CC BY
177
УДК 630.432+629.78 А.И. Сухинин
Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск Д.Дж. МакРей
Canadian Forest Service, Sault Ste. Marie, Ontario, Canada Е.И. Пономарёв
Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск
ГЕОИНФОРМАЦИОНННАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ, КАРТИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗА ПОЖАРООПАСНОГО СОСТОЯНИЯ ЛЕСОВ НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА
Проблема мониторинга лесных пожаров, оценки последствий их воздействия на бореальные леса России с каждым годом приобретает всё большую актуальность. Ежегодно в северных лесах фиксируются сотни лесных пожаров, огнем повреждаются значительные площади лесов. Оперативная оценка и прогноз пожарной опасности по условиям погоды -одна из ключевых задач противопожарного мониторинга лесов. Под пожарной опасностью (ПО) в общем случае понимается угроза возникновения лесных пожаров, их развитие и нанесение ущерба лесным биогеоценозам [1]. Оценка текущей пожарной опасности позволяет координировать действие сил и средств пожаротушения, а прогноз развития пожароопасной ситуации - своевременно манипулировать силами и средствами, заблаговременно осуществлять профилактические мероприятия.
В отечественной практике используется технология оценки ПО по условиям погоды на основе данных метеостанций. Однако такой подход не позволяет строить детальные картосхемы распределения показателя ПО, так как существующая сеть использующихся в этих целях метеостанций недостаточна. За рубежом, на примере канадского опыта, плотность автоматических метеостанций на единицу охраняемой территории на порядок выше, чем в азиатской части России.
В то же время и в России и за рубежом всё большее внимание уделяется дистанционным методам диагностики пожароопасного состояния лесов, прогнозирования и обнаружения действующих лесных пожаров. В Институте леса им. В.Н. Сукачева разработана [2, 3] методика оценки и картирования пожарной опасности по условиям погоды на основе цифровых многоспектральных изображений, получаемых со спутников серии NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, США).
Перспективность использования данных спутников серии NOAA обусловлена, прежде всего, высокой периодичностью поступления информации (до 4 раз в сутки), шириной полосы обзора, наличием точной географической привязки в пределах всего изображения, широким спектральным диапазоном, а также доступностью информации. Приёмный комплекс, расположенный в Институте леса, позволяет уверенно принимать информацию с трёх последовательных проходов спутника, ширина полосы
обзора каждого из которых составляет около 3000 км. Таким образом, границы зоны видимости составляют по долготе: Урал - Хабаровский край (42-138 град. в.д.); по широте: Монголия - побережье Северного Ледовитого океана (48-80 град. с.ш.). Съёмка вдоль подспутниковой трассы и передача информации ведется непрерывно, и автоматически осуществляются прием и архивация данных.
Спутниковая аппаратура позволяет получать ряд параметров состояния поверхности земли и приземного слоя атмосферы, таких как радиационная температура поверхности, влажность воздуха, скорость и направление ветра, распределение давления. Тематическая обработка данных ведётся по следующим направлениям:
- Данные сканерной съемки радиометра AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), а также данные микроволнового зондирования атмосферы комплексом TOVS (TIROS Operational Vertical Sounder) позволяют отследить формирование и развитие крупномасштабных атмосферных образований, таких как атмосферные фронты, циклоны, антициклоны, штормовые ветры;
- Съёмка AVHRR в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах позволяет следить за динамикой распределения индекса зеленой растительности (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) - показателем развития вегетирующей биомассы, а также показателем влагообеспеченности. Анализ данных NDVI позволяет проводить классификацию территорий, в том числе исследовать послепожарную динамику повреждённых участков леса;
- Данные инфракрасного и теплового диапазонов радиометра AVHRR используется для детектирования и мониторинга действующих лесных пожаров. Разработаны алгоритмы обработки изображений AVHRR, позволяющие дешифрировать термически активные точки, определять их точные координаты, а также площади. Вероятность обнаружения крупных лесных пожаров 90%, при этом с вероятностью порядка 50% фиксируются малоразмерные (субпиксельные) высокоэнергетические источники теплового излучения. Минимальный экспериментальный лесной пожар, зафиксированный с использованием аппаратуры AVHRR составлял 6 га [3];
- Комбинация трёх каналов AVHRR (видимого, ближнего инфракрасного и теплового) позволяет фиксировать дымовые шлейфы от действующих лесных пожаров, проводя оценку возможных эмиссий аэрозолей;
- Съемка в видимом и инфракрасном диапазонах используется для вычисления индекса снега и льда, что позволяет выделять зоны активного снеготаяния, как критерия начала пожароопасного сезона;
- Разработана методика использования информации TOVS о состоянии атмосферы на различных высотах для оценки грозового индекса и, таким образом, прогнозирования возможных молниевых разрядов, как одной из причин возникновения лесных пожаров;
- Съемка АУН^ в тепловом диапазоне позволяет восстановить радиометрическую температуру поверхности, зависящую как от степени нагретости, так и от увлажнённости. Дополненная данными о температуре точки росы нижних слоев атмосферы и об осадках (ТОУБ), эта информация положена в основу технологии оценки и краткосрочного прогнозирования показателя пожарной опасности по условиям погоды.
Показатель пожарной опасности характеризует собой готовность лесных горючих материалов (ЛГМ) к воспламенению и поддержанию горения, что определяется, прежде всего, значением влагосодержания. В отечественной практике показатель пожарной опасности определяется с использованием соотношения [4]:
ПВ1п = (ПВ1п-1 + ^-1(^-1 -Тп-1))Кп, (1)
где ПВ1 - показатель пожарной опасности по условиям погоды; t и г-соответственно температура воздуха и температура точки росы в 13 - 15 часов местного времени, °С; п - порядковый номер дня пожароопасного сезона; К - коэффициент учета осадков (см. таблицу) [5].
Таблица. Коэффициент учета осадков
Осадки, мм Нет или следы 0,1-0,9 1,0- 2,9 3,0-5,9 6,0-14,9 15,0-19,9 20,0 и более
К 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,1 0,0
Для оценки пожарной опасности в регионе Красноярская база авиационной охраны лесов оперирует показаниями не более 50 метеостанций. Такое количество метеостанций, распределенных по территории Красноярского края площадью около 1,8 млн. кв. км, не позволяет оценить и спрогнозировать детальную картину распределения показателя пожарной опасности. При этом практически не контролируются северные районы края, в связи с отсутствием там метеостанций.
Нами была разработана технология вычисления показателя ПО и картирования классов пожарной опасности на основе съёмки аппаратурой NOAA/AVHRR. Расчет показателя пожарной опасности (Г) осуществляется с использованием усовершенствованного соотношения на основе (1).
Г =У аI. У I.(I. -г )
У гЬг гЛ У У',
где Гу — показатель пожарной опасности; г — температура точки росы, 3С; t — радиационная температура поверхности, °С; I — коэффициент учета
; Ап — альбедо в 1, 2, 3 каналах
осадков;
а =
А^ — А^ ^2 ^ А\
V Аз + А1 Л2 - А у моал-16
радиометра АУН^ спутников, начиная с аппарата NOAA-16. Суммирование проводится для всех точек спутникового изображения (/) по всем дням пожароопасного сезона (]).
Технология создания оперативных карт пожарной опасности по условиям погоды представляет собой три взаимосвязанных этапа. Первый этап (предварительная обработка) включает в себя прием и запись сигнала со спутника, калибровку данных, навигационную привязку и секторизацию (выбор кадра и комбинации каналов радиометра АУН^), а также перевод выбранной сцены в заданную географическую проекцию.
Второй этап — программные вычисления. Разработан программный модуль, позволяющей совмещать серию изображений и вычислять показатель пожарной опасности в каждой точке изображения.
Третий этап — обработка результата с применением геоинформационной технологии. Прогнозирование пожарной опасности предложено осуществлять на основе краткосрочных метеопрогнозов.
В результате получается ежедневно обновляемая карта распределения показателя пожарной опасности.
Методика используется на практике с 1996 года. Многолетние наблюдения позволили установить тесную корреляционную связь предложенного показателя ПО с использующимся в настоящее время в России показателем пожарной опасности по условиям погоды (г -0,9), а также с канадским (BUI/FWI, г - 0,8) аналогом [6]. Высокие коэффициенты корреляции подтверждают адекватность показателя пожарной опасности, рассчитанного по спутниковым данным применительно к российским условиям. При этом преимущество использования спутниковой съёмки заключается в возможности создания детальных картосхем ПО как одного из слоев геоинформационной технологий противопожарного мониторинга лесов (рис. 1).
Рис. 1. Картосхема распределения показателя пожарной опасности с применением геоинформационных технологий обработки
Эффективность системы управления охраной лесов определяется ее способностью оценивать и прогнозировать условия возникновения и развития лесных пожаров, регулировать в соответствии с этими условиями структуру и параметры лесопожарных служб [1]. Краткосрочное прогнозирование пожарной опасности можно осуществлять на основе прогнозов температуры и влажности воздуха, а также поля давления, доступных как часть мировой базы данных ГИС-Метео метеорологического назначения (рис. 2). База данных ГИС-Метео обновляется через каждые 3 часа и содержит следующую информацию: количество и вид облачности; количество и вид осадков; температура и влажность воздуха у поверхности земли; скорость и направление ветра у поверхности земли; давление воздуха у поверхности земли; а также прогностические поля давления, температуры, ветра на срок от 12 до 168 часов.
В соответствии с данным прогнозом восстанавливается поле температур и производится вычисление показателя пожарной опасности по условиям погоды. Результат представляется в виде карты прогноза
верхней границы пожарной опасности (максимального значения показателя пожарной опасности по условиям погоды при отсутствии осадков) на период от 1 до 7 дней. Используется итерационный метод ежедневной коррекции картосхемы пожарной опасности с учетом данных об осадках, выпавших за каждый день прогнозируемого периода.
Съемка со спутников Анализ
МОЛЛ, метеорологических
предварительная параметров по данным
обработка данных метеостанций
Карта текущей пожарной Карта схема прогноза
опасности нарастающим метеорологических
итогом за N дней параметров по
наблюдения информации ГИС-метео
Краткосрочный прогноз распределения показателя пожарной опасности и классов ПО
Анализ распределения выпавших осадков на каждый день прогнозируемого периода по данным ГИС-метео
Уточненная прогнозная картосхема пожарной опасности
Рис. 2. Блок-схема методики создания картосхемы краткосрочного прогноза пожарной опасности по условиям погоды
Система оценки пожарной опасности лесов должна учитывать большое количество значимых факторов. Этот вопрос широко обсуждается, и близок к идеальному подход, реализованный в Канаде, однако применим он только для Канады [7]. Наиболее эффективный способ сведения пространственных данных в единую систему — геоинформационная технология. Структура слоёв предложенной геоинформационной системы содержит полученную по спутниковым данным информацию о распределении показателя пожарной опасности, прогноза грозовой активности, как природного фактора инициирующего лесные пожары. Геоинформационная технология позволяет объединить все уровни мониторинга, включая результаты наземных обследований, авиационные и космические наблюдения, что в совокупности повышает эффективность системы противопожарного мониторинга лесов (рис. 3).
Рис. 3. Общая схема ГИС комплексного мониторинга лесов с использованием данных наземных исследований и материалов дистанционных сканерных
съёмок
В этом случае выбор тактики борьбы с конкретным лесным пожаром будет осуществляться на основе анализа ряда факторов, таких как оценка и прогноз пожарной опасности, оценка вероятного экономического ущерба, оценка возможных экологических последствий, оценка затрат, необходимых на локализацию или тушение пожара и т. д. Более обоснованным становится выбор тактики полной ликвидации пожара или его частичного сдерживания. В случае принятия новой концепции пожарной опасности применение управляемого огня в лесу в противопожарных профилактических целях приобретает экономическую и экологическую целесообразность. Однако методика расчёта экономического и экологического ущерба и оценка положительной роли пожара как природного экологического фактора есть самостоятельная, еще не решённая задача идеальной концепции пожарной опасности лесов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Коровин Г.Н., Андреев Н.А. Авиационная охрана лесов. - М.: Агропромиздат, 1988. - 223 с.
2. Сухинин А.И., Пономарев Е.И. Картирование и краткосрочное прогнозирование пожарной опасности в лесах Восточной Сибири по спутниковым данным // Сиб. экол. журн. - 2003. - Т. 10, №6. - С. 669 - 677.
3. A. Sukhinin, V. Kashkin, E. Ponomarev, Monitoring Forest Fire In Eastern Siberia From Space, Proceeding Of SPIE, 1999, 3983, 206 - 214.
4. Вонский С.М., Жданко В.А., Корбут В.И., Семенов М.М., Тетюшева Л.В., Завгородняя Л.С. Составление и применение местных шкал пожарной опасности в лесу, Ленинград, ЛенНИИЛХ, 1975. - 57 с.
5. Жданко В.А., Гриценко М.В. Метод анализа лесопожарных сезонов. Практические рекомендации, Ленинград, ЛНИИЛХ, 1980.
6. Пономарев Е.И, Сухинин А.И. Критерии чрезвычайной пожарной ситуации в лесах Красноярского края, Сибирский вестник пожарной безопасности, Красноярск, 1999,
2. - С. 24 - 30.
7. Stocks B.J., Lawson B.D., Alexander M.E., et al. The Canadian Forest Fire Danger Rating System: an overview // For. Chron. - 1989. - Vol. 65, #6.
© А.И. Сухинин, Д.Дж. МакРей, Е.И. Пономарёв, 2006
