CC BY
68
K. V. Kolesov
ANALYSIS OF RELIABILITY FOR ORTHOGONAL STRUCTURE SOFTWARE ALGORITHM A NODAL METHOD
In this work the opportunity of the tensor analysis application for the research of algorithms reliability of the various software and managing systems is considered. The value of this method is extremely actual now in connection with a sharp increase in complexity of algorithms structures and considerable financial expenses for the development of the software.
ХЦК 528.873
Н. В. Трофимова, А. И. Сухинин, О. А. Цубровская
ДИСТАНЦИОННАЯ ОЦЕНКА ДЫМОВЫХ ЭМИССИЙ ОТ КРУПНЫХ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ1
Проанализирована возможность применения космических изображений MODIS/Terra для идентификации и картирования пройденных огнем участков лесного покрова и оценки дымовых эмиссий от крупных лесных пожаров с применением ГИС-технологий. Получена оценка массы газовых компонентов СО2, СО и СН4, выделившихся в результате крупных лесных пожаров на территории Приангарья в 2006 г. Разработана методика расчета динамики распространения дымовых эмиссий.
Регулярно возникающие в различных регионах земного шара крупные и массовые лесные пожары привлекают к себе внимание как природные бедствия, приносящие серьезный экономический ущерб. Лесные пожары являются не только большой проблемой для населения, но и важным фактором локальной, региональной и даже глобальной экодинамики, что проявляется в выбросах в атмосферу дымовых газов и аэрозоля, которые вносят существенный вклад в образование и развитие парникового эффекта [1]. В этой связи оценка выбросов в атмосферу от лесных пожаров является одной из первоочередных задач.
По данным [2; 3] в глобальном масштабе общее количество ежегодно сгорающих растительных горючих материалов (РГМ), а следовательно, и масса дымовых аэрозолей, составляет примерно 8 680 • 109 кг, из которых на лесные пожары приходится около 1 540 • 109 кг.
Авторами исследовались дымовые эмиссии, произведенные от горения лесной растительности, вызванного антропогенными и природными факторами. Хотя эти параметры не могут быть оценены точно, представленная ниже методика может быть полезна при оценке количества сгоревшей биомассы, если известна общая площадь, пройденная огнем, и пространственное распределение массы РГМ.
1. Метод расчета пожарных эмиссий. В работе [3] показано, что из годовых глобальных эмиссий углерода от лесных пожаров, на бореальные леса России в 1998 г. пришлось 14...20 %.
Методика, использованная для оценки общего количества сгоревшей биомассы М в определенной экосис-
теме, представлена в работе [4] и описывается уравнением
М = А • В • Ь • а, (1)
где А - площадь, пройденная огнем, м2 (определяется по спутниковым данным); В - общее количество органического вещества на единицу площади в экосистеме, кг/м2; а - доля растительных горючих материалов от общего количества органического вещества, запасенного на данном участке; Ь - полнота сгорания растительных горючих материалов.
Эти параметры усреднены по всей территории исследования, поэтому данная методика позволяет оценить общие пожарные эмиссии для регионального уровня и получить оценку дымовых выбросов в первом приближении.
Цля повышения точности в оценке пожарных эмиссий формула (1) была изменена. Изменения коснулись того, что в предлагаемом авторами методе каждый пожар рассматривается отдельно, непосредственно с момента возгорания до полного затухания. Это связано с неоднородностью различных участков лесных биогеоценозов и различием в интенсивности сгорания РГМ. По мере продвижения фронта пожара площадь, пройденная огнем, ежедневно суммируется с предыдущим итогом. Компоненты биомассы анализируются в каждом индивидуальном пикселе космического изображения, в соответствии с прохождением кромки пожара. Это позволяет получать более точные оценки сгоревшей биомассы, исходя из запаса горючих материалов, аккумулированных в пределах каждого пикселя.
1 Работа выполнена при поддержке гранта по междисциплинарному интеграционному проекту Сибирского отде-
ления Российской академии наук № 86 «Создание средств спутникового экологического мониторинга Сибири и Цаль-
него Востока на основе новых информационных и телекоммуникационных методов и технологий».
Новое уравнение для оценки сгоревшей биомассы будет следующим:
М = X X В(^ У)Аи • аа • Ьа, (2)
1 =1 J=1
где В(х, у) - первоначальное количество органического вещества, находящегося на участке леса, до начала действия на этом участкеу-го пожара, кг/м2; х, у - координаты участка леса (пикселя изображения), на котором развивался у-й пожар; Ау - площадь, пройденная огнем в г-й день действия у-го пожара; ау - доля лесных горючих материалов, которые могут поддерживать горение у-го пожара в г-й день, %; Ьу - полнота сгорания лесных горючих материалов нау-м пожаре в г-й день, %; п - число дней действия каждого у-го пожара; N - общее количество пожаров, действовавших на территории района исследования за пожарный сезон. Суммирование ведется ежедневно по каждому пикселю, участвующему в горении с момента начала пожара до его окончания.
Преимущества данной методики заключаются в следующем:
- ведется ежедневный анализ площади, пройденной огнем, что повышает оперативность определения эмиссий;
- учтено влияние климатических факторов, таких как выпадение осадков и температура подстилающей поверхности, которые позволяют корректировать оценки полноты сгорания лесных горючих материалов в соответствии с их влагосодержанием;
- запас общего количества органического вещества и лесных горючих материалов посредством применения ГИС-технологий определен для минимальной единицы лесной таксации - лесного выдела, что уменьшает ошибку в определении количества сгоревшей биомассы.
Картирование пожарищ по многозональным изображениям спутника «Тегга». Основываясь на отмеченных выше предпосылках, авторами был разработан метод выявления повреждений пожарами на основе комбинированного использования данных спектрорадиометра MODIS спутника «Тегга» (MODIS/Terra) и температурных аномалий, детектируемых в период горения по данным радиометра AVHRR спутника КОАА (AVHRR/ КОАА). Оценка точности созданных информационных продуктов по повреждениям растительности огнем выполнена путем их сравнения с репрезентативной выборкой опорных данных, сформированных с использованием изображений высокого пространственного разрешения, полученных прибором ЕТМ+ со спутника «Landsat» (Landsat/ETM+)
Алгоритм идентификации и картирования поврежденных пожарами участков растительного покрова по данным спутниковых наблюдений MODIS/Terra состоит из следующих этапов:
- выбора фрагментов спутниковых изображений, свободных от облаков, с использованием каталога архива изображений MODIS/Terra;
- обработки изображений и формирования слоя пройденных огнем участков земной поверхности (пожарищ);
- преобразования результатов обработки в картографические покрытия и погружение их в геоинформаци-онную систему (ГИС).
По результатам обработки изображений формировались слои полигонального типа, содержащие контуры пожарищ и таблицы с атрибутами выявленных повреждений.
Картографические покрытия создавались с помощью процедур импорта полигонов пожарищ в программную оболочку ARC MAP.
Обработка информации проводилась методами тематического дешифрирования и была нацелена в основном на выявление мест пожаров и картирование участков, пораженных огнем. Результаты обработки представлены средствами ARC MAP в виде специальных тематических карт. В среде ГИС все результаты обработки привязывались к системе квартальной сети, что является основой для идентификации очагов пожаров и принятия решений по проведению мероприятий, связанных с локализацией и ликвидацией.
Определение общего запаса биомассы и полноты сгорания лесных горючих материалов. Биомассу растений называют фитомассой и выражают в массе органического вещества в абсолютно сухом состоянии, реже - в пересчете на СО2 или на органический углерод. Отмершие органы растений в биомассу не включаются.
Переход от объемов древесины к фитомассе каждого из компонентов лесных сообществ осуществлялся по методике, разработанной В. Д. Стакановым [5] с использованием таксационных данных лесной растительности и конверсионных коэффициентов. Значения о запасе подроста и подлеска были взяты из таксационных данных по преобладающим породам. Данные о запасе подстилки, опада и живого напочвенного покрова взяты из экспериментальных данных, полученных в результате полевых работ на территории Приангарья в 2006 г.
Полнота сгорания лесных горючих материалов (ЛГМ) зависит прежде всего от влагосодержания. В этой связи целесообразно использовать относительные показатели состояния лесов, получаемые на основе спектральных индексов, тесно коррелирующих с уровнем обеспеченности растений влагой. В качестве исходной информации такого рода может быть использован нормализованный дифференцированный вегетационный индекс NDVI. Он рассчитывается как разность значений отражения в ближней инфракрасной и красной областях спектра, деленная на их сумму (для зеленой растительности отражение в красной области всегда меньше, чем в ближней инфракрасной, за счет поглощения света хлорофиллом). По методу наименьших квадратов установлена корреляционная связь между полнотой сгорания лесных горючих материалов и вегетационным индексом. Полученное уравнение у = -1,048 3х + 0,922 позволяет сделать вывод о наличии линейной зависимости между значениями вегетационного индекса у и полнотой сгорания ЛГМ х. Коэффициент корреляции R2 = 0,92 говорит о высокой корреляции между этими параметрами.
Массовый вклад дымовых аэрозолей рассчитывался по формуле
mc = M • K, (4)
где mc - масса каждого из компонентов выделяющихся эмиссий; М - общее количество сгоревшей биомассы;
К - коэффициенты выделения, предложенные в работе [6] для расчета дымовых эмиссий и равные 445 г/кг для CO2, 45 г/кг для CO и 4,55 г/кг для CH4.
Расчет процессов распространения парниковых газов. Численные расчеты были проведены для массовых лесных пожаров в Приангарье, произошедших в 2006 г. Концентрация углекислого газа восстанавливалась в узлах широтно-долготной сетки 1,25 х 1,25 ° с привлечением метеорологической информации Гидрометеоцентра о ветре, температуре и т. д. в период с 19 июля 2006 г. по 22 июля 2007 г. Площадь пожаров, зафиксированная по данным спутника NOAA в 2006 г. на территории Красноярского края и Иркутской области, составила около
0,45 млн га, а восстановленные значения CO2 по данным о сгоревшей биомассе оказались равными 0,64 • 109 кг.
Методика расчета строилась на восстановлении значений объемной концентрации примеси в дискретных пространственных узлах (Я,, ф,, p), расположенных на выбранной изобарической поверхности p = const, где (К, ф,-) - узлы пространственной прямоугольной широтно-долготной сетки. Производился совместный учет математической модели и данных наблюдений для описания пространственно-временной картины распределения исследуемых полей. Этот метод известен как метод усвоения данных [7; 8].
Пространственное распределение концентраций СО2 в зонах пожара вычислялось по изложенной в [6] методике. Усвоение данных проводится на основе цикла прогноз-анализ, при этом под анализом данных понимается интерполяция наблюдений в заданную точку. Наиболее популярным методом анализа в настоящее время является метод оптимальной интерполяции [9], однако для его реализации требуется точное знание среднеквадратических ошибок прогноза и наблюдений. При отсутствии такой информации анализ производится с помощью метода экспоненциальной интерполяции [10]. При этом предполагается, что значение этой концентрации в случае отсутствия данных наблюдений остается неизменным вдоль траектории частицы [11].
Для i-го сеточного узла широтно-долготной сетки вычисление координат траектории частицы (K(t), ф(/), p(t)) производится в обратном времени. Шаг прогноза вдоль траектории для одного временного шага At можно записать следующим образом:
пространственное совпадение максимальной концентрации примеси при переносе продуктов горения от лесных пожаров.
q"f = q"f+I>
(4)
Рис. 1. Распространение примеси за 96 ч в районе 60...120° в. д. и 55...70° с. ш.
2. Результаты исследования. Для расчета сгоревшей площади был проведен анализ нарушенности территории Центрального Приангарья лесными пожарами 2006 г. Оценка точности полученных данных позволила сделать выводы о возможностях применения разработанного алгоритма для решения задач картирования действующих лесных пожаров.
В результате обработки изображений MODIS/Terra в каналах видимого спектра электромагнитных волн спутника с пространственным разрешением 250 м (дата съемки 14 августа 2006 г.) было выявлено 144 пожарища общей площадью 1 230 500 га. Для идентификации пожарищ проведено сопоставление координат и площадей пожарищ с результатами обнаружения соответствующих пожаров по информации AVHRR/NOAA, полученной в инфракрасных каналах спектра за период наблюдения этого же региона с апреля по сентябрь 2006 г. включительно (рис. 2).
Распределение площадей пожарищконтрольной выборки
где / - шаг прогноза; а - шаг анализа.
Восстановленное поле концентрации СО2 в регионе 60...120° восточной долготы (в. д.) и 55...70° северной широты (с. ш.) рассчитывалось для различных временных периодов (рис. 1). Наибольшее значение концентрации (340,24 ррм) по результатам численных экспериментов было локализовано в окрестности точки с координатами 91° в. д. 59 °с.ш.
Лидарными установками Института оптики атмосферы Сибирского отделения Российской академии наук 21 июля 2006 г. был зафиксирован дымовой аэрозоль от приангарских пожаров в районе Томска с координатами 85° в. д. 56 ° с. ш. [12]. Сравнивая модельные результаты и натурные данные, авторы получили удовлетворительное
Рис. 2. Распределение площадей пожарищ для контрольной выборки по данным спутников MODIS/Terra, AVHRR/NOAA и Landsat/ETM+
Цля оценки точности результатов картирования пожарищ, определенным по данным MODIS/Terra, проводилось сравнение контуров этих пожарищ с изображени-
ями тех же пожарищ, полученным по данным съемки спутников высокого пространственного разрешения Landsat/ETM+, принятым как достоверная информация. Анализировались сцены Landsat/ETM+ с пространственным разрешением 30 м, в том числе сцены 138019 (дата съемки 7 сентября 2006 г.), 139018 (13 августа 2006 г.) и 139019 (5 августа 2006 г.). Подготовлена и проанализирована контрольная выборка в количестве 45 пожарищ с диапазоном площадей от 110до 60 000 га (см. рис. 2).
Сопоставление данных дешифрирования контуров пожарищ по данным MODIS/Terra и Landsat/ETM+ демонстрирует хороший уровень согласованности результатов, что подтверждается наличием линейной связи между двумя наборами данных и высоким значением коэффициента регрессии (Я2 = 0,83). Расхождение результатов составляет 2 %, что свидетельствует о незначительном систематическом завышении площадей повреждений, определяемых с использованием разработанного метода. Регрессионная связь значений площадей пожарищ, выявленных в результате обработки данных MODIS/Terra (ось х) и Landsat/ETM+ (осьу), и соответствующее уравнение регрессии представлены на рис. 3.
y = 0,9364x + 807,55
Рис. 3. График регрессионной зависимости результатов дешифрирования гарей по данным Landsat/ETM+ и MODIS/Terra
Таким образом, используя данные MODIS/Terra, можно сделать вывод о применимости метода распознавания и картирования пожарищ. В результате обработки этих данных получено значение суммарной площади пожарищ в районе Приангарья, составляющее 450 000 га. Это значение и было использовано для оценки дымовых эмиссий.
Источником данных по запасам биомассы служили статистические лесоустроительные материалы, экспериментальные данные, собранные во время полевых исследований, и база данных по лесхозам Красноярского края. В результате расчетов общее количество сгоревшей биомассы составило 1 440 тыс. т.
С учетом процентного соотношения выхода газовых компонентов дымовых эмиссий по фазам тления-горения при распространении пожара [13; 14] были рассчитаны массы основных газовых компонентов. Всего в атмосферу на территории Приангарья в результате пожаров 2006 г. выделилось 0,64 • 109кг С02, 0,06 • 109кг СО и 0,01 • 109кг СН4.
На основе полученных результатов была создана геоинформационная система района исследования, включающая следующие элементы:
- векторные слои гарей, полученные в результате обработки данных спутников «Terra» и «Landsat» с указанием площади и координат участков, поврежденных пожарами;
- базу данных пожаров, обнаруженных на территории Красноярского края по данным AVHRR/NOAA с 1996 по 2006 гг.;
- базу спутниковых изображений MODIS/Terra и Landsat/ETM+ по Красноярскому краю;
- атрибутивную информацию (административные границы района, населенные пункты, границы лесхозов, лесничеств и квартальную сеть);
- базу данных по запасам биомассы и лесных горючих материалов на территории исследуемого региона.
Методика расчета дымовых эмиссий от пожаров, позволила производить количественную оценку газовых компонентов с погрешностью в пределах 12...30 %, что соответствует аналогичным результатам, изложенным в [15; 16].
Достоверность полученных результатов проверялась путем измерения дымовых эмиссий по информации спектрометра TOMS/EOS и данным AVHRR/NOAA, с учетом геометрических размеров дымового шлейфа. Результаты данного исследования оказались сопоставимыми с ранее проводимыми оценками дымовых эмиссий, и отклонения от средних значений не превысили 15%.
Основным источником погрешностей является пространственно-временное варьирование запаса и полноты сгорания лесных горючих материалов, т. е. количество топлива, которое доступно для горения в конкретной экосистеме при преобладающих погодных условиях. Погрешности в оценках эмиссии могут быть уменьшены путем более детального учета условий горения, а также путем исследования закономерностей горения топлива в зависимости от погодных и экологических условий в типичных для исследуемого региона экосистемах.
Таким образом, в ходе проведенных авторами исследований были получены следующие результаты:
- разработана методика оценки дымовых эмиссий по данным дистанционных спутниковых измерений с учетом развития пожара и относительной роли процессов пламенного и беспламенного горения;
- произведена оценка выбросов в атмосферу СО2, СО и CH4 в результате массовых пожаров на территории Приангарья в 2006 г.;
- разработан алгоритм распознавания и картирования пожарищ по многозональным изображениям спутников «Terra», который завышает оценку площади гари на 2%, в сравнении с результатами картирования по данным спутника «Landsat». В то же время алгоритм картирования пожаров по данным спутника NOAA позволяет идентифицировать более 70 % обнаруженных очагов горения с общей площадью пожарищ, превышающей реальные значения почти на 30 %;
- на основе таксационной информации и полевых наблюдениях составлена цифровая база данных по общим запасам биомассы и лесных горючих материалов для территории Центрального Приангарья и разработан метод определения полноты сгорания лесных горючих материалов на основе спутниковых данных путем восстановления значений NDVI;
- рассмотрены причины возникновения неопределенностей и ошибок в оценке дымовых эмиссий и сделан вывод о том, что представленная методика расчета позволяет производить оценку массы дымовых газов с точностью менее 30 %.
Библиографический список
1. Isaev, A. Carbon stock and deposition in phytomass of the Russian forests / A. Isaev, G. Korovin, D. Zamolodchikov et al. // Water Air Soil Pollut. 2002. № 82 (1). P. 247-256.
2. Nadon, S. Satellite-based mapping of Canadian boreal forest fires: Evaluation and comparison of algorithms / S. Nadon, J. Cihlar, B. Stocks // Int. J. Remote Sens. 1998. №21. P. 3071-3082.
3. Conard, S. G. Determining effects of area burned and fire severity on carbon cycling and emissions in Siberia / S. G. Conard, A. I. Sukhinin, B. J. Stocks et al. // Clim. Change.
2002. №55. P. 197-211.
4. Seiler, W. Estimates of gross and net fluxes of carbon between the biosphere and atmosphere / W. Seiler, P. J. Crutzen // Clim. Change, 1980. № 2. P. 207-247.
5. Алексеев, В. А. Углерод в экосистемах лесов и болот системы / В. А. Алексеев, Р. А. Бердси ; Краснояр. науч. центр Сиб. отд-ния Рос. акад. наук. Красноярск, 1994.
6. Stocks, B. J. Biomass consumption and behavior of wildland fires in boreal, temperate, and tropical ecosystems /
B. J. Stocks, J. B. Kaufman // Records of Biomass Burning and Global Change. 1998. № 51. P. 169-188.
7. Климова, E. Г. Численные эксперименты по оценке эмиссии метана на основе системы усвоения данных о пассивной примеси в атмосфере Северного полушария / E. Г. Климова, Н. В. Киланова // Оптика атмосферы и океана. 2006. Т. 11. С. 961-964.
8. Киланова, Н. В. Численные эксперименты по оценке систематической ошибки модели в задаче усвоения данных о концентрации пассивной примеси / Н. В. Кила-нова, E. Г. Климова // Вычисл. технологии. 2006. Т. 11, № 5.
C.32-40.
9. Гандин, Л. С. Объективный анализ метеорологических полей / Л. С. Гандин. Л. : Гидрометеоиздат, 1963.
10. Bratseth, A. M. Statistical interpolation by means of successive correction / A. M. Bratseth. Tellus. 1986. Vol. 38A. P. 439-447.
11. Sutton, R. T. High-resolution stratospheric tracer fields estimated from satellite observations using lagrangian trajectory calculations / R. T. Sutton, А. O’Neill, F. M. Taylor // J. Atmos. Sci. 1994. Vol. 51. P. 2995-3005.
12. Мицель, А. А. Перенос оптического излучения в молекулярной атмосфере / А. А. Мицель, К. М. Фирсов, Б. А. Фомин. Томск, 2001.
13. Волокитина, А. В. Классификация растительных горючих материалов / А. В. Волокитина, М. А. Софро-нов. Новосибирск : Наука. Сиб. изд. фирма Сиб. отд-ния Рос. акад. наук, 2002.
14. The 2002 Fire season in the Asian part of the Russian Federation: A view from space // Intern. Forest Fire News.
2003. Vol. 28. P. 18-28.
15. Estimating fire emissions and disparities in boreal Siberia (1998 through 2002) / A. J. Soja, W. R. Cofer, H. H. Shugart et al. // J. of Geophys. Reseach. 2004. Vol. 109. P. 18-28.
16. Influences of boreal fire emissions on Northern Hemisphere atmospheric carbon and carbon monoxide / E. S. Kasiscke, E. J. Hyer, P. C. Novelli et al. // Global Biogeochem. Cycles. 2005. Vol. 19. P. GB1012.
N. V. Trofimova, A. I. Sukhinin, O. A. Dubrovskaya
EVALUATION OF SMOKE EMISSION FROM LARGE FOREST FIRES USING REMOTE SENSING DATA
The possibility of MODIS/Terrra space information is analyzed for burnt area mapping using GIS technologies. The mass estimation of gases component CO2, CO and CH4, emitted as a result of large forest fires in Angara region in 2006 was obtained with all weather and forest fuel conditions considered. The method of smokes emissions propagation calculation is developed.
