Анализ пожаров в Сибири по спутниковым данным и разработка модуля пожаров в модели динамики растительности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат технических наук Рубцов, Алексей Васильевич

• Рубцов, Алексей Васильевич
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Рубцов, Алексей Васильевич

Введение.

ГЛАВА 1. Мониторинг пожаров: от инструментального контроля до модельного расчета.

1.1. Пожары в экосистемах Земли.

1.2. Авиационный и спутниковый мониторинг пожаров.

1.3. Мониторинг пожарной опасности.

1.3.1. Подходы в оценке пожарной опасности.

1.3.2. Оценка краткосрочной пожарной опасности в разных странах.

1.4. Модели пожаров и кругооборот углерода.

ГЛАВА 2. Особенности пространственно - временного распределения пожаров в Сибири, выявленных методами дистанционного зондирования Земли.

2.1. Данные о пожарах со спутников NOAA.

2.2. Данные о пожарах со спутника Terra.

2.3. Определение величин площадей крупных пожаров.

2.3.1. Типы растительности.

2.3.2. Определение среднего значения величины площади пожара.

2.4. Классификация территории исследования по фактической горимости.

2.4.1. Фактическая горимость по спутниковым данным NOAA-AVHRR о пожарах за 1996-2008 гг.

2.4.2. Динамика фактической горимости.

2.4.3. Сезонность пожаров.

2.5. Продолжительность пожаров.

2.6. Антропогенный фактор возникновения пожаров.

2.7. Неточности в детектировании пожаров.

ГЛАВА 3. Прогнозирование возникновения лесных пожаров.

3.1. Принципы моделей погодой пожарной опасности.

3.2. Системы оценки погодной пожарной опасности.

3.2.1. Российские показатели влажности.

3.2.2. Канадская система оценки погодной пожарной опасности лесов.

3.3. Верификация индексов ППО, рассчитанных по данным метеостанций

3.3.1. Дневные метеорологические данные.

3.3.2. Данные о снеговом покрове.

3.3.3. Построение рядов данных о площадях пожаров и индексов ППО.

3.3.4. Результаты корреляционного анализа.

ГЛАВА 4. Анализ методов параметризации индексов ППО.

4.1. Подходы в разработке функции погодного пожарного риска.

4.2. Используемые данные.

4.3. Нормализация индексов ППО.

4.3.1. Линейная нормализация индексов ППО.

4.3.2. Нелинейная нормализация индексов ППО.

4.4. Верификация индексов ППО, рассчитанных по данном оперативного метеопрогноза.

4.5. Влияние качества входных переменных на результат расчета индексов ППО.

4.6. Особенности использования индексов ППО в качестве функции пожарного риска.

ГЛАВА 5. Разработка модуля пожаров в глобальной модели динамики растительности ORCHIDEE.

5.1. Роль пожаров в экосистемах и балансе углерода.

5.2. Описание модели ORCHIDEE.

5.2.1. Функциональные компоненты модели.

5.2.2. Входные, выходные данные и режимы работы модели.

5.2.3. Структура пулов углерода.

5.3. Разработка и интеграция модуля пожаров в ORCHIDEE.Ill

5.3.1. Факторы возникновения пожара.

5.3.2. Факторы распространения пожара.

5.3.3. Баланс углерода.

5.4. Результаты моделирования пожаров.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ пожаров в Сибири по спутниковым данным и разработка модуля пожаров в модели динамики растительности»

Актуальность темы

Сибирские леса особо чувствительны к разрушающему воздействию пожаров, результатом которых является увеличение содержания аэрозолей и парниковых газов в атмосфере, изменения в радиационном балансе территории, а также балансе углерода и составе растительности. Возникновение и интенсивность развития лесного пожара зависят от климатических условий, в частности, от погодных аномалий, естественных факторов возгорания и от человеческого фактора, способности лесоохранных служб своевременно выявлять и тушить обнаруженные пожары. Прогнозы и тенденции изменений климата порождают необходимость развития двух важнейших направлений:

1) модернизация моделей оперативного прогнозирования возникновения и развития пожаров для планирования противопожарных мероприятий;

2) усовершенствование методов учета текущей и будущей эмиссии газов в результате пожаров, позволяющих оценить их вклад в глобальное изменение климата.

Фундаментальные основы первого направления в России заложены во второй половине XX в. в рамках создания индексов погодной пожарной опасности (ППО), которые используются и в нынешнее время. Некоторые зарубежные модели прогнозирования возникновения пожаров сочетают задачи оперативного мониторинга пожарного риска и оценки влияния пожаров на экосистемы. Современная реализация сетевого мониторинга пожаров использует методы обработки спутниковых данных для обнаружения активных пожаров и площадей гарей. Примером является Центр глобального мониторинга пожаров (Global Fire Monitoring Center), в России существует Информационная система дистанционного мониторинга пожаров Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз). Спутниковые данные имеют глобальное покрытие, достаточное пространственное разрешение и высокую частоту обновления для точного определения пространственно-временных особенностей пожаров на больших территориях.

Второе направление особенно актуально для крупномасштабного анализа пожаров как объектов национального управления. В его рамках решается задача моделирования пожаров. Понимание причинных связей между климатической изменчивостью и возникновением пожаров необходимо для развития и применения биогеохимических моделей с целью прогнозирования динамики парниковых газов в атмосфере. В политико-экономическом аспекте это стимулирует усилия современного общества к уменьшению текущих объёмов эмиссии СОг путём усовершенствования технологий производства и перехода на экологически чистые энергоносители и к улучшению качества управления лесными территориями. Таким образом, моделирование пожаров в моделях динамики растительности является важнейшей актуальной задачей современной науки.

Цель работы

Целью работы является тестирование и параметризация индексов погодной пожарной опасности и разработка модуля пожаров в глобальной модели динамики растительности ORCHIDEE.

Основные задачи исследования:

1) выявление специфики и характерных особенностей пространственно-временного распределения количества и площадей пожаров в Сибири по спутниковым данным (AVHRR и MODIS) за период 1996-2008 гг. с привлечением информации о составе растительности;

2) тестирование моделей погодной пожарной опасности (ППО) по спутниковым данным (AVHRR и MODIS) о пожарах:

3) оценка методов параметризации моделей ППО с целью учета особенностей протекания пожаров в различных типах растительности, разработка функции погодного пожарного риска;

4) разработка, реализация и тестирование модуля пожаров в глобальной модели динамики растительности ORCHIDEE;

5) оценка среднегодовой эмиссии углерода в атмосферу при пожарах по расчетам модуля пожаров в модели ORCHIDEE;

6) оценка воздействия пожаров на динамику продуктивности различных типов растительности в модели ORCHIDEE.

Основные положения, выносимые на защиту

1) Научно обоснованная территориальная специфика применения российских и канадских индексов погодной пожарной опасности в Сибири при прогнозировании динамики площадей пожаров по данным сети метеостанций и пространственно-интерполированным климатическим данным.

2) Алгоритм расчета пространственно неоднородной пожарной опасности в модели процессов возникновения и распространения пожаров модернизирован и адаптирован к территории Сибири с использованием спутниковых данных о пожарах и о составе растительности.

3) Модуль пожаров в биогеохимической модели ORCHIDEE, разработанный с помощью эмпирической модели процесса возникновения и распространения пожара, позволяет количественно оценивать роль пожаров в кругообороте углерода и динамике наземных растительных экосистем.

Материалы и методы исследования

Информационная база исследования включает данные о пожарах со спутников NOAA (спектрорадиометр AVHRR), Terra (спектрорадиометр 1 MODIS), метеорологическую базу данных NCDC по сети метеостанций, оперативные пространственно-интерполированные климатические данные ECMWF, классификацию растительности GLC2000, спутниковые данные о снеговом покрове (MODIS). Решение поставленных задач осуществлено с 7 помощью:

1) применения методов анализа спутниковых и метеорологических данных;

2) использования методов и моделей оценки погодной пожарной опасности;

3) разработки принципов и методов моделирования пожаров в экосистемах на различных временных и пространственных шкалах;

4) использования методов оценки эмиссии углерода и послепожарных последствий;

5) методов математической статистики в тестировании полученных результатов.

Достоверность научных положений и выводов

Обоснованность научных положений и достоверность результатов обеспечена использованием современного программного обеспечения при обработке многомерных массивов данных, стандартных статистических методов в анализе данных, сравнительного анализа полученных результатов с данными из литературных источников. :

Научная новизна

1) С помощью анализа спутниковых данных определены характеристики территориального распределения пожаров в основных типах растительности, дополняющие данные статистики авиапатрулирования, полученные в более ранние годы. Выявлена динамика показателя фактической горимости (ФГ) на территории исследования.

2) Впервые проведено тестирование российских и канадских индексов ППО на соответствие параметрам пожаров, полученных по ежедневным данным спутниковых приборов АУНЯЯ и МОЭК», на периоде исследования с 1996 по 2008 гг., что позволило оценить точность индексов ППО в аспекте прогнозирования площадей пожаров.

3) Предложены методы линейной и нелинейной нормализации индексов ППО, которые в отличие от стандартных методов позволяют производить оценку уровня риска возникновения пожаров дифференцированно по различным типам растительности.

4) Разработан новый алгоритм в модуле пожаров в биогеохимической модели ORCHIDEE, который интегрирует компоненты модифицированных систем прогноза возникновения пожаров, прогноза параметров распространения пожаров и схему расчета эмиссии от пожаров. Данная интеграция позволила перейти от ежегодных оценок моделируемых площадей пожаров и эмиссии углерода к ежедневным, а также повысить их точность по сравнению с предыдущей версией модуля пожаров

Практическая значимость работы

1) Разработанные методы нормализации и интерпретации ППО могут быть использованы в оперативном мониторинге пожаров. Классификация по фактической горимости может быть применена для долголетних оценок пожарной опасности и потенциального ущерба от пожаров.

2) Модуль пожаров в моделях динамики растительности является одним из методов оценки текущего состояния и прогнозирования сценариев изменения содержания парниковых газов в атмосфере с учетом антропогенных и природных эмиссий [IPCC, 2007], в состав которых входит и эмиссия от пожаров.

Проведение диссертационного исследования поддержано грантами Российского фонда фундаментальных исследований и программой стипендий французского правительства для диссертаций с совместным научным руководством.

Апробация результатов исследования

Результаты работы докладывались на конференциях, научных школах и семинарах, в частности:

1) на международной конференции по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде «CITES-2009» (г. Красноярск, 2009 г.);

2) на международном семинаре по проблемам изменения климата и окружающей среды (г. Красноярск, 2009 г.);

3) на ХШ конференции молодых ученых КНЦ СО РАН (г. Красноярск, 2010 г.);

4) на конференции «Исследование компонентов лесных экосистем Сибири» (г. Красноярск, 2010 г.);

5) на Четвертой международной интернет — конференции «Леса России в XXI веке» (Санкт-Петербург, 2010 г.);

6) на III Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество XXI века» (Красноярск, 2010);

7) на семинарах отдела биогеохимических циклов «Лаборатории научных исследований климата и окружающей среды» (Франция, 2008 г.);

8) на семинарах лабораторий мониторинга леса и структуры древесных колец Института леса им. В.Н. Сукачева СО РАН.

Публикации

По результатам исследований, представленных в диссертации, опубликовано 7 печатных работ, из них 2 - в российских рецензируемых журналах, включенных в список ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и 4-х приложений. Диссертация изложена на 158 страницах, включая 10 таблиц и 50 рисунков. Список литературы содержит 167 наименований.

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», Рубцов, Алексей Васильевич

Выводы по главе 4

Предложенные методы нормализации индексов ППО, рассчитанных по климатическим данным ECMWF с учетом типов растительности, не приводят к многократному улучшению их линейной пропорциональности размерам пожаров. Качество метеопараметров различных баз данных требует дополнительного анализа. Однако особенности применения индексов ППО в Сибири были предварительно определены для модуля пожаров в ORCHIDEE.

N ч

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ПОЖАРОВ В ГЛОБАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ОКСНГОЕЕ

В этой главе описан покомпонентный алгоритм реализации модуля пожаров в ГМДР ORCHIDEE, в который входят: система оценки ППО, схема учета количества источников возгорания, подмодуль распространения площади пожара и интенсивности горения, схема оценки полноты сгорания различных структурных углеродных пулов и схема трансформации органического углерода между пулами. Приводятся результаты расчета модели за несколько лет. Оценки выбросов углерода в атмосферу для территории исследования варьируются от 25 гт до 75 гт в год.

5.1. Роль пожаров в экосистемах и балансе углерода

Пожары воздействуют на экосистемы путем изменения их структуры [Cochrane, Schulze, 1999], кругооборота углерода и питательных веществ [Hughes, Kauffman, Cummings, 2000]. Эмиссии от пожаров представляют биогеохимический механизм, которым биосфера влияет на климат. Горение биомассы воздействует на химию атмосферы и климат через выброс большого количества аэрозолей и тепличных газов в тропосферу [Crutzen et al., 1985; Allen, Miguel, 1995; Andreae, Merlet, 2001; Penner, Zhang, Chuang, 2003]. Трассирующие газы горения содержат СОг, СО, СН4 и гидрокарбонаты, NO, N2O, NH3, и метил - хлорид (СН3С1). СО2, СН4 и N20 - это тепличные газы, которые вносят вклад в глобальное потепление. В тропосфере СН4, СО, и NO регулируют фотохимическую продукцию озона, который является загрязняющим элементом, как и тепличные газы [Levine, 2003].

Глобально в пожарах сгорает около 5 % чистой первичной продукции (NPP, Net Primary Production) равных 2-3 пг углерода в год [Randerson et al., 2002], что эквивалентно количеству от 1/2 до 2/3 частей текущих эмиссий от сжигания полезных ископаемых. Ожидается, что изменение климата в силу увеличения концентрации тепличных газов приведёт к росту количества природных пожаров и эмиссий, в результате образуя положительную обратную связь [Price, Rind, 1994; Hoffmann, Schroeder, Jackson, 2002].

Моделирование пожаров как климатически зависимых процессов в компонентах наземных экосистем глобальных моделей динамики растительности (в составе климатических моделей) - это важный инструмент в изучении изменения климата. Климатические модели рассчитывают сценарии развития состояний атмосферы и биосферы в зависимости от введенных параметров объёма выбросов парниковых газов [IPCC, 2007]. В политико-экономическом аспекте это влияет на усилия современного общества уменьшить текущие объёмы выбросов СОг путём усовершенствования технологий производства и перехода на экологически чистые энергоносители. Таким образом, реалистичная реализация модуля пожаров в моделях глобального климата является важнейшей актуальной задачей современной науки.

5.2. Описание модели ORCHIDEE

5.2.1. Функциональные компоненты модели

В работе была использована глобальная модель динамики растительности

ГМДР), называемая ORCHIDEE ("ORganizing Carbon and Hydrology In

Dynamic Ecosystems"), которая изначально разработана для глобальных

Заключение

Анализ данных о пожарах, определенных космическими аппаратами, имеет существенные выгоды в аспекте детального распознавания особенностей возникновения пожаров в различной растительности. Задача прогнозирования уровней погодной пожарной опасности сводится к использованию систем оценки метеорологических параметров. Эти системы основаны на ограниченном количестве базовых горючих материалов и не различают специфичные пожарные особенности всего разнообразия растительности. В результате, прогностическая способность систем ППО в недостаточной мере подтверждается сопоставлением со спутниковыми данными о пожарах. Предложенный метод нелинейной параметризации индексов погодной пожарной опасности не является универсальным решением. Значительного улучшения систем ППО можно добиться разработкой регрессионных уравнений динамики влагосодержания каждого типа ГМ в симбиозе с использованием динамических карт ГМ.

Подход к реализации модуля пожаров в модели ORCHIDEE выполнен в формальной логике, где требуется оптимизировать баланс между уровнем вводимых допущений и реалистичностью моделируемых процессов пожара в экосистемах. Необходимость прибегнуть к упрощениям и обобщениям в параметризации разных компонентов модуля пожара продиктована структурой модели ORCHIDEE. Разработанный модуль имитирует пожары, эмиссия от которых находится в разумных пределах, но сама динамика площадей пожаров как отклик на климатические сигналы требует дополнительного тестирования и параметризации. Точность моделируемых параметров пожаров будет улучшаться параллельно с прогрессом развития моделей динамики растительности, который движется в направлении интегрирования данных дистанционного зондирования Земли в иерархию моделей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Рубцов, Алексей Васильевич, 2011 год

1. Абушенко H.A. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в России. Итоги. Проблемы. Перспективы / H.A. Абущенко и др. // Аналит. обзор (сер. Экология. Вып. 70) / под ред. В.В. Белова. Новосибирск: СО РАН. ИОА. ГПНТБ, 2003. -135 с.

2. Валендик Э.Н. Экстремальные пожароопасные сезоны в бореальных лесах Сибири. / Э.Н. Валендик, Г.А. Иванова // Лесоведение. 1996. - №4. - С. 12-19.

3. Вдовенко М.С. Исследование двух различных реализаций параллельных алгоритмов для расчета распространения кромки лесного пожара / М.С. Вдовенко, Г.А. Доррер // Вестник Томского гос. ун-та. Математика и механика. 2008. - №2. - С. 99-104.

4. Волокитина A.B. Классификация и картографирование растительных горючих материалов / A.B. Волокитина, М.А. Софронов. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002.-314 с.

5. Вонский С.М. Определение природной пожарной опасности в лесу: методические рекомендации / С.М. Вонский и др. Ленинград: ЛНИИЛХ, 1981. - 52 с.

6. Доррер Г.А. Динамика лесных пожаров / Г.А. Доррер. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2008.-404 с.

7. Жданко В.А. Метод анализа лесопожарных сезонов: практические рекомендации / В.А. Жданко, М.В. Гриценко. Ленинград: ЛНИИЛХ, 1980.

8. Жуковская В.И. Увлажнение и высыхание гигроскопических лесных горючих материалов / В.И. Жуковская // Вопросы лесной пирологии / под. ред. Н.Г. Курбатского. Красноярск: ИЛиД, 1970. - С. 105 - 141.

9. Иванов В.А. Пожары от молний в лесах Красноярского Приангарья / В.А. Иванов, H.A. Коршунов, П.М. Матвеев. Красноярск: СибГТУ, 2004. - 132 с.

10. Ю.Курбатский Н.Г. Терминология лесной пирологии / Н.Г. Курбатский // Вопросы лесной пирологии / под ред. Н.Г. Курбатского. Красноярск: ИЛиД, 1972. - С. 171-231.

11. Курбатский Н.Г. Сезонные изменения влажности хвои, листьев и веточек у основных древесных пород тайги / Н.Г. Курбатский // Вопросы лесной пирологии / под. ред. Н.Г. Курбатского. Красноярск: ИЛиД, 1970. - С. 155-185.

12. Малевский-Малевич С.П. К оценке изменений пожароопасной обстановки в лесах России / С.П. Малевский-Малевич и др. // Метеорология и гидрология. 2005. -№ 3. - С. 36-44.

13. Мохов И.И. Региональные модельные оценки пожароопасности при глобальных изменениях климата / И.И. Мохов, A.B. Чернокульский, И.М. Школьник // Доклады академии наук. 2006. - Т. 41, № 6. - С. 808-811.

14. Мохов И.И. Региональные модельные оценки риска лесных пожаров в азиатской части России при изменениях климата / И.И. Мохов, A.B. Чернокульский // География и природные ресурсы. 2010. - № 2. - С. 120-126.

15. Нестеров В.Г. Горимость леса и методы её определения / В.Г. Нестеров. М.: Гослесбумиздат, 1949. - 76 с.

16. Софронов М.А. Пирологическое районирование в таежной зоне / М.А. Софронов, A.B. Волокитина. Новосибирск: Изд-во «Наука», 1990. - 204 с.

17. Софронов М.А. Канадская система оценки пожарной опасности в лесах / М.А. Софронов, A.B. Волокитина. М.: ВНИИЦлесресурс, 1996. - С. 2-22.

18. Софронов М.А. Анализ фактической горимости при лесоустройстве как реализованной пожарной опасности / М.А. Софронов, A.B. Волокитина, Т.М. Софронова // Лесная таксация и лесоустройство. 2003. - Т.32, №1. - С. 97-102.

19. Софронов М.А. Пожарная опасность в природных условиях / М.А. Софронов и др. Красноярск: Институт леса им. В.Н.Сукачёва СО РАН, 2005. - 330 с.

20. Сухинин А.И. Картирование и краткосрочное прогнозирование пожарной опасности в лесах Восточной Сибири по спутниковым данным / А.И. Сухинин, Е.И. Пономарев // Сибирский экологический журнал. 2003. - Т. 10, №6 - С. 669667.

21. Фор А. Восприятие и распознавание образов / А. Фор; под ред. Г.П. Катыса; пер. с фр. A.B. Серединского. М.: Машиностроение, 1989. - 276 с.

22. Халафян A.A. Statistica 6. Статистический анализ данных: учебник / A.A. Халафян.- М.: Бином, 2007.-512 с.

23. Шишов В.В. Пространственная изменчивость прироста древесных растений на территории Сибири в последнем столетии / В.В. Шишов и др. // Доклады Академии наук. 2002. - Т.387, №5. - С. 690-693.

24. Школьник И.М. Региональная климатическая модель ГГО для территории Сибири / И.М. Школьник, В.П. Мелешко, В.М. Катцов // Метеорология и гидрология. -2007. № 6. - С. 5-18.

25. Alexander М.Е. Calculating and interpreting forest fire intensities / M.E. Alexander // Canadian Journal of Botany. 1982. - Vol. 60. - P. 349-357.

26. Alexander M.E. Proposed revision of fire danger class criteria for forest and rural fire areas in New Zealand / M.E. Alexander. Wellington: National Rural Fire Authority, Circular, 1994. - 73 p.

27. Andrews P.L. BEHAVE: fire behavior prediction and fuel modeling system BURN subsystem, part 1 / P.L. Andrews. - Gen. Tech. Rep. INT-194. Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1986. -130p.

28. Andrews P.L. BEHAVE: Fire behavior prediction and fuel modeling system-BURN subsystem, part 2 / P.L. Andrews, C.H. Chase. Gen. Tech. Rep. INT-260. Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station. - 1989.• 93 p.

29. Andreae M.O. Emission of trace gases and aerosols from biomass burning / M.O. Andreae, P. Merlet // Global Biogeochemical Cycles. 2001. - Vol.15, №4. - P. 955966.

30. Arbatskaya M.K. Long-term variability of fire frequency and tree ring growth in middle taiga of Central Siberia / M.K. Arbatskaya, E.A. Vaganov // Russian Journal of Ecology. 1997. - Vol. 28, №5. - P. 330-336.

31. Arora V.K. Fire as an interactive component of dynamic vegetation models / V.K. Arora, G.J. Boer // Journal of Geophysical Research. 2005. - Vol. 110. - G02008. Doi: 10.1029/2005JG000042.

32. Arroyo L.A. Fire models and methods to map fuel types: The role of remote sensing / L.A. Arroyo, C. Pascual, J.A. Manzanera // Forest Ecology and Management. 2008. -Vol. 256. - P. 1239-1252.

33. Balshi M.S. The role of historical fire disturbance in the carbon dynamics of the pan-boreal region: A process-based analysis / M.S. Balshi et al. //Journal of geophysical research. 2007. - Vol. 112. - G02029. doi: 10.1029/2006JG000380

34. Bartalev S.A. A new SPOT4-VEGETATION derived land cover map of Northern Eurasia / S.A. Bartalev, D.V. Erchov, A.S. Isaev // International Journal of Remote Sensing. 2003. - Vol. 24, №9. - P. 1977-1982.

35. Bartalev S.A. Multi-year circumpolar assessment of the area burnt in boreal ecosystems using SPOT-VEGETATION / S.A. Bartalev et al. // International Journal of Remote Sensing. 2007. - Vol. 28, №6. - P. 1397-1404.

36. Bartholome E. GLC 2000 Global Land Cover mapping for the year 2000 - Project status November 2002 / E. Bartholome, A.S. Belward, F. Achard. - Ispra: JRC Publication of the European Commission (EUR 20524 EN), 2002. - 55 p.

37. Belward A.S. The IGBP-DIS 1-Km Land-Cover Data Set DISCover: A Project Overview / A.S. Belward, J.E. Estes, K.D. Kline // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1999. - Vol. 65, №9. - P. 1013-1020.138

38. Bohle H.G. Climate change and social vulnerability: Toward a sociology and geography of food insecurity / H.G. Bohle, Т.Е. Downing, M.J. Watts // Global Environmental Change. 1994. - Vol. 4, №1. - P. 37-48. DOI: 10.1016/0959-3780(94)90020-5.

39. Bossard M. CORINE land cover technical guide Addendum 2000 / M. Bossard, J. Feranec, J. Otahel. - Technical report No.40. - Copenhagen: European Environment Agency, 2000. - 105 p.

40. Botta A. A global prognostic scheme of leaf onset using satellite data / A. Botta et al., // Global Change Biology. 2000. - Vol. 6. - P.709-726.

41. Burgan R.E. 1988 Revisions to the 1978 National Fire-Danger Rating System / R.E. Burgan. Research Paper SE-273. Southeastern Forest Experiment Station. - Asheville, North Carolina: USDA Forest Service. - 1988. - 39 p.

42. Camia A. Meteorological fire danger indices and remote sensing / A. Camia et al. // Remote Sensing of Large Wildfires in the European Mediterranean Basin / ed. by E. Chuvieco. Berlin: Springer, 1999. - P. 39-59.

43. Chandler C. Fire and Forestry. Vol. II. Forest Fire Management and Organizations. / C. Chandler et al.. Florida: Krieger Pub. Co., 1991. - 298 p.

44. Chuvieco E. Application of remote sensing and geographic information systems to forest fire hazard mapping / E. Chuvieco, R.G. Congalton // Remote Sensing of Environment. 1989. - Vol. 29. - P. 147-159.

45. Climatic Research Unit Электронный ресурс. Norwich: University of East Anglia, 2010 - . - Режим доступа: http://www.cru.uea.ac.uk/. свободный.

46. Cochrane M.A. Forest as a recurrent event in tropical forests of the eastern Amazon: Effects on forest structure, biomass, and species composition / M.A. Cochrane, M.D. Schulze // Biotropica. 1999. - Vol. 31, №1. - P. 1-16.

47. Crutzen P.J. Tropospheric chemical composition measurements in Brazil during the dry season / P.J. Crutzen et al. // Journal of Atmospheric Chemistry. 1985. - Vol. 2. - P. 233- 256.

48. Davidenko E.P. The Fire Season 2002 in Russia Report of the Aerial Forest Fire Service Avialesookhrana. Russian Federation Fire 2002 Special, Part II / E.P. Davidenko, A.

49. Drouet J.-C. Mise au point d'un indice numerique de risque meteorologique d'incendies de forêts / J.-C. Drouet, B. Sol // Forêt Méditerranéenne. 1993. - Vol. 14, №2. - P. 155162.

50. Duncan B.N. Interannual and seasonal variability of biomass burning emissions constrained by satellite observations / B.N. Duncan et al. // Journal of geophysical research. 2003. - Vol. 108, D2. 4100. - 22 p. doi:10.1029/2002JD002378.

51. Efremov D.F. Ecological and economic evaluation of the consequences of catastrophic fires in the Russian Far East: The Khabarovsk territory example of 1998 / D.F. Efremov, M.A. Sheshukov // International Forest Fire News. 2000. - Vol.22. - P.53-62.

52. Flannigan M.D. Future fire in Canada's boreal forest: Paleoecology results and general circulation model regional climate model simulations / M.D. Flannigan et al. // Canadian Journal of Forest Research. - 2001. - Vol.31. - P. 854-864.

53. Forestry Canada Fire danger group. Development and Structure of the Canadian Forest Fire Behavior Prediction System. Information report ST-X-3. - Ottawa: Forestry Canada, Science and Sustainable Development Directorate, 1992. - 63 p.

54. Friedl M.A. Global land cover mapping from MODIS: algorithms and early results / M.A. Friedl et al. // Remote Sensing of Environment. 2002. - Vol.83, №1-2. - P. 287302.

55. Furyaev V.V. Effects of fire and climate on successions and structural changes in the Siberian boreal forests / V.V. Furyaev et al. // Eurasian Journal of Forest Research. -2001.-Vol. 2.-P. 1-15.

56. Generoso S. A satellite- and model-based assessment of the 2003 Russian fires: Impact on the Arctic region / S. Generoso et al. // Journal of geophysical research. 2007. -Vol. 112. - D15302. doi: 10.1029/2006JD008344.

57. Gerten D. Terrestrial vegetation and water balance hydrological evaluation of a dynamic global vegetation model / D. Gerten et al. // Journal of Hydrology. - 2004. -Vol. 286. - P. 249-270.

58. Gesch D.B. Techniques for development of global 1-kilometer digital elevation models / D.B. Gesch, K.S. Larson // Pecora Thirteen, Human Interactions with the Environment-Perspectives from Space. Sioux Falls, South Dakota, August 20-22, 1996.

59. Giglio L. MODIS Collection 4 Active Fire Product User's Guide. Version 2.2. Электронный ресурс. Lanham, MD: Science Systems and Applications Inc., 2005. -Режим доступа:http://maps.geog.umd.edU/products/MODISFireUsersGuide2.2.pdf.

60. Giglio L. Global estimation of burned area using MODIS active fire observations / L. Giglio et al. // Atmospheric Chemistry and Physics. 2006. - Vol. 6. - P. 957-974.

61. Girardin M.P. A 229-year dendroclimatic-inferred record of forest fire activity for the Boreal Shield of Canada / M.P. Girardin et al. // International Journal of Wildland Fire. 2006. - Vol. 15. - P. 375-388.

62. GLC2000. Global Land Cover 2000 Электронный ресурс. Ispra: Global Environment Monitoring Unit (Joint Research Centre), 2010 - . - Режим доступа: http://bioval.irc.ec.europa.eu/products/glc2000/glc2000.php.

63. Goldammer J.G. Potential Impacts of Climate Change on Fire Regimes in the Tropics Based on Magicc and a GISS GCM-Derived Lightning Model / J.G. Goldammer, C. Price // Climatic Change. 1998. - Vol. 39. - P. 273-296.

64. Goncalves Z.J. Meteorological index of forest fire risk in the Portuguese mainland territory / Z.J. Goncalves, L. Lourenco. International Conference on Forest Fire Research. Coimbra. - 1990. - P. 1-14 (B07).

65. Hansen M.C. Global percent tree cover at a spatial resolution of 500 meters: first results of the MODIS vegetation continuous field algorithm / M.C. Hansen et al. // Earth Interactions. 2003. - Vol. 7, paper №10. - P. 1-15.

66. Hoelzemann J.J. Global Wildland Fire Emission Model (GWEM): Evaluating the use of global area burnt satellite data / J.J. Hoelzemann et al. // Journal of Geophysical Research. 2004. - Vol. 109. - D14S04. doi:10.1029/2003JD003666.

67. Hoffmann W.A. Positive feedbacks of fire, climate, and vegetation and the conversion of tropical savanna / W.A. Hoffmann, W. Schroeder, R.B. Jackson // Geophysical Research Letters. 2002. - Vol. 29, №22. - P. 2052. doi:10.1029/2002GL015424.

68. Huffman G.J. Global precipitation at one-degree daily resolution from multi-satellite observations / G.J. Huffman et al. // Journal of Hydrometeorology. 2001. - Vol. 2. -P. 36-50.

69. Hughes R.F. Fire in the Brazilian Amazon: 3. Dynamics of biomass, C, and nutrient pools in regenerating forests / R.F. Hughes, J.B. Kauffman, D.L. Cummings // Oecologia. 2000. - Vol. 124. - P. 574- 588.

70. Jain A.K. Estimates of global biomass burning emissions for reactive greenhouse gases (CO, NMHCs, and NOx) and C02 / A.K. Jain et al. // Journal of Geophysical Research. 2006. -Vol. 111. - D06304. doi:10.1029/2005JD006237.

71. Johns T.C. The new Hadley Centre climate model HadGEMl: Evaluation of coupled simulations /Т.С. Johns et al. //Journal of Climate. 2006. - Vol. 19. - P. 1327-1353.

72. Johnson D. Plants of western boreal forest and aspen parkland / D. Johnson et al.. -Vancouver: Lone Pine Publ., 1995. 392 p.

73. Justice C.O. The MODIS fire products. / C.O. Justice et al. // Remote Sensing of Environment. 2002. - Vol. 83. - P. 244 - 262. Doi:10.1016/S0034-4257(02)00076-7.

74. Justice C.O. Modis Fire Products, Algorithm Technical Background Document (Version 2.3) Электронный ресурс. / C.O. Justice [et al.] MODIS Science Team, 2006- . -Режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd modl4.pdf, свободный.

75. Kasischke E.S. Influences of boreal fire emissions on Northern Hemisphere atmospheric carbon and carbon monoxide / E.S. Kasischke et al. // Global Biogeochemical Cycles. -2005. Vol.19. - GB1012. doi:10.1029/2004GB002300.

76. Kasischke E.S. Fire, climate change, and carbon cycling in the boreal forest. / E.S. Kasischke, B.J. Stocks // Ecological Studies (vol. 138) / ed. by E.S. Kasischke, B.J. Stocks. Berlin-Heidelberg-New York: Springer-Verlag, 2000. - 461 p.

77. Korovin G.N. Analysis of the distribution of forest fires in Russia / G.N. Korovin // Fire in ecosystems of boreal Eurasia / ed. by J.G. Goldammer, V.V. Furyaev. Dordrecht: Kluwer Academic Publ., 1996. - P. 112-128.

78. Krinner G. A dynamic global vegetation model for studies of the coupled atmosphere-biosphere system / G. Krinner et al. // Global Biogeochemical Cycles. 2005. - Vol. 19, №1. - GB 101510.1029/2003GB002199.

79. Lenihan J.M. Simulating Broad-Scale Fire Severity in a Dynamic Global Vegetation Model / J.M. Lenihan, R.P. Neilson // Northwest Science. 1998. - Vol. 72. - P. 91-103.

80. Levine J.S. Atmospheric chemistry: Burning domestic issues / J.S. Levine // Nature. -2003. Vol. 423. - P. 28- 29.

81. Li Y.F. Global Population Distribution Database / Y.F. Li. A Report to the United Nations Environment Programme, under UNEP Sub-Project FP/1205-95-12, 1996.

82. Loboda T. Reconstruction of Fire Spread within Wildland Fire Events in Northern Eurasia from the MODIS Active Fire Product / T. Loboda, I. Csiszar // Global and Planetary Change. 2007. - Vol. 56. - P. 258-273.

83. Lott N. Data Documentation for Federal Climate Complex Integrated Surface Data / N. Lott. Asheville, N.C.: National Climatic Data Center, 2005.

84. Loupian E.A. Satellite monitoring of forest fires in Russia at federal and regional levels / E.A. Loupian et al. // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2006. -Vol. 11.-P. 113-145.

85. Loveland T. Development of a global land cover characteristics database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR data / T. Loveland et al. // International Journal of Remote Sensing. 2000. - Vol. 21. - P. 1303-1330.

86. McRae D.J. Variability of fire behavior, fire effects and emissions in scotch pine forest of central Siberia. / D.J. McRae et al. // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2006. - Vol.ll. - P. 45-74.

87. Mitchell T.D. An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids / T.D. Mitchell, P.D. Jones // International Journal of Climatology. 2005. - Vol. 25. - P. 693-712. doi:10.1002/joc.ll81.

88. MODIS Website Электронный ресурс. National Aeronautics and Space Administration, 2010- . - Режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/, свободный. -Загл. с экрана.

89. Mollicone D. Human role in Russian wild fires. / D. Mollicone, H.D. Eva, F. Achard //Nature. 2006. - Vol. 440. - P. 436-437. doi:10.1038/440436a.

90. Myneni R. Global products of vegetation leaf area and fraction absorbed PAR from year one of MODIS data / R. Myneni et al. // Remote Sensing of Environment. 2002. -Vol. 83. - P.214-231.

91. Noble I.R. McArthur's fire danger meters expressed as equations / I.R. Noble, G.A.V. Bary, A.M. Gill // Australian Journal of Ecology. 1980. - Vol. 5. - P. 201-203.

92. Olson J. Carbon in live vegetation of major world ecosystems / J. Olson, J. Watts, L. Allison. Technical Report ORNL-5862, Oak Ridge National Laboratory. - Oak Ridge:

93. Environmental Sciences Division Publ., 1983. 152 p.

94. Penner J.E. Soot and smoke aerosol may not warm climate / J.E. Penner, S.Y. Zhang, C.C. Chuang // Journal of Geophysical Research. 2003. - Vol. 108, D21. 4657. doi: 10.1029/2003JD003409.

95. Peterson D.L. Modeling Postfire Conifer Mortality for Long-range Planning / D.L. Peterson, K.C. Ryan // Environmental Management, 1986. Vol. 10. - P. 797-808.

96. Potter C.S. Terrestrial Ecosystem Production A process model based on global satellite and surface data / C.S. Potter et al. // Global Biogeochemical Cycles. - 1993. -Vol. 7.-P. 811-841.

97. Price C. The impact of a 2 x C02 climate on lightning-caused fires / C. Price, D. Rind // Journal of Climate. 1994. - Vol. 7, №10. - P. 1484 - 1494.

98. Randerson J.T. Fire emissions from C3 and C4 vegetation and their influence on1 "Xinterannual variability of atmospheric C02 and 8 C02 / J.T. Randerson et al. // Global biogeochemical cycles. 2005. - Vol. 19, №2. - GB2019. doi:10.1029/2004GB002366.

99. Randerson J.T. Net ecosystem production: A comprehensive measure of net carbon accumulation by ecosystems / J.T. Randerson et al. // Ecological Applications. 2002. - Vol. 12, №4. - P. 937-947.

100. Randerson J.T. Global Fire Emissions Database, Version 2 (GFEDv2.1). Электронный ресурс. / J.T. Randerson [et al.] // Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center, Oak Ridge. 2007. - 5 p. Режим доступа: http://daac.ornl.gov/

101. Riaño D. Global spatial patterns and temporal trends of burned area between 1981 and 2000 using NOAA-NASA Pathfinder / D. Riaño et al. // Global Change Biology. -2007. Vol.13. - P. 40-50. doi: 10.1111/j.l365-2486.2006.01268.x

102. Rothermel R.C. A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels. USDA Forest Service / R.C. Rothermel.- Research Paper INT 115. -1972.

103. Rupp T.S. Sensitivity of Simulated Boreal Fire Dynamics to Uncertainties in Climate Drivers / T.S. Rupp et al. // Earth Interactions. 2007. - Vol. 11, paper №3. - P. 1-21.

104. Riggs G.A. MODIS snow products user guide for collection 5 data products Электронный ресурс. / G.A. Riggs, D.K. Hall, V.V. Salomonson. 2003. - 80 p. -.Режим доступа: http://modis-snow-ice.gsfc.nasa.gov/sug main.html, свободный

105. Saha S. The NCEP Climate Forecast System / S. Saha et al. //Journal of climate. -2006. Vol. 19, №15. - P. 3483-3517.

106. San-Miguel-Ayanz J. Current methods to assess fire danger potential / J. San-Miguel-Ayanz et al. // Wildland fire danger estimation and mapping: the role of remote sensing data / ed. by E. Chuvieco. Singapore: World Scientific, 2003. - P. 21-60.

107. Sandberg D.V. Wildland fire on ecosystems: effects of fire on air / D.V. Sandberg et al. : General Techical Report RMRS-GTR-42-vol.5. Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, 2002. 79 p.

108. Schoennagel T. The interaction of fire, fuels, and climate across Rocky Mountain forests / T. Schoennagel, T.T. Veblen, W.H. Romme // Bioscience. 2004. - Vol. 54, №7. - P. 661-667.

109. Seiler W. Estimates of gross and net fluxes of carbon between the biosphere and the atmosphere from biomass burning / W. Seiler, P.J. Crutzen // Climate Change. 1980. -Vol. 2.-P. 207-247.

110. Shvidenko A. Synthesis of the impact of Russian forests on the global carbon budget for 1961-1998 / A. Shvidenko, S. Nilsson // Tellus. 2003. - 55B. - P. 391-415.

111. Sitch S. Evaluation of ecosystem dynamics, plant geography and terrestrial carbon cycling in the LPJ dynamic global vegetation model / S. Sitch et al. // Global Change Biology. 2003. - Vol. 9, №2. - P. 161-185. doi:10.1046/j.l365-2486.2003.00569.x.

112. Simon M. Burnt area detection at global scale using ATSR-2: The GLOBSCAR products and their qualification / M. Simon et al. // Journal of geophysical research.-2004. Vol. 109. - D14S02. doi:10.1029/2003JD003622.

113. Soja A.J. AVHRR-derived fire frequency, distribution, and area burned in Siberia / A.J. Soja et al. // International Journal of Remote Sensing. 2004a. - Vol. 25, №10. -P. 1939-1960.

114. Soja A.J. Estimating fire emissions and disparities in boreal Siberia (1998 through 2002) / A.J. Soja et al. // Journal of Geophysical Research. 2004b. - Vol. 109. -D14S06. doi: 10.1029/2004JD004570.

115. Soja A J. Satellite-derived mean fire return intervals as indicators of change in Siberia (1995-2002) / A.J. Soja et al. // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2006. - Vol. 11. - P. 75-96.145

116. Stocks B.J. Climate Change and Forest Fire Potential in Russian and Canadian Boreal Forests / B.J. Stocks et al. // Climatic Change. 1998. - Vol. 38. - P. 1-13.

117. Stocks B.J. Large forest fires in Canada, 1959 1997 / B.J. Stocks et al. // Journal of Geophysical Research. - 2002. - Vol. 107. - 8149. doi: 10.1029/2001JD000484.

118. Sukhinin A.I. AVHRR-based mapping of fires in Russia: New products for fire management and carbon cycle studies / A.I. Sukhinin et al. // Remote Sensing of Environment. 2004. - Vol. 93. - P. 546-564.

119. Sukhinin A.I. Daily wildland fire danger mapping using satellite data in Siberia / A.I. Sukhinin, D.J. McRae, E.I. Ponomarev //Journal of Forest Ecology and Management. -2006. 234S. - S73. doi: 10.1016/j.foreco.2006.08.105.

120. Tansey K. Vegetation burning in the year 2000: Global burned area estimates from SPOT VEGETATION data / K. Tansey et al. // Journal of geophysical research. -2004. Vol. 109. - D14S03. doi:10.1029/2003JD003598.

121. Tansey K. A Global Inventory of Burned Areas at 1 Km Resolution for the Year 2000 Derived from Spot Vegetation Data / K. Tansey et al. // Climatic Change. 2004. - Vol. 67. - P. 345-377. doi:10.1007/sl0584-004-2800-3.

122. Tansey K. A new, global, multi-annual (2000-2007) burnt area product at 1 km resolution / K. Tansey et al. // Geophysical Research Letters. 2008. - Vol. 35. -L01401. D01:10.1029/2007GL031567.

123. Taylor S.W. Variation in wind and crown fire behaviour in a northern jack pine -black spruce forest / S.W. Taylor et al. // Canadian Journal of Forest Research. 2004. -Vol. 34.-P. 1561-1576.

124. Taylor S.W. Science, technology, and human factors in fire danger rating: the Canadian experience / S.W. Taylor, M.E. Alexander / International Journal of Wildland Fire. 2006. - Vol. 15. - P. 121-135.

125. Tchebakova N.M. The effects of climate, permafrost and fire on vegetation change in Siberia in a changing climate / N.M. Tchebakova, E. Parfenova, A.J. Soja // Environmental research letters. 2009. - Vol. 4. - P. 045013.

126. Thonicke K. The influence of vegetation, fire spread and fire behaviour on biomass burning and trace gas emissions: results from a process-based model / K. Thonicke et al. //Biogeosciences. 2010. - Vol. 7. - P. 1991-2011.

127. Thonicke K. The role of fire disturbance for global vegetation dynamics: coupling fire into a Dynamic Global Vegetation Model / K. Thonicke et al. // Global Ecology & Biogeography. 2001. - Vol.10. - P. 661-677.

128. Trenberth K.E. Observations: Surface and Atmospheric Climate Change / K.E. Trenberth et al. // Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of

129. Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / ed. by S. Solomon et al.. Cambridge, New York, 2007. - P. 235 -336.

130. Yurganov L.N. Increased Northern Hemispheric carbon monoxide burden in the troposphere in 2002 and 2003 detected from the ground and from space / L.N. Yurganov et al. // Atmospheric Chemistry and Physics. 2005. - Vol. 5. - P. 563-573.

131. Vaganov E.A. Dendrochronological methods in evaluation of carbon cycle in forest ecosystems / E.A. Vaganov et al. // Carbon Cycle on the Territory of Russia / ed. by G.A. Zavarzin. Moscow, 1999. - P. 96-123.

132. Venevsky S. Simulating fire regimes in human dominated ecosystems: Iberian Peninsula case study / S. Venevsky et al. // Global change Biology. 2002. - Vol.8. - P. 984-998.

133. Verant S. Sensitivity of the continental hydrological cycle to the spatial resolution over the Iberian Peninsula / S. Verant et al. // Journal of Hydrometeorology. 2004. -Vol. 5. - P. 267-285.

134. Verseghy D. CLASS—A Canadian land surface scheme for GCMs: П. Vegetation model and coupled runs / D. Verseghy, N. A. McFarlane, M. Lazare // International Journal of Climatology. 1993. - Vol. 13. - P. 347- 370.

135. Viegas D.X. Comparative Study of Various Methods of Fire Danger Evaluation in Southern Europe / D.X. Viegas et al. // International Journal of Wildland Fire. 1999. -Vol. 9, № 4. - P. 235-246. Doi:10.1071/WF00015.

136. Warehouse Inventory Search Tool (WIST) Электронный ресурс. Sioux Falls: Land Processes Distributed Active Archive Center (LPDAAC), 2009-. - Режим доступа: https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/get data/wist.

137. Wolfe R.E. Achieving sub-pixel geolocation accuracy in support of MODIS land science / R.E. Wolfe et al. // Remote Sensing of Environment. 2002. - Vol. 83. - P.31.49.

138. Yefremov D.F. Long-term environmental impact of catastrophic forest fires in Russia's Far East and their contribution to global processes / D.F. Yefremov, A.Z. Shvidenko // International forest fire news. 2004. - Vol. 32. - P. 43-49.

139. Zhang Y.-H. Monthly burned area and forest fire carbon emission estimates for the Russian Federation from SPOT VGT / Y.-H. Zhang et al. // Remote Sensing of Environment. 2003. - Vol. 87. - P. 1-15.

140. Willis C. The development of a national fire danger rating system for South Africa / C. Willis et al.: Report №. ENV-P5-C 2000-073. Pretoria: CSIR Water, Environment of Forestry Technology, 2001. - 79 p.

141. Список наиболее используемых сокращений

142. ГИС геоинформационная система

143. ДЗЗ дистанционное зондирование Земли1. ПО — пожарная опасность

144. ППО погодная пожарная опасность

145. ПВ 1/2 показатели влажности (версии 1, 2)1. ГМ — горючий материал

146. ГМДР глобальная модель динамики растительности

147. СПП суммарная площадь пожаров

148. СКП суммарное количество пожаров

149. XBJI хвойный вечнозеленый лес

150. XJIJ1 хвойный листопадный лес

151. ФТР функциональный тип растительности

152. ФПР функция пожарного риска

153. AVHRR радиометры Advanced Very High Resolution Radiometer на бортусерии спутников NOAA MODIS радиометр MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer на борту спутника Terra

154. CRU (данные) база климатических данных Climate Research Unit (UK)

155. ORCHIDEE ГМДР "ORganizing Carbon and Hydrology In Dynamic1491. Ecosystems"

156. NFDRS национальная система оценки пожарных рисков (National Fire

157. Danger Rating System (US)) NOAA спутники серии National Oceanic and Atmospheric Administration CFFDRS - канадская система оценки пожарной опасности лесов (Canadian