Пожарная безопасность / пожарная опасность2.zip

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОПЕРАТИВНОЙ ОЦЕНКИ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ В ЛЕСАХ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Е.И. Пономарев

Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН Е-mail: [e-mail]

Предложена методика оперативной оценки и картирования пожарной опасности по условиям погоды (ПО) на основе данных, получаемых со спутников серии NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Алгоритм был разработан в лаборатории мониторинга леса Института леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск. Технология оперативного создания карт пожарной опасности включает три взаимосвязанные этапа: предварительная обработка спутниковых данных; вычисление показателя пожарной опасности программными средствами методом попиксельного анализа и обработки серии спутниковых изображений в заданной картографической проекции карт, отображающих распределение классов пожарной опасности, с использованием геоинформационных технологий

(ГИС).

На этапе прогнозирования пожарной опасности используются краткосрочные метеорологические прогнозы. Результат представляется в виде прогноза возможной верхней границы пожарной опасности. Для ежедневной коррекции прогноза используется итерационный метод учета осадков, выпавших за каждый день прогнозируемого периода.

Предлагаемая методика оперативной оценки и картирования пожарной опасности перспективна и ее дальнейшее совершенствование позволит получать крупномасштабные картосхемы пожарной опасности наименее затратным дистанционным методом.

Введение

Разработка методов оценки и картирования пожарной опасности лесов – чрезвычайно актуальная задача в свете ежегодно повторяющейся в Восточной Сибири экстремальной ситуации с лесными пожарами. Геоинформационный подход решения задачи, включающий оперативный сбор данных о пожароопасном состоянии лесов, обработку информации и технологию принятия решений, является основой эффективной работы служб лесоохраны.

Цель настоящего исследования — разработка географической информационной системы противопожарного мониторинга лесов Восточной Сибири с привлечением дистанционных спутниковых измерений и геоинформационных банков данных.

Предлагается данные мониторинга различных уровней (космического и наземного), образующих информационные слои, объединить в единую архитектуру формирующейся геоинформационной системы противопожарного мониторинга лесов. Основные преимущества такого подхода заключаются в оперативности, широком охвате наблюдаемых территорий, высокой степени детализации карт пожарной опасности, а, кроме того, в возможности комплексного учета лесотаксационных характеристик, природных, антропогенных и метеорологических факторов, влияющих на вероятность возникновения лесных пожаров.

Направления работы

Первый этап исследований направлен на решение одной из ключевых задач системы противопожарного мониторинга лесов – разработки методики оперативного получения и анализа данных о состоянии комплекса параметров, определяющих степень пожарной опасности лесов и, косвенным образом, вероятность возникновения лесных пожаров.

Были обработаны экспериментальные данные по изменению температуры и влагосодержания трех наиболее распространенных видов лесных горючих материалов (ЛГМ), составляющих напочвенный покров: опад вейника (травяная ветошь), опад хвои сосны и опад

364	Е.И. ПОНОМАРЕВ

листвы березы, которые соответствуют разнотравным и мертвопокровным типам леса. Количественные показатели представлены в табл. 1.

Таблица 1. Количественные показатели экспериментальных компонентов

Вид	Запас, кг/м2	Высота слоя, м	Объемный вес, кг/м3	Объемно-поверхностное
				отношение, 1/мм
Травяная ветошь	0,39	0,18	2,1	2
Хвоя сосны	0,35	0,04	8,7	0,7
Листва березы	0,28	0,06	4,7	0,3

Было установлено, что динамика влагосодержания (ЛГМ) обратно пропорциональна сумме температур проводников горения. Коэффициенты корреляции 0,68; 0,88; 0,74 соответственно для травяной ветоши, опада хвои сосны и опада листвы березы [1]. Было предложено в первом приближении проводить оценку влагосодержания, опираясь на информацию о температуре напочвенного покрова. Такая информация может быть получена дистанционно, например, от радиометра AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), фиксирующего в тепловом диапазоне температуру видимой поверхности [2].

В лаборатории мониторинга леса Института леса им. В.Н. Сукачева СО РАН предложена методика оценки пожарной опасности, основанная на использовании цифровых изображений со спутников серии NOAA (рис. 1).

Рис. 1. Блок-схема обработки многоспектрального изображения AVHRR/NOAA для вычисления показателя пожарной опасности

Технология оперативного создания карт пожарной опасности включает три взаимосвязанные этапа. Первый этап – предварительная обработка спутниковых данных. Это выбор сцены, спектральных каналов, перевод в заданную проекцию.

Следующий шаг – вычисление показателя пожарной опасности программными средствами методом попиксельного анализа и обработки серии спутниковых изображений в заданной картографической проекции. В вычислениях используется соотношение В.Г. Нестерова [3] для комплексного метеорологического показателя пожарной опасности. При этом метеорологические параметры нижних слоев воздуха заменены радиометрическими

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОПЕРАТИВНОЙ ОЦЕНКИ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ…

365

скими данными о состоянии подстилающей поверхности. По изображению в тепловом канале радиометра AVHRR восстанавливается температурное поле видимой поверхности. Комбинация видимого и ближнего инфракрасного каналов AVHRR позволяет выявить и исключить из расчетов области, закрытые облачностью, и водные поверхности.

Заключительный этап — создание карт, отображающих распределение классов пожарной опасности, с использованием геоинформационных технологий (ГИС). Это позволит перейти от оценки пожарной опасности по условиям погоды к комплексной оценке вероятности возникновения лесных пожаров, с учетом лесотаксационных характеристик, природных, антропогенных и метеорологических факторов. Результат работы ГИС — ежедневно обновляемая карта распределения показателя пожарной опасности (рис. 2).

а) б)

Рис. 2. Классификация территории Сибири и Прибайкалья по степени пожарной опасности в 2003 г.: а — 1-я декада июня; б — 1-я декада июля

Методика реализована в соответствующем программном обеспечении и проходит тестирование на примере Красноярского края. Установлена тесная корреляционная связь с существующими российским (Показатель Нестерова, r ≈ 0,9) и зарубежным (BUI/FWI, r ≈ 0,8) аналогами [4, 5].

Архитектура информационных слоев формирующейся ГИС открыта и может быть дополнена необходимыми данными, позволяющими перейти к комплексной оценке пожарной опасности лесов (рис. 3). Необходимо отметить, что при оценке состояния лесов и их классификации значимая составляющая собираемой информации может быть представлена в виде электронных карт на основе информации, содержащейся в соответствующих банках данных. Подобного рода банки данных активно создаются и используются за рубежом (США, Канада), в России эта информация еще мало доступна. В табл. 2 приведены примеры таксационной базы данных для тестового полигона.

Таблица 2. Таксационные характеристики типов леса на геоморфологическом профиле

Тип леса	Возраст, лет	Высота, м	Диаметр, см	Полнота	Сомкнутость
Березняк орляково-разно-	50	20–22	22	0,5	0,6–0,7
травно-осочковый
Сосняк разнотравно-	80	I яр. — 22	I яр. — 28	0,7	0,7–0,8
осочковый		II яр. — 20	II яр. — 24
Ельник мелкотравно-	130–140	20–22	32	0,6	0,6–0,7
осочковый

366	Е.И. ПОНОМАРЕВ

Рис. 3. Схема слоев в составе геоинформационной технологии оперативной оценки пожарной опасности в лесах

Наполнение соответствующих баз данных лесотаксационными, биометрическими, почвенно-климатическими характеристиками осуществляется поэтапно для территорий, где проведены комплексные наземные измерения, сделаны оценки качественного и количественного параметров лесов. Однако сегодня не существует полностью сформированных банков данных ни на всю территорию страны, ни на отдельные ее районы.

Сбор и формирование банков данных наземных измерений представляют интерес как для создания геоинформационных систем, так и для выбора оптимальных алгоритмов обработки спутниковых данных. Использование геоинформационного подхода к решению поставленных задач открывает возможность более эффективного анализа данных дистанционных спутниковых съемок, представленных в качестве одного из информационных слоев в комплексе с информационными слоями, сформированными на основе результатов наземных экспериментов.

Заключение

Дистанционные методы зондирования лесов могут эффективно использоваться при решении ряда задач, связанных с картированием лесов, классификацией лесных покровов, определением влажности лесного полога.

Одно из возможных применений многоспектральных спутниковых данных AVHRR/NOAA разработано в Институте леса — методика оценки и картирования пожарной опасности лесов. Однако эффективность применения методов космической съемки во многом определяется полнотой наземных баз данных. За рубежом этот вопрос успешно решается с конца XX в. В силу ряда причин в России такие базы данных еще только формируются.

Сбор и формирование банков данных по наземным измерениям представляют интерес как для формирования содержательной части геоинформационных систем, так и для выбора оптимальных алгоритмов обработки спутниковых данных.

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОПЕРАТИВНОЙ ОЦЕНКИ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ…

367

Литература

1.Сухинин А.И., Пономарев Е.И. Оценка влагосодержания лесных горючих материалов по радиационной температуре // Деп. в ВИНИТИ. 1998. № 1144-В98. 26 с.

2.Сухинин А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сибир. эколог. журн. 1996. №1. С. 85–91.

3.Коpовин Г.Н., Андpеев Н.А. Авиационная охpана лесов. М.: Агpопpомиздат, 1988.

223 с.

4.Пономарев Е.И., Сухинин А.И. Использование информации с ИСЗ NOAA для пространственной оценки пожарной опасности лесных территорий // Сибир. экологич. журн. 2001. № 5. С. 577–589.

5.Stocks B.J., Simard A.J. Forest fire management in Canada // Reprinted from “Disaster Managment”. 1993. V. 5. N 1.

368	Е.И. ПОНОМАРЕВ