Динамика изменения лесопожарной опасности в Удмуртской Республике
DOI:
https://doi.org/10.37482/0536-1036-2025-2-76-91Ключевые слова:
лесной пожар, динамика изменения, комплексный показатель пожарной опасности, сезон, отслеживание погодных данных, направление ветраАннотация
Исследованы основные подходы к организации мониторинга пожароопасных ситуаций на региональном уровне и проблемы, возникающие при техническом обеспечении такого мониторинга. Целью работы является изучение динамики изменения пожарной опасности в лесах на территории Удмуртской Республики. Варьирование комплексного показателя пожарной опасности, наблюдаемого независимо от структуры таксационных выделов, рассматривается наряду с данными о фактических пожарах 2011–2023 гг. В связи со значительной протяженностью территории Удмуртии предполагается различие комплексного показателя с изменением долготы или широты, рассчитанного для максимального количества точек наблюдения одновременно. Разработано приложение, с помощью которого реализованы сбор, отображение данных и расчет комплексного показателя пожарной опасности по 210 населенным пунктам в течение 94 дней летнего периода 2023 г. Приложение позволяет оценить как статические данные по пожарам в прошлом в виде «пузырьковой» визуализации, так и колебания комплексного показателя в течение пожароопасного сезона. В качестве погодного сервиса использовался OpenWeather, библиотека картографических данных – OpenLayers. Отличительными особенностями созданного приложения стали: а) отображение направления ветра и класса пожарной опасности в точках наблюдения с помощью цветовых маркеров; б) использование растровой карты-подложки региона для определения потенциальной связи сложившегося класса пожарной опасности с характером участков лесного фонда. Как показало исследование, в пределах каждого из 25 муниципальных образований региона фактический комплексный показатель может значительно меняться. Результаты многодневного мониторинга позволили установить сильную корреляционную связь (0,88) между показателем и долготой для населенных пунктов Удмуртской Республики, слабую (0,31) – между показателем и широтой. Показано, что бо́льшая часть пожаров за апрель–октябрь приходится на май – 33,8 % от общего числа случаев в 2011–2023 гг. Результаты исследования могут быть полезны для разработки и проведения мероприятий по предупреждению лесных пожаров и снижению ущерба от них, а также для уточнения или валидации зон потенциальных возгораний на основе современных подходов.
Скачивания
Библиографические ссылки
Бондарчук С.С., Бондарчук И.С. Статобработка экспериментальных данных в MS Excel. Томск: Том. гос. педагогич. ун-т, 2018. 433 с. Bondarchuk S.S., Bondarchuk I.S. Statistical Processing of Experimental Data in MS Excel. Tomsk, Tomsk State Pedagogical University Publ., 2018. 433 p. (In Russ.).
Брушлинский Н.Н., Соколов С.В., Клепко Е.А., Попков С.Ю., Иванова О.В. Комплексный показатель пожарной опасности в сельской местности России // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2016. No 2. С. 48–53. Brushlinsky N., Sokolov S., Klepko E., Popkov S., Ivanova O. A Complex Index of Fire Risks in Rural Areas of Russia. Pozhary i chrezvychajnye situatsii: predotvrashchenie, likvidatsiya = Fires and Emergencies: Prevention, Elimination, 2016, no. 2, pp. 48–53. (In Russ.). https://doi.org/10.25257/FE.2016.2.48-53
Волков С.Н., Налепин В.П., Дружининская К.А. Пожарная безопасность в лесах Тарногского лесничества Вологодской области // Теоретические и прикладные проблемы агропромышленного комплекса. 2021. No 1 (47). С. 29–33. Volkov S.N., Nalepin V.P., Druzhininskaya K.A. Efire Safety in the Forests of the Tarnogsky Forestry of the Vologda Region. Teoreticheskie i prikladnye problem agropromyshlennogo kompleksa = Theoretical & Applied Problems of Agro-Industry, 2021, no. 1 (47), pp. 29–33. (In Russ.). https://doi.org/10.32935/2221-7312-2021-47-1-29-33
Волокитина А.В., Софронова Т.М., Корец М.А. Региональные шкалы оценки пожарной опасности в лесу: усовершенствованная методика составления // Сиб. лесн. журн. 2016. No 2. С. 52–61. Volokitina A.V., Sofronova T.M., Korets M.A. Regional Scales of Fire Danger Rating in the Forest: Improved Technique. Sibirskij lesnoj zhurnal = Siberian Journal of Forest Science, 2016, no. 2, pp. 52–61. (In Russ.). https://doi.org//10.15372/SJFS20170206
Зверев А.П., Нурмагомедов Т.Н. Система поддержки принятия решений для предупреждения торфяных пожаров // Изв. Тульск. гос. ун-та. Науки о Земле. 2021. No 2. С. 30–37. Zverev A.P., Nurmagomedov T.N. Decision Support System for Peat Fire Prevention. Izvestiya Tul’skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Nauki o zemle, 2021, no. 2, pp. 30–37. (In Russ.).
Подрезов Ю.В. Основные направления предупреждения чрезвычайных лесопожарных ситуаций // Изв. вузов. Лесн. журн. 2023. No 2. С. 172–182. Podrezov Yu.V. Principal Directions for Prevention of Emergency Fire Situations in Forests. Lesnoy Zhurnal = Russian Forestry Journal, 2023, no. 2, pp. 172–182. (In Russ.). https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-2-172-182
Раимбеков К.Ж. Комплексный показатель пожарной опасности сельской местности Республики Казахстан // Пожаровзрывобезопасность. 2016. Т. 25, No 5. С. 52–56. Raimbekov K.Zh. Complex Index of Fire Danger Rural Areas of the Republic of Kazakhstan. Pozharovzryvobezopasnost’ = Fire and Explosion Safety, 2016, vol. 25, no. 5, pp. 52–56. (In Russ.). https://doi.org/10.18322/PVB.2016.25.05.52-56
Сверлова Л.И. Метод оценки пожарной опасности в лесах по условиям погоды с учетом поясов атмосферной засушливости и сезонов года: метод. пособие. Хабаровск: Даль НИЦ Дальневост. УГМС, 2000. 48 с. Sverlova L.I. Method of Assessing Fire Hazard in Forests Based on Weather Conditions, Taking into Account Atmospheric Aridity Zones and Seasons of the Year: Handbook. Khabarovsk, Far Eastern Research Center of the Far Eastern Administration of the Hydrometeorological Service, 2000. 48 p. (In Russ.).
Тимофеева С.С., Гармышев В.В., Астраханцева А.Ю. Сравнительный анализ экологических рисков природных пожаров на территории Байкальского региона // Безопасность техногенных и природных систем. 2022. No 4. С. 22–29. Timofeeva S.S., Garmyshev V.V., Astrakhantseva A.Yu. Comparative Analysis of Environmental Risks of Wildfires in the Baikal Region. Bezopasnost’ tekhnogennykh i prirodnykh system = Safety of Technogenic and Natural Systems, 2022, no. 4, pp. 22–29. (In Russ.). https://doi.org/10.23947/2541-9129-2022-4-22-29
Удмуртская Республика: Энциклопедия. Ижевск: Удмуртия, 2000. 800 с. The Udmurt Republic: Encyclopedia. Udmurtia, Izhevsk, 2000. 800 p. (In Russ.).
Alves D., Almeida M., Viegas D.X., Novo I., Luna M.Y. Fire Danger Harmonization Based on the Fire Weather Index for Transboundary Events between Portugal and Spain. Atmosphere, 2021, vol. 12, no. 9, art. no. 1087. https://doi.org/10.3390/atmos12091087
Amri K., Sitanggang I.S. A Geographic Information System for Hotspot Occurrences Classification in Riau Province Indonesia. Procedia Environmental Sciences, 2015, vol. 24, pp. 127–131. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.03.017
Chuvieco E., Aguado I., Yebra M., Nieto H., Salas J., Pilar Martín M., Vilar L., Martínez J., Martín S., Ibarra P., de la Riva J., Baeza J., Rodríguez F., Molina J.R., Herrera M.A., Zamora R. Development of a Framework for Fire Risk Assessment Using Remote Sensing and Geographic Information System Technologies. Ecological Modelling, 2010, vol. 221, iss. 1, pp. 46–58. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2008.11.017
Fire Weather Index API. OpenWeather Website. Available at: https://docs.open-weather.co.uk/api/fire-index-api (accessed 20.05.23).
Joint Research Centre (European Comission), San-Miguel-Ayanz J., Durrant T., Boca R., Libertà G., Branco A., De Rigo D., Ferrari D., Maianti P., Artés Vivancos T., Oom D., Pfeiffer H., Nuijten D., Leray T., Benchikha A., Abbas M., Humer F., Vacik H., Müller M., Konstantinov V., Pešut I., Kaliger A., Petkoviček S., Papageorgiou K., Toumasis I., Pecl J., Ruuska R., Chassagne F., Joannelle P., Gonschorek A., Theodoridou C., Debreceni P., Nagy D., Nugent C., Zaken Avi B., Di Fonzo M., Sciunnach R., Micillo G., Fresu G., Marzoli M., Ascoli D., Leisavnieks E., JaunķIķis Z., Mitri G., Repšienė S., Glazko Z., Assali F., Mharzi Alaoui H., Kok E., Stoof C., Maren van A.-J., Timovska M., Botnen D., Piwnicki J., Szczygieł R., Moreira J., Pereira T., Cruz M., Sbirnea R., Mara S., Eritsov A., Longauerová V., Jakša J., Lopez-Santalla A., Sandahl L., Beyeler S., Conedera M., Pezzatti B., Dursun K.T., Baltaci U., Gazzard R., Moffat A., Sydorenko S. Forest Fires in Europe, Middle East and North Africa 2018. Publications Office of the European Union, 2019. https://doi.org//10.2760/1128
Lawson B.D., Armitage O.B. Weather Guide for the Canadian Forest Fire Danger Rating System. Alberta, Edmonton, Northern Forestry Centre, Canadian Forest Service, Natural Resources Canada. 84 p.
Li X., Zhao G., Yu X., Yu Q. A Comparison of Forest Fire Indices for Predicting Fire Risk in Contrasting Climates in China. Natural Hazards, 2014, no. 70, pp. 1339–1356. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0877-6
Masinda M.M., Li F., Qi L., Sun L., Hu T. Forest Fire Risk Estimation in a Typical Temperate Forest in Northeastern China Using the Canadian Forest Fire Weather Index: Case Study in Autumn 2019 and 2020. Natural Hazards, 2022, vol. 111, pp. 1085–1101. https://doi.org/10.1007/s11069-021-05054-4
Mavsar R., González Cabán A., Varela E. The State of Development of Fire Management Decision Support Systems in America and Europe. Forest Policy and Economics, 2013, vol. 29, pp. 45–55. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2012.11.009
McInerney D., San-Miguel-Ayanz J., Corti P., Whitmore C., Giovando C., Camia A. Design and Function of the European Forest Fire Information System. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2013, no. 10, pp. 965–973 (9). https://doi.org/10.14358/PERS.79.10.965
Rodriguez Aseretto D., Di Leo M., de Rigo D., Corti P., McInerney D., Camia A., San-Miguel-Ayanz J. Free and Open Source Software Underpinning the European Forest Data Centre. Geophysical Research Abstracts, 2013, vol. 15, art. no. 12101. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.155700
Safi Y., Bouroumi A. Prediction of Forest Fires Using Artificial Neural Networks. Applied Mathematical Sciences, 2013, vol. 7, no. 5-8, pp. 271–286. https://doi.org/10.12988/ams.2013.13025
Satir O., Berberoglu S., Donmez C. Mapping Regional Forest Fire Probability Using Artificial Neural Network Model in a Mediterranean Forest Ecosystem. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 2016, vol. 7, iss. 5, pp. 1645–1658. https://doi.org/10.1080/19475705.2015.1084541
Sevinç V. Mapping the Forest Fire Risk Zones Using Artificial Intelligence with Risk Factors Data. Environmental Science and Pollution Research, 2023, vol. 30, pp. 4721– 4732. https://doi.org/10.1007/s11356-022-22515-w
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
