ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕРМАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ: МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ

Лесные пожары представляют собой одну из наиболее значимых глобальных экологических угроз XXI века, особенно в контексте ускоряющихся климатических изменений. За последние десятилетия увеличение частоты, площади и интенсивности пожаров стало серьезным вызовом для лесных экосистем, экономик и сообществ по всему миру [2, с. 45]. Только в 2020 году, согласно данным NASA, около 10 миллионов акров земли было уничтожено пожарами только в Соединенных Штатах, что стало рекордным показателем для современного периода.

Оценка риска пожаров и их распространения является важным шагом в предотвращении катастрофических последствий. Эта задача становится особенно критической в условиях увеличивающихся температур и изменений в режиме осадков, вызванных глобальным потеплением. По данным Межправительственной группы экспертов по изменению климата, рост средней глобальной температуры на 1°C с начала XX века уже привел к увеличению продолжительности пожароопасных сезонов на 19% в некоторых регионах [4, с. 5702]. В этом контексте разработка методов раннего предупреждения и оценки риска пожаров становится приоритетной задачей для государственных органов, лесных хозяйств и международных организаций.

Цель данной статьи – провести анализ международного опыта использования термальных данных для оценки риска лесных пожаров и моделирования их распространения. В статье будут рассмотрены ключевые достижения в этой области, а также обсуждены существующие вызовы и ограничения, связанные с использованием спутниковых данных в разных частях мира.

Основой термальных данных является способность спутников фиксировать инфракрасное излучение, испускаемое земной поверхностью. При горении температура может превышать 300°C, что существенно отличается от естественной температуры окружающих лесов или других растительных сообществ. Тепловое излучение измеряется в определенных диапазонах инфракрасного спектра, где фиксируются различия между горячими и холодными объектами. В спутниках MODIS данные собираются с разрешением в несколько спектральных диапазонов, что позволяет идентифицировать термальные аномалии даже в условиях при ночных съемках [5, с. 210].

Ключевым параметром, который измеряется с помощью термальных данных, является Fire Radiative Power (FRP) — показатель мощности излучения, исходящего от пожара. Этот параметр позволяет оценить интенсивность горения и прогнозировать его дальнейшее распространение. FRP, измеряемый с помощью спутников VIIRS и MODIS, активно используется для анализа крупных пожаров, таких как те, что произошли в Калифорнии в 2020 году и охватили более 1 миллиона акров [3, с. 211].

Одним из главных преимуществ термальных данных является их высокая оперативность. Спутники MODIS и VIIRS предоставляют данные ежедневно, что позволяет следить за динамикой пожаров практически в реальном времени. Это особенно важно для оперативных служб, которым необходимо быстро реагировать на изменяющуюся обстановку. Спутники могут фиксировать термальные аномалии в труднодоступных или удаленных регионах, где традиционные методы мониторинга либо невозможны, либо требуют значительных ресурсов.

На сегодняшний день существует несколько моделей, основанных на термальных данных, которые используются для прогнозирования риска пожаров и их распространения. Одна из наиболее известных — это Fire Weather Index (FWI), который учитывает погодные условия, такие как температура воздуха, влажность, скорость ветра и осадки, в сочетании с термальными данными для оценки пожароопасности. В странах, подверженных частым лесным пожарам, таких как Канада, эта модель является основой для ежедневной оценки пожароопасности на основе данных спутников MODIS и VIIRS [1].

Кроме того, используются модели, интегрирующие данные о температуре поверхности и индексах вегетации, таких как NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Например, в тропических лесах Амазонии, где влажность растительности играет ключевую роль в предотвращении пожаров, спутниковые данные помогают определить, какие участки подвержены риску в условиях засухи. Аналогичные подходы применяются в Северной Америке и Австралии, где моделирование на основе термальных данных позволяет выявлять регионы с высоким риском в период пожароопасного сезона.

Моделирование распространения пожаров — ключевой элемент в управлении пожарными рисками. Прогнозирование того, как огонь будет двигаться, является критически важным шагом для минимизации ущерба, а также для координации противопожарных операций и эвакуации населения. Лесные пожары могут распространяться с огромной скоростью, особенно в условиях ветра и сухой погоды, что делает оперативное и точное моделирование необходимым для предотвращения крупных катастроф. Модели распространяются на территории с различными характеристиками растительности и топографии, и использование современных технологий значительно увеличивает их точность.

Современные модели, используемые для прогнозирования распространения пожаров, включают разнообразные подходы, многие из которых основываются на интеграции термальных данных. Одной из таких моделей является FARSITE (Fire Area Simulator), которая была разработана в США и на протяжении многих лет активно применяется для прогнозирования поведения огня. FARSITE использует информацию о рельефе, погодных условиях, а также данных о топливной нагрузке (состояние и количество растительности, доступной для горения).

Использование термальных данных для оценки риска лесных пожаров и моделирования их распространения является важным элементом в борьбе с глобальными экологическими проблемами. Международный опыт показывает, что эти данные играют ключевую роль в мониторинге пожаров и раннем предупреждении о них. Спутники, такие как MODIS, VIIRS и Sentinel-3, предоставляют оперативные и точные данные, что позволяет значительно улучшить координацию противопожарных действий, особенно в удаленных и труднодоступных регионах.