CC BY
101
• 7universum.com
UNIVERSUM:
, ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕОМЕТРИИ ДИНАМИКИ ЛЕСНОГО ПОЖАРА НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИИ ИСДМ-РОСЛЕСХОЗ
Иванилова Татьяна Николаевна
канд. техн. наук, Сибирский государственный технологический университет,
РФ, г. Красноярск E-mail: ivanilova. [email protected]
Коморовская Надежда Александровна
аспирант, Сибирский государственный технологический университет
РФ, г. Красноярск
COMPUTER MODELLING OF DYNAMICS GEOMETRY OF FOREST FIRE ON THE BASIS OF ISDM-ROSLESKHOZ INFORMATION
Ivanilova Tatiana
candidate of Technical Sciences, Siberian State Technological University,
Russia, Krasnoyarsk
Komürovskaya Nadejda
graduate student, Siberian State Technological University,
Russia, Krasnoyarsk
АННОТАЦИЯ
В статье приводится описание программной реализации среднемерного моделирования распространения лесного пожара. В качестве входных данных используется информация ИСДМ-Рослесхоз. Рассмотрены результаты практических расчетов.
Иванилова Т.Н., Коморовская Н.А. Компьютерное моделирование геометрии динамики лесного пожара на основе информации ИСДМ-Рослесхоз // Universum: Технические науки электрон. научн. журн. 2013. № 1 (1) . URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/787
ABSTRACT
The article describes the software implementation of the average measure modeling of forest fire spread. Information given by ISDM-Rosleskhoz was used as the input data. The results of practical calculations are considered.
Ключевые слова: лесные пожары, вероятностно-множественная (среднемерная) модель, ГИС-объекты, вычислительный эксперимент.
Keywords: forest fires, set-probability (average measure) modeling, GIS-objects, computer experiment.
ВВЕДЕНИЕ
Лесные пожары, наносящие немалый ежегодный урон, требуют постоянного изучения. Одной из областей исследований является математическое моделирование, подтвержденное вычислительным экспериментом, использующим реальные данные. Выделяют следующие объекты моделирования: исходное состояние леса, собственно пожар, первичные последствия, вторичные последствия. Модели поведения пожара, реализованные в информационных системах, считаются ценным инструментом при принятии решений. Однако количественная оценка природных процессов, связанных с изменением погодных условий в лучшем случае затруднительна. ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ
Научно-практические исследования позволили создать действующие модели по результатам, полученным на основе изучения ряда параметров среды. Эти модели достаточно надежно работают с такими условиями, как слабый ветер или равнинная местность. Кроме того, были разработаны физические модели с учетом непредсказуемости поведения огня, что наблюдается в других условиях, отличных от идеальных. Такие модели основывают свой прогноз на формулах физического процесса горения и направлены на математическое вычисление вероятного поведения огня в самых различных ситуациях. Основным их недостатком является огромные
вычислительные затраты: эти модели для управления данными и взаимосвязанных расчетов требуют такого огромного объема вычислений, что даже суперкомпьютеры не в состоянии обеспечить своевременного получения результатов.
По назначению математические модели лесных пожаров разбивают на следующие классы: моделирование физико-химических процессов горения различных горючих материалов (фундаментальный уровень), моделирование распространения и развития пожара на неоднородной территории лесного фонда с прогнозом их контуров и ряда характеристик (тактическое моделирование), моделирование пожаров как событий в системе охраны лесов (стратегическое моделирование) [2].
При работе компьютерных моделей возникают трудности моделирования некоторых важных условий, связанных с поведением пожара. Трудно оценимыми в числовом выражении являются разнородные горючие материалы, частая изменчивость ветра, взаимодействие нескольких пожаров, движение пламени по склонам и узким ущельям, поведение верховых пожаров, условия, которые могут привести к завихрению пламени.
Изменчивость атмосферных явлений приводит к трудностям, связанным со сбором и вводом данных, а также простоям в вычислениях при изменении наборов данных в процессе моделирования поведения огня. Точность прогнозов страдает из-за приблизительной оценки характера влияния погодных условий на поведение пожара
Появление ГИС и спутниковых систем отображения рельефа позволило оптимизировать процесс ввода данных и обеспечить высокую степень защиты от ошибок. Они обеспечивают высокую вероятность правильности прогноза направления и распространения горения, хотя приводят к усложнению моделирования.
Модель, используемая в данной работе, — это вероятностно-множественная модель распространения лесного пожара [1], которая учитывает случайный характер его распространения. Модель позволяет осуществлять
среднемерное моделирование: прогнозировать среднее геометрическое состояние пожара, множественные отклонения от средней формы, вероятности достижения и захвата огнем участков леса. Эту модель можно отнести к тактическим моделям, позволяющим моделировать геометрическую составляющую распространения пожаров. Располагая этой моделью, можно прогнозировать набор контуров в последовательные моменты времени, решать задачу локализации пожара. Данная модель имеет определенные преимущества по сравнению с иными моделями: простая структура входных данных, сравнительная простота расчетов, наглядность полученных результатов.
Вероятностно-множественная модель распространения описывается с помощью процесса случайного распространения (ПСР). В любой дискретный момент времени t состояние ПСР задается случайным конечным множеством Kt, которое рассчитывается с помощью вероятностей распространения горения и вероятностей воспламенения «точки» территории [3].
Идентификацию вероятностей локального распространения возможно осуществить несколькими способами. Первый описан в работе [3] и осуществляется с использованием наблюдений за динамикой контуров в предыдущие временные интервалы. Другой способ, который применялся в предлагаемой работе, предполагает использование относительной скорости движения кромки [4].
ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ
Программное средство предназначено для прогнозирования распространения лесных пожаров и подготовки документов с результатами для дальнейшего анализа специалистом. Программа разработана в среде объектного программирования Delphi 7.0 с использованием ГИС-библиотеки GKernel, расширяющей функционал стандартных компонентов и позволяющей работать с файлами формата ArcMap. Среда исполнения — операционная система MS Windows XP и выше, Linux (под WineHQ, с возможным уменьшением производительности).
В составе программы выполняемый модуль PSModel.exe, библиотеки GKernel.dll и mitab_cdecl.dll и конфигурационный файл conf.ini. В библиотеках содержатся процедуры и функции, обеспечивающие работу программы с картами в формате ArcMap, а также интерактивные действия с ними за счет расширения функционала стандартных компонентов Delphi. В конфигурационном файле содержатся значения настроек программы по умолчанию.
Мощность аппаратных средств, используемых при эксплуатации программного средства, зависит от объемов и требуемой скорости обработки информации.
Рекомендуемая конфигурация программных средств для приемлемой скорости работы программы: процессор 2.4 Ггц и выше, оперативная память 2 Гб и выше (без использования технологии FileMapping), наличие свободного места на винчестере 500 Мб (при использовании технологии FileMapping).
Для установки программы необходимо скопировать каталог с исполняемым файлом, библиотеками и конфигурационным файлом на жесткий диск.
При запуске программы на исполнение появляется главное окно, состоящее из следующих элементов:
• область отображения карты, легенда карты, командная панель, командное меню, строка состояния;
• панель управления входными параметрами (список слоев карты, поля ввода значений длительности прогноза, шага контура, скорости движения фронта пожара, поле для задания динамики направления ветра, скорости ветра, относительной влажности воздуха), кнопки управления;
• область вывода числовых характеристик смоделированного контура
пожара: площадь очага (м2), средняя площадь выгоревшей за текущий момент
2 2 времени территории (м2), средняя площадь всего контура горения (в м2)
и приблизительного значения периметра контура (м), схематичная эпюра
для текущих вероятностей распространения.
Элементы управления интерфейсом снабжены контекстными подсказками.
Возможно управление ходом моделирования: замедлять/ускорять, останавливать или ставить на паузу посредством соответствующих команд.
По окончании моделирования возможна навигация по полученной карте — масштабирование и передвижение по увеличенным областям.
В случае необходимости результаты моделирования сохраняются как в простое растровое изображение, так и в виде отчета, содержащего карту с построенным контуром лесного пожара и числовые характеристики контура.
Окно настроек позволяет задавать значение по умолчанию для следующих величин: длительность прогноза и шаг моделирования (в часах), скорость таймера на выполнение одного шага моделирования, цвет негорючих преград, масштаб карты (метров на пиксель карты).
Работа в программе возможна в двух режимах: на основе реальных данных из ИСДМ-Рослесхоз и на модельных примерах, для которых пользователь может произвольно варьировать входные данные, изучая поведение пожара при различных условиях среды. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ
В качестве исходных данных из ИСДМ была взята растровая карта местности близ города Пермь.
Приняты следующие допущения и обозначения: один момент модельного времени — 1 час реального времени прогноза; шаг контура — дискретные моменты времени; рисование контура производится тремя цветами: желтый — горящие точки кромки, красный — охваченная огнем и сгоревшая территория, оранжевый — горящие точки, попавшие в моменты времени, кратные шагу.
Приведем некоторые результаты моделирования:
1. Исходные данные: скорость ветра 10 м/с, азимут направления ветра 200°, относительная влажность воздуха 60 %, для всех пирологических однородностей вероятность воспламенения равна 0.95, время прогноза 25 часов, шаг контура 12 часов, эллиптическая индикатриса.
а)Ъ Н Л . б) и 4 и Й^
Рисунок 1. Результат моделирования при влиянии ветра (а), карта вероятностей локального распространения (б), характер движения
фронтов (в)
2. Исходные данные: скорость ветра 3 м/с, азимут направления ветра 0°, относительная влажность воздуха 60 %, для всех пирологических однородностей вероятность воспламенения равна 0.95, время прогноза 25 часов, шаг контура 12 часов, эллиптическая индикатриса.
* «В б)
Рисунок 2. Результат моделирования при наличии нескольких очагов горения (а), характер движения фронтов (б)
3. Исходные данные: скорость ветра 3 м/с, азимут направления ветра 30°, относительная влажность воздуха 30 %, 60 % и 95 %, для всех пирологических однородностей вероятность воспламенения равна 0.95, время прогноза 25 часов, шаг контура 12 часов, эллиптическая индикатриса.
а) 1 б) з в)
Рисунок 3. Результаты моделирования для различных значений относительной влажности воздуха 30 %(а), 60 %(б), 95 %(в)
4. Исходные данные: скорость ветра 3 м/с, азимут направления ветра 0°, относительная влажность воздуха 60 %, для всех пирологических однородностей вероятность воспламенения равна 0.95, время прогноза 25 часов, шаг контура 8 часов, эллиптическая индикатриса, два начальных очага горения.
Рисунок 4. Результат моделирования пятнистого пожара
Проведенные вычислительные эксперименты показали,
что рассматриваемая модель адекватно отражает основные характерные особенности распространения пожара в зависимости от внешних условий. Алгоритм и его программная реализация допускают дальнейшее усовершенствование, что и предполагается осуществить в последующих исследованиях.
Список литературы:
1. Воробьев О.Ю., Валендик Э.Н. Вероятностное множественное моделирование. — Новосибирск: Наука, 1978. — 160 с.
2. Доррер Г.А. Динамика лесных пожаров. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2008. — 404 с.
3. Иванилова Т.Н. Вероятностно-множественные методы моделирования распространения лесных пожаров: Автореф. диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук. — Красноярск, 1991. — 24 с.
4. Терентьева Н.А., Доррер Г.А., Иванилова Т.Н. Вероятностно-множественное моделирование контура лесного пожара по индикатрисе скорости его фронта// Сб. ст. VII Всероссийской конференции «Проектирование и разработка информационных систем». — Красноярск: ГОУ ВПО «СибГТУ», 2009. — С. 138—142.
