СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ИНДЕКСОВ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ В ЛЕСАХ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

К одним из наиболее важных факторов, влияющих на пожарную опасность лесов, относятся условия погоды. При наличии всевозможных методических подходов (в частности, к учету осадков) и различиях лесоводственных и природно-климатических условий, а также при разной плотности метеостанций рассчитанные по указанным методикам значения существенно различаются по лесным районам. Для корректной оценки качества методик и правильной интерпретации полученных результатов разработан специальный инструментарий, позволяющий произвести необходимую предварительную обработку и визуализацию данных в виде интерактивной панели. Существующие подходы основывались на линейном коэффициенте корреляции Пирсона. Вместе с тем этот критерий применим только в случае, если исходные данные распределены по нормальному закону. Сформированные в ИСДМ-Рослесхоз большие объемы данных показывают, что это не так. Новый подход отличается тем, что исходные данные предварительно преобразуются методом логарифмирования, а это повышает точность полученных оценок. Разработанный инструментарий позволил провести сравнительный анализ основных методик, используемых в России. Для большей территории (30 %) лучшие результаты получены с использованием методики показателя влажности с учетом гигроскопичности (ПВГ), на втором месте - методика показателя влажности 2 (ПВ-2, 26 %), далее следуют методики показателя влажности 1 (ПВ-1, 20 %) и Нестерова (13 %). На остальной территории (11 %) результат не является статистически значимым. Подготовленная авторами интерактивная карта в сочетании с динамическим графиком позволяет визуализировать результаты сравнения до уровня лесных районов внутри субъектов Российской Федерации, упростив тем самым интерпретацию полученных результатов. Итоги работы могут быть использованы для совершенствования шкал пожарной опасности в лесах в зависимости от условий погоды.

Об авторах

Роман Владимирович Котельников

Центр лесной пирологии, развития технологий охраны лесных экосистем, защиты и воспроизводства лесов - филиал Всероссийского НИИ лесоводства и механизации лесного хозяйства

Автор, ответственный за переписку.
Email: center@firescience.ru
Красноярск, Россия

Александр Николаевич Чугаев

Центр лесной пирологии, развития технологий охраны лесных экосистем, защиты и воспроизводства лесов - филиал Всероссийского НИИ лесоводства и механизации лесного хозяйства

Email: chugaevaa@firescience.ru
Красноярск, Россия

Список литературы

  1. Волокитина А. В., Софронова Т. М., Корец М. А. Региональные шкалы оценки пожарной опасности в лесу: Усовершенствованная методика составления // Сиб. лесн. журн. 2017. № 2. С. 52-61.
  2. Вонский С. М., Жданко В. А., Корбут В. И., Семенов М. М., Тетюшева Л. В., Завгородная Л. С. Определение природной пожарной опасности в лесу: Метод. рекоменд. Л.: ЛенНИИЛХ, 1981. 51 с.
  3. Губенко И. М., Рубинштейн К. Г. Сравнительный анализ методов расчета индексов пожарной опасности // Тр. гидрометеорологического науч.-иссл. центра Российской Федерации. 2012. Вып. 347. С. 207-222.
  4. Иванов В. А., Горошко А. А., Бакшеева Е. О., Головина А. Н., Морозов А. С. Региональные шкалы пожарной опасности по условиям погоды для лесов Амурской области // Хвойные бореал. зоны. 2020. Т. 38. № 1-2. C. 34-42.
  5. Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз). М.: Рослесхоз, 2023. https://nffc. aviales.ru/main_pages/index.shtml
  6. Ковалев Н. А., Лупян Е. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Бурцев М. А., Ершов Д. В., Кривошеев Н. П., Мазуров А. А. ИСДМ-Рослесхоз: 15 лет эксплуатации и развития // Соврем. пробл. дистанцион. зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. C. 283-291.
  7. Котельников Р. В., Лупян Е. А. Особенности дистанционно оцениваемых распределений площадей лесных пожаров для территорий с различным уровнем пожарной охраны // Соврем. пробл. дистанцион. зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. C. 75-87.
  8. Плотникова А. С. Шкала природной пожарной опасности лесных экосистем И. С. Мелехова. Обзор современных российских методических подходов // Вопр. лесн. науки. 2021. Т. 4. № 2. Статья № 83. 13 с.
  9. Приказ Рослесхоза от 05.07.2011 № 287 «Об утверждении классификации природной пожарной опасности лесов и классификации пожарной опасности в лесах в зависимости от условий погоды». М.: Рослес хоз, 2011.
  10. Софронова Т. М., Волокитина А. В., Софронов М. А. Совершенствование оценки пожарной опасности по условиям погоды в горных лесах Южного Прибайкалья. Красноярск: Краснояр. гос. пед. ун-т им. В. П. Астафьева; Ин-т леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2007. 240 с.
  11. Сравнение методик оценки пожарной опасности в лесах, в зависимости от условий погоды. Красноярск: Центр лесной пирологии, развития технологий охраны лесных экосистем, защиты и воспроизводства лесов - филиал ВНИИЛМ, 2023. https://firescience.ru/project/kpo/thebestkpo.html
  12. Srock A. F., Charney J. J., Potter B. E., Goodrick S. L. The hot-dry-windy index: A new fire weather index // Atmosphere. 2018. V. 9. N. 7. Article 279. 11 p.
  13. Torres-Rojo J. M. Índice para la estimación de ocurrencia de incendios forestales en superficies extensas (Index for the estimation of the occurrence of forest fires in large areas) // Revista Chapingo. Ser. Ciencias Forestales y del Ambiente. 2020. V. 26. N. 3. P. 315-331.
  14. Viegas D., Bovio G., Ferreira A., Nosenzo A., Sol B.Comparative study of various methods of fire danger evaluation in Southern Europe // Int. J. Wildland Fire. 1999. V. 9. Iss. 4. P. 235-246.
  15. Ziel R. H., Bieniek P. A., Bhatt U. S., Strader H., Rupp T. S., York A. A Comparison of fire weather indices with MODIS fire days for the natural regions of Alaska // Forests. 2020. V. 11. N. 5. Article 516. 18 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».