Картографирование потенциальной опасности лесных пожаров с использованием статистических методов, ГИС и спутниковых снимков | Геосферные исследования. 2025. № 2. DOI: 10.17223/25421379/35/12

Картографирование потенциальной опасности лесных пожаров с использованием статистических методов, ГИС и спутниковых снимков

Лесные пожары являются одним из грозных стихийных бедствий, представляющих опасность для жизни и здоровья людей, для бесперебойного функционирования важных промышленных объектов, приводящих к огромным ущербам при поражении природных и хозяйственных систем. Для предотвращения и тушения пожаров важно иметь возможность определять места, где складываются критические условия для опасности возгорания и находятся важные объекты, которые подвергаются наибольшему риску по экологическим, физическим или социально-экономическим причинам. Целью исследования является оценка потенциальной опасности возникновения пожаров, используя статистические методы, ГИС и ДДЗЗ. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации Конфликт интересов между авторами отсутствует.

Скачать электронную версию публикации

Загружен, раз: 2

Ключевые слова

космические снимки, лесные пожары, картографирование, статистические методы, ГИС, байесовское моделирование веса доказательств

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Стручкова Галина Прокопьевна	ФИЦ Якутский научный центр СО РАН, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова СО РАН	кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, отдел геоинформатики	pandoramy8@list.ru
Капитонова Тамара Афанасьевна	ФИЦ Якутский научный центр СО РАН, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова СО РАН	кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник, отдел геоинформатики	kapitonova@iptpn.ysn.ru
Крупнова Татьяна Георгиевна	Южно-Уральский государственный университет	кандидат химических наук, доцент, кафедра экологии и химической технологии	krupnovatg@susu.ru
Тихонова Сардана Алексеевна	ФИЦ Якутский научный центр СО РАН, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова СО РАН	ведущий инженер, отдел геоинформатики	sardankobeleva@gmail.com
Тарская Лина Егоровна	ФИЦ Якутский научный центр СО РАН, Институт физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова СО РАН	ведущий инженер, отдел геоинформатики	lina.tarskaya@mail.ru
Ракова Ольга Викторовна	Южно-Уральский государственный университет	кандидат химических наук, доцент, кафедра экологии и химической технологии	rakovaov@susu.ru

Всего: 6

Ссылки

Белоусова Е.П., Латышева И.В., Латышев С.В., Лощенко К.А. и др. Природные факторы возникновения лесных пожаров на территории Иркутской области // Биосфера. 2016. № 4-8. С. 390-400.

Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Прогноз возникновения лесных пожаров и их экологических последствий. Новосибирск : СО РАН, 2009. 301 с.

Курганович К.А., Макаров В.П Использование вегетационных индексов NDVI для оценки влияния пожаров на динамику растительности Цасучейского бора // Вестник ЗабГУ. 2015. Т. 117, № 2. С. 27-36.

Латышева И.В., Вологжина С.Ж., Лощенко К.А. Циркуляционные факторы возникновения лесных пожаров на территории Сибири и Дальнего Востока летом 2019 и 2021 гг. // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Науки о Земле». 2021. Т. 38. С. 54-70.

Нестеров В.Г., Гриценко М.В., Шабунина Т.А. Использование температуры точки росы при расчете показателя горимости леса // Метеорология и гидрология. 1968. № 9. C. 102-104.

Павличенко Е.А., Иванов В.В., Миськив С.И. Использование геоинформационных систем при анализе и прогнозе природных чрезвычайных ситуаций на примере мониторинга лесных пожаров // Технологии гражданской безопасности. 2004. № 4. С. 46-51.

Протопопова В.В., Габышева Л.П. Горимость лесов Верхоянского района (Северо-Восточная Якутия) // Успехи современного естествознания. 2017. № 5. C. 66-71.

Пушкин А.А., Сидельник Н.Я., Ковалевский С.В. Использование материалов космической съемки для оценки пожарной опасности в лесах // Труды БГТУ. 2015. № 1. С. 36-40.

Сидельник Н.Я., Пушкин А.А., Ковалевский С.В. Картирование поврежденных лесных насаждений и объектов лесохозяйственных мероприятий с использованием материалов космической съемки и ГИС // Труды БГТУ. 2018. Серия 1. № 1. С. 5-12.

Стручкова Г.П., Крупнова Т.Г., Тихонова С.А., Капитонова Т.А., Ракова О.В. Оценка опасности возникновения лесных пожаров с использованием спутниковой информации и ГИС // Вестник Воронежского государственного университета. География. Геоэкология. 2023. № 4. С. 34-44.

Bonham-Carter G.F. Geographic Information Systems for Geoscientists, Modeling with GIS. Oxford : Pergamon Press, 1994. 398 p.

Bovio G., Quaglino A., Nosenzo A. Individuazione di un indice di previsione per il pericolo // Monti e Boschi. 1984. V. 35, No. 4. P. 39-44.

Chowdhury Ehsan H., Hassan Quazi K Operational perspective of remote sensing-based forest fire danger forecasting systems / ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2015. V. 104. P. 224-236.

Dlamini M., Wisdom А. A Bayesian belief network analysis of factors influencing wildfire occurrence in Swaziland // Environmental Modelling & Software. 2010. V. 25, Iss. 2. P. 199-208. doi: 10.1016/j.envsoft.2009.08.002.

Hanley J.A., McNeil B.J. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve // Radiology. 1982. V. 143 (1). P. 29-36.

Hernandez-Leal P.A., Arbelo M., Gonzalez-Calvo A. Fire risk assessment using satellite data // Advances in Space Research. 2006. V. 37, Is. 4. P. 741-746.

Hong Haoyuan, Jaafari Abolfazl, Zenner Eric K Predicting spatial patterns of wildfire susceptibility in the Huichang County, China: An integrated model to analysis of landscape indicators // Ecological Indicators. 2019. V. 101. P. 878-891. doi: 10.1016/j.ecolind.2019.01.056.

Huesca Margarita, Litago Javier, Merino-de-Miguel Silvia, Cicuendez-Lopez-Ocana Victor, Palacios-Orueta Alicia Modeling and forecasting MODIS-based Fire Potential Index on a pixel basis using time series models // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014. V. 26. P. 363-376.

Jaafari A., Najafi A., Rezaeian J., Sattarian A., Ghajar I. Planning road networks in landslide-prone areas: a case study from the northern forests of Iran // Land Use Policy. 2015. V. 47. P. 198-208.

Jaafari A., Zenner K Eric, Thai Pham Binh Wildfire spatial pattern analysis in the Zagros Mountains, Iran: A comparative study of decision tree based classifiers // Ecological Informatics. 2018. V. 43. P. 200-211. doi: 10.1016/j.ecoinf.2017.12.006.

Ju Weiyi, Zhixiang Xing, Jie Wu, Qingchun Kang. Evaluation of forest fire risk based on multicriteria decision analysis techniques for Changzhou, China // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2023. V. 98. 104082.

Mohajane Meriame, Romulus Costache, Firoozeh Karimi, Quoc Bao Pham, Ali Essahlaoui, Hoang Nguyen, Giovanni Laneve, Fatiha Oudija. Application of remote sensing and machine learning algorithms for forest fire mapping in a Mediterranean area // Ecological Indicators. 2021. V. 129. 107869.

Peinl P. A retrospective on ASPires - An advanced system for the prevention and early detection of forest fires // Internet of Things. 2021. 100456.

Peterson D., Hyer E., Jun Wang. A short-term predictor of satellite-observed fire activity in the North American boreal forest: Toward improving the prediction of smoke emissions // Atmospheric Environment. 2013. V. 71. P. 304-310.

Riviere Miguel, Jonathan Lenglet, Adrien Noirault, Francois Pimont, Jean-Luc Dupuy. Mapping territorial vulnerability to wildfires: A participative multi-criteria analysis // Forest Ecology and Management. 2023. V. 539. 121014.

Michael Yaron, Helman David, Glickman Oren, Gabay David, Brenner Steve, Lensky Itamar M. Forecasting fire risk with machine learning and dynamic information derived from satellite vegetation index time-series // Science of The Total Environment. 2021. V. 764. 142844.

Zechuan Wu, Bin Wang, Mingze Li, Yuping Tian, Ying Quan, Jianyang Liu Simulation of forest fire spread based on artificial intelligence // Ecological Indicators. 2022. V. 136. 108653.