Разработка банка данных метеорологических параметров для анализа пожарной опасности территории

УДК 91

СОЗДАНИЕ БАНКА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОЖАРНОЙ

ОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИИ

В.А. Глаголев

Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН, г. Биробиджан

Для оценки и прогнозирования пожарной опасности разработана структура банка данных, состоящая из взаимосвязанных компонентов: БД, СУБД, которая представлена в виде функциональных модулей, с помощью которых рассчитываются критерии пожарной опасности, выводятся корреляционные уравнения. На основе анализа зависимости между рассчитанными критериями и метеорологическими данными в различные временные интервалы сухих периодов составляются кратко- и долгосрочные прогнозы, определяется их достоверность.

Для районов с большой лесистостью и напряженными пожароопасными сезонами, например, для Среднего Приамурья, актуальность проблемы оценки и прогнозирования лесопожарной ситуации не вызывает сомнения.

Пожароопасность определяется многими параметрами, среди которых основными являются погодные условия, пирологические характеристики растительности, запасы и распределение растительных горючих материалов, рельеф и освоенность территории.

Оценка и прогноз пожарной опасности по метеорологическим условиям основаны на применении многочисленных расчетных эмпирических методов, достоинством которых является простота и возможность использования доступных баз метеорологических данных. Для получения достоверных результатов необходим выбор оптимального расчетного метода и структуры обработки больших массивов информации.

Использование для этой цели банков метеорологических данных (БмД) позволит оптимальным образом совмещать базы данных (БД) с разработанным аналитическим инструментарием. Сложность и разнообразие моделей представления данных предъявляет своеобразные и

повышенные требования к проектированию и разработке базы данных (БД) и к системам управления ими (СУБД).

Целью работы является разработка БмД для оценки и прогнозирования пожарной опасности территории. Для этого необходимо в первую очередь сформировать структуру БмД, поддерживающую функции централизованного хранения и накопления обрабатываемой информации, организованной в одну или несколько БД [1, 5].

Логическая структура БмД, определяющая многомерную реляционную модель ШЭЬАР БмД, представлена таблицами, организованными в топологию «звезда» (рис. 1). Модель данных в этом случае состоит из двух типов таблиц: таблицы фактов, содержащей данные о метеостанции, и таблицы измерений, в которых хранятся метеорологические данные пожароопасных сезонов. Таблица фактов используется для построения запросов. Таблицы измерений подключаются к таблице фактов на основе уникальных атрибутивных идентификаторов, которые являются тематическими ключами и показывают возможные варианты агрегирования данных. Организация тематического ключа позволяет включать алгорит-

Апрель

Даш

Номер метоспанции Темперапура Точка росы Осадки

Окпябрь

Даш

Номер межосшнции Темперапура Точка росы Осадки

Мепеосшнция

Номер мепеосшнции

Название

мепеосшнции

Рис. 1. Логическая структура БмД

мы создания сложных отчетов с применением агрегирующих функций, которые используется для расчета показателей пожарной опасности территории по условиям погоды.

Кроме фактических, обозначенных в таблице измерений, БмД содержит расчетные параметры, которые являются критериями оценки пожарной опасности.

Для оценки пожарной опасности применяется несколько показателей: лесопожарный показатель засухи (ЛПЗ), показатель засухи (ПЗ) и класс засухи (КЗ). Все виды расчетных ЛПЗ, используемых в России, включают в себя основание, которое учитывает факторы высыхания (температуру /; дефицит влажности воздуха с1. температуру точки росы г и т.д.) в различных наборах и сочетаниях и поправочные коэффициенты на увлажняющий фактор - количество осадков. Было предложено более десятка видов основания для расчета ЛПЗ. С 1967 г. используется «метеорологический показатель горимос-ти» В.Г. Нестерова с основанием Ю-т). получивший наибольшее распространение [2], а с 1976 г. дополнительно внедряется «показатель влажности» (ПВ) ЛенНИИЛХа с тем же основанием и с иными поправками на осадки [3]. В работах М.Н. Софронова [6] в основание введена поправка на гигроскопичность растительных горючих материалов (РГМ). Показатель засухи является накопительным ЛПЗ, который устанавливает возможность загорания напочвенного покрова в зависимости от среднесуточного объема осадков. В качестве КЗ используют классы пожарной опасности из «общесоюзной шкалы» В.Г. Нестерова (1967) [2,7]. Данная шкала содержит пять классов, адаптированных для каждой климатической зоны. На основе КЗ планируются и регламентируются действия лесной охраны по предупреждению и тушению

пожаров - график дежурства и количество дежурящих авиапожарных и десантных команд, патрульные полеты воздушных судов лесопожарной авиации, дежурства на пожарно-химических станциях.

СУБД в данной структуре, как компонент БмД, обеспечивает автоматизацию бизнес-процессов аналитической обработки метеорологических данных. Для обеспечения доступа к данным используются язык запросов и средства манипулирования данными стандартного языка 8С)Ь. Разработаны следующие функциональные модули СУБД в среде программирования Вог1апс1 Ое1р1и 7.0: «Исходные данные», «Проверка данных», «Прогностические уравнения», «Метрологические характеристики», «Краткосрочный прогноз», «Долгосрочный прогноз».

Ниже приведены функциональные задачи модулей.

Модуль «Исходные данные» содержит основные элементы управления для ввода, вывода и редактирования данных. Для выполнения действий необходимо указать год и месяц. Программа отразит список записей, содержащих сведения о метеорологических данных выбранной метеостанции.

Модуль «Прогностические уравнения», интерфейс которого изображен на рис. 2, рассчитывает показатели пожарной опасности территории по различным основаниям, выводит корреляционные уравнения на основе анализа зависимости между рассчитанными критериями и метеорологическими данными в различные временные интервалы.

Модуль «Метрологические характеристики» производит расчет характеристик на основе ранее полученных корреляционных уравнений в модуле «Прогностические уравнения». На каждый день рассчитывается среднее квадратичное отклонение прогнозируемой величины за

Расчет коэфициентов корреляционного уравнения

Месяц-

С Апрель С Май С Июнь С Июль С Август С Сентябрь^? Октябрь

13.10.2004 5,1 •7,7 0 65,3 195 \2

14.10.2004 8.2 •5.7 0 114 299.2 2

15.10.2004 10,5 8.6 0 200,6 344.4 2

16.10.2004 6,8 •14,8 0 146,9 6,2 1

17.10.2004 11.4 •3.6 0 171 210.4 2

18.10.2004 9.5 •1,4 0 103,5 491.6 3 17.8 281.2

19.10.2004 7.6 3.6 0 30.4 718.6 3 17.2 227

20.10.2004 8.3 2,9 0 44,8 916.8 3 16.8 198.2

21.10.2004 4 •2,9 0 27,6 1046,8 3 13 130

2210 2004 0.5 •1.1 5 0,8 1100,2 3 11.6 53.4

23 10.2004 3.1 3 3 18.9 1207.4 4 11.4 107.2

24.10.2004 •2,7 2 •6,2 1378.8 4 12,6 171,4

25.10.2004 •1,6 11,9 0.6 •16,5 1478.6 4 8.6 99.8

26 10.2004 •1.7 12,6 0 •18,5 1578 4

27.10.2004 •0,2 11,6 0 2,4 0 1

28.10.2004 3.8 7.6 0 -14,4 50 1

29.10.2004 5.5 6,1 0 •3,3 100 1 2.2 13.6

30.10.2004 4,4 •0,7 0 22,4 150 1 •1.9 -30,6

31.10.2004 7.4 1.3 0 45,1 -! 200 2 •1 -19

г ^ 250 2 3,4 49

Типы дней------

(• Сухие С

Мокрые

Расчет

Периоде |190О по |2004

Месяц у= ах +Ь гл2 эхл2 +Ьх +с Г2

Апрель 14,982 -9,541 0,84

Май 21,964 -122,5; 0,82

Июнь 20.125 -214.2*0.70

Июль 19,056 -268,9/ 0,68

Август 13,364 -114,3'0,53

Сентябрь 10.973 -22.83; 0.54

Октябрь 14,096 -6,48 0,89

Рис. 2. Интерфейс модуля «Прогностическиеуравнения»

период заблаговременности прогноза а ., допустимая погрешность прогноза 8доп., средняя квадратичная погрешность проверочных прогнозов 8, оправдывае-мость прогнозов р.

Модуль «Краткосрочный прогноз» позволяет прогнозировать пожароопасность в течение трех дней на основе фактических и прогнозируемых метеоданных: средней дневной температуры и осадков (например, дождь, сильный дождь, без осадков).

Модуль «Долгосрочный прогноз» (климатологический, аналоговый и инерционный) производит прогноз

Рис. 3. Схема взаимодействия экранных форм СУБД

показателей пожарной опасности по средним многолетним климатическим, по году-аналогу или с учетом инерции погодных условий на каждый день пожароопасного сезона.

Модуль «Проверка данных», который позволяет проверить данные на соответствие следующим условиям: если 1< 50С и х.< 3 мм/сут., то ЛПЗ= 50 ед. + ЛПЗИ:

где \ - индексы текущего дня.

Схема взаимодействия модулей, представленных в виде экранных форм, изображена на рис. 3. Данная схема показывает алгоритм процесса принятия решения противопожарного мониторинга, стрелки переходов между формами обозначают порядок запуска форм.

Разработанная структура БмД использована для оценки и прогноза пожарной опасности Среднего Приамурья. Рассчитаны уравнения и коэффициенты корреляции для расчета ЛПЗ по различным основаниям, составлены проверочные прогнозы в течение пожароопасного сезона 2004 г. на Среднем Приамурье (метеостанции Биробиджан, Хабаровск). Оценка эффективности прогноза выполнена на примере особо опасных сухих дней (табл. 1). На каждый прогнозный день рассчитана допустимая по-

Таблица 1

Метрологические характеристики методики краткосрочного (на 1-3 дня) прогноза пожарной опасности на территории Среднего Приамурья по метеостанции «Биробиджан»

Параметр а? і ^ доп. і S S/a?.i p, %

i+1 110,48 74,48 91,58 0,81 0,6

і+2 127,73 85,75 0,71 0,72

i+3 132,90 89,50 0,69 0,72

Примечание: і +1, і +2, і +3 - дни, на которые составляется

прогноз

грешность прогноза 5доп [1,7], которая позволяет считать используемую методику удовлетворительной согласно существующим критериям прогнозирования гидрометеорологических явлений на 3-5 дней [4].

Таким образом, предлагаемая нами структура БмД может быть использована для оценки пожарной опасности, составления кратко - и долгосрочных прогнозов, выявления территориальной динамики пожарной опасности в различные периоды, разработки оптимальных схем противопожарного мониторинга.

Работа выполнена при финансовой поддержке проектаДВО РАН-ОНЗ «Социально-экономические и природные факторы возникновения и развития пожаров растительности на юге Дальнего Востока».

ЛИТЕРАТУРА:

1. Наставление по службе прогнозов. Прогнозы режима вод суши. Л.: Центральный институт прогнозов. 1962. Ч. 1. 157 с.

2. Нестеров В.Г. Горимость леса и методы ее определения. Л.: Гидрометеоиздат, 1949. 76 с.

3. Определение природной пожарной опасности в лесу. Методические рекомендации. Л.: ЛенНИИЛХ, 1975. 46 с.

4. Руководство по гидрологическим прогнозам. Прогнозы ледовых явлений на реках и водохранилищах. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. Вып. 3.290 с.

5. Системы баз данных: пер. с англ. /Гарсиа-Молина Г., Ульман Д., Уидом. Д. М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. 1088 с.

6. СофроновМ.А. Система пирологических характеристик и оценок как основа управления пожарами в бореальных лесах: Дисс... д-расельскохоз. наук. Красноярск: ВНИИПОМлесхоз, 1998. 60 с.

7. Упражнения и методические разработки по гидрологическим прогнозам / Бефани Н.Ф. Л.: Гидрометеоиздат, 1965. 439 с.

For the estimation and forecasting of the fire danger the structure databank consisting of the interrelated components is elaborated: the database, control system database, which is submitted as functional modules, helping to calculate the criteria for the fires danger, and deduce equations. On the basis of the dependence analysis between the designed criteria and meteorological data in various time intervals of the dry periods, are made and their short reliability is determined long-term forecasts.