УДК 630*551.509(571.61/62)
Методика автоматизированного прогноза пожарной опасности Приамурья и оценка ее эффективности
Р. М. Коган*, Г. В. Соколова**, В. А. Глаголев*
Разработана и оценена методика краткосрочного автоматизированного прогноза пожарной опасности на основе метеорологических данных (на примере российской части Среднего Приамурья), описано составление с помощью этой методики долгосрочных прогнозов с учетом климата, инерции, гарантии и аналога.
Разработка оперативных методов прогнозирования пожаров растительности является одной из глобальных проблем в общем комплексе обеспечения безопасности территории [3]. Например, на российском Дальнем Востоке ежегодно происходит большое число пожаров (растительных и торфяных), которые являются причиной значительных изменений в биогеоценозах, а также атмосфере и гидросфере вследствие эмиссии газов и аэрозольных частиц [18]. Физической основой всех методик расчета природной пожарной опасности является представление о "пожарной зрелости" растительности, т. е. таком ее состоянии, при котором могут происходить воспламенение и распространение горения [5], определяемые влаго-емкостью растительных горючих материалов и такими метеорологическими параметрами среды, как температура, влажность, скорость ветра [4, 10, 11]. Метод оценки и прогнозирования пожарной опасности с использованием метеорологических данных был предложен В. Г. Нестеровым [11] в виде эмпирических уравнений для расчета комплексного числа Нестерова (КЧ), на основе которого определяются комплексный метеорологический показатель (КП) и соответствующий ему класс пожарной опасности (КПО):
я КЧ = Т(Т - т), (1)
КП = ^ Т(Т - т) для "сухих" дней (при X < 3,00 мм/сут), (2) 1
КП = КЧ = Т(Т - т) для "мокрых" дней (при X > 3,00 мм/сут). (3)
Здесь Т — дневная температура воздуха, °С; т — дневная температура точки росы, °С; п — число "сухих" дней; X — суточный объем осадков,
мм/сут.
* Институт комплексного анализа региональных проблем Дальневосточного отделения Российской академии наук.
** Институт водных и экологических проблем Дальневосточного отделения Российской академии наук.
Многочисленные варианты расчета комплексного числа Нестерова, разработанные на основе уравнения (1), состоят из оснований, учитывающих факторы высыхания растительных горючих материалов, и поправок на их увлажнение. Основания различаются учетом разных метеорологических величин и их сочетаний. Показателями увлажнения могут являться количество осадков, их временное распределение, интенсивность, продолжительность и т. д. Предложены варианты с учетом скорости переноса воздушных масс [14]. Работы выполнены в основном в России для Западной и Восточной Сибири и в США для лесных районов [22]. Достоинствами этих методов являются простота расчетов и возможность использования доступных баз данных ([6, 20] и др.). Анализ их недостатков приведен в работе [19], но к ним еще следует добавить "ручной счет", отсутствие (во многих случаях) доказательств достоверности прогностической вероятности и обоснования выбора оптимальных для данной территории расчетных уравнений. Кроме того, некоторые методики требуют применения данных, отсутствующих в метеорологических прогнозах, а предложенные уравнения для их расчета значительно снижают точность оценки КЧ [15, 16]. Поэтому нами предпринята попытка разработки непрерывных автоматизированных качественных и количественных прогнозов пожарной опасности на основе методических указаний [8] с использованием метеорологических баз данных, выбором расчетных уравнений на основе коэффициентов детерминации и оптимизацией алгоритмов по принципу наибольшего совпадения расчетных и прогнозируемых классов опасности.
Для этого создана информационная система, содержащая базу метеорологических данных из массивов метеорологических величин: ежедневных, за "сухие", "мокрые", г-й и (г + 1)-й, г-й и (г + 2)-й, г-й и (г + 3)-й дни за период с 1960 по 2004 г. на метеостанциях, расположенных в Среднем Приамурье и на пограничных с ним территориях (Биробиджан, Хабаровск, Комсомольск-на-Амуре, Кукан, Побединское, Тырма), и в период 1997— 2004 гг. на метеостанциях на территории Еврейской автономной области (Облучье, Смидовичи, Ленинское, Екатерино-Никольское). Здесь г, г + 1, г + 2, г + 3 — индексы текущего и последующих дней.
В качестве параметров в разработанной информационной системе используются фактические метеорологические данные: дневная температура воздуха (Т), дневная температура точки росы (т), количество осадков (X), показатели пожарной опасности: рассчитанные по различным основаниям и поправочным коэффициентам КЧ, КП и КПО с учетом местной шкалы, разработанной для условий Дальнего Востока [12, 21].
Показатели пожарной опасности могут быть статическими или динамически изменяться для некоторых параметров по расчетным формулам (рис. 1). Каждый файл в базе данных хранит информацию о годах, указанных в его имени. Был разработан итоговый файл, хранящий информацию о температурах, комплексных числах Нестерова, а также коэффициенты уравнений, полученных при использовании стандартного пакета программ Ехсе1 для каждого месяца пожароопасного сезона каждой метеостанции.
Краткосрочный (трехдневный) прогноз разработан на основе анализа зависимости КЧ от дневной температуры при использовании различных оснований и поправочных коэффициентов, предложенных для модификации уравнения В. Г. Нестерова [19].
Рис. 1. Расчет комплексных чисел (КЧ), комплексных метеорологических показателей (КП) и классов пожарной опасности (КПО).
Т — дневная температура, °С; т — дневная точка росы, °С; X—суточное количество осадков, мм; индекс г — фактические величины, гф — проверенное фактическое значение.
При нулевых или небольших отрицательных значениях температуры воздуха, которые могут наблюдаться в начале и конце пожароопасного сезона, в расчетах КП учитывались следующие рекомендации из [12]:
КП, = 50 ед. + КП, - 1 при Т1 < 5°С и Х1 <3 мм/суш, (4)
КП, = 0 ед. при Т1 < 5°С и Х1 > 3 мм/сут, (5)
где г, г - 1 — индексы текущего и предыдущего дня соответственно.
Выведены прогностические уравнения (линейные, параболические, логарифмические) для трех метеостанций (Биробиджан, Средний Ургал, Хабаровск) для каждого месяца пожароопасного сезона (апрель — октябрь), проведен их отбор на основе значений коэффициентов детерминации.
Ежемесячные диаграммы зависимости КЧ от температуры имели наибольший коэффициент детерминации в случае использования комплексного числа В. Г. Нестерова (уравнение (1)) [11] и распределения точек по параболической кривой (в отличие от прямолинейной и логарифмической зависимостей):
КП = КЧ = С0 + С1Т + С2 Т2, (6)
где Со, С1, С2 — коэффициенты уравнения для данного месяца на территории, относящейся к определенной метеостанции (табл. 1).
Наибольшие значения коэффициентов детерминации (0,85—0,88) получены для наиболее пожароопасных месяцев (апрель, май и октябрь), а наименьшие (0,56—0,58) — для менее пожароопасных (август и сентябрь).
Общая схема автоматизированного краткосрочного прогноза показателей пожарной опасности представлена на рис. 2. Для расчета изменения КП использовалась синоптическая градация осадков, принятая в [13]. Для этого формализованы синоптические термины интенсивности осадков, которым соответствуют изменения КП (табл. 2). В связи с тем, что в прогно-
Таблица 1
Коэффициенты корреляционного уравнения (6)
Метеостанция
Месяц С0 С1 С2 К2 К
IV 13,96 1,5139 0,0043 0,78 0,88
V 10,32 1,6341 0,0055 0,74 0,86
VI 5,090 1,4900 0,0014 0,70 0,83
VII 2,550 1,3716 0,0020 0,77 0,87
VIII 27,180 0,2164 0,5823 0,58 0,76
IX 14,490 0,9799 0,0028 0,51 0,71
X 15,41 1,3528 -0,0034 0,73 0,85
IV 5,9252 8,1309 0,5631 0,83 0,91
V 8,1902 8,8027 0,3518 0,67 0,81
VI 19,838 1,6091 0,3716 0,45 0,67
VII -10,317 -3,5612 0,5312 0,46 0,68
VIII 198,53 -14,794 0,6258 0,37 0,61
IX -22,764 13,916 -0,1151 0,28 0,52
X -2,0057 11,396 0,1804 0,78 0,88
IV 41,4 1,67 0,78 0,92 0,96
V 16,3 9,01 0,39 0,77 0,88
VI 283,3 -15,8 0,76 0,48 0,69
VII 292,6 -26,9 1,0 0,37 0,61
VIII -93,7 8,7 0,20 0,52 0,72
IX 34,1 5,03 0,17 0,38 0,62
X 40,9 2,24 0,59 0,85 0,92
Биробиджан
Хабаровск
Средний Ургал
зе погоды общего пользования дневная температура дается в интервалах, при расчетах КЧ (КП) использовалось среднее ее значение согласно указаниям [8]. По мере поступления оперативных данных о температуре воздуха, точке росы и осадках предусмотрен перерасчет показателей пожарной опасности с заменой прогностических значений метеорологических величин на фактические. В результате получен скользящий ежедневный автоматизированный выпуск краткосрочных прогнозов в течение всего пожароопасного сезона. Алгоритм оптимизирован по совпадению прогностических и фактических значений КПО.
По разработанной методике составлены проверочные прогнозы в течение пожароопасного сезона 2004 г. в Среднем Приамурье (метеостанции Биробиджан, Хабаровск). За фактическую пожароопасность, по которой оценивался прогноз пожарной опасности, принимались значения комплексного числа Нестерова (уравнение (1)). Оценка эффективности методики выполнена на примере особо опасных сухих дней. На каждый день прогноза рассчитана своя допустимая погрешность прогноза 5доп. Оценочные параметры рассчитывались по [1, 9] (пример приведен в табл. 3). Они позволяют считать разработанную методику удовлетворительной согласно существующим критериям прогнозирования гидрометеорологических явлений на 3—5 дней [13].
Краткосрочные прогнозы пожарной опасности, рассчитываемые по трем метеорологическим величинам (Т, т, X) из базы данных и оперативным данным текущего дня ("идеальные" прогнозы), позволяют оценить фактическую пожароопасную обстановку и дать прогноз ожидаемого со-
Рис. 2. Схема краткосрочного прогноза показателей пожарной опасности.
г — прогнозируемые величины; гф — фактические данные о дневной температуре Т, дневной точке росы т и суточных осадкахX; Тг+,. — средняя прогнозируемая температура воздуха на 1, 2 и 3-й день; ШТг + — прогнозируемая интенсивность осадков на 1, 2, 3-й день.
стояния только на трехдневн
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.