Научная статья на тему 'Вероятностная технология обнаружения и оценки интенсивности природных пожаров поданным спутниковой съемки'

Вероятностная технология обнаружения и оценки интенсивности природных пожаров поданным спутниковой съемки Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

CC BY
155
25
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по прочим технологиям, автор научной работы — Швецов Евгений Геннадьевич, Сухнннн Анатолий Иванович

Применен вероятностный подход для обнаружения пожаров по спутниковым данным. Проведен анализ пространственных и временных соотношений между пожарами и молниями, зарегистрированными на территории Восточной Сибири в 2004 и 2005 гг. По данным дистанционного зондирования определены пожары, которые могли быть вызваны молниями. Предложена методика оценки интенсивности пожара по данным спутниковой съемки.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по прочим технологиям , автор научной работы — Швецов Евгений Геннадьевич, Сухнннн Анатолий Иванович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Probabilistic technique for natural fire detection and intensity assessment using satellite data

The probabilistic approach was applied to fire detection using satellite data. Analysis of spatial-temporal correlations between lightning strikes and forest fires in Eastern Siberia during 2004-2005 was performed. Lightning-caused fires were determined using remote sensing data. Technique for fire intensity assessment using satellite data was suggested.

Текст научной работы на тему «Вероятностная технология обнаружения и оценки интенсивности природных пожаров поданным спутниковой съемки»

Е.Г. Швецов, А.И. Сухинин

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВОЙ СЪЕМКИ

Применен вероятностный подход для обнаружения пожаров по спутниковым данным. Проведен анализ пространственных и временных соотношений между пожарами и молниями, зарегистрированными на территории Восточной Сибири в 2004 и 2005 гг. По данным дистанционного зондирования определены пожары, которые могли быть вызваны молниями. Предложена методика оценки интенсивности пожара по данным спутниковой съемки.

Согласно официальной статистике, в России ежегодно от пожаров страдает территория от 0,5 до 2 млн га [1. С. 17]. При этом пожары обнаруживаются и контролируются только на так называемых «защищенных» территориях. Однако анализ спутниковых данных показал, что указанная цифра существенно занижена. В частности, Сухининым и др. (2004) отмечается, что за период с 1997 по 2002 г. в среднем от пожаров страдало 7,7х106 га/год. При этом имеет место значительная межгодичная изменчивость площади территории, пройденной огнем (от 1,5х106 до 12,1х106 га/год) [2. С. 546]. На пожары, вызванные грозами, в среднем по России приходится 10% от общего числа лесных пожаров. При этом, по данным В.А. Иванова и др., для отдельных регионов (например, северные районы Красноярского края) доля пожаров от гроз может составлять 90% [3. С. 6].

Нами была разработана вероятностная технология обнаружения и энергетической диагностики природных пожаров с использованием спутниковой съемки и данных наземной пеленгации разрядов молний.

В качестве области исследований была выбрана территория Восточной Сибири, т. к. в северных районах, где плотность населения низкая, высока вероятность возникновения пожаров от молний.

Регистрация лесных пожаров производилась по данным, полученным с помощью спутников МОЛЛ за 2004 и 2005 гг. на приемной станции, установленной в Институте леса им. В.Н. Сукачева. Использовались также данные наземной пеленгации грозовых разрядов за эти годы.

Процесс обнаружения пожара, поведение которого зависит от ряда факторов (осадки, ветер, наличие источников воспламенения и т. д.), подчиняется вероятностным законам [2. С. 551]. Алгоритм обнаружения активных пожаров был разработан с использованием вероятностных законов для определения того, какие пиксели изображения могут считаться пожарными. На практике используется вероятность 95% (Т3>Т3фона+2с; где Т3 - температура пикселя в 3 канале радиометра ЛУНКЯ (3,55-3,93 мкм), Т3фона - температура фона в канале 3 радиометра ЛУНКЯ; с - стандартное отклонение фоновой температуры в канале 3) для определения того, считается ли пиксель пожарным.

Причина обнаруженного пожара (т.е. вызван ли он молнией) определяется на основе пространственновременных неувязок между координатами и датами регистрации обнаруженных пожаров и разрядов молний.

Нами было выполнено пространственное и временное совмещение обнаруженных лесных пожаров и зафиксированных грозовых разрядов. В литературе отмечено, что при возгорании от молнии возможно достаточно длительное нахождение огня внутри лесного напочвенного материала в стадии тления, пока не наступят более благоприятные условия для его развития в лесной пожар [3. С. 110; 4. С. 131; 5. С. 19]. В некоторых случаях этот период скрытого горения может достигать 10 дней [3. С. 111]. Поэтому проводился анализ молниевых разрядов за период от 1 до 10 дней до даты обнаружения пожара.

Пространственное совмещение было выполнено путем определения окружности радиусом 10 км, что связано с неточностью дистанционных методов, и имеющей центр, совпадающий с центром пожара. На основании данных Красноярской авиабазы охраны лесов, нами было определено, что в радиус 10 км попадает более 74% пожаров, причиной которых являются разряды молнии.

Всего на исследуемой территории за рассматриваемый период было зафиксировано около 20000 пожаров и около 700 000 молниевых разрядов. Молниевые разряды могли стать причиной 279 пожаров в 2004 г. и 1 155 - в 2005 г. (рис. 1, 2)

Анализ распределения пожаров и молний во времени в течение пожароопасного периода продемонстрировал значительную сезонную изменчивость, как для пожаров, так и для гроз. При этом наибольшее число пожаров было зарегистрировано в мае, в то время как пик грозовой активности пришелся на июль. Максимальное число пожаров, вызванных грозами, также было зарегистрировано в летние месяцы. В 2004 г. наибольшее число таких пожаров пришлось на июнь и июль, в 2005 г. - на июль и август. Динамика распределения грозовой активности во времени в течение пожароопасного сезона за рассмотренный период соответствует данным, приведенным в [3. С. 71; 6. С. 212].

Анализ распределения грозовой и пожарной активности по интервалам широты продемонстрировал значительное снижение числа пожаров с юга на север. На интервал 49-55° с.ш. приходится 50 и 65% от общего числа зарегистрированных пожаров для 2004 и 2005 гг. соответственно, в то время как в интервале 70-75° с.ш. было зарегистрировано всего 0,26% от числа всех пожаров в 2005 г., в 2004 г. пожары здесь не регистрировались.

60

50

ш

І 40

I 30 о о. с

20

10

П 2004 П 2005

■ 1 1 ■ ГТп п

а

б

в

Рис. 1. а - распределение всех обнаруженных пожаров по месяцам в течение пожароопасного сезона; б - распределение зарегистрированных молний по месяцам в течение пожароопасного сезона; в - распределение пожаров грозового происхождения

по месяцам в течение пожароопасного сезона

В интервале 75-78° с.ш. пожары не регистрировались. В случае с молниями также наблюдается снижение их числа в направлении с юга на север. При этом снижение числа молний менее выражено, чем снижение числа пожаров. На интервалах 49-55° с.ш. и 55-60°с.ш. в 2004 и 2005 гг. наблюдалось примерно равное число молний - около 40%. При этом максимальное число пожаров, причиной которых могла стать гроза, приходится на 55-60° с.ш.

Доля пожаров, вызванных молниями, по отношению к общему числу пожаров растет с возрастанием географической широты, т.е. в области северных широт, где более низкая плотность населения, роль антропогенного фактора в возникновении пожаров снижается, а естественного

фактора возрастает. Наибольшая доля пожаров, вызванных молниями, приходится на интервал широт 6065° с.ш. и составляет около 39%. На более высоких широтах эта величина уменьшается вместе со значительным ослаблением грозовой активности. На широтах 6570° с.ш. доля пожаров, вызванных молниями, по отношению к общему числу пожаров составляет около 21%.

На рис. 3 приведено распределение времени обнаружения пожаров со дня грозы. Сначала наблюдалось увеличение числа пожаров, наибольшее количество было обнаружено на 6-й и 7-й дни после прохождения грозы. Далее число обнаруженных пожаров уменьшалось. В течение 7 дней после грозы был обнаружен примерно 81% от общего числа пожаров. Малое коли-

чество пожаров, обнаруженных в первые дни после ружительной способности и пожарам необходимо вре-

прохождения грозы, можно объяснить тем, что у спут- мя, чтобы достичь размеров, при которых они могут

никовых радиометров существует предел обна- регистрироваться космическими средствами.

50

45

40 Н—

35 -|— 30 25 20 — 15 10 5

0

О 2004 □ 2005

г-П

49-55°с.ш. 55-60=с.ш. 60-65°с.ш. 65-70=с.ш.

Интервалы широт

70-75°с.ш

75-78°с.ш

а

б

в

Рис. 2. а - распределение всех обнаруженных пожаров по интервалам широт; б - распределение зарегистрированных молний по интервалам широт; в - распределение пожаров грозового происхождения по интервалам широт

Рис. 3. Распределение числа обнаруженных пожаров по дням после прохождения грозы

Оценка интенсивности пожара выполняется на основе метода, предложенного Y. Kaufman и C. Justice для инструмента MODIS [7. С. 35]. Данное соотношение позволяет оценивать выделенную пожаром радиационную энергию по значениям температуры, зафиксированным в 4 мкм канале радиометра:

Er = 4,34 -10-19 (74s - 74sb), (1)

где Er - радиационная энергия, выделяемая пожаром (МВт/пиксель или Вт/м2); Т4 - температура пикселя, содержащего пожар в 4 мкм канале; Т4Ь - температура фона в 4 мкм канале.

Байрамом было получено следующее уравнение для определения интенсивности кромки пожара [s]:

I = Q • U • В, (2)

где I - интенсивность кромки пожара [Вт/м]; Q - теплота сгорания горючего материала [Дж/кг]; U - скорость распространения кромки пожара [м/с]; B - масса горючих материалов, сгоревших при пожаре, на единицу площади [кг/м2].

Величина энергии, выделяющейся при сгорании топлива, может быть определена как

E = Q • В/т, (3)

где E - величина энергии, выделившейся при сгорании топлива [Вт/м2]; Q - теплота сгорания топлива [Дж/кг]; В - масса топлива, сгоревшего при пожаре на единицу площади [кг/м2]; т - время сгорания топлива [с].

Представив U = Х0/т, где Х0 - ширина кромки пожара, можно получить следующее соотношение:

I = E • Хо. (4)

Учитывая, что общая энергия, выделенная пожаром, состоит из компонентов излучения, конвекции и теплопроводности примерно в следующих долях [9. С. 123]:

Е Еизлучение

(40%) +

-^теплопроводность

(10%) +

Еконвекция

(50%), можно получить, что Е = 2,5 • Еизлучение.

Тогда уравнение для определения интенсивности может быть записано в следующем виде:

1 2,5 • Еизлучение • Х0.

Здесь Еизлучение соответствует величине Ег (1).

Проведенные в ходе полевых исследований измерения интенсивности кромки пожара показали, что значения интенсивности находились в диапазоне от 1000 до 9000 кВт/м (среднее значение интенсивности -2800 кВт/м). Таким образом, получены следующие основные результаты.

Проанализированы данные примерно по 20000 пожаров, возникших на территории Восточной Сибири за период 2004-2005 гг.

За этот же период средствами наземной пеленгации гроз над рассматриваемыми областями зарегистрировано около 700 000 молниевых разрядов.

Наблюдалась сезонная изменчивость в распределении числа молний и пожаров. Максимальное их число пришлось на июль.

Также была отмечена широтная изменчивость в распределении молний и вызванных ими пожаров. Наибольшее их число было зарегистрировано в интервале 55-60° с.ш. При этом обнаружено, что наибольшая доля пожаров, вызванных грозами, по отношению к общему числу пожаров приходится на 60-65° с.ш. и составляет 39%.

Наибольшее число пожаров регистрировалось спустя 4-7 дней после прохождения грозы.

Предложена методика оценки интенсивности кромки пожара с использованием спутниковых данных.

ЛИТЕРАТУРА

1. Софронов М.А., Гольдаммер И.Г., Волокитина А.В., Софронова Т.М. Пожарная опасность в природных условиях. Красноярск: Институт леса

им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2005. 330 с.

2. Sukhinin A.I., French N.H.F., Kasischke E.S. et al. AVHRR-based mapping of fires in Russia: New products for fire management and carbon cycle

studies // Remote Sensing of Environment. 2004. № 93. Р. 546-564.

3. Иванов В.А., Коршунов Н.А., Матвеев П.М. Пожары от молний в лесах Красноярского Приангарья. Красноярск: СибГТУ, 2004. 132 с.

4. ИвановВ.А. Возникновение лесных пожаров от гроз на Енисейской равнине // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИЛМ, 1988. С. 126-

132.

5. Столярчук Л.В., Раков В.А., Белая А.Ю. Грозы, вызывающие лесные пожары // Лесные пожары и борьба с ними. Л.: ЛенНИИЛХ, 1989.

С. 18-24.

6. ИвановВ.А. Грозоактивность и лесные пожары // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИЛМ, 1987. С. 208-217.

7. Kaufman Y., Justice C. MODIS Fire Products. Algorithm Theoretical Basis Document. Version 2.2, MODIS Fire Team (EOS ID #2741), 1998. 77 c.

8. Byram G.M. Combustion of forest fuels. In Forest Fire: Control and Use. N.Y.: McGraw-Hill, NY, 1959. Р. 61-89.

9. Сухинин А.И. Температурное поле при распространении пламени по хвое // Проблемы лесной пирологии. Красноярск: ИЛиД им. В.Н. Сука-

чева СО РАН СССР, 1975. С. 100-127.

Статья представлена научной редакцией «Биология» 25 сентября 2007 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.