Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 89-100
Картирование лесных пожаров в совокупности с антропогенными объектами и лесными породами в окрестностях Восточно-Сибирской железной дороги
А.В. Базаров
1, 2 , Р.С. Сычев
1, 3 , А.С. Базарова
1 , О.В. Базарова
4 1 Институт физического материаловедения СО РАН, Улан-Удэ, Россия
2 Бурятская государственная сельскохозяйственная академия им. В.Р. Филиппова, Улан-Удэ, Россия
3 Рослесинфорг, Бурятский филиал, Улан-Удэ, Россия
4 Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, Улан-Удэ, Россия
Одобрена к печати: 27.09.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-89-100
Рассматривается применение результатов картографических методов в качестве данных для количественного анализа условий возникновения лесных пожаров. Построены векторные карты локаций лесных пожаров, населённых пунктов, сети автомобильных дорог, железной дороги на основе спутниковых снимков, цифровых карт и информационных систем, находящихся в открытом доступе. Участки лесных массивов с преобладающими лесными породами были картированы по геоданным спутникового сервиса коллективного пользования «Вега-Science». Векторные слои с точками очагов пожаров с 2011 по 2020 г. построены по данным информационной системы дистанционного мониторинга Федерального агентства лесного хозяйства «ИСДМ-Рослесхоз». Использование данных релевантных информационных систем даёт большое преимущество при организации геоинформационных слоёв на обширных территориях по сравнению с рутинной обработкой массивов спутниковых снимков. Методами геоинформационного анализа построены ряды данных по удалённости пожаров от объектов инфраструктуры и распределению пожаров по лесным породам. Проведён статистический анализ построенных рядов данных. Показано, что близость к инфраструктуре влияет на количество пожаров и что хвойные породы (сосна и лиственница) оказываются наиболее подверженными пожарам на исследуемой территории.
Ключевые слова: лесные пожары, картирование, «Вега-Science», ИСДМ-Рослесхоз, расстояние, железная дорога, автомобильные дороги, населённые пункты, статистика
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ (состояние и перспективы развития) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 5. № 2. С. 419–129.
- Барталев С. А., Ершов Д. В., Коровин Г. Н., Котельников Р. В., Лупян Е. А., Щетинский В. Е. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
- Берлянт А. М. Картография. М.: Аспект Пресс, 2002. 336 с.
- Гржибовский А. М. Типы данных, проверка распределения и описательная статистика // Экология человека. 2008. № 1. С. 52–58.
- Гржибовский А. М., Иванов С. В., Горбатова М. А. Описательная статистика с использованием пакетов статистических программ Statistica и SPSS: и проверка распределения // Наука и здравоохранение. 2016. № 1. С. 7–23.
- Гржибовский А. М., Унгуряну Т. Н., Данных А. Б. Анализ биомедицинских данных с использованием пакета статистических программ SPSS. Архангельск: Изд-во Северного гос. мед. ун-та, 2017. 296 с.
- ГОСТ 17.6.1.01-83. Охрана природы. Охрана и защита лесов. Термины и определения. Межгосударственный стандарт. 1985. 6 с.
- Ершов Д. В., Коровин Г. Н., Лупян Е. А., Мазуров А. А., Тащилин С. А. Российская система спутникового мониторинга лесных пожаров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2004. Т. 1. № 1. С. 47–57.
- Катаева Л. Ю. Решение задачи краткосрочного прогнозирования лесных пожаров на территории Нижегородской области // Наука и техника транспорта. 2007. № 4. С. 47–54.
- Матвейчук О. С. Мониторинг лесных пожаров // Проблемы техносферной безопасности. Воронеж: Ростовский гос. ун-т путей сообщения, 2019. С. 104–108.
- Петров В. В. Жизнь леса и человека. М.: Наука, 1985. 132 с.
- Саттон Т., Дассау О., Саттон М. Пространственный анализ векторных данных: построение буферов // Краткое введение в ГИС: пер. с англ. А. Еськова. Бишо, ЮАР, 2009. Ч. 9. С. 87–93.
- Akay A. E., Wing M. G., Zengin M., Kose O. Determination of fire-access zones along road networks in fire-sensitive forests // J. Forestry Research. 2017. V. 28. No. 3. P. 557–564. DOI: 10.1007/s11676-016-0283-5.
- Badia-Perpinyà A., Pallares-Barbera M. Spatial distribution of ignitions in Mediterranean periurban and rural areas: The case of Catalonia // Intern. J. Wildland Fire. 2006. V. 15. No. 2. P. 187–196. DOI: 10.1071/WF04008.
- Bistinas I., Oom D., Sá A. C. L., Harrison S. P., Prentice I. C., Pereira J. M. C. Relationships between human population density and burned area at continental and global scales // PLoS One. 2013. V. 8. No. 12. P. 1–12. DOI: 10.1371/journal.pone.0081188.
- Castillo Soto M. E. The identification and assessment of areas at risk of forest fire using fuzzy methodology // Applied Geography. 2012. V. 35. No. 1–2. P. 199–207. DOI: 10.1016/j.apgeog.2012.07.001.
- Chuvieco E., Salas J. Mapping the spatial distribution of forest fire danger using GIS // Intern. J. Geographical Information Systems. 1996. V. 10. No. 3. P. 333–345. DOI: 10.1080/02693799608902082.
- Pereira M. G., Aranha J., Amraoui M. Land cover fire proneness in Europe // Forest Systems. 2014. V. 23. No. 3. P. 598–610. DOI: 10.5424/fs/2014233-06115.
- Szczygieł R., Piwnicki J., Kwiatkowski M. Zagrożenie pożarowe lasu od transportu kolejowego i ocena efektywności pasów przeciwpożarowych // Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza. 2014. No. 34. P. 65–77. DOI: 10.12845/bitp.34.2.2014.6.