Методика прогноза лесной пожарной опасности (стр. 2 из 2)
Здесь ц1(k) – объемная доля сухого органического вещества k-го ОПГ, ц2(k) – объемная доля свободной и связанной воды k-го ОПГ.
Базой данных для этой модели должны служить данные о составе РГМ в напочвенном покрове и о термокинетических постоянных, характеризующих динамику сушки каждого из РГМ и РГМ, поддерживающих горение.
Зная текущее значение ц2(k) и критическое влагосодержание можно определить текущее влагосодержание и в результате вероятность возникновения лесного пожара для прогнозируемого промежутка времени.
С точки зрения физики задача о сушке слоя РГМ ставится следующим образом: известны тип растительности и проводники горения в слое РГМ, известен запас РГМ, его высота и влагосодержание, известны метеоусловия, требуется определить изменение объемной доли воды в РГМ в разные моменты времени.
Для получения упрощенной математической модели используем данную постановку задачи со следующими допущениями:
1) Конвективный теплообмен между слоем РГМ и приземным слоем атмосферы удовлетворительно описывается с помощью граничных условий третьего рода с использованием известных коэффициентов конвективного теплообмена.
2) Давление Р, температура Т и плотность r газовой фазы в слое РГМ совпадают с соответствующими метеорологическими данными (Ре, Те и rе) для данного момента времени и данной местности.
3) Излучение в слое РГМ подчиняется закону Бугера-Ламберта. 4) Испарение связанной воды и капелек воды, прилипших к элементам РГМ, описывается одним и тем же законом Герца-Кнудсена.
5) Метеорологические данные и начальные влагосодержания типичных ОПГ на территории лесхоза одинаковы для всех типичных выделов.
6) Напочвенный покров всех типичных выделов лесхоза можно разбить на пять типов: опад хвои, мох, лишайник, опад листвы, травяная ветошь.
7) Для каждого типичного выдела температура и объемная доля воды в ОПГ описывается одной системой уравнений.
В результате для математического описания сушки основного проводника горения имеем следующую систему уравнений:
которую необходимо решать с учетом следующих начальных и граничных условий
Член в левой части (8) характеризует изменение тепловой энергии в слое РГМ в единице объема за единицу времени. Первый и второй член в правой части (8) отвечают за приток тепла за счет теплопроводности и солнечного излучения. Третий член характеризует влияние влажности воздуха на сушку слоя РГМ. Четвертый член характеризует теплообмен между к-й фазой и газовой фазой в слое РГМ. Член в квадратных скобках правой части уравнения [10] характеризует влияние влажности воздуха на баланс влаги в слое РГМ. Оставшиеся параметры в правой части характеризуют скорость сушки РГМ.
Приведем систему уравнений (8), (10) к безразмерному виду
Уравнение (14) представляет собой баланс энергии в к-й фазе слоя РГМ, а уравнение (15) характеризует баланс влаги в слое РГМ, где черта сверху обозначает осреднение по высоте слоя РГМ.
Эту систему необходимо решать с учетом следующих начальных условий
2. Уточнение существующей методики
Итак, мы рассмотрели одну из методик прогноза лесной пожарной опасности. Наряду с достоинствами она имеет и недостатки. Наиболее выраженный недостаток заключается в том, что эту модель нельзя использовать в других климатических условиях без предварительной адаптации. Это связано в первую очередь с тем, что в нее заложены эмпирические данные, полученные для определенных лесных горючих материалов и климатических условий, которые резко отличаются в разных частях света. Также весомым недостатком является то, что данные, которыми оперирует эта модель, получены на основе статистических наблюдений и не могут рассматриваться как достоверные.
Именно поэтому возникает необходимость новой системы оценки влияния антропогенных и природных факторов на риск возникновения лесных пожаров. В настоящее время появляются различные подходы к оценке появления природных факторов и антропогенной нагрузки. В частности можно отметить работы [8, 9].
В настоящее время появляются различные подходы к оценке появления природных факторов и антропогенной нагрузки. В частности можно отметить работы [8, 9].
В работе [8] в результате изучения количественных и качественных параметров влияния человека на возникновение лесных пожаров, собранных за более чем 10 лет, предложена следующая формула для оценки частоты появления источников загорания, приносимых на лесной участок жителями населенных пунктов, расположенных в пределах доступности, с учетом наличия транспортных путей и их вида
 |
где k – коэффициент доступности лесного участка; n – число населенных пунктов, расположенных в пределах доступности; Qi – показатель пожарной опасности для леса со стороны жителей i-го населенного пункта;
- расстояние от наименее ( 
- наиболее) удаленной границы лесного участка до i-го населенного пункта.Для нахождения индекса грозовой пожарной опасности в работе [9], на основе обработки данных о температурных профилях атмосферы, получаемых со спутникового зонда NOAA/TOVS, предложена формула
 |
где Ta – температура воздуха в приземном слое; T, D – температура и температура точки росы на соответствующих уровнях (500, 700 и 850 гПа (hPa)), полученная по данным спутникового зонда NOAA/TOVS.
Заключение
В работе предложено уточнение разработанной раннее детерминированно-вероятностной методики прогноза лесной пожарной опасности с учетом формулы для оценки частоты появления источников загорания и индекса грозовой пожарной опасности.
Для проведения ретроспективного анализа подготовлена база данных, включающая температуру воздуха в приземном слое, температуру и температуру точки росы на соответствующих уровнях (500, 700 и 850 гПа (hPa)), полученная по данным спутникового зонда NOAA/TOVS.
Следующим шагом является модификация программы, рассчитывающей вероятность возникновения лесного пожара, и проведение ретроспективного анализа данной методики, сравнение ее с GOST Р 22.1.09-99 и методикой (2)-(4).
Литература
1. Stocks B.J., Alexander M.E., Mc.Alpine R.S. Canadian Forest Fire Danger Rating System, Canadian Forestry service, 1987. - 500 p.
2. Deeming J.E., Lancaster G.W., Fosberg M.A. a.o. The National Fire-Danger Rating System. - N.Y.; London; Toronto; USDA: Forest Service, 1972. - 165 p.
3. Cruz M.G. National Fire Behaviour Prediction System [Text] / Cruz M.G., GouldJ. // Proc. of the Biennial Conference of the Institute of Foresters of Australia, Caloundra, 2009.
4. GOSTР 22.1.09-99 Safetyunderemergencysituations. Monitoring and forecasting forest fires. General requirements, Electronic resource, 2000.- Modeofaccess: http://www.fire.nad.ru/2006/gost1.htm.
5. Grishin А.M., "Modelling and forecasting ecological catastrophes", Ecological systems and devices. 2: 12-21 (2001).6. Grishin А.M., Modelling and forecasting catastrophes (Basic definitions and concepts of the theory of catastrophes and general regularities of their ignition and development), Publishing house of Tomsk State University, 2002, p.122.7. Grishin А.M., Filkov A.I., The forecast of ignition and spread of forest fires, Praktika, 2005, p. 201.8. Андреев Ю.А. Население и лесные пожары в Нижнем Приангарье, Красноярск, 1999. 96 с.
9. Пономарев Е.И., Иванов В.А., Коршунов Н.А. Прогнозирование грозовой пожарной опасности на основе данных со спутников NOAA/TOVS // Пожары в лесных экосистемах Сибири: Материалы Всероссийской конференции с международным участием. – Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2008. – С. 233-234.