CC BY
105
dr hab. inz. Tadeusz MACIAK mgr inz. Tomasz CZERPAK
Wydzial Informatyki, Politechnika Bialostocka
MODELOWANIA POZARU LASU. CZ^SC IV. MODELE INICJACJI I ROZPRZESTRZENIANIA SI^ OGNIA KORON
DRZEW.
Forest fire modelling. Part IV. Models of the initiation and spread of crown fire.
Streszczenie
W pracy zaprezentowano matematyczny sposob modelowania pozaru koron drzew lasu oraz omowiono model roznoszenia plon^cych fragmentow roslinnosci przez wiatr. Oba modele s^. stosowane w oprogramowaniu FARSITE. Model pozaru koron drzew zostal przedstawiony zgodnie z teori^. Van Wagnera. Zaprezentowane rownania s^. cz^sciowo empiryczne. Za pomoc^. modelu Van Wagnera mozna okreslic, czy ogien pozostaje tylko w przestrzeni paliw powierzchni, czy przenosi si§ na korony drzew. Paliwa koron s^. traktowane jako jednorodna warstwa umiejscowiona na stalej wysokosc od podloza, posiadaj^ca okreslon^. gl^bokosc i g^stosc. W rozwazanych modelach nie s^. brane w wyrazny sposob pod uwag§ rozne mechanizmy przenikania ciepla takie jak np. promieniowanie, konwekcja lub przewodzenie. Przyj^cie jednorodnej warstwy koron drzew jest podstawowym zalozeniem wspolczesnych modeli sluz^cych do przewidywania zachowania si§ ognia. W rzeczywistosci warunki te s^. spelnione tylko w siedliskach g^stych lasow skladaj^cych si§ z drzew bardzo podobnych jesli chodzi o wiek i rozmiar. Nie s^. natomiast spelnione w siedliska o zmiennej g^stosci drzew. Model roznoszenia plon^cych fragmentow roslinnosci przez wiatr zostal zaprezentowany na podstawie opracowania Albiniego. Modelowane zjawisko moze miec bardzo duzy zasi^g. Plon^ce zagwie mog^. przenosic si§ z wiatrem na wiele kilometrow, dramatycznie zmieniaj^c rozwoj pozaru. Symulacja tego zjawiska opiera si§ przede wszystkim na okresleniu lokalizacji plon^cych fragmentow o roznych rozmiarach. Odleglosc przenoszenia plon^cych zagwi na nierownym terenie zalezy przede wszystkim od: wielkosci zagwi, pionowego profilu pr^dkosci wiatru oraz od topografii powierzchni w kierunku przenoszenia niedopalkow. Model Albiniego pozwala obliczyc poziom, do ktorego unoszone s^. plon^ce cz^stki oraz zasi^g zagrozenia pozarowego. W trzeciej cz^sci pracy pokazano w jaki sposob z niepelnych danych b^d^cych w posiadaniu Dyrekcji Lasow Panstwowych mozna oszacowac dane wejsciowe do symulacji pozaru kompleksu lesnego w oprogramowaniu FARSITE.
Summary
The paper presents a mathematical method of modeling the forest crown fires, and discusses a model of delivering the burning fragments of vegetation by the wind. Both models are used in FARSITE software. Crown fire model has been presented in accordance with the theory of Van Wagner. The presented equations are partially empirical. With the help of Van Wagner's model to determine if the fire is only in the area of fuel
surface, and moves to the crowns of trees. Crown fuels are treated as a homogeneous layer located at a constant height from the floor, having a specified depth and density. The models under consideration are not taken explicitly into account the different heat transfer mechanisms such as radiation, convection or conduction. The adoption of a uniform layer of the crown is the basic assumption of contemporary models to predict the behavior of fire. In fact, these conditions are met only in dense forest habitats consisting of trees are very similar in terms of age and size. There are, however, met with a variable density of habitat trees. Model spreading flaming fragments of vegetation by the wind was presented on the basis of the development of Albini. Modeled phenomenon may have a very large range. The burning of charcoal can move with the wind for miles, dramatically altering the development of a fire. The simulation of this phenomenon is based primarily on identifying the location of burning fragments of different sizes. Distance transmission burning charcoal in the rough terrain depends primarily on: the size of charcoal in the vertical profile of wind speed and surface topography of cigarette butts in the conveying direction. Albini model allows to calculate the degree to which particles are lifted and the extent of burning fire hazard. In the third part of the paper shows how the incomplete data held by the RDLP in Bialystok can estimate the input to the simulation of complex forest fire in FARSITE software.
Slowa kluczowe: modele pozaru lasu, model pozaru koron drzew; Keywords: forest fire modeling, crown fire model;
1. Wprowadzenie
W poprzednich publikacjach przedstawiono modele pozaru lasu oraz zaprezentowano wybrane oprogramowania sluz^ce do modelowania rozwoju pozarow kompleksow lesnych [1,2]. Symulacja pozaru lasu zostala przeprowadzona w stosowanym przez Urz^d Lesny Ministerstwa Rolnictwa USA oprogramowaniu FARSITE [3]. FARSITE wykorzystuje opisane w pracy [1] matematyczne modele pozaru roslinnosci takie jak model pozaru powierzchni podloza [4], pozaru koron drzew [5,6] oraz model roznoszenia plon^cych fragmentow roslinnosci [7]. Podstaw^ implementacji programu jest zastosowanie zasady propagacji fali Huygensa do symulacji wzrostu frontu pozaru [8,9]. FARSITE jest programem zgodnym z Systemami Informacji Geograficznej GIS (Geographic Information Systems). Przedstawiona w pracy [2] przykladowa symulacja dotyczyla rozprzestrzeniania si? pozaru roslinnosci w wybranym kompleksie lesnym w poblizu Nowogrodu.
W celu przedstawienia polskiemu czytelnikowi szerzej obszernego problemu symulacji pozarow kompleksow lesnych, omawiana tematyka zostala rozszerzona o nast?pne publikacje. W kolejnej pracy zostaly przedstawione problemy tworzenia modeli paliwowych [10]. Biez^ca publikacja (czwarta z serii), ma na celu uzupelnienie wiedzy z zakresu modelowania pozaru koron drzew oraz przedstawienie modelu roznoszenia plon^cych fragmentow roslinnosci przez wiatr.
2. Modele inicjacji i rozprzestrzeniania ognia koron drzew
Aby przejsc do modelu inicjacji i rozprzestrzeniania si? ognia koron drzew nalezy najpierw okreslic intensywnosc linii ognia pozaru powierzchni lasu. W swoich rozwazaniach Van Wagner [5] zasugerowal, ze niezalezne pozary koron s^. bardzo rzadkie i krotkotrwale. St^d niezalezny pozar koron drzew nie jest wl^czany do analizy wykonywanej
w oprogramowaniu FARSITE. Zalozyl on, ze wspolczynnik rozprzestrzeniania si? pasywnego pozaru koron jest rowny wspolczynnikowi rozprzestrzeniania si? pozaru powierzchni paliw znajduj^cych si? ponizej plon^cych koron. Nalezy zaznaczyc, ze przedstawiony ponizej model Van Wagnera bazuje na badaniach doswiadczalnych i z tego wzgl?du nalezy go sklasyfikowac jako pol empiryczny.
2.1. Intensywnosc linii ognia pozaru powierzchni
Intensywnosc linii ognia Ib , zgodnie z modelem Byrama [11], opisuje ilosc energii wyemitowanej na jednostk? dlugosci frontu pozaru (kW m-1), co przedstawia wyrazenie:
Ib = hwR/60 (1)
gdzie h reprezentuje cieplo wlasciwe paliwa (kJ kg-1). Parametr w oznacza mas? paliwa na jednostk? powierzchni, spalonego na froncie pozaru (kg m-2), natomiast R/60 jest to wspolczynnik rozprzestrzeniania pozaru powierzchni przeksztalcony do wymiaru jednostek SI (m s-1). Zaleznosc (1) mozna rowniez zapisac w postaci:
(2)
gdzie IR jest intensywnosci^ reakcji (intensywnosci^ wydzielania ciepla na jednostk? powierzchni frontu pozaru), zas о oznacza charakterystyczny wspolczynnik powierzchni do obj?tosci dla warstwy paliwowej. Cechy czola pozaru (wspolczynnik rozprzestrzeniania, intensywnosc linii ognia itp.) s^. zalezne od biez^cych warunkow srodowiska takich jak rodzaj paliwa, wilgotnosc, pr?dkosc i kierunek wiatru oraz topografia terenu czyli nachylenia i ekspozycje. Do wykonania dobrej symulacji niezb?dne jest, aby kazdy z tych parametrow byl dost?pny i przeliczalny dla kazdego punktu terenu.
2.2. Pozar koron drzew
Zjawisko pozaru koron drzew zachodzi ponad pozarem warstwy powierzchniowej i paliw powierzchniowych. Model pozaru koron drzew uzyty w oprogramowaniu FARSITE zostal opracowany przez Van Wagnera [5,12] i jest podobny do zastosowanego w systemie oprogramowania kanadyjskiego (Forest Fire System Info Behavior) [13]. Istnieje wiele modeli zarowno inicjacji jak i rozwoju pozaru koron. Model Van Wagnera okresla czy ogien pozostaje tylko w przestrzeni paliw powierzchni, czy przenosi si? na korony drzew oraz czy rozprzestrzenia si? aktywnie w koronach czy ogranicza si? jedynie do pozaru pojedynczych drzew. W modelu przyj?to, ze krytyczna intensywnosc ognia niezb?dna do inicjacji ognia korony I0 (kWm-1) zalezy przede wszystkim od wspolczynnika wilgotnosci lisci M (ktory reprezentuje procent suchej masy, okreslaj^cy energi? zaplonu koron), oraz wysokosci podstawy korony drzewa CBH (Crown Base Height (m)):
Wysokosc podstawy korony jest to pionowa odleglosc pomi?dzy powierzchni^. ziemi a zywym paliwem korony. W praktyce powinny byc jeszcze uwzgl?dniona obecnosc i wplyw tzw. „drabiny” paliw, czyli martwych gal?zi i malych drzew pomi?dzy powierzchni^. a koronami, co moze skutecznie obnizyc wartosC CBH [5,12,14]. Inicjacja pozaru korony nast?puje wtedy, gdy intensywnosc ognia powierzchni dla danego punktu obliczona ze wzoru (1) wynosi lub przekracza I0. Typ pozaru korony zalezny jest od progu okreslonego dla rozprzestrzeniania si? aktywnego pozaru korony RAC zgodnie z modelem Alexandra [14]:
RAC=3,01 CBD (4)
Gdzie CBD jest to g?stosc srednia korony (kg m-3), a wartosc 3,0 jest stal^. empiryczn^.
Van Wagner [5] wyodr?bnil trzy rodzaje pozaru korony uzaleznione od I0 i RAC:
a. pasywny pozar koron ( Ib > = I0, RCactual < RAC ),
b. aktywny pozar koron ( Ib > = I0, RCactual > = RAC, E < E0 ),
c. niezalezny pozar koron ( I b> I0, RCactual > = RAC, E > E0 ).
E i E0 oznaczaj^ aktualny oraz krytyczny strumien energii odpowiednio w kierunku post?pu plomienia, a RCactual okresla aktualny wspolczynnik rozprzestrzeniania si? aktywnego pozaru koron.
Na rysunku 1 przedstawiono w sposob graficzny wyroznione przez Van Wagnera przypadki pozaru koron.
pasywny aktywny niezalezny
Ryc. 1. Rodzaje pozaru koron drzew [3]. Fig. 1. Types of wind driven crown fire [3].
Jak juz wspomniano, Van Wagner zasugerowal, ze niezalezne pozary koron s^. bardzo rzadkie i krotkotrwale. St^d, nie oblicza si? zarowno E oraz E0 a niezalezny pozar koron drzew nie jest uwzgl?dniany w oprogramowaniu FARSITE.
Wspolczynnik rozprzestrzeniania si? pasywnego pozaru koron jest rowny wspolczynnikowi rozprzestrzeniania si? pozaru powierzchni paliw znajduj^cych si? ponizej
plon^cych koron. Natomiast aktualny wspolczynnik rozprzestrzeniania si? aktywnego pozaru
okreslonym na podstawie korelacji ze srednim wspolczynnikiem rozprzestrzeniania pozaru powierzchni dla modelu 10 Paliw „U.S. Fuel Model 10” z wykorzystaniem wspolczynnika redukcji wiatru rownego 0,4 [8]. R jest wspolczynnikiem rozprzestrzeniania si? ognia. CFB jest ulamkiem spalonych koron.
W tym przypadku, mimo iz pierwotnie wspolczynnik 3,34 zostal wykorzystany do wyznaczenia sredniego wspolczynnika rozprzestrzeniania pozaru koron, zostanie on wykorzystany do okreslenia maksymalnego wspolczynnika rozprzestrzeniania pozaru. Niemniej jednak korelacja pozostaje niezalezna od struktury korony, a niepewnosc w przewidywaniu wspolczynnikow rozprzestrzeniania pozaru korony nie moze byc ustalona poprzez proste dostosowanie tego wspolczynnika.
Liczba Ei jest ulamkiem wspolczynnika rozprzestrzeniania przodu pozaru korony (Ei < 1) osi^ganym dla i - tego obwodu wierzcholka, okreslaj^cego orientacje tego wierzcholka w stosunku do kierunku maksymalnego rozprzestrzeniania si? ognia i wymiarow eliptycznych pozaru koron. CFB jako ulamek spalonych koron, okresla proporcj? drzew uczestnicz^cych w koronowej fazie pozaru. Zgodnie z modelem Van Wagnera [5]:
Parametr ac wyst?puj^cy w wykladniku e skaluje CFB do wartosci rownej 0,9 , kiedy wspolczynnik rozprzestrzeniania pozaru powierzchni osi^ga 90% roznicy pomi?dzy RAC a krytycznym wspolczynnikiem rozprzestrzenia pozaru powierzchni R0 (rownanie (1):
koron dla i-tego wierzcholka RCactuai (m min-1) okresla si? wykorzystuj^c maksymalny wspolczynnik rozprzestrzeniania pozaru koron (Rcmax) zgodnie ze wzorem:
(5)
jesli RCactual osi^ga lub przewyzsza RAC, gdzie:
(6)
a 3,34R10 jest wspolczynnikiem rozprzestrzeniania aktywnego pozaru koron (m min-1)
(7)
(8)
a
c 0.9 (RAC-RJ
b
R0 jest liczone z I0 wykorzystuj^c tylko cz?sc zuzytego paliwa powierzchni na froncie ognia w porownaniu do calkowitego zuzycia paliwa [13].
Powi^zanie modelu rozprzestrzeniania ognia korony Van Wagnera i modelu rozprzestrzeniania ognia powierzchni Rothermela [4] wymaga zastosowania dodatkowych ustalen. Wspolczynnik uzyty do skalowania CFB jest obliczany zgodnie z ustaleniami Van Wagnera. Podobnie koncepcja przejscia pasywnego pozaru koron w pozar aktywny jest zgodna z zalozeniami modelu Van Wagnera i powoduje dyskretny skok wspolczynnika rozprzestrzeniania ognia kiedy RCactual osi^ga lub przekracza progow^ wartosc RAC.
Intensywnosc ognia korony Ic (kW m-1) jest obliczana dla danego wierzcholka poprzez modyfikacj? rownania Byrama (rownanie (1)) okreslaj^cego Ib. Wykorzystano w nim l^czne obci^zenie paliw korony i paliw powierzchni strawionych przez ogien na froncie plomieni, oraz wspolczynnik rozprzestrzeniania aktywnego pozaru koron RCactual lub pasywnego pozaru koron R.
(10)
Gdzie H jest wysokosci^. korony (m) a cieplo wlasciwe paliw powierzchni i koron zostalo zsumowane. Wynosi ono 18000 kJ kg-1 [6].
Crown Bulk Density (CBD)
Stand Height
Foliar Moisture Content A
Crown Base Height (CBH)
Ryc. 2. Parametry drzewostanu uzywane do modelowania pozaru koron lasu w oprogramowaniu FARSITE [3].
Fig. 2. The parameters used for modeling of tree crown forest fire in FARSITE software [3].
3. Unoszenie plon^cych fragmentow roslin (spotting)
Angielski termin „spotting’ okresla zjawisko polegaj3.ce na powstawaniu nowych ognisk ognia przed frontem pozaru poprzez przenoszenie plon^cych fragmentow roslinnosci przez wiatr. Zjawisko to ma nieraz bardzo duzy zasi?g a ogien moze przenosic si? na wiele kilometrow pokonuj^c bariery, dramatycznie zmieniaj^c parametry oraz zachowanie pozaru. Symulacja tego zjawiska opiera si? przede wszystkim na okresleniu lokalizacji plon^cych fragmentow o roznych rozmiarach. Jednym z najpopularniejszych modeli opisuj^cych ten problem jest model oparty na rownaniach Albiniego [7] opisuj^cych „spotting’ z plon^cych
drzew. Plon^ce drzewa s^. zrodlem licznych plon^cych fragmentow roslinnosci (zagwi), ktore mog^. byc wyniesione wysoko poprzez wiatr.
Odleglosc przenoszenia plon^cych fragmentow roslinnosci na nierownym terenie zalezy przede wszystkim od wielkosci zagwi, pionowego profilu pr?dkosci wiatru oraz od topografii powierzchni w kierunku przenoszenia niedopalkow. Sposrod wymienionych parametrow bardzo wazny jest rozmiar, gdyz jak latwo si? domyslic wi?ksza zagiew plonie dluzej, ale nie zostanie przeniesiona tak daleko jak mniejsza. Model Albiniego pozwala obliczyc poziom, do ktorego unoszone s^. plon3.ce cz^stki jako wysokosc gdzie czas trwania dynamicznego przeplywu struktury plon^cego drzewa (tf) jest rowny czasowi potrzebnemu cz^stce na podroz w gor? od jej zrodla (tt).
(11)
Gdzie:
z = wysokosc cz^steczki (m) zF = wysokosc plomienia (m)
Stale a i b zgodnie z modelem Albiniego dotycz^. struktury plomienia
ax = 5,963 bx = 4,563 Natomiast:
(12)
t0 jest czasem stalego spalania koron drzew. Zarowno t0 jak i zF s^. okreslone dla cech charakterystycznych poszczegolnych gatunkow, srednic drzew i liczby plon^cych drzew w grupie. t1 jest czasem w ktorym cz^stka podrozuje ze swojej pocz^tkowej wysokosci do szczytu plomienia przy czym:
t2 jest to czas podrozy cz^stki przez stref? przejsciow^. pomi?dzy szczytem plomienia a pioropuszem ognia i dymu okreslony w postaci:
(14)
zas t3 jest to czas podrozy cz^stki w pioropuszu ognia i dymu obliczony wedlug zaleznosci:
(15)
Gdzie:
v0 - pr?dkosc koncowa cz^stki (m s-1) wF - pr?dkosc plomienia gazowego (m s-1) r = ((b+z/zF)/a)12 Dp = srednica cz^stki (m)
B = 40
I /2
v0/wF = B(D/zF) (bezwymiarowe)
Do obliczania wysokosci wynoszenia cz^stek stosuje si? kilka istotnych zalozen:
a. zaklada si?, ze cz^stki pochodz^ z gornej cz?sci korony,
b. podstawa plomienia jest rowna polowie wysokosci calkowitej,
c. cz^stki maj^ ksztalt cylindrow o stalym ci?zarze wlasciwym 0,3 (g cm-3) i
wspolczynniku oporu CD = 1,2 ,
d. cz^stki s^. wynoszone pionowo ponad plon^ce drzewa. (np. nie wyst?puje podrozowanie z wiatrem podczas wynoszenia).
Uniesione przez wiatr palace si? fragmenty roslinnosci zaczynaj^. opadac. Cz^stka
opada w tempie malej^cym ze wzgl?du na utrat? g?stosci i obj?tosci w czasie spalania.
Znajduje to odzwierciedlenie w jej pr?dkosci koncowej, a jej wysokosc z w czasie t okresla zaleznosc:
gdzie:
т = 4C v0(0)/ Kng K = 0,0064
g - przyspieszenie ziemskie (9,81 m s-2)
Koncowa pr?dkosc cz^stki v0 wyraza si? rownaniem:
(17) gdzie:
ps - g?stosc zw?glonego drewna (0,3 g cm-3)
pa - g?stosc powietrza (1,2 x 10-3 g cm-3)
CD - wspolczynnik oporu cylindrycznej cz^stki (1,2)
W momencie kiedy cz^stka opada, jej wspolczynnik przemieszczania w poziomym kierunku jest uzalezniony od pr?dkosci wiatru na danej wysokosci. Pr?dkosc wiatru maleje logarytmicznie w miar? zmniejszania wysokosci w kierunku koron drzew (H, m):
gdzie:
zc = dlugosc tarcia (0,4306 H, (m))
H = wysokosc (m) koron lasu
natomiast pr?dkosc wiatru UH (m s-1) na wysokosci H zgodnie z modelem Albiniego i Baughmana [15] okresla rownanie:
(19)
Po kontakcie z powierzchni^. ziemi opadle niedopalki mog3 bye przyczyn^ nowego zaplonu paliwa jesli:
a. nie opadly na spalony obszar,
b. wyl^dowaly na podlozu palnym,
c. podloze paliwowe moze bye zapalone od plon^cego fragmentu roslinnego.
Ci^gle palace si? fragmenty roslinnosci, gdy osi^gaj^ grunt mog3 rozpalie nowy pozar
o ile nie wyl^dowaly w obszarze aktualnego pozaru lub w tzw. enklawie pozarowej czyli powierzchni pokrytej niepalnymi paliwami. W celu opisania wielu czynnikow, maj^cych wplyw na zaplon i nie daj^cych si? okreslie ilosciowo, mechanicznie lub przestrzennie wprowadzono na potrzeby opracowania poj?cie „cz?stotliwosci zaplonu”. Jednym z najwazniejszych czynnikow z tej grupy jest roznorodnose podloza paliwowego. Dodatkowe czynniki to przede wszystkim filtrowanie niedopalkow przez korony drzew, wilgotnose paliw powierzchni, temperatura paliw oraz inne wlasciwosci fizyczne i cieplne paliw (sprochniale drewno lub odchody zwierz^t), ktore rozni^ si? miejscem wyst?powania.
W wielu systemach modelowania pozaru roslinnosci tak jak w programie FARSITE stosowane s^ rozne klasy wielkosci cylindrycznych fragmentow plon^cego materialu np. od srednicy okolo 0,15 cm do 2,5 cm.
Ryc. 3. Czynniki wplywaj3.ce na przenoszenia ognia przez niedopalki [3]. Fig. 3. Factors affecting spotting [3].
Nalezy dodac, ze pr?dkosc wiatru wprowadzana jako dana wejsciowa do oprogramowania jest to pr?dkosc wiatru mierzona na wysokosci 20 stop (6,1m) powyzej gornej roslinnosci (koron drzew).
4. Symulacja pozaru w oprogramowanie FARSITE
Aby uruchomic symulacj? trzeba do programu FARSITE wczytac pi?c podstawowych warstw danych rastrowych z plikow w formatach GRASS ASCII (format plikow programu GRASS do edycji danych GIS) oraz ARC GRID ASCII. Wymagane warstwy to: wysokosci (DEM - Digital Elevation Model czyli Numeryczny Model Terenu), nachylenia (Slope), ekspozycje (Aspect), paliwa (Fuel Model) oraz pokrycie terenu koronami drzew (Canopy Cover). Dodatkowe warstwy danych takie jak: wysokosc drzew (Canopy Height), wysokosci podstawy koron od ziemi do dolu korony (Crown Base Height), g?stosc koron (Crown Bulk Density) s^. istotne przede wszystkim w symulacji pozaru koron drzew, ale nie s^. niezb?dne do uruchomienia symulacji. Wszystkie te wymienione trzy warstwy w programie l^czone s^. w jeden plik o rozszerzeniu *.lcp czyli tzw. plik krajobrazu. Bardzo wazne jest, aby wczytywane do programu warstwy spelnialy kilka podstawowych warunkow. Poszczegolne warstwy musz^. byc kompatybilne, identycznej rozdzielczosci, o takim samym zakresie, przedstawione w takim samym rzucie oraz zgodne z systemem wspolrz?dnych bazuj^cym na siatce prostok^tow np. system UTM - Universal Transverse Mercator.
W tabeli 1 zebrano wszystkie warstwy danych potrzebne do wczytania w oprogramowaniu FARSITE.
Tabela 1.
Warstwy danych potrzebne do symulacji w programie FARSITE, wraz z wymaganymi
jednostkami wg [3].
Table 1.
Layers of data needed to simulate the FARSITE program, with the required units
according to [3].
Warstwa (Layer) Wymagana (Required) Standardowe jednostki (The standard units) Alternatywne jednostki (An alternative units)
Wysokosci (elevation) Tak Metry Stopy
Nachylenia (slope) Tak Stopnie Procenty
Ekspozycje (aspect) Tak Kategorie 1-25 Stopnie
Model paliwowy (fuel model) Tak Standardowe modele paliwowe powierzchni Niestandardowe lub konwertowane modele
Pokrycie koronami Tak Kategorie 1-4 Procenty
(canopy cover)
Wysokosci drzew (tree height) Nie Metry*10 Metry, stopy, stopy*10
Wysokosc podstaw koron (crown base height) Nie Metry*10 Metry, stopy, stopy*10
G?stosc koron (crown bulk density) Nie kg/m3*100 kg/m3, funt/stop?3, funt/stop?3 * 100
Obci^zenie prochnic^. (duff loading) Nie t/ha t/akr
Martwe grube paliwa drzewne (coarse woody) Nie Model paliw grubych drzewnych Nie dotyczy
Dwie ostatnie warstwy nie byly wykorzystane w tworzonej symu acji.
5. Przygotowanie danych wejsciowych
5.1. Dane udostgpnione przez Dyrekj Lasow Panstwowych
Jak przedstawiono w pracy [2] dla wybranego do symulacji pozaru obszaru lesnego Regionalna Dyrekcja Lasow Panstwowych udost?pnila kilka podstawowych warstw danych. Dane te zostaly opracowane z przeznaczeniem dla Panstwowej Strazy Pozarnej jako istotne dla prowadzenia akcji ratowniczej w przypadku pozaru kompleksu lesnego. Udost?pniono przede wszystkim map? numerycznego modelu terenu opracowan^ przy okazji tworzenia projektu planu urz^dzenia lasu. W udost?pnionych danych znalazlo si? 5 dodatkowych warstw wektorowych zapisanych w formacie *.shp. Warstwy opisuj^.: bud_pol.shp - budynki (tylko te znajduj^ce si? w obr?bie kompleksu lesnego np. lesniczowki), ciek_lin.shp - cieki wodne, kom_lin.shp - linie komunikacyjne, ppoz_shp - punktowe obiekty ochrony ppoz, oraz wydz_pol.shp - wydzielenie lesne. Warstwa wydz_pol.shp zawiera ponadto szereg informacji dodatkowych dol^czonych do niej w postaci pliku bazy danych *.dbf. Do warstwy odatkowo wprowadzono nast?puj^ce kolumny atrybutow:
ADR_LES - adres lesny ADR_ADM - adres administracyjny TSL - typ siedliska lesnego NACHYL - nachylenie RODZ_POW - rodzaj powierzchni
GP_IGL_UDZ - udzial gatunkow iglastych w gornym pi?trze GP_LISC_UD - udzial gatunkow lisciastych w gornym pi?trze GP_WIEK - wiek gornego pi?tra GP_WYS - wysokosc gornego pi?tra GP_ZWARCIE - zwarcie gornego pi?tra
DP_IGL_UDZ - udzial gatunkow iglastych w dolnym pi?trze
DP_LISC_UD - udzial gatunkow lisciastych w dolnym pi?trze
DP_WIEK - wiek dolnego pi?tra
DP_WYS - wysokosc dolnego pi?tra
DP_ZWARCIE - zwarcie dolnego pi?tra
PODSZYT - podszyt (jest/nie ma)
5.2. Okreslenie pokrycia powierzchni terenu koronami drzew
Do udost?pnionej warstwy wydzielenia lesnego wydz_pol.shp, w jej tabeli atrybutow byla dol^czona kolumna GP_ZWARCIE opisuj^ca zwarcie gornego pi?tra drzewostanu dla poszczegolnych cz?sci mapy. Zgodnie z kolumnami tabeli atrybutow opisuj^cymi dolne pi?tro kompleksow lesnych, w lasach Nadlesnictwa Nowogrod dolnego pi?tra nie ma. Wobec tego do okreslenia pokrycia terenu koronami wykorzystano opis zwarcia gornego pi?tra okreslonego w kolumnie GP_ZWARCIE. Zgodnie z terminology lesn^. zwarcie, w ktorym korony s^. rozmieszczone wzgl?dem siebie na poziomie jednego pi?tra nazywamy zwarciem poziomym.
Ryc. 4. Schemat zwarcia poziomego drzew w drzewostanie [16]. Fig. 4. Short diagram of a horizontal tree in the forest stand [16].
W kolumnie GP_ZWARCIE zwarcie koron drzew opisane jest szacunkowo za pomoc^ nast?puj^cych stopni [16]:
a. zwarcie silne (1,2-1,1), korony wielu drzew napieraj^ na siebie, zachodz^;
b. zwarcie pelne (1,0-0,9), korony stykaj^. si? brzegami, w nielicznych przypadkach napieraj^ na siebie, zachodz^;
c. zwarcie umiarkowane (0,8-0,7) korony nie stykaj^. si?, ale s^. rozmieszczone blisko siebie;
d. zwarcie przerywane (0,6-0,5), mi?dzy koronami istniejц. miejscami przerwy, w ktorych moglyby pomiescic si? korony pojedynczych drzew,
e. zwarcie luzne (0,4), korony s^. od siebie znacznie oddalone, mog^. zetkn^c si? w przyszlosci, w przerwach moglyby pomiescic si? korony kilku drzew,
f. brak zwarcia (0,3 i ponizej), gdy drzewa rosn^ zbyt daleko od siebie aby mogly na siebie wplywac.
Aby stworzyc map? pokrycia terenu koronami czyli map? opisuj^c^ zwarcie poziome drzew niezb?dne bylo przeksztalcenie opisu slownego na konkretne wartosci. Jest to pewnego rodzaju przyblizenie, ale tylko w ten sposob mozna bylo takie dane pozyskac. Korzystaj^c z arkusza kalkulacyjnego „Calc” z pakietu Open Office, za pomoco ktorego mozna bez problemu otwierac i edytowac plik wydz_pol.dbf, utworzono w tabeli atrybutow warstwy wydz_pol dodatkow^ kolumn? o nazwie CANOPY. Na podstawie istniej^cej kolumny GP_ZWARCIE wypelniono jo wartosciami procentowymi korzystajoc z instrukcji warunkowej „JEZELI” oraz stosujoc nast?pujoce kryterium zamiany:
a. zwarcie pelne - 95%;
b. zwarcie umiarkowane - 75%;
c. zwarcie przerywane - 55%;
d. zwarcie luzne - 40%;
e. brak zwarcia - 0%;
Wczytujoc warstw? wydzielenia wydz_pol.shp ze zmodyfikowano tabelo atrybutow do programu GRASS wygenerowano mapy pokrycia koronami (canopy cover) niezb?dne do poprawnej symulacji pozaru lasu w programie FARSITE.
Na rysunku 5 przedstawiono wygenerowano wyzej opisano metodo map? pokrycia analizowanego obszaru lesnego.
55 □□
75 □
95
Ryc. 5. Mapa pokrycia terenu koronami (canopy cover) dla obszaru KOMPLEKS 1.
(Opracowanie wlasne na podstawie danych RDLP w Bialymstoku)
Fig. 5. Canopy cover map for the area KOMPLEKS 1.
(Own study based on data RDLP in Bialystok)
б. Podsumowanie
W pracy zaprezentowano model pozaru koron drzew oraz model roznoszenia plonocych fragmentow roslinnosci przez wiatr. Pokazano w jaki sposob mozna wykorzystac dane otrzymane z Regionalnej Dyrekcji Lasow Panstwowych w symulacji rozwoju pozaru kompleksu lesnego.
Zaprezentowane modele so cz?sciowo empiryczne. Zaklada si? w nich, ze paliwa powierzchni so jednorodne, ciogle i przylegajoce do gruntu. Paliwa koron so traktowane jako jednorodna warstwa umiejscowiona na jednolitej wysokosc od podloza, posiadajoca okreslono gl?bokosc i g?stosc. W rozwazanych modelach nie so brane w wyrazny sposob pod uwag? rozne mechanizmy przenikania ciepla takie jak np. promieniowanie, konwekcja lub przewodzenie. Brak rowniez analizy przejsciowego zachowania si? ognia. W modelach paliwowych uzywane so jako dane wejsciowe do systemu zestawy parametrow opisujocych jednorodne siedliska paliwowe (np. iloraz obszaru powierzchni do obj?tosci, stalo ciepla paliwa, itp.).
Zalozenie jednorodnej warstwy korony drzew jest wi?c centralnym elementem wspolczesnych modeli do przewidywania zachowania si? ognia korony. W rzeczywistosci nigdy nie mamy do czynienia z jednorodno i cioglo roslinnoscio. Zalozenia lezoce u podstaw
zaprezentowanych modeli mogo byc uzasadnione jedynie dla g?stych lasow skladajocych si? z drzew bardzo podobnych pod wzgl?dem wieku i rozmiaru. Budzi natomiast powazne wotpliwosci rozpatrywanie siedlisk o zmiennej g?stosci drzew [17]. W ostatnich latach wykrystalizowalo si? podejscie krytyczne w stosunku do modelu Van Wagnera. Przeprowadzone badania wskazujo na duzo wrazliwosc reakcji ognia nawet na malo w skali przestrzennej zmiennosc paliwa takie jako zmiana wielkosci, ksztaltu, orientacji czosteczek oraz odleglosc mi?dzy nimi [18]. Pojawily si? nowe modele bazujoce na numerycznej mechanice plynow (Computational Fluid Dynamics - CFD), w ktorych zaklada si? niejednorodnosc paliwa koron drzew. Modele te so trojwymiarowe i jedynym ich potencjalnym ograniczeniem oraz zastosowaniem w realnych obliczeniach symulacyjnych jest brak odpowiednich trojwymiarowych danych paliwowych [18].
Autorzy artykulu dzi?kujo kierownictwu Regionalnej Dyrekcji Lasow Panstwowych w Bialymstoku oraz pracownikom tej instytucji, a w szczegolnosci mgr. inz. Pawlowi Chojnowskiemu i mgr. inz. Marcinowi Sologuba za udost?pnienie danych niezb?dnych do realizacji pracy oraz fachowo pomoc.
W dodatku A przedstawiono wykaz oznaczen wyst?pujocych w pracy.
Literatura
1. Czerpak T., Maciak T., Modelowania pozaru lasu. Czqsc I. Metody i algorytmy modelowania pozaru lasu., [w:] Bezpieczenstwo i Technika Pozarnicza, CNBOP 2011, nr 3, str. 83-94;
2. Czerpak T., Maciak, T., Modelowania pozaru lasu. Czqsc II. Symulacja komputerowa pozaru wybranego kompleksu lesnego, [w:] Bezpieczenstwo i Technika Pozarnicza, CNBOP 2011, nr 4, str. 99-111;
3. Finney M.A. FARSITE technical documentation. FARSITE 4.0 help, [online],
[dost^p: 10 kwietnia 2012]. Dost^pny w World Wide Web: http://www-
laep.ced.berkeley.edu/~itr/literature/farsite/index.html ;
4. Rothermel R.C., A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels.U.S, Department of Agriculture Forest Service 1972, INT-115, str. 3-25;
5. Van Wagner C.E., Conditions for the start and spread of crownfire,[w:] Canadian Journal of Forest Research 1977, vol. 7, nr 1, str. 23-34;
6. Rothermel R.C., Predicting behavior and size of crown fires in the northern Rocky
Mountains. Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service,
Intermountain Forest and Range Experiment Station 1991, INT-438;
7. Albini F.A., Spot fire distance from burning trees—a predictive model. Ogden, UT: Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station 1979, INT-56;
8. Richards G.D., An elliptical growth model of forest fire fronts and its numerical solution,[w:] International Journal for Numerical Methods in Engineering 1990. vol. 30, nr. 6, str. 1163-1179;
9. Richards G.D., The properties of elliptical wildfire growth for time dependent fuel and meteorological conditions,[w:] Combustion Science and Technology 1993. vol. 92, nr. 1, str. 145-171;
10. Maciak T., Modelowanie pozaru lasu. Cz. III. Modele paliwowe, Bezpieczenstwo
i Technika Pozarnicza CNBOP, 2012, nr 1, str. 37-48 ;
11. Byram G.M., Chapter Three, Combustion of Forest Fuels, [In:] Davis, K.P., Forest Fire, Control and Use. McGraw-Hill, New York 1959;
12. Van Wagner C.E., Prediction of crown fire behavior in two stands of jack pine, Canadian Journal of Forest Research 1993, vol. 23, nr 3, str. 442-449;
13. Forestry Canada Fire Danger Group. Development and structure of the Canadian Forest Fire Behavior Prediction System., Inf. Rep. ST-X-3, 1992;
14. Alexander M.E., Help with making crown fire hazard assessments, [In:] Fischer, W.C. and S.F. Arno (compilers), Protecting people and homes from wildfire in the Interior West, USDA For. Serv. Gen. Tech. Rep. INT-251, 1988, str. 147-156;
15. Albini F.A., Baughman R.G., Estimating windspeeds for predicting wildland fire behavior, USDA For. Serv. Res. Pap. INT-221, 1979;
16. Zwarcie (lesnictwo): [online], [dost?p: 10 kwietnia 2012]. Dost?pny w World Wide Web: http://pl.wikipedia.org/wiki/Zwarcie (lesnictwo) ;
17. Linn R., Winterkamp J., Colman J., Edminster C., Bailey J., Modeling interactions between fire and atmosphere in discrete element fuel beds, International Journal of Wildland Fire 2005, vol.14, nr 1, str. 37-48;
18. Parsonsa R., Mellb W., McCauleyc P., Linking 3D spatial models offuels and fire: Effects of spatial heterogeneity on fire behavior, Ecological Modelling 2011, vol. 222, nr 3, str. 679-691.
Dodatek A
Wykaz oznaczen wyst?pujocych w pracy:
pa - g?stosc powietrza;
ps - g?stosc zw?glonego drewna;
а - iloraz powierzchni i obj?tosci warstwy paliwowej;
v0 - pr?dkosc koncowa plonocej czostki;
CBH - wysokosc podstawy korony;
CBD - g?stosc srednia korony;
CFB - ulamek spalonych koron;
CD - wspolczynnik oporu cylindrycznej czostki;
E - aktualny strumien energii;
E0 - krytyczny strumien energii;
Ei - ulamek wspolczynnika rozprzestrzeniana przodu pozaru korony;
Dp - srednica czostki;
Ib - intensywnosc linii ognia
I0 - krytyczna intensywnosc niezb?dna do inicjacji ognia korony;
Ic - intensywnosc linii ognia korony;
H - wysokosc korony;
M - wspolczynnik wilgotnosci lisci korony;
R - wspolczynnik rozprzestrzeniania pozaru paliw powierzchni;
RAC - krytyczny wspolczynnik rozprzestrzeniania pozaru koron dla aktywnego pozaru;
RCactuai - aktualny wspolczynnik rozprzestrzeniania si? aktywnego pozaru koron;
RCmax - maksymalny wspolczynnik rozprzestrzeniania si? pozaru koron;
R0 - krytyczny wspolczynnik rozprzestrzeniania si? pozaru powierzchni;
U - pr?dkosc wiatru na wysokosci H;
ax, bx- stale;
h - wydajnosc cieplna paliwa;
g - wspolczynnik przyspieszenia ziemskiego;
tf, tt, to, th t2, t3 - odpowiednie czasy unoszenia plonocej czostki;
w - waga paliwa liczona na jednostk? powierzchni;
wF - pr?dkosc plomienia gazowego;
z - wysokosc czosteczki;
zF - wysokosc plomienia;
zo - dlugosc tarcia;
Dr hab. inz. Tadeusz Maciak, prof. SGSP urodzil si? 1949 roku w Warszawie. Studia na Wydziale Elektroniki Politechniki Warszawskiej ukonczyl w roku 1973. Po studiach rozpoczol prac? w Instytucie Technologii Elektronowej Politechniki Warszawskiej (obecnie Instytut Mikro i Optoelektroniki). Zajmowal si? problemami zwiozanymi z optoelektroniko. Prac? doktorsko obronil na Wydziale Elektroniki Politechniki Warszawskiej w roku 1982. W roku 1991 rozpoczol prac? na Wydziale Informatyki Politechniki Bialostockiej. W roku 1994 obronil prac? habilitacyjno na Wydziale Elektroniki Politechniki Wroclawskiej. W roku 1998 rownolegle podjol prac? w Szkole Glownej Sluzby Pozarniczej w Warszawie. W latach 2001-2006 Dziekan specjalnosci „Systemy Informatyczne w Technice i Zarzodzaniu” w Wyzszej Szkole Ekonomiczno-Technicznej w Legionowie. W ostatnich latach jego zainteresowania koncentrujo si? na wykorzystaniu aparatu informatycznego w rozwiozywaniu zagadnien zwiozanych z ogolnie poj?tym bezpieczenstwem wewn?trzny panstwa. Prowadzi prace zwiozane z problematyko procesu wspomaganiu podejmowania decyzji w Panstwowej Strazy Pozarnej. W kr?gu jego zainteresowan znajdujo si? rowniez wszelkiego typu symulacje komputerowe zagrozen pozarowych oraz problematyka ewakuacji ludnosci z zagrozonych obiektow.
Mgr inz. Tomasz Czerpak urodzil si? w 1987 roku w Bialymstoku. W roku 2005, po skonczeniu IV Liceum Ogolnoksztalcocego, rozpoczol studia na Wydziale Informatyki Politechniki Bialostockiej na specjalnosci Inzynieria Oprogramowania. Studia ukonczyl 2010 roku. Obecnie pracuje w firmie komputerowej T-MATIC Grupa Computer Plus Sp. z o. o. Recenzenci
Prof. dr hab. inz. Andrzej Teodorczyk Prof. dr hab. inz. Miroslaw Kosiorek
