Геоинформационное моделирование риска лесных пожаров в Республике Саха (Якутия),Geoinformation Modelling of Forest Fire Risk in the Sakha Republic (Yakutia)
Auteurs : Pior Janiec,Sébastien Gadal,Svetlana Ivanova
Revue : Успехи современного естествознания (Advances in Current Natural Sciences)
Année : 2019

В данной статье рассматриваются лесные пожары в Якутии как один из основных видов стихийных угроз природного характера\, а также факторы их возникновения и предлагаются методы геоинформационно-го моделирования риска лесных пожаров на территории Республики Саха (Якутия). Леса Якутии занимают значительную площадь. Лесные пожары ежегодно охватывают территории площадью сотни тысяч гектаров. В статье проанализировано воздействие различных факторов на риск возникновения лесных пожаров с по-мощью линейного коэффициента корреляции и коэффициента детерминации. Для прогнозирования риска возникновения лесных пожаров использовалось ГИС-моделирование. Оно осуществлялось поэтапно: сбор различных типов данных и их интегрирование в базу ГИС\, проверка влияния отдельных факторов на воз-никновение пожаров\, оценка риска возникновения лесных пожаров с применением средств искусственно-го интеллекта и машинного обучения. В исследовании использовались глобальные источники информации о пожарах-Система управления информацией о пожарах (СУИП). Данные\, доступные в сервисе\, собраны со спутниковых систем и MODIS Collection 6 Active Fire Product\, а также VIIRS 375 м\, 750 м. В статье при-ведены результаты оценки влияния воздействия отдельных факторов на возникновение лесных пожаров. Проведенный анализ показал\, что наибольшее влияние оказали такие факторы\, как солнечная радиация\, максимальная температура (июля)\, индекс NDVI\, высота над уровнем моря\, уклон\, человеческий фактор (расстояние до дорог\, удаленность от населенных пунктов и рек). Для оценки риска возникновения пожаров использовались следующие методы искусственного интеллекта и машинного обучения: методы случайного леса и максимальной энтропии. С помощью ГИС-моделирования созданы географические карты риска воз-никновения лесных пожаров в Якутии. На картах выделены зоны очень низкой\, низкой\, средней\, высокой\, очень высокой и экстремально высокой вероятности возникновения лесных пожаров. Ключевые слова: Республика Саха\, Якутия\, лесные пожары\, риск лесных пожаров\, геоинформационное моделирование\, лесопожарное прогнозирование.,This article describes forest fires in Yakutia as one of the main types of natural hazards\, as well as the factors of their occurrence and proposes methods of geoinformation modeling of forest fire risk in the Republic of Sakha (Yakutia). Forests of Yakutia occupy a significant area. Forest fires annually cover an area of hundreds of thousands of hectares. The article analyzes the impact of various factors on the risk of forest fires using the linear correlation coefficient and the coefficient of determination. GIS modeling was used to predict the risk of forest fires. It was carried out in stages: the collection of different types of data and their integration into the GIS database\, checking the impact of individual factors on the fire occurrence\, assessing the risk of forest fires using artificial intelligence and machine learning. The study used global sources of fire information-the fire information management system (FMS). The data available in the service are collected from satellite systems and MODIS Collection 6 Active Fire Product\, as well as VIIRS 375 m\, 750 m. The article presents the results of assessing the impact of individual factors on the occurrence of forest fires. The analysis showed that the greatest influence was exerted by such factors as solar radiation\, maximum temperature (July)\, NDVI index\, altitude\, slope\, human factor (distance to roads\, distance from settlements and rivers). The following artificial intelligence and machine learning methods were used to assess fire risk: random forest and maximum entropy methods. With the help of GIS modeling\, geographical maps of the risk of forest fires in Yakutia were created. The maps highlight areas of very low\, low\, medium\, high\, very high and extremely high probability of forest fires.