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

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:

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).

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.

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.

, (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

, (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.

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.

* 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.

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

,

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.

,

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.

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.