Методи

Прогностичне моделювання ризиків природних пожеж викликає неабиякий інтерес для попередження значних фінансових витрат і негативних наслідків соціально-екологічного характеру. Потреба в кількісному оцінюванні ризиків зумовила розвиток сучасних підходів щодо моделювання умов виникнення та розвитку пожеж на ландшафтному рівні. Основні досягнення щодо оцінювання ризиків пожеж пов’язані передусім із удосконаленням програмного забезпечення для моделювання поширення пожеж залежно від біофізичних параметрів природних ландшафтів. Нині існує достатньо програм, що дозволяють спрогнозувати розвиток як окремої пожежі залежно від умов погоди, так і дослідити ймовірність потенційних ризиків на підставі даних імітаційного моделювання «штучних» пожеж (наприклад, FARSITE, FlamMap, BehavePlus).

У професійній спільноті вчених, які досліджують природні пожежі, під поняттям «ризики пожеж» розуміють потенційну небезпеку реалізації небажаних для людського життя, власності або оточуючого середовища наслідків, спричинених пожежею. Мірилом цих ризиків виступає очікувана ймовірність цих подій, яка може виражатися як ймовірністю виникнення пожеж (ignition probability), так і ймовірністю розвитку пожеж (burn probability). У технічному плані оцінити ймовірність виникнення пожеж достатньо просто на підставі координат історичних пожеж, які сталися на території впродовж певного часу. Якнайкраще з цією метою підходять доступні в більшості сучасних ГІС методи інтерполяції за допомогою фокальних функцій розрахунку щільності точок на одиниці площі (kernel density). На відміну від цього ймовірність розвитку пожеж може бути встановлена тільки на підставі результатів імітаційного моделювання (рис. 1).

Рис. 1. Імовірність виникнення пожеж (праворуч, точками позначено пожежі за період 1992–2016 рр.) і ймовірність розвитку пожеж (праворуч) територій України та Білорусі, забруднених радіонуклідами після аварії на Чорнобильській АЕС

Основу зазначеного моделювання становлять уявлення про розподіл, стан і характеристики горючих матеріалів на території. У цьому відношенні окремо розглядають умови розвитку пожеж на відкритих і закритих типах ландшафтів, адже для вкритих деревною рослинністю територій питання ускладнюється в зв’язку з необхідністю моделювання переходу низових пожеж у верхові. Згідно з методикою Лісової Служби США для характеристики природних ландшафтів застосовується колекція з 13 стандартних моделей поведінки пожеж за Anderson (1982) та 40 додаткових за Scott & Burgan (2005), які залежно від провідника вогню класифікуються на чотири групи: трав’яна рослинність, чагарникова рослинність, деревний опад, піднаметова рослинність. Концептуально алгоритми моделювання пожеж базуються на фалі ландшафтів, який складається з восьми тематичних шарів (рис. 2):

  1. Топографія:
    • висота над рівнем моря (Elevation);
    • ухил місцевості (Slope);
    • експозиція схилів (Aspect).
  2. Горючі матеріали (Fuel Models)
  3. Параметри намету деревостанів:
    • зімкнутість деревостанів (Canopy Cover);
    • висота деревостанів (Canopy Height);
    • висота до початку крони намету деревостанів (Canopy Base Height);
    • щільність запасу горючих матеріалів у наметі деревостанів (Canopy Bulk Density).

Рис. 2. Растрові шари, що застосовуються для моделювання природних пожеж на ландшафтному рівні

Крім характеристики запасів горючих матеріалів у кожну модель закладено характеристики поширення пожежі залежно від умов погоди, яка визначає силу й напрям вітру, а також вологість горючих матеріалів. Перед початком моделювання кожна модель оцінюється за низкою параметрів, які визначають поведінку пожеж залежно від швидкості вітру, вологості горючих матеріалів тощо (рис. 3).

Рис. 3. Розрахунок прогнозованої швидкості поширення (ліворуч) і довжини полум’я (праворуч) пожежі для моделі горючих матеріалів GS 1 залежно від різного рівня вологості трав’яної рослинності в програмі BahavePlus

Підбір моделей горючих матеріалів відноситься до найвідповідальніших етапів дослідження. Він дозволяє відкалібрувати алгоритм прогнозування розвитку пожеж таким чином, щоб у результаті були відтворені історичні пожежі (рис. 4). Контролем виступають контури згарищ, а також їхня площа. Моделювання верхових пожеж є окремим завданням, яке теж вирішується на підставі аналізу поведінки пожеж на лісових територіях (рис. 4). Тут ключове значення має точність карт, що характеризують запаси горючих матеріалів у наметі деревостанів.

Рис. 4. Тип пожежі (1 – низова, 2 – пасивна, 3 – верхова) та довжина полум’я, змодельовані в системі FlamMap

Результатом моделювання виступає карта ймовірності розвитку пожеж (див. рис. 1). На рівні пікселя цей показник оцінюється за відношенням кількості разів, коли він «вигорів» під час моделювання, до загальної кількості змодельованих пожеж. Як правило, для побудови достовірної карти ймовірності вигорання територій необхідно змоделювати десятки, а іноді й сотні тисяч пожеж. Принципове завдання, яке необхідно вирішити під час моделювання, полягає в тому, що просторовий розподіл і контури пожеж повинні максимально узгоджуватися з параметрами реальних історичних пожеж (рис. 5).

Рис. 5. Порівняння периметрів історичних (білий колір) та окремих змодельованих пожеж (червоний колір)

Викладені методичні ідеї лягли в основу оцінювання ризиків природних пожеж територій, забруднених радіонуклідами після аварії на Чорнобильській АЕС. Одержані результати моделювання особливо цінні для обґрунтування ефективних стратегій управління пожежним режимами територій. Одне з відносно простих завдань, що вирішується на основі карти просторового розподілу ймовірностей розвитку пожеж, є оптимізація мережі протипожежних розривів із урахуванням наявного забруднення територій та можливих ризиків повторного їхнього викиду внаслідок пожеж. Одержані результати також можуть застосовуватися для багатьох інших задач, серед яких, наприклад, розробка статистичної моделі прогнозування ризиків пожеж залежно від умов погоди.

З деталями виконаного моделювання можна ознайомитися в публікації:

Ager, A. A., Lasko, R., Myroniuk, V., Zibtsev, S., Day, M. A., Usenia, U., Bogomolov, V., Kovalets, I, Evers, C. R. (2019). The wildfire problem in areas contaminated by the Chernobyl disaster. Science of the Total Environment, 696, 133954.