Реферат 2
Введение 4
1. Комплексные показатели пожарной опасности 6
1.1. Индексы В.Г. Нестерова 6
1.1.1. Классический индекс В. Г. Нестерова 6
1.1.2. Модифицированный индекс В. Г. Нестерова 7
1.2. Индекс Л. И. Сверловой 9
1.3. Индекс засухи Кетча - Бирама (KBDI) 12
1.4. Индекс лесной пожарной опасности (Австралия) 13
2. Программный комплекс для расчета индексов пожароопасности 15
2.1. Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ 15
2.2. Климатическая модель CFSv2 19
2.3. Формат GRIB 21
3. Язык программирования Python 24
3.1. Библиотека NumPy 24
3.2. Библиотека Matplotlib 25
Библиотека Basemap 27
4. Расчеты индексов пожароопасности и визуализация результатов 33
5. Оценки успешности прогнозов пожароопасности 38
6. Разработка методики среднесрочного прогноза пожароопасности 63
Заключение 65
Список литературы 66
Приложение А 70
Приложение Б 77
Приложение В 79
Приложение Г 84
Приложение Д
Зачастую лесные пожары происходят в жаркое и засушливое лето. Для Томской области проблема лесных пожаров, которые возникают из-за природных (засуха, грозы) или антропогенных (деятельность человека) факторов является актуальной. Лесной пожар задымляет большие пространства, ухудшая видимость и качество атмосферного воздуха в населенных пунктах.
Мониторинг позволяет выделить наиболее подверженные пожару территории, а прогнозирование пожаров дает возможность провести ряд мероприятий по предотвращению и/или сокращению негативных последствий.
В службах лесного хозяйства очень важным является своевременная и точная оценка пожарной опасности. Для этого в разных странах были разработаны различные методики оценки. В основу методик положены индексы - математические формулы, формализующие влияние осадков, температуры и влажности воздуха, а также других факторов (влагосодержание лесных горючих материалов, деятельность человека, грозовая активность) и позволяющие прогнозировать возможность возникновения пожаров на определенной территории.
В России для оценки степени пожароопасности лесов широко используется индекс В. Г. Нестерова, введенный им в 1949 году [1], а также индекс Л. И. Сверловой, который является его усовершенствованием [2].
За рубежом для определения степени пожароопасности используется другая методика. В Калимантане (Индонезия) успешно применяется индекс засухи Кетча - Бирама (KBDI - Keetch Byram Drought Index) [3]. В Австралии для оценки степени пожарной опасности Австралийское метеорологическое бюро применяет индекс лесной пожарной опасности МакАртура (ИЛПО) [4].
Данные индексы позволяют численно оценить опасность.
Целью работы является оценка возможности использования данных среднесрочных прогнозов погоды, полученных с помощью глобальной полу- лагранжевой модели ПЛАВ, и данных климатических прогнозов, полученных с использованием системы климатических прогнозов CFSv2, при расчете индексов пожароопасности.
Были поставлены и решены следующие задачи:
• изучение методик расчета индексов пожароопасности;
• знакомство со среднесрочными и климатическими прогнозами на примере прогнозов моделей ПЛАВ и CFSv2;
• знакомство с программными средствами для работы с форматом GRIB;
• расчет значений индексов для пожароопасного сезона;
• визуализация результатов расчетов;
• сравнение результатов с реальными пожарами;
• оценка успешности прогнозов пожароопасности;
• разработка методики среднесрочного прогноза пожароопасности.
Были изучены методики расчета индексов пожароопасности В. Г. Нестерова, Л. И. Сверловой, Кетча - Бирама (KBDI), индекса лесной пожарной опасности (Австралия).
Проведено знакомство с глобальной полулагранжевой моделью атмосферы ПЛАВ, системой климатических прогнозов CFSv2, а также метеорологическим форматом GRIB. Приобретен навык работы с программным интерфейсом GRIB API, модулем Pygrib (языка программирования Python).
В процессе разработки программ расчета индексов на языке Python (версии 2.7) получен опыт работы с библиотекой для научных вычислений - NumPy. Визуализация данных была осуществлена средствами библиотеки Matplotlib.
В работе осуществлялся расчет индексов для Томской области на основе среднесрочных прогнозов погоды за апрель-сентябрь 2017-2018 года по модели ПЛАВ (с пространственным разрешением 0,186° х 0,225°, 12 уровнями по вертикали), а также за апрель-сентябрь 2017 года по модели CFSv2 (с пространственным разрешением 0,5°х 0,5°). Результаты расчетов значений индексов сравнивались с данными о реальных пожарах.
Для оценки успешности прогнозов пожароопасности предварительно были составлены матрицы сопряженности прогнозов. Затем по специальным критериям была проведена оценка успешности прогнозов. Таким образом, в результате расчетов оценок успешности прогнозов пожароопасности по критериям можно сделать вывод, что индексы В. Г. Нестерова (классический и модифицированный), вычисленные по данным среднесрочных и климатических прогнозов, являются наиболее приемлемыми показателями при прогнозировании пожаров в Томской области.
Также была разработана методика среднесрочного прогноза пожароопасности, позволяющая получать прогноз на текущий день, но возможно увеличить прогнозирование и до 3 дней.
