Прогноз антропогенной пожарной опасности растительности по данным спутниковых снимков юга Дальнего Востока России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данном исследовании проведен пространственно-временной анализ данных дистанционного мониторинга индивидуальных пожаров растительности с 2013 по 2023 гг. на основе спутниковых снимков MODIS и географических данных ресурса OpenStreetMap на территории субъектов юга Дальнего Востока России. Открытые тематические карты территории исследования представлены векторными слоями населенных пунктов и автомобильных дорог. Пространственные объекты карт разделены на 12 категорий, отобранных по численности жителей населенных пунктов (hamlet, village, town, city) и типу автомобильных дорог (unclassified, tertiary, secondary, primary, trunk). Для детерминированно-вероятностной методики прогноза появления пожаров растительности предложен алгоритм определения антропогенной нагрузки в заданные временные периоды пожароопасного сезона в кварталах лесничеств и участков нелесного фонда, расположенных на расстоянии вблизи автомобильных дорог до 12 км и населенных пунктов до 9 км. Выполнена декомпозиция полилинейных объектов автомобильных дорог в виде регулярной сети с разрешением 0.025 градусов в картографической проекции WSG84. Выделены населенные пункты и участки автомобильных дорог для проведения лесоохранных мероприятий федеральными и муниципальными организациями на территории Еврейской автономной области. Наибольшая протяженность дорог с высокой пожарной опасностью наблюдается в Ленинском и Октябрьском районах в апреле и октябре, наиболее высокая пожарная опасность фиксируется вблизи населенного пункта Екатерино-Никольское. Верификация методики выполнялась на примере пожароопасного сезона 2023 года, выявлена удовлетворительная зависимость появления пожаров растительности на выделенных участках протяженностью до 9 км.

Об авторах

В. А. Глаголев

Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: glagolev-jar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1424-552X
Россия, ул. Шолом-Алейхема 4, г. Биробиджан, 679016

Список литературы

  1. Андреев Ю.А., Ларченко Г.Ф. Социально-психологические аспекты рекреационных посещений леса и возникновение пожаров // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИ ПОМ-лесхоз, 1987. С. 251–263.
  2. Глаголев В.А., Коган Р.М. Система пожарного мониторинга лесных участков Еврейской автономной области // Технологии техносферной безопасности. 2015. Вып. 5 (63). С. 104–112. URL: http://ipb.mos.ru/ttb/2015-5/2015-5.html (дата обращения: 14.10.2024).
  3. Егармин П.А. Система детальной оценки пожарной опасности лесной территории: автореф. дис. … канд. техн. наук. Красноярск, 2005. 21 с.
  4. Информационная система дистанционного мониторинга Федерального агентства лесного хозяйства. URL: https://pushkino.aviales.ru/main_pages/index.shtml (дата обращения: 14.10.2024).
  5. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Прогноз возникновения лесных пожаров и их экологических последствий. Новосибирск: СО РАН, 2009. 301 с.
  6. Подольская А.С., Ершов Д.В., Шуляк П.П. Применение метода оценки вероятности возникновения лесных пожаров в ИСДМ-Рослесхоз // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8, № 1. С. 118–126.
  7. Рекомендации по лесопожарной профилактике и тушению лесных пожаров в зоне наземной охраны лесов Дальнего Востока / М.А. Шешуков, И.З. Найкруг, И.И. Перевеитайло, Е.Е. Дунда. Хабаровск: ДальНИИЛХ, 1983. 44 с.
  8. Фильков А.И. Детерминированно-вероятностная система прогноза лесной пожарной опасности: автореф. дис. … канд. физ.-мат. наук. Томск, 2005. 24 с.
  9. Geofabric Download Server OpenStreetMap. URL: https://download.geofabrik.de/russia.html (дата обращения: 14.10.2024).
  10. Venter O., Sanderson E.W., Magrach A., Allan J.R., Beher J., Jones K.R., ... & Watson J.E. Global terrestrial Human Footprint maps for 1993 and 2009 // Scientific data. 2016. N 3 (1). P. 1–10.
  11. Zubareva A.M., Glagolev V.A., Grigorieva E.A. Characteristics of the spatial and temporal distribution of fire regime in one of the most fire prone region of the Russian Far East Geography // Environment and Sustainability. 2021. Vol. 14, N 2. P. 74–82.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Глаголев В.А., 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».