Семнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»
XVII.B.71
Спутниковый мониторинг характеристик пожаров, их последствий и прогнозирование эмиссий
Пономарев Е.И. (1,2), Швецов Е.Г. (1), Литвинцев К.Ю. (3), Пономарева Т.В. (1,4), Якимов Н. Д. (4,2)
(1) Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, Красноярск, Россия
(2) Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН (ФИЦ КНЦ СО РАН), Красноярск, Россия
(3) Институт теплофизики СО РАН, Новосибирск, Россия
(4) Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
Предложен метод, реализующий полный цикл обработки данных спутникового мониторинга для прогнозирования прямых эмиссий с учетом динамики развития пожара, в режиме, приближенном к реальному времени.
Разработан пороговый метод классификации термически активных пикселей на изображениях Terra и Aqua/MODIS с выделением категорий интенсивности горения при пожарах в различных древостоях Сибири (Пономарев и др., 2017; Пономарев и др., 2018). Пороговые значения и соответствующие им категории пожаров предложено определять, исходя из статистических параметров о радиационной мощности, фиксируемых для различных фаз горения.
Таким образом, квантили интенсивности пожара можно определять на основе значений мощности теплоизлучения (Fire Radiative Power, FRP) «пожарных» пикселей в режиме приближенном к реальному времени детектирования пожара (Пономарев и др., 2017).
Вариации этого показателя связаны с переменной интенсивностью теплоизлучения от зон активного горения (Kumar et al., 2011). Интерпретация данных спутниковых съемок в терминах мощность теплоизлучения (FRP) позволяет решать обратную задачу оценки количества сгоревших растительных горючих материалов (Wooster et al., 2005) для каждого участка пожара с известной интенсивностью теплоизлучения. В описанном подходе такие параметры, как количество сгорающей фитомассы и переменный коэффициент полноты сгорания учитываются на основе инструментальных измерений. Предварительно оценки запасов лесных горючих материалов были обобщены по материалам публикаций (Цветков, 2005; Иванова и др., 2007). На стадии численного моделирования в качестве входного параметра использовали обобщенный показатель, характеризующий запасы напочвенного покрова в различных древостоях. Расчеты количества сгоревшей фитомассы и оценки прямых эмиссий углерода выполняли по методике (Seiler, Crutzen, 1980), учитывая различия сгорающих объемов растительных горючих материалов при переменной интенсивности горения, а также площади выделенных квантилей интенсивности (Пономарев и др., 2017; Пономарев и др., 2018).
На основе многолетнего банка пожаров (2002–2019 гг., Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, ФИЦ КНЦ СО РАН) для территории Сибири получены инструментальные оценки прямых пожарных эмиссий, а также выявлен их положительный тренд.
Прямые эмиссии пожаров варьировали от минимумов 20–40 Тг/год (2004, 2005, 2007, 2009, 2010 гг.) до максимальных значений на уровне 200 Тг/год в сезоны экстремальной горимости лесов 2012 и 2019 гг. Дисперсия значений определяется как межсезонным соотношением пожаров и их площадей (Пономарев и др., 2018), так и степенью пожарного воздействия на растительность и напочвенный покров в течение пожароопасных периодов (Пономарев, Пономарева, 2018). Предварительно, также применительно к условиям горения в лесах Сибири, было показано, что показатель FRP в целом согласуется с альтернативными методами выявления степени пожарного воздействия на растительность (Заяц и др., 2016).
При анализе распределения прямых эмиссий углеродосодержащих соединений с классификацией по древостоям зафиксирован значительный вклад пожаров в лиственничниках (52%). Пожары в сосновых, темнохвойных, лиственных и смешанных насаждениях дают вклад на уровне 15–25%. В условиях положительного тренда аномалий летних температур воздуха, следует ожидать связи пожарных эмиссий с указанными аномалиями. Количественно это представлено экспоненциальным уравнением связи (Пономарев и др., 2018), позволяющим оценить вероятный уровень эмиссий при реализации различных климатических сценариев IPCC (IPCC, 2014). В условиях реализации климатических сценариев RCP2.6, RCP4.0 и RCP8.5 до конца XXI в. возможно десятикратное увеличение прямых эмиссий от пожаров Сибири (Пономарев и др., 2018).
Работа выполнена по темам госзадания № 0356-2019-0009, 0356-2018-0052 и при поддержке РФФИ, Правительства Красноярского края и Красноярского фонда науки «Разработка математической модели для количественной оценки эмиссии углерода при пожарах в лесах Сибири на основе дистанционных инструментальных измерений» № 17-41-240475 и «Моделирование и спутниковый мониторинг эффектов от тепловых аномалий подстилающей поверхности в сезонно-талом слое почв криолитозоны Сибири» №18-41-242003.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, лесные пожары, напочвенный покров, мощность теплоизлучения, интенсивность, пожарные эмиссии, климатические сценарии
Литература:
- Заяц В. В., Пономарев Е. И., Юронен Ю. П. Оценка пожарного воздействия на растительность на основе многофакторного анализа дистанционных данных // Мат. ХX Междунар. научн.-практ. конф. «Решетневские чтения». Красноярск: СибГАУ. 2016. Ч. 1. С. 366 – 368.
- Иванова Г.А., Иванов В.А., Кукавская Е.А., Конард С.Г., Макрей Д.Д. Влияние пожаров на эмиссии углерода в сосновых лесах Средней Сибири // Сиб. экол. журн., 2007, Т. 14, 6. С. 885–895.
- Пономарев Е. И., Швецов Е. Г., Литвинцев К. Ю. Калибровка оценок пожарных эмиссий на основе данных дистанционного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2018. № 5. С. 41–51. DOI: 10.31857/S020596140003239-3.
- Пономарев Е.И., Пономарева Т.В. Дистанционный мониторинг послепожарных эффектов в криолитозоне Средней Сибири // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018, Т. 15, № 5. С. 85–95. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-85-95.
- Пономарев Е.И., Швецов Е.Г., Усатая Ю.О. Регистрация энергетических характеристик пожаров в лесах Сибири дистанционными средствами // Исследование Земли из космоса. 2017. № 4. С. 3–11. doi:10.7868/S0205961417040017
- Пономарев Е.И., Швецов Е.Г., Харук В.И. Интенсивность горения в оценке эмиссий от пожаров // Экология. 2018. № 6. С. 1–8. DOI: 10.1134/S0367059718060094. [Ponomarev E.I., Shvetsov E.G., Kharuk V.I. The Intensity of Wildfires in Fire Emissions Estimates // Russian Journal of Ecology. 2018. Vol. 49. No. 6. P. 492–499. DOI: 10.1134/S1067413618060097].
- Цветков П.А. Адаптация лиственницы Гмелина к пожарам в северной тайге Средней Сибири // Сиб. экол. журн., 2005, 1. С. 117–129.
- IPCC, 2014: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Summaries, Frequently Asked Questions, and Cross-Chapter Boxes. Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Eds. Field C.B., Barros V., Dokken D.J. et al. – World Meteorological Organization: Geneva, 2014. 190 p.
- Kumar S.S., Roy D.P., Boschetti L., Kremens R. Exploiting the power law distribution properties of satellite fire radiative power retrievals: A method to estimate fire radiative energy and biomass burned from sparse satellite observations // J. Geophys. Res., 2011, 116. P. 1–18.
- Seiler W., Crutzen P.J. Estimates of gross and net fluxes of carbon between the biosphere and atmosphere from biomass burning // Clim. Change., 1980, 2. P. 207–247.
- Wooster M.J., Roberts G., Perry G.L.W., Kaufman Y.J. Retrieval of biomass combustion rates and totals from fire radiative power observations: FRP derivation and calibration relationships between biomass consumption and fire radiative energy release // J. Geophys. Res. 2005, V. 110. P. 1–24. DOI: 10.1029/2005JD006318.
Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга
113