Полная версия

Главная arrow БЖД arrow Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций -

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Секция 2. Мониторинг и моделирование опасных природных процессов

Спутниковые данные в оценке параметров лесных пожаров Сибири

ЕМ. Пономарев, Е.Г. Швецов

ФГБУН Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН

По состоянию на сегодняшний день более 51% территории лесного фонде РФ отнесено под спутниковый мониторинг лесных пожаров [1]. Это активно развивающееся направление, которое успешно применяется на практике с 90-х годов XX века. Одним из первых, начиная с 1996 года, банк данных о лесных пожарах, фиксируемых спутниковыми методами, начал формировать Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН [2, 3].С середины 2000-х годов результаты спутникового мониторинга включены в систему учета лесных пожаров ИСДМ-Рослесхоз [1] и в систему «Каскад» МЧС РФ [4]. Уровень востребованности такой информации неуклонно растет, например, для оценки степени нарушенности лесов, при моделировании баланса углерода в современных условиях или при мониторинге пожарных эмиссий. При этом система дистанционного мониторинга пожаров дополняется новыми возможностями качественной и количественной оценки параметров пожаров и анализа их воздействия на растительность.

Основная цель данной работы - обобщение многолетней практики спутникового мониторинга пожаров в Сибири и актуализация новых методик обработки и анализа банков данных пожаров растительности. Важнейшие авторские разработки: 1) технология нормировки площадных характеристик пожаров; 2) оценка энергетических характеристик пожаров и классификация пожаров Сибири по мощности тепловыделения; 3) геопространственный анализ повторяемости пожаров в Сибири и связь с динамикой климатических характеристик.

При широких возможностях спутникового мониторинга пожаров, обеспечивающих многократность съемки, охват территории, мультиспектральность съемки, существенным ограничением является пространственное разрешение данных. В спектральных каналах, используемых для обнаружения пожаров, она составляет не выше 500 - 1000 м. Это техническое ограничение определяет точность пространственной привязки термически активных зон и точность оценки пройденных огнем площадей.

Наши исследования, проведенные на основе сопряженного анализ результатов дешифрирования съемки Landsat (разрешение ~ 30 м) и полигональных слоев пожаров по данным TERRA/Modis (разрешение 250 - 1000 м) средствами ГИС, позволили оценить масштаб неопределенности и предложить методику нормировки данных. Результат был получен для четырех категорий пожаров (площади до 200 га, <2000 га, <50 тыс. га и >50 тыс. га). Эти диапазоны площадей выбраны на основе ги- стограммного анализа данных о площадях лесных пожаров за период 1996 - 2014 гг. Выявлен уровень относительной ошибки при дистанционной оценке площадей в зависимости от геометрических и спектральных характеристик пожарных полигонов. Предлагаемая методика позволила повысить достоверность оценки площадей участков, пройденных огнем, при этом итоговые статистики по площади снизились в среднем на 36% при достоверности аппроксимации на уровне 0,76 - 0,89 [5].

Для процедуры нормировки площадей в векторной полигональной базе данных предложено уравнение регрессии и получены калибровочные коэффициенты, соответствующие рассмотренным категориям пожаров. Предложена процедура гео- информационного (ГИС) преобразования, реализующая эмпирический подход калибровки геометрии полигонов пожаров в автоматическом режиме. При обработке учитывается форма полигона, параметр эксцентриситета, определяемый на основе описанного эллипса, а также ранг пожара в единицах площади, что задает коэффициент необходимого преобразования, в соответствии с предложенной методикой.

В результате дальнейших исследований впервые для территории Сибири была получена вариация энергетических характеристик полигонов пожаров - важная и информативная часть атрибутивных данных о пожарах. Оценки интегральной мощности теплоизлучения от пожаров выполнены для базы данных пожаров 2010 - 2014 гг. на основе определения показателя FRP (Fire Radiative Power) по данным TERRA/Modis в диапазоне 4 мкм [6]. Попиксельный анализ позволил установить, что радиационная мощность излучения с единицы площади подчиняется степенному закону. В среднем из общего числа «пожарных» пикселей в различные сезоны выделяются до 25% высокоэнергетических и 75 - 90% - со значениями радиационной мощности <50 МВт/км2. Значения интегральной мощности теплоизлучения, вычисляемого для всего полигона пожара, зафиксированы на уровне 1200 - 1900 МВт [7]. При одинаковых внешних условиях и высоких классах пожарной опасности значения FRP пожаров в лиственничниках вдвое превышают теплоизлучение от пожаров в сосняках. Классификация отдельных участков пожаров по мощности теплоизлучения позволяет в дальнейшем перейти к решению обратной задачи оценки количества сгорающих горючих материалов и уровня воздействия огня на растительность. Однако на сегодняшнем этапе значение такого дополнительного параметра в базе данных пожаров - трудно переоценить. Этот подход позволяет в автоматическом режиме с наименьшей затратностью (в отличие от методик, использующих классификацию данных среднего пространственного разрешения Landsat, SPOT) решить задачу классификации участков, пройденных огнем и дать дифференцированную оценку уровня воздействия огня на растительность в границах полигона пожара.Такое уточнение позволяет в разы повысить точность оценки эмиссий от пожаров, как на локальном, так и на глобальном уровнях.

Fla третьем этапе работы была проанализирована пространственно-временное распределение пожаров растительности и их повторяемость в отдельных районах. Важно, что данная процедура требует сопряженного анализа климатических характеристик [8, 9, 10]. Исследование было выполнено с использованием сети кластеров (более 21,5 тыс. кластеров) с размером ячейки 30’ х 20’ (площадь ~ 65 тыс. га). Для каждого кластера методом геопространственной статистики определено количество пожаров, зафиксированных по пятилетним периодам: 1996 - 2000, 2001 - 2005, 2006 - 2010, включая экстремальные пожароопасные сезоны 2011 - 2014. Географически зоны регулярной повторяемости пожаров, в том числе массовых и экстремальных, смещаются в северные широты (Якутия, Эвенкия, север Западной Сибири). Для объяснения проанализированы обобщенные данные о метеорологических показателях за 1900 - 2013 гг. Выявлено, что в период с 90-ых годов XX века существенно изменился тренд роста средних значений температуры, а показатели тепловлагообеспеченности (SPEI, гидротермический показатель Селя- нинова), что позволяет констатировать перераспределение осадков и регулярную повторяемость засушливость периодов в отдельных регионах. Степень корреляции этих климатических характеристик и динамики горимости в Сибири высока и статистически значима. Отмечена общая тенденция роста повторяемости пожаров на единице площади, что является важной характеристикой для последующего моделирования пожарных режимов в современных условиях.

Таким образом, спутниковый мониторинг позволил сформировать долговременную базу данных пожаров, существенно дополнить ее атрибутивными характеристиками и обеспечить возможность оперативной оценки ситуации, моделирования и прогнозирования пожарных режимов в Сибири в условиях меняющегося климата.

Исследования выполнены при поддержке гранта Российского научного фонда (проект №14-24-00112).

Литература

1. Барталев С.А., Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Котельников Р.В.,Лупян Е.А., Щетинский

B. Е. Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ (состояние и перспективы развития) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - М. - 2008. - №5. - т. II. - С. 419 - 429.

  • 2. Сухинин А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сиб. экол. журнал. - 1996. - т. 3. - №1. - С. 85 - 92.
  • 3. Пономарев Е.И., Швецов Е.Г. Характеристики категорий пожаров растительности в Сибири по данным спутниковых и других наблюдений // Исслед. Земли из космоса, - 2013,- №5,- С.45-54. DOI: 10.7868/S0205961413050035.
  • 4. Кудрин А.Ю., Резников В.М. Аэрокосмическая система мониторинга пожарной обстановки //Технологии гражданской безопасности. - 2006. - №4 (10). -

C. 56 - 62.

5. Пономарёв Е.И., Швецов Е.Г. Спутниковое детектирование лесных пожаров и геоинформационные методы калибровки результатов // Исследование Земли из космоса. - 2015. - №1. - С. 84-91. DOI: 10.7868/50205961415010054.

  • 6. Kaufman, Y.J., Kleidman R.G., King M.D. SCAR-B fires in the tropics: Properties and remote sensing from EOS-MODIS //Journal of Geophisical Research, 1998, 103, D24: 31955 -31968.
  • 7. Пономарев Е.И. Классификация пожаров в Сибири по мощности излучения на основе показателя FRP по данным TERRA/Modis // Исслед. Земли из космоса. 2014, №3,- С.56 - 64. DOI: 10.7868/S0205961414020080.
  • 8. Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г. Климатические изменения и лесные пожары в России // Лесоведение, 2013, 5. С. 50 - 61.
  • 9. Валендик Э.Н., Иванова Г.А. Пожарные режимы в лесах Сибири и Дальнего Востока //Лесоведение, - 2001.- №4,- С. 69-73.
  • 10. Валендик Э.Н., Кисиляхов Е.К., Рыжкова В.А., Пономарев Е.И., Данилова И.В. Крупные пожары в таежных ландшафтах Центральной Сибири // География и природные ресурсы. - 2014,- №1,- С.52 - 59.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>