ВСЕРОССИЙСКИЕ ОТКРЫТЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов
English
Электронный сборник статей 16-й конференции (12-16 ноября 2018 г., Москва, Россия)
Методы прогнозного моделирования развития природных пожаров с использованием данных спутникового мониторинга
DOI 10.21046/rorse2018.42
Статья посвящена краткому описанию методов прогнозного моделирования динамики развития природных пожаров с использованием информации, получаемой на основе данных спутникового мониторинга. Модели природных пожаров позволяют на основе разных подходов (физико-химических, эмпирических, математических) имитировать развитие очагов горения. Развитие методов дистанционного зондирования Земли в последние несколько десятилетий позволило получать большой объем данных, которые могут применяться при моделировании пожаров и для оценки достоверности модельных прогнозов. Комбинирование информации спутникового мониторинга развития пожаров и соответствующих моделей позволяет проводить более детальную оценку точности и настройку последних, делая возможным создание систем оперативного автоматического прогнозирования развития фронта горения. Кроме этого в последние примерно десять лет наблюдается активное развитие методов ассимиляции данных дистанционного зондирования Земли в модели, позволяющие уточнить текущее состояния пожара и улучшить дальнейший прогноз его развития.
Ключевые слова: природные пожары, моделирование распространения огня, дистанционное зондирование Земли, ассимиляция данных
Литература: - [1] Grishin A.M. Mathematical models of forest fires, 1981. (In Russian).
- [2] Grishin A.M., Penenko V.V. Mathematical modelling of forest fires and new methods to fight them, Nauka, 1992. (In Russian).
- [3] Sullivan A., A review of wildland fire spread modelling, 1990-present, 1: Physical and quasi-physical models, International Journal of Wildland Fire, 2009, 18(4) pp. 349-368. DOI: 10.1071/WF06143.
- [4] Potter B. Atmospheric interactions with wildland fire behaviour - II. Plume and vortex dynamics, International Journal of Wildland Fire, 2012, 21(7), pp. 802-817. DOI: 10.1071/WF11129.
- [5] Potter B. Atmospheric interactions with wildland fire behaviour - I. Basic surface interactions, vertical profiles and synoptic structures, International Journal of Wildland Fire, 2012, 21(7), pp. 779-801. DOI: 10.1071/WF11128.
- [6] Dorrer G.A. Dynamic of forest fires, Izdatel'stvo sibirskogo otdeleniya rossijskoj akademii nauk 2008. (In Russian).
- [7] Rothermel R. A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels, p. 48.
- [8] Rothermel R. Predicting behavior and size of crown fires in the northern Rocky Mountains, Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1991, INT-RP-438. DOI: 10.2737/INT-RP-438.
- [9] Sullivan A. A review of wildland fire spread modelling, 1990-present 3: Mathematical analogues and simulation models, International Journal of Wildland Fire, 2009, 18(4), pp. 387-403 DOI: 10.1071/WF06144.
- [10] Cruz M., Alexander M., Sullivan A., Gould J., Kilinc M. Assessing improvements in models used to operationally predict wildland fire rate of spread, Environmental Modelling & Software, 2018, 105, pp. 54–63 DOI: 10.1016/j.envsoft.2018.03.027.
- [11] Sullivan A. A review of wildland fire spread modelling, 1990-present 2: Empirical and quasi-empirical models, International Journal of Wildland Fire, 2009, 18(4), pp. 369-386 DOI: 10.1071/WF06142.
- [12] Tymstra C., Bryce R.W., Wotton B.M., Taylor S.W., Armitage O.B. Development and structure of Prometheus the Canadian Wildland Fire Growth Simulation Model, Edmonton: Northern Forestry Centre, 2010, OCLC: 813589652.
- [13] Finney M., Grenfell I., McHugh C., Seli R., Trethewey D., Stratton R., et al. A Method for Ensemble Wildland Fire Simulation, Environmental Modeling & Assessment, 2011, 16(2), pp. 153–167. DOI: 10.1007/s10666-010-9241-3.
- [14] Khvostikov S.A., Bartalev S.A., Loupian E.A. Stochastic wildfire model based on Monte-Carlo method and remote sensing data integration, Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2016, 13(5), pp. 145–156. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-5-145-156. (In Russian).
- [15] Andrews P. Do you BEHAVE? Application of the BehavePlus fire modeling system, 2010, p. 17.
- [16] Finney M. FARSITE: Fire Area Simulator-model development and evaluation, Ft. Collins, CO: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, 1998, RMRS-RP-4. DOI: 10.2737/RMRS-RP-4.
- [17] Jarvis A., Reuter H., Nelson A., Guevara E. Hole-filled SRTM for the globe Version 4, 2008.
- [18] Tachikawa T., Hato M., Kaku M., Iwasaki A. Characteristics of ASTER GDEM version 2, In 2011 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Vancouver, BC, Canada: IEEE, 2011, pp. 3657–3660. DOI: 10.1109/IGARSS.2011.6050017.
- [19] Arroyo L., Pascual C., Manzanera J.. Fire models and methods to map fuel types: The role of remote sensing, Forest Ecology and Management, 2008, 256(6), pp. 1239–1252. DOI: 10.1016/j.foreco.2008.06.048.
- [20] Reeves M., Ryan K., Rollins M., Thompson T. Spatial fuel data products of the LANDFIRE Project, International Journal of Wildland Fire, 2009, 18(3), pp. 250. DOI: 10.1071/WF08086.
- [21] Giglio L., Schroeder W., Justice C. The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products, Remote Sensing of Environment, 2016, 178, pp. 31–41. DOI: 10.1016/j.rse.2016.02.054.
- [22] Csiszar I., Schroeder W., Giglio L., Ellicott E., Vadrevu K., Justice C., et al. Active fires from the Suomi NPP Visible Infrared Imaging Radiometer Suite: Product status and first evaluation results, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2014, 119(2), pp. 803–816. DOI: 10.1002/2013JD020453.
- [23] Oliva P., Schroeder W. Assessment of VIIRS 375m active fire detection product for direct burned area mapping, Remote Sensing of Environment, 2015, 160, pp. 144–155. DOI: 10.1016/j.rse.2015.01.010.
- [24] Anderson K., Englefield P., Little J., Reuter G. An approach to operational forest fire growth predictions for Canada, International Journal of Wildland Fire, 2009, 18(8), pp. 893. DOI: 10.1071/WF08046.
- [25] Khvostikov S.A., Balashov I.V., Bartalev S.A., Efremov E.Yu., Loupiyan E.A. Regional scale optimization of wildfire model parameters and modeling of wildfire dynamic using remote sensing data, Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 2012, 9(3), pp. 91–100. (In Russian).
- [26] Bartalev S.A., Egorov V.A., Efremov V.Yu., Loupian E.A., Stytsenko F.V., Flitman E.V. Integrated burnt area assessment based on combine use of multi-resolution MODIS and Landsat-TM/ETM+ satellite data, Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 2012, 9(2), pp. 9–26. (In Russian).
- [27] Filippi J., Mallet V., Nader B. Evaluation of forest fire models on a large observation database, Natural Hazards and Earth System Science, 2014, 14(11), pp. 3077–3091. DOI:10.5194/nhess-14-3077-2014.
- [28] Sa A., Benali A., Fernandes P., Pinto R., Trigo R., Salis M. Evaluating fire growth simulations using satellite active fire data. Remote Sensing of Environment. 2017, 190, pp. 302–317. DOI: 10.1016/j.rse.2016.12.023.
- [29] Lautenberger C. Wildland fire modeling with an Eulerian level set method and automated calibration, Fire Safety Journal, 2013, 62, pp. 289–298. DOI: 10.1016/j.firesaf.2013.08.014.
- [30] Noonan-Wright E., Opperman T., Finney M., Zimmerman G., Seli R., Elenz L. Developing the US Wildland Fire Decision Support System, Journal of Combustion, 2011, 2011, pp. 1–14. DOI: 10.1155/2011/168473.
- [31] Mavsar R., Gonzalez Caban A., Varela E. The state of development of fire management decision support systems in America and Europe, Forest Policy and Economics, 2013, 29, pp. 45–55. DOI: 10.1016/j.forpol.2012.11.009.
- [32] Bartalev S.A., Stytsenko F.V., Khvostikov S.A., Loupian E.A. Methodology of post-fire tree mortality monitoring and prediction using remote sensing data, Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2017, 14(6), pp. 176–193. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-176-193 (In Russian)
- [33] Rochoux M., Emery C., Ricci S., Cuenot B., Trouve A. Towards predictive data-driven simulations of wildfire spread – Part 2: Ensemble Kalman Filter for the state estimation of a front-tracking simulator of wildfire spread, Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 2014, 2(5), pp. 3769–3820. DOI: 10.5194/nhessd-2-3769-2014.
- [34] Mandel J., Bennethum L., Beezley J., Coen J., Douglas C., Kim M., et al. A wildland fire model with data assimilation, Mathematics and Computers in Simulation, 2008, 79(3), pp. 584–606. DOI: 10.1016/j.matcom.2008.03.015
- [35] Hantson S., Arneth A., Harrison S., Kelley D., Prentice I., Rabin S., et al. The status and challenge of global fire modelling, Biogeosciences Discussions, 2016, pp. 1–30. DOI: 10.5194/bg-2016-17.
- [36] Giglio L., Randerson J., van der Werf G., Kasibhatla P., Collatz G., Morton D., et al. Assessing variability and long-term trends in burned area by merging multiple satellite fire products, Biogeosciences, 2010, 7(3), pp. 1171–1186. DOI: 10.5194/bg-7-1171-2010.
- [37] Loupian E.A., Proshin A.A., Burtsev M.A., Balashov I.V., Bartalev S.A., Efremov V.Yu., Kashnitskiy A.V., Mazurov A.A., Matveev A.M., Sudneva O.A., Sychugov I.G., Tolpin V.A., Uvarov I.A. IKI center for collective use of satellite data archiving, processing and analysis systems aimed at solving the problems of environmental study and monitoring, Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2015, 12(5), pp. 263-284. (In Russian).
Скачать pdf
Методы моделирования различных явлений на основе ассимиляции данных дистанционного зондирования
42-47