Профилактика и тушение низовых пожаров в Юго-Восточной Сибири тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 06.03.03, кандидат наук Сосновчик Юрий Федорович

• Сосновчик Юрий Федорович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Сосновчик Юрий Федорович

ВВЕДЕНИЕ

1 ПРИРОДНО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ ЗАБАЙКАЛЬСКОГО КРАЯ

1.1 Географическая характеристика, природно-климатические условия Юго-Восточной Сибири

1.2 Территориальное деление края

1.3 Гидрографическое описание края

1.4 Противопожарная охрана лесов Забайкальского края

2 АНАЛИЗ ПРИЧИН ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

2.1 Проблематика борьбы с лесными пожарами

в современной России

2.2 Лесопожарная обстановка на территории Юго-Восточной

Сибири (Забайкальский край)

2.3 Исследование лесных пожаров в Забайкальском крае

2.4 Изучение пожароопасных территорий и изменение

климата в Забайкальском крае

2.5 Лесопожарная профилактика и пропаганда

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ДЛЯ ПРОФИЛАКТИКИ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

3.1 Математический анализ зависимости площадей лесных

пожаров от их численности

3.2 Применение математических моделей для прогнозирования метеоусловий и профилактики лесных пожаров в пожароопасный период 2021 г

3.3 Анализ взаимосвязи между средним количеством лесных пожаров и показателями погодных условий для прогнозирования лесных пожаров

4 РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ, СПОСОБОВ ПРОФИЛАКТИКИ И ТУШЕНИЯ НИЗОВЫХ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

4.1 Разработка методов и средств борьбы с лесными пожарами

4.2 Анализ устойчивости средства для профилактики и тушения низовых лесных пожаров относительно ветровой нагрузки

4.3 Математический анализ обоснования высоты противопожарного заградительного устройства

5 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОТИВОПОЖАРНЫХ ЗАГРАЖДЕНИЙ ДЛЯ ПРОФИЛАКТИКИ И ТУШЕНИЯ НИЗОВЫХ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

5.1 Экономическое обоснование применения разработанных

средств для профилактики и тушения лесных пожаров

5.2 Оценка экономической эффективности применения заградительных

устройств для профилактики и тушения низовых лесных пожаров

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

РЕКОМЕНДАЦИИ ПРОИЗВОДСТВУ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А - Акт о внедрении законченной научно-

исследовательской работы

ПРИЛОЖЕНИЕ Б - Акт внедрения результатов диссертационной

работы в учебный процесс

ПРИЛОЖЕНИЕ В - Патент на изобретение «Способ предотвращения распространения низового лесного или степного пожара и устройство для его

осуществления» (Автор Сосновчик Ю.Ф.)

ПРИЛОЖЕНИЕ Г - Патент на изобретение «Мобильный комплекс для

предотвращения и тушения лесных пожаров» (Автор Сосновчик Ю.Ф.)

ПРИЛОЖЕНИЕ Д - Таблица значения Б-критерия Фишера

ПРИЛОЖЕНИЕ Е - Письмо-ответ от Государственной лесной службы

Забайкальского края по запрашиваемой информации

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж - Расчетное количество человек и единиц техники

для тушения лесных пожаров в зависимости от площади пожара

ПРИЛОЖЕНИЕ З - Письмо-запрос от 03.11.2016 г. ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» в Забайкальское Управление гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды на разрешение

работы в архиве и предоставление информации

ПРИЛОЖЕНИЕ К - Письмо-запрос от ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» в Государственное казенное учреждение «Управление лесничествами Забайкальского края» на разрешение

работы в архиве и предоставления информации

ПРИЛОЖЕНИЕ Л - Письмо-запрос от ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» в Государственную лесную службу Забайкальского края-главному государственному лесному инспектору Забайкальского края на разрешение работы в архиве и предоставление

информации

ПРИЛОЖЕНИЕ Р - Письмо-запрос от ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» в Краевое государственное специализированное учреждение «Забайкаллесхоз» на разрешение работы в

архиве и предоставление информации

ПРИЛОЖЕНИЕ С - Письмо-ответ от Краевого государственного специализированного учреждения «Забайкаллесхоз» о положительном расчете экономической эффективности применения метода профилактики и тушения лесных, лесостепных пожаров заградительными устройствами

ПРИЛОЖЕНИЕ Т - Письмо-запрос от 27.11.17 г. ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» в Забайкальское Управление

гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды на разрешение

работы в архиве и предоставление информации

ПРИЛОЖЕНИЕ М - Сертификат участника Международной научно-

практической конференции. Москва, 2016 г

ПРИЛОЖЕНИЕ Н - Сертификат участника Международной научно-

практической конференции. Уфа, 2016 г

ПРИЛОЖЕНИЕ О - Сертификат участника Международной научно-

практической конференции. Пенза, 2016 г

ПРИЛОЖЕНИЕ П - Диплом I степени - лучшая научная статья 2016 г. в секции «Инновационные исследования» участника Международной

научно-практической конференции. Пенза, 2016 г

ПРИЛОЖЕНИЕ Р - Листовки по пропаганде предотвращения возникновения лесных пожаров на территории Забайкальского края

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Профилактика и тушение низовых пожаров в Юго-Восточной Сибири»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Лесные пожары относятся к категории стихийных бедствий, приносящих значительный, порой непоправимый ущерб лесам, животному миру, людям.

Природно-климатические особенности Юго-Восточной Сибири: малооблачная и сухая зима с осадками в пределах 5-8 % от годовой суммы, 60-70 % годовой суммы осадков приходится на теплое время года, на наиболее пожароопасные месяцы (март, апрель, май) по результатам многолетних наблюдений приходится 10-20 мм осадков. Весенние месяцы года сопровождаются сильными ветрами и засухой, что создаёт климатические предпосылки быстрого распространения лесного огня. Статистика лесных пожаров имеет возрастающий характер. В 2012 г. количество пожаров в крае составило 819 ед. на площади 486,3 га: сгорело 36 жилых домов, травмировано 17 человек. В 2014 г. количество пожаров увеличилось до 1115 ед. на площади 558,8 га: из-за лесного пожара погибло 11 человек, травмировано 40 человек. В 2015 г. количество пожаров достигло 1377 ед. на площади 890 га: сгорело 158 жилых домов, погибло 4 человека. Затраты на тушение лесных пожаров в Забайкальском крае в 2012 г. составили 94,82 млн р., ущерб - 438,9 млн р., в 2014 г. - 236,9 млн р. и 153,7 млн р., в 2015 г. 499,7 млн р. и 427,9 млн р. соответственно.

Сказанное обуславливает актуальность принятой к исследованию проблемы и объективную необходимость разработки надёжных методов прогнозирования пожароопасных ситуаций, а также эффективных мобильных технических средств профилактики и тушения лесных пожаров.

Степень научной разработанности темы. Прогнозирование лесных пожаров, их профилактика и предотвращение, борьба с ними, а также проблемы тушения лесных пожаров изучались такими учёными, как С.В. Залесов (2014, 2015, 2016, 2018), Г.А. Годовалов (2014, 2015), М.А. Козаченко (2015, 2017), А.Д. Ищенко (2017, 2018), А.С. Манаенков (2002, 2006, 2009, 2018), И.С. Мелехов (1965), Н.П. Курбатский (1964), В.В. Фуряев (1993, 1996, 2004, 2017), А.А. Логачев (2013), А.М. Заяц (2013), Ю.В. Подрезов (2009), Ю.Л. Воробьёв (2004), В.А. Обязов (2010, 2012), П.Ю. Лукьянов (2017).

Технологию анализа горимости лесов со структурой и созданием модели базы данных «Лесные пожары», применения компрессионной пены для заградительных, опорных полос, противопожарных барьеров и перспективность использования быстротвердеющей пены и проведения отжига вокруг населённых пунктов разрабатывали С.В. Залесов (2014, 2015, 2016, 2018), Г.А. Годовалов (2015, 2014). Динамика лесовосстановления после лесных пожаров, послепожарная реабилитация лесных почв и оценка деревьев в древостоях, повреждённых лесными пожарами, изучена М.А. Козаченко (2015, 2017). Расчет сил и средств для тушения пожаров и обеспечение непрерывного их тушения в условиях задымления предложил в своих работах А.Д. Ищенко (2017, 2018). Профилактику, охрану от пожаров лесных культур, дифференцированная оценка пожарной опасности в сосняках, причины и особенности лесных пожаров, погодные условия в сосновых культурах и пирогенная роль опушек сосновых насаждений исследовалось А.С. Манаенковым. Мониторинг прогнозирования и принятия решения по тушению лесных пожаров проводили А.А. Логачев (2013), А.М. Заяц (2013), основами организации борьбы с лесными пожарами занимался Ю.В. Подрезов (2009). Противопожарную профилактику в лесах, характеристику, статистику лесных пожаров и ущерб от них наиболее детально раскрыл в своих работах Ю.Л. Воробьёв (2004). Региональные изменения климата и влияние метеорологических условий на лесопожарную обстановку в Юго-Восточной Сибири изучал В.А. Обязов (2010, 2012). Математическое моделирование

тепломассообмена изучалось П.Ю. Лукьяновым (2017). Основной вывод, следующий из приведенного краткого обзора степени изученности проблемы диссертационного исследования, говорит о том, что в целом проблема вызывает постоянный научный интерес специалистов, подвергается многостороннему и комплексному исследованию. Однако в научной литературе крайне редко встречаются исследования, связанные с выявлением региональной специфики (Юго-Восточная Сибирь), способствующей возникновению лесных пожаров.

Цель исследований - повышение эффективности борьбы с низовыми лесными пожарами путем применения профилактических, прогнозных и технологических методов в Юго-Восточной Сибири.

Задачи исследования:

1) провести анализ природно-климатических условий, объясняющих возникновение пожароопасных ситуаций в Юго-Восточной Сибири;

2) изучить факторы, способствующие возникновению лесных пожаров, и провести анализ метеоусловий пожароопасной территории Юго-Восточной Сибири с 1961 по 2016 год;

3) разработать методы прогнозирования лесных пожаров в Юго-Восточной Сибири;

4) разработать технические и технологические средства для профилактики и тушения лесных пожаров в Юго-Восточной Сибири;

5) определить конструктивные показатели и экономическую эффективность от использования разработанного средства (противопожарные заградительные устройства) для профилактики и тушения лесных пожаров на Юго-Восточной Сибири.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1) выявлена тенденция изменения метеоусловий, влияющих на причины возникновения пожароопасных ситуаций в природно-климатических условиях Юго-Восточной Сибири;

2) установлено, что большинство лесных пожаров происходят по причине нарушения сельскохозяйственных палов и неосторожного обращения с огнем и при анализе уравнений трендов определено, что с 1961 - 2016 год на пожароопасной территории фиксируется изменение показателей метеоусловий, способствующих возникновению пожаров;

3) разработан метод прогнозирования показателей метеоусловий и рассчитано среднее количество лесных пожаров на 2021 год в пожароопасных территориях Юго-Восточной Сибири;

4) разработаны мобильные противопожарные заградительные устройства;

5) установлены оптимальные конструктивные показатели заградительных устройств и технология их применения, обеспечивающая их устойчивость и эффективность при различных критических скоростях ветра.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Установлены закономерности изменения климата в Юго-Восточной Сибири, обусловленные уменьшением влажности воздуха и количества осадков; повышением температуры воздуха, поверхности почвы, скорости ветра и влияния погодных условий на количество и интенсивность лесных пожаров. Разработана математическая модель долгосрочного прогнозирования погодных условий, позволяющая обосновать рациональность выбора мероприятий для профилактики и тушения лесных пожаров, а также установить зависимость количества лесных пожаров от значения относительной влажности воздуха, что способствует эффективному прогнозированию пожароопасных ситуаций. Обоснованы конструктивно-технологические параметры заградительных средств, препятствующих распространению низовых лесных пожаров.

Практическая значимость работы подтверждается результатами натурных испытаний, показавших эффективность разработанной методики долгосрочного прогнозирования и профилактики возникновения лесных пожаров в реальных условиях Юго-Восточной Сибири. Разработаны технические средства для профилактики и тушения низовых лесных пожаров на территории

Юго-Восточной Сибири (патенты на изобретение № 2643599 РФ, № 2643595 РФ). Результаты исследования внедрены в КГСАУ «Забайкаллесхоз» Министерства природных ресурсов Забайкальского края, в ГКУ «Управление лесничествами Забайкальского края», в ООО Забайкальское краевое отделение «Всероссийское добровольное пожарное общество», в учебный процесс ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» при подготовке бакалавров и магистров для чтения курсов лекций по предметам «Природные пожары и борьба с ними», «Противопожарное обустройство лесных и других территорий», «Основы обеспечения пожарной безопасности», «Пожарная тактика».

Методология и методы исследования. Теоретические исследования выполнены с использованием методов математического моделирования; методов системного анализа и эмпирического обобщения. Экспериментальные методы включали лабораторные и полевые исследования заградительных устройств для профилактики и тушения лесных пожаров на устойчивость относительно воздействия силы ветра, исследование параметров конструкции и способов установки на неровной местности. Исследование осуществлялось в соответствии с требованиями стандартных методик тушения лесных (ландшафтных) пожаров, методики проведения пожарно-тактических расчётов с применением справочников о пожаровзрывоопасности веществ и материалов, и средств их тушения. Экспериментальные данные обрабатывались с использованием методов математической статистики и анализа.

Положения, выносимые на защиту.

1. Научный прогноз пожароопасных ситуаций на основе изменения климатических показателей Юго-Восточной Сибири (количество осадков, влажности воздуха, температуры воздуха и поверхностного слоя почвы, скорости ветра).

2. Прогнозирование пожароопасных ситуаций на основе теории нечетких множеств и нечеткой логики.

3. Математическая модель прогнозирования количества лесных пожаров на пожароопасные периоды до 2021 г. для Юго-Восточной Сибири.

4. Математическая модель зависимости высоты пламени низового пожара от высоты сухой растительности и силы ветра.

5. Конструктивные показатели мобильного противопожарного заградительного устройства и его эффективность при различных критических скоростях ветра.

Степень достоверности и апробации работы. Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена большим объёмом полевых экспериментов, производственной проверкой опытных образцов противопожарных заградительных устройств в реальных условиях предупреждения и тушения низовых лесных пожаров, а также высокой степенью сходимости данных, полученных при использовании математических моделей расчётов влияния природно-климатических факторов на возникновение лесных пожаров в Юго-Восточной Сибири с реальными показателями возникновения пожаров.

Апробация работы. Основные материалы и положения диссертационной работы обсуждались на международных и всероссийских конференциях: «Современные технологии: актуальные вопросы, достижения и инновации» (Пенза, 2016), «Вавиловские чтения» (Саратов, 2016, 2017), «Современные научные исследования: актуальные теории и концепции» (Москва, 2016), «Проблемы, перспективы и направления инновационного развития науки» (Уфа, 2016), «Кулагинские чтения: техника и технологии производственных процессов» (Чита, 2013-2017), «Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация» (Москва 2016), и на совместных научных семинарах кафедры безопасности жизнедеятельности Забайкальского государственного университета со специалистами Министерства природных ресурсов Забайкальского края.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 16 научных работ общим объемом 5,73 п.л., в том числе с долей автора 5,06 п.л. В журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ опубликовано четыре статьи с участием автора 2,69 п.л., и опубликована одна статья в международном журнале, индексируемом WОS с участием автора 0,38 п.л. Получены два патента РФ на изобретение.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из Введения, 5 глав, Заключения, списка использованной литературы (247 источника, из которых 10 иностранные) и Приложений. Общий объем работы -196 страниц машинописного текста, включающего 150 страницы основного текста, 22 страницы приложений, 29 таблиц и 56 рисунков.

1 ПРИРОДНО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ ЗАБАЙКАЛЬСКОГО КРАЯ

1.1 Географическая характеристика, природно-климатические условия

Юго-Восточной Сибири

Восточная Сибирь занимает площадь 7,2 млн км. Большая часть территории представлена таежным Сибирским плоскогорьем, переходящим в тундровые низменности (на границе севера), большими горными хребтами Западных и Восточных Саян, возвышенностями Забайкалья и Яно-Колымского края на юге и востоке. На её территории протекают крупнейшие реки России -Енисей и Лена.

В границах Восточной Сибири расположены Хакасия, Тыва, Красноярский край, Иркутская область, республика Бурятия и Забайкальский край (рисунок 1). В Восточной Сибири находится крупный город - Красноярск и большие города - Иркутск, Улан-Удэ, Чита, Абакан, Кызыл.

Благодаря большой протяженности, Восточная Сибирь включает в себя несколько природных зон: арктические пустыни, тайгу, смешанные леса и сухие степи, а также заболоченные тундровые местности. Последних немного. Они встречаются, как правило, в пределах низменностей, на плоских, слабодренированных междуречьях. Осадков выпадает меньше, чем в западных регионах России, объём снежного покрова обычно невелик, на севере распространена вечная мерзлота.

В северных районах зима долгая и холодная, температура доходит до -50 °С. Лето теплое, на юге - знойное. В Восточной Сибири июль более теплый,

чем в тех же широтах западной части России, а солнечных дней гораздо больше.

Константинов А.В. отмечает, что в Восточной Сибири ранее климат менялся много раз и было холоднее как на севере, так и на юге, зимой по всему региону до - 50 0С, а лето короткое и холодное [235, 236].

Одна из важнейших характеристик Восточной Сибири - наличие огромного количества природных ресурсов. Здесь сконцентрировано около половины всех лесов Российской Федерации. Расположение территории Восточной Сибири на карте России представлено на рисунке 1.

На юге Восточной Сибири находится Забайкальский край.

Забайкальский край - субъект Российской Федерации с большим потенциалом полезных ископаемых. Территория края представляется как большая административно-территориальная единица России. Протяженность границ составляет 4770 км. Длина границы с соседними субъектами РФ, республикой Бурятия составляет 1700 км, Саха (Якутией) - 200 км, с областями - Иркутской 520 км, Амурской 700 км. Забайкальский край на юге граничит с

Рисунок 1 - Восточная Сибирь на карте России

Монголией и Китаем. Государственная граница с этими странами составляет 800 и 850 км. соответственно.

Забайкальский край расположен в умеренном климатическом поясе. Крайние точки края характеризуются следующими отметками: на севере 58° 27' северной широты, на южной границе 49° 08' северной широты, на западной границе 107° 45' восточной долготы и на востоке 112°10' восточной долготы.

Кулаков В.С. изучал резко-континентальный климат Восточной Сибири и определил, что атмосферные осадки в регионе уменьшились [184].

Расположение Забайкальского края от западных границ до восточных составляет более 800 км, от северных границ до южных - около 1000 км, перепад высот достигает 2781 м., площадь 431,5 тыс. км2, что превосходит территории многих государств Европы. Территория Юго-Восточной Сибири (Забайкальский край) на карте России (рисунке 2).

Рисунок 2 - Юго-Восточная Сибирь, Забайкальский край

Забайкальский край удален от океанов на значительное расстояние. От Тихого океана более чем на 1000 км, от Северного ледовитого практически на

2000 км. от морей Тихого океана - Охотского и Желтого на 850 - 1000 км, а ближайшее море Северного Ледовитого океана - море Лаптевых - на 1700 км [235, 236].

Кулаков В.С. исследовал географическое положение Юго-Восточной Сибири и объяснил неблагоприятное влияние трёх океанов на климат региона [184].

Край (рисунок 2) является восточной зоной Центрально-Азиатского мирового водного запаса Тихого и Ледовитого океанов. На этой части земли начинают верховое зарождение главнейшие водные артерии Сибири, Центральной Азии и Дальнего Востока: реки Енисей, Лена и Амур. Западная часть края относится к бассейну озера Байкал, объявленного ЮНЕСКО в 1996 г. участком мирового наследия. Резерв чистой пресной воды в озере составляет более 20 % от мирового.

Слипенчук С.Т. заявил, что российские ученые изучают понижение уровня воды в озере Байкал, так как в реках Забайкальского края связанных с озером, отмечается маловодье.

Обязов В.А. считает, что с изменением климата лесные пожары уничтожают растительность, а деревья удерживают почвенную влагу, и это приводит к обмелению озер и рек и данная проблема требует разработки региональных программ [184, 200, 205].

На севере региона в Байкальской рифтовой зоне лежит Становое Нагорье, характеризующейся повышенной тектонической активностью, а крайний юг соприкасается с Торейским бессточным бассейном.

На территории Забайкальском крае климат суровый - жесткий, умеренных широт с неравномерными осадками в течение года (рисунок 3) и значительными годовыми, резкими за сутки колебаниями скорости ветра и температуры воздуха.

В апреле 2015 года на территории края зарегистрировано количество осадков менее 10 - 20 мм (рисунок 3).

менее 10 20 30 40 50 60 75 100 125 более Масштаб 1:60 ООО ООО

Рисунок 3 - Карта количества осадков в регионах России, данные за апрель 2015 г.

В крае зима длительная и холодная, и на весь период с незначительным выпадением осадков [200, 205].

Богданова Э.Г. и др. подчеркивают, что при исследовании осадков с 1936 по 2007 гг. весной, летом и осенью отрицательные тренды осадков преобладают в среднем до 19 %, и тренды зимних осадков снизились на 9 %. [200].

Лето короткое, теплое, небо безоблачное и ясное, солнечных дней больше, чем в Евпатории, Геленджике и Ессентуках. Для сравнения среднегодовое количество часов солнечного сияния в Сочи составляет 2154 ч, а в Красном Чикое 2618 ч. В регионе за один год выпадает от 300 на юге, до 600 мм осадков на севере, основная их часть приходится на лето и осень.

Мещерская А.В. и др. подтверждают, что в Забайкальском крае за длительный период наблюдений отмечается повышение температуры воздуха, 2,8 0С зимой, 0,6 оС летом и 1,6 оС за год, и данные факты отрицательно влияю на сельское хозяйство и лесопожарную обстановку [200, 205].

Средняя температура января составляет -37,5 оС на севере и -19,7 оС на юге. Абсолютно низкая зимняя температура воздуха -64 о С зарегистрирована на

золотом прииске имени XI лет Октября. Средняя температура июля составляет до +20,7 оС на юге, +13 оС на севере, абсолютно высокая летняя температура +42 оС зарегистрирована в селе Ново-Цурухайтуй Приаргунского района. Безморозный период за годовой цикл составляет в среднем 80-140 дней.

Резко континентальный климат региона выражен намного тяжелее, чем на тех же широтах Европы, Западной Сибири или Дальнего Востока. Однако средняя часть территории края размещена на той же широте, что и города Саратов, Белгород, Брянск, а южная граница - на широте Варшавы. По контрастности режим погоды территории края в некоторой степени близок к Якутии.

Индивидуальность климата заключается в контрастности определяющих его факторов, к которым относятся значительная длительность солнечного сияния с огромным притоком солнечной радиации с одной стороны и низкой температуры воздуха - с другой. Не значительная облачность и наибольшая прозрачность атмосферы над территорией региона способствует огромному проникновению солнечной радиации. Постоянность солнечных дней на Юго-Восточной Сибири превышает знаменитые места отдыха людей, санатории Краснодарского края и Кавказа.

Катцов В.М., Мелешко В.П. изучили площадь, занятую мерзлотой и температурой грунта и установили что границы мерзлоты изменились, ранее площадь составляла 22,8 млн. км2, на 1999 г. площадь составляет 21,8 млн. км2. [212].

Юго-Восточная Сибирь - Забайкальский край один из крупнейших административно-территориальных единиц России. Длина границ края составляет 4770 километров. На юге край граничит с Монголией и Китаем (рисунок 4).

Рисунок 4 - Границы местности Забайкальского края

Относительно большая приподнятость края, сильное ионизирующее излучение, выхолаживание в зимнее время года создают неблагоприятный континентальный тип климата - гораздо более холодный, чем в других регионах этих же широт. В долинах и котловинах северных районов формируется резко континентальный климат.

Чупрова А.А. и др. подтверждают важность сравнения среднемноголетней температуры воздуха в г. Якутске (Республика Саха-Якутия) и в г. Петровск-Забайкальский (Забайкальский край) где северо-восточный регион г. Якутск, средняя температура воздуха спустя столетия увеличилась на 0,3 оС (в 1983 г. -10,7 оС) в 1993 г. -9,8 оС, с юго-восточным г. Петровск-Забайкальский (в 1983 г.-3,5 оС), в 1993 г. -2,3 оС. [232].

Автором изучены особенности климата Забайкальского края в течение 2016 г. Под северо-западной фронтальной зоной в январе 2016 г. происходило смещение циклонов, в конце второй, третьей декады погоду определял холодный

воздух. При росте морозов температура воздуха ночью понижалась по северной половине края до -50 °С. Дневные температуры по южной половине края 5 и 6 января повышались до -1-2 °С. Среднемесячная температура оказалась на 1-4 °С больше средних многолетних значений, частями по юго-восточным районам на 1-4°С меньше нормы. Осадков за месяц выпало 1-4 мм, что меньше нормы, местами -1,5-2 месячных нормы. Снег в количестве 2-7 мм шел 5, 10, 20 января. При низких температурах наблюдались морозные туманы

Шестернев Д.М. и др. в результате исследований установили, что на севере Забайкальского края в Каларском районе изменяется масштаб крупного ледника Азаровый, и он сократился на 30%, а наледи в долинах рек уменьшились вдвое [232].

В отдельные дни первой декады, в четвертой и пятой пятидневках февраля наблюдалась морозная погода, в остальной период - ветреная, с резкими колебаниями температур. Ночная температура понижалась в морозные дни по северным районам до -42 °С.

Обязов В.А. изучил тенденцию повышения температуры в Забайкальском крае и установил, что она распределяется внутри года неравномерно. Наибольшее ее увеличение приходится на февраль (4-5 оС за 50 лет) [205].

В отдельные дни февраля наблюдались оттепели до +4 °С. Дефицит осадков, до 60 % месячной нормы наблюдался по Каларскому и южным районам. На остальной территории выпало 2-10 мм, что около и больше среднего многолетнего количества. Снег в количестве 0,3-6 мм отмечался 11 и 12 февраля. Высота снежного покрова на конец февраля составила 13-39 см, местами 1-8 см, по южным районам снежный покров сошел полностью.

В марте преобладал западный, юго-западный перенос воздушных масс и циклонический характер погоды. Средняя месячная температура составила -5,7 °С, по северу до -12 °С, на 3-6 °С выше нормы. Во второй половине марта фон температур повысился на 10-12 °С. Дневные температуры в отдельные дни повышались до +10 - +18 °С. В г. Чита 15 и 19 марта был перекрыт суточный максимум температуры воздуха.

Обязов В.А. и др. утверждают, что достаточно высокие значения тренда повышения температуры отмечаются также в марте и апреле, составляющие около 3,5 и 2,5 оС/50 лет соответственно. В другие месяцы тенденция потепления составляет от 1,0 до 2,0 оС за полувековой период [205]. На значительной территории края осадков выпало около нормы, в некоторых районах значительно больше (5-18 мм, т.е. от 1-2 до 3-5 месячных норм). Меньше нормы осадков отмечалось в отдельных районах. Интенсивные осадки с количеством 2-12 мм прошли 3-5,17, 28-29 марта. В большинстве районов южной половины края в конце месяца снежный покров отсутствовал.

В апреле преобладала неустойчивая, относительно-теплая погода. Среднее значение месячной температуры воздуха было около нормы либо на 1 -2 °С выше. В первой половине месяца ночная температура была в пределах -6...-12 °С, по северу до -24 °С, во второй половине месяца фон температур повысился на 5-7 °С. Днем температура повышалась до +6 - +13 °С. Теплая погода с температурой от +15 до +22 °С наблюдалась в конце месяца. Незначительные осадки в виде снега, мокрого снега и дождя с количеством до 6-19 мм наблюдались 1, 13-14, 20-21, 26, 29 апреля (рисунок 3). В трех районах 6-7 апреля, в семи районах 20-21 апреля наблюдался очень сильный ветер, 25-28 м/с. Местами отмечались первые грозы.

В мае преобладал широтный перенос воздушных масс. Отмечалась неустойчивая, ветреная теплая погода. Среднемесячная температура составила +10 °С, по северной части +6 °С, местами на 2 °С больше нормы. Температура воздуха днем повышалась до +10, +23 °С, во второй половине месяца - до +33 °С. В ясные ночи температура понижалась до -14 °С. На большей территории наблюдался дефицит осадков, от 3 до 17 мм, по Каларскому району -26 мм, что составляет 12-78 % месячной нормы, местами выпало 24-60 мм, т. е. 1-2 месячные нормы. Интенсивные осадки в виде дождя, снега, мокрого снега шли 1, 3, 4, 10, 11, 13, 18-20 мая с количеством 7-29 мм. В Читинском, Улетовском районах 18 мая наблюдался очень сильный ветер с порывами до 26 м/с. Погодные условия в период 17-31 мая способствовали возникновению в

некоторых районах сохранению чрезвычайной пожарной опасности.

Кулаков В.С. и др. провели климатические наблюдения за осадками в весенний период и в июне и определили, что в данный период дожди бывают редко, в связи с чем в степных районах наблюдаются сильная засуха. За год в крае выпадает осадков от 300 (на юге) до 600 мм (на севере), большинство осадков выпадает в середине лета и осенью [200,184].

В июне сохранялось чередование барических полей. Прохладная, ветреная погода сменялась на теплую. Средняя месячная температура воздуха была +13, +17 °С, т. е. около нормы. В период 1-2, 5-8 июня наблюдались заморозки до -5 °С. Дневная температура в отдельные дни повышалась до +33 °С. Количество выпавших осадков 3-69 мм, что около или меньше нормы, частями по северной половине территории 76-133 мм, по Могочинскому району 171 мм, что выше среднего многолетнего количества. Дожди с количеством 17-38 мм прошли 5, 19-21, 27-28 июня. В г. Могоча 19-20 июня наблюдался продолжительный сильный дождь - 102 мм за 27 часов, в г. Чита шел очень сильный дождь - 86 мм за 11 часов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сосновчик Юрий Федорович, 2019 год

- X Уз

у =

ах + Ьх2 = ух

X

п

х2 =

х

— X у

У =

п

п

п

— X у jxj

ух = ■==■—-—— п

Решение порядка

ь = ух — х • у

ух - х • у

а

у — Ьх

х~ — (х )2

Для определения параметров линии, вычислялись суммы, статистических данных (таблица 11).

Таблица 11 - Данные о лесных пожарах в крае с 1999 по 2015 г. [157, 237]

N п/п Кол. лесн. пож. XI Площ. лесн. пож. км2 XI2 ХРУ1 У12 У1-Ув (У1^в)2 У УьУ (УьУ)2 чО О4

1999 №1 1402 23 1965604 33087 556 -238 56652 335 -312 97377 13

2000 №2 1638 238 2683044 389844 56644 -23 557 412 -174 30320 1

2001 №3 911 35 829921 31976 1232 -226 51310 176 -141 20006 4

2002 №4 1199 33 1437601 39686 1095 -228 52220 269 -236 56060 7

2003 №5 2441 927 5958481 2263295 859699 665 442999 672 254 64954 0

2004 №6 681 54 463761 37114 2970 -207 42897 102 -47 2257 1

2005 №7 568 27 322624 15620 756 -234 54811 65 -37 1436 1

2006 №8 781 60 609961 47406 3684 -200 40367 134 -73 5434 1

2007 №9 1960 339 3841600 664636 114988 77 6003 516 -177 31460 1

2008 №10 1490 231 2220100 345084 53638 -30 901 364 -132 17574 1

2009 №11 857 170 734449 146461 29206 -90 8229 159 11 140 0

2010 №12 684 65 467856 44665 4264 -196 38540 102 -37 1420 1

2011 №13 1595 251 2544025 401461 63352 -9 98 398 -146 21460 1

2012 №14 819 486 670761 398279 236487 224 50482 146 339 115305 0

2013 №15 432 54 186624 23371 2926 -207 43063 21 32 1074 0

2014 №16 1115 558 1243225 623062 312257 297 88317 242 316 99949 0

2015 №17 1377 890 1896129 122553 792100 628 394864 327 562 316348 1

Сумма 19950 4447 2807576 6730581 253586 0= 1372318 4447 0е= 882582 33

Среднее 1173 261 1651515 395916 149168 80724 261 51916 198

Представлена методика обнаружения возвратных закономерностей динамики лесных пожаров по суммарной квадратуре и суммарной численности

уничтоженных лесных участков, позволяющая образовать базу для ежегодного мониторинга и прогнозирования [195].

XI - суммарная квадратура лесных пожаров по годам. У1 - суммарная численность пожаров по годам.

Данная формула определяет выборочные характеристики и параметры уравнения регрессии

Хв = 1173,53; Х2в = 1651515,65; Ув = 261,62; У2в = 149168,3829;

ХУв = 395916,5588;

82х = 274344,37 ооу (Х,У) = 88900,56.

Порядок принимает вид:

а+ 1173,53 Ь = 261,62; 1173,52941 а + 1651515,65 Ь = 395916,559. Решение этого порядка: Ь = 0,32; а = -118,66; У = 0,32 Х-118,661. Уравнение регрессии дополнено показателем тесноты связи в виде коэффициента корреляции г = ——х—у = Ь — .

^ Тх • Ту Ту

В данном примере выборочная дисперсия 82х = 274344,37; 82у = 80724,590; среднеквадратическое отклонение ах = 523,779; ау = 284,121.

Тогда гху = 0,597. Значимость коэффициента корреляции представлена далее. В модели было использовано правило: если |г|<0,3, то связи почти нет, если 0,3<|г|<0,5, то связь низкая, если 0,5<|г|<0,7, то связь довольно мощная, если |г|>0,7, то есть большая степень зависимости между признаками.

При значении коэффициента корреляции 0,597, тогда связь между уровнями X и Y значительная.

Средняя ошибка аппроксимации установлена по формуле

уг — У г

А = 1

и составляет 198,25 % п уг

Построен график регрессии с использованием опытных данных. Разнообразие точек с координатами (Х^^ - облако рассеяния, прямая черта -линия регрессии. Построена таблица с расчетами для построения линии регрессии по методу наименьших квадратов (таблица 12).

Таблица 12 - Показатель о лесных пожарах для построения графика линии регрессии

Кол-во Площадь

лесных пожаров XI лесных пожаров У1 У Ш Б12 У-Ув (У-Ув)2

1402 23,6 335,65 -312,05 97377,02 74,03 5481,22

1638 238 412,12 -174,13 30320,59 150,51 22653,39

911 35,1 176,54 -141,45 20006,88 -85,07 7237,23

1199 33,1 269,87 -236,77 56060,65 8,25 68,12

2441 927,2 672,33 254,86 64954,59 410,72 168691,28

681 54,5 102,01 -47,51 2257,65 -159,60 25473,06

568 27,5 65,39 -37,90 1436,21 -196,22 38502,35

781 60,7 134,42 -73,72 5434,57 -127,19 16179,35

1960 339,1 516,47 -177,37 31460,58 254,85 64950,39

1490 231,6 364,16 -132,57 17574,56 102,55 10516,79

857 170,9 159,04 11,85 140,49 -102,57 10520,70

684 65,3 102,98 -37,69 1420,30 -158,63 25163,69

1595 251,7 398,19 -146,49 21460,50 136,57 18653,11

819 486,3 146,73 339,57 115305,51 -114,88 13198,40

432 54,1 21,32 32,77 1074,06 -240,29 57739,57

1115 558,8 242,65 316,15 99949,96 -18,96 359,72

1377 890 327,55 562,45 316348,03 65,93 4347,30

882582,25 489735,76

Для сравнения построены графики регрессии, рассчитанные по другим моделям (рисунок 19). 1000

Количество пожаров, ед.

Рисунок 19 - График уравнений регрессии

С помощью Б - критерия Фишера (при условии значимости а = 0,05) была выполнена оценка значимости уравнения регрессии.

Для линейной парной регрессии уравнение регрессии значительно на уровне

«а», если р = (п — 2) > хп—2

(а - уровень значимости, 1 - количество параметров при факторе Х, п - число наблюдений)

2

где б = X (у г у ) - сумма квадратов несоответствия зависимой переменной

б = X (у, - у)

от средней

<л~ л '" -1Л2

а=Х (у,—~ )2

6 = X — у ) 2 - сумма квадратов, определенная регрессией;

остаточная сумма квадратов;

О = 1372318,025; Ок = 489735,7661; Ое = 882582,2586.

Согласно расчету имеем Б = 8,323.

По установке F - разделения найдем F0,05;1;15 = 4,54.

Так как F > F0,05;1;15 , то формула регрессии значима для данного уровня значимости. (0,05 - уровень значимости; 1 - один параметр при Х (однофакторная модель); 15 - (количество наблюдений 17 и коэффициент фактический 2) для к2 табличного значения критерия Фишера - 4,54)

Решён посредственный коэффициент эластичности.

Коэффициент эластичности — это мера ощутимости одной переменной (квадратур пожаров в данном случае) к изменению другой (численности пожаров), изображающая, на сколько процентов изменится один показатель при изменении второго на 1 %.

Применяется средний показатель с целью анализа выстроенной модели

гибкости Э- = Ь . х, ; в предоставленном примере он равен Э = 1,454. г г у,

Выполнена оценка погрешности модельного уравнения.

Отмечена разница между фактическим значением результативного признака и его расчетным значением как £1 = у- — у- .

1 п

о А ч о

Суммарной ошибки выбрана величина $ =-X £. .

п — 2 1=1 г

Согласно расчёту, S2 = 58838,817.

G = S2

Стандартная ошибка уравнения находится по формуле

в нашем случае а = 242,567. Назначена относительная погрешность модельного уравнения 6 = = * 1 0 0% .

- IУ )

где у посредственное значение эффективного признака, получено 0 = 92,72 %.

Уровень сравнительной погрешности больше 10 % уровня, таким образом, прогнозирующие качества данного оцененного регрессионного уравнения низки. Выполнена оценка важности параметров уравнения и собраны для них доверительные интервалы с доверительной вероятностью 0,95.

Шаблонная погрешность углового коэффициента «Ь» подсчитывается по

формуле с __о_

-

'Ъ

S2 S

ост "

X(x - X j G "Л

формула

S„ -G

Для подсчета шаблонной ошибки коэффициента «а» использована

- S ^

Dx + x2 „ л/Х X2

ост

nD x Gxc • П

2 Х(у - yx )

Сохранившаяся дисперсия на одну степень свободы. S

ост

n — 2

Sост = 242,567; Sb = 0,112; Sa = 144,345. n

Показатели считаются значимыми, если Sb/b<0,5; Sa/a<0,5.

Тогда Sb/b = 0,347; Sa/a = 1,216. Показатель «b» является значимым, а показатель «а» - нет. Применены типовые ошибки параметров уравнения для оценки вероятной значимости коэффициентов при помощи t - критерия Стьюдента.

Анализ статистики площадей и количества лесных пожаров в крае за семнадцать лет позволяет сделать вывод о цикличности этапов увеличений и уменьшений численности лесных пожаров. Математические построения, направленные на выявление корреляции, основанные на анализе площадей лесных пожаров и их количества. При этом использовались линейное, экспоненциальное, логарифмическое, полиномиальное, степенное уравнения

регрессии. Показано, что явно выраженная зависимость между исследуемыми показателями отсутствует.

По критерию Фишера выполнена оценка значимости уравнения регрессии, рассчитан средний коэффициент гибкости. Расчёты подтвердили, что уравнение регрессии незначимо для данного уровня значимости. Для прогноза зависимости дана оценка величины погрешности модельного уравнения и величина относительной погрешности больше 10 % уровня. Таким образом, прогнозные свойства оцененного регрессионного уравнения низкие.

Для оценки значимости параметров уравнения в изучении сделан вывод, что полученные результаты не в полной мере являются значимыми и модельное уравнение не может быть применено для прогнозных расчетов [222, 223]. Зависимость площадей пожаров от их количества в результате исследований в Забайкальском крае не подтверждается.

3.2 Применение математических моделей для прогнозирования метеоусловий и профилактики лесных пожаров в пожароопасный период 2021 г.

Количество лесных пожаров на территории Юго-Восточной Сибири, несомненно, зависит от метеорологической обстановки. Мониторинг окружающей среды и использование методики прогнозирования метеоусловий методом нечетких множеств позволяет предопределить прогноз погодных условий и вовремя провести профилактику по возникновению лесных пожаров и подготовиться к тушению.

В целях своевременной профилактики проведено исследование временной динамики количества и площадей лесных пожаров по муниципальным районам Забайкальского края (Приложение Л, К). Выявлено, что пожароопасными районами края являются Читинский, Хилокский и Петровск-Забайкальский, причём за все исследуемые годы самым активным пожароопасным районом является Читинский (рисунки 20, 21).

Рисунок 20 - Временная динамика количества лесных пожаров за период 2011-2016 гг. по муниципальным районам Забайкальского края

в лесопожарный сезон

Рисунок 21 - Временная динамика площадей лесных пожаров за период 2011-2016 гг. по муниципальным районам Забайкальского края в

лесопожарный сезон

Анализ помесячной статистики количества и площадей лесных пожаров с 2012 г. по 2016 г. позволили установить, что самым пожароопасным периодом года являются три месяца - апрель, май и июль (рисунки 22, 23).

Рисунок 22 - Помесячная статистика количества лесных пожаров на территории Забайкальского края в пожароопасные месяцы лесопожарного

сезона с 2012 по 2016 г.

Рисунок 23 - Помесячная статистика площадей лесных пожаров на территории Забайкальского края в пожароопасные месяцы лесопожарного сезона

с 2012 по 2016 г.

Предпосылки глобального потепления, выразившиеся в повышении средней температуры климатической системы Земли, начали фиксироваться с 1961 г. [109].

На основании данных, полученных в Забайкальском управлении по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды за период с 1961 по 2011 г. показатели метеоусловий для удобства их сопоставления и анализа сведены в таблицах 13, 14.

Располагая информацией о состоянии метеоусловий за шесть периодов (с 1961 по 2011 г.), на примере апреля была поставлена задача осуществить прогноз возникновения пожароопасной ситуации. Варьируемый фактор -изменение метеорологической обстановки [224].

Точное прогнозирование метеорологических условий на длительный период - это сложный процесс. Но, поскольку прогноз нужен для разработки методов профилактики лесных пожаров и снижения убытков от них, то необходима методика прогнозирования условий их возникновения, позволяющая получить результат с наименьшей погрешностью [203].

Для прогноза использованы данные за первые пять периодов (с 1961 по 2001 г.), а данные за шестой период (2011 г.) используем для сравнения с прогнозом и проверки его точности. Использование метода экстраполяции при малом ретроспективном периоде не позволяет по нескольким точкам определить вид кривой, поэтому проведем аналитическое выравнивание ряда динамики по линейной зависимости щ = а^ + Ь, где - единица времени.

Таблица 13 - Метеоусловия Читинского района (без данных от метеостанций границ г. Читы) Забайкальского края в лесопожарные месяцы по декадам за 1961, 1971, 1981 гг.

Анализ метеоусловий с 1961 - по 1981 гг.

а « о г Суммы за декаду, за месяц, среднее значение Минимальная относительная Средняя температура Минимальная температура поверхности почвы, 0С Максимальная скорость Количество осадков. за месяц, мм.

Л а « с е Е влажность воздуха, %. воздуха, 0 С ветра, м/с.

за месяц

1961 г. 1971 г. 1981 г. 1961 г. 1971 г. 1981 г. 1961 г. 1971 г. 1981 г. 1961 г. 1971 г. 1981 г. 1961 г. 1971 г. 1981 г.

Сум. 1 дек 32,7 26,9 26,0 -2,4 -4,3 2,4 -8,1 -12,9 -6,0 8,2 10,0 12,0 1,6 15,1 0,0

Л л Сум. 2 дек. 27,6 21,3 17,0 1,4 2,9 4,4 -7,2 -6,9 -6,0 8,1 16,0 11,9 2,7 0,6 3,8

е сР С Сум. 3 дек. 18,9 20,5 20,0 4,7 2,7 7,4 -4,9 -7,8 -2,0 8,7 17,6 13,4 0,1 0,0 5,7

Ап Сум. за мес. 79,2 68,7 63,0 3,8 1,3 14,2 -20,2 -27,6 -14,0 25,0 43,6 37,3 4,4 15,7 9,5

Сред. за мес. 26,4 22,9 21,0 1,2 0,4 4,7 -6,7 -9,2 -4,6 8,3 14,5 12,4 1,4 5,2 3,1

Сум. 1 дек 31,9 16,8 22,0 4,4 6,0 5,2 -4,4 -5,1 -3,0 0,3 8,7 15,6 3,8 0,4 2,6

йа % * СП Сум. 2 дек. 29,5 11,9 29,1 4,9 9,1 8,8 -4,1 -3,0 -2,0 0,8 11,3 9,4 8,9 0,0 5,5

Сум. 3 дек. 22,2 32,6 35,0 14,4 9,9 10,5 1,8 1,5 3,0 0,3 13,0 12,9 3,8 30,6 16,6

Сум. за мес. 83,6 61,3 86,0 23,7 25,0 24,5 -6,7 -6,6 -2,0 1,6 33,0 37,9 16,5 31,0 24,7

Сред. за мес. 27,8 20,4 28,6 7,9 8,3 8,1 -2,2 -2,2 -0,6 0,5 11,0 12,6 5,5 10,3 8,2

Сум. 1 дек 27,5 32,1 20,0 12,1 14,8 15,5 1,9 6,1 5,0 8,7 11,3 13,8 4,3 23,7 3,2

£ ? Сум. 2 дек. 40,2 37,4 38,0 13,6 17,9 14,2 5,3 9,0 7,0 7,3 10,0 13,5 39,0 34,3 44,4

н 2 * Сум. 3 дек. 34,7 37,2 35,0 14,7 20,0 14,2 5,8 11,7 6,0 8,6 11,2 12,1 0,9 21,7 5,4

К о ^ СП Сум. за мес. 102,4 106,7 93,0 40,4 52,8 43,9 13,0 26,8 18,0 24,6 32,5 39,4 44,2 79,7 53,0

Сред. за мес. 34,1 35,5 31,0 13,4 17,6 14,6 4,3 8,9 6,0 8,2 10,8 13,1 14,7 26,5 17,6

Сум. 1 дек 40,0 27,2 38,0 18,1 17,5 18,8 8,5 8,4 12,0 4,9 13,9 10,8 17,6 0,8 53,8

„ ¡5 * Сум. 2 дек. 56,1 47,1 42,0 15,3 18,6 17,8 10,2 12,5 10,0 3,7 8,7 9,6 50,2 60,6 15,6

л 2 * Сум. 3 дек. 51,4 68,1 47,0 17,5 15,8 17,9 11,5 12,1 12,0 4,6 10,4 10,0 40,3 107,4 28,7

К — Сум. за мес. 147,5 142,4 127,0 50,9 51,9 54,5 30,2 33,0 34,0 13,2 33,0 30,4 108,1 168,8 98,1

Сред. за мес. 49,1 47,4 42,3 16,9 17,3 18,1 10,0 11,0 11,3 4,4 11,0 10,1 36,0 56,2 32,7

оо 4

Таблица 14 - Метеоусловия Читинского района (без данные от метеостанций границ г. Читы) Забайкальского края в лесопожарные месяцы по декадам за 1991, 2001, 2011 гг.

Анализ метеоусловий с 1991 - по 2011 гг.

УТесяцы года Суммы за декаду, за месяц, среднее значение Минимальная относительная влажность воздуха, %. Средняя температура воздуха, 0С Минимальная температура поверхности почвы, 0С Максимальная скорость ветра, м/с. Количество осадков. за месяц, мм.

за месяц 1991 г. 2001 г. 2011 г. 1991 г. 2001 г. 2011 г. 1991 г. 2001 г. 2011 г. 1991 г. 2001 г. 2011 г. 1991 г. 2001 г. 2011 г.

Сум. 1 дек 28,0 30,0 20,0 1,8 0,1 1,0 -6,0 -7,0 -9,0 10,5 10,4 12,4 17,7 17,9 0,0

Л Ч а. Сум. 2 дек. 24,0 28,0 24,0 2,3 1,4 6,1 -6,0 -6,0 -4,0 14,6 12,3 12,1 0,0 0,9 0,8

|Ц ¡1 л с Сум. 3 дек. 37,0 20,0 21,0 0,9 4,4 7,4 -5,0 -6,0 -5,0 13,6 11,6 10,2 10,7 0,9 0,0

Сум. за мес. 89,0 78,0 65,0 5,0 5,9 14,5 -17 -19,0 -18,0 38,7 34,3 34,7 28,4 19,7 0,8

Сред. за мес. 29,6 26,0 21,6 1,6 1,9 4,8 -5,6 -6,3 -6,0 12,9 11,4 11,5 9,4 6,5 0,2

Сум. 1 дек 25,0 30,0 20,0 6,2 5,2 9,6 -2,0 -5,0 -2,0 12,5 11,2 12,0 8,7 9,0 3,8

'й | СП Сум. 2 дек. 22,0 28,0 14,0 12,2 12,0 8,9 1,0 2,0 -1,0 12,4 12,0 14,1 0,0 6,5 0,6

Сум. 3 дек. 31,0 24,0 29,0 9,2 14,3 10,8 1,0 3,0 1,0 13,0 11,6 10,9 25,5 0,0 17,0

Сум. за мес. 78,0 82,0 63,0 27,6 31,5 29,3 0,0 0,0 -2,0 37,9 34,8 37,0 34,2 15,5 21,4

Сред. за мес. 26,0 27,3 21,0 9,2 10,5 9,7 0,0 0,0 -0,6 12,6 11,6 12,3 11,4 5,1 7,1

Сум. 1 дек 26,0 25,0 21,0 14,7 18,6 15,9 4,0 7,0 6,0 11,8 10,1 11,4 5,1 3,8 0,3

£ ? Сум. 2 дек. 21,0 29,0 29,0 16,9 19,5 20,7 7,0 9,0 11,0 11,4 9,4 10,3 0,3 11,2 21,0

2 & Сум. 3 дек. 31,0 29,0 32,0 20,7 21,1 19,2 12,0 13,0 10,0 11,1 10,1 9,5 10,5 12,4 20,2

К о СП Сум. за мес. 78,0 83,0 82,0 52,3 59,2 55,8 23,0 29,0 27,0 34,3 29,6 31,2 15,9 27,4 41,5

Сред. за мес. 26,0 27,6 27,3 17,4 19,7 18,6 7,6 9,6 9,0 11,4 9,8 10,4 5,3 9,1 13,8

Сум. 1 дек 52,0 44,0 44,0 17,4 19,4 18,9 12,0 14,0 12,0 9,7 10,3 8,7 61,7 78,6 30,9

- ^ л £ Сум. 2 дек. 59,0 43,0 54,0 17,6 20,4 19,8 14,0 13,0 13,0 9,4 9,1 8,7 96,3 8,4 39,3

Ч 03 2 * к ^ СП Сум. 3 дек. 36,0 54,0 48,0 19,2 18,3 18,6 10,0 13,0 12,0 7,7 10,4 8,8 1,1 46,6 42,5

Сум. за мес. 147,0 141,0 146,0 54,2 58,1 57,3 36,0 40,0 37,0 26,8 28,9 26,2 159,4 133,6 112,7

Сред. за мес. 49,0 47,0 48,6 18,0 19,3 19,1 12,0 13,3 12,3 8,9 9,9 8,7 53,1 44,5 37,5

оо 5

При применении данного метода к прогнозированию метеоусловий в Читинском районе на апрель 2011 г. в сравнении с фактическими показателями за этот год получены следующие результаты (таблица 15).

Таблица 15 - Результат прогнозирования метеоусловий на апрель 2011 г. методом экстраполяции

Показатели метеоусловий {и) Исследуемые годы Год сравнения Уравнение регрессии т=аи+Ъ Прогноз на 2011г. Отклонение А[-иф-ипр

1961 1971 1981 1991 2001 2011

Минимальная относительная влажность воздуха Ы1, % 26,4 22,9 21,0 29,6 26,0 21,6 0,61+23,4 27,0 -5,4

Средняя температура воздуха Ы2, 0С 1,2 0,4 4,7 1,6 1,9 4,8 -0,31+1,2 3,0 1,8

Мин. температура поверхности почвы и3, 0С -6,7 -9,2 -4,6 -5,6 -6,3 -6,0 0,41-7,8 -5,4 -0,6

Макс. скорость ветра и4, м/с 8,3 14,5 12,4 12,9 11,4 11,5 -0,31+15,1 13,3 -1,8

Количество осадков и5, мм. 1,4 5,2 3,1 9,4 6,5 0,2 0,11+4,7 5,3 -5,1

Очевидно, что экстраполяция результатов прогноза на 2011 г. имеют значительные расхождения с фактическими данными за этот период.

Учесть неопределенность, имеющуюся при прогнозировании метеоусловий на предстоящие периоды можно, применив лингвистический подход, в соответствии с которым в качестве значений переменных используют не только числа, но и слова естественного языка [131, 191]. Лингвистические переменные являются основой нечеткой логики и приближенных способов рассуждений [25, 114], например, метеоусловия относительно возникновения лесных пожаров можно представить лингвистическими значениями «плохие», «хорошие», «благоприятные», «неблагоприятные» и т. д.

Динамика изменения числа лесных пожаров может рассматриваться в соответствии с диаграммой взаимных влияний, которая имеет вид следующий:

где и Б2 - состояния метеоусловий в предыдущий и последующий периоды соответственно.

Исходя из общей тенденции увеличения числа пожаров, состояние метеоусловий за первые пять периодов (5Х) охарактеризуем термином «благоприятные», а за шесть периодов (52) - «неблагоприятные».

При качественном анализе уровень пожарной опасности может определен терминами: «высокий», «низкий», «не высокий», «не низкий». Каждый из терминов характеризуется нечетким множеством А:

где щ - элементы множества;

- функция принадлежности щ нечеткому множеству А, ^ Е [0; 1]. В качестве универсального, примем множество

где и1 - минимальная относительная влажность воздуха, %;

и2 - средняя температура воздуха, °С;

и3 - минимальная температура поверхности почвы, °С;

и4 - максимальная скорость ветра, м/с;

и5 - количество осадков, мм.

Для определения предполагаемых значений щ на (п+1) год выполним следующие действия [126]:

Для состояния Б1 определим нечеткое множество А:

где ^¿(А) - значение функции принадлежности элементов щ нечеткому множеству А ;

А — [и1/; П2/Д2(А) ит/И-т(А)} »

и — {и1,и2,и3,и4,и5},

А — [щ/Д1(А) ; П2/Д2(А) ит/И-т(А)} , где

mmax (щ) - максимальное значение показателя за весь рассматриваемый период времени.

Для состояния S2 определим нечеткое множество В :

В = [щ/^±(В) ; щ/[12(B) ; щт/V-m(B)},

где [j(B) =-1,%! Щ,

Jy J n-max(uj) j 1

Найдем нечеткие множества среднего А и В :

А = \щх/[!(А) ; щ2/[2(А) щт/Vm(A)} , В = [щ./[1(B) ; щ2/[2(В) ; щт/ 1m(B)}, где [i(A) = 1- 1i(A), [j(B) = 1- [j(B)

Найдем декартовы произведения нечетких множеств Ах В и А X В, определяемые равенством:

Ах В = min([i(A)(Ui),[j(B){Uj)), где щ Е А, щ Е В, i,j = 1,2, ...,m, Ах В = min ([i(A)(Ui),[j(B)(uj)), где щ Е А, щ Е В, i,j = 1,2, ...,m.

Определим нечеткое отношение R =АхВ+АхВ, связывающее предшествующее и последующее состояния системы. При этом, если А X В = X, Ах В = Y, то X + Y определяется выражением

[X+Y(a, b) = max([x(a, b), [Y(a, b)).

Установим нечеткое множество А*, характеризующее состояние системы в период, предшествующий прогнозируемому:

А* = {щ1/ [1(A*) ; щ2/[2(A*) щт/ 1m(A*)},

Щ

где [i(A*) =-

^ J max(щ)

Найдем нечеткое множество В*, характеризующее состояние системы на

прогнозируемым период:

В* = А* oR,

где o - (тах — min) - композиция, определяемая как

У-а* 0я(а, (а, b)) = max[min(ßA*(a), ßR(a, Ь))] .

Ожидаемое состояние метеоусловий на (n+1) - й год вычисляем по формуле

вид:

ui = ßi(B*) • шах(щ), i = 1,т. Нечеткие подмножества А и В универсального множества и принимают

А = низкий = {и1/0,84;и2/0,42;и3/0,71; и4/0,83; щ/0,51].

(согласно формулы Щ(А) = ——

Л Шщ);

(п-1) тах (щ)

В = высокий = [щ/0,85 ;и2/0,41 ;и3/0,70; и4/0,82; и5/0,54}

(согласно формулы ^j(B) =

Л 1%1Щ.

п-тах(и^) ] =

Тогда нечеткие множества А - не низкий, и В - не высокий имеют вид:

А — {щ/0,16; и2/0,58; и3/0,29; и4/0,17; и5/0,49} ; В — {и1/0,15;и2/0,59;и3/0,30; и4/0,18; и5/0,46} ;

АХВ =

АхВ =

R =

/0,84 0,41 0,70 0,82 0,54\

0,42 0,41 0,42 0,42 0,42

0,71 0,41 0,70 0,71 0,54

0,83 0,41 0,70 0,82 0,54

\0,51 0,41 0,51 0,51 0,51)

/0,15 0,16 0,16 0,16 0,16\

0,15 0,58 0,30 0,18 0,46

0,15 0,29 0,29 0,18 0,29

0,15 0,17 0,17 0,17 0,17

\0,15 0,49 0,30 0,18 0,46)

/0,84 0,41 0,70 0,82 0,54\

0,42 0,58 0,42 0,42 0,46

0,71 0,41 0,70 0,71 0,54

0,83 0,41 0,70 0,82 0,54

\0,51 0,49 0,51 0,51 0,51)

=>

1

1

Нечеткое отношение R можно использовать для вычисления каждого последующего состояния Sn , применяя для этого композиционное правило вывода (n - прогнозируемое событие; n - предыдущее событие)

Sn = Sn-i о R,

где о - композиция, представляющая собой (тах — min) - е произведение матриц.

В нашем случае прогнозируемое состояние метеоусловий на 2011 г. имеет

вид:

A(200i) oR = (0,88 0,49 0,68 0,79 1,0) о

[0,84 0,41 0,70 0,82 0,54\

0,42 0,58 0,42 0,42 0,46

0,71 0,41 0,70 0,71 0,54

0,83 0,41 0,70 0,82 0,54

\0,51 0,49 0,51 0,51 0,51)

Значения показателей щ на 2011 год вычисляем как произведение

итах на А о R.

Результаты прогнозирования приведены в таблице 16.

29,6 X 0,84 = 24,8; 4,7 X 0,49 = 2,3;

и1 U2

и3 = —9,2 X 0,70 = —6,4; и4 и5

14,5 X 0,82 = 11,8; 9,4 X 0,54 = 5,1;

0,84 0,49 0,70 0,82 \0,54/

А1= 21,6 — 24,8 = —3,2; к2= 4,8 — 2,3 = 2,5 ; А3= —6 + 6,4 = 0,4 ; А4= 11,5 — 11,8 = —0,3 ; А5= 0,2 — 3,76 = —4,9 .

Применение данной методики к прогнозированию метеоусловий в Читинском районе на апрель 2011 г. позволило получить следующие результаты (таблица 16).

Таблица 16 - Результат прогнозирования метеоусловий на апрель 2011 год методом теории нечетких множеств

Показатели метеоусловий и 1961 г. 1971 г. 1981 г. 1991 г. 2001 г. 2011 г. а с с с ^ £ и 1г а с и за 4 период. и за 5 период. Н =1 ^ н =1 А* Прогноз на 2011 г Отклонение Д/=иф-ипР

Влажность воздуха и1, % 26,4 22,9 21,0 29,6 26,0 21,6 29,6 24,98 25,18 0,84 0,85 0,88 24,8 -3,2

Температура воздуха ия0С 1,2 0,4 4,7 1,6 1,9 4,8 4,7 1,98 1,96 0,42 0,41 0,49 2,3 2,5

Температура поверхности почвы из, 0С -6,7 -9,2 -4,6 -5,6 -6,3 -6,0 -9,2 -6,53 -6,48 0,71 0,70 0,68 -6,4 0,4

Скорость ветра и4, м/с 8,3 14,5 12,4 12,9 11,4 11,5 14,5 12,03 11,9 0,83 0,82 0,79 11,8 -0,3

Осадки и5, мм 1,4 5,2 3,1 9,4 6,5 0,2 9,4 4,78 5,12 0,51 0,54 1 5,1 -4,9

Точность прогноза метеоусловий в данном случае оказывается выше, чем при прогнозировании методом экстраполяции - по четырем позициям из пяти погрешность оказалась значительно ниже, в частности, отклонение прогнозного значения скорости ветра по сравнению с его значением полученным методом экстраполяции, снизилось в шесть раз. В связи с этим полученные результаты можно считать достаточным обоснованием использования методики прогнозирования метеоусловий в пожароопасные месяцы, годы основанной на понятиях нечеткого множества и нечеткой логики, применяемой для прогноза в Забайкальском крае. Результаты прогнозирования приведены в таблицах 17, 18.

Таблица 17 - Прогноз метеоусловий методом нечетких множеств для Читинского района в пожароопасные месяцы 2021 г.

Показатели метеоусловий Пожароопасные месяцы 2021 г.

апрель май июнь июль

Минимальная относительная влажность воздуха, % 23,4 21,5 29,8 47,1

Средняя температура воздуха, 0С 2,4 10,3 16,5 18,1

Минимальная температура поверхности почвы, 0С -6,3 3,0 7,6 11,7

Максимальная скорость ветра, м/с 11,5 9,5 10,6 8,8

Количество осадков, мм 5,1 7,0 14,3 43,3

Выполнен расчет методом нечетких множеств по декадам месяцев наиболее пожароопасного периода за III декаду апреля и I и II декады мая.

Прогноз по декадам на 2021 г. по наиболее пожароопасным периодам представлен в таблице 1 8.

Таблица 18 - Прогноз метеоусловий по декадам пожароопасных месяцев в Читинском районе Забайкальского края на 2021 г.

Декады пожароопасных месяцев 2021 г.

Показатели метеоусловий апрель май май

III декада I декада II декада

Минимальная относительная влажность 22,9 20,1 19,3

воздуха, %

Средняя температура воздуха, 0С 4,6 6,05 10,9

Минимальная температура поверхности почвы, 0С -4,99 -3,2 -1,9

Максимальная скорость ветра, м/с 11,3 9,8 9,2

Количество осадков, мм 7,2 4,7 3,6

Получен прогноз данных метеоусловий на пожароопасные месяцы 2021 г. и по декадам месяцев наиболее пожароопасного периода за III декаду апреля и I и II декаду мая, что позволит структурам по защите лесов от пожаров подготовиться и во время провести профилактические мероприятия по возникновению лесных пожаров и снижения убытков от них [222].

Из исследуемого материала по метеорологическим явлениям наблюдается потепление климата [200] на территории Юго-Восточной Сибири (Забайкальский край), что способствует увеличению лесных пожаров. Изучение метеоусловий на территории Забайкальского края показало, что за 50 лет наблюдается уменьшение влажности воздуха, уменьшение количества осадков, увеличение средней температуры воздуха, скорости ветра и минимальной температуры поверхности почвы.

Кроме анализа метеоусловий с интервалом в 10 лет с 1961 по 2011 г. собраны данные о количестве лесных пожаров, начиная с 1982 г., за каждый год по 2015 г. Изученный материал позволяет сделать вывод, что изменение

метеоусловий на территории Забайкальского края оказывает существенное влияние на количество лесных пожаров.

На рисунке 24 отображены данные о количестве лесных пожаров в пожароопасный период с 1982 по 2015 г. Линия тренда подтверждает вывод о повышении количества лесных пожаров на территории (Читинской области) Забайкальского края.

Рисунок 24 - Количество лесных пожаров на территории (Читинской области)

Забайкальского края с 1982 г. по 2015 г.

Для борьбы с лесными пожарами в южном регионе Восточной Сибири необходимо предпринимать меры прогнозирования и профилактики по возникновению лесных пожаров, а также разрабатывать и применять новые экономичные методы и способы по борьбе с лесными пожарами.

3.3 Анализ взаимосвязи между средним количеством лесных пожаров и показателями погодных условий для прогнозирования

лесных пожаров

Корреляционно-регрессионный анализ позволяет количественно измерить тесноту и направление связи, а также установить аналитическое выражение

зависимости результата от конкретных факторов при постоянстве остальных, действующих на результативный признак, факторных признаков.

В диссертации проведено исследование количества лесных пожаров в пожароопасные месяцы лесопожарных сезонов с 2012 по 2016 г. Результаты позволили установить, что активными пожароопасными месяцами являются апрель, май, и июль. В целях применения своевременных профилактических мер, препятствующих возникновению лесных пожаров, проведено изучение количества лесных пожаров по годам для всех муниципальных районов Забайкальского края, и установлено, что наиболее пожароопасными районами края являются Читинский, Хилокский и Петровск-Забайкальский [224].

Для этих муниципальных районов составлены таблицы статистических данных показателей метеоусловий и количества лесных пожаров за 2012 по 2016 гг. в пожароопасные месяцы (апрель, май, июнь и июль). Для сравнительного анализа и проведения математических статистических расчетов построены графики зависимости количества лесных пожаров от показателей метеоусловий.

Для оценки тесноты связи количества лесных пожаров и основных показателей для каждой пары значений (количество пожаров и один из показателей) метеоусловий произведён расчёт коэффициента детерминации (Я2) и индекса корреляции (Я). Для каждой пары значений построены поля эмпирических значений (рисунки 25, 26, 27), которые были аппроксимированы различными функциями. Значения коэффициента детерминации показали, что оптимальной для прогноза является полиномиальная функция второго порядка.

Исходными данными для этих построений послужили показатели погодных условий и количество лесных пожаров в активно горимых территориях Читинского, Хилокского и Петровск-Забайкальского районов края в особо пожароопасные месяцы с 2012 по 2016 г. и представлены в таблицах 19, 21, 23.

Построена таблица показателей погодных условий и количество лесных пожаров в активно горимой территории Читинского района Забайкальского края в особо пожароопасные месяцы с 2012 по 2016 г. (таблица 19).

Таблица 19 - Показатели погодных условий и количество лесных пожаров в активно горимой территории Читинского района

Месяцы года Год исследования Средняя температура воздуха, 0С Средняя температура поверхности почвы, 0С Средняя влажность воздуха, % Средняя скорость ветра, м/с Количество осадков за сутки, мм Количество лесных пожар, ед.

Апрель 2012 0,3 0,7 54,0 4,4 14,8 20

2013 -1,3 0,5 52,0 2,9 3,1 21

2014 5,6 7,5 44,0 2,4 8,8 28

2015 1,6 4,5 43,0 3,5 2,0 27

2016 0,3 2,5 57,0 3,2 30,9 14

Май 2012 8,8 11,7 57,3 3,1 58,8 11

2013 10,6 13,0 49,5 3,2 27,7 25

2014 8,7 12,5 54,0 2,4 29,8 15

2015 9,1 13,5 42,5 3,5 23,9 30

2016 8,9 12,0 44,0 3,1 16,3 27

Юнь 2012 15,4 19,0 68,0 2,4 73,9 2

2013 15,4 19,5 65,0 2,3 50,5 7

2014 16,5 20,5 65,5 2,2 53,7 4

2015 15,2 20,5 57,5 2,7 49,5 7

2016 15,7 21,0 55,5 2,5 39,0 10

Юль 2012 18,1 21,3 77,0 2,1 127,6 5

2013 17,8 22,0 69,0 2,0 78,7 5

2014 18,4 23,5 65,0 2,3 40,8 9

2015 21,2 27,5 50,0 2,4 18,2 19

2016 19,2 25,0 65,0 2,3 72,3 3

Построены поля эмпирических значений (Читинский район), которые аппроксимированы различными функциями (рисунок 25).

* Поле эмпирических данных

^—Экспоненциальная {Поле эмпирических данных)

-Линейная{Поле

эмпирических данных)

-Логарифмическая

{Поле эмпирических данных)

-Полиномиальная

(Поле эмпирических данных) ^—Степенная (Поле эмпирических данных) Влажность воздуха, %

Рисунок 25 - Аппроксимация эмпирических значений различными функциональными зависимостями (Читинский район)

Построена таблица сравнения эмпирических данных для оценки коэффициента детерминации (таблица 20).

Таблица 20 - Оценка коэффициента детерминации зависимости среднего количества лесных пожаров от метеоусловий в Читинском районе Забайкальского края

Погодные условия Экспоненциальная функция Линейная функция Логарифмическая функция Полиномиальная функция Степенная функция

Температура воздуха Я2 = 0,4098 Я2 = 0,3961 — Я2 = 0,4258 —

Температура поверхности почвы Я2 = 0,3797 Я2 = 0,3725 Я2 = 0,2016 Я2 = 0,3839 Я2 = 0,2338

Влажность воздуха Я2 = 0,7879 Я2 = 0,8541 Я2 = 0,8857 Я2 = 0,9166 Я2 = 0,7914