Исследователи определили самые пожароопасные участки в лесничестве вблизи Байкала

Опубликовано: 19.10.2020

Ученые Томского политехнического университета разрабатывают систему для прогнозирования вероятности возникновения лесных пожаров. На примере Гильбиринского лесничества в бассейне озера Байкал они создали карту территории, на которой выделили участки леса, где вероятность возникновения пожара наиболее высока из-за лесорастительных условий самой территории.


«С лесными пожарами как можно бороться? Либо их прогнозировать, предупреждать и локализовать на минимальной площади, либо тушить уже большие очаги пожара. Мы считаем, что прогнозирование — это самый оптимальный путь. Он менее затратный и наиболее безопасный для людей, занятых в тушении, — говорит руководитель проекта, доцент Научно-образовательного центра И.Н. Бутакова ТПУ Николай Барановский. — Говоря о прогнозе возникновения пожара в лесу, нужно учитывать несколько важных аспектов. Во-первых, на возникновение и распространение пожара влияют особенности самой территории: что здесь находится, какие деревья, травы и так далее. Во-вторых, метеорологические условия: жара, ветер, грозовая активность на территории. В-третьих, конечно, влияет активность человека: работа предприятий, банальные костры в лесу».

Все эти факторы, уверены ученые, можно прогнозировать. И ученые Томского политеха вместе с коллегами из российских вузов и институтов работают над такой геоинформационной системой прогнозирования, которая все бы их учитывала. Один из них — антропогенную нагрузку — они уже отработали. Ученые разработали математические модели оценки влияния деятельности человека на лесную территорию.

Они брали в расчет три типа объектов — точечные, линейные и площадные. К точечным, например, отнесли кемпинги, населенные пункты, а к линейным — дороги. На таких территориях антропогенная нагрузка распределяется по-разному и в разной степени влияет на вероятность появления пожара. Все зависит от размера объекта — чем больше объект, тем выше потенциальная нагрузка на территорию.

Следующий фактор — предрасположенность самой территории к возникновению пожара — ученые исследовали на примере Гильбиринского лесничества. Оно имеет площадь около 270 км2 и расположено между Байкалом и Улан-Удэ, в природоохранной зоне.

«Значение Байкала для всей планеты колоссально, это удивительная природная зона. И каждое лето бассейн озера страдает от лесных пожаров, — говорит Николай Барановский. — Ориентироваться в прогнозе пожаров только на их статистику, то есть где были пожары в прошлый сезон, бессмысленно. Потому что могут быть, например, резкие погодные изменения, таких погодных условий просто могло не быть в прошлые годы, и статистика их не учитывает. Именно поэтому мы предлагаем опираться на другие данные». 

Оценить предрасположенность лесничества к пожарам ученым помогали снимки со спутника Landsat-8. С их помощью они выделили однородные участки и классифицировали их: определили, где находятся водные объекты, травы, болота, лиственный лес, старый хвойный лес.

«В итоге мы отфильтровали сначала дороги — там нет лесного горючего материала, затем болота, водные объекты, дальше молодой лес, и остался старый сухой лес. Это самый опасный участок по характеристикам. Причем именно хвойный лес, не лиственный. Это связано с физическими характеристиками лесного горючего материала», — поясняет исследователь.

На карте самые опасные участки были выделены красным, наименее опасные — синим.

«Мы уже умеем оценивать предрасположенность территории к возникновению пожаров и вероятность, связанную с влиянием человека. Сейчас наши коллеги занимаются оценкой вероятности, связанной с грозовой активностью. Когда эти факторы соберутся в одну систему, по ней можно будет делать краткосрочный прогноз пожароопасной обстановки. То есть где конкретно с наибольшей вероятностью при данных погодных условиях, при данной грозовой активности и антропогенной обстановке возникнет лесной пожар. Речь идет именно о краткосрочном прогнозе, так как он наиболее точный. Именно на его основе можно принимать меры по усилению внимания к конкретным территориям», — говорит ученый.

Проект был поддержан Российским фондом фундаментальных исследований. Завершить исследования по этому проекту ученые планируют к 2021 году. Следующим этапом станет практическая реализация геоинформационной системы.

Фото: greenpeace.ru