Методика комплексної оцінки ризиків ландшафтних пожеж за даними супутникових спостережень

Рубрика: 
Дослідження Землі з космосу
Костюченко, ЮВ, Ющенко, МВ, Копачевський, ІМ, Левинський, С
Косм. наука технол. 2011, 17 ;(6):30-44
https://doi.org/10.15407/knit2011.06.030
Мова публікації: Українська
Анотація: 
Запропоновано підхід до оцінки ризиків ландшафтних пожеж, який дозволяє в рамках єдиної методології враховувати впливи різних компонентів, таких як традиційні фактори, що викликають надзвичайні ситуації в регіоні, довгострокові зміни клімату і довкілля, зміни метеорологічних показників, регіональні зміни екосистем та природокористування (що відбиваються, зокрема на динаміці природного пального). Запропоновано в явній формі рівняння для оцінки варіабельності метеорологічних умов та аналіз накопичення і динаміки властивостей природного пального. Проаналізовано зв'язок між змінними, що входять до базових рівнянь моделі оцінки ризиків та засобами контролю та супутниковими індикаторами, які можуть бути використані при модельних розрахунках, визначено перелік найбільш придатних індикаторів. Запропоновано враховувати ймовірність помилкової інтерпретації дистанційних даних при аналізі комплексних ризиків ландшафтних пожеж. До єдиного підходу включено компоненти для опису впливу пожеж на ризик забруднень атмосферного повітря та ризик для здоров’я населення. Результати можуть бути використані для побудови комплексної методики оцінки різночасових (включаючи довгострокові) регіональних ризиків ландшафтних пожеж.
Ключові слова: екосистема, ландшафтні пожежі, метеорологічні показники
 
Повний текст (PDF)
 
References: 
1.  Алымов В. Т., Тарасова Н. П. Техногенный риск: ана­лиз и оценка. — М.: ИКЦ «Академкнига». — 2005. — 118 с.
2.  Елохин А. Н., Бодриков О. В., Ульянов С. В. Методоло­гия комплексной оценки природных и техногенных рисков для населения регионов России // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. — 1996. — 3. — С. 3 — 10.
3.  Лисиченко Г. В., Забулонов Ю. Л., Хміль Г. А. Природ­ний, техногенний та екологічний ризики: аналіз, оцін ка, управління. — Київ: Наук. думка, 2008. — 542 с.
4.  Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте: Рук. документ РД 52.04.253-90. — Л.: Гидрометеоиздат, 1990.
5.  Перри С. Г. Модель диффузии EPA для сложного рель­ефа: структура и характеристики // Междунар. конф. ВМО по моделированию загрязнения атмосферы и его применениям. — Л.: Гидрометеоиздат, 1986. — С. 14—15.
6.  Портер У. Современные основания общей теории систем. — М.: Наука, 1971. — 556 с.
7.  Тихонов А. Н., Самарский А. А. Уравнения математической физики. — М.: Гостехиздат, 1953. — 314 с.
8. Энциклопедия кибернетики / Под ред. В. М. Глушко-ва. — К.: Гл. ред. Укр. cов. энцикл., 1974. — Т. 2. — 620 с.
9. Albini F. A. Estimating wildfire behavior and effects // Gen. Tech. Rep. INT-30. — Ogden, U T: U.S. Depart­ment of Agriculture, Forest Service, Intermountain For­est and Range Experiment Station. — 1976. — 92 р.
10. Anthes R. A., Hsie E. Y., Kuo Y. H. Description of the Penn State/NCAR Mesoscale Model Version 4 (MM4) // NCAR Techn. Note. ⎯ Boulder, CO: Natl Cent. For At-mos. Res., 1987. ⎯ NCAR/TN-282+STR. — 70 p.
11. Balbi J. H., Santoni P. A., Dupuy J. L. Dynamic modelling of fire spread across a fuel bed // Int. J. Wildland Fire. — 1998. — 9, N 4. — P. 275—284.
12. Bartell S. M., Gardner R. H., O’Neill R. V. Ecological risk estimation. — Boca Raton, FL: Lewis Publs, 1992.
13. Ceccato P., Flasse S., Tarantola S., et al. Detecting vegeta­tion leaf water content using reflectance in the optical do­main // Remote Sens. Environ. — 2001. — 77. — P. 22— 33.
14. Climate Change 2001. The scientific basis // Report of the intergovernmental panel on climate change. — Cam­bridge: Univ. Press, 2001. — 83 p.
15. Daughtry C. S. T., Hunt Jr. E. R., McMurtrey III J. E. As­sessing crop residue cover using shortwave infrared reflect­ance // Remote Sens. Environ. — 2004. — 90. — P. 126— 134.
16. Devore J. L. Probability and statistics for engineering and the sciences. — Monterrey: Brooks & Cole Publ., 1987. — 672 p.
17. Dozier J. A method for satellite identification of surface temperature fields of subpixel resolution // Remote Sens. Environ. — 1981. — 11. — P. 221—229.
18.  Ermoliev Y. Stochastic quasigradient methods: applica­tions // Encyclopedia of Optimization / Eds C. Floudas, P. Pardalos. — New York: Springer Verlag, 2009. — P. 3801—3807.
19. Ermoliev Y., Hordijk L. Global changes: facets of robust decisions // Coping with uncertainty, modeling and policy issues / Eds K. Marti, Y. Ermoliev, G. Pflug, M. Ma-kowski. — Berlin: Springer-Verlag, 2006. — P. 4—28.
20. Ermoliev Yu., Detlof von Winterfeldt. Risk, security and ro­bust solutions // IIASA Interim Report. — 2010. — IR-10-013, IIASA. — 41 p.
21. Farr T. G., Rosen P. A., Caro E., et al. The shuttle radar topography mission // Revs Geophys. — 2007. — 45. — RG2004. doi:10. 1029/2005RG000183.
22. Fisher S. G., Woodmansee R. Issue paper on ecological re­covery // Ecological risk assessment issue papers. — Wash­ington, DC: Risk Assessment Forum, U.S. Environmen­tal Protection Agency, 1994. — 7. — P. 1—54. —EPA/630/ R-94/009.
23. Flannigan M. D., Vonder Haar T. H. Forest fire monitoring using NOAA satellite AVHRR // Can. J. Forest Res. — 1986. — 16. — P. 975—982.
24.  Fourty T., Baret F., Jacquemoud S., et al. Leaf optical properties with explicit description of its biochemical composition: direct and inverse problems // Remote Sens. Environ. — 1996. — 56. — P. 104—117.
25. Gamon J. A., Serrano L., Surfus J. S. The photochemical reflectance index: an optical indicator of photosynthetic radiation use efficiency across species, functional types and nutrient levels // Oecologia. — 1997. — 112. — P. 492—501.
26. Gao B. C. Normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Proc. SPIE. — 1995. — 2480. — P. 225—236.
27. Giglio L., Descloitres J., Justice C. O., Kaufman Y. J. An enhanced contextual fire detection algorithm for MODIS // Remote Sens. Environ. — 2003. — 87. — P. 273—282.
28. Giglio L., Kendall J. D., Justice C. O. Evaluation of global fire detection algorithms using simulated AVHRR infra­red data // Int. J. Remote Sens. — 1999. — 20. — P. 1947— 1985.
29. Giglio L., Loboda T., Roy D. P., et al. An active-fire based burned area mapping algorithm for the MODIS sensor // Remote Sens. Environ. — 2009. — 113. — P. 408—420
30. Heo J., Park J. S., Song Y.-S., et al. An integrated method­ology for estimation of forest fire-loss using geospatial in­formation // Environ Monit Assess. — 2008. — 144. — P. 285—299. — DOI 10. 1007/s10661-007-9992-8.
31. Huete A. R., Liu H., Batchily K., van Leeuwen W. A com­parison of vegetation indices over a global set of TM images for EOS-MODIS // Remote Sens. Environ. — 1997. — 59. — P. 440—451.
32. Hunsaker C. T., Graham R. L., Suter G. W., et al. Assessing ecological risk on a regional scale // Environ Manage. — 1990. — 14. — P. 325—332.
33. Jackson R. D., Slater P. N., Pinter P. J. Discrimination of growth and water stress in wheat by various vegetation in­dices through clear and turbid atmospheres // Remote Sens. Environ. — 1983. — 15. — P. 187—208.
34. Jones R. G., Murphy J. M., Noguer M. Simulation of cli­mate change over Europe using nested regional climate model. I: Assessment of control climate, including sensi­tivity to location of lateral boundaries // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. — 1996. —77. — P. 1413—1449.
35. Kaufman Y. J., Justice C. O., Flynn L. P., et al. Potential global fire monitoring from EOS MODIS // J. Geophys. Res. — 1998. — 103. — P. 215—238.
36. Kaufman Y. J., Tanre D. Strategy for direct and indirect methods for correcting the aerosol effect on remote sens­ing: from AVHRR to EOS-MODIS // Remote Sens. En­viron. — 1996. — 55. — P. 65—79.
37.  Kostyuchenko Yu. V. Coupled modeling, “In-field, and Earth observation data analysis for emergency response optimization” // Paper presented at Coping with Uncer­tainty: Robust Decisions IFIP/IIASA/GAMM Workshop Proc., Luxenburg, Austria, Dec., 2007. — 17 p.
38.  Kostyuchenko Yu., Bilous Yu. Long-term forecasting of natural disasters under projected climate changes in Ukraine // Regional aspects of climate-terrestrial-hydro-logic interactions in non-boreal eastern Europe / Ed. by P. Ya. Groisman, S. V. Ivanov. — Springer, 2009. — P. 95— 102.
39. Kostyuchenko Yu. V., Kopachevsky I., Solovyov D., et al. Way to reduce the uncertainties on ecological conse­quences assessment of technological disasters using satel­lite observations // Proc. of the 4th International Workshop on Reliable Engineering Computing “Robust Design — Coping with Hazards, Risk and Uncertainty” (March 3— 5, 2010, Singapore). — Singapore: National University of Singapore, 2010. — P. 765—776.
40. Kostyuchenko Yu., Márton L., Yuschenko M., et al. Trans-boundary socio-ecological safety assessment: sustainabil-ity toward anthropogenic hazards and bioproductivity degradation // Proc. 4th Int. Workshop on Reliable Engi­neering Computing: Robust Design — Coping with Haz­ards, Risk and Uncertainty, March 3 — 5, 2010. — Singa­pore: National University of Singapore, 2010. — P. 777— 797
41. Ludwig J. A., Reynolds J. F. Statistical ecology. — New York: Wiley-Interscience, 1988. — 337 p.
42. Lyalko V. I., Kostyuchenko Yu. V., Márton L., et al. EO capabilities for analysis of climate related socio-ecological risks: bio-productivity, desertification, and natural disas­ters // Proc. of Advanced Research Workshop “Using Sat­ellite and In Situ Data to Improve Sustainability” (June 9—12, 2009, Kiev). — Kiev, 2009. — P. 56—58.
43. Manolakos E., Manatakis D., Xanthopoulos G. Tempera­ture field modeling and simulation of wireless sensor net­work behavior during a spreading wildfire // Proc. of 16th European Signal Proc. Conf. (EUSIPCO 2008) (August 25—29, 2008, Lausanne, Switzerland). — Lausanne, 2008. — 5 p.
44. Martin M. P., Ceccato P., Flasse S., Downey I. Fire detec­tion and fire grows monitoring using satellite data // Re­mote Sensing of Large Wildfires / Ed. by E. Chuvieco. — Berlin: Springer-Verlag, 1999. — P. 101—122.
45. Olabarria J. R. G. Integrating fire risk into forest planning: Academic Dissertation, Dissertationes Forestales 23, University of Joensuu. — Helsinki: The Finnish Society of Forest Science, 2006. — 36 p.
46. O’Neill B., Ermoliev Y., Ermolieva T. Endogenous risks and learning in climate change decision analysis // Coping with uncertainty: modeling and policy issues /
Eds K. Marti, Y. Ermoliev, M. Makowski, G. Pflug. — Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 2006. — P. 283— 289.
47. O’Neill R. V., Gardner R. H., Barnthouse L. W., et al. Eco­system risk analysis: a new methodology // Environ Toxi-col Chem. — 1982. — 1. —P. 167—177.
48. Pastor E., Zárate L., Planas E., Arnaldos J. Mathematical models and calculation systems for the study of wildland fire behaviour // Progr. Energy and Combustion Sci. — 2003. — 29. — P. 139—153.
49. Penuelas J., Baret F., Filella I. Semi-empirical indices to assess carotenoids/chlorophyll a ratio from leaf spectral reactance // Photosynthetica. — 1995. —31. — P. 221— 230.
50. Regulation (EU) N 911/2010 of the European Parliament and the Council on the European Earth monitoring pro­gramme (GMES) and its initial operations (2011 to 2013) // Offic. J. Eur. Union. — 20.10.2010. — P. L 276/1— L 276/10.
51.  Richards G. D. A general mathematical framework for modeling two-dimensional wildland fire spread // Int. J. Wildland Fire. — 1995. — 5. — P. 63—72.
52. Rothermel R. C. A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels // Res. Pap. INT-115. Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station, Ogden (UT). — 1972. — 40 p.
53. Salvador R., Piñol J., Tarantola S., Pla E. Global sensitiv­ity analysis and scale effects of a fire propagation model used over Mediterranean shrublands // Ecol. Model. — 2001. — 136. — P. 175—189.
54. Serrano L., Penuelas J., Ustin S. L. Remote sensing of Ni­trogen and Lignin in mediterranean vegetation from AVIRIS data: decomposing biochemical from structural signals // Remote Sens. Environ. — 2002. — 81. — P. 355—364
55. Sims D. A., Gamon J. A. Relationships between leaf pig­ment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages // Re­mote Sens. Environ. — 2002. — 81. — P. 337—354.
56. Smith E. P., Shugart H. H. Issue paper on uncertainty in ecological risk assessment // Ecological risk assessment issue papers. — Washington, DC: Risk Assessment Fo­rum, U. S. Environmental Protection Agency, 1994. — Vol. 8. — P. 1—53. — EPA/630/R-94/009.
57. Stroppiana D., Pinnock S., Gregoire J.-M. The global fire product: daily fire occurrence from April 1992 to Decem­ber 1993 derived from NOAA AVHRR data // Iner. J. Re­mote Sens. — 2000. — 21. —P. 1279—1288.
58. Suter G. W., Vermeire T., Munns Jr. W. R., Sekizawa J. Framework for the integration of health and ecological risk assessment // Hum. Ecol. Risk Assess. — 2003. — 9. — P. 281—301.
59. Techniques and decision making in the assessment of of-site consequences of an accident in a nuclear facility // Safety ser. — 1987. — N 86. — 185 p.
60. The use of Earth observing satellites for hazard support: as­sessments & scenarios // CEOS / NOAA. — 2001. — 218 p.
61. U.S. EPA. Considerations for developing alternative health risk assessment approaches for addressing multiple chemicals, exposures and effect (external review draft). — Washington, D. C.: U. S. Environmental Protection Agency, 2006. — 384 p. — (EPA/600/R-06/014A).
62. U.S. EPA. Exposure factors handbook. ⎯ Washington, D. C.: Environmental Protection Agency, 1996. — 712 p. — (EPA/ 600/8-89/043 U. S. Environmental Protection Agency).
63. Wang L., Qu J. J. NMDI: a normalized multi-band drought index for monitoring soil and vegetation moisture with satellite remote sensing // Geophys. Res. Lett. — 2007. — L20405. — 34 p.
64. Wang P. K. G. Control of distributed parameter systems // Advances in Control Systems. — New York: Academ. Press, 1964. — Vol. I. — 216 p.
65. Weaver J., Lindsey D., Bikos D. Fire detection using GOES rapid scan imagery // Weather and Forecasting. — 2004. — 19. — P. 496—510.

66. Wu Y., Sklar F. H., Gopu K., Rutchey K. Fire simulations in the everglades landscape using parallel programming // Ecol. Model. — 1996. — 93. — P. 113—124.