CC BY
30Трясцын В. Г., Ткачёв Б. П.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ НА ТЕРРИТОРИИ ХАНТЫ-МАНСИЙСКОГО АВТОНОМНОГО ОКРУГА
В статье представлена методика прогнозирования лесных пожаров в Ханты-Мансийском автономном округе. В качестве основного метода используется метод множественной регрессии. Установлено, что изменения климата способствуют обострению лесопожарной обстановки, а разработанные прогнозные зависимости позволяют осуществлять прогнозы количества лесных пожаров для различных районов округа с достаточно высокой степенью надёжности. Долгосрочный прогноз лесопожарной ситуации на территории округа -неблагоприятный, показывает тенденцию увеличения количества очагов и площади лесных пожаров.
Ключевые слова: лесной пожар, прогноз, множественная корреляция, Ханты-Мансийский автономный округ, лесопожарная обстановка.
Л:
есные массивы занимают большую часть территории Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО), а лесные пожары представляют одну из главных природных опасностей. С ростом населения, развитием дорожной сети и техники увеличивается доступность лесных участков, вместе с этим возрастает и угроза лесных пожаров.
Одним из главных условий возникновения лесного пожара служит наличие достаточно сухого растительного горючего материала, следовательно, возникновение лесных пожаров напрямую связано с гидрометеорологическими условиями [1]. Ещё в довоенное время В. Г. Нестеров установил зависимость между увлажнённостью и пожароопасностью лесов. Уточнённая формула и шкала классов пожароопасности Нестерова более 70 лет используется в лесной практике [2].
Цель работы - разработка методики прогноза лесных пожаров в зависимости от гидрометеорологических условий. В основу методики положен метод множественной регрессии. При этом решается
задача оценки изменений климата в ХМАО, разработки и анализа достоверности методики прогнозов количества очагов лесных пожаров.
В работе используются данные с 1973 по 2012 гг. о количестве лесных пожаров по административным районам в сочетании с гидрометеорологическими показателями: среднемесячная температура воздуха, месячные суммы осадков, среднесуточная температура воздуха на восьми опорных метеостанциях округа, суточные уровни воды на реках округа. Кроме этого, используются гидрометеорологические данные Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации, окружного гидрометцентра, а также расписания погоды. Данные о лесных пожарах предоставлены Тюменской и Ханты-Мансийской базами авиационной и наземной охраны лесов.
Для решения задачи был применён метод множественной регрессии - метод многомерного анализа, посредством которого зависимая переменная У (количество лесных пожаров - предиктант) связывается с совокупностью независимых переменных Х (гидрометеоусловия - предикторы) посредством линейного уравнения:
У= а + Ь1Х1 + Ь2Х2 +...+ ЬкХк.
Коэффициенты регрессии (весовые коэффициенты Ь) определены методом наименьших квадратов.
Совокупность переменных увеличивалась (или уменьшалась) в целях оценки вклада того или иного предиктора в результате расчёта методом множественной корреляции; при этом учитывалась интеркорреляция переменных, предпочтение отдавалось переменным с наименьшей
взаимной корреляцией. Подставляя в полученное уравнение значения предикторов, определялось искомое количество лесных пожаров.
Так как прогнозы количества лесных пожаров чаще всего основываются на прогнозах погоды, в данной работе используются метеорологические понятия. В метеорологии сложилось деление прогнозов по степени заблаговременности на краткосрочные (от 1 до 3 суток), среднесрочные (от 3 до 10 суток), долгосрочные (от 30 суток до 2 лет, в них входят ориентировочные прогнозы на месяц и сезон) и прогнозы изменения климата [3].
Вследствие обширности территории округ был разделён на три региона со схожими климатическими характеристиками: юго-запад (Кондинский район), северо-запад (Берёзовский, Советский, Октябрьский и Белоярский районы) и регион центра и востока (Ханты-Мансийский, Нефтеюганский, Сургутский и Нижневартовский районы) [4].
ОЦЕНКА ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА В ХМАО
В свете гипотезы о глобальном потеплении [5] были рассмотрены данные по температуре и осадкам за последние 45 лет (1970-2014 гг.) для выявления влияния изменения регионального климата на пожароопасность леса.
Были проанализированы среднемесячные и годовые температуры воздуха, месячное и годовое количество осадков по 23 станциям, из которых 8 - на территории ХМАО, по 6 станций - на территории Ямало-Ненецкого автономного округа и Томской области и 3 - на юге Тюменской области.
Из анализа температур следует, что среднегодовая температура воздуха повсеместно повышается, причём изолинии трендов направлены квазиширотно: минимальное повышение годовой температуры (+1,0° за 45 лет) наблюдается на юге, максимальное (+2,5° за 45 лет) - на севере
рассмотренного района. По сезонам года и районам изменения температуры существенно отличаются. Во второй половине зимы и весной тренды положительные, увеличиваются с юго-запада на северо-восток и достигают максимума в мае (майские тренды на территории Ханты-Мансийского автономного округа - от +3 до +4° за 45 лет). В июне-сентябре тренды температуры по-прежнему положительные и уменьшаются от 2-2,8° за 45 лет в июне до 0,1-0,9° за 45 лет в сентябре. Тренды октября резко выделяются из трендов всех месяцев года - они повсеместно положительные и максимальные за год. На территории ХМАО тренды температуры в октябре достигают +5,3° за 45 лет.
Из анализа изменений температуры наиболее существенный для лесопожарной обстановки вывод состоит в том, что наблюдается тенденция расширения теплого периода года, и тем самым удлиняется лесопожар-ный период. На расширение этого периода, кроме повышения температуры в начале (май) и конце (октябрь) теплого периода, указывает также смещение на более поздние даты сроков перехода температуры от положительной к отрицательной, сроков образования постоянного снежного покрова (рис. 1) и льдообразования на реках [6].
Изменения в выпадении осадков не так однозначны, как изменения температуры. Во второй половине зимы (февраль-март) количество осадков увеличивается, наиболее существенное и повсеместное увеличение наблюдается в марте (на 3080 %). В период с апреля по июнь градиенты разнонаправлены и несущественны по величине. В июле по всей территории ХМАО и юга Тюменской области наблюдается тенденция уменьшения осадков до 20-50 % (рис. 2). Осенью и в начале зимы (август-январь) осадки также преимущественно уменьшаются, хотя и в меньшем объёме. Годовые суммы осадков на территории ХМАО преимущественно уменьшаются. Тенденция уменьшения осадков в средние месяцы теплого периода ведет к ухудшению лесопожарной ситуации.
Год
Рисунок 1. Сроки образования снежного покрова в г. Ханты-Мансийск
ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Методика долгосрочных прогнозов количества пожаров на сезон разработана в целом по территории ХМАО, на отдельные месяцы - по трём регионам автономного округа. Для прогноза количества лесных пожаров на сезон в качестве предикторов были выбраны следующие гидрометеорологические показатели: количество зимних осадков (АД температура воздуха в декабре (А2), максимальная высота снега (А3), максимальные уровни рек (А4), температура воздуха в июне (А5), температура воздуха в июле (А6), коли-
чество осадков в июле (А7). В анализе использовались данные за 40-летний период с 1973 по 2012 годы.
Получено уравнение множественной регрессии:
У = 782,4 - 4,3А1 + 4,33А2 - 2,05А3 + + 59,89А4 + 101,71 А5 - 5,53А6 - 0,98А7.
Коэффициент множественной корреляции составляет 0,76. Стандартная ошибка коэффициента множественной корреляции - 0,074. Нормированный коэффициент детерминации - 0,49.
Рисунок 2. Изменение летних осадков на территории ХМАО за период с 1970 по 2010 гг.:
точками на карте обозначено расположение метеостанций, цифрами - изменение количества осадков за июнь-июль, % от нормы
Таблица 1
коэффициенты множественной корреляции месячных прогнозов
Регион Месяц
Май Июнь Июль Август
Северо-запад 0,61 0,81 0,77 0,83
Юго-запад 0,73 0,75 0,9 0,81
Центр и восток 0,79 0,79 0,83 0,83
Для месячного прогноза на начало лесопожарного сезона (май) использовались следующие показатели: средняя месячная температура воздуха в мае, месячная сумма осадков в мае, текущие уровни воды в реках, сумма зимних осадков, сроки перехода температуры воздуха через +5°. В летние месяцы (июнь-август) в качестве определяющих показателей принимались: средняя месячная температура воздуха, месячная сумма осадков, текущие уровни рек, количество лесных пожаров в предыдущем месяце, средняя температура воздуха предыдущего месяца. Коэффициенты множественной корреляции изменялись от 0,61 в майском прогнозе для северо-запада до 0,9 в июльском для юго-запада, коэффициенты представлены в табл. 1.
СРЕДНЕСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
В недельных прогнозах количества лесных пожаров по административным районам в качестве предикторов использовались прогностические погодные условия (средняя температура воздуха и сумма осадков) и наблюденные гидрометеорологические показатели (средняя температура воздуха и сумма осадков за трое суток накануне прогнозируемого периода, уровень воды в реке, количество зимних осадков), а также количество лесных пожаров перед прогнозируемым периодом. Коэффициенты множественной корреляции изменялись от 0,82 в августовских прогнозах до 0,99 в остальных случаях.
АНАЛИЗ ДОСТОВЕРНОСТИ
ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МЕТОДИКИ
Аля апробации методики были использованы данные за 2012 год, в котором произошло больше всего лесных пожаров за последние 20 лет.
В расчёте количества пожаров на сезон, подставив в уравнение (1) вместо переменных Х1-Х7 конкретные значения факторов 2012 года, получили результат У = 1 895. Фактически же в 2012 году был зафиксирован 1 601 пожар. Таким образом, ошибка составила 18 %. Результаты месячных расчётов количества пожаров для мая-августа 2012 года представлены в таблице 2.
Статистические методы хорошо работают при повышенной лесопожарной опасности, когда наблюдается большое количество загораний леса. При небольшом их количестве увеличивается вероятность случайных факторов и величина погрешности.
В настоящее время долгосрочные прогнозы погоды имеют невысокую оправ-дываемость, поэтому и прогнозы количества лесных пожаров на сезон и месяц приобретают значительную погрешность, что является основным недостатком долгосрочных прогнозов. Средняя ошибка месячных расчётов составила 32 %.
Результаты недельных расчётов количества лесных пожаров представлены в таблице 3. Как правило, разность между фактическими и расчётными значениями количества лесных пожаров составила
Таблица 2
Расчётное и фактическое количество лесных пожаров летом 2012 г.
Регион Месяц
Май Июнь Июль Август
Северо-запад Расчёт 50 112 131 40
Факт 51 92 61 49
Юго-запад Расчёт 61 82 103 51
Факт 52 71 131 39
Центр и восток Расчёт 95 309 488 198
Факт 105 408 455 93
Таблица 3
Расчётное и фактическое недельное количество лесных пожаров
Месяц
Регион Май Июнь Июль Август
2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Белоярский Расчёт - - 11 27 8 37 21 24 14 19 14 7 1 1 2
Факт - - 12 27 7 37 22 31 13 20 10 7 1 1 1
Берёзовский Расчёт - 1 10 7 3 26 2 9 6 -1 4 2 2 4 0
Факт - 1 10 4 2 26 2 9 5 0 2 0 2 4 2
Советский Расчёт 2 4 7 11 8 6 1 7 0 14 9 3 1 17 5
Факт 2 2 7 11 8 6 1 5 2 6 3 3 2 21 5
Октябрьский Расчёт - 3 36 35 1 8 5 7 3 6 4 2 0 0 1
Факт - 4 37 36 1 8 4 8 3 5 3 0 0 0 1
Ханты-Мансийский Расчёт - 2 26 14 16 10 21 21 20 25 29 12 3 1 2
Факт - 2 26 13 16 10 21 21 20 25 30 12 3 1 3
Кондинский Расчёт 14 12 15 32 22 24 50 34 71 60 74 23 8 2 25
Факт 14 13 15 32 20 22 54 35 70 64 78 22 4 2 25
Нефтеюганский Расчёт - 2 27 11 11 2 39 28 17 36 20 6 2 1 7
Факт - 3 28 11 11 2 39 28 17 36 20 6 2 1 7
Сургутский, северная часть Расчёт - 8 27 32 42 36 57 35 32 25 25 5 5 0 12
Факт - 8 30 32 44 36 57 35 32 25 26 6 5 0 15
Сургутский, южная часть Расчёт - -1 1 7 5 7 22 7 2 4 15 8 - 0 -3
Факт - 0 1 8 5 7 22 7 2 5 14 8 - 0 0
Нижневартовский Расчёт - 10 24 49 59 99 259 133 117 131 169 46 6 1 17
Факт - 10 24 49 56 107 259 134 116 128 175 45 7 1 23
1-3 пожара и только в четырёх случаях из 140 эта разность была более 5 пожаров. Средняя ошибка составила 13 %.
В отличие от долгосрочных прогнозов, которые составляются в основном
подбором аналогов, среднесрочные прогнозы погоды основаны на ансамбле математических моделей и имеют высокую оправдываемость. К тому же в недельных прогнозах пожаров используются больше
фактические (наблюдённые) характеристики, чем прогностические, поэтому недельные прогнозы количества лесных пожаров отличаются от прогнозов на сезон и месяц лучшим качеством.
Применение разработанной методики прогнозирования количества лесных пожаров позволяет оптимизировать процесс принятия решений по использованию сил и средств в борьбе с лесными пожарами на территории ХМАО. Опыт работы «Центро-спас-Югория» подтверждает практическую значимость прогностического метода Нестерова, модификация которого характеризуется оперативностью и результативностью; в то же время выявлена сложность оперативного использования метода А. В. Волокитиной, М. А. Софронова и Т. М. Софроновой [7, 8]. На основе метеоинформации были разработаны предложения по оптимизации деятельности предприятия в области прогнозов пожароопасности.
В ходе работы были определены особенности распространения пожаров на территории ХМАО в период с 1976 по 2012 годы. Представленные материалы характеризуют зависимость основных метеорологических условий и лесных пожаров на территории округа. Максимальное число пожаров обычно приходится на июль - самый жаркий месяц. Можно
утверждать, что изменение климата на территории ХМАО способствует обострению лесопожарной обстановки вследствие расширения тёплого (лесопожарного) периода и уменьшения летних осадков.
Для прогноза количества лесных пожаров на сезон получены аналитические зависимости с высокой теснотой связи (коэффициент множественной корреляции составляет 0,76), для месячного прогноза коэффициент изменялся в разных районах округа (от 0,61 до 0,9). Коэффициенты множественной корреляции недельных прогнозов изменялись от 0,82 в августовских прогнозах до 0,99 в остальных случаях. Разработанные прогнозные зависимости позволяют осуществлять прогнозы количества лесных пожаров для различных районов округа с достаточно высокой степенью надёжности.
Основываясь на анализе данных по температуре и осадкам за последние 40 лет, определённо указывающем на увеличение теплого периода года и уменьшение осадков в средние месяцы летнего периода на фоне общего потепления, можно дать неблагоприятный долгосрочный прогноз лесопожарной ситуации на территории Ханты-Мансийского автономного округа, показывающий тенденцию к увеличению количества очагов и площади лесных пожаров.
ЛИТЕРАТУРА
1. Мелехов И. С., Душа-Гудым С. И., Сергеева Е. П. Лесная пирология: учебное пособие. - М.: МГУЛ, 2007. - 296 с.
2. Нестеров В. Г. Горимость леса и методы её определения. - Л.: Гослесбумиздат, 1949. - 76 с.
3. Белов П. Н. Численные методы прогноза погоды: учебник. - Л: Гидрометеоиздат, 1989. - 376 с.
4. Ткачёв Б. П., Трясцын В. Г. Прогноз лесо-пожарной ситуации в Ханты-Мансийском автономном округе на основе климатических данных за последние 40 лет // Вестник Тюменского государственного университета. - 2012. - № 7. - С. 93-97.
5. Груза Г. В., Ранькова Э. Я. Оценка предстоящих изменений климата на территории Российской Федерации // Метеорология и гидрология. - 2009. - № 11. - С. 15-29.
6. Сперанский Л. С., Трясцын В. Г. Тенденции изменения температуры и осадков на территории Ханты-Мансийского автономного округа за период 1970-2009 годы и их влияние на лесопожарную обстановку // Материалы VIII научно-практической конференции, посвящённой памяти А. А. Дунина-Горкавича. - Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2012. -С. 36-37.
7. Волокитина А. В.,Софронов М. А. Классификация и картографирование растительных горючих материалов. - Новосибирск: СО РАН, 2002. - 314 с.
8. Софронова Т. М., Софронов М. А., Воло-китина А. В. Эффективность использования метеорологических показателей пожарной опасности // Лесное хозяйство. - 2008. - № 4. - С. 42-44.
Tryastsyn V., Tkachev B.
FORECASTING FOREST FIRES ON THE TERRITORY OF KHANTY-MANSI AUTONOMOUS REGION
ABSTRACT
Purpose. The article is devoted to methods of forecasting forest fires in Khanty-Mansi Autonomous Region (Russia).
Methods. Developing methodology of forecasting the number of forest fires is based on hydro meteorological data: the average monthly ambient temperature, the monthly precipitation, the average daily ambient temperature at eight principal weather stations of the area, the daily water levels in the local rivers. The method of multiple regression is used as the basic procedure.
Findings. It has been found that climate changes aggravate forest fire situation. The formulated forecast correlations allow to predict the number of forest fires for various regions of the area with a rather high degree of reliability. For forecasting the number of forest fires during a season analytical dependences with high correlation ratio are received (the multiple correlation index is 0,76), for the monthly forecast the index changed in different regions of the area (from 0,61 to 0,9). Multiple correlation indices
of weekly forecasts changed from 0,82 in August forecasts to 0,99 in other cases.
Research application field. Temperature and precipitation data for the last 40 years definitely denote increase in the warm period of a year and decrease in precipitation level in the main summer months in contrast to global warming. It allows to make a long-term forecast of the forest fire situation on the territory of Khanty-Mansi Autonomous Region and regard it as unfavourable, tending to increases in the number and areas of forest fires.
Conclusions. Application of the developed methods of forecasting the number of forest fires allows to optimize decision-making process on using suppression forces in fire control on the territory of Khanty-Mansi Autonomous Region.
Key words: forest fire, forecast, multiple correlation, Khanty-Mansi Autonomous Region, forest fire situation.
REFERENCES
1. Melekhov I.S., Dusha-Gudym S.I., Sergeeva E.P. Lesnaia pirologiia [Forest fire science]. Moscow, Moscow State Forest University Publ., 2007. 296 p.
2. Nesterov V.G. Gorimost' lesa i metody ee opredeleniia [Forest fire risk and methods of its determination]. Leningrad, Goslesbumizdat Publ., 1949. 76 p.
3. Belov P.N. Chislennye metody prognozapogody [Numerical methods in weather prediction]. Leningrad, Gidrometeoizdat, 1989. 376 p.
4. Tkachev B.P., Triastsyn V.G. Forecast the forest fire situation in Khanty-Mansi Autonomous district on the basis of climatic data for the last 40 years. Vestnik Tiumenskogo gosudarstvennogo universiteta, 2012, no. 7, pp. 93-97. (in Russ.).
5. Gruza G.V., Ran'kova E.Ya. Assessment of forthcoming climate changes on the territory of the Russian Federation. Meteorologiia igidrologiia, 2009, no. 11, pp. 15-29. (in Russ.).
6. Speranskii L.S., Triastsyn V.G. The change trends of temperature and precipitation on the territory of the Khanty-Mansiysk autonomous okrug for the period of 1970-2009 and their influence on forest fire environment. Mat-ly VIII nauch.-prakt. konf., posviashchennoi pamiati A. A. Dunina-Gorkavicha [Materials of the VIII sci.-pract. conf. dedicated to the memory of A.A. Dunin-Gorkavich]. Khanty-Mansiysk, Poligrafist Publ., 2012, pp. 36-37.
7. Volokitina A.V., Sofronov M.A. Klassifikatsiia i kartografirovanie rastitel'nykh goriuchikh materialov [Classification and mapping of vegetation combustible materials]. Novosibirsk, SO RAN Publ., 2002, 314 p.
8. Sofronova T.M., Sofronov M.A., Volokitina A.V. Efficiency of use of meteorological indices of fire danger. Lesnoe khoziaistvo, 2008, no. 4, pp. 42-44. (in Russ.).
ViKTOR Tryastsyn | Yugra State University, Khanty-Mansiysk, Russia
Boris Tkachev I Doctor of Geographical Sciences
Yugra State University, Khanty-Mansiysk, Russia
