МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЛЕСНОГО ПОЖАРА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕОРИИ ПЕРКОЛЯЦИИ
70
УДК 519.8
С. А. АСТАФЬЕВ, Д. Ю. ЛЫСЕНКО, А. С. ШИРОКОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЛЕСНОГО ПОЖАРА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕОРИИ ПЕРКОЛЯЦИИ
Представлена программа, позволяющая моделировать процесс распространения лесного пожара на основе данных, получаемых при беспилотном наблюдении за местностью. В программе применен перколяционный подход к прогнозированию, дающий возможность учитывать вероятность распространения огня в различных направлениях. Ключевые слова: прогнозирование пожара, программа для моделирования, перколяция, вероятность распространения огня.
Введение. Проблема лесных пожаров (ЛП) очень актуальна для России, поскольку лесной фонд занимает примерно 70 % территории страны. В борьбе с пожарами важную роль играет их раннее обнаружение с последующим прогнозированием процесса распространения огня.
Наблюдение с воздуха позволяет в короткие сроки охватить значительные территории, предоставляет актуальную информацию о расположении потенциальных и реальных очагов возгорания. Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) представляется наиболее перспективным направлением в области создания комплексов для контроля за лесными пожарами.
Комплекс мониторинга и прогнозирования ЛП, функционирующий на основе данных, поступающих с БПЛА, предназначен, в первую очередь, для использования в подразделениях МЧС с целью экстренного планирования мероприятий по ликвидации пожара на основе определения контура возгорания, расчета протяженности фронта пожара и площади пожара, определения направления распространения огня.
БПЛА по заданному маршруту облетает район, комплекс мониторинга и прогнозирования ЛП заносит координаты потенциальных очагов возгорания на карту, указывая степень
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 6
Моделирование процесса распространения лесного пожара
71
вероятности возникновения пожара. Чем больше анализируемых признаков свидетельствует о пожаре, тем выше вероятность.
Программа, предназначенная для моделирования процесса распространения ЛП на основе информации о скорости и направлении ветра и данных, полученных по результатам обработки аэрофотоснимков местности, является составной частью комплекса. Разработанная программа позволяет решать следующие задачи:
— прогнозирование направления и скорости распространения ЛП; — определение контура и площади ЛП на заданный момент времени. Необходимо учитывать, что такие встречающиеся на пути распространения огня объекты, как река, озеро, дорога, просека, противопожарный ров, болото и т.п., изменяют скорость продвижения пожара в заданном направлении, тем самым, формируется индивидуальная форма кромки пожара. Реальная скорость продвижения пожара может значительно отличаться от среднестатистической, приведенной в методике МЧС [1]. Алгоритм расчета скорости по методике МЧС в представленной программе усовершенствован путем использования вероятностного подхода теории перколяции. Теория перколяции находит применение в решении следующих задач о регулярном движении в случайной среде [2]: — описание процесса распространения пожара (задача связей); — описание процесса полимеризации — образования геля (задача узлов); — распространение эпидемий (задача связей). Вероятность образования связей — распространения пожара в определенном направлении — зависит от множества параметров, например, силы и скорости ветра, влажности и температуры воздуха, плотности лесных насаждений, свойств древесины, рельефа местности и т.д.
Описание разработанной программы. Программа для моделирования процесса распространения лесного пожара разработана в пакете MatLab 7.0.1 (R14) SP1.
В результате обработки аэрофотоснимка местности выполняется: — разбиение его на отдельные квадраты (ячейки), отражающие информацию о соответствующих участках реальной местности; — определение индивидуальных характеристик каждой ячейки (цветность, яркость и т.п.) с применением алгоритма обработки изображения с цветовым распознаванием в RGB-пространстве. Выделить огонь на фоне других близких по цвету объектов возможно, используя его динамические характеристики. Для решения задачи фильтрации по временному изменению интенсивности необходимо перейти к цветовому пространству HSV (тон, насыщенность, яркость); — сопоставление характеристик ячеек с вероятностью распространения огня (например, синий оттенок воды — 0, желтая листва — 60 % и т.п.), т.е. получение „образа перколяционной решетки“ (матрицы показателей вероятностей распространения огня). Подобную матрицу при условии ее координатной привязки к аэрофотоснимку возможно использовать для определения скорости распространения кромки пожара в различных направлениях. Задачу следует решать с применением экспертных оценок и динамического обновления данных. Определить вид пожара можно, используя описание, приведенное в методике [1]. Для низовых пожаров характерна вытянутая форма с неровной кромкой, цвет дыма — светлосерый. При верховом пожаре огонь распространяется по кронам и стволам деревьев, форма при беглом верховом пожаре вытянутая по направлению ветра, дым — темный.
Исходными данными для моделирования процесса распространения ЛП являются: 1) скорость ветра (Vв, м/с); 2) направление ветра относительно условного „нулевого“ направления, связанного с геопривязанным аэрофотоснимком (α, °); 3) вид пожара (1 — низовой, 2 — верховой);
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 6
72 С. А. Астафьев, Д. Ю. Лысенко, А. С. Широков
4) класс горимости (1 — хвойный лес с примесью лиственных пород, 2 — лиственный
лес с примесью хвойных пород);
5) класс пожарной опасности погоды (K);
6) масштабный коэффициент (scale) используемой в модели ячейки, определяющий
расстояние на реальной местности, соответствующее стороне ячейки;
7) матрица со значениями вероятности распространения огня, полученная в результате
обработки аэрофотоснимка (VerFire);
8) координаты очага возгорания (i, j);
9) длительность времени прогноза (T, c).
Для оценки пожарной опасности погодных условий в лесах используется комплексный
показатель, который учитывает основные факторы, влияющие на пожарную опасность лес-
ных массивов.
Комплексный показатель пожарной опасности определяется по формуле [1]:
n
∑K = (T0 − τ)T0 , 1
где Т0 — температура воздуха на 12 часов по местному времени; τ — точка росы на 12 часов (дефицит влажности); n — число дней, прошедших после последнего дождя.
Выделяют следующие классы пожарной опасности погоды: I класс (K
УДК 519.8
С. А. АСТАФЬЕВ, Д. Ю. ЛЫСЕНКО, А. С. ШИРОКОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЛЕСНОГО ПОЖАРА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕОРИИ ПЕРКОЛЯЦИИ
Представлена программа, позволяющая моделировать процесс распространения лесного пожара на основе данных, получаемых при беспилотном наблюдении за местностью. В программе применен перколяционный подход к прогнозированию, дающий возможность учитывать вероятность распространения огня в различных направлениях. Ключевые слова: прогнозирование пожара, программа для моделирования, перколяция, вероятность распространения огня.
Введение. Проблема лесных пожаров (ЛП) очень актуальна для России, поскольку лесной фонд занимает примерно 70 % территории страны. В борьбе с пожарами важную роль играет их раннее обнаружение с последующим прогнозированием процесса распространения огня.
Наблюдение с воздуха позволяет в короткие сроки охватить значительные территории, предоставляет актуальную информацию о расположении потенциальных и реальных очагов возгорания. Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) представляется наиболее перспективным направлением в области создания комплексов для контроля за лесными пожарами.
Комплекс мониторинга и прогнозирования ЛП, функционирующий на основе данных, поступающих с БПЛА, предназначен, в первую очередь, для использования в подразделениях МЧС с целью экстренного планирования мероприятий по ликвидации пожара на основе определения контура возгорания, расчета протяженности фронта пожара и площади пожара, определения направления распространения огня.
БПЛА по заданному маршруту облетает район, комплекс мониторинга и прогнозирования ЛП заносит координаты потенциальных очагов возгорания на карту, указывая степень
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 6
Моделирование процесса распространения лесного пожара
71
вероятности возникновения пожара. Чем больше анализируемых признаков свидетельствует о пожаре, тем выше вероятность.
Программа, предназначенная для моделирования процесса распространения ЛП на основе информации о скорости и направлении ветра и данных, полученных по результатам обработки аэрофотоснимков местности, является составной частью комплекса. Разработанная программа позволяет решать следующие задачи:
— прогнозирование направления и скорости распространения ЛП; — определение контура и площади ЛП на заданный момент времени. Необходимо учитывать, что такие встречающиеся на пути распространения огня объекты, как река, озеро, дорога, просека, противопожарный ров, болото и т.п., изменяют скорость продвижения пожара в заданном направлении, тем самым, формируется индивидуальная форма кромки пожара. Реальная скорость продвижения пожара может значительно отличаться от среднестатистической, приведенной в методике МЧС [1]. Алгоритм расчета скорости по методике МЧС в представленной программе усовершенствован путем использования вероятностного подхода теории перколяции. Теория перколяции находит применение в решении следующих задач о регулярном движении в случайной среде [2]: — описание процесса распространения пожара (задача связей); — описание процесса полимеризации — образования геля (задача узлов); — распространение эпидемий (задача связей). Вероятность образования связей — распространения пожара в определенном направлении — зависит от множества параметров, например, силы и скорости ветра, влажности и температуры воздуха, плотности лесных насаждений, свойств древесины, рельефа местности и т.д.
Описание разработанной программы. Программа для моделирования процесса распространения лесного пожара разработана в пакете MatLab 7.0.1 (R14) SP1.
В результате обработки аэрофотоснимка местности выполняется: — разбиение его на отдельные квадраты (ячейки), отражающие информацию о соответствующих участках реальной местности; — определение индивидуальных характеристик каждой ячейки (цветность, яркость и т.п.) с применением алгоритма обработки изображения с цветовым распознаванием в RGB-пространстве. Выделить огонь на фоне других близких по цвету объектов возможно, используя его динамические характеристики. Для решения задачи фильтрации по временному изменению интенсивности необходимо перейти к цветовому пространству HSV (тон, насыщенность, яркость); — сопоставление характеристик ячеек с вероятностью распространения огня (например, синий оттенок воды — 0, желтая листва — 60 % и т.п.), т.е. получение „образа перколяционной решетки“ (матрицы показателей вероятностей распространения огня). Подобную матрицу при условии ее координатной привязки к аэрофотоснимку возможно использовать для определения скорости распространения кромки пожара в различных направлениях. Задачу следует решать с применением экспертных оценок и динамического обновления данных. Определить вид пожара можно, используя описание, приведенное в методике [1]. Для низовых пожаров характерна вытянутая форма с неровной кромкой, цвет дыма — светлосерый. При верховом пожаре огонь распространяется по кронам и стволам деревьев, форма при беглом верховом пожаре вытянутая по направлению ветра, дым — темный.
Исходными данными для моделирования процесса распространения ЛП являются: 1) скорость ветра (Vв, м/с); 2) направление ветра относительно условного „нулевого“ направления, связанного с геопривязанным аэрофотоснимком (α, °); 3) вид пожара (1 — низовой, 2 — верховой);
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 6
72 С. А. Астафьев, Д. Ю. Лысенко, А. С. Широков
4) класс горимости (1 — хвойный лес с примесью лиственных пород, 2 — лиственный
лес с примесью хвойных пород);
5) класс пожарной опасности погоды (K);
6) масштабный коэффициент (scale) используемой в модели ячейки, определяющий
расстояние на реальной местности, соответствующее стороне ячейки;
7) матрица со значениями вероятности распространения огня, полученная в результате
обработки аэрофотоснимка (VerFire);
8) координаты очага возгорания (i, j);
9) длительность времени прогноза (T, c).
Для оценки пожарной опасности погодных условий в лесах используется комплексный
показатель, который учитывает основные факторы, влияющие на пожарную опасность лес-
ных массивов.
Комплексный показатель пожарной опасности определяется по формуле [1]:
n
∑K = (T0 − τ)T0 , 1
где Т0 — температура воздуха на 12 часов по местному времени; τ — точка росы на 12 часов (дефицит влажности); n — число дней, прошедших после последнего дождя.
Выделяют следующие классы пожарной опасности погоды: I класс (K