ОЦЕНКА ДИСКРИМИНИРУЮЩЕГО ВЛИЯНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ НА РИСКИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

Алексей Иванович Пономарчук, Сергей Васильевич Пьянков

Аннотация


Ежегодные потери вследствие лесных пожаров значительны и могут достигать катастрофических масштабов в условиях труднодоступности, отсутствия развитой инфраструктуры и малой населенности территорий. Важно оценивать и выделять территории, наиболее пожароопасные вследствие совокупности природных и антропогенных факторов. Риски лесных пожаров определяются общими стационарными (характеристики природно-ландшафтных комплексов, климата, водного баланса, антропогенной активности и т.п.) и переменными (межгодовая и внутрисезонная изменчивость) условиями. Между условиями (факторами) и рисками возгораний могут существовать взаимосвязи, выявление которых позволяет получать обоснованные прогнозы уровня пожарной опасности. Задача заключается в статистически-обоснованном отборе ключевых (наиболее значимых, т.е. оказывающих наибольшее дискриминирующее влияние на уровень пожарной опасности) факторов и получении полуэмпирических соотношений для оценки рисков возгораний. Представлен метод, обеспечивающий выделение пространственно-распределенных факторов и их значений, соответствующих наибольшим рискам лесной пожарной опасности. В качестве меры пожарной опасности используется относительная частотность возгораний при разных условиях, полученная на основе фактов о лесных пожарах за пятилетний период наблюдений в Пермском крае. Предложенный метод ранжирования факторов по степени пожарной опасности обоснован применением вероятностно-статистических моделей. Сопоставление критических значений факторов с их пространственным распределением обеспечивает процедуру зонирования территории по степени лесной пожарной опасности. Метод иллюстрируется на примере стационарных факторов «виды лесной растительности» и «наличие густого леса», однако к ключевым факторам отнесен только первый из них. В работе использована карта пространственного распределения видов лесной растительности, полученная на основе дешифрирования данных MODIS.

doi 10.17072/2079-7877-2016-4-118-128

Поступила в редакцию: 06.07.2016


Ключевые слова


лесные пожары; детектирование пожаров; уровень лесной пожарной опасности; районирование; ключевые факторы; частотность пожаров

Полный текст:

PDF

Литература


Афонин С.В., Белов В.В., Энгель М.В. Анализ региональных спутниковых данных MODIS

PRODUCTS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2.

№2. С. 336–342.

Барановский Н.В., Янкович Е.П. Методические и технические основы использования данных

наземной таксации лесных массивов в целях количественной оценки лесной пожарной опасности //

Экологические системы и приборы. 2014. №3. С. 3–12.

Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А.

Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометраMODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. №4. С.

–302.

Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения: учеб. пособие

для втузов. М.: Академия, 2003. 464 с..

Галеев А.А., Котельников Р.В., Крашенинникова Ю.С., Лупян Е.А., Сементин В.Л., Флитман

Е.В., Щербенко Е.В. Сопоставление информации о лесных пожарах по данным спутниковых,

наземных и авиационных наблюдений ИСДМ-Рослесхоз // Современные проблемы дистанционного

зондирования Земли из космоса, 2008. Т. 5. №2. С. 458–468.

Губенко И.М., Рубинштейн К.Г. Сравнительный анализ методов расчета индексов пожарной

опасности // Гидрометеорологические прогнозы: тр. Гидрометеорологического научно-

исследовательского центра Российской Федерации. 2012. Вып. 347. С. 180–193.

Пономарчук А.И. Оптимизация параметров контекстуального алгоритма при детектировании

лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Современные

проблемы науки и образования. 2013. №1. URL: http://www.science-education.ru/107-8220 (дата

обращения: 16.07.2015).

Пономарчук А.И., Шихов А.Н. Детектирование лесных пожаров в Пермском крае с

использованием данных дистанционного зондирования Земли // Геоинформационное обеспечение

пространственного развития Пермского края: сб. науч. тр. / Перм. гос. ун-т. Пермь, 2011. Вып. 4.

С. 15–24.

Рыбчак Н.В., Утробин М.Г. Анализ лесопожарной обстановки на территории Мурманской

области в 2010 г. с использованием спутниковой информации // Земля из Космоса – наиболее

эффективные решения. 2010. №7. С. 60–66.

Сухова О.В. Создание карты лесной растительности для моделирования снегонакопления на

территории Пермского края // Вестник Удмуртского университета. Сер. Биология. Науки о Земле.

№4. С. 132–139.

Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере / под ред. В.Э. Фигурнова. М.:

ИНФРА-М, 2002. 528 с.

Шишалов И.С., Пыпина О.И. «Лесной Дозор» — эффективная система раннего обнаружения

лесных пожаров // Лесной бюллетень. 2010. №1(39). С. 8–12.

Di Gregorio, A. Land Cover Classification System: Classification Concepts and User Manual: LCCS.

Food and Agriculture Organization of the United Nations. 2005. 190 p.

Giglio, L. Detection, evaluation, and analysis of global fire activity using MODIS data: Dissertation

on degree Doctor of Philosophy, University of Maryland, 2006. UMI Number: 3212607, 247 pp.

McCarthy M.A. Bayesian Methods for Ecology. Cambridge University Press, 2007, 310 p.

Zuur A.F., Ieno E.N., Smith G.M. Analysing Ecological Data. Springer New York, 2007, 685 p.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


 


ISSN: 2079-7877

Адрес издателя и учредителя: 614990, ПГНИУ, г. Пермь, ул. Букирева, д. 15, географический факультет.

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации средства массовой информации ПИ № ФС77-66784 от 08 августа 2016 г.

Научное издание

© ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет», 2017.

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons С указанием авторства 4.0 Всемирная.