Fire hazard in forests of the Tomsk region: climatic factor and economic risks.pdf Введение В последние годы в России, как и во многих частях земного шара, остро встала проблема возникновения пожаров на больших территориях. Эти стихийные явления стали возникать не только в теплые полугодия, но и в течение всего года. Причин такого проявления стихийных бедствий, очевидно, несколько, но есть и сторонники влияния климатического фактора. Одним из основных факторов возникновения пожаров являются условия погоды. Мониторинг, в том числе и прогноз, условий, благоприятствующих возникновению пожаров по территории нашей страны, обеспечивает Гидрометеорологическая служба России. Эти условия изучены достаточно подробно и называются пожарной опасностью (ПО). Выявлено, что ПО тесно связана с режимом выпадения осадков, и она тем выше, чем продолжительней период отсутствия осадков. Опасной пожарной стихией являются лесные пожары, ежегодно причиняющие огромный ущерб экологического (в том числе биоразнообразию и местам обитания ценных и редких видов животных и растений), социального (угрозы жизни населению) и экономического характера [AghaKouchak et al., 2020]. Лесные пожары негативно влияют и на изменения климата, увеличивая содержание СО2 в атмосфере за счет потерь углерода, накопленного в биомассе и почве [Всемирный., 2021]. Возникновение пожаров происходит вследствие антропогенного (человеческого) и естественного факторов [Hansen et al., 2011; Littell et al., 2016; Abatzoglou et al., 2018]. На пожары, возникшие по вине человека, приходится примерно 60 % общей площади их утраты. Исследования (например, [Владимирова и др., 2017]) подтверждают, что промышленные рубки, строительство дорог и другой инфраструктуры в первозданных лесах приводят к росту числа пожаров. При этом Россия входит в тройку мировых лидеров по скорости и площади утраты первозданных лесов наряду с Бразилией и Канадой [Всемирный., 2021]. В XXI в. количество лесных пожаров существенно выросло. Рост обусловлен, с одной стороны, расширением хозяйственной деятельности человека, с другой -изменением естественных условий, способствующих увеличению ПО [Morgan et al., 2001; Flannigan et al., 2013; Ponomarev et al., 2016; Gorbatenko et al., 2020]. Территория Томской области находится в таежной зоне Западной Сибири, лесная отрасль является одной из ведущих в хозяйственном комплексе. За период 2012-2019 гг. от пожаров погибло более 20 тыс. га лесных насаждений [Томская., 2019; Томская., 2020]. Наиболее сильные пожары здесь отмечались в 2012-2014, 2016-2018 гг. В аномальное жаркое и сухое лето 2012 г. было зарегистрировано 518 лесных пожаров на общей площади 102120,3 га. Шлейфы дыма, дешифрируемые на спутниковых снимках, распространялись по территории области и соседних регионов. В Томске вертикальная и горизонтальная видимость составила 80-100 м, наблюдалась мгла и сильный запах дыма [Поляков и др., 2014]. Согласно Второму оценочному докладу Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации, в южной части Сибири к концу XXI в. пожароопасный сезон будет на 20-50 дней длиннее, что существенно увеличит количество возгораний [Второй., 2014]. В этой связи представляет значительный научный и практический интерес климатическая оценка тенденций в условиях, благоприятных возникновению пожаров на конкретных территориях. Целью настоящей работы является оценка для станции Томск климатических изменений метеорологических факторов, влияющих на потенциальную © Кижнер Л.И ., Барашкова Н .К., Носырева О. В., 2021 DOI: 10.17223/25421379/19/10 возможность возникновения пожара, и экономическая трактовка происходящих событий. Метеорологические факторы пожарной опасности Высокая ПО обусловливается синоптическими процессами (длительное господство антициклона над огромными территориями), сезоном года, характером растительности, а также метеорологическими условиями: температурой и влажностью воздуха, режимом осадков и ветра. Последняя характеристика оказывает влияние на скорость испарения и распространение уже возникшего пламени. Для оценки ПО разработаны специальные показатели (индексы), в которых учитывается, в первую очередь, температурно-влажностный режим временного периода. Заметим, что ПО - это комплекс благоприятных условий погоды, который не всегда приводит к возникновению пожара, поэтому часто добавляют определение «потенциальная» пожарная опасность (ППО). Усугубление ситуации может произойти как вследствие человеческого фактора, так и при возникновении дополнительных естественных причин (например, сухие грозы). В показателях, характеризующих ПО, используются три первые вышеуказанные метеорологические величины, а для оценки ППО применяют комплексные характеристики, включающие эти величины. За рубежом используется индекс FFI (forest fire index - индекс лесных пожаров [Gerstengarbe et al., 1999]. Он рассчитывается в течение вегетационного периода. В числителе суммируется количество дней, когда максимальная температура была выше 25 °С, а в знаменателе суточное количество осадков за этот период. В России в службе лесного хозяйства для характеристики пожароопасности обычно используется комплексный показатель пожарной опасности в лесу (КП), а метеорологическая опасность возгорания леса определяется ежедневно и подразделяется по классам горимости леса [ГОСТ., 1099; Шерстюков, Шер-стюков, 2007]. В нашем исследовании используется показатель КП, определяемый по формуле В.Г. Нестерова: КП = 2Р=1(Т - Td)T, (1) где Т - температура в срок наблюдений, когда обычно отмечается ее максимум, °С; Td - температура точки росы в этот же срок; n - число сухих дней без осадков (в том числе и дней с осадками менее 2,5 мм). Пожароопасность тем выше, чем больше величина КП. Материал и методы исследования Для достижения поставленной цели были рассмотрены условия на станции Томск в бездождные периоды (БДП) в пожароопасные сезоны (апрель-сентябрь) с 1924 по 2015 г. БДП и их характеристики - начало и конец, длительность периода без выпадения осадков, температура воздуха (средняя и максимальная), минимальная относительная влажность воздуха и скорость ветра (средняя и максимальная) определены по Специализированному массиву данных, представленному на сайте ФБГУ «СибНИГМИ», г. Новосибирск (http://sibnigmi.ru/cgi-bin/inst/index.pl?5&81). Всего выявлено 3 003 БДП с общим количеством сухих дней 9 426. Для каждого периода по максимальной температуре и минимальной влажности определен индекс КП, который при такой методике расчета, соответственно, может быть незначительно завышен. Рассчитаны следующие показатели, характеризующие структуру БДП и ПО: 1) непрерывная продолжительность бездождных периодов (ПБДП) по градациям от 1 до 13 дней с шагом в один день, а далее - через три дня; 2) ежегодное число дней (Si) со значениями КП, характеризующими разную пожарную опасность: S1 - отсутствие опасности (300 > КП > 0); S2 - малая (1 000 > КП > 300); S3 - средняя (4 000 > КП > 1 000); S4 - высокая (10 000 > КП > 4 000); S5 - чрезвычайная (КП > 10 000). Величина КП, равная 1 000 и более, является критической, так как именно в этих условиях велика опасность возгорания леса, особенно, при наличии источника огня (по вине человека или молнии) [Шерстюков, Шерстюков, 2007]; 3) суммарное значение КП (обозначено как £КП), полученное за пожароопасный сезон каждого года. При этом суммировались только значения КП > 1 000, т.е. имеющие или превышающие критерий «средней пожароопасности». Этот показатель указывает на степень пожароопасности сезона; 4) максимальная за каждый год величина КПтх (характеризует интенсивность возникающих пожароопасных ситуаций); 5) годовое число дней (N) с КП > 1000 (рассчитывалось как сумма S3, S4 и S5). Климатические тенденции характеристик 1 и 2 рассчитывались для двух климатических периодов: 1955-1984 гг. (условно принят за период без интенсивных климатических изменений) и 1985-2015 гг. (когда эти изменения стали проявляться в мировом масштабе); характеристики 3 и 5 - в целом за весь исследуемый период, начиная с 1924 г. Сравнительный анализ условий двух климатических периодов проведен с помощью стандартных статистических программ. Обсуждение результатов 1. Непрерывная продолжительность бездождных периодов. Наиболее часто (до 80 %) отмечаются периоды длительностью 1-2, 3-4 дня (табл. 1). Различие в повторяемости разных градаций ПБДП в климатических периодах составляет не более 2 %. Можно отметить лишь, что в последний период наибольшая продолжительность бездождного периода составила 23 дня (2012 г.), а в предыдущий период - 21 день (1955, 1962 гг.). 2. Число дней с разной пожарной опасностью леса (Si). В обоих климатических периодах преобладают градации средней (« 45 %) и малой (« 27-29 %) опасности, а также отсутствие условий для горения леса. В 1/10 длительности пожароопасных сезонов отмечалась высокая опасность. Градация «чрезвычайная пожарная опасность» не регистрировалась. Климатические изменения заключаются в незначительном увеличении в последние годы условий для повторяемости высокой пожарной опасности леса и, соответственно, уменьшения малой пожарной опасности. 3. Ежегодная сумма индексов горимости, превышающих значение 1 000 ед. Минимальные значения этой характеристики составили 5 650 (1930 г.), максимальные - 32 190 (1953 г.), среднее за период - 16 760 (рис. 2). Другими словами, период от начала наблюдений до 1955 г. можно характеризовать как более контрастный по условиям пожароопасности. В рассматриваемом втором климатическом периоде на территории Томской области в засушливый и жаркий 2012 г. значение £КП составило 29 540, т.е. не достигло уровня 1953 г. Это подтверждается и значениями гидротермического коэффициента Селянино-ва (ГТК), являющегося характеристикой уровня вла-гообеспеченности территории, которые характеризуют лето 2012 г. как сезон с засухой средней интенсивности [Поляков и др., 2014]. Повторяемость продолжительности бездождных периодов по градациям, % Обнаружено статистически достоверное увеличение характеристики к настоящему времени, рост £КП составляет примерно 6 % за каждые 10 лет, что указывает на определенное влияние климатического фактора на наблюдаемое увеличение ПО в последние годы. 4. Максимальная за кажДый гоД величина КПтах. Данная характеристика статистически значимо возрастает за последние 30 лет, что указывает на формирование более интенсивных условий горимости леса. Увеличение составляет примерно 10 % за десятилетие (рис. 3). 5. ГоДовое число Дней со значениями КП > 1 000 (N). Величина N изменяется за период исследований от 18 (10 % от всего числа дней с ПО, 1930 г.) до 100 (55 %, 1953 г.) при среднем значении 53 (30 %). Это означает, что наиболее вероятна ситуация, при которой в 30 % дней теплого полугодия пожарная опасность является средней и выше, во влажный год эта цифра составляет 10 %, в сухой - 55 %. Отмечается статистически значимое увеличение (более 5 % в десятилетие) этой величины (рис. 4). Таблица 1 Table 1 Repeatability of the duration of periods without rain by gradations, % Период, годы Непрерывная продолжительность, дни 1-2 3-4 5-6 7-8 9-10 11-12 13-15 >16 1955-1984 58,6 19,6 10,1 4,7 3,5 1,8 1,3 0,3 1985-2015 56,7 20,6 10,1 5,6 2,9 2,0 1,3 0,8 Рис. 1. Распределение числа дней (%) с различной пожарной опасностью по климатическим периодам: 1955-1984 гг. (а); 1985-2015 гг. (b) Fig. 1. Distribution of the number of days (%) with different fire hazard by climatic periods: 1955-1984 (а); 1985-2015 (b) Рис. 2. Многолетние изменения ^КП = S3 + S4 + S5 Горизонтальная линия - среднее многолетнее значение Fig. 2. Long-term changes of complex indicator £CI = S3 + S4 + S5 Horizontal line - average long-term value Рис. 3. Значения КПтах Fig. 3. The values CImax Fig. 4. Dynamics of values N Таким образом, рассмотренные показатели указывают на статистически значимое увеличение природной опасности пожаров по метеорологическим условиям. Адаптация лесного комплекса региона к метеорологическим условиям с высокой пожарной опасностью В настоящее время в России и других странах определены основополагающие подходы к оценкам потерь от опасных условий погоды в зависимости от стратегии потребителя, особенностей хозяйственного объекта, а также качества предоставляемой метеорологической информации (они обобщены, например, в монографии [Хандожко, 2005]). Кроме того, активно разрабатываются механизмы адаптации секторов экономики к наблюдаемым и прогнозируемым изменениям климата. Адаптация потребителя отражает не только потребность в метеорологической, в том числе и прогностической, информации, но и его готовность приспосабливаться к ней, минимизируя возможные потери [Хандожко и др., 2001]. Другими словами, адаптация - это способ учета и подстройки к ожидаемым погодным или климатическим условиям. Для экономических расчетов в метеорологии часто используется матрица соответствия (сопряженности) между прогнозами и фактической погодой, а также стоимостная матрица (чаще - матрица потерь от опасных погодных условий) . Матрицы соответствия включают число случаев различных сочетаний прогностической и фактической информации (они могут быть выражены также в долях от 1 или процентах), в том числе общее число прогнозов за период. Стоимостная матрица, или матрица потерь, учитывает, соответственно, стоимость (С) защитных мероприятий для уменьшения потерь от неблагоприятных метеорологических условий. Дополнительно рассматриваются реальные потери (L) и рассчитывается коэффициент непредотвращенных потерь (е), который изменяется от 0 до 1. Если е = 0, меры защиты кардинальны, т. е. потери по метеоусловиям предотвращаются полностью; если е изменяется от 0 до 1, то меры защиты таковы, что прямые потери предотвращаются частично. Матрица потерь - это выраженные в денежном выражении последствия действий потребителя (принимать или не принимать защитные меры при наличии или отсутствии опасного явления). Характеризовать степень адаптации можно с помощью различных соотношений, полученных на основе величин C, L, е. В данной работе используется показатель адаптации G [Хандожко, 2005]: G = L(1-e) / (C+L(1+e)). (2) Он представляет собой отношение предотвращенных потерь (числитель) к общим издержкам (знаменатель). Интегральная величина G* определяется с учетом матрицы соответствия G* = n11L(1-e) / (n01C+L(n12+n11e)). (3) В формуле (3) n11 - число случаев оправдавшихся прогнозов наличия явления (пожара в данном случае); n12 - число неоправдавшихся прогнозов отсутствия явления (ошибки риска); n01 - общее число прогнозов наличия явления за период; n 11 eL -непредотвращенные потери; n12L - прямые потери, обусловленные прогностическими ошибками риска; n01C - затраты на меры защиты от пожаров. Видно, что G* зависит от экономических характеристик, а также от качества прогнозов погоды (в виде элементов n11, n12 и n01). Формула (2) отражает степень адаптации на основе экономических характеристик производства, а формула (3) дает оценку степени адаптации, достигнутой с использованием прогностической метеорологической информации за определенный период. При G*>1 предотвращенные потери больше общих потерь, включая производственные (n01*C) и природные (L*(n12+n11e). Чем больше показатель отличается от 1, тем адаптация более успешна, производство более рентабельно и лучше приспособлено к «капризам» погоды. На основе изложенной методики была проведена экономическая оценка возможной адаптации лесного хозяйства к выявленным климатическим изменениям комплексного показателя пожарной опасности. В качестве основной характеристики использовано число дней с высокой пожарной опасностью. В табл. 2 приведены экономические показатели, необходимые для расчетов. К сожалению, в научной литературе их значения отсутствуют, поэтому в работе были рассчитаны по косвенным характеристикам, взятым из разных источников. Показатель адаптации зависит от специфики производства и экономических показателей. Прогностическая информация представлена в матрицах сопряженности (табл. 3), данные приводятся в долях от 1. Построение матриц осуществлялось с учетом следующих положений: 1) высокая пожарная опасность приводит к возникновению пожара, ее повторяемость в первый климатический период равна 8 % (или 0,08), а во второй - 10,4 % (0,104) (см. рис. 1); 2) оправдываемость прогностической информации составляет 95 % (0,95), что соответствует приблизительно средней величине оправдываемости прогнозов чрезвычайной пожарной опасности (100 %) и прогнозов гроз как источников пожаров (83 %). (Предупрежденность различных опасных явлений, являющаяся характеристикой качества прогнозов, указана в Архиве [Всероссийский., 2021]). Дадим расшифровку обозначений и величин на примере первого климатического периода (табл. 3): - Буквы «Ф» и «П» отражают, соответственно, фактическое наличие опасного явления (в данном случае пожар) и прогноз опасного явления; - природная повторяемость пожаров составляет 0,08 (первая строка, третий столбец); - вероятность отсутствия пожаров составляет 0,92 (вторая строка, третий столбец); - оправдываемость прогнозов гроз составила 0,95 (оправдавшиеся прогнозы - сумма вероятностей главной диагонали); - вероятность неоправдавшихся прогнозов отсутствия пожаров (0,010) - это вероятность ошибок риска; - вероятность неоправдавшихся прогнозов наличия пожаров (0,040) - вероятность ошибок перестраховки. Последние две цифры взяты произвольно, но они отражают тот факт, что в реальных прогнозах ошибки перестраховки наблюдаются чаще, чем ошибки риска. Принцип построения матрицы за второй климатический период аналогичен, при этом учтено, что вероятность пожара равна 0,104, а оправдываемость прогнозов - 0,951. С использованием экономических показателей (табл. 2) и метеорологической информации (табл. 3) был рассчитан показатель адаптации G* как функции от величин C/L и е. Жирным курсивом выделены области успешной адаптации (G*>1) для организаций лесной отрасли с разными экономическими характеристиками. Видно, что, чем меньше отношение затрат к убыткам (C/L) и коэффициент непредотвращенных потерь (е), тем в большей степени отрасль приспосабливается к высокой степени пожароопасности. Здесь заложен следующий механизм подстройки под критические условия погоды: с одной стороны, нужно стремиться уменьшать стоимость мер защиты по предупреждению пожаров и уменьшать величину е, с другой -при определенной климатической повторяемости пожаров улучшать качество прогнозов погоды за счет уменьшения ошибок риска. Таким образом, технически оснащенные хозяйства и выбирающие оптимальную стратегию лучше подготовлены к неблагоприятным условиям и меньше подвержены их влиянию. Таблица 4 может быть использована в хозяйствах лесного комплекса для выбора способов управления и защиты с целью достижения эффективной адаптации в условиях высокой пожароопасности леса. Приведем результаты расчета средних байесовских потерь на один прогноз [Хандожко и др., 2001] с двумя различными начальными значениями C/L и е (табл. 5) с учетом климатической изменчивости повторяемости высокой горимости леса (8 и 10,4 % соответственно). Расчеты выполнены на основе матрицы сопряженности (табл. 3) и матрицы потерь (табл. 5) с использованием вышеприведенных значений C, L. В таблице приведены используемые нами обозначения, а числовые значения (в скобках) соответствуют одному из вариантов расчета (C/L = 0,1 и е = 0,2). Средние потери рассчитываются путем умножения элементов матрицы потерь на соответствующие элементы матрицы сопряженности. Приведенная матрица отражает потери при различных сочетаниях «прогноз - погода - решение потребителя» в случае полного доверия прогнозу (это означает, что хозяйственник предпринимает меры защиты или их игнорирует, полностью ориентируясь на прогноз наличия или отсутствия высокой горимости леса). Рассчитанные средние потери при разных экономических показателях приводятся в табл. 6. Таблица 2 Экономические показатели, используемые в лесной отрасли Томской области Table 2 Economic indicators used in the forest industry of the Tomsk region Показатель Обоснование выбора L - средняя стоимость сгоревшего леса на корню. L = 360 тыс. руб./сут Расчеты за 4 года (с 2015 по 2019 г.) показали, что в среднем при пожарах сгорает лес на корню в объеме 44,3 тыс. м3 за календарный год [Статистический..., 2020]. Рыночная стоимость леса (лиственница, осина, тополь) составляет от 100 до 4 000 руб./м3 [Торговая., 2021]. В расчетах принята стоимость 1 500 руб./м3. Итого, средняя ежегодная стоимость сгоревшего леса составляет 66 млн руб. Если рассчитывать за 1 сут пожароопасного периода (апрель-сентябрь - 180 дней), то суточные убытки от сгоревшего леса составляют примерно 360 тыс. руб. Необходимо также иметь в виду, что стоимость сгоревшего леса определяется не только ценой древесины - она намного выше, если учитывать его экологическое, социальное значение и др. C - стоимость противопожарных мероприятий. В начальном варианте C = 0,1*L = = 36 тыс. руб./сут Стоимость средств предупреждения и тушения лесных пожаров (лесопожарные трактора, вездеходы, катера, бортовые, вахтовые автомобили, пожарные емкости), содержание базы авиационной охраны лесов, затраты на пожарно-химические станции, реконструкцию и эксплуатацию пожарных наблюдательных пунктов, аренду воздушных судов для тушения пожара, наземное патрулирование, спутниковый дистанционный мониторинг, беспилотные летательные аппараты и др. [Лесной., 2008] е - изменяется от 0 до 0,4 При обслуживании лесного комплекса меры защиты не являются кардинальными. Как правило, и при выполнении противопожарных мероприятий наблюдаются убытки, величина которых может меняться Таблица 3 Матрицы сопряженности прогностической и фактической информации о пожарах Table 3 Conjugate matrix of prognostic and factual information on fires Период 1955-1984 гг. Период 1985-2015 гг. Наличие пожара (Ф) Прогноз пожаров (П) Сумма по факту наличия (отсутствия) пожара Наличие пожара (Ф) Прогноз пожаров (П) Сумма по факту наличия (отсутствия) пожара Ожидается (П) Не ожидается (-П) Ожидается (П) Не ожидается (-П) Пожар был 0,07 0,01 0,08 Пожар был 0,095 0,009 0,104 (Ф) (Ф) Пожара не 0,04 0,88 0,92 Пожара не 0,04 0,856 0,896 было (-Ф) было (-Ф) Сумма по прогнозам 0,11 0,89 1 Сумма по прогнозам 0,135 0,865 1 Таблица 4 Значения показателя адаптации G* Table 4 Adaptation indicator values G* Период 1955-1984 гг. Период 1985-2015 гг. е C/L, C = 36 тыс. руб./сут е C/L, С=36 тыс. руб./сут Величина постоянная Величина постоянная 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0 3,33 2,19 1,63 1,3 1,08 0 4,22 2,64 1,92 1,51 1,24 0,1 2,25 1,62 1,26 1,03 0,88 0,1 2,67 1,88 1,45 1,18 0,99 0,2 1,6 1,22 0,98 0,82 0,71 0,2 1,83 1,38 1,15 0,96 0,83 0,3 1,17 0,92 0,77 0,65 0,57 0,3 1,3 1,03 0,85 0,79 0,63 0,4 0,86 0,7 0,59 0,51 0,45 0,4 0,94 0,77 0,65 0,56 0,5 0,5 0,76 0,52 0,45 0,39 0,35 0,5 0,68 0,57 0,49 0,43 0,38 Таблица 5 Матрица потерь при некардинальных мерах защиты, тыс. руб./прогноз Table 5 Matrix of losses in case of non-cardinal protection measures, thousand rubles/forecast Фi фактическое наличие или отсутствие пожара Решение потребителя в соответствии с прогнозом погоды d (П) принимаются меры защиты d (-П) меры защиты игнорируются Пожар был C + eL (108,0) L (360,0) Пожара не было C (36,0) 0 Таблица 6 Средние потери (тыс. руб./прогноз) при разных характеристиках адаптации с учетом изменения повторяемости высокой горимости леса Table 6 Average losses (thousand rubles/forecast) at different characteristics of adaptation, taking into account changes in the frequency of high wildfire occurence in forest Период 1955-1984 гг. Период 1985-2015 гг. C/L = 0,1 е 0,2 12,6 C/L = 0,2 е 0,3 17,6 C/L = 0,1 е 0,2 14,9 C/L = 0,2 е 0,3 21,8 Наблюдается увеличение повторяемости высокой горимости леса на 2,4 % во втором периоде относительно первого при одном и том же качестве прогноза (см. табл. 3), но разных (реальных) значениях C/L и е, приведенных в табл. 6. При этом средние потери возрастают на 18 % (первый и третий столбцы) и 24 % (второй и четвертый столбцы таблицы). Заключение Анализ индекса пожарной опасности выявил увеличение пожароопасности лесов в Томске в последние 90 лет. Несмотря на отсутствие существенных изменений в значениях ПБДП, отмечается статистически значимое увеличение числа дней с метеорологическими условиями, создающими предпосылки для возникновения лесных пожаров. Значимо возросла за теплое полугодие сумма индексов горимости, превышающих значение 1 000 ед. Увеличилось, хотя и незначительно (на 2,3 %, что составляет примерно 8 дней за 30 лет), число дней с высокой пожарной опасностью леса и на столько же уменьшилось число дней с малой пожарной опасностью. Предварительные расчеты, выполненные для станции Напас, расположенной в таежной зоне на севере Томской области, дают аналогичную картину. Представленные количественные показатели пожароопасного сезона подтверждают определенное влияние климатического фактора на учащение лесных пожаров в регионе. В неблагоприятные пожароопасные сезоны важную роль играют техническая составляющая (оборудование и технические средства) и технологическая оснащенность (способы работы, регламент действий) организаций лесного хозяйства. При существующей природной повторяемости пожаров в регионе необходимыми условиями улучшения экономических показателей, согласно рассчитанных G*, являются уменьшение затрат на лесозащитные мероприятия и, соответственно, уменьшение коэффициента непредотвращенных потерь. В условиях доверия к прогностической информации особенно актуальным является улучшение ее качества. Рост повторяемости высокой пожарной опасности на единицы процентов приводит к увеличению средних потерь на порядок. По расчетам, фактическое увеличение повторяемости высокой горимости леса на 2,4 % приводит к росту потерь от 12 до 16 млн руб. за пожароопасный сезон.

Скачать электронную версию публикации