Бобков А.А. 1),  Намятов В.А. 2), Цепелев В.Ю. 3)

Разработка методики прогнозирование пожароопасных геокомплексов
на территории России

1) Санкт-Петербургский государственный университет, факультет географии и геоэкологии
2) ООО «Сканэкс», г.Москва
3) Санкт-Петербургский Гидрометеоцентр

Введение. Прогноз пожароопасности является одним из сложнейших, разрабатываемых Гидрометеорологическими службами Российской Федерации. Основой для составления таких прогнозов, заблаговременностью, как правило, на месяц или сезон вперед, являются прогнозы температуры и осадков на эти сроки, составляемые региональными Центрами Погоды. Основным недостатком всех существующих методик прогноза пожароопасности с большой заблаговременностью является невозможность точной географической локализации районов с повышенной вероятностью возникновения пожаров  невозможность формулировки прогнозов в вероятностной форме и отсутствие вероятностных методов прогноза.
Опыт показывает, что использование только метеорологических параметров, поименованных выше, для прогноза условий возникновения пожаров недостаточно. Для повышения эффективности прогноза пожароопасности необходимо дополнительно (и достоверно) учитывать такие важнейшие факторы среды, как влагозапас в почве и состояние растительного покрова, которые в значительной мере определяются местными ландшафтными особенностями территории, прежде всего формой рельефа, водно- и теплофизическими свойствами почв, характером лесной подстилки, дренируемостью, и т.п.
Таким образом, прогноз пожароопасности должен быть более успешным, если в процедуре прогноза учтены как ландшафтные  (геоморфологические, почвенные, растительные и водно-тепловые), так и климатические показатели (долгосрочный прогноз температуры воздуха и осадков).
Постановка задачи исследования.  Смысл данного исследования состоит в том, что оно направлено на разработку механизмов формирования водного и теплового балансов территорий с учетом местных особенностей ландшафтов для определения очагов повышенной вероятности возникновения пожароопасности в конкретные периоды времени с заблаговременностью, которую могут обеспечить гидрометеорологические службы, в чьем ведении находится составление региональных метеорологических  прогнозов с заблаговременностью месяц и сезон. В основу разработки методики прогнозирования пожароопасных геокомплексов кладется идея о том, что формирование мезоклимата территории зависит от форм  атмосферной циркуляции с вытекающим отсюда характером погоды: сухой-влажной, жаркой-холодной, что отражается в почвенно-флористических свойствах подстилающей поверхности. Используя методику прогноза аномалий температуры и осадков на месяц и сезон, и зная водно-тепловые условия региона, можно осуществлять мониторинг пожароопасности с акцентом на предпосылки возникновения пожароопасных ситуаций.
Подходы к решению проблемы. Данные дистанционного зондирования Земли позволяют получать распределения  параметров, характеризующих свойства подстилающей поверхности (температуры, ареалы растительных сообществ и т.п.), а также фиксировать ряд аномальных явлений природы, в том числе пожаров. Анализ пространственного распределения очагов последних обнаруживает высокую степень корреляции их распространения с географической локализацией районов дефицита влаги и пониженным содержанием хлорофилла в растительном покрове, свойственных конкретному виду ландшафта.
При оценках водного режима территорий и расчетах поверхностного и подземного стоков необходим учет местных факторов их формирования. Это относится как к общим водно- и теплофизическим характеристикам подстилающей поверхности (которые описываются соответствующими уравнениями баланса влаги или тепла), так и к локальным свойствам геокомплексов: характеру рельефа, почво-грунтам, климатическим и гидрогеологическим параметрам, видовому составу растительности, древостою и т.д. Данный подход составляет основу ландшафтного районирования территории, что позволяет описать ее во всем ее многообразии.
Материалы исследования. Для достижения поставленной цели, авторы составляют базу данных, которая, по их мнению, должна быть достаточно многоуровенной и междисциплинарной, и включать эмпирические и теоретические материалы, в частности данные дистанционного зондирования в видимом и ИК диапазоне и индекс вегетации, определяемый по данным спутников проектов SeaWifs и Modis в диапазонах 410 – 550 нм с высоким пространственным разрешением.
Используются разработанные ранее работы по оценке засушливости территорий, долгосрочному прогнозу форм преобразования атмосферных процессов и метеорологического режима с привлечением спутниковой информации, моделированию водно-теплового режима, расчету микроклиматических характеристик отдельных геокомплексов, ландшафтному районированию, методам дешифрирования спутниковых снимков.
Результаты и их обсуждение. Учитывая многогранность проблемы, в данном контексте авторы затрагивают только один из аспектов ее решения, связанный с выделением очагов лесных пожаров по данным дистанционного зондирования (ДДЗ).
Основным требованием является оперативность получения данных и их обработка для последующего принятия решения. Произошедшее в последние 2-3 года качественное улучшение характеристик съемочных систем и накопленный опыт позволяет перевести решение данной задачи из научной категории в прикладную. Это не является утверждением абсолютной автоматизации данного процесса и не исключает роли человека. Алгоритмы, которые используются в рассматриваемых ниже классификациях, сводятся к сравнению измеренных значений с порогом и примерно однотипны у большинства авторов. Но пороговые значения, подчас субъективны, т.к. имеют сезонную и региональную (в основном широтную) зависимость. При использовании ДДЗ в прикладных целях основополагающее значение имеет дешифрирование спутниковых изображений, на которое влияют технология получения и передачи изображений; качественные и количественные характеристики ДДЗ; их пространственное разрешение; свойства атмосферы и подстилающей поверхности.
Наиболее чувствительным к высоким, порядка 1000 О К температурам, характерным для очагов огня на участке подстилающей поверхности, являются отраженные каналы частотного диапазона от 3 до 4 мкм. Результаты моделирования показывают, что теоретически пожар может проявляться через изменения радиационной температуры в этих каналах, даже если его площадь многократно, в сотни раз, меньше площади элемента разрешения радиометра. Такие спектральные диапазоны используются в ряде радиометров - MODIS (21 канал); AVHRR (3 канал); ASTER (9 канал); LANDSAT (7 канал).
В упрощенном варианте порядок дешифрирования очагов лесных пожаров должен состоять из подбора и получения ДДЗ на заданное время и необходимую территорию, географическую трансформацию в заданную проекцию, калибровку, выбора алгоритма расчета масок, в зависимости от типа ДДЗ, расчета масок лесных пожаров, оформление результатов и их анализ.
Под маскойпонимается одноразрядный массив, пространственно совмещенный с изображением, который используется для двоичной классификации точек изображения по какому-либо признаку. Все маски рассчитываются по простейшим локальным пороговым алгоритмам, поэтому получаемая с их помощью классификация довольно приблизительна и не должна использоваться в качестве основания для сильных выводов.
Формулы для расчетов построения маски пожаров обычно включают радиационные температуры, измеренные в диапазонах 3-4 (T1), 10-11 (T2) и 11-12 (T3) мкм, альбедо для первых двух каналов (A1,A2) и отражающую способность поверхности, которая определяется как альбедо, деленное на косинус зенитного угла Солнца (R1,R2).
Для расчета маски используется несколько разных комбинаций параметров. Результаты сравнения каждой из них со своим порогом логически объединяются по признаку "И" или по "ИЛИ".
Совокупность пяти порогов алгоритма обнаружения пожаров, ("T1-T2", "T2-T1",  "T2", "R1", "abs(R1-R2)"), называется группой  и являются постоянными, т.к. определяют условия съемки. В дальнейшем происходит сравнение вычисленных и пороговых значений которые зависят от сезона, времени суток и территории.
В отличие от ситуации с масками других типов, в случае обнаружения пожаров необходимо хранить больше одной конфигурации порогов обнаружения. Также необходимо иметь возможность выбора и редактирования параметров алгоритма обнаружения.
Опыт показывает достаточно высокую эффективность этой классификации. Но все же относиться к ней следует как к вероятностно-статистической. Возможны "ложные тревоги", и наибольшую опасность в этом отношении представляет зеркальное отражение солнечного излучения на реках и облаках. Однако, результатом борьбы с ложными тревогами может стать и пропуск реального пожара.
Изменения интенсивности излучения поверхности и, следовательно, ее радиационной температуры вызываются не только вариациями термодинамической температуры, но и изменениями интенсивности отраженного солнечного излучения, и атмосферными эффектами. Поэтому задача состоит в том, что бы опираясь в основном на аномальные повышения температуры канала Т1 для обнаружения пожара, с помощью остальных каналов отсечь ложные тревоги.
Решение о наличие пожара в данном элементе разрешения принимается при одновременном выполнении ряда условий:
Выражение (T1 – T2 > 10) является констатацией того факта, что оценки измеренной радиационной температуры для каждого элемента, отличаются друг от друга тем больше, чем выше интенсивность теплового излучения в заданной точке. Для повышения вероятности обнаружения пожара величину порога следует уменьшать. Относительно безопасное уменьшение возможно примерно до 7 О К, далее происходит быстрое нарастание вероятности ложной тревоги.
Условие (T1 > 318) – это опять-таки проверка аномальности, но уже по абсолютному значению этой температуры. Здесь следует отметить, что насыщение T1 происходит при температуре около 320 О K, т.е. этому значению температуры соответствует ноль показаний. Согласно некоторым публикациям насыщение этого канала может произойти при наличии в данном пикселе источника теплового излучения, линейные размеры которого составляют величину порядка 20 х 20 м2 при температуре 800 О К и 90 х 90 м2 при температуре 500 О К. Это дает представление о чувствительности условия. Установка значения выше 320 K практически лишена смысла. С целью повышения вероятности обнаружения возможно уменьшение этого значения в разумных пределах – на несколько градусов.
Следующее условие  (T2 > 270 K) предполагает, что если температура пиксела составляет величину меньшую –3 град. С, то источника теплового излучения в нем быть не может. Для летнего времени условие практически бесспорное. Основное назначение условия – режекции ложных тревог, например, исключение точек, в которых высокая радиационная температура связана с отражением прямого солнечного излучения от облаков. С этой точки зрения имеет смысл повышать значение порога, приближая его к минимальной термодинамической температуре поверхности в наблюдаемом районе.
Условие (R1 < 20) также должно отсекать ложные тревоги. Величину альбедо равную 20 и выше, измеренную по первому каналу, имеют пикселы, принадлежащие с практически 100-процентной гарантией к облачному покрову. Из-за большой вероятности того, что в светлое время суток отраженное от облаков солнечное излучение  способно давать существенный вклад в наблюдаемую температуру, необходимо исключать такие пикселы из результатов обнаружения.
Но практика показывает, что по величине альбедо, равной 20, удается отсеять только плотный слой облачности. Всю облачность, включая и одинокие, низко висящие над землей разреженные облака, отсеять, как правило, не удается. Некоторое уменьшение ложной тревоги может быть достигнуто при уменьшении значения порога примерно до 3. При дальнейшем снижении резко снижается и вероятность обнаружения.
Наконец последнее условие (abs(R1 – R2) > 2) также должно отсекать ложные тревоги, связанные с отраженным солнечным излучением. Смысл его прост: зеркальная поверхность имеет одинаковые значения альбедо в любом диапазоне, тогда как у естественного земного покрова они отличаются. Однако опасность заключается в участках с низким альбедо ("черных") – здесь и сами значения, и их разность могут оказаться меньше указанной величины даже в области пожара. Поэтому действия должны быть направлены на осторожное снижение порога. Ни в коем случае нельзя использовать это условие при плохой освещенности, т.е. в темное время суток. В этой ситуации данное условие нужно просто "отключить" (или установить значение порога равным 0.0 – это равносильно отключению).
Предполагается, что по совокупности атмосферных условий и условий освещения наиболее благоприятными для обнаружения пожаров должно быть время примерно от полудня и до полуночи. Для разных территорий наборы параметров будут отличаться для дневного и ночного времени и для разных сезонов.
Выбранные значения порогов относятся преимущественно к средним широтам и летнему времени. Под "летним временем" подразумевается отсутствие снежного покрова и положительные температуры у поверхности земли. Пример ниже иллюстрирует эти возможности на примере дешифрирования очагов пожаров по данным ИСЗ MODIS на территории республики Саха Якутия.

Рис.1. Результат выделения и дешифрирования очагов лесных пожаров на 03.07.02

Заключение. Хотя выделение очагов лесных пожаров имеет большую практическую ценность, но более важно спрогнозировать вероятность возникновения таких очагов с большой заблаговременностью. Путем эмпирических и модельных расчетов можно достаточно достоверно выделить  геокомплексы с пониженным содержанием влаги, что при соответствующих  гидроклиматических условиях должно способствовать формированию в теплый период года очагов повышенной пожароопасности за счет свойств среды. Успешное решение этой проблемы возможно только при комплексном оценивании свойств подстилающей поверхности, получаемыми различными эмпирическими методами. Определенное предпочтение среди них может отдаваться данным дистанционного зондирования, позволяющим за короткий срок покрыть большую площадь с высокой степенью детализации. Их применение ведет к составлению типовой ГИС-технологии для регистрации потенциально пожароопасных  ландшафтов и очагов пожаров. Использование же методов долгосрочного прогноза температуры и влажности позволяет создать вероятностную методику прогноза этих очагов.