu{B/N) + FIJ{M)FIJ{B/M)] при RN<Rcr iJ 1Д,(С)[ (F,J(D)F¡J(B/D) + F¡ I(M)F¡ J(B/M) ] при RN > Rcr '

где: i - день расчета; j - номер OTE; F¡j(B) - вероятность появления пожаров растительности (событие В); F¡j(C) - вероятность возгорания растительности при определенном значении КП (событие Q; Fí,j{N), F¡j{D) - вероятность появления антропогенного источника огня в OTE от ближайших населенных пунктов или железных и автомобильных дорог (события N и D); Fíj(B/N), F¡j{B/D) - вероятность возгорания вследствие появления антропогенных источников огня; F¡j{M), F¡j(B/M) -вероятность появления природного источника (событие М) и возгорания вследствие его появления; Rm~ расстояние от OTE до ближайшего населенного пункта.

Вероятность возгораемости растительности F¡j(C) в j-ой OTE равна единице, если ежедневный комплексный показатель P¡ в центре OTE превышает значение показателя Рсг, либо вычисляется по формуле:

сг.

где: Рсг - минимальное значение КП, при котором возможно появление пожаров на данном участке в зависимости от степени природной пирологической пожарной опасности растительности в OTE (Костырина, 1985).

Вероятность появления источников огня F¡j{M), Fj/N) и F¡j(D) в y-oií OTE определяется по относительной частоте появления молниевых разрядов и возникновения пожаров от антропогенной деятельности жителей ближайших населенных пунктов и прибывших по дорожной сети:

где: Q - количество сезонов за базовый период; QNR, QDK - количество сезонов, в которых были зафиксированы пожары, возникшие в пожароопасной зоне в радиусе R (км) от населенного пункта или дорожной сети; QM¡¡- количество сезонов, в которых наблюдались молниевые разряды.

Для выбора базового периода Q для расчета частотных характеристик F¡j(B/N), F¡j{B/D) и Fij(B/M), обработан массив данных пожаров лесного фонда с 1999 по 2012 гг. Он был разделен на 5 периодов продолжительностью 10 лет: 1999-2008 гг., 20002009 гг., 2001-2010 гг., 2002-2011 гг., 2003-2012 гг. В каждом периоде рассчитаны ежедневные относительные частоты F¡j(N) и F,j(D) появления антропогенных источников огня в трех километровых зонах вокруг населенных пунктов и автомобильных дорог. В качестве базового (эталонного) выбран период 1999-2008 гг., имеющий минимальные суммы среднеквадратических отклонений относительных частот от других периодов.

Вероятность появления молний F¡j{M) определялась с 2006 по 2009 гг. по данным ИСДМ Рослесхоз. Природные источники огня появляются на территории области в весенний, начале летнего (01.06-26.06) и в конце осеннего (29.09-31.10) периодов. Ввиду незначительного числа пожаров от молний (12 случаев с 1997 по 2012 гг.) появление этих природных источников огня в расчетах не учитывалось.

Вероятность возгорания вследствие появления молниевых разрядов либо от населения из близлежайщих пунктов или дорожной сети вычисляются следующим образом:

NMR,. NNR-, NDR,

F. ÁB/M) =-.(BIN) =-'±,Ft .(B/D) =-

' NP '-J NP ,J NP

где: F¡j(B/M), F¡j{B/N) и F¡j{B/D) - вероятности появления огня от разных источников;

NMPjj, NNPij, NDPij - количество пожаров от молниевых разрядов, антропогенной

деятельности жителей населенных пунктов или прибывших по дорожной сети; NP -

общее количество пожаров за базовый период.

Прогноз возникновения пожаров растительности проведен на территории ЕАО по данным пожароопасного сезона 2010 г. Сеть OTE состояла из 3977 кварталов участковых лесничеств, которые соответствует планам лесоустройства ОГКУ «Лесничество ЕАО» и 2623 участков растительности нелесного фонда, представленных в виде ячеек размером 2,5x2,5 км. Для проведения расчетов имеется массив непрерывных метеоданных (Глаголев, 2011) и необходимый картографический материал, например, карта пирологических свойств растительных формаций, карта горельников (Зубарева, 2011).

Наибольшая относительная частота появления антропогенных источников огня наблюдалась в зонах, расположенных на расстоянии 3+9 км от населенных пунктов и в пределах 0^3 км от ближайших к OTE автомобильных дорог. Наименьшая концентрация источников антропогенной опасности сосредоточена на расстоянии 0-КЗ км от населенных пунктов и 6-Н? км от автомобильных дорог. Пожароопасные зоны с высокой концентрацией антропогенных источников сосредоточены в южной, восточной и северной частях ЕАО (рис. 4).

Критический радиус (Rcr) расположения OTE относительно населенных пунктов, после которого происходило двукратное уменьшение количества пожаров, составлял 9 км. Отсутствие антропогенной нагрузки от населенного пункта предполагалось на расстоянии более Rcr от него, за пределами этого расстояния причиной возникновения пожаров считалось население, прибывшее по ближайшей дорожной сети.

В работе определена возможность прогноза возникновения пожаров растительности по условиям погоды (F,/C)) по шкале Т.В. Костыриной (1985) в центрах кварталов ОГКУ «Лесничества ЕАО» в каждый день сезона 2010 г. Использованы значения КП, рассчитанные по восстановленным значениям ЛПЗ. Установлена высокая достоверность прогноза на текущий день - 86±6 % при вероятности 0,95. Достоверность краткосрочного прогноза незначительно уменьшается от 82±7% до 78±7%, но оставалась достаточно высокой.

Рис. 4. Пожароопасные зоны на территории Еврейской автономной области

Затем выполнен расчет вероятности возникновения пожаров ^¿(В) на каждый текущий день и каждые 1-3 дня метеопрогноза. Прогнозируемое распределение пожаров на всей территории ЕАО по вероятности их возникновения на текущий день выглядит следующим образом: 0-10 %; 0 0,4 - 23%; 0,4^1 - 67%. Первая цифра соответствует значениям а вторая - количеству пожаров (%). В качестве

вероятностного порога величины при котором возможно появление пожаров

растительности, принято значение 0,4, поскольку при этом наблюдается наибольшее количество пожаров. Например, на территории филиала Биробиджанского лесничества ЕАО большинство пожаров (72%) на текущий день зафиксированы при значениях вероятности превышающей 0,4.

Согласно расчетам, между количеством пожаров растительности в день их обнаружения и значениями вероятности их возникновения выявлена высокая

степень корреляционной зависимости: в весенний период коэффициент детерминации (Л~) равен 0,74. в осенний - 0.99. Кроме того, только 10% пожаров растительности могут возникнуть при нулевой вероятности что в 2,5 раза меньше, чем по

методике, разработанной для прогноза пожаров в ИСДМ-Рослесхоз (Подольская, 2011). Все это свидетельствует о значительном повышении точности прогноза.

Проведенные исследования положены в основу разработки рекомендаций для организации противопожарных мероприятий на территории ЕАО. 1. На основе ежедневного анализа вероятности появления антропогенных источников огня с 1999 по 2008 гг. выделены периоды, во время которых в определенных кварталах наблюдается наибольшая вероятность возникновения пожаров: 18 апреля - 20 мая и 7 - 27 октября. В это время необходимо ограничить посещаемость населением территории лесного фонда области (рис. 5).

Условные обозначения

Плоти осп. пожаров низкая

средняя пониженная

] высокая

Хабаровский край

® населенный пункт --водные объекты

■ участковых лесничеств - филиалов лесничеств

Амурская область

Транспортные пути

автомобильная дорога

-железная дорога

Граница

•—1 »- государственная региональная

Рис. 5. Вероятность возникновения пожаров растительности на территории Биробиджанского филиала лесничества Еврейской автономной области. Прогноз на апрель (а) и октябрь (б) 2010 г. (фрагмент)

2. Выделены 34 населенных пункта, расположенные преимущественно в южной, северной и восточной частях области, вблизи которых находятся OTE с высокой частотой (от 0,5 до 0,7) возникновения лесных и нелесных пожаров (рис. 6). В них необходимо усилить разъяснительную работу с населением.

Амурская область

Хабаровский край

КНР

населенный пункт -водные объекты

Транспортные пути

автомобильная дорога

-железная дорога

Граница »государственная

- региональная

......участковых лесничеств

-филиалов лесничеств

Лесоохранные мероприятия ® разъяснительная работа © информационные стенды

Условные обозначения

Сезонная частота появления пожаров

О -0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 ■ 0,9-1 0,1-ОД 0,4-0,5 Ш 0,7-0,8 0,2-0,3 ■ 0,5-0,6 ■ 0,8-0,9

Рис. 6. Размещение информационных стендов и проведение разъяснительной работы в населенных пунктах на территории Еврейской автономной области

3. Разработана схема ежедневного построения маршрутов авиапатрулирования для охвата всех кварталов ОГКУ «Лесничество ЕАО», имеющих в данный день вероятность возникновения пожаров, которая превышает пороговое значение. Для этого выбрано 10 контрольных точек из официальных маршрутов авиалесоохраны

области. Ширина обзора авиасудна принята равной 30 км. Построение маршрута осуществлялось таким образом, чтобы при облете контрольных точек в площадь обзора попадало максимальное количество пожароопасных кварталов лесничеств (рис. 7). Проверка схем авиапатрулирования проведена на примере 35 дней 2010 г., во время которых были зафиксированы лесные пожары. Полученные маршруты позволили охватить 90 % лесных пожаров. Однако в 4-х маршрутах некоторые пожары находились вне зоны облета (в центре ЕАО), что потребует в дальнейшем корректировки расположения контрольных точек маршрутов.

Рис. 7. Вероятность возникновения пожаров растительности и маршрут авиапатрулирования территории Еврейской автономной области, 05.05.2010 г.

Амурская область

Условные обозначения

Вероятное! ь нозникноненмн пожарок растительности

0 -0,1 0,3 -0,4 ■ 0,6 0,7 >0,9

0,1 -ОД 0,4 ■0,5 ■ 0,7 0,8

0,2 -0,3 ■ 0,3 -0,6 ■ 0,8 0,9

Л и на патрулирование

-расчетный маршрут -Ь точки маршрута

1 ■ ■ зона авиаобзора # пожары растительности

Хабаровский край

населенный пункт -водные объекты

участковых лесничеств филиалов лесничес! н

Транспортные пути

автомобильная дорога

■-железная дорога

Граница

<—1»- государственная -— региональная

Таким образом, разработанная вероятностная модель позволяет проводить ежедневный прогноз возникновения пожаров растительности и разрабатывать оптимальные маршруты авиапатрулирования на территории ЕАО.

Положение 3. Программный комплекс оценки и прогноза пожарной опасности растительности, позволяющий осуществлять прогноз показателен пожарной опасности по условиям погоды и проводить расчет вероятности возникновения пожаров растительности - основа для повышения эффективности лесоохранных мероприятий.

В настоящее время предложено множество отечественных информационных систем (ИС) в области исследования пожарной опасности растительности (Коровин, 1976; Марченко, 1992; Сухинин, 1996; Абушенко, 2000; Доррер, 2000; Понамарев, 2002; Барановский, 2003; Егармин, 2005; Фильков, 2005). Однако системы подобного класса основаны на реализации специализированных прикладных задач и определенной математической модели. В них отсутствуют блок дифференцирования

антропогенной нагрузки, что ограничивает их использование для оценки и прогноза пожарной опасности по природно-антропогенным условиям.

Архитектура авторского программного комплекса оценки и прогноза пожарной опасности растительности состоит из 4-х взаимосвязанных блоков (рис. 8): 1. Блок «Сбор данных наземного и дистанционного мониторинга» Предназначен для сбора разрозненных данных, содержащихся на веб -страницах порталов гидрометеорологических служб, в отчетах лесоохранных организаций, на спутниковых снимках дистанционного мониторинга пожаров растительности, в статистических сборниках природных и социально-экономических показателей территории. При сборе атрибутивных данных происходит формирование файловых баз данных, которые затем переносятся в массивы данных комплекса.

1. Сбор данных наземного и

дистанционного

мониторинга

Веб-ресурсы

HTML. *.XML

Отчеты гидрометеорологических и лесоохранных служб

3. Оценка и прогноз пожарной опасности растительности DLL-

Модуль

библиотека

Логика представления

Бизнес-логика ¿Логика обработки

...

[данных

'-1 SQL

SQL-запросы

2. Хранение метеоданных и данных пожаров растительности

База

рологич данных

Базадаииых пожаров

растительности

Рис.8 Архитектура программного комплекса оценки и прогноза пожарной опасности растительности

2. Блок «Хранение метеоданных и данных пожаров растительности»

Задача блока - хранение, поддержание целостности и непротиворечивости реляционных баз данных средствами СУБД Oracle MySQL 5.1 (рис. 9):

- база метеоданных (метеоданные, сведения о ГМС, фактические и прогнозные метеорологические показатели, коэффициенты прогностических уравнений для расчета лесопожарного показателя засухи);

- база данных пожаров растительности (данные о кварталах лесничеств, пожарах лесного и нелесного фонда).

Таблицы в базах данных связанны между собой ключевыми полями id*. Географическим полем mapinfo_id достигается интеграция с одноименными векторными слоями: «OTE», «ГМС», «Пожары растительности», «Район» и т.д.

OTE

У йПожары растительности

д Долгота 4 Широта О тарМГо _М О Номер пожара д Дата в О Площадь пожара О Тип пожара

У иЮТЕ

<> тарной <) Номер

^ Я Класс пирологичесхой пожарной осасности Я Дата расчетов

Я Текущий комплексный показатель Я Прогнозные комп. показатели на 1,2,3-ие дни Я Вероятность возникновения пожара на текущий. Я Вероятность возник, пожара иаЧДЗ-ведни-

СмежныеОТЕ Щ

У й}СмежиыеОТЕ

У ^Интенсивность осадков <* Наименование

f id Район ф Название ф mapinfojd

У И Апрель

У id Май

У id Грозы

<¿ Долгота О Широта О Дата появления 3 maptofojd

У ^Населенный пункт Я mapinfojd О Название О Численность

У нЮубъекгРФ

О Название Ф mapinfojd

У кМкжь

9 id Июль

9 И Август

У й!Сентя6рь

У МОстябрь

О Дата наблюдения Я Температура воздуха Я Температура точки росы О Объем осадков ф Скорость ветра О Прогнозная температура воздуха

у »d гас

Q Название g Индекс ВМО О Долгота О Широта

О Высота над уровнем моря О mapinfojd

к!Участковое лесничество

Ф mapinfojd g Название

У id Филиалы лесничеств

Я mapinfojd О Название

f ИДорожыая сеть

О mapinfojd

■Щ

ль_

У ИИнтерлоляция ППЗ

О Год

ф Параметр RMSE Параметр Е

У к!Авназеено

У id Авиаотдел ен не

ф Название О mapinfojd

треидылпз

у ИТренды ППЗ

У йИетод_жтериоля1

3

О Расчетный месяц g Коэффициент?? О Параметр СО g Параметре) <v Параметр С2 <> Параметр Сл

кпо Ж

у id кпо

Ф Класс

Я Начальная гра иицаКП

Ф Конечная гран ица КП

ф Месяц сезона

У к!Уравнение

У idIlecooxpaHHMe мероприятия ф Описание

3

Рис.9. Логическая структура баз данных программного комплекса оценки и прогноза пожарной опасности растительности

3. Блок «Оценка и прогноз пожарной опасности растительности»

Блок состоит из двух авторских ИС, реализованных в среде программирования RAD Studio Delphi 2010:

№1 ИС оценки и прогноза пожарной опасности по условиям погоды, позволяющая выбирать методики расчета КП для рассматриваемой территории, а также производить краткосрочные прогнозы показателей пожарной опасности с оценкой их достоверности;

№2 ИС прогноза возникновения пожаров растительности, позволяющая ! рассчитывать вероятность возникновения пожаров при определенных значениях КП и создавать соответствующие карты авиапатрулирования территории, выделять территории с высокой пожарной опасностью;

4. Блок «Визуализация результатов расчетов»

В данном блоке отображаются результаты расчетов ИС в виде электронных таблиц и карт в инструментальной ГИС Mapinfo Professional 8.5 (рис. 10).

б)

33 (Н201йЛесд1з;1;Пес*ичвство; 1**артак 23« КЛПО 7; Р. К3.7ЩХ Г; 61|ВД) 0.5tF(Q;l: F(B). H32Q 73 01.2010.Лес«1з:2!Теа«чество; 7Квар1ал Ш КЛПО. 1ft 5590f(Dl 04Fp/Bt 0 51 F(C) 1 F(B). 0.20 73 0< 201 0 Лес«1э:2Пео™иесг во; 7*вартал147; КППО. 1 ft MS7;F(Dj O.&FfD/B); o l.f/cíl F(8). (Ш 73 0»20l[Klecrtis2llec»~ecTeo.'Квартал12*кЛЛО lft91ílF(Dl 0 2F(D7B1 0 bF(Ql Fffll 0.1.9 33 0« 7310 Лесзоз 3 iWcwecieo. : Jf вартал 1«2КППО;3 R««F(N1 IS F('*B) 0 3 F(Cj 1 F(B) 0.17 0 rtOíMlO rlecM'íl.nwwecieo iKeepieamWlTO.2a3b6Fí]l0FF(O/Bí 0MF{Q1.F(B) Ü :Í 0 35.012010;Песхсэ:1;Песни«вство; Ite.n 7* КГТ10; 3; Ft 7509;F<N);ü6;FÍN®t D.76:F(Q.1:F{BV tHS.O 35WHn0.nec«3;e;necHH4Bcieo;1D^apTanjlD8.mn0i2;ft631SvF(N);GLS.F(№BXQ.7ZFtQ?.F(8J.D-OÍ

35 012010 Пе1»оэ;*Лесиичестео; 22Ksepiaji; 176. КЛПО;2 ft 2S1 .FrDj. 0,7f(D/B). О.бДСЦ; F(B); 0.120 36.01 гОЮ.ПводаэЛЛесннчество; гО.Квартал; 1. KfTlO: 1 ft SW&F(D)j 0 3.FWJ; 0F1F(CV f(b¡: 0.5;0

36 012010.Лас«в;1 Лесничество. 3 Квартал; 91: КГПО; 3. Р. 7763F07¡ 0.7;F(W): OPF(QIFP). 0.55.0 36 И 7010.Пеавз 1 Пеоиччество. 1*еертел 705 КЛПО; 7 ft 99;F(DJ оЛРф/В): n St.FICj l FcFTi a«;0 3601 ЛИОПеооэ.? Лесничество 7квертвл l«7 КЛПО. 3. ft 1159F(0) 0.6F(D/B1 056F(Q 1 Frb) G«.U 37.012010.Лесл)з;2Пео1ичество. 7*вэртегс 133; КЛПО; 3; ft 516D;F(D). D.5;F(WB); 0 56;F(C¡1. FfHL Q ЗЗ.Г1 27.0<2010;Пв«оз;1;П™ичество. гг;Квартап 138: КППО; 2: ft «19F(D);0.5;F(D/BÍ 0 01 FIQ.O.'ll. F(B). 3.11Л

78 01201 ССПеодазЛЛеатчесгво; 3Keepia/c 73. K1T10.1 ft 6S26;F¡N);Ü7;F(WB& 0 73FÍQ.1.F(B; 055Я 30 012010;Пео®з;1;Пео1ичество; 1 Квартал 333; КЛПО; £ ft 90.F(Dfc 0,3Fip/B): 0.5:F(C>.1;F[B); 0.15:0

Э0.01г0ШПеоюэ;3;Песиичвство; гЗКвартвл: 1; КЛПО; 3; ft 1561;F(D). 0.9:F(0® Q.El.FfC^l F(8); O.B.O ЭОЯ^ЛПаПеосРзД'Леотмчаство; гЗ.Квертол 7; КЛПО; 3; ft 9«;F(D> 9,9.F(07B). 0.62:F(q.1; F(B): 0.56:0 30.012010. Пес® э.ЧЛесничестве; 20:КвартаЛ 07; КЛГТО; 4ft 3320;F(NX0,7,F(N7BV0.79:F(C);0.91:F(Bi 0.5273

Рис. 10. Внешний вид форм программного комплекса для прогноза показателей пожарной опасности по условиям погоды (а) и возникновения пожаров

растительности (б)

Тестирование ИС выполнено в ОГАУ «База авиационной и наземной охраны лесов ЕАО», ОГКУ «Лесничество ЕАО», ГУ МЧС России по ЕАО. Всего получено 15 актов внедрения.

В ИС №1 проведены расчеты показателей пожарной опасности по погодным условиям на юге Хабаровского края и в ЕАО с 1960 по 2004 гг., которые опубликованы в коллективной монографии (Соколова, 2009). С помощью ИС №2 и карт «Территория государственного лесного фонда ЕАО» и «Территории, пройденные пожарами в лесхозах ЕАО» на примере пожароопасного сезона 2010 г. в ЕАО выполнен пространственный прогноз возникновения пожаров с учетом антропогенных источников и прогнозных значений КП, рассчитанных в ИС №1.

Таким образом, разработанный программный комплекс позволяет производить оценку и прогноз пожарной опасности растительности на территории ЕАО по природно-антропогенным факторам.

Выводы

Основные результаты исследований по теме диссертационной работы:

1. На территории Еврейской автономной области растительность с высокими пирологическими свойствами и погодные условия являются основными природными факторами, которые при наличии источников огня, способствуют возникновению пожаров.

2. В целях сохранения лесного фонда на территории Еврейской автономной области авторская методика непрерывного прогноза показателей пожарной опасности по условиям погоды с использованием различных схем учета фактических и прогнозируемых метеоданных позволяет с достоверностью от 72 до 96% проводить ежедневные прогнозы показателей пожарной опасности с заблаговременностью 1-3 суток.

3. Созданная вероятностная модель возникновения пожаров растительности по погодным условиям с дифференцированием антропогенных источников огня

позволяет выполнять прогнозы с трехдневной заблаговременностью, выделять пожароопасные участки растительности и оптимизировать маршруты авиапатрулирования.

4. Выполненный ежедневный пространственный прогноз возникновения пожаров растительности на территории Еврейской автономной области, сезон 2010 г., показывает, что большинство пожаров растительности (67%) зафиксировано в кварталах лесничества при вероятности их возникновения, превышающей пороговое значение. Выделены наиболее пожароопасные кварталы лесного фонда и построены маршруты авиапатрулирования, охватывающие территорию, на которой возникает 90% пожаров в день облета.

5. Разработан программный комплекс оценки и прогноза пожарной опасности растительности. Результаты работы комплекса представлены сериями электронных таблиц и карт, которые могут быть использованы для осуществления противопожарных мероприятий региональными лесоохранными службами.

Список основных работ, опубликованных по теме диссертации

Статьи в изданиях, включённых в список БАК

1. Коган Р. М., Соколова Г. В., Глаголев В.А. Методика автоматизированного прогноза пожарной опасности Приамурья и оценка ее эффективности // Метеорология и гидрология. - 2006. - № 12. - С. 45-53.

2. Глаголев В.А., Коган P.M. Информационная система оценки и прогноза пожарной опасности по условиям погоды (на примере Среднего Приамурья) // Известия Томского политехнического университета. - 2009. - Т. 314, № 5. - С 180184.

3. Глаголев В.А., Коган P.M. Геоинформационная система прогноза возникновения пожаров растительности в условиях муссонного климата средних широт // Геоинформатика. - 2009. - № 4. - С.8-16.

4. Коган P.M., Глаголев В.А. Прогностическая оценка вероятности возникновения пожаров растительности // Инженерная экология. - 2011. - № 6. - С. 38-51.

5. Коган P.M., Глаголев В.А. Влияние метеоданных на эффективность и достоверность прогноза пожарной опасности растительности // Технологии техносферной безопасности: Научный интернет журнал. - 2013. - Вып. 3(49). - С. 1-10. - http://ipb.mos.ru/ttb/2013-3/2013-3.html

6. Коган P.M., Глаголев В.А. Система пространственного прогноза возникновения пожаров по погодным и лесорастительным условиям // Безопасность в техносфере. - 2013. - T.2, - № 5. - С. 11-20.

7. Коган P.M., Глаголев В.А. Пространственный прогноз возникновения пожаров на юге Дальнего Востока России по погодным и лесорастительным условиям // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2014. - № 1(32). - С. 107-116.

8. Коган P.M., Глаголев В.А. Информационно-аналитическая система оценки напряженности пожароопасных сезонов // Безопасность в техносфере. - 2014. - Т. 3, - № 3. - С. 47-54.

9. Коган P.M., Глаголев В.А. Комплексный индекс оценки напряженности пожароопасных сезонов на основе функции желательности // Известия Самарского научного центра РАН. - 2014. - Т. 16, - № 1(3). - С.646-649.

10. Коган P.M., Глаголев В.А. Особенности пожароопасных сезонов в Хабаровском крае и Еврейской автономной области // Фундаментальные исследования. - 2014. -№9-7.-С. 1549-1553.

П.Коган P.M., Глаголев В.А. Пространственный прогноз метеорологических показателей опасности лесных пожаров // Технологии техносферной безопасности: Научный интернет журнал. - 2014. - Вып. 4(56). http://ipb .mos.ru/ttb/2014-4/2014-4.html

12. Глаголев В.А., Коган P.M. Геоинформационная система оценки напряженности пожароопасных сезонов // Геоинформатика. - 2014. - № 4. - С.11-18.

Монографии

13. Соколова Г.В., Коган P.M., Глаголев В.А. Пожарная опасность территории Среднего Приамурья: оценка, прогноз, параметры мониторинга. Хабаровск: ДВО РАН, 2009. - 265с.

Основные публикации в других изданиях

14. Глаголев В.А Разработка банка данных метеорологических параметров для анализа пожарной опасности территории // Региональные проблемы. - 2007. - № 8. -С. 152-155.

15. Глаголев В.А., Коган P.M. Разработка методики построения карт распределения показателей пожарной опасности растительности различной заблаговременности (на примере Среднего Приамурья) // Региональные проблемы.- 2008. - № 10. - С. 79-82.

16. Глаголев В.А., Коган P.M. Построения карт распределения показателей пожарной опасности растительности (на примере Среднего Приамурья) // Региональные проблемы. - 2008. - № 10. - С. 80-82.

17. Глаголев В.А., Коган P.M., Соколова Г.В. Разработка автоматизированного метода оценки и прогноза пожарной опасности территории по погодным и метеорологическим условиям // Лесное хозяйство. - 2009. - № 4. - С. 43-45.

18. Коган P.M., Глаголев В.А. Выбор показателей оценки пожарной опасности растительности для территории Среднего Приамурья // Региональные проблемы. -2009. -№ 11. -С.70-73.

19. Глаголев В.А., Коган P.M. Модификация региональной шкалы классов пожарной опасности для территории Среднего Приамурья (на примере Еврейской автономной области) // Региональные проблемы. - 2011. - Т.14, - № 1. - С. 48-53.

20. Коган P.M., Глаголев В.А. Особенности формирования пожароопасных сезонов и периодов на Дальнем Востоке России // Региональные проблемы. -2012. -Т.15, - № 2. - С.27-33.

21. Коган P.M., Глаголев В.А. Шкала классов пожарной опасности по метеоусловиям муссонного климата // Лесное хозяйство. - 2012. - № 1. - С. 44-45.

22. Коган P.M., Глаголев В.А. Особенности внутрисезонного формирования пожароопасных периодов на Дальнем Востоке России // Актуальные проблемы лесного комплекса. - 2012. - № 31. - С. 140-143.

23. Глаголев В.А., Коган P.M. Интерполяция комплексного показателя пожарной опасности на территории Еврейской автономной области и Хабаровского края // Региональные проблемы. - 2013. - Т.16, - № 2. - С. 84-90.

24. Коган P.M., Глаголев В.А. Система критериев и индикаторов для оценки напряженности пожароопасных сезонов // Региональные проблемы. -2014. - Т.17, -№ 1. - С. 49-53.

25. Глаголев В,А. Создание баз данных для оценки и прогноза пожарной опасности растительности по природно-антропогенным условиям // Региональные проблемы. -2014.-Т. 17,-№2. -С. 78-83.

Глаголев Владимир Александрович

ОЦЕНКА И ПРОГНОЗ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ПОЖАРОВ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ ЕВРЕЙСКОЙ АВТОНОМНОЙ ОБЛАСТИ

Автореферат

Подписано к печати 10.02.15. Формат 60*84/16 Тираж экземпляров 100 экз. Заказ № 1

Издано ИКАРП ДВО РАН г. Биробиджан, ул. Шолом-Алейхема, 4 Отпечатано ООО РеМаркит г. Биробиджан, ул. Пионерская, 17, офис 3 тел.: (42622)4-15-85, e-mail: reknata@rambler.ru