ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. №3. С. 91-98

Региональная оптимизация параметров прогнозной модели природных пожаров и оперативное моделирование динамики их развития с использованием данных спутниковых наблюдений

С.А. Хвостиков 1, И.В. Балашов 2, С.А. Барталев 2, В.Ю. Ефремов 2, Е.А. Лупян 2
1 Институт космических исследований РАН Московский Государственный Институт электроники и математики НИУ ВШЭ, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32 109028 Москва, Б. Трехсвятительский пер., д. 3
2 Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32
В статье описан метод и результаты региональной оптимизации параметров канадской прогнозной модели динамики природных пожаров CFFBPS применительно к условиям России. Оптимизация модели выполнена с использованием репрезентативной опорной выборки реальных пожаров, действовавших на территории России, фактическая информация о ежедневной динамике которых была получена по результатам обработки данных спутникового радиометра MODIS. Оценка точности результатов моделирования выполнялась для выборки, включавшей более 40000 пожаров, действовавших на территории России в период 2007-2011 годов, на основе сравнительного критерия близости модельной и фактической динамики развития пожаров. В результате оптимизации были получены значения параметров модели, позволившие существенно повысить точность моделирования динамики пожаров. Оптимизированная модель была положена в основу разработки в составе Информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров (ИСДМ-Рослесхоз) блока прогноза динамики очагов горения, обеспечивающего возможность интерактивной модификации ряда ключевых параметров пожаров и моделирование их развития с использованием web-интерфейса.
Ключевые слова: лесные пожары, моделирование динамики, оптимизация, дистанционное зондирование
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Котельников Р.В., Лупян Е.А., Щетинский В.Е. Основные возможности и структура информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ Рослесхоз) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли их космоса, 2010. Т.7. № 2. С.97-105.
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т.8. № 4. С.285-302.
  3. Барталев С.А., Егоров В.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Стыценко Ф.В., Флитман Е.В. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2012. Т.9. №2. С.9-26.
  4. Гришин А.М. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними // Новосибирск: Наука, 1992, 406 с.
  5. Доррер Г.А., Коморовский В.С., Якимов С.П. Оценка и прогнозирование динамики крупных лесных пожаров // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал, 2011. Вып. 2 (36). 16 с.
  6. Ефремов В.Ю., Балашов И.В., Котельников Р.В., Лупян Е.А., Мазуров А.А., Прошин А.А., Толпин В.А., Уваров И.А., Флитман Е.В. Объединенный картографический интерфейс для работы с данными ИСДМ-Рослесхоз // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т.8. № 3. С.129-139.
  7. Justice, C. et al. MODIS Fire Products Algorithm Technical Background Document. Version 2.3 //2006. http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod14.pdf
  8. Finney M. A. FARSITE: Fire Area Simulator-model development and evaluation. // Res. Pap. RMRSRP-4 1998. Fort Collins, CO: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. 47 p.
  9. Forestry Canada Fire Danger Group. Development and structure of the Canadian Forest Fire Behavior Prediction System. // Inf. Rep. ST-X-3, 1992. For. Can., Ottawa, Ont.
  10. Mebane W.R.Jr., Sekhon J.S. Genetic optimization using derivatives: the rgenoud package for R. // Journal of Statistical Software, 2011. Volume 42, Issue 11, pages 1-26.
  11. Reuter H.I, Nelson A., Jarvis A. An evaluation of void filling interpolation methods for SRTM data. // International Journal of Geographic Information Science, 2007. Volume 21, Issue 9, pages 983-1008.
  12. Tymstra C., Bryce R., Wotton B., Armitage O. Development and Structure of Prometheus: The Canadian Wildland Fire Growth Simulation Model. // Natural Resources of Canada, Canadian Forest Service, 2010. Northern Forest Center, Edmonton, AB