Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
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