Р. М. Коган, В. А. Глаголев, 2014
Охрана и воспроизводство растительных ресурсов особенно важна для районов со значительной лесистостью, в которых леса являются значительным экономическим потенциалом, служат главным резервом биологического разнообразия, фактором оздоровления воздушной и водной сред, регулирования климата и гидрологических параметров. Так, на Дальнем Востоке России (ДВР) они составляют основную часть (81,1%) земельного фонда региона; запас древесины - примерно 20,7 млрд. м3, из которых на спелые и перестойные насаждения, пригодные к промысленной заготовке, приходится 10,1 млрд. м3., поэтому задача их сохранения и приумножения является одной из важнейших. Борьба с лесными пожарами занимает особое место в лесопользовании на территории всего ДВ региона, при этом следует выделить территорию Среднего Приамурья, например, Еврейскую автономную область (ЕАО), в связи со значительным вкладом лесопромышленного комплекса в экономику данной территории, и увеличения спроса на древесину всех видов пород (хвойных, твердолиственных, мягколиственных) со стороны лесопользователей Российской Федерации и КНР. Лесной фонд отличается высокой пожарной опасностью, наблюдается самая большая на Дальнем Востоке плотность пожаров и значительные площади горельников [1]. Пирологиче- ские характеристики климата [2] определяют большую продолжительность пожароопасного сезона (апрель-октябрь, иногда начало ноября), наличие трех периодов различной горимости растительности (весеннего - летнего - осеннего) и неравномерность распределения пожаров по территории [3].
Известные методики прогноза вероятности возникновения пожаров разработаны на основе эмпирических (статистических), полуэмпирических (фи- зико - статистических) и вероятностных методов, которые отличаются набором исходных данных; принципами, схемами и моделями расчета; заблаговременностью, эффективностью и оправдываемостью [4]. Некоторые из них реализованы в Европе, Америке и Австралии, например: канадская CFFDRS, американская NFDRS, французская Numerical Risk, австралийская FDRS, испанская DER, итальянские IMPI и IREPI INDEX, португальская PORT, финская FFMI и др. [5]. В России разрабатываются детерминированно- вероятностные методы, в которых рассчитываются три составляющих: вероятность возникновения пожаров по метеоусловиям, по природным (молнии) и антропогенным источникам различного происхождения [6, 7]. Вероятностные члены оцениваются через частоту событий по статистическим данным за базовый период, детерминированные основаны на физических моделях низкотемпературной сушки [8]. Основная проблема состоит в расчете второй составляющей, поскольку для этого требуется использование переменных во времени данных о физическом состоянии слоев растительных горючих материалов (РГМ), например, плотности, теплоемкости, объемной доли сухого органического вещества, которые трудно определить и прогнозировать даже на небольших территориях вследствие их сложного состава и неоднородности пирологических свойств, поэтому примеры применения данной методики приведены для гипотетических лесных участков [7], или для реальных территорий, но при выделении одного типа проводника горения [6]. Интересный подход к устранению этой проблемы предпринят в [9] путем определения среднего значения метеорологического показателя пожарной опасности, при котором возникали пожары, однако при этом не учтено изменение пирологических свойств растительности в течение пожароопасного сезона, что значительно уменьшило достоверность прогноза. Поэтому целью работы является создание системы пространственного прогноза возникновения пожаров по погодным условиям и внутрисезонным изменениям пирологических характеристик растительности, и прогноз на ее основе вероятности возникновения пожаров растительности на юге ДВР.
Материалы и методики
Сформированы две базы ежедневных данных (1970-2012 гг.). Первая содержит фактические метеоданные 10 гидрометеостанций (ГМС), расположенных на юге ДВР («Облучье», «Биробиджан», «Екатерино - Никольское», «Смидович», «Ленинское», «Сутур», «Кукан», «Победа», «Хабаровск», «Хорское», «Троицкое») и прогнозные - с сайтов ГУ Гидрометцентра России[1]и ИКИ РАН[2]: дневную температуру воздуха и точки росы в 13-15 часов местного времени, суточный объем осадков с 9 часов утра предыдущего дня до 9 часов утра текущего дня.
В территорию репрезентативности ГМС включены 30 километровые зоны [10], зоны ответственности определены по полигонам Тиссена [11].
Во второй представлены сведения о пожарах растительности по материалам КГУ «ДВ авиабаза», ОГБУ «Лесничество ЕАО» и космоснимкам с сайтов NASA[3]и ФАЛХ «Авиалесоохрана»[4], которые включают даты обнаружения и ликвидации пожара, номера кварталов лесничеств или координаты операционных территориальных единиц (ОТЕ), тип пожара (лесной /не лесной).
Расчет ежедневных показателей фактической пожарной опасности производился по методу В. Нестерова [12], который применяется системе «ИСДМ - Рослесхоз» [20], (уравнения 1-3):
Lt = f (t,T, d, Et, ET, Kv) (1)
P = L, при x > 3,00 мм / сут. (2)
P = Lt + p_ при x < 3,00 мм / сут. (3)
где: Li, P, -лесопожарный и комплексный показатели, ti - дневная температура воздуха, т - дневная температура точки росы, d - дефицит влажности, Et, ET упругость насыщенных паров при разных температурах, Kv коэффициент, зависящий от скорости ветра,
Расчет прогнозного значения лесопожарного показателя L’i+n на i+n- ный день проводится авторской методике по корреляционным уравнениям между значениями Li в особо опасные «сухие» дни и дневной температурой воздуха t С для каждого месяца пожароопасного сезона на основании ежедневных метеоданных за базовый период в 30-50 лет [13]. К «сухим» отнесены дни, в которых не отмечался дождь, или количество осадков (x) не превышало 3 мм/сут., и которым предшествовали и следовали сутки без дождя или с осадками в этом же объеме: xi-1 <3 мм/сут.; x, <3 мм/сут.; x+i <3 мм/сут; где i-1, i, i+1 - индексы предыдущего, текущего и следующего дней. Выбор уравнений основан на статистических критериях: коэффициенте корреляции (r), стандартной ошибке коэффициента парной корреляции (ar), остаточной дисперсии парной корреляции (D), аппроксимации ошибки парной корреляции, при выполнении условий, обязательных для гидрометеорологических прогнозов: фактический критерий Фишера больше критического значения r>0,7 и l^/a^.
Комплексный показатель P’i+n на i+n - ный день прогнозируется на основе разработанных нами кодов синоптических терминов интенсивности осадков (INT) и системе уравнений, аналогичных уравнению В. Нестерова для расчета фактических значений Pi, принцип использования которых показан в табл. 1 на примере трехдневного прогноза. Класс пожарной опасности (КПО) определяется по региональной шкале.
Расчет вероятности возникновения пожаров растительности на каждый i- ый день пожароопасного сезона производится по детерминированно- вероятностной методике [8], в которую нами введена дифференциация антропогенных источников возгорания в зависимости их расстояния от j-ой ОТЕ, учтена степень пирологической опасности участков растительности по лесорастительным условиям, введено понятие критическое расстояние, которое характеризует максимальное расстояние от источников, после которого резко уменьшается количество пожаров (уравнения 4а, в).
F J F,j (C)[ (Fj (N)Fij. (B /N)+Fj (M)Fj (B /M) ] при RN < Rcr. (4a) hJ ) [F,. (C)[(Fj (D[ (B / D) + Fj (M)F,. (B/M) ] при Rn > Rcr. (4e)
где: Fij(B) - вероятность возникновения пожаров растительности (событие B); Fi?j (C) - вероятность возгорания растительности при определенном значении комплексного показателя (событие C), которая определяется степенью пиро- логической опасности участков растительности по лесорастительным условиям; Fj(N), Fj(D) - вероятность появления антропогенного источника огня в ОТЕ от ближайших населенных пунктов (событие N) или железных и автомобильных дорог (событие D); FjB/N), Fi,j(B/D) - вероятность возгорания вследствие появления антропогенного источника огня; Fj(M) - вероятность появления природного источника (молний) (событие M); FjB/M) - вероятность возгорания вследствие появления природного источника огня, молний; Rn - расстояние от j-ой ОТЕ до населенного пункта; Rcr. - минимальное расстояние от населенного пункта до ОТЕ, после которого значительно уменьшается количество пожаров. События N, D и M образуют полную группу несовместных событий, которые пересчитываются после наступления события B по частотным характристикам.
Таблица 1
Уравнения для трехдневного прогноза комплексного показателя P’i+n и его изменение в зависимости от интенсивности и продолжительности выпадения осадков
| Термин | Код (INT) | Уравнения для расчета | |||||
| Без осадков, сухая погода | 1 | ||||||
| Небольшой дождь, слабый дождь, небольшие осадки | 2 | P+n = L'(ti+n)+P+n_1 (№1) | |||||
| Морось, моросящие осадки, моросящий дождь, дождливая погода | 3 | P+1 = L'(ti+1)+P (№1) P+n = ((L'(ti+n ) + P+n-г) + L\tl+n ))/2 | 2) (№ | ||||
| Дождь, осадки, дождливая погода | 4 | P+n = i(L(tI+n)+P+n-1)+L(tI+n ))/2 | 2) (№ | ||||
| Местами дождь, кратковременный дождь, кратковременные дожди | 5 | p+n = L (ti+n ) + p+n-1 P+2 = ДО + Рм P+2 = L(tM) P+3 = L(ti+3) + P+2 P+3 = АО | (№1) (№1) (№ 3) (№ 1) (№ 3) | ||||
| Значительный дождь, сильный дождь, очень сильный дождь (осадки), ливневый дождь | 6 | P+n = L(tl+n ) | (№4) | ||||
| Без осадков, сухая погода Дождь, осадки, дождливая | 1 | P+n = L (ti+n ) + Pi+n-1 | (№1) | ||||
| Погода | 4 | P+n = ((L (ti+n)+P+-)+L(t1+n ))/2 (№ 2) | |||||
Примечания: п = 1..3- день прогноза; L (ti+n), Pi+n- лесопожарный и комплексный показатель на i+n день прогноза, INT - код формализованного синоптического термина прогноза осадков, xi+n и t +п прогнозируемые объем осадков и температуры воздуха на i+n -ый день.