Снимок дня
Меню
Интересные новости
2017-07-18, Содержимое женского рюкзака - характер хозяйки
2017-07-17, Качественные и надежные пассажирские перевозки
2017-07-16, Путешествие по Европе на автобусе
2017-07-15, Сайт igadgets.com.ua - идеальное место для покупки чехлов на Айфон 7
2017-07-05, Отдых на море и его особенности
2017-07-04, Как удивить путешественников со стажем?
Отдых и туризм
2017-07-01, В какой регион Испании ехать отдыхать?
2017-05-15, Самые жуткие места города Львова
2017-05-12, Что такое паломнический туризм?
2017-04-29, Отдых в Черногории с детьми
2017-04-24, Горящие туры
2016-12-01, Туры в Португалию: как лучше отдохнуть и на что посмотреть
Архив поступлений
ПнВтСрЧт ПтнСбВс
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31      
Статистика сайта
Rambler's Top100
Правовая информация
Карта городов Украины - уже в наличии больше 320 городов и 1000 карт.    Цікава інформація - Агрохімічне обстеження ґрунтів   

Картирование пожарной опасности по данным цифровой информации со спутников

В лесной пирологии принято классическое определение пожарной опасности — угроза возникновения пожара выражаемая его вероятностью [1]. Однако в последнее время термин "пожарная опасность" приобретает новое значение — угроза нанесения ущерба в результате деятельности неуправляемых лесных пожаров (ЛП). Такое определение существенно повышает информативность показателя пожарной опасности, но, в тоже время, требует дополнительных исходных данных.
Также существует понятие категория пожарной опасности. Категории пожарной опасности приведены ниже.

Категория пожарной опасности

Категория помещения
Характеристика веществ и материалов, находящихся (обращающихся) в помещении

В
пожароопасная

Горючие и трудногорючие жидкости, твердые горючие и трудногорючие вещества и материалы (в том числе пыли и волокна), вещества и материалы, способные при взаимодействии с водой, кислородом воздуха или друг с другом только гореть, при условии, что помещения, в которых они имеются в наличии или обращаются, не относятся к категориям А и Б.

Г

Негорючие вещества и материалы в горячем, раскаленном или расплавленном состоянии, процесс обработки которых сопровождается выделением лучистого тепла, искр и пламени; горючие газы, жидкости и твердые вещества, которые сжигаются или утилизируются в качестве топлива.

Д

Негорючие вещества и материалы в холодном состоянии. Допускается относить к категории Д помещения, в которых находятся ГЖ в системах смазки, охлаждения и гидропривода оборудования, в которых не более 60 кг в единице оборудования при давлении не свыше 0,2 мПа, кабельные электропроводки к оборудованию, отдельные предметы мебели на местах.


Вероятность возникновения лесного пожара определяется рядом факторов, влияющих на процесс высушивания лесных горючих материалов (ЛГМ). Для сравнительной характеристики пожарной опасности вводится ее показатель — критерий пожарной опасности, который рассчитывается на основе метеорологических параметров приземного слоя атмосферы. В частности, показатель пожарной опасности, применяющийся в России, использует данные о температуре воздуха, температуре точки росы, а так же о количестве выпавших жидких осадков. Показатели такого рода характеризуют пожарную опасность по условиям погоды.
Комплексная оценка пожарной опасности должна не только учитывать условия, вызывающие возникновение пожара, но и прогнозировать энергетические параметры пожара, обуславливающие вероятный ущерб. Идея прогнозирования энергетических параметров пожаров, а, следовательно, вероятного ущерба лесному хозяйству нашла отражение в национальных системах оценки пожарной опасности в Канаде и США.
Наибольший интерес представляют разработки комплексных систем оценки пожарной опасности в лесах и прогноза динамики пожаров. В США с 1972 года существует национальная система NFDRS (National Fire Danger Rating System) по расчету индексов пожарной опасности. В Канаде используется система CFFDRS (Canadian Forest Fire Danger Rating System) [4].
В работах российских ученых исследованы общие закономерности возникновения и распространения лесных пожаров, физика горения многих видов растительных горючих материалов. Накоплен обширный материал по пирологической характеристике типов леса, по связи горимости растительного покрова с климатическими факторами, по природе лесных пожаров в различных областях страны. Заложена классификация растительных горючих материалов, изучены процессы высыхания, увлажнения и горения ЛГМ в природных условиях [5]. Российская система оценки пожарной опасности базируется на методическом подходе Г.Н. Нестерова, используя данные региональных метеостанций.
Однако трудность систематического картирования и прогнозирования динамики пожарной опасности состоит в необходимости рассматривать обширные малонаселенные территории, на которых сеть метеостанций редка, или отсутствует совсем. В связи с этим перспективна технология привлечения спутниковой информации для оценки и картирования пожарной опасности лесных территорий. В данной работе проведен анализ возможности прогнозирования вероятной интенсивности ЛП применительно к лесам Восточной Сибири с использованием аппаратуры спутников NOAA и геоинформационных технологий обработки данных.

Исходные радиометрические данных со спутников NOAA

Для выполнения совместного с NASA проекта по исследованию бореальных лесов в Институте леса СО РАН в ноябре 1994 г. введена в строй американская станция Cuorum Communication Co приема космической информации в канале высокого разрешения HRPT, поступающей от полярно-орбитальных спутников серии NOAA.
Высокие характеристики спутниковой аппаратуры, такие как динамический диапазон сигналов, измерительные и изобразительные свойства, набор спектральных каналов и периодичность получения информации делают станцию исключительно перспективной для космического мониторинга пожарной опасности, крупных лесных пожаров и их последствий [4]. Бортовое оборудование спутников NOAA позволяет эффективно и регулярно следить за обширными территориями.
Спутники серии NOAA оборудованы сканирующей аппаратурой:
- сканирующий радиометр высокого разрешения AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer). Предназначен для регистрации отраженного и собственного излучения подстилающей поверхности Земли, обеспечивает пространственное разрешение в надире 1.1 км, ширину полосы обзора более 2000 км. Радиометр имеет 5 спектральных каналов в видимом, ближнем инфракрасном и тепловом диапазонах спектра. Выходная информация отображается в виде цифрового изображения размером 1024x1024 пикселя. Каждый пиксель изображения калиброван, так что существует возможность восстановить информацию о радиационной температуре видимой поверхности или об отражательной способности (альбедо) в зависимости от выбранного канала радиометра AVHRR. Кроме того, изображение имеет географическую привязку, что позволяет точно совмещать серию снимков в выбранной картографической проекции. Пиксель цифрового изображения, полученного от радиометра AVHRR, может быть представлен как элемент таблицы, содержащий параметры x, y, z1, z2,…z5. Здесь x, y – широта и долгота точки соответственно, z1, z2,…z5 – значение альбедо или радиационной температуры в соответствующем канале радиометра AVHRR.
- комплекс TIROS-TIROS Operational Vertical Sounder (TOVS). TOVS представляет собой комплекс трех независимых сканирующих систем, данные которых могут быть использованы для восстановления вертикальных профилей температуры, влажности воздуха, температуры точки росы, концентрации озона, скорости и направления ветра и ряда других параметров. На район в зоне видимости спутника приходится до 600 точек зондирования, содержащих в себе 15 различных параметров о состоянии атмосферы на различных высотах, в том числе и в приземном слое. Каждая точка содержит информацию о соответствующей координатной привязке. Данная информация может быть интерполирована и представлена в виде тематической карты параметров различных слоев атмосферы, в том числе приземного слоя.
В Институте леса разрабатываются технологии по использованию информации со спутников NOAA для решения следующих задач:

  • Оперативная оценка текущего влагосодержания лесных горючих материалов путем компьютерного анализа информации в ближнем и дальнем инфракрасных диапазонах спектра.
  • Картирование динамики очагов крупных пожаров, определение энергетических свойств кромки пожара.
  • Пространственная оценка оптико-физических параметров зоны задымления в условиях вспышки массовых пожаров.
  • Инвентаризация пожарищ и диагностика послепожарного состояния гарей.
  • Пространственно-временная динамика границы снегового покрова как критерия наступления и окончания пожароопасного сезона.

Таким образом, технология оценки пожарной опасности по спутниковым данным, включая методы прогнозирования энергетических параметров пожаров, разрабатывается как часть общей программы мониторинга лесных пожаров со спутников NOAA. Ниже дается описание программных методов обработки цифровых спутниковых изображений с целью получения картосхем, представляющих распределение радиометрического показателя пожарной опасности.

Технология картирования пожарной опасности

Исходную информацию для создания карт распределения показателя пожарной опасности получаем со спутников NOAA. Технология создания карты пожарной опасности представляет собой три взаимосвязанных этапа (рис. 1).


Технология создания карты пожарной опасности представляет собой три взаимосвязанных этапа
Рис.1

Первый этап — предварительная обработка — выполняется на основе программного обеспечения станции приема информации со спутников NOAA (Рис.1а). Он включает в себя прием и запись сигнала со спутника, калибровку данных, навигационную привязку и секторизацию (выбор кадра и комбинации каналов радиометра AVHRR). Для расчета показателя пожарной опасности используются данные трех каналов радиометра: первого и второго, содержащих данные об альбедо видимой поверхности, а также пятого "теплового" канала. Рабочая длина волны пятого канала 10.3 — 11.3 мкм позволяет восстанавливать радиационную температуру поверхности. Вследствие погрешностей, возникающих при вычислении орбиты спутника, навигационная привязка кадра требует коррекции. Изображение совмещается с электронной картой речной сети. Полученный кадр переводится в заданную проекцию.
Второй этап — программные вычисления (Рис. 1б). Для реализации метода разработан программный модуль, позволяющей совмещать серию изображений и вычислять показатель пожарной опасности в каждой точке изображения (Рис. 2). При этом вместо метеорологических параметров нижних слоев атмосферы используются радиометрические параметры подстилающей поверхности, получаемые дистанционными методами. Проведенные исследования показали высокую корреляцию между этими данными, что обосновало возможность расчета показателя пожарной опасности с применением спутниковых систем.


программный модуль, позволяющей совмещать серию изображений и вычислять показатель пожарной опасности в каждой точке изображения
Рис.2

Расчет радиометрического показателя пожарной опасности осуществляется по методике, предложенной Г.Н. Нестеровым [6], причем вместо температуры воздуха и точки росы, поставляемых метеостанциями, используются данные дистанционного зондирования со спутников NOAA.


Расчет радиометрического показателя пожарной опасности , (1)


где Гij - показатель пожарной опасности; t температура точки росы, °С; t - радиометрическая температура поверхности, °С. Суммирование ведется по всем точкам изображения (i)и по всем дням пожароопасного сезона (j). Температура точки росы интерполируется по данным TOVS, радиометрическая температура — по пятому канала AVHRR.
На этом этапе вычислений значение показателя пожарной опасности в каждой точке изображения корректируется с учетом величины выпавших жидких осадков (по данным метеостанций). Таким образом, рабочее соотношение принимает вид


Расчет радиометрического показателя пожарной опасности , (2)


где x — табулированный коэффициент учета осадков.
Радиометрический индекс пожарной опасности хорошо согласуются с российскими и зарубежными аналогами (в том числе с канадскими индексами Duff Moisture Code (DMC) и Drought Code (DC) (r = 0,76) и с российским показателем влажности Нестерова (r = 0,87)) [5].
В случае присутствия на изображении AVHRR районов закрытых облачностью, используются интерполированные значения температуры приземного слоя атмосферы по сведениям радиометра TOVS. Так как эти данные представлены нерегулярной сетью точек, для интерполяции значений в любой точке изображения использовался метод, основанный на кусочно-линейной аппроксимации, при которой поверхность, определяемая функцией, приближается кусочно-линейной поверхностью, состоящей из треугольников. Для этого на плоскости (x, y) создается сеть из непересекающихся треугольников. Проекция каждой точки пространства на плоскость (x, y) принадлежит лишь одной из треугольных граней, и значение функции f(x, y) аппроксимируется кусочно-линейной функцией, принимающей заданные значения в точках опорного множества [8]. Таким образом, программными средствами строится триангуляция Делоне. Она определяется однозначно и соединяет исходные точки в сеть наиболее правильных треугольников. Триангуляции исходных данных Делоне соответствует непрерывная кусочно-линейная поверхность в пространстве, состоящая из треугольников вершинами которых являются точки содержащие информацию радиометра TOVS.
Таким образом, сечение полученной непрерывной кусочно-линейной поверхности дает изолинию того или иного параметра. Линейная экстраполяция по трем ближайшим точкам — вершинам треугольника, содержащего данную точку,— позволяет восстановить значение параметра в любой заданной точке.
В отечественных и зарубежных исследованиях установлено, что индексы растительности (вегетационные индексы), получаемые при помощи данных радиометра AVHRR, позволяют отслеживать крупномасштабное распределение и фенологические изменения растительности [9]. Такого рода информация дает представление об аномальных значениях вегетационного индекса на территориях пораженных засухой, огнем, лесными вредителями.
Принцип, используемый при определении вегетационных индексов, основан на особенностях спектральной кривой зеленой растительности в области 0.7 мкм. Контраст между альбедо во втором (ближний ИК диапазон) и первом (видимый диапазон) каналах радиометра AVHRR является показателем состояния растительного покрова.


NDVI = (R2 — R1)/(R2 + R1), (3)


где NDVI - нормализованный вегетационный индекс (Normalized Difference Vegetation Index); R1 и R2 соответствуют альбедо в видимом и ближнем ИК диапазонах спектра. Значение NDVI нормировано на математическое ожидание альбедо первого и второго каналов.


Значение NDVI нормировано на математическое ожидание альбедо первого и второго каналов
Рис.3


Предложено использовать соотношение (3) для корректирования показателя пожарной опасности, определяемого дистанционными спутниковыми методами (рис. 3). Значение NDVI записывается в уравнение (2) как сомножитель. Таким образом, показатель пожарной опасности:
- закономерно равен нулю при условии , что наблюдается, например, на водной поверхности, на облачности, в заснеженных районах;
- существенно снижается в степных районах, где практически отсутствует растительность (при этом значение альбедо в 1 и 2 каналах радиометра AVHRR близки друг другу, R1 ® R2), а, следовательно, невысока вероятность возникновения пожаров растительности;
- имеет высокие значения для участков изображения с лесными районами, где значение NDVI бывает близко к единице.
В результате расчетов формируется цифровое изображение размером 1024x1024 пикселя, с пространственным разрешением 1.1x1.1 км2, содержащее в каждом пикселе значение показателя текущей пожарной опасности. На основе данных изображений создаются картосхемы пожарной опасности на заданные районы.
Третий этап - обработка результата с применением геоинформационной технологии (Рис. 1в). Данный этап осуществляется с привлечением программных пакетов ARC/INFO 3.4.2 и ArcView 3.1. По заданным диапазонам значений показателя пожарной опасности, выделяются классы пожарной опасности. Общепринято использование пяти классов, характеризующих степень пожарной опасности по условиям погоды. Первый класс соответствует низкой пожарной опасности, в то время как пятый класс выделяет районы, в которых пожарная опасность достигла критических значений. Геоинформационные технологии обработки позволяют дополнять карты пожарной опасности по условиям погоды информацией о лесных горючих материала, на основании чего возможен переход к картированию вероятных энергетических параметров лесных пожаров.

ГИС технология картирования вероятных энергетических параметров лесных пожаров


Один из принципиальных моментов анализа пожарной опасности — вопрос об ущербе, возможном в результате действия лесных пожаров. Ущерб от пожара это денежное выражение прямых и косвенных отрицательных последствий пожара, исчисленное по средним показателям [1]. В данном случае ущерб определяется количеством сгоревшего леса, степенью выгорания леса, качеством утраченной древесины, ущербом, нанесенным огнем различного рода биогеоценозам, хозяйственным коммуникациям, постройкам и так далее. В то же время в некоторых случаях эффект от лесного пожара может содержать положительные моменты (выгорание участков леса поврежденных энтомовредителями, захламленных участков леса), либо быть экономически менее затратным, чем тушение действующего лесного пожара (труднодоступные, малообжитые районы).
Оценка интенсивности горения приобретает важное значение как первопричина огневых повреждений, физиологического ослабления деревьев, изменения условий минерального питания и роста послепожарной растительности. От нее в значительной мере зависят условия возникновения повторных пожаров [11].
Лесотаксационная информация, в том числе фракционный состав и состояние леса, запас основных проводников горения, позволяет определять возможный ущерб, рассчитывая вероятную интенсивность горения.
Из анализа существующих представлений о процессах горения при лесных пожарах следует, что интенсивность их теплового воздействия на лес в основном определяется запасами горючих материалов и условиями погоды. При этом если запасы горючих материалов остаются в пределах конкретного типа насаждений относительно постоянными, то погодные условия обычно очень изменчивы как в течение суток, так и сезона. В связи с этим при пожарах обычно сгорает не весь запас горючих материалов, а только его определенная часть, влагосодержание которых не превышает критического значения [11].
Энергетические параметры пожара подразумевают интенсивность тепловыделения. Соответствующее уравнение предложено Байрамом, и имеет вид


I=KMRh, (4)


где I — интенсивность выхода энергии на единицу длины пожарного фронта [Вт/м]; K — низшая теплотворная способность горючего материала [Дж/кг]; M — масса горючего вещества на единицу площади [кг/м2]; R — скорость продвижения кромки; h — коэффициент полноты сгорания (коэффициент недожога).
Масса горючего вещества, поглощаемого при пожаре с единицы площади, является основной величиной, необходимой при расчетах интенсивности. При низовых пожарах горят опад, живой напочвенный покров, подрост, подлесок, подстилка, частично — валежник и гнилые пни. Перечисленные горючие материалы, которые могут сгорать одновременно при низовых пожарах, называют комплексом напочвенных горючих материалов [10]. Их оценка может быть сделана при условии существования базы данных таксационных описаний выделов. В таблице 2 приводится пример содержания лесотаксационной базы данных, используемой для оценок такого рода.
При пожарах в лесу сгорает не более 20–30% всей органической массы. Полнота ее сгорания (h ), скорость распространения, интенсивность и другие характеристики горения при пожаре в сильной степени зависят от свойств горючих материалов, их количества, структуры, влажности и химического состава [10].
В литературе приводятся различные цифры для оценки недожога при горении наиболее распространенных горючих материалов. Величина полноты сгорания может колебаться в пределах 0,1 – 10%. Отмечается, что в некоторых случаях аэрозольная фракция дыма может составлять 20%. Для более точного учета потерь тепла при лесных пожарах можно воспользоваться экспериментальными данными для наиболее распространенных проводников горения (табл. 1) [13].
Таблица 1. Оценка недожога для различных ЛГМ.


Влажность образца (W), %

Величина недожога (h ), %

Лишайник

Опад (хвоя сосны)

Опад (трава)

Веточки сосны

Мох Шребера

0,0

10,52

4,17

28,26

7,30

28,50

10

10,82

7,93

29,87

8,60

78,60**

15

11,64

11,03

32,56

12,00*

Не горит при W=10%

20

12,07

Не горит

45,33

Не горят при W=15%

 

25

Не горит

 

 

 

 

* при влагосодержании образца W=13%
** при влагосодержании образца W=8%
В предложенном соотношении (4) величина запаса основных проводников горения (M) и их классификация может быть представлена в виде электронных карт на основе информации, содержащейся в соответствующих банках данных (табл. 2). Подобного рода банки данных активно создаются и используются за рубежом (США, Канада), в России эта информация еще мало доступна.
Таблица 2. Содержание файлов-макетов лесотаксационной базы данных.

N п/п

Содержание файла

1

характеристика квартала, года актуализации данных, принадлежности к административному району и другая информация общего назначения

2

описание выдела, его площадь, категория земель, хозяйственная категория

3

проектируемые хозяйственные мероприятия

4

преобладающая порода, тип леса, бонитет, тип лесорастительных условий, год и тип вырубки

5

данные о захламленности выдела

6

описание элементов леса, для каждого яруса - коэффициент состава, древесная порода, средний возраст, высота, диаметр, полнота

7

характеристика лесных культур

8

описание повреждений насаждений

9

характеристика земель, принадлежащие к линейным объектам

10

описание травянистой растительности

11

Информация о выполненных хозяйственных мероприятиях.

12

характеристика древесно-кустарниковых растений

13

характеристика болота, его тип, растительность, мощность торфяного слоя, процент зарастания

14

информация о потерях древесины на выделе

15

рекреационная характеристика выдела, санитарное состояние, проходимость, просматриваемость, тип ландшафта

16

характеристика подроста, его количество средний возраст, высота, коэффициент состава

17

характеристика подлеска, степень густоты, коэффициент состава

18

комплексная оценка кедровников

Для оценки запаса основных проводников горения могут быть использованы методики предложенные для расчета углерода в различных экосистемах [12]. На практике применимы следующие соотношения [10]:


оценки запаса основных проводников горения,

для видов ЛГМ, содержащих частицы диаметром 0 - 7,5 см
где n - число пересечений; dq - среднеквадратический диаметр частиц, см; a – коэффициент угла наклона частиц; N–число трансект; l– длина трансекты, м; с – коэффициент коррекции склона (); s – вес горючего материала, г/см2.


оценки запаса основных проводников горения,

для частиц диаметром >7,5 см:
где d - диаметр частицы, см.
На формирование количественного и качественного состава горючих материалов оказывает влияние целый ряд природных и антропогенных факторов, таких как тип растительности, пожары, увлажненность участка, рубки леса и другие. Тип леса, а также лесорастительные условия определяют величину опада, а, следовательно, отложение лесной подстилки, являющейся основным проводником горения. В таблице 3 приведены примеры структуры таксационной базы данных по макетам. Все необходимые исходные параметры могут быть оценены с использованием тематических баз данных, представленных в геоинформационной таксационной базе. Исходная информация уже имеется на определенные районы страны (табл. 3). Однако для картирования всей территории необходимо расширение соответствующих лесотаксационных баз данных.
Таблица 3. Пример структуры таксационной базы данных по макетам.

Макет

Содержание

1. Характеристика преобладающей породы

Номер выдела

Преобладающая порода

Бонитет (значение)

Тип леса (значение)

Год вырубки

Количество пней

В том числе сосны

Диаметр пней

Тип вырубки

2. Описание элементов леса

Номер выдела

Ярус

Коэффициент состава

Древесная порода

Возраст

Высота

Диаметр

Полнота

Сумма площадей сечения

Запас яруса

Скорость продвижения кромки (R) напрямую зависит от типа основных проводников горения и пропорциональна показателю пожарной опасности, характеризующему влагосодержание ЛГМ. Калорийность, определяющая тепловыделения (K), по оценкам Э.В. Конева, довольно слабо зависит от типа горючего материала [14].
Скорость кромки имеет вероятный характер и определяется главным образом ветром и уклоном местности. Расчет скорости кромки наиболее детально проработан в канадской и американской национальных системах и производится путем моделирования распространения пожара [2, 14].
Таким образом, геоинформационная технология обработки картосхем индекса пожарной опасности с привлечением лесотаксационных карт позволяет прогнозировать вероятные энергетические параметры лесных пожаров. Следовательно, пожарная опасность может быть оценена в единицах вероятного экономического ущерба (рис. 3). Описанная технология обработки данных (рис. 1, 2, 3) представляет собой принципиально новую ступень представления и анализа информации о пожарной опасности лесных территорий.

Литература

  1. Е.И. Пономарев, А.И. Сухинин. Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН. Комплексная оценка пожарной опасности и прогнозирование энергетических параметров лесных пожаров с использованием геоинформационных баз данных.
  2. Курбатский Н.П. Терминология лесной пирологии. Вопросы лесной пирологии, Красноярск, 1972, с.171-230 .
  3. Stocks B.J., Simard A.J. Forest fire management in Canada. Reprinted from "Disaster Managment". V.5, N 1, 1993.
  4. Софронов М.А. "Система пирологических характеристик и оценок как основа управления пожарами в бореальных лесах". Диссертация на соискание ученой степени доктора с/х наук, Красноярск, 1998.
  5. Сухинин А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае. Сибирский экологический журнал. N1, 1996, с.85-91.
  6. Пономарев Е., Сухинин А. Использование информации с ИСЗ NOAA для оценки пожарной опасности лесных территорий по условиям погоды. В сб.: Профилактики и тушение лесных пожаров. ВНИИПОМлесхоз, Красноярск,1998, с.89-99.
  7. Коровин Г.Н., Андреев Н.А. Авиационная охрана лесов. М.: Агропромиздат, 1988, 223 с.
  8. Шикин Е.В., Боресков А.В., Зайцев А.А. Начала компьютерной графики. М., Диалог-МИФИ, 1993.
  9. Gutman G. Garik. Vegetation Indices from AVHRR: an Update and Future Prospects. Remote Sensing of Environment Vol.35, No 2 & 3, 1991 pp.121-136
  10. Э.Н.Валендик и др. Управляемый огонь на вырубках в темнохвойных лесах. Новосибирск: Изд-во Сибирского отделения Российской Академии наук, 2000, - 209 с.
  11. В.В.Фуряев. Роль пожаров в процессе лесовосстановления. Новосибирск, Наука, 1996, 253 с.
  12. Под ред. В.Алексеева и Р.Бердси. Углерод в экосистемах лесов и болот России. Красноярск, 1994, 170 с.
  13. Э.Валендик, Н.Гевель. О полноте сгорания некоторых лесных горючих материалов. Проблемы лесной пирологии. Красноярск, 1975, с. 127-137.
  14. Э.В. Конев Физические основы горения растительных материалов. Новосибирск, Наука, 1977, 238 с.
Поиск по сайту
Меню
НОВОСТИ
2017-02-13, Створення оптико-радарних угруповань супутників дистанційного зондування Землі OptiSAR і UrtheDaily ... Подробнее>>>
2017-02-12, 22-24 лютого 2017 року в м. Харків (Україна) буде проходити ГІС – форум... Подробнее>>>
2017-01-29, Мониторинг земель сельскохозяйственного назначения... Подробнее>>>
2017-01-28, Компания «Planet Labs» начала продажу космических снимков с КА ДЗЗ «Flock»... Подробнее>>>
2017-01-25, Китай создает коммерческую систему ДЗЗ “GaoJing”... Подробнее>>>
2017-01-23, Компания ESRI выпустила новую версию ПО ArcGIS 10.5... Подробнее>>>
2017-01-22, Бесплатное обучение ПО ArcGIS от специалистов компании ESRI... Подробнее>>>
2016-02-21, БАСЕЙНИ РІЧКИ ВІД 1000 ГРН... Подробнее>>>
2016-01-05, 21 — 22 ноября 2015 года в Москве состоялась II Конференция “Открытые ГИС 2015”... Подробнее>>>
2016-01-03, 30.12.2016 стартовал КА ДЗЗ "Gaofen-4"... Подробнее>>>
2016-01-01, КА ДЗЗ«Ресурс-П» стартовал 30.12.2015... Подробнее>>>
Все новости
10 новых поступлений
  • ArcMap Руководство пользователя
  • Карта Павлограда
  • Першотравенск карта
  • Карта Артемовска
  • Карта Кременчуга
  • Турция
  • Карта Лисичанска
  • Карта Чорткова
  • Карта Кременной
  • Красный Луч карта
  • Реклама на сайте
    Copyright © 2008-2017
    При использовании материала сайта
    индексируемая гиперссылка на http://mapexpert.com.ua/ обязательна