Воронеж, Воронежская область, Россия
с 01.01.2017 по настоящее время
Воронеж, Воронежская область, Россия
Воронеж, Воронежская область, Россия
Антропогенные факторы лесопожарного риска являются определяющими при возникновении пожаро-опасной ситуации в лесах, поскольку более 90% лесных пожаров возникает по вине человека. Однако эта группа факторов учитывается не в полном объеме при определении класса природной пожарной опасности. Основной причиной поверхностного учета вышеуказанных факторов в лесных насаждениях является слож-ность их определения и контроля. В связи с этим, целью работы является разработка элементов технологиче-ских решений, направленных на оценку и учет антропогенных факторов риска возникновения пожароопасной ситуации в лесах для совершенствования системы дистанционного лесопожарного мониторинга. Объектами исследования являлись лесные насаждения, произрастающие на территории Центральной лесостепи, характе-ризующиеся преобладанием сосны обыкновенной. При оценке лесопожарных рисков антропогенного характе-ра проанализировано местоположение и размеры населенных пунктов, наличие точек интересов населения, а также параметры дорожной сети, которые оказывают влияние на возникновение пожаров. В результате прове-денной работы предложен методический подход определения антропогенных факторов лесопожарного риска на дистанционной основе с целью корректировки класса природной пожарной опасности в лесах. Установле-ны зоны воздействия дорожно-тропиночной сети, рекреационных объектов и населенных пунктов на лесные насаждения, произрастающие на территории Центральной лесостепи. Установлено, что существующая систе-ма лесопожарного мониторинга, несмотря на использование современных средств, требует совершенствования с учетом выявленных взаимосвязей. Рекомендуется дальнейшее изучение влияния различных видов рекреаци-онной нагрузки на состояние лесных насаждений и разработка адресных мер по снижению пожарных рисков, связанных с посещением лесов населением.
лесопожарный мониторинг, лесные экосистемы, антропогенное воздействие, охрана лесов, дистанционные методы
1. Labenski P., Ewald M., Schmidtlein S., Ewald Fassnacht F. Classifying surface fuel types based on forest stand photographs and satellite time series using deep learning // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 29 April – 2022. – Р.102799.- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102799. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=57484910.
2. Плотникова А.С. Шкала природной пожарной опасности лесных экосистем И.С. Мелехова. Обзор со-временных российских методических подходов // Вопросы лесной науки. – 2021. – Т.4. – №2. – С. 1–13. - DOI:https://doi.org/10.31509/2658-607x-202142-2 -URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46456855.
3. Жаринов С.Н., Голубева Е.И., Зимин М.В. Концептуальные основы организации охраны лесов от по-жаров // Вопросы лесной науки. – 2020. – № 3. – С. 1-8. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44304728 - DOI:https://doi.org/10.31509/2658-607x-2020-3-3-1-8.
4. Иванов С.А. Системный анализ факторов, влияющих на возникновение лесных пожаров в Северо-Западном федеральном округе // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2022. – № 4. – С. 26–34. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49602614. - DOI:https://doi.org/10.24143/2073-5529-2022-4-26-34.
5. Славский В.А., Матвеев С.М., Мироненко А.В., Литовченко Д.А. Совершенствование методологии ди-станционного мониторинга пожарной опасности в лесах // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. – 2024. – № 3. – С. 113–131. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=80257732. - DOI:https://doi.org/10.21178/2079-6080.2024.3.113.
6. Котельников Р.В., Чугаев А.И. Сравнительная оценка качества индексов пожарной опасности в лесах // Сибирский лесной журнал. – 2023. – № 6. – С. 32-38. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=59061148. - DOI:https://doi.org/10.15372/SJFS20230604.
7. Белов А.Н. Лесные пожары как угроза пожарной безопасности: современное состояние и предупре-ждение // Вестник экономики, управления и права. – 2023. – Т. 16. – № 1. – С. 62-70. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54031823.
8. ТАСС. Лесные пожары в России. Статистика и антирекорды. – URL: https://tass.ru/info/6712527 (дата обращения 02.09.2024).
9. Balch J. K. et al. From the Cover: Human-started wildfires expand the fire niche across the United States //Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. – 2017. – Т. 114. – №. 11. – С. 29-46. – DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1617394114.
10. Turco M. et al. Anthropogenic climate change impacts exacerbate summer forest fires in California //Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2023. – Т. 120. – №. 25. – С. e2213815120. – DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2213815120. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=61915205.
11. Reis M., Mauricio P.L., Yanai A., Pacheco Ramos C.J. Forest fires and deforestation in the central Amazon: Effects of landscape and climate on spatial and temporal dynamics // Journal of Environmental Management – 2021. – Vol. 288(1). Р.112310. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.112310. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=72975111.
12. Dutta R., Das A., Aryal J. Big data integration shows Australian bush-fire frequency is increasing significant-ly // R. Soc. Open Sci – 2020. – Vol. 3. Р. 150241 – DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.150241. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=27073890.
13. Штерензон В. А, Худякова С. А., Степанов О. И., Гренадеров А. Н. Факторы пожарной опасности ре-гионов Российской Федерации // Техносферная безопасность. – 2020. – № 4(29). – С. 89-101. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44511453.
14. Slavskiy V., Litovchenko D. Matveev S. Sheshnitsan S. Larionov M.V Assessment of Biological and Envi-ronmental Factors Influence on Fire Hazard in Pine Forests: A Case Study in Central Forest-Steppe of the East Euro-pean Plain // Land – 2023. – Vol. 12. Р. 103. - DOI:https://doi.org/10.3390/land12010103.- URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50389254.
15. Slavskiy V., Matveev S., Sheshnitsan S., Litovchenko D., Larionov M.V., Shokurov A., Litovchenko P., Durmanov N. Assessment of Phytomass and Carbon Stock in the Ecosystems of the Central ForestSteppe of the East European Plain: Integrated Approach of Terrestrial Environmental Monitoring and Remote Sensing with Unmanned Aerial Vehicles // Life. – 2024. – Vol.14. Р. 632. - DOI:https://doi.org/10.3390/life14050632. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=67646001
16. Славский В.А., Мироненко А.В., Матвеев С.М., Литовченко Д.А. Таксационно-дешифровочные пока-затели насаждений как основа разработки моделей машинного обучения для дистанционного мониторинга лесов // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. – 2022. – № 4. – С. 99-114. - DOI:https://doi.org/10.21178/2079-6080.2022.4.99. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50176282
17. Shin J., Temesgen H., Strunk J.L., Hilker T. Comparing Modeling Methods for Predicting Forest Attributes Using LiDAR Metrics and Ground Measurements // Can. J. Remote Sens – 2016. – Vol. 42. P. 739–765. – DOI: https://doi.org/10.1080/07038992.2016.1252908.
18. Елисеев А.В., Васильева А.В. Природные пожары: данные наблюдений и моделирования // Фунда-ментальная и прикладная климатология. – 2020. – Т.3. – С. 27-35. - DOI:https://doi.org/10.21513/2410-8758-2020-3-73-119. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44336347.
19. Гизатуллин А.Т. Геоинформационное моделирование пожарной опасности природных территорий России / дисс. на сои. кан. геог. н. – Москва, 2023. – 182 с. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=59955827.
20. Abedi Gheshlaghi H., Feizizadeh B., Blaschke T. GIS-based forest fire risk mapping using the analytical network process and fuzzy logic. J // Environ. Plan. Manag – 2020. – Vol. 63. Р. 481–499. – DOI: https://doi.org/10.1080/09640568.2019.1594726.
21. Мироненко А.В., Матвеев С.М., Славский В.А., Водолажский А.Н., Литовченко Д.А. Алгоритм актуа-лизации лесоустроительной информации и его апробация в Воронежской области // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства № 4. – 2022. – С. 85-98. DOIhttps://doi.org/10.21178/2079-6080.2022.4.85. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50176281.
22. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022681551 Российская Федерация. Программа для систематизации наборов экспериментальных данных лесоводственно-таксационных признаков лесных насаждений: № 2022681518 : заявл. 15.11.2022 : опубл. 15.11.2022 / А. В. Мироненко, С. М. Матвеев, В. А. Славский; заявитель ФГБОУ ВО ВГЛТУ имени Г.Ф. Морозова". – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49780865.
