CC BY
30
КАРТОГРАФИЯ И ГЕОИНФОРМАТИКА
УДК 528.92:630*43(282.256.341) DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-6-56-65
ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ В БАССЕЙНЕ ОЗЕРА БАЙКАЛ ПО МАТЕРИАЛАМ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ
Татьяна Анатольевна Борисова
Байкальский институт природопользования СО РАН, 670047, Россия, г. Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 8, кандидат географических наук, старший научный сотрудник, тел. (3012)43-36-76, e-mail: tabor@binm.ru
Андрей Николаевич Бешенцев
Байкальский институт природопользования СО РАН, 670047, Россия, г. Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 8, доктор географических наук, профессор РАН, зав. лабораторией, тел. (3012)43-36-76, e-mail: abesh@mail.ru
В статье представлены результаты геоинформационного картографирования рисков природных лесных пожаров на территории трансграничного бассейна озера Байкал на основе материалов государственной статистики России и Монголии за период 1998-2018 гг. Выполнен сравнительный пространственно-временной анализ повторяемости и площади возгораний, их масштабов, рассмотрены основные факторы пожароопасности и причины пожаров. Разработана методика геоинформационного картографирования лесных пожаров на основе статистических материалов. В качестве технологического решения для хранения, обработки и расчетных операций со статистическими данными предложено создание векторного хранилища статистических данных программной среды ArcGIS. Хранилище составлено посредством оверлейных операций со слоями единиц территориального деления статистического учета лесных пожаров, представлен фрагмент хранилища. Выполнена оценка интегрального риска в разрезе лесничеств на основании расчета удельных показателей физического, экономического и социального рисков. Составлена карта интегрального риска лесных пожаров в бассейне озера Байкал в границах лесхозов.
Ключевые слова: природные лесные пожары, пожароопасность, статистические материалы, оценка риска, геоинформационное картографирование, ГИС
Введение
В настоящее время одной из наиболее значимых экологических проблем Байкальского региона и особенно его ядра - бассейна озера Байкал - является проблема природных пожаров. Среди чрезвычайных ситуаций за последние десятилетия они занимают ведущее место. Пожары наносят значительные ущербы, что негативно отражается на растительных сообществах экосистемы бассейна озера и представляет серьезную угрозу для жизнедеятельности населения и хозяйственных объектов. Согласно официальным данным
доля площадей, пройденных пожарами, в регионе до 1990-х гг. в среднем составляла около 1-2 % [1], а за последние десятилетие возросла более 10-20 % [2]. Необходимость расчета ущерба и картографирования потенциальных рисков от пожаров обусловлена важностью определения капиталовложений, направляемых на предотвращение или уменьшение влияния негативных прямых и косвенных воздействий лесных пожаров.
Анализ научных публикаций по заявленной тематике свидетельствует о том, что в настоящее время большинство исследований базируется на использовании легитимных ста-
тистических материалов или данных дистанционного зондирования (ДЗ), а также при комбинации этих подходов. В этом направлении выполнен анализ информационно-статистического обеспечения охраны лесных земель от пожаров, проведен анализ источников информации о лесных пожарах в РФ и сопоставлены данные, полученные из официальной статистической отчетности Росле-схоза и других организаций [3], разработана обобщенная статистическая модель вероятности возгораний и потенциального риска на основе исторических данных пожаров [4], предложена методика пространственно-статистического анализа факторов развития пожаров [5]. Исследовано влияние климатических изменений на лесные экосистемы и проведена статистическая оценка повторяемости лесных пожаров по степени опасности [6]. Выполнена оценка влияния пространственных факторов на риски возникновения лесных пожаров [7], оценено дискриминирующее влияние пространственных факторов на риски лесных пожаров [8], предложено использование методов системного анализа в исследовании лесных пожаров [9]. При исследовании последствий лесных пожаров активно используется геоинформационная технология. Разработаны методические основы карто-графо-космического мониторинга лесных пожаров [10], предложен подход прогнозирования потерь от лесных пожаров с использованием информационных технологий [11], разработана методика оценки потенциального ущерба земельного участка на основании корреляции вероятности возгорания, вероятности развития пожара и стоимости имущества [12], сформулированы методические подходы для управления лесопожарными рисками на основе аналитической информации [13], предложена ГИС «Лесные пожары» и определено ее место в оперативной системе анализа спутниковых наблюдений очагов пожаров [14]. Особое внимание уделяется защите населенных пунктов от лесных пожаров [15]. Проведен мониторинг пожарной опасности территории и оценка экологических последствий от лесных пожаров [16], предложена методика анализа статистических данных по лесным пожарам [17].
Главной проблемой лесных пожаров является ущерб для хозяйства и населения. Показатель соотношения ущерба и затрат на его предотвращение определяет экономическую эффективность вложенных средств и дальнейший выбор финансирования наиболее эффективных природоохранных мероприятий. При этом надежно оценить размер ущерба от лесных пожаров зачастую не представляется возможным, поскольку их последствия находят свое отражение в разных отраслях экономики, проявляются не только на пораженных территориях, но и за их пределами, даже спустя несколько лет [18].
Следует отметить, что результаты оценок, полученные только по данным ДЗ, не подтвержденные наземными обследованиями и инвентаризационными лесопожарными картографическими документами, не всегда обладают достаточной надежностью. Позволяя высокую метрическую точность регистрации ареалов пожаров, данные ДЗ имеют несистемный характер и не дают возможности определения долговременных закономерностей и пространственных инвариантов возникновения и развития лесных пожаров, поскольку не каждая организация или ученый имеют возможность создать для этого необходимый набор снимков высокого разрешения в динамике лет или определенного периода исследований. В отличие от единовременных аэрокосмических данных, материалы государственной статистики представляют собой унифицированные информационные массивы сводной агрегированной документированной информации о количественной стороне лесопожарных процессов. При этом структурность этой информации отражает закономерный порядок связи информационных показателей в составе всего массива государственной статистики, обеспечивает его целостность и тождественность при различных преобразованиях. Кроме того, вся прочая ведомственная статистика ведется по единицам территориально-административного деления, что обеспечивает возможность междисциплинарной интеграции статистических данных.
Таким образом, для эффективного территориального управления землями лесного
фонда и снижения рисков природных пожаров в бассейне озера Байкал необходимы современные программно-технические средства и специальные информационные ресурсы, позволяющие интеграцию статистических и других данных (полевые обследования, данные ДЗ, исторические материалы) для обеспечения объективной и оперативной оценки пожарной опасности территории и населения. Данное исследование посвящено разработке методических основ использования материалов государственной статистики для геоинформационного картографирования лесопожарных рисков на базе современного геоинформационного ресурса - векторного хранилища статистических данных (ВХСД).
Материалы и методы исследования
Бассейн Байкала располагается на территории двух государств, из которых более половины площади (55,4 %) находится в Монголии. Различия природных зон всей территории бассейна по распространению лесов, их типов, структуре, бонитету, а также антропогенная нарушенность определяют неоднородные условия по классу их пожароопасности. Площадь лесных территорий бассейна озера Байкал составляет 29,7 млн га, из них на территории России - более 71,1 % с общим запасом древесины 2 356,5 млн м3. В лесах доминируют хвойные породы деревьев, среди которых наиболее распространены лиственница, сосна и др. Согласно официальным данным [2], в российской части бассейна площади земель лесного фонда достигают
22.4 млн га, из них занятые лесом - около
19.5 млн га. На территории Монголии они значительно меньше, более чем в два раза и составляют 11,1 млн га; лесом заняты 8,6 млн га.
Информационной базой исследования послужили официальные статистические данные Государственного лесного агентства [19] по категориям земель и природным пожарам за период 1998-2018 гг. и статистические материалы Лесного комитета министерства окружающей среды и туризма Монголии [20] в разрезе лесхозов и лесничеств по трем субъектам РФ (Республика Бурятия, Забайкаль-
ский край, Иркутская область) и по девяти аймакам территории Монголии (Тув, Архангай, Сэлэнгэ Завхан, Хувсгул, Булган, Уверхан-гай, Дархан-Уул, Орхон). Исходными данными послужили справки пожаров, сводные ведомости лесхозов и лесничеств по годам. В результате первичной обработки данных получены площади очагов возгораний по годам, количество возгораний по годам, площади типов лесной растительности, средства, затраченные на тушение. Дополнительной информацией являются статистические сборники России и Монголии, ежегодные государственные доклады о состоянии озера Байкал и мерах по его охране, справочные материалы по размещению населенных пунктов, а также сведения о пожарах и ущербах.
Для исследования региональной лесопо-жарной ситуации разработана и использована методика геоинформационного картографирования рисков лесных пожаров (таблица).
Расчет показателей риска по каждой территориальной единице выполнен посредством объединения атрибутивных таблиц и последующих математических операций программной среды со столбцами атрибутов (суммирование, умножение, деление). Расчет показателей рисков У(Н) (га/га) основывается на параметре уязвимости [21] и рассчитывается по формуле
У(Н) = Б(Н) / S(T), (1)
где S(Н) - площадь леса поражения пожарами; S(T) - площадь леса оцениваемого участка. Уязвимость Я(?/) (га/га год) определяет долю пораженного леса от площади оцениваемого участка и дает возможность определить удельный физический риск (от 0 до 1), который используется при картографировании
Я^/) = Р(Н) • У(Н), (2)
где Р(Н) - число случаев за рассматриваемый период. Если на участке лесного массива пожары отмечаются ежегодно, то он принимается за единицу [22]. Показатель физического риска Я(/) (га/год) требуется для расчетов экономического риска, определяется как
Я(/) = S(Н) • Р(Н). (3)
Методика геоинформационного картографирования рисков лесных пожаров
№ п/п Процедуры Действия и операции
1 Редакци-онно-подго-товитель-ные работы - изучение района исследования; - сбор картографических и статистических материалов показателей горимости лесов в динамике; - выбор и обоснование методических подходов и оценочных операций, определение показателей рисков
2 Разработка структуры базы данных - выбор и картографирование базовых пространственных единиц статистического учета лесных пожаров: лесничества, лесхозы, кварталы, лесные ареалы, муниципальные образования, административные районы; - выбор и картографирование объектов риска: населенные пункты у границы леса (количество жителей, плотность населения, огнестойкость строений), социальные и экономические объекты; - формирование системы оценочных показателей: количество очагов возгорания, площади гарей по годам исследования
3 Создание векторного хранилища статистических данных - выбор топографической основы; - составление ВХСД посредством оверлейных операций программной среды со слоями базовых пространственных единиц статистического учета лесных пожаров; - геометрическая коррекция слоев; - ввод статистических данных
4 Расчет риска - расчетные операции со столбцами таблицы атрибутов; - оценка уязвимости, физического, экономического, социального рисков; - расчет интегрального риска
5 Геоинформационное картографирование - создание ГИС-проектов: разработка легенд карт, выбор шкал классификаций, компоновка, разработка штрихового и фонового оформления; - разработка системы запросов пирогенных параметров; - составление карт: инвентаризационных карт горимости по лесхозам и карт ареалов лесных пожаров, аналитических карт рисков, ранжирования и районирования территории, прогнозных карт сценариев развития пирогенной опасности
Социальный риск или вероятность нахождения населения в зоне возможного поражения Я^) (чел./год) рассчитывается по формуле
Я(^ = Я(/) • сКр\ (4)
где й(р) - плотность населения.
Обсуждение результатов
Хранение и расчет статистических данных в ГИС осуществляется на базе ВХСД, представляющего собой цифровое покрытие (вЬр-файл) и таблицу атрибутов (ёЬГ-файл) программной среды Лге018 и содержащего базовые единицы территориального деления, по которым ведется государственная статистика лесных пожаров: муниципальные образова-
ния, лесничества, лесхозы, административные районы, аймаки. Статистические данные внесены по лесничествам, затем они суммируются по лесхозам и административным районам двух стран. Совмещение покрытия хранилища с векторным слоем «Лес» позволяет исключить нелесные территории из оценки. Соответственно, каждый полигон покрытия содержит все атрибуты совмещаемых векторных слоев (рис. 1).
Результаты показывают, что в среднем в год на территории бассейна Байкала пожарами поражается 308,8 тыс. га лесов, из которых почти половину составляют леса Монголии. Высокие значения рисков характерны для лесных массивов южной части России и граничащих северных аймаков Монголии как наиболее освоенных и заселенных.
Рис. 1. Фрагмент векторного хранилища статистических данных
В российской части наиболее уязвимыми являются участки лесничеств Петровск-Забай-кальского и Хилокского административных районов (Забайкальский край), в которых ежегодные потери леса составляют 35,6 тыс. га; в монгольской части такими территориями являются аймаки Сэлэнгэ и Булган - 94,8 тыс. га.
Масштабность природных пожаров по количеству возгораний и площадям поражения обусловлена как климатическими аномалиями с высокой продолжительностью засух, широким распространением светлохвойных лесов, так и антропогенными факторами. Весенне-летний период зачастую характеризуется повышенным температурным режимом с недостаточным увлажнением и суховеями. В отдельные годы существенный дефицит влаги может наблюдаться в течение всего лета. При этом следует отметить, что природные случаи вследствие сухих гроз составляют 12,5 %. Большую негативную роль в возгора-
нии лесов играют антропогенные факторы, такие как неосторожное обращение с огнем в пожароопасный период, негативные следствия хозяйственной деятельности на лесных территориях, браконьерство, а также умышленные поджоги [23].
Климатические экстремумы в основном коррелируют с данными повторяемости катастрофических пожаров. Так, наиболее сложные засушливые годы на всей территории бассейна складывались в 2000, 2003, 2007, 2009, 2015, 2017 гг. В эти годы максимальное за весь период число возгораний на российской стороне зарегистрировано в 2003 г., что составило 2 317 случаев, на территории Монголии в 2002 г. - 187. Экстремальные масштабные зоны поражения лесов пожарами в средней и северной части бассейна Байкала отмечены в 2015 г., где площади достигали 841,02 тыс. га. На территории Монголии самым катастрофичным стал 2007 г., природ-
ными пожарами (лесные, степные) было охвачено 667,1 тыс. га, из которых более половины лесных земель.
Оценка рисков для территории трансграничного бассейна Байкала выполнена за период 1998-2018 гг. Данный период можно в целом рассматривать как засушливый, но в нем регистрируются годы сильных засух, относительно стабильные (типичные для территории) и влажные климатические ситуации. На исследуемой территории выделено 46 полигонов (лесхозов) для оценки рисков и выполнено их геоинформационное картографирование. На первом этапе составлены частные карты физического, социального и экономического рисков исследуемой территории. Карта физического риска регистрирует пораженность природными пожарами лесных земель и свидетельствует о высокой пораженности лесных массивов. Карта экономического риска отображает потенциально подверженные пожарам объекты хозяйствен-
ной инфраструктуры и территории населенных пунктов. Карта социального риска характеризует территорию по пожароопсности для населения. Максимальными показателями на российской стороне характеризуются территории восточной и юго-восточной части бассейна; в Монголии - приграничные северные районы. Значительному социальному риску подвержены относительно густонаселенные территории южной и центральной части Республики Бурятии, западная часть Забайкальского края и северная часть Монголии.
Карта интегрального риска лесных пожаров разработана по результатам обобщенного анализа частных карт рисков. При выявлении уровня суммарного риска большой вес имели показатели поражения населения (социальный риск). Для картографирования интегрального риска на территории бассейна Байкала удельные показатели переведены в балльную шкалу значения рисков (очень низкий, низкий, средний, высокий, очень высокий) (рис. 2).
Рис. 2. Интегральный риск лесных пожаров в бассейне озера Байкал
Заключение
Исследование показывает, что территория бассейна Байкала вследствие своих особых физико-географических условий принадлежит к одному из наиболее уязвимых регионов от природных лесных пожаров. Их распространение и размеры во многом зависят от по-годно-климатических показателей, значительное количество очагов на участках интенсивного хозяйственного использования территории свидетельствует об антропогенном факторе.
За рассматриваемый период в российской части около 9 % пройдено пожарами, из которых большая часть приходится на лесные земли. В среднем ежегодно уничтожается 118,3 тыс. га лесных массивов, что состав-
ляет 0,6 %. На территории Монголии за этот период около 7,4 % площадей пройдено лесными и степными пожарами, причем ежегодно эта цифра достигает 145,8 тыс. га, что составляет 0,5 %. Для выявленных территорий с высоким уровнем риска в дальнейшем необходимо проведение детализированных исследований и разработка обоснованных рекомендаций по лесовосстановлению и минимизации лесопожарных рисков.
Предлагаемый методический подход создания и использования ВХСД является надежным инструментом геоинформационного картографирования рисков от лесных пожаров. При этом такое техническое решение универсально для работы с любыми статистическими данными в области наук о Земле.
Статья подготовлена в рамках Государственного задания БИП СО РАН.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3, части 1-6, вып. 23. Бурятская АССР, Читинская область. - Л. : Гидрометеоиздат, 1989. - 550 с.
2. Государственный доклад «О состоянии озера Байкал и мерах по его охране за период 2003-2018 гг.» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mnr.gov.ru/docs/ gosudarstven-nye_doklady/o_sostoyanii_ozera_baykal_i_merakh_po_ego_okhrane/ (дата обращения 01.07.2021).
3. Моисейкина Л. Г., Куджаев Н. А. Информационно-статистическое обеспечение анализа охраны лесных земель от пожаров // Статистика и Экономика. - 2013. - № 4. - С. 149-153. doi: 10.21686/25003925-2013-4-149-153.
4. Braun J., Jones B., Lee J., Woolford D., Wotton M. Forest fire risk assessment: an illustrative example from Ontario, Canada // Journal of probability and statistics. - 2010. - Vol. 2010. - Article ID 823018. - 26 p. doi: 10.1155/2010/823018.
5. Abdi O., Kamkar B., Shirvani Z., Teixeira da Silva J., Buchroithner M. Spatial-statistical analysis of factors determining forest fires: a case study from Golestan, Northeast Iran. Geomatics // Natural Hazards and Risk. - 2015. - Vol. 9 (1). - P. 267-280.
6. Рамазанов Р. Г. Оценка повторяемости по степени опасности лесных пожаров (на примере северо-восточного склона Кавказа) // Альтернативная энергетика и экология. - 2020. - № 7 (18). -С. 115-124. doi: 10.15518/isjaee.2020.07-18.115-124.
7. Масягин М. М. Оценка влияния пространственных факторов на риски возникновения лесных пожаров // Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. - 2018. - Т. 1, № 9. - C. 580-584.
8. Понамарчук А. И., Пьянков С. В. Оценка дискриминирующего влияния пространственных факторов на риски лесных пожаров // Географический вестник. - 2016. - № 4 (39). - С. 118-128.
9. Тарко А. М., Курбатова А. И., Григорец У. А. Применение методов системного анализа в исследовании лесных пожаров на территории Российской Федерации // Вестник Московского государственного областного университета. Сер. Географическая среда и живые системы. - 2021. - № 1. - C. 17-41.
10. Пластинин Л. А., Олзоев Б. Н., Хоанг З. Х. Картографо-космический мониторинг лесных пожаров Прибайкалья // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : 7-я Междунар. конф. «Раннее предупреждение и управление в кризисных ситуациях в эпоху "Больших данных"» : сб. материалов (Новосибирск, 18-22 апреля 2016 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. - С. 50-54.
11. Андреева З. Н., Логачёв А. А., Заяц А. М. Прогнозирование потерь от лесных пожаров с использованием информационных технологий // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. - 2015. - Т. 3, № 7 - C. 82-85.
12. Hyeyoung W., Woodam C., Jonathan G., Byungdoo L. Forest fire risk assessment using point process modelling of fire occurrence and Monte Carlo fire simulation // International Journal of Wildland Fire. -2017. - Vol. 26. - P. 789-805.
13. Thompson M., Wei Y., Calkin D. Risk Management and Analytics in Wildfire Response // Current Forestry Report. - 2019. - Vol. 5. - P. 226-239. doi: 10.1007/s40725-019-00101-7.
14. Татарников А. В. ГИС «Лесные пожары» в оперативной системе анализа спутниковых наблюдений очагов пожаров // Солнечно-земная физика. - 2004. - № 5 (118). - C. 34-35.
15. Астахин А. С. Вопросы защиты сельских населенных пунктов от лесных пожаров // Современные тенденции развития науки и технологий. - 2016. - № 7-7. - C. 19-24.
16. Муравьева С. Б., Высоцкий О. Г., Исаченко Ю. С. Мониторинг пожарной опасности территорий Брянской и Гомельской областей и оценка экологических последствий от лесных пожаров. - Брянск : Новый Проект, 2016. - 168 с.
17. Зубарева А. Е., Перминов В. А. Анализ статистических данных по лесным пожарам в Томской области // Вестник науки Сибири. - 2014. - № 1 (11). - С. 25-32.
18. Жаринов С. Н., Голубева Е. И. Экономическая оценка последствий лесных пожаров (на примере Тверской области) // Вестник Московского университета. Сер. 5. География. - 2017. - № 3. - С. 61-69.
19. Федеральное агентство лесного хозяйства [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://rosleshoz.gov.ru/ (дата обращения 16.04.2021).
20. Ministry of Environment and Tourism of Mongolia [Electronic resource]. - Mode of access: https://www.mne.mn/ (accessed 16.04.2021).
21. Природные опасности России. Т. 6. Оценка и управление природными рисками / Под ред. А. Л. Рагозина. - М. : Изд. фирма «КРУК», 2003. - 320 с.
22. Борисова Т. А. Риски лесных пожаров в Байкальском регионе на примере Республики Бурятия // Использование и охрана природных ресурсов в России. - 2016. - № 3. - С. 42-47.
23. Борисова Т. А. Природно-антропогенные риски в бассейне оз. Байкал. - Новосибирск : Гео, 2013. - 126 с.
Получено 24.08.2021
© Т. А. Борисова, А. Н. Бешенцев, 2021
GEOINFORMATION ASSESSMENT OF THE RISKS OF FOREST FIRES IN THE BASIN OF LAKE BAIKAL ON THE MATERIALS OF STATE STATISTICS
Tatiana A. Borisova
Baikal Institute of Nature Management SB RAS, 8, Sakhyanova St., Ulan-Ude, 670047, Russia, Ph. D., Senior Researcher, phone: (3012)43-36-76, e-mail: tabor@binm.ru
Andrew N. Beshentsev
Baikal Institute of Nature Management SB RAS, 8, Sakhyanova St., Ulan-Ude, 670047, Russia, D. Sc., Professor of RAS, Head of the Laboratory, phone: (3012)43-36-76, e-mail: abesh@mail.ru
The article presents the results of geoinformation mapping of the risks of natural forest fires in the territory of the transboundary basin of lake Baikal based on the materials of the state statistics of Russia and Mongolia for the period 1998-2018. A comparative spatio-temporal analysis of the frequency and area of fires, their scale is performed, the main factors of fire hazard and the causes of fires are considered. A method of geoinformation mapping of forest fires based on statistical materials has been developed. As a technological solution for storing, processing and calculating operations with statistical data, the creation of a vector storage of statistical data of the ArcGIS software environment is proposed. The repository is compiled by means of overlay operations with layers of territorial divisions of statistical accounting of forest fires, a fragment of the repository is presented. The integral risk was assessed in the context of forest areas based on the calculation of specific indicators of physical, economic and social risks. A map of the integral risk of forest fires in the lake basin within the boundaries of forestries has been compiled.
Keywords: natural forest fires, fire hazard, statistical materials, risk assessment, geoinformation mapping, GIS
Вестник ^WuT, TOM 26, № 6, 2021
REFERENCES
1. Scientific and applied reference book on the climate of the USSR. Series 3, Parts 1-6, No. 23. Buryat ASSR, Chita region. (1989). Leningrad: Gidrometeoizdat, 550 p. [in Russian].
2. State report "On the state of Lake Baikal and measures for its protection for the period 2003-2018". Retrieved from http://www.mnr.gov.ru/docs/gosudarstvennye_doklady/ o_sostoyanii_ozera_baykal_i_me-rakh_po_ego_okhrane/ [in Russian] (accessed 01.07.2021).
3. Moiseikina, L. G., & Kudzhaev, N. A. (2013). Information and statistical support for the analysis of forest land protection from fires Statistika i Ekonomika [Statistics and Economics], 4, 149-153. Retrieved from https://doi.org/10.21686/2500-3925-2013-4-149-153 [in Russian].
4. Braun, J., Jones, B., Lee, J., Woolford, D., & Wotton, M. (2010). Forest fire risk assessment: an illustrative example from Ontario, Canada. Journal of probability and statistics, 2010, article ID 823018, 26 p. doi:10.1155/2010/823018.
5. Abdi, O., Kamkar, B., Shirvani, Z., Teixeira da Silva, J., & Buchroithner, M. (2015). Spatial-statistical analysis of factors determining forest fires: a case study from Golestan, Northeast Iran. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9(1), 267-280.
6. Ramazanov, R. G. (2020). Assessment of the frequency of occurrence by the degree of danger of forest fires (on the example of the northeastern slope of the Caucasus). Al'ternativnaya energetika i ekologiya [Alternative Energy and Ecology], 7(18), 115-124. Retrieved from https://doi.org/10.15518/isjaee.2020.07-18.115-124 [in Russian].
7. Masyagin, M. M. (2018). Assessment of the influence of spatial factors on the risks of forest fires.
Pozharnaya bezopasnost': problemy i perspektivy [Fire Safety: Problems and Prospects], 1(9), 580-584 [in Russian].
8. Ponamarchuk, A. I., & Pyankov, S. V. (2016). Assessment of the discriminatory influence of spatial factors on the risks of forest fires Geograficheskiy vestnik[Geographic Bulletin], 4(39), 118-128 [in Russian].
9. Tarko, A. M., Kurbatova, A. I., & Grigorets, U. A. (2021). Application of methods of system analysis in the study of forest fires on the territory of the Russian Federation. Vestnik moskovskogo gosudarstvennogo oblastnogo universiteta. Seriya: Geograficheskaya sreda i zhivyye sistemy [Bulletin of the Moscow State Regional University. Series: Geographic Environment and Living Systems], 1, 17-41 [in Russian].
10. Plastinin, L. A., Olzoev, B. N., & Hoang, Z. Kh. (2016). Cartographic and space monitoring of forest fires in the Baikal region. In Sbornik materialov Interekspo GEO-Sibir'-2016: Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii: Rannee preduprezhdenie i upravlenie v krizisnykh situatsiyakh v epokhu "Bol'shikh dannykh" [Proceedings of Interexpo GE0-Siberia-2016: International Scientific Conference: Early Warning and Crisis Management in the Big Data Era] (pp. 50-54). Novosibirsk: SSUGT Publ. [in Russian].
11. Andreeva, Z. N., Logachev, A. A., & Zayats, A. M. (2015). Forecasting losses from forest fires using information technologies. Aktual'nyye napravleniya nauchnykh issledovaniy XXI veka: teoriya ipraktika [Actual Directions of Scientific Research in the XXI Century: Theory and Practice], 3(7-1), 82-85 [in Russian].
12. Hyeyoung, W., Woodam, C., Jonathan, G., & Byungdoo, L. (2017). Forest fire risk assessment using point process modelling of fire occurrence and Monte Carlo fire simulation. International Journal of Wildland Fire, 26, 789-805. '
13. Thompson, M., Wei, Y., & Calkin, D. (2019). Risk Management and Analytics in Wildfire Response. Current Forestry Report, 5, 226-239. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s40725-019-00101-7.
14. Tatarnikov, A. V. (2004). GIS «Forest fires» in the operational system for the analysis of satellite observations of fire centers. Solnechno-Zemnaya Fizika [Solar-Terrestrial Physics], 5(118), 34-35 [in Russian].
15. Astakhin, A. S. (2016). Issues of protecting rural settlements from forest fires. Sovremennyye tendentsii razvitiya nauki i tekhnologiy [Modern Trends in the Development of Science and Technology], 7-7, 19-24 [in Russian].
16. Muravyova, S. B., Vysotsky, O. G., & Isachenko, Yu. S. (2016). Monitoring pozharnoy opasnosti territoriy Bryanskoy i Gomel'skoy oblastey i otsenka ekologicheskikh posledstviy ot lesnykh pozharov [Monitoring the fire hazard in the Bryansk and Gomel regions and assessing the environmental consequences of forest fires]. Bryansk: Novyy Proekt Publ., 168 p. [in Russian].
17. Zubareva, A. E., & Perminov, V. A. (2014). Analysis of statistical data on forest fires in the Tomsk region. Vestnik nauki Sibiri [Bulletin of Science of Siberia], 1(11), 25-32 [in Russian].
18. Zharinov, S. N., & Golubeva, E. I. (2017). Economic assessment of the consequences of forest fires (on the example of the Tver region). VestnikMoskovskogo universiteta. Seriya 5. Geografiya [Moscow University Bulletin. Series 5. Geography], 3, 61-69 [in Russian].
19. Federal Forestry Agency. (n. d.). Retrieved from http://rosleshoz.gov.ru/ (accessed 04.16.2021).
20. Ministry of Environment and Tourism of Mongolia. (n. d.). Retrieved from https://www.mne.mn/ (accessed 16.04.2021).
21. Ragozin, A. L. (Ed.). (2003). Prirodnye opasnosti Rossii: T. 6, Otsenka i upravlenieprirodnymi riskami [Natural hazards of Russia: Vol. 6, Assessment and management of natural risks]. Moscow: "KRUK" Publ., 320 p. [in Russian].
22. Borisova, T. A. (2016). Risks of forest fires in the Baikal region on the example of the Republic of Buryatia Ispol'zovaniye i okhrana prirodnykh resursov v Rossii [Use and Protection of Natural Resources in Russia], 3, 42-47 [in Russian].
23. Borisova, T. A. (2013). Prirodno-antropogennye risk v basseyne ozera Baykal [Natural and anthropogenic risks in the basin of the lake Baikal]. Novosibirsk: "Geo" Publ., 126 p. [in Russian].
Received 24.08.2021
© T. A. Borisova, A. N. Beshentsev, 2021
