Уменьшение рисков возникновения пожаров на базе данных космического мониторинга термических точек

М.В. Елфимова1, В.В.Двирный2, В.В. Голованова3, Г.В.Двирный2, К.М.Двирная2

  • 2ФГБОУ ВО Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России 2АО «Информационные спутниковые системы им. ак. М.Ф. Решетнёва»
  • 5 ФГУП Конструкторское бюро «Арсенал» имени М.В. Фрунзе

В настоящее время проводится космический мониторинги составляются таблицы термических точек (ТТ), например, на территории Сибирского Федерального округа (СФО). Таблицы содержат достаточно большой объём информации: номер ТТ, номер пожара, субъект, район, географическая широта и долгота, населенный пункт, дистанция до него и азимут, дата первого наблюдения, время пролёта спутника и станция приёма, время доведения информации о ТТ до главного управления (ГУ) и до диспетчера, время доклада диспетчера о результатах проверки ТТ до ГУ, тип возгорания, принимаемые меры, привлекаемые средства и силы, кто тушит, текущее состояние природного пожара ( ликвидирован, локализован, действует), время ликвидации, локализации, кто осуществляет проверку, категория земель, собственник (арендатор) земельного участка, контроль доведения информации до собственника. Надо отметить, что в весенний период, большинство пожаров и повышенный риск, особенно при сильном ветре происходит от неосторожного обращения людей с огнём (разведение костров, пал сухой травы и др.).

В таб.1 совершенно очевидны два субъекта повышенного риска возникновения пожаров в СФО: Забайкальский край и Республика Хакассия.

Предлагается на основе такого сводного анализа принимать примитивные меры во избежание тех трагедий от пожаров, которые случились начиная с 12 апреля 2015г. Это концентрация техники МЧС в этих районах, патрули, разъяснительная работа и др.

По тушению природных пожаров наиболее опасных, которые недалеко от населенных пунктов разработаны специальные - ориентированные системы поддержки принятия решений [1].

Постоянно уделяется внимание профилактике природных пожаров [2], однако, как показывает практика, эти меры необходимо усилить. С использованием данных космического мониторинга существует методика расчета параметров лесных пожаров [3], зная которые и имея достаточную картину термоточкам в СФО, на наш взгляд можно уменьшить риски, связанные с этим природным явлением и человеческими факторами. Например, если принять какой-то уровень количества пожаров в регионе и если этот уровень в 10 раз превышает показатель по другим регионам, то в этом регионе необходимо срочно принимать профилактические меры. Наш анализ рисков возникновения пожаров в регионах можно рассматривать, как прикладную задачутеории случайных процессов с проблемой «пересечений уровней» или задачу исследования выбросов случайных процессов, которые уже давно относят к классу «постоянно актуальных» задач [4],[5]. Причин для этого, безусловно, много, но наиболее важными, по-видимому, следует считать междисциплинарный характер теории, сложность аналитических исследований, широту и разнообразие практических приложений, в которых эта теория помогает решать новые задачи. Применительно к рискам возникновению пожаров такие задачи возникают при изучении вероятностных моделей колебаний характеристиктермоточек, при изучении флуктуационных явлений, анализе пороговых значений количества термоточек в регионе.

В проблематике пересечений уровней получено много новых аналитических и расчетно-экспериментальных результатов. Одновременно с этим из-за большого разнообразия приложений заметно увеличился и разрыв между самой теорией и ее практическими применениями. Несмотря на многочисленные (в основном журнальные) зарубежные и отечественные публикации до настоящего времени по существу не предпринимали попыток охватить проблематику пересечений уровней «в целом» сточки зрения прикладных задач управления предотвращения природных и техногенных пожаров.

Особенности проблемы пересечений уровней заключаются в том, что прежде чем рассматривать какой-либо самостоятельный раздел исследований, целесообразно очертить его границы. В данном случае нужно определить само содержание проблемы - класс изучаемых характеристик, основные задачи, входящие в теорию пересечений уровней, связь этих задач со смежными направлениями исследований.

При изучении системы возникновения пожаров предложено использовать модели, построенные на основе теории случайных процессов. Любой случайный процесс полностью определяется семейством своих реализаций. Если рассмотреть отдельную реализацию Е [t0,t0 + Г], непрерывного процесса

?,{t) = {t),tТ}, то при описании ее поведения можно выделить совокупность «особых точек» и ввести физически наглядные числовые характеристики. Так, в частности, зафиксировав некоторый постоянный пороговый уровень Н, поведение функции ^(0 можно характеризовать числом ее положительных выбросов п'(Н,Т) над этим уровнем Н, числом отрицательных выбросов п~(Н,Т) или общим числом пересечений п(Н,Т)=п *{Н,Т)+п~{Н,Т) уровня Н реализацией ц(/) на интервале времени , +7’],7’ < со . Величины

соответствуют при этом длительностям положительных и отрицательных выбросов или длительностям интервалов между последовательным положительными и отрицательными: (+ -) и (- +) пересечениями уровня Н. В момент времени t —1{ траектория <%(t) впервые выходит за уровень Н, следовательно, Т0- время первого достижения границы Н. За отрицательные выбросы предложено принять уже потушенные.

Функция i;(t),te[t0,t0 + T], на интервале Т < оо имеет конечное число максимумов пшкс) и минимумов пшт(т) с различными высотами , причем в момент времени t=tm функция <^(0 достигает наибольшего (абсолютного)

максимума ? = ?(t )• Следовательно, при описании реализации <%(t) производная этой функции (/) пересекает нулевой уровень Н=0. При учете этой особенности многие характеристики экстремумов принципиально могут быть также рассмотрены как характеристики типа «пересечений уровней».

Ясно, что помимо названных характеристик интерес могут представлять пересечения траектории <^(/) с некоторой функцией H{t) , поведение производной ^ (/) в моменты выхода <%(t) за уровень Н, относительные длительности нахождения реализации m в заданных областях и ряд других. Характеристики, наиболее часто используемые в приложениях по анализу системы возникновения пожаров, сведены в таблице 2.

Число пересечений траекторией е ^; заданного уровня Н (число выбросов)

Число экстремальных значений траектории термоточек (число максимумов, минимумов,...)

Высота локальных максимумов гермоточек

Высота абсолютного максимума - супремума

Время первого достижения заданной границы

Относительная длительность пребывания траектории в заданной области ^ или 4 е

Длительность выбросов траектории над уровнем Н

Длительность интервалов между последовательными максимумов и минимумов траектории термоточек

Необходимо подчеркнуть, что характеристики подобного типа являются функционалами, заданными на выборочных функциях случайного процесса, т.е. сами являются случайными величинами. При их анализе можно интересоваться математическими ожиданиями (средними значениями) дисперсиями D[...J или

плотностями вероятностей /?(...) соответствующих величин.

Вся совокупность перечисленных характеристик принципиально может быть отнесена к характеристикам выбросов случайного процесса ?(0,так как в той или иной мере они отражают особенности временной структуры выбросов траектории ^^ t Е.Т иа УРовне Н. При иной интерпретации эти же характеристики можно отнести к характеристикам класса пересечений уровней. Более того возможен и еще один полезный способ представления (а, следовательно, и анализа) введенных характеристик. Последовательность особых точек траектории <^(/) можно интерпретировать как случайную последовательность событий (выбросов, максимумов, экстремумов, ...), происходящих во времени. Множество точек {/.},/ = 1,2,3,...,случайно распределенных на оси времени,образуют при этом поток случайных событий,т.е. случайный точечный процесс.

При решении этой практической задачи очень многое зависит от целей исследования, условий задачи, вида рассматриваемой вероятностной модели и вида изучаемых или используемых характеристик выбросов.

Рассмотрим анализ структуры флуктуационных процессов. Модели флуктуаци- онных явлений весьма разнообразны, однако центральное место в теории флуктуаций занимает модель гауссовского процесса. Эту модель предложено использовать в данном приложении.

Предположим, что - непрерывный стационарный гауссовский процесс с

математическим ожиданием тг = М— 0, дисперсией CJ'l и некоторой

корреляционной функцией = о%г(г)-Одномерная плотность вероятности

такого процесса имеет вид

а совместная плотность вероятности для значений ?(t) и ^ (t) = d^[t)l dt записывается как

_2 dzR,[T) о^

где °*i = ®^ ~ ^2 = —- дисперсия производной ^ (t) .

Результат (2) непосредственно следует из общий свойств производной %

стационарного случайного процесса <%(t) и известного свойства устойчивости гауссовского распределения при линейных преобразованиях (в данном случае при дифференцировании). По аналогии с формулой (2) может быть записана и совместная плотность вероятности для значений первой и второй производных ^ (/),

? (/) рассматриваемого процесса:

Выражения (1)-(3) являются достаточными исходными данными для вычисления основных характеристик траектории <^(t) t Е [^0,^0 + 7"], гауссовского процесса:

Для удобства численных расчетов характеристики (4) выражены через табулированные функции:

Величина [l — ф(х)]$? *(х) известна как отношение Миллса и для гауссовского распределения также табулирована.

Обычно при изучении флуктуационных явлений интерес представляет зависимость характеристик вероятностной структуры <%(t) от спектрально-корреляционных свойств процесса <%(t) . В данном случае эта зависимость определяется параметром:

При широкополосных процессах <^(0 .когда спектральная плотность {(О) сосредоточена вблизи частоты со0 = 0 , а нормированная корреляционная функция г(т) = р(т) - некоторая монотонно убывающая функция г, значение спектрального момента Л2 полностью определяется эффективной шириной Дшэ и коэффициентом формы к спектральной плотности:

Если процесс <%(t) узкополосный и функция 7^;(г) имеет вид то значение

При учете этих результатов формулы (4) в решении нашей задачи состояния системы возникновения пожаров по времени возможно выполнять детальный анализ вероятностной структуры флуктуационных гауссовских процессов.

Таким образом, имея модель, которая со временем будет уточняться на основе мониторинга из космоса системы возникновения пожаров, возможно будет предсказать пути ее развития и времени существования для своевременного принятия мер по предотвращению возможных пажаров в регионах СФО.

Литература

  • 1. Коморовский В.С. Разработка ГИС-оринтированной системы поддержки принятия решений по тушению природных пожаров вблизи населенных пунктов и объектов защиты/ В.С. Коморовкий, А.В. Дудин// X Всероссийская конференция по теоретическим основам проектирования и разработки информационных систем (ПРИС-2012). - Красноярск, 2012. - с.78-80.
  • 2. Андреев Ю.А. Профилактика, мониторинг и борьба с природными пожарами (на примере Алтае -Саянского экорегиона): справочное пособие / Ю.А. Андреев, А.В. Брюханов. - Красноярск, 2011. - 272 с.
  • 3. Коморовский В.С. Методика расчета параметров лесных пожаров как динамических процессов на поверхности Земли, с использованием данных космического мониторинга/ В.С. Коморовский, Г.А.Доррер// Вестник СИБГАУ. - Красноярск. Вып. 3 (29) - с.47-51.
  • 4. В.И. Тихонов, В.И. Хименко. Проблема пересечений уровней случайными процессами. Радиофизические приложения. Радиотехника и электроника, 1998,

том 43, №5, с. 501-523.

Табл. 1. Сводная таблица термических точек на территории СФО по состоянию на 18.03.2014 года

Субъект

Всего на территории РФ

5 км зона населенных пунктов

Приграничная зона (15 км до гос. Границы)

Приграничная территория за пределами РФ

Кол-во

ТТ

Кол-во

П

ППО,

га

ПГ, га

Кол-во

ТТ

ППО,

га

ПГ.га

Кол-во

ТТ

ППО,

га

ПГ, га

Кол-во

ТТ

ППО,

га

ПГ, га

Забайкальский

край

173

144

48514

118412

96

27617

73550

8

3261

12839

0

0

0

Иркутская обл.

1

1

386

386

1

386

386

0

0

0

Кемеровская обл.

1

1

222

222

1

222

222

0

0

0

Красноярский

край

3

3

1014

1014

3

1014

1014

0

0

0

Респ. Бурятия

6

5

1744

1744

1

142

142

0

0

0

Респ.Хакасия

19

12

4719

7540

19

4719

7540

0

0

0

Итого за СФО

203

166

56599

129318

121

34100

82854

8

3261

12839

0

0

0

  • - ПГ- площадь гарей (сумма площадей контуров пожаров)
  • - ППО - площадь пройденная огнем (сумма площадей контуров термических точек)

По средствам космического мониторинга на территории округа выявлено 203 термические точки, из них:

  • 15 - сжигание отходов (мусор, порубочные остатки) (Забайкальский край - 14, Республика Бурятия - 1);
  • 54 - неконтролируемый пал растительности (Забайкальский край - 33, Красноярский край - 3, Республика Бурятия - 5, Республика Хакасия -13); 127 - контролируемые отжиги растительности (Забайкальский край - 123, Республика Хакасия - 4);
  • 1 - горение факела (Иркутская область);
  • 1 - техногенный пожар (Кемеровская область);
  • 5 - не подтвердилась (Забайкальский край - 3, Республика Бурятия - 2).

В 5 км зоне от населенных пунктов зарегистрировано 121 термическая точка (Забайкальский край - 96, Иркутская область - 1, Кемеровская область - 1, Красноярский край - 3,Республика Бурятия - 1, Республика Хакасия - 4). Угрозы населенным пунктам нет.

В приграничной зоне на территории РФ зарегистрировано 8 термических точек на территории Забайкальского края.

В приграничной зоне за пределами РФ термических точек не зарегистрировано.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >