Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

NUMERICAL MODELING OF FOREST FIRES IN FORESTS OF VYSOKOBORSKY FORESTRY BORSKIY DISTRICT OF NIZHNY NOVGOROD REGION

Rylkova O.I. 1 Kataeva L.Yu. 1, 2 Maslennikov D.A. 1 Romanova N.A. 1 Rylkov I.V. 1 Loschilov A.A. 1
1 Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev
2 Nizhny Novgorod branch of the Moscow State University of Railways
The paper presents the results of numerical simulation of forest landscape fire on the territory of Vysokoborskiy forestry Bor district of Nizhny Novgorod region. In this paper illustrates the structure of the interaction of geographic information system and calculating module that allows the simulation of landscape forest fires. Shown segment of the computational domain into a real map and a data structure obtained from a geographic information system. Concluded that the selected area of land wind direction does not lead to a significant change in the rate of fire spread due to the smallness of the slope of the area. Created geographic information system can not only visualize the territory under consideration, but also to ensure transferring a convenient format for use as input for modeling landscape forest fires.
forest fires
WEB
computer modeling
Geographic Information Systems
databases

Площадь лесов России составляет четверть мировых лесных насаждений. Именно поэтому проблема лесных пожаров особенно актуальна. Лесные пожары наносят существенный вред, как экологии, так и экономике страны, а в некоторых случаях приводят к человеческим жертвам. Как показывает статистика последних лет, имеется тенденция к увеличению, как количества пожаров, так и пройденной ими площади.

Проблема борьбы с лесными пожарами была и остаётся актуальной. Важной составляющей её эффективного решения является прогнозирование развития пожаров, позволяющее принять наиболее эффективные меры по их тушению. Численное моделирование лесных пожаров, благодаря современным высокопроизводительным электронным вычислительным машинам, позволяет проанализировать ключевые сценарии развития ситуации.

Использование реальных лесотаксационных данных накладывает дополнительные требования к надёжности расчётного алгоритма, обусловленные различием характеристик типов растительности. В частности, использование реальных данных предэкспоненты и энергии активации требует использования для решения обыкновенных дифференциальных уравнений устойчивых численных схем, таких как метода Гира [2, 4]. Однако ввиду низкого порядка точности метода Харлоу, использованного для уравнений в частных производных, были использованы схемы первого порядка точности. Для сокращения времени вычислений использовался метод размещения данных в памяти [8], по мере возможностей, обеспечивающий их хранение данных требуемых для вычисления каждого значения максимально близко.

По своему географическому положению, Борский район находится в центральной части Южного Заволжья в левобережной пойме Волги. Ландшафт Борского района характеризуется низкими пологими террасами, чередующимися с крупными болотными массивами. Сосновые боры расположены на песчаных почвах. Большая часть населенных пунктов примыкают к сельскохозяйственным угодьям. На месте выработанных торфяных месторождений сформировалась система водоемов. Природные ландшафты сохранились в восточной части и примыкают к долине реки Керженец.

В отличие от предыдущих работ, таких как [3, 5, 6], в которых рассматривался модельный рельеф, в данной статье моделируется пожар на реальной местности, положение и карта высот которой показана на рис. 1. Для получения детальной картины лесного пожара была использована математическая постановка [7] в плоскости Oxz, в предположении, что динамика пожара не зависит от координаты y, то есть фронт пожара перпендикулярен заданной линии.

Для получения реального рельефа используются данные Google Maps [1]. Его выбор обусловлен возможностями его интерфейса прикладного программирования API [9] и хорошей документацией. Важной особенностью Google Maps является возможность совмещения карты растительности и высот. Карта высот реальной местности была получена при помощи сервиса Google Elevation Service [10].

Для моделирования пожара выбран участок 141-241 м согласно шкале, приведённой в правом столбце рис. 1. Было проведено два расчёта: в первом ось x соответствует положительному направлению абсцисс рис. 1, во втором – отрицательному. При этом направление ветра всегда соответствовало оси x, то есть в одном случае рассматривался подветренный, а в другом наветренный склон. Очаг пожара располагался на расстоянии 12 м от оси Ox. В таблице 1 показана структура данных, возвращаемых геоинформационной системой для дальнейшего использования в расчётах. Ключевыми параметрами являются высота рельефа и свойства растительности, такие как плотность, влагосодержание, высота и термокинетические параметры.

На рис. 2 представлено изотермы для подветренного и наветренного склона наклона на моменты 10, 20, 30 секунд, жирная линия соответствует температуре 500 К, тонкая штриховая – 1000 К, тонкая сплошная – 1500 К.

 

Рис. 1 – Выбор отрезка для моделирования пожара (слева) и рельеф на нём (справа)

На момент времени 10 секунд, пожар подходит к наветренному склону, при этом, в отличие от картины распространения по подветренному слою, высокая температура имеет место по всему фронту горения, тогда как в случае с подветренным склоном, можно видеть, что нижней части слоя лесных горючих материалов температура ниже 1000 К. Дальнейший ход распространения пожара показывает, что в нижней части слоя на подветренном слое возникает небольшой очаг горения позади основного фронта. Также следует отметить, что фронт в большей степени наклонён вперёд при распространении по наветренному склону

Таблица 1

Структура данных о местности и растительности

Дистанция от левой границы отрезка, м

Широта, °

Долгота, °

Высота рельефа, м

Энергия активации сушки, Дж/моль

Предэкспонента сушки, 1/с

0

56,571990

44,109720

91,872

45291

252315

1,004

56,571995

44,109733

91,911

45291

252315

2,008

56,572000

44,109746

91,950

45291

252315

Энергия активации пиролиза, Дж/моль

Предэкспонента пиролиза, 1/с

Плотность сухого органического вещества, кг/м3

Влажность, %

Высота леса, м

Тип почвы (0 – песчаная, 1 – суглинистая, 2 - торфяник)

60653

11540

2

15

23

0

60653

11540

2

15

23

0

60653

11540

2

15

23

0

Рис. 2 – Изотермы для различной конфигурации рельефа на различные моменты времени

На рис. 3 представлены линии уровня концентрации кислорода для подветренного и наветренного склона наклона на моменты 10, 20, 30 секунд, жирная линия соответствует концентрации 20%, тонкая штриховая – 10%, тонкая сплошная – 1%.

На рис. 4 представлены линии уровня концентрации летучих продуктов пиролиза для подветренного и наветренного склона наклона на моменты 10, 20, 30 секунд, жирная линия соответствует концентрации 1%, тонкая штриховая – 10%, тонкая сплошная – 30%. На рис. 2-4 на момент 20 секунд в случае наветренного слоя можно видеть очаг горения летучих продуктов пиролиза около границы области, характеризующийся ростом температуры, снижением концентрации кислорода и летучих продуктов пиролиза.

Рис. 3 – Линии уровня концентрации кислорода для различной конфигурации рельефа на различные моменты времени

На рис. 5 представлены поля скоростей для подветренного и наветренного склона наклона на моменты 10, 20, 30 секунд. Длины стрелок на каждом из представленных на рисунке результатов пропорциональны величине скоростей. При подходе к концу подветренного склона (на момент 20 секунд) наблюдается эффект сдувания пожара, что характеризуется большей величиной ветра скорости вокруг очага.

Рис. 4 – Линии уровня летучих продуктов пиролиза для различной конфигурации рельефа на различные моменты времени

Рис. 5 – Поля скоростей для различной конфигурации рельефа на различные моменты времени

Из рис. 1-5 видно, что ввиду малого угла уклона, неоднородности рельефа Высокоборского лесничества Борского района Нижегородской области оказывают малое влияние на динамику пожара. Созданная геоинформационная система позволяет не только визуально отображать рассматриваемую территорию, но и обеспечивать выгрузку данных в удобном формате для использования в качестве входных данных для моделирования ландшафтных лесных пожаров.

Рецензенты:

Юнаковский А.Д., д.ф.-м.н., ведущий научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Институт прикладной физики Российской академии наук (ИПФ РАН), г. Нижний Новгород.

Петрухин Н.С., д.ф.-м.н., ординарный профессор Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», г.Нижний Новгород.