Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 538784)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.
Известия высших учебных заведений. Лесной журнал  / № 1 2020

Прогнозирование поведения пожаров растительности = Vegetation Fire Behavior Prediction

0   0
Первый авторВолокитина
АвторыСофронова Т.М., Корец М.А.
ИздательствоСеверный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова
Страниц17
ID717373
АннотацияНеобходимость в прогнозировании поведения пожаров растительности, включая лесные, особенно остро ощущается во время сильных засух, которые периодически повторяются на той или иной территории, а точный их прогноз пока затруднен. Содержать в каждом регионе достаточные силы и средства для подавления всех возникающих пожаров нереально. Только наращивание технической мощи проблему не решит, о чем свидетельствует опыт развитых стран, где большое внимание, наряду с оценкой пожарной опасности, уже давно стали уделять разработке системы прогноза поведения пожаров. В России такой системы пока нет, а использование зарубежного опыта не представляется возможным, так как осложнено рядом факторов и, прежде всего, разными исторически сложившимися подходами к пирологической классификации растительности и ее инвентаризации. В настоящее время существуют все предпосылки для создания российской системы прогноза поведения пожаров растительности (включая лесные): имеются фундаментальные пирологические разработки по результатам исследований природы пожаров; создана и развивается система мониторинга пожаров; совершенствуется оценка пожарной опасности, как природная, так и по условиям погоды. В статье приведена принципиальная схема прогноза поведения пожаров растительности и рассмотрены ее главные компоненты. Для прогноза скорости распространения горения выбрана практичная модель, для которой имеется необходимая информационная база в геоинформационной системе. Разработаны, ретроспективно проверены и зарегистрированы компьютерные программы для создания карт растительных горючих материалов и прогноза поведения низовых лесных пожаров, которые составляют до 97 % от всех возникающих. Приведены примеры этих карт для Чунского участкового лесничества (Красноярский край) в разные периоды пожароопасного сезона, созданные на основе использования лесоустроительной информации и определителя типов основных проводников горения – первой группы растительных горючих материалов, что непосредственно отражено на картах. Информация по другим группам растительных горючих материалов, поддерживающих, задерживающих горение или не участвующих в процессе распространения горения, прилагается к карте в виде пирологического описания. Приведен перечень данных, содержащихся в этом описании, а также причины, сдерживающие внедрение в практику лесопожарной охраны имеющихся в России пирологических разработок по прогнозу поведения пожаров растительности. Для цитирования: Волокитина А.В., Софронова Т.М., Корец М.А. Прогнозирование поведения пожаров растительности // Изв. вузов. Лесн. журн. 2020. № 1. С. 9–25. DOI: 10.37482/0536-1036-2020-1-9-25
The necessity for predicting the behavior of vegetation fires, including forest fires, is keenly felt in a time of severe droughts, which periodically recur in this or that area, and their precise prediction is still hampered. It is unfeasible to maintain sufficient forces and means in each region for suppressing all emerging fires. Merely the increase of technical power won’t solve the problem, as evidenced by the experience of developed countries, where much attention, along with fire danger rating, has long been given to the development of a fire behavior prediction system. Such system in Russia isn’t available yet, and the use of international practices seems to be impossible, since it is complicated by several factors and, above all, different historically developed approaches to the pyrological classification of vegetation and its inventory. Currently, there are all opportunities for creating the Russian system for vegetation fire behavior prediction (including forest fires): fundamental pyrological developments based on the research results of the nature of fires; a fire monitoring system has been created and is being developed; and fire danger (both natural and due to the weather conditions) rating is being improved. The article presents a principle diagram of the vegetation fire behavior prediction and considers its main components. A practical model was chosen for prediction the burning spread rate. The necessary data base for the model is available in the GIS system. Software for creation vegetation fuel (VF) maps and prediction the behavior of surface forest fires, which are up to 97 % of all occurring fires has been developed, retrospectively verified and registered. Examples of the VF maps for the Chunskoye Forest District (Krasnoyarsk Krai) for different periods of the fire season are given. They are created based on the use of forest management information and a type identifier of primary fire carriers (i.e. the first VF group), which is directly shown in the maps. Information on the other groups of VF supporting, delaying burning or not participating in the process of burning spread, is attached to the map in the form of a pyrological description. A list of the data included in the pyrological description is given, as well as the reasons, which hold back on practical application of pyrological developments available in Russia for predicting the behavior of vegetation fires into the forest fire protection service. For citation: Volokitina A.V., Sofronova T.M., Korets M.A. Vegetation Fire Behavior Prediction. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2020, no. 1, pp. 9–25. DOI: 10.37482/0536-1036-2020-1-9-25
Прогнозирование поведения пожаров растительности = Vegetation Fire Behavior Prediction [Электронный ресурс] / Волокитина, Софронова, Корец // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал .— 2020 .— № 1 .— С. 9-25 .— DOI: 10.37482/0536-1036-2020-1-9-25 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/717373

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически