Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 1 (28) | 2004 Пространственный анализ рисков возникновения пожаров

    По материалам веб-сайта ESRI


    В последнее время во многих странах большое внимание уделяется анализу природных рисков, в том числе угрозе возникновения диких пожаров. Это связано как с усилением общих требований к обеспечению безопасности и устойчивого развития общества, так и с происходящими социально-экономическими изменениями, в частности с миграцией значительной части населения из городов в пригороды, «на природу». Властям приходится пересматривать традиционные подходы к противодействию природным стихиям, корректировать планы управления ресурсами с учетом новых требований по защите природных экосистем и человеческих жизней. В этой многогранной деятельности существенное место отводится комплексному пространственному анализу данных о территории, представлению его результатов на картах. Такой анализ должен включать общую оценку природных рисков.

    При создании карты рисков на какую-то территорию требуется учесть три группы факторов: населенность этой территории, потенциальные источники угрозы, вероятность возникновения стихийного бедствия. Комбинируя эти компоненты на математической основе (используя средства геоанализа ArcGIS), можно получить общую оценку рисков. Этапы этого процесса рассмотрим на примере лесных пожаров в округе Боулдер, штат Колорадо.

    Для выявления областей с высоким риском возникновения пожаров необходим совместный учет ряда факторов, в том числе значимости, источников угрозы и проявления (рис. 1).


    Рис. 1. Модель анализа рисков лесных пожаров.

    Фактор значимости

    Первый шаг состоит в оценке значимости человеческого фактора или, более точно, в определении того, где проживают люди (рис. 2). Функция построения поверхности плотности модуля ArcGIS Spatial Analyst используется для выявления мест проживания большей части населения и создания в ArcMap карты близости этих мест к зонам дикой природы с целью определения рисков от возникновения лесных пожаров в этих зонах (рис. 3). 


    Рис. 2. Центральные точки земельных участков.


    Рис. 3. Построение грида плотности.


    Для этого в меню Spatial Analyst выбирается опция Плотность, определяется переменная, характеризующая число строений на каждом участке, и задается радиус поиска. С помощью этой карты аналитик определяет области с разной плотностью населения.

    Источники угрозы

    Для получения более полного представления о местах с наибольшим риском в случае возникновения «диких» пожаров необходимо на основе данных о высотах рельефа создать регулярные поверхности (гриды) уклона и экспозиции. Грид уклонов определяет максимальное изменение значений высоты между данной ячейкой и соседними ячейками. Результирующий набор растровых данных по уклонам можно получить либо в процентах, либо в градусах.

    Экспозиция определяет направление максимального уклона от данной ячейки к соседним. Значения выходного набора растровых данных представляются в виде направления по компасу - "0" соответствует северной экспозиции, 90 градусов - восточной и т.д.

    Дикие пожары обычно перемещаются с большей скоростью в зонах с большими уклонами местности. Кроме того, вероятное направление распространения пожара можно с большей достоверностью предсказать на основе данных об экспозиции склонов и направлениях максимальных уклонов вверх по склону.

    Таким образом, при прогнозировании развития таких пожаров большую помощь могут оказать модели рельефа и использование функций модуля Spatial Analyst, позволяющих построить растровые поверхности уклона и экспозиции территории (рис. 4).


    Рис. 4. Поверхности уклона (А) и экспозиции (Б).

    Другие типы данных, такие как сведения о видах растительности (потенциального топлива), можно объединить с данными о топографии, что позволяет в динамике отобразить зоны с густой и легко воспламеняющейся растительностью (рис. 5).


    Рис. 5. Типы растительности/топлива.

    Ряд полезных операций можно выполнить с использованием среды разработки приложений VBA (Visual Basic for Application), включенной в среду ArcGIS. Например, с ее помощью можно вычислить индекс состояния и вероятного развития пожара. Аналитик может создать программный модуль для определения опасных элементов топографии, таких как линии гребней склонов, используя функции гидрологического моделирования. С помощью этого модуля, применяя разные варианты классификации данных и их наложение, можно провести индексацию состояния и поведения пожаров. Объединяя данные о высоте местности, потенциально опасных элементах топографии, уклоне, экспозиции, типах топлива можно создать комплексный растровый набор данных и на его основе провести классификацию местности по степени угрозы, связанной с возникновением пожара в конкретном районе с учетом всей природной обстановки. Для удобства работы с этим модулем можно создать специальный инструмент и добавить его в ГИП (графический интерфейс пользователя) ArcMap. С его помощью на основе объединения классифицированных по приведенным выше параметрам данных можно построить карту индекса состояния для отображения областей, наиболее подверженных угрозе возникновения пожара (рис. 6).


    Рис. 6. Карта угрозы возникновения пожаров и окно редактора VBA.

    Фактор возникновения

    Функции модуля ArcGIS Geostatistical Analyst обеспечивают построение вероятностной поверхности с целью выполнения статистического анализа последствий ударов молний на развитие пожароопасной обстановки в областях с наибольшим риском при возникновении диких пожаров. До построения вероятностной поверхности и проведения такого анализа полезно использовать входящие в Geostatistical Analyst инструменты Исследовательского пространственного анализа данных (ESDA). Они позволяют выявить тенденции (тренды) и выбросы (отскоки) в массивах данных, которые могут играть существенную роль в процессе построения результирующей поверхности. Выявляемые тренды и выбросы необходимо учитывать, чтобы создать статистически значимую поверхность. В случае округа Боулдер, имеется заметный тренд событий с высокими значениями вероятности при перемещении с запада на восточные равнины (рис. 7).


    Рис. 7. Применение функции анализа трендов для вероятностной оценки событий (пожаров).

    После выявления широтного тренда (с запада на восток) и тщательного анализа структуры данных аналитик использует Мастер геостатистики модуля Geostatistical Analyst для построения оптимальной поверхности, описывающей данное явление. Мастер содержит несколько наиболее употребительных параметров по умолчанию. Однако, при приложении этих параметров к анализируемому явлению или событию надо убедиться, что создана наиболее оптимальная поверхность.

    Для этого применяется метод вероятностного кригинга, обеспечивающий построение карты вероятности явлений с положительной полярностью. В нашем случае, явлениями с положительной полярностью являются те, которые в наибольшей степени способствуют возникновению пожара. Карта на рис. 8 показывает вероятность того, что в заданной области возникнут удары молний при сходных погодных условиях. Для оценки направленного в восточном направлении тренда данных, причина которого неясна, используется опция расчета анизотропии (неоднородности). Для определения специфики данного явления с целью построения оптимальной поверхности также применяются опции определения размера лага (интервала), количества таких лагов, большого и малого радиуса влияния, направления, частичного порога и значения самородка. Наконец, геостатистический слой, созданный с помощью модуля Geostatistical Analyst, преобразуется в растр для его анализа на основе индекса пожароопасности.


    Рис. 8. Карта вероятности ударов молний и окно Мастера геостатистики.

    Общая оценка рисков

    После построения вероятностной поверхности создается карта результирующей оценки рисков, на которой показываются области округа Боулдер, где существует наибольшая вероятность возникновения диких пожаров (рис. 9). Она основана на анализе распределения таких переменных как высота местности, высокие гребни склонов, уклон, экспозиция, плотность застройки, типы растительности/топлива, удары молний. Для этого используется созданная средствами VBA команда, в комплексе учитывающая факторы значимости, угрозы и возникновения. Для объединения соответствующих грид-поверхностей можно также использовать калькулятор растров модуля Spatial Analyst.


    Рис. 9. Карта комплексной оценки рисков возникновения и развития пожаров.

    В этом исследовании инструменты геообработки растров модуля Spatial Analyst и аналитические инструменты модуля Geostatistical Analyst используются для оценки общего риска возникновения пожаров на изучаемой территории. Анализируя грид индекса пожароопасности и объединяя его с данными о плотности застройки и картой вероятности ударов молний, аналитик получает возможность выявить области с наиболее высоким риском возникновения и развития пожаров и создать карту общей оценки риска для анализируемой территории. Аналогичные подходы и методы можно применить и для создания моделей устойчивого развития территории, моделей оценки состояния природной среды и для решения многих других аналитических задач.

    Наглядная визуализация

    Приложение ArcScene модуля ArcGIS 3D Analyst используется для более наглядного, приближенного к реальности отображения результатов анализа оценки рисков. Для этого базовые высоты для карты оценки риска задаются равными высотам местности. В результате получается перспективное изображение анализируемого явления, наложенное на модель рельефа. На рис. 10 приведен трехмерный вид грида оценки пожароопасности, созданного средствами Spatial Analyst и Geostatistical Analyst, с добавленной третьей координатой (значения Z) из грида высоты местности.


    Рис. 10. 3-D вид карты оценки рисков пожаров.

    Совместное использование аналитических модулей ArcGIS

    Модули Spatial Analyst, Geostatistical Analyst и 3D Analyst имеют свои уникальные функции и возможности. Их совместное использование позволяет перевести ГИС анализ на новый качественный уровень. Так, в описанном выше примере каждый из модулей помог выполнить свою часть исследования:

    • ArcGIS Spatial Analyst использовался для преобразования грида переклассификации в индекс состояния и развития пожара – индекс пожароопасности.
    • ArcGIS Geostatistical Analyst использовался для создания карты вероятности, что позволило выделить области, на которых наиболее вероятно возникновение пожаров в результате ударов молний.
    • ArcGIS Spatial Analyst использовался для объединения данных по плотности застройки и карты индекса пожароопасности в результирующую карту общей оценки риска возникновения пожаров и возможных последствий.
    • Эта карта была отображена в приближенном к реальности трехмерном виде в модуле ArcGIS 3D Analyst за счет учета третьей координаты – высоты местности.

    Используя предоставляемые ArcGIS возможности, пользователи могут исследовать имеющиеся данные в динамике и получить новое более полное представление о территориях с высокой вероятностью возникновения «диких» пожаров, а также оценить возможные последствия при их развитии и распространении. Работая с этими тремя модулями в единой геопространственной среде, аналитик сможет выявить набор основных факторов, которые определяют состояние пожарной опасности на какой-то территории. В данном примере – это округ Боулдер.




    Версия для печати