Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 681.3:007.52

АНАЛИЗ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ СОСНОВЫХ НАСАЖДЕНИЙ В ЗОНЕ НИЖНЕДНЕПРОВСКИХ ПЕСКОВ – САМОЙ БОЛЬШОЙ ПУСТЫНИ В ЕВРОПЕ

Ляшенко Е.Н.

Введение. Наибольшее число лесных пожаров происходит в регионах с высокой плотностью населения и развитой дорожной сетью. Одним из таких регионов Украины является Херсонская  область, на территории которой расположена самая большая пустыня в Европе – Нижнеднепровские пески (НП).

Нижнеднепровские пески - это ландшафтно-обособленная  территория вдоль левого берега Днепра, простирающаяся на 150 км от Каховки до Черного моря. Площадь НП превышает 200 тыс. га.

В настоящее время границы  НП удерживаются самыми большими в мире искусственными лесами, площадь которых  составляет 165,6 тыс. га.  Это  насаждения преимущественно сосны крымской и сосны обыкновенной.

Климатические условия в зоне НП. Климат  в зоне НП засушливый. Количество осадков составляет в среднем всего 361 мм в год. Относительная влажность воздуха может понижаться до 12-20% во все месяцы теплого сезона года, но особенно часто весной,  во вторую половину лета и даже в сентябре и октябре. При низкой  относительной влажности воздуха и высокой температуре в период вегетации   наблюдаются почти ежегодно, а иногда два-три года подряд засухи, нередко весьма длительные.

В последние годы в Херсонской области произошло заметное увеличение периода с высокими температурами воздуха (более + 30°С), длительным отсутствием атмосферных осадков (свыше 1,5 месяцев) и шквалистыми ветрами (более 10 м/с), что привело к увеличению количества лесных пожаров.

Динамика числа лесных пожаров в зоне НП. Площади земель, подвергшихся лесным пожарам, до 2002 года в зоне НП были сравнительно небольшими.  Однако погодные условия лета 2007 г. (высокая температура воздуха, более  + 40°С; отсутствие атмосферных осадков (свыше 2 месяцев); относительная влажности воздуха – 14%) привели к увеличению площади, пройденной пожарами, до 8749 га, в том числе верховыми – до 2602 га. Динамика числа лесных пожаров в зоне НП приведена на рис.1.

 

Рис. 1. Динамика числа лесных пожаров в зоне НП

Сумма косвенного ущерба, нанесенного лесными пожарами в августе 2007 г. составила 84,6 млн. грн, прямого ущерба – 2,4 млн. грн.

К прямому ущербу относятся выраженные в стоимостной форме затраты, потери и убытки, обусловленные именно лесным пожаром в данное время и в данном конкретном месте, а к косвенному  - потери и убытки, обусловленные вторичными эффектами (например, стоимость очистки леса от  сгоревшей древесины, восстановление лесонасаждений на сгоревшей площади).

Таким образом, дефицит атмосферной и почвенной влаги в зоне НП, высокая температура воздуха и почвы предопределяют  чрезвычайную интенсивность нарастания пожарной опасности (ПО) в лесах.

Анализ существующих методов оценки пожарной опасности в лесах. Исследования по определению пожарной опасности  в лесах ведутся во всем мире. Так в США применяется метод определения пожарной опасности на основе комплексных метеорологических показателей. Такие показатели учитывают не только погодные, но и иные факторы: антропогенные источники огня (работа механизмов в лесу, наличие крупных населенных пунктов и др.), характер и состояние растительности, рельеф и т.д.

 Для территории России оценка пожарной опасности лесных насаждений с применением комплексных критериев была предложена Н.В. Овсянниковым [3], использующим пятибалльную шкалу пожарной опасности, рассчитанную на основе многоуровневого определения пожарной опасности по степени посещения людьми лесных насаждений, по скорости возможной ликвидации, по среднему количеству осадков за сезон и т.д.

В Австралии проводятся обстоятельные исследования влияния состояния атмосферы на развитие пожаров, ведутся поиски методики предсказания степени опасности пожарных сезонов и отдельных периодов, проводится исследование влияния климата на лесные пожары [5].

В Германии проводятся исследования по разработке методики определения пожарной опасности по условиям погоды. Кроме того, проводится оценка изменения количества лесных пожаров на основе моделей изменения климата [6,7].

Необходимо заметить, что в пределах небольшого района в границах одного фенологического периода все основные факторы (породный состав растительности, полнота насаждения и т.д.) кроме погодных, можно условно считать постоянными, то есть изменение пожарной опасности территории связывать только с погодными факторами. Именно этот принцип положен в основу методики Н.П. Курбатского [1,2] для построения местных (порайонных) шкал пожарной опасности по условиям погоды. Шкалы строятся путем установления эмпирической зависимости числа пожаров в районе от величины лесопожарного показателя засухи.

«Блестящих» результатов удалось достигнуть при определении пожарной опасности в лесах Приенисейского левобережья П.А. Цветкову [3], использующему трехкомпонентный способ оценки. Для определения пожарной опасности участка лесонасаждения необходима лесорастительная характеристика участка лесонасаждения – в качестве первой компоненты, местная шкала пожарной опасности – в качестве второй и лесопожарная схема – третьей. К основным достоинствам этого метода можно отнести простоту в использовании, особенно при привлечении геоинформационных технологий.

Цель статьи. Целью настоящей  статьи  является описание метода, который позволяет выполнить оценку пожарной опасности сосновых насаждений с учетом метеорологических факторов (температуры воздуха, температуры точки росы, количества осадков).

Описание метода оценки пожарной опасности сосновых насаждений в зоне НП. Термин   «пожарная опасность» был введен В. Г. Нестеровым в  1968 г. для  определения угрозы возникновения лесного пожара [4].

Решающее значение на пожарную опасность в лесах оказывают  погодные условия. В основном влияние условий погоды связывают со следующими факторами:

1)      с метеорологическими величинами, такими как: скорость ветра, температура и влажность воздуха, интенсивность солнечной радиации, осадки, а также их совокупность в различном сочетании;

2)      с уровнем засухи, представляющим баланс факторов увлажнения и высыхания, который вычисляется с начала пожароопасного периода и предопределяет пожарную зрелость участков растительности;

3)      с грозами, которые являются природными источниками возгорания леса.

Количественным отражением угрозы возникновения лесного пожара является комплексный показатель пожароопасности  по метеорологическим условиям, который также был разработан В.Г. Нестеровым [4].

Показатель Нестерова (КПН) отражает баланс иссушающих и увлажняющих факторов соотношением:

 

,

(1)

 

где - температура воздуха;  -  точка росы, то есть температура, при которой водяной пар, находящийся в воздухе, становится насыщенным;   - число дней, прошедших после дождя, включая последний день выпадения осадков.

За факт выпадения осадков принимаются любые значения, начиная с  3 мм за 24 ч, осадки меньше 3 мм не учитываются.

Комплексный показатель постоянно повышается до первого дождя в количестве 3,0 мм, после которого комплексный показатель вычисляется сначала.

Указанный показатель пожарной опасности может изменяться от одного до нескольких тысяч градусов, а в периоды устойчивой сухой и жаркой погоды превышать 10000. Для характеристики степени пожарной опасности  весь диапазон значений делится на пять интервалов - классов.

Шкала пожарной опасности в лесу по условиям погоды для Херсонской области представлена в таблице 1.

Таблица 1

 

Шкала пожарной опасности в лесу по условиям погоды для Херсонской области

 

Период пожароопасного сезона

КПН

Классы

I

II

III

IV

V

весенне-летний (с 1 марта по 9 июня)

150

700

2000

10000

>10000

летний (с 10 июня по 31 августа)

550

2000

5500

10000

>10000

летне-осенний (с 1 сентября по 30 ноября)

200

800

1400

10000

>10000

I класс характеризуется отсутствием пожарной опасности в лесу; II класс -  малой ПО; III класс – средней ПО; IV  класс – высокой ПО; V класс – чрезвычайной ПО.

Данные для расчета класса пожарной опасности содержатся в журнале пожарной опасности по условиям погоды и представлены в таблице 2.

Таблица 2

 

Данные для расчета класса пожарной опасности

Дата

Кол-во осадков

Т воздуха

Т точ. росы

Разница

КПН

Класс ПО

10.06.2008

осадков не было

28

7,8

20,2

565,6

I

11.06.2008

осадков не было

28

6,7

21,3

1162

II

12.06.2008

осадков не было

28

7,9

20,1

1724,8

II

13.06.2008

осадков не было

28

5,8

22,2

2346,4

III

14.06.2008

осадков не было

29

8,9

20,1

2929,3

III

15.06.2008

осадков не было

29

6,9

22,1

3570,2

III

16.06.2008

осадков не было

30

5,2

24,8

4314,2

III

17.06.2008

осадков не было

31

5,7

25,3

5098,5

III

18.06.2008

осадков не было

31

6,3

24,7

5864,2

IV

 

Полученные за расчетный период фактические значения КПН для Херсонской области переведены в классы ПО.

На рисунке 2 представлена оценка ПО в лесах Херсонской области за наиболее пожароопасный период с 10 июня 2008 г. по 31 августа 2008 г.

 

 

Рис. 2. Оценка ПО в лесах Херсонской области

 

Из рис.2. следует, что в период летнего пожароопасного сезона  в лесах  Херсонской области преобладают III, IV и V  классы ПО.

График нарастания комплексного показателя пожарной опасности за период с 10 июня 2008 г. по 31 августа 2008 г.  приведен на рисунке 3.

Из графика (рис.3) следует, что до 28.06.2008 в Херсонской области наблюдалось интенсивное нарастание пожарной опасности (КНП=15009,2). Однако, после выпадения небольшого дождя (3,3 мм) 29.06.2008 комплексный показатель пожарной опасности составил 1040,4. В последующие  дни, несмотря на колебания температуры воздуха, а также точки росы, величина этого показателя непрерывно росла 11914,2.  Далее осадки интенсивностью 3,2 мм, выпавшие 10.07.2008, снизили комплексный показатель пожарной опасности до значения – 1109,5.  После чего комплексный показатель  ПО снова начал увеличиваться  (КПН = 16500,8), что соответствует чрезвычайной пожарной опасности в лесу. 

 

Рис. 3. График нарастания комплексного показателя пожарной опасности

 

На графике видно, что такие колебания ПО наблюдались в течение всего пожароопасного периода.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что угроза возникновения лесных пожаров  в Херсонской области чрезвычайно велика.  Лишь небольшие осадки немного снижают величину комплексного показателя ПО, однако и им не удается снизить ее до минимального значения (КПН=550).

Вывод. В статье предлагается описание метода, который позволяет выполнить оценку пожарной опасности сосновых насаждений с учетом метеорологических факторов (температуры воздуха, температуры точки росы, количества осадков).

ЛИТЕРАТУРА:

1.                  Курбатский Н.П., Дорогов Б.И., Доррер Г.А. Прогнозирование лесных пожаров с помощью ЭВМ. Лесное хозяйство 1976, № 7, С. 51 – 55.

2.                  Курбатский Н.П., Доррер Г.А., Дорогов Б.И. Расчёт распределения источников пожаров в лесу. Лесное хозяйство 1978, № 7, с. 76 – 78.

3.                  Коровин Г.Н., Покрывайло В.Д., Солодовникова Н.И. Анализ и моделирование статистической структуры поля горимости лесов. Методические рекомендации. - Л.: ЛенНИИЛХ, 1984. - 64 с.

4.                  Жданко В.А., Гриценко М.В. Метод анализа лесопожарных сезонов: Практические рекомендации.- Л.:ЛНИИЛХ, 1980.

5.                  Fosberg, M.A., J.G. Goldammer, D. Rind, and C. Price.1990. Global change: effects on forest ecosystems and wildfire severity. In:  Fire in the tropical biota. Ecosystem processes and global challenges. (J.G. Goldammer, ed.), 463-486. Ecological Studies 84, Springer-Verlag. Berlin.

6.                  Flannigan, M.D. and  Van Wagner, C.E. 1991.Climate change and  wildfire in Canada.Can. J. For. Res. 21,66-72.

7.                  Emanuel,W.R., Shugart,H.H. and Stevenson, M.P. 1985. Climate change and the broad-scale distribution of terrestrial ecosystem complexes. Climatic Change 7, 29-43.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гончаренко А.В. Вплив суб’єктивних переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К. Актуальные направления интеллектуализации системы управления процессом обучения.

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П. Розробка алгоритмів підсистеми підтримки прийняття рішень для контролю якості роботи дифузійного відділення.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А Влияние направленности отдельных операторов и направленности всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.