В лаборатории мониторинга лесных экосистем проводятся исследования и адаптация различных подходов к оценке вероятности возникновения лесных пожаров.

Цель исследований

Разработка методов оценки вероятности возникновения лесных пожаров применительно к масштабу всей страны (федеральный уровень) и отдельных ее регионов (федеральные округа и субъекты РФ). Изучены, адаптированы и апробированы такие алгоритмы как детерминированно-вероятностный подход и применение закона Пуассона распределения дискретной случайной величины.

1. Использование закона Пуассона распределения дискретной случайной величины

Исследовалась возможность применения закона Пуассона для оценки вероятности возникновения лесных пожаров для двух временных интервалов определения среднего числа пожаров в день: сезон (весна, лето и осень) и декада (10 дней). Выбор закона Пуассона обусловлен тем, что задача нахождения вероятности возникновения пожаров удовлетворяет всем условиям его применения:

• число испытаний велико;
• вероятность появления события в каждом испытании очень мала;
• события происходят независимо друг от друга;
• события происходят с постоянной интенсивностью в одинаковых промежутках времени (период оценки) или на одинаковых отрезках пространства (ячейки регулярной сети).

Применительно к задаче определения вероятности возникновения пожаров испытанием является день, событием – возникновение пожара.

Исходные данные

В качестве объекта исследований выступают очаги лесных пожаров, зарегистрированные спектрорадиометром MODIS на спутниках TERRA и AQUA за период с 2006 по 2012 годы и содержащиеся в базах данных ИСДМ Рослесхоз. По каждому пожару доступна информация о географических координатах очага возгорания и дате обнаружения.

Исследования проводились для двух временных интервалов. Сезонный период применялся для определения среднего числа пожаров в день на территории Иркутской области, которая располагается в Центральной Сибири и характеризуется разнообразными лесорастительными условиями, наземными и авиационными уровнями охраны лесов от пожаров, а также зонами космического мониторинга (Плотникова и др., 2014).

Десятидневный интервал применялся по всей территории Российской Федерации для приближения оценки вероятности возникновения пожаров к фактической горимости лесов различных регионов в течение пожароопасного сезона.

Вторым информационным источником исходных данных для проведения исследований являются данные метеонаблюдений (температура воздуха, осадки, и др.) и производные от них классы пожарной опасности по условиям погоды. Временной ряд данных метеонаблюдений со всех метеостанций Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет) доступен в ИСДМ с 2006 года.

Пространственными единицами оценки вероятности возникновения пожаров рассматриваются ячейки регулярной сети размером 1° х 1°.

Методика исследований

Закон Пуассона является аппроксимацией отрицательного биномиального закона распределения дискретной случайной величины:

Pm– вероятность возникновения пожаров,

λ – параметр распределения Пуассона,

m – число пожаров в день.

Параметр распределения λ определяется как среднее число пожаров в день для каждого класса пожарной опасности (КПО). Вычисляется параметр λ в рамках временного интервала оценочного периода путем нахождения отношения числа возникших при определенном КПО пожаров к числу дней того же КПО. Нахождение среднего числа пожаров в день проводится по всем КПО, следовательно, для каждого класса пожарной опасности находится свое значение вероятности возникновения пожаров. Переменная m моделируется как прогнозируемое число пожаров в день (от нуля до бесконечности). Таким образом, при помощи закона Пуассона вычисляется вероятность возникновения того или иного числа пожаров в день.

Оценка вероятности возникновения лесных пожаров базируется на ретроспективном статистическом анализе многолетних метеорологических наблюдений погоды и спутниковых данных о пожарах. На рисунке приводится блок-схема подготовки исходных данных и расчета вероятности возникновения пожаров. На основе подготовленных наборов данных рассчитывался параметр λ  и вероятность возникновения лесного пожара для каждого класса пожарной опасности. В результате получена база данных значений вероятности одного и более пожара по ячейкам сети для всех КПО за весь период наблюдения за пожарами с 2006 по 2012 годы.

Рассчитанные значения вероятности возникновения одного и более пожара используются для построения ежедневных карт распределения вероятностей на территории Иркутской области (для региональной системы мониторинга лесных пожаров субъекта) и всей России (для информационной системы дистанционного мониторинга пожаров ИСДМ-Рослесхоз):

2. Использование детерминированно-вероятностного подхода

Математическая модель определения вероятности возникновения лесных пожаров

Для оценки вероятности возникновения пожара использовалась детерминированно-вероятностная методика Томского государственного университета, учитывающая помимо погодных условий влияние  человека на возможность возгораний в лесу и вероятность воспламенения лесных горючих материалов вследствие природных явлений (Гришин, Фильков, 2005; Кузнецов, Барановский, 2009).

Согласно методике вероятность возникновения пожара определяют три составляющие – антропогенная, природная и вероятность по метеоусловиям (Барановский и др., 2003). Антропогенная и природная составляющие вычисляются как произведение соответствующих априорных вероятностей:

P_j=∑[P_ij(A)*P_ij(FF/A) + P_ij(M)*P_ij(FF/M)]*P_ij(C)

P(A) – вероятность антропогенной нагрузки;

P(FF/A) – вероятность возникновения пожара от антропогенной нагрузки;

P(M) – вероятность молниевого разряда;

P(FF/M) – вероятность возникновения пожара от молниевого разряда.

Априорные вероятности таких показателей как антропогенная нагрузка, возникновение пожара вследствие антропогенной нагрузки, вероятность молниевого разряда и возникновение лесного пожара от молниевого разряда в соответствии с методикой определяются через частоту событий:

P_ij(A) = Nа / Nпс                     P_ij(M) = Nм / Nпс

P_ij(FF/A) = Nпа / Nкп              P_ij(FF/M) = Nпм / Nкп

Nа – число дней в периоде с антропогенной нагрузкой;

Nпа – число пожаров от антропогенной нагрузки;

Nм – число дней с молниевыми разрядами;

Nпм – число пожаров от молниевых разрядов;

Nпс – общее число дней в периоде пожароопасного сезона (ПС);

Nкп – общее число пожаров в периоде.

Для нахождения вероятности пожара по метеоусловиям вместо физико-математической модели, описывающей время сушки лесных горючих материалов, использовалась статистическая оценка предельных значений индексов пожарной опасности (ИПО), при которых начинают возникать лесные пожары. Этот подход выбран ввиду отсутствия на федеральном уровне фактических данных, позволяющих настроить параметры физико-математической модели для различных лесорастительных условий России  (Подольская и др., 2011). Оценку вероятности возникновения пожара по метеоусловиям:

P(C) ≈ ИПО_{текущий} / ИПО_{критический} 

ИПО_{текущий} – значения индекса пожарной опасности в каждый день пожароопасного сезона;

ИПО_{критический} – значение ИПО, начиная с которого возможно возникновение пожара.

P(C)=1, если ИПО_{текущий}  ≥ ИПО_{критический}.

Принципиальная схема работы метода

Схема отражает исходные данные, основные операции над ними и полученные результаты. Как видно из схемы состав баз данных, которыми располагает информационная система дистанционного мониторинга (ИСДМ Рослесхоз), расширяется за счет создания БД вероятностей возникновения пожаров, включающей антропогенную, природную составляющую и вероятность по метеоусловиям. В БД содержатся таблицы значений вероятностей для текущего года, которые будут использоваться для расчетов вероятности в следующем году. Таким образом, реализуется ежегодное обновление значений вероятности.

Результаты

Полученные с помощью модифицированного детерминированно-вероятностного подхода оценки вероятности возникновения пожаров на территорию всей России сравнивались с фактической горимостью лесов в 2010 году. В результате сравнения 73.5% лесных  пожаров спрогнозировано с различной степенью вероятности, из которых 48.2% соответствовали вероятности более 0.8. Однако в отдельные дни пожароопасного сезона количество пожаров, для которых не была дана оценка вероятности их возникновения, достигала 40%. Это связано в основном с отсутствием данных по пожарам за предыдущий многолетний период наблюдения.

Литература:

1. Плотникова А.С., Ершов Д.В., Шуляк П.П. Метод оценки вероятности возникновения лесных пожаров на основе закона Пуассона // ИнтерКарто/ИнтерГИС 22. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий в условиях глобальных изменений климата: материалы Междунар. науч. конф. Т. 1. – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2016.  С. 142-148.

2. Плотникова А.С., Ершов Д.В., Шуляк П.П. Использование закона Пуассона для оценки вероятности возникновения лесных пожаров на территории Иркутской области // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы международной науч.конф. – Красноярск : Сиб.федер. ун-т, 2014. С. 237-241.

3. Подольская А.С., Ершов Д.В., Шуляк П.П. Применение метода оценки вероятности возникновения лесных пожаров в ИСДМ-Рослесхоз // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. №1. С. 118-126.
4. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Прогноз возникновения лесных пожаров и их экологических последствий. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2009. 301 с.
5. Барановский Н.В. Математическое моделирование наиболее вероятных сценариев и условий возникновения лесных пожаров //Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Томск, 2007. 20 с.
6. Гришин А.М., Фильков А.И. Прогноз возникновения и распространения лесных пожаров: Монография. – Кемерово: Изд-во Практика, 2005. – 202 с.
7. Барановский Н.В., Гришин А.М., Лоскутникова Т.П. Информационно-прогностическая система определения вероятности возникновения лесных пожаров // Вычислительные технологии, 2003, № 2. С. 16-26.

Направление ведут: Ершов Д.В., Плотникова А.С.