Моделирование изменчивости характеристик пожаров на территории национального парка "Тункинский"

Введение. В настоящее время проблема лесных пожаров стала частью проблемы охраны окружающей природной среды. По масштабам разрушительного воздействия на леса огонь был и остается доминирующим среди всех природных и антропогенных факторов [3]. По данным Росстата, на территории Российской Федерации в 2014 г. зафиксировано 16,9 тыс. пожаров. Пройденная огнем площадь составила 3190,7 тыс. га, из которых около 50 % охватили территорию Сибири. На активно охраняемой территории РФ было зарегистрировано 13,5 тыс. пожаров площадью 655,3 тыс. га [7].

Лесные пожары являются естественными факторами природной среды, полное исключение огня как природного фактора невозможно. Вместе с тем допустить распространение очагов лесных пожаров на крупные территории нельзя. К катастрофическим лесным пожарам на охраняемых природных территориях следует отнести не только пожары на больших площадях, но и пожары в уникальных природных системах. Следствием катастрофических лесных пожаров являются полное прогорание почвенного слоя, потеря в результате пожара редких и эндемичных видов растений и животных [3].

Цель исследования: анализ динамики лесных пожаров за многолетний период в национальном парке «Тункинский», расположенном на территории Республики Бурятия; природных факторов, влияющих на различные показатели и характеризующих лесные пожары; методов их прогнозирования.

Результаты исследования

Многолетняя изменчивость характеристик лесных пожаров

Лесные пожары, возникающие на территории национального парка «Тункинский», в значительной степени влияют на животный и растительный мир системы. Между тем их назначение связано с сохранением уникальных биоресурсов территории.

Согласно статистическим данным ФГБУ «Национальный парк “Тункинский”», общее число пожаров за 2002–2016 гг. составило 465. Наибольшее количество возгораний зафиксировано в 2003 г. – 134, а минимальное отмечено в 2014 г. – 7 (2,72 %). Пройденная огнем площадь за анализируемый период времени составила 14 705,96 га (Годовой отчет директора национального парка «Тункинский» по состоянию на 01.01.2017 г.).

В результате пожаров снижаются водоохранные, защитные, рекреационные и другие функции леса, в угнетенном состоянии находят- ся редкие и находящиеся под угрозой исчезновения виды растений и животных.

Знание закономерностей изменчивости лесных пожаров позволяет предотвращать и своевременно ликвидировать лесные пожары и их последствия. При этом необходимо производить оценку рисков возникновения пожаров, выявлять наиболее опасные районы, граничащие с населенными пунктами и местами отдыха, прогнозировать развитие лесных пожаров и своевременно принимать меры по предупреждению их возникновения [1, 2].

В таблице 1 приведена многолетняя динамика частоты пожаров, относительных площадей пожаров и индексов горимости леса и дана их оценка для национального парка «Тункинский» по данным 1974–2016 гг. Из характеристик таблицы следует, что до 1988 г. горимость леса характеризуется оценками низкая и пониженная. Между тем начиная с 1989 г. наблюдается возрастание горимости лесов, которая достигла высокого индекса в 1996–2002 гг. При этом площадь, пораженная огнем, оказалась наиболее значительной. За период 2003–2016 гг. оценка горимости постепенно снижается (от средней до пониженной) [4].

Многолетняя динамика фактической горимости леса и ее оценка для национального парка «Тункинский»

Период	Частота пожаров (Ч)		Относительная площадь пожаров		Индекс горимости
	пожары/ 100 тыс. га за сезон	Оценка	га/100 тыс. га за сезон	Оценка	км/100 тыс. га за сезон	Оценка
1974–1980	1,2	Пониженная	4,1	Низкая	0,7	Низкая
1981–1988	0,5	Низкая	1,8	Низкая	0,3	Низкая
1989–1995	2,2	Средняя	84	Средняя	4,1	Средняя
1996–2002	7,1	Повышенная	394	Повышенная	15,9	Высокая
2003–2009	2,7	Средняя	93	Повышенная	4,8	Средняя
2009–2015	1	Пониженная	29	Пониженная	1,6	Пониженная

Хотя показатель горимости за последнее десятилетие уменьшается, период 2003–2009 гг. характеризуется повышенной оценкой относительной площади пожаров.

Рассматривая динамику лесных пожаров в национальном парке «Тункинский» за многолетний период, нетрудно обнаружить волнообразные изменения количества возгораний. Соглас- но скользящей средней с усреднением 5 лет (рис. 1) можно выделить два основных цикла, характеризующие количество пожаров: 1975– 1985 и 1986–2014 гг.

Близкий результат к волнообразной кривой, полученной по скользящей средней с усреднением 5 лет, определен с помощью полиномиальной зависимости:

У =8∙10 ~⁵t⁵ + 0․804t⁴ + 3210t³-6∙10⁶t²+6∙10 ⁹t -3∙1012․        (1)

Хотя полиномиальная зависимость отражает общую тенденцию изменчивости количества пожаров с точностью по значению коэффициента детерминации R2= 0,63, она не может быть использована для прогнозирования, поскольку имеет место значительное различие между аналитическими и фактическими значениями на спаде большого цикла.

Рис. 1. Цикличность числа пожаров в национальном парке «Тункинский» по данным за 1974–2016 гг.

Если моделировать только спад большого цикла, то он может быть описан в виде экспоненты или параболы:

У = ^․0063t²-0^․ 2241+4 ^․ 53 , (2)

У = 0․744t²-16․1t+102 . (3)

Оба тренда являются значимыми по критерию Фишера. Их с некоторым приближением можно использовать для прогнозирования числа пожаров с упреждением 1 год. Между тем формула (2) имеет тот недостаток, что по своим свойствам не может описывать ситуации отсутствия пожаров или нулевые их значения. Она применима в случае обязательного наличия пожаров.

Формулы (2) и (3) описывают переломные ситуации, когда падение может сменяться подъемом. При этом параболическая зависимость характеризует более интенсивные процессы смены числа пожаров по сравнению с экспонентой. В конкретном случае она рекомендуется для прогнозирования возможного числа пожаров с заблаговременностью 1 год. Согласно точечному прогнозу, по выражению (3) число пожаров в 2017 г. может достигнуть 27. Для сравнения прогностическое значение рассматриваемого параметра на основе формулы (2) составит 13.

Второй особенностью ряда количества пожаров является значимая автокорреляционная связь между последующими и предшествующими значениями. Так, значимые уровни коэффи- циентов автокорреляции при сдвиге от 1 до 6 лет составляют 0,34–0,59. Другими словами, выражение авторегрессии с коэффициентом детерминации R2=0,53 для приближенной оценки прогностического значения числа пожаров с упреждением 1 год имеет вид у£ = 8,9 - 0,287у£ _7 + 0,034у£ _6 + 0,26у£ _s - 0,139у£ _4 + 0,406у£ _3 - 0,067у£ _2 + 0,515у£_п (4)

где - последующее значение ряда числа пожаров, соответствующее количеству пожаров; у£ _ 1 ,у£ -2 ,у£ _3 ,у£ _4,у£ - S, у£ - 6, у£ - 7 — ПРеД— шествующие значения ряда числа пожаров. На основе выражения (4) получен точечный прогноз, составивший 20.

На рисунке 2 показано сравнение количества фактических пожаров со значениями, полученными по авторегрессионной модели (4).

Рис. 2. Результаты оценки количества пожаров в национальном парке «Тункинский» по данным 1974–2016 гг. с помощью авторегрессионной модели

Выявленные свойства ряда числа пожаров позволяют использовать построенные методики прогнозирования. Приведенные результаты показывают различия между прогнозами, что связано с особенностями моделей (2)–(4). Если первые две модели построены на основе тенденции спада числа пожаров, то выражение (4) предполагает знание о количестве пожаров за определенный предшествующий период, соответствующий для исследуемой ситуации 7 лет. Использование той или иной методики для оценки прогностического значения зависит от характера изменчивости предшествующего числа пожаров.

Влияние климатических факторов на характеристики лесных пожаров

Вероятность возгорания и особенности распространения пожаров зависят от совокупности постоянных и переменных факторов. К ним относятся: климатические показатели, с которыми связана динамика фенологического состояния растительности вследствие типичного сезонного хода погоды и изменения засушливости под действием погодных флуктуаций, влияющих на степень увлажнения лесных горючих материалов; погодные условия, определяющие пожароопасное «созревание» лесных горючих материалов [1].

В пределах ограниченной территории многие факторы в течение одного сезона можно считать условно постоянными. Динамика пожарной опасности определяется климатическими и погодными условиями, под влиянием которых происходят процессы формирования «пожарной зрелости» проводников горения [6]. Поэтому ежедневная оценка и прогноз пожарной опасности осуществляются на основе нескольких взаимосвязанных показателей, рассчитываемых по метеорологическим условиям.

По мнению А.М. Лехатинова [5], cнижение горимости леса обусловлено сдерживающими факторами развития очагов возгораний, которыми являются холодные климатические условия конца весны и начала лета.

В рассматриваемой работе проанализировано влияние месячных и сезонных значений температур и осадков, начиная с апреля и заканчивая августом, на число пожаров за период 1974–2016 гг. В результате корреляционного анализа выявлены слабые значимые связи между количеством осадков за май (R=0,30) и суммой месячных температур за июнь (R=0,40). Кроме того, определена слабая значимая корреляция между числом пожаров и суммой тем- ператур за сезон апрель – август (R=0,30). Другими словами, на число пожаров в наибольшей степени влияют майские осадки и июньские температуры.

Учитывая этот факт, сделана попытка построения синтетической модели прогнозирования. Она представляет собой автокорреляционную зависимость, в которую входят факторы в виде месячных майских осадков и июньских температур. Такая модель позволяет учитывать как многолетние изменения количества пожаров, так и текущие значения температур и осадков. Недостатком этой модели является то, что для прогностической оценки числа пожаров необходимы сведения об осадках за май и температурах за июнь. Частично этот недостаток можно устранить за счет прогностических метеорологических данных. Между тем анализ различных вариантов предложенной модели показывает, что осадками можно пренебречь, поскольку температура июня в большей степени влияет на число пожаров по сравнению с фактором увлажнения. Таким образом, для прогнозирования числа пожаров с учетом текущей июньской температуры предлагается модель следующего вида:

y_t =-58,5 + 4,864t 0 - 0,12y_t - 6 + 0,31y_t - ₅ - 0,297y_t - 4 + 0,453y_t - 3 - 0,246y_t - 2 + 0,539y_t - 1 , (5)

где t⁰ – средняя температура июня.

При использовании этой формулы необходимо соблюдать условие неотрицательности значений y t . Предложенное выражение является значимым, а его точность соответствует R²=0.52. Оно рекомендуется в качестве дополнения к предложенным моделям (2)–(4).

Выводы. В работе проанализирована многолетняя изменчивость различных характеристик лесных пожаров на территории национального парка «Тункинский» по данным 1974–2016 гг.

Статистические свойства количества пожаров, связанные с цикличностью и наличием значимых автокорреляционных связей, позволили предложить методику моделирования этой характеристики с прогнозированием на 1 год.

Предложена трендовая нелинейная модель, описывающая стадию многолетнего спада числа пожаров с переломной точкой, и авторегрессионная модель, учитывающая предшествующие значения семилетнего периода.

Результаты моделирования с помощью этих моделей могут быть дополнены прогностическими оценками авторегрессионной модели с учетом значимых метеорологических факторов, к которым, прежде всего, относится средняя температура воздуха за июнь.