1 / 14

(1)

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРИШИН А.М. , ФИЛЬКОВ А.И. применение ARCVIEW GIS для решения задачи прогноза лесной пожарной опасности. (1).

rosina
Télécharger la présentation

(1)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТГРИШИНА.М. , ФИЛЬКОВ А.И. применение ARCVIEW GIS для решения задачи прогноза лесной пожарной опасности

  2. (1) Здесь Pij – вероятность возникновения лесного пожара для j-го интервала (шага по времени) на i-ой лесной территории; N – общее число типов леса на площади F; Pij (A) – вероятность антропогенной нагрузки; Pij(ЛП/A) -вероятность возникновения пожара вследствие антропогенной нагрузки на площади Fi;Pij(M) - вероятность возникновения сухих гроз на площади Fi; Pij (ЛП/M) - вероятность возникновения лесного пожара от молнии при условии, что сухие грозы могут иметь место на площади Fi; Pij(С)-вероятность того, что к 13 часам местного времени влагосодержание слоя ЛГМ будет меньше критического (вероятность возникновения пожара по метеоусловиям);индекс j соответствует дню пожароопасного сезона.

  3. (2) , , Величина Pij(C) определяется по формуле: где 2ij – текущее влагосодержание ЛГМ, 2ij – критическое влагосодержание ЛГМ, F- площадь лесной территории конкретного лесхоза, района или области; Fi - площадь лесной территории, покрытой лесом i-го типа (хвойных или лиственных пород и др). Для определения остальных членов в формуле (1) необходимо использовать определение вероятностей через частоту событий и воспользоваться статистическими данными:

  4. m 50 100 250 500 750 1000 Pij(A) 0,096 0,097 0,098 0,099 0,101 0,102 m 2000 3000 4000 5000 7500 10000 Pij(A) 0,108 0,114 0,120 0,125 0,143 0,160 Pij (А) Pij (ЛП/A) (3) , (4) Pij (М) Pij (ЛП/М) , • где NA –количество дней в пожароопасный сезон, когда имеется антропогенная нагрузка, достаточная для зажигания ЛГМ, NПА - количество пожаров от антропогенной нагрузки; NКП - общее количество пожаров; NМ - число дней в которые имели место молнии (при сухих грозах); NПС - общее число дней пожароопасного сезона; NПМ - количество пожаров от молний, при сухих грозах. Показатель пожароопасной посещаемости населенного пунктаPij (A) определяем по таб.1. •  Таблица 1.Значения Pij (A).

  5. Постановка уточненной осредненной задачи о сушке слоя ЛГМ Используем упрощенную постановку задачи с учетом парциального давления паров воды. Доказано, что температура газовой и конденсированной фаз мало отличается друг от друга. Тогда используя метод осреднения по высоте слоя ЛГМ, и простой метод приближенного вычисления интегралов c учетом граничных условий имеем следующие уравнения для определения средней безразмерной температуры к-фазы в слое ЛГМ и среднего влагосодержания в этом слое: (5) Уравнение (5) представляет собой баланс энергии в к-фазе слоя ЛГМ, а уравнение (6) характеризует баланс влаги в слое ЛГМ (6) Эти уравнения необходимо решать с использованием следующих начальных условий (7)

  6. Аналитическое решение задачи Известно, что существующая в России система метеостанций дает сведения о метеорологических данных до восьми раз в сутки. Поэтому в качестве постоянного шага по времени для новой системы прогноза лесной пожарной опасности следует принять три часа. Обозначим любой временной отрезок буквой n, очевидно, что начало первого временного отрезка совпадает с началом пожароопасного сезона. Раскладывая правые части уравнений (5), (6) в ряд Тейлора до второго члена в окрестности точек sn, 2n, и отбрасывая члены с0n, d0n, (1-exp(-)) в силу малости, интегрируя, получим два выражения для нахождения влагосодержания и температуры слоя ЛГМ для каждого 3-х часового интервала (8) (9) Таким образом, каждые три часа можно по формуле (8) получить значение влагосодержания в функции от безразмерного времени . Тогда вероятность возникновения пожара по географическим и метеорологическим причинам в моментопределяется по формуле (1). Следовательно, удается определить вероятность возникновения пожара в любой момент времени.

  7. Рис. 1. Изменение вероятности пожарной опасности для различных сценариев сушки: 1 – Tе=295, е=0.7, Rw(h)=140, Jw=70, V=0.695; 2 – Tе=300, е=0.7, Rw(h)=140, Jw=70, V=0.695; 3 – Tе=295, е=0.85, Rw(h)=140, Jw=70, V=0.695; 4 – Tе=295, е=0.7, Rw(h)=500, Jw=70, V=0.695; 5 – Tе=295, е=0.7, Rw(h)=140, Jw=200, V=0.695; 6 – Tе=295, е=0.7, Rw(h)=140, Jw=70, V=2. Из рисунка 1 видно, что наибольший вклад в вероятность пожарной опасности вносят температура окружающей среды, скорость ветра, величина плотности потока падающего солнечного излучения, величина плотности потока длинноволнового излучения. В то время как увеличение относительной влажности воздуха наоборот понижает пожарную опасность.

  8. Состав комплекса ГИС ПЛПО ГИС ПЛПО Детерминированно- вероятностная методика Цифровые карты Базы данных Математическая модель сушки слоя ЛГМ Компьютерные программы

  9. Структура ГИС ПЛПО Базы данных Специальное программное обеспечение Система цифровых карт Общее программное обеспечение Интерфейс пользователя

  10. картографические функции •обслуживание информационных запросов по лесотаксационным единицам, включающим как логические (поиск по заданному набору характеристик), так и пространственные критерии (поиск по карте)•обновление и редактирование баз данных•оформление и вывод тематических карт территорий

  11. Рис.2 Соединение таблицы результатов расчета программы с атрибутивной таблицей темы.

  12. Рис.3 Величины вероятности возникновения лесного пожара и влагосодержания для двух кварталов

  13. Рис.4 Соединение таблицы с произвольной температурой для каждого квартала с атрибутивной таблицей темы.

  14. Рис.5 Образец карты для всех кварталов лесхоза с использованием виртуальных данных.

More Related