автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование наиболее вероятных сценариев и условий возникновения лесных пожаров

□□ЗОБ2 128

с т«р

На правах рукописи

Барановский Николай Викторович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАИБОЛЕЕ ВЕРОЯТНЫХ СЦЕНАРИЕВ И УСЛОВИЙ ВОЗНИКНОВЕНИЯ

ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Томск - 2007

003052128

Диссертация выполнена в Томском государственном университете.

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Кузнецов Гений Владимирович

Официальные оппоненты: Астафуров Владимир Глебович

доктор физико-математических наук

Вшивков Виталий Андреевич

доктор физико-математических наук, с.н.с

Ведущая организация: Институт вычислительных технологий

СО РАН (г. Новосибирск)

Защита состоится 12 апреля 2007 года в 10:30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.267.08 при Томском государственном университете по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36,2 корпус, 102 ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке Томского государственного университета по адресу: г. Томск, пр. Ленина, 34а

Автореферат разослан 26 февраля 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., профессор

Скворцов А. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Лесные пожары играют важную роль в формировании и поддержке лесных биогеоценозов. Известно как положительное, так и отрицательное влияние лесных пожаров на них. Очень важно уметь предвидеть их возникновение. Наибольшее значение имеет прогноз низовых пожаров, поскольку более 80 % всех пожаров растительности - низовые, практически все верховые пожары развиваются из низовых.

Потепление климата вызовет также увеличение лесной пожарной опасности. По результатам прогноза на 2030 год с использованием глобальных климатических моделей и аппарата нейровычислений, показано, что зональная принадлежность многих сибирских метеостанций изменится. Установлено, что наиболее значительные изменения уже сейчас происходят в Западно-Сибирском регионе, что не может в дальнейшем не сказаться на увеличении лесной пожарной опасности. При климатических изменениях возникают экстремальные отклонения в сезонных колебаниях погоды, что может быть причиной крупномасштабных лесных пожаров, которые создают непосредственную угрозу населенным пунктам и наносят им ущерб.

В настоящее время остро встает проблема наиболее рационального использования тех средств, которые выделяются на охрану лесов от пожаров. Важную роль играет создание новых методов прогноза возникновения лесных пожаров. Основой создания такой системы должны быть адекватные реальным процессам математические модели, а также соответствующее методологическое, информационное и программное обеспечение.

На сегодняшний день в мире известны несколько разных методов прогноза лесной пожарной опасности. Следует отметить канадский (B.J. Stocks, М.Е. Alexander, R.S. McAlpine), американский методы, а также ряд южноевропейских методов (В. Sol, G. Bovio, A. Nosenzo, D.X. Viegas) и российскую разработку - критерий Нестерова. Все эти методы основаны на метеоданных, использование которых характеризует только лесную опасность по погодным условиям. Однако лесная пожарная опасность зависит и от грозовой активности, антропогенной нагрузки.

Необходимо, чтобы время получения прогноза было существенно меньше, чем период индукции катастрофы. Применение однопроцессорной техники на сегодняшний день и ближайшее будущее, практически малоэффективно. Возникает необходимость применения многопроцессорных вычислительных систем (МВС) и распараллеливания вычислений.

Осложняет получение прогноза и сеть метеостанций, пространственное разрешение которой крайне низко. Надо полагать, что следует ориентироваться на глобальные и региональные модели атмосферы, например.

К настоящему времени разработан ряд математических моделей сушки слоя лесных горючих материалов (JITM) (A.M. Гришин). Из-за большой вычислительной нагрузки система в настоящий момент не в состоянии обеспечить расчет в режиме реального времени и, тем более, в режиме, опережающем реальное время развития. Следует ориентироваться на упрощенные математические постановки задачи о сушке слоя ЛГМ. В литературе отсутствуют простые модели зажигания слоя JITM.

Целью настоящего исследования является создание математической модели для системы прогноза лесной пожарной опасности, учитывающей основные значимые факторы.

Цель исследования может быть достигнута путем решения следующих взаимосвязанных задач:

1. Разработка и обоснование новой концепции организации лесопожарного мониторинга.

2. Разработка нового вероятностного критерия лесной пожарной опасности и метода определения вероятности возникновения лесных пожаров с учетом процессов сушки и зажигания слоя ЛГМ, характеристик лесотаксационных описаний, грозовой активности, антропогенной нагрузки.

3. Разработка новой детерминированно-статистической методики прогноза числа лесных пожаров на контролируемой лесопокрытой территории и сравнительный анализ со статистикой лесных пожаров на территории реального лесхоза.

4. Разработка новой математической модели зажигания слоя ЛГМ одиночной нагретой до высоких температур частицей и проведение численного исследования.

5. Разработка нового проблемно-ориентированного подхода ландшафтного распараллеливания в приложении к задачам прогноза лесной пожарной опасности на крупных лесопокрытых территориях.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Получена новая формула для определения вероятности возникновения лесного пожара с учетом процесса сушки слоя ЛГМ под действием сухих гроз и антропогенной нагрузки, с учетом метеоданных. Фактор антропогенной нагрузки моделируется на качественно новом уровне - вероятностный критерий лесной пожарной опасности учитывает изменение антропогенной нагрузки в зависимости от дня недели, величина которой в течение недели может изменяться несколько раз. Разработан новый подход к описанию грозовой активности - учитывается динамика наземных грозовых разрядов. На основе этих результатов разработан новый вероятностный критерий лесной пожарной опасности и новая детерминированно-вероятностная методика определения вероятности возникновения лесных пожаров.

2. Сформулирована и численно реализована новая математическая постановка задачи о зажигании слоя ЛГМ нагретой частицей, отличающаяся газофазным механизмом зажигания, и позволяющая адекватно описывать механизм зажигания ЛГМ.

3. Разработана новая методика прогноза лесопожарных возгораний, отличающаяся учетом антропогенной нагрузки и грозовой активности, и позволяющая более точно определять вероятность лесопожарных возгораний.

4. Разработана новая методика прогноза числа лесных пожаров, отличающаяся учетом антропогенной нагрузки, грозовой активности и сушки слоя ЛГМ, и позволяющая более точно прогнозировать число лесных пожаров.

5. Разработан новый проблемно-ориентированный подход ландшафтного распараллеливания. Как показал анализ результатов проведенного исследования, данный подход очень эффективен при решение задач лесопожарного созревания

слоя ЛГМ, определения вероятности возникновения лесных пожаров, оценки экологических последствий лесных пожаров.

6. Разработана информационно-прогностическая система прогноза лесных пожаров.

Достоверность исследований подтверждается использованием обоснованных численных методов и алгоритмов, в ряде случаев сравнением с данными экспериментов и натурных наблюдений, в предельных случаях с результатами других исследователей.

Теоретическая значимость. Разработан новый детерминированно-статистический метод прогноза лесной пожарной опасности. Данный метод может быть применен и для прогнозирования различных других природных и техногенных катастроф. Разработана и численно реализована новая постановка задачи о зажигании слоя ЛГМ нагретой частицей. На базе данной модели могут быть построены новые математические модели зажигания других пожароопасных материалов, а также методики прогноза, например, пожарной безопасности промышленных объектов.

Разработан новый подход ландшафтного распараллеливания, который уже сейчас позволяет решать сложные задачи лесопожарного мониторинга в режиме, опережающем реальное время развития процесса. Применение данного подхода позволяет решить многие проблемы, которые возникают при решении задач прогнозирования лесной пожарной опасности: большие объемы вычислительной нагрузки и требуемой оперативной памяти, необходимость расчета в режиме, опережающем реальное время развития процесса. Подход является проблемно-ориентированным, но в пределах области своего приложения является достаточно гибким и универсальным. Может быть применен не только к прогнозу лесной пожарной опасности, но и к оценке экологических последствий и развития лесных пожаров.

Практическая ценность. Практическая значимость разработанных методов значительна, так как впервые, в отличие от методик, применяемых в США, Канаде, Южной Европе и России, разработан вероятностный критерий лесной пожарной опасности, который учитывает не только метеоданные, но и грозовую активность, уровень антропогенной нагрузки на качественно новом уровне.

Применение новых методов позволит более точно и оперативно отслеживать лесную пожарную опасность. Соответственно, своевременное принятие профилактических, упреждающих мер создаст условия для предотвращения уничтожения лесного фонда.

Положения, выносимые на защиту:

1. Новая концепция организации лесопожарного мониторинга.

2. Новая математическая модель зажигания слоя ЛГМ нагретой частицей.

3. Новые детерминированно-статистические методики определения вероятное™ возникновения лесных пожаров и лесопожарных возгораний с учетом процессов сушки и зажигания слоя ЛГМ, грозовой активности и уровня антропогенной нагрузки.

4. Новая детерминированно-статистическая методика прогноза числа лесных пожаров.

5. Новый подход ландшафтного распараллеливания (параллельный программный комплекс, методическое обеспечение) для лесопожарного мониторинга крупных лесопокрытых территорий.

6. Информационно-прогностическая система определения вероятности возникновения лесных пожаров.

7. Результаты математического моделирования зажигания слоя ЛГМ и сценариев возникновения лесных пожаров.

Публикации и апробация работы. Результаты, представленные в настоящей диссертационной работе, обсуждались на следующих конференциях: школа-семинар молодых ученых "Современные проблемы физики и технологии" (г. Томск, 2002, 2003), Сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям (г. Томск, 2001), Всероссийская конференция молодых ученых "Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики" (г. Новосибирск, 2002, 2006), международная конференция "Сопряженные задачи механики, информатики и экологии" (г. Томск, 2002), международная конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (г. Новосибирск, 2002), всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (г. Кемерово, 2005, г. Красноярск, 2006), международная школа-семинар молодых ученых "Актуальные проблемы физики, технологий и инновационного развития" (г. Томск, 2005), третья сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям (г. Томск, 2005), международная конференция ЕМУПЮМВ-2006 (г. Томск, 2006), ХШ международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана" (г. Томск, 2006), международная конференция "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании" (г. Павлодар, Казахстан, 2006), всероссийская конференция аспирантов и студентов по приоритетному направлению "Рациональное природопользование" (г.Ярославль, 2006), международная конференция "Современное состояние лесной растительности и ее рациональное использование" (г. Хабаровск, 2006), ХШ Рабочая группа "Аэрозоли Сибири" (г.Томск, 2006). Материалы диссертационного исследования опубликованы в 23-х научных трудах, в том числе в 5-ти рецензируемых журналах из списка ВАК

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Написана на 153 листах, содержит 5 таблиц и 53 рисунка. Список литературы содержит 148 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введение представлена цель и задачи исследования, методы их решения, кратко освещается круг исследуемых проблем и результатов, полученных в данной области ранее. Представлены основные положения, выносимые на зашиту, научно-практическая значимость и результаты апробации работы.

Глава 1 освещает круг вопросов, связанных с созданием новой методики определения вероятности возникновения лесных пожаров, лесной пожарной опасности. Также рассматриваются процессы сушки и зажигания ЛГМ. Рассматриваются работы, посвященные разработке параллельных программ.

Глава 2 посвящена разработке и тестированию нового детерминированно-вероятностного метода определения вероятности возникновения лесных пожаров, основанного на новой математической постановке задачи о сушке слоя ЛГМ и но-

вом вероятностном критерии определения лесной пожарной опасности, а также новой методике прогноза числа лесных пожаров. Представлены результаты математического моделирования различных сценариев пожарной опасности.

Методика прогноза лесной пожарной опасности базируется на математической постановке задачи о сушке слоя ЛГМ. Рассмотрим результаты моделирования. В результате интегрирования уравнений в безразмерном виде по вертикальной координате с учетом граничных условий получены обыкновенные дифференциальные уравнения для средней по слою ЛГМ безразмерной температуры и безразмерного объемного влагосодержания слоя. Получены результаты сравнения численных расчетов с экспериментальными данными и данными натурных наблюдений. Показано хорошее соответствие.

Используя основные положения теории вероятностей и модель лесной пожарной опасности автором получена формула для оценки вероятности возникновения лесного пожара для ]-го временного интервала лесопожарного сезона-

Здесь Р] - вероятность возникновения лесного пожара для ^го интервала на контролируемой лесной территории; площадь лесной территории конкретного лесхоза, района или области; Р, - площадь лесной территории, покрытой лесом г'-го типа (по лесотаксационным описаниям это соответствует территории отдельно взятого выдела); N - общее число выделов на площади Ац, Мч - весовые коэффициенты антропогенной нагрузки и грозовой активности; Р,,(А) - вероятность антропогенной нагрузки; Р,/ЛП/А) -вероятность возникновения пожара вследствие антропогенной нагрузки на территории выдела Р,/М) - вероятность возникновения сухих гроз на территории выдела Рч (ЛП/М) - вероятность возникновения лесного пожара от молнии при условии, что сухие грозы могут иметь место на территории выдела Р;, Р,/(^-вероятность того, что время сушки слоя ЛГМ будет меньше, чем интервал времени до часа, на который делается прогноз (вероятность возникновения пожара

по метеоусловиям лесопожарного созревания); индекс у соответствует дню пожароопасного сезона.

Для определения величины Р,/С) следует принять во внимание, что, как правило, загорания происходят в дневное время. Очевидно, что Р,/С) принимает максимальное значение тогда, когда промежуток времени до часа прогноза (как правило, возникновение большинства пожаров приходится на середину дня) совпадает со временем сушки >го временного интервала пожароопасного сезона на ¡-ом выделе контролируемой территории. Значение величины лесопожарного сезона в днях, как правило, известны из статистических данных по архивам лесхозов. В результате для величины Р,/С) автор получил формулу:

Р.

}

N г -|

= £ А..Р..(А)Р..(ЛПIА) + М,.Р..(М)Р..(ЛП/М) Р..(С)' I] у у У У У У

У У

У У У

У

(1)

ч

где кь - поправочный коэффициент учета осадков (В.А. Жданко, М.В. Гриценко), 0 в (2) соответствует случаю, когда на 1-ой площади лесной территории нет ЛГМ (поверхность дорог, рек, озер и водонасыщенных болот). При выводе (2) было принято допущение о том, что Рц{С) следует Гауссову закону распределения вероятностей.

Для определения всех сомножителей в формуле (1) автор предлагает использовать определение вероятностей через частоту событий и воспользоваться статистическими данными для конкретного лесхоза.

Ниже представлены типичные результаты анализа с использованием модели (1) - (2). Рассмотрим влияние температуры окружающей среды. На рис. 1 представлены, полученные автором, зависимости вероятности лесной пожарной опасности для июля. Кривые 1, 2, 3 отражают соответственно сценарии низкой, средней и высокой пожарной опасности.

Анализ результатов, представленных на рис 1 показывает, что более высокие температуры окружающей среды обеспечивают и более быстрое наступление лесной пожарной опасности. Закономерным

результатом является и более быстрое достижение условий лесной пожарной опасности при сценарии высокой пожарной опасности и более медленное при сценариях средней и низкой пожарной опасности.

Рассмотрено влияние

антропогенной нагрузки, грозовой активности на вероятность возникновения лесного пожара на примере Тимирязевского лесхоза Томской области. На рис. 2.а представлены зависимости лесной пожарной опасности для различных дней недели. Изменение весового коэффициента отражает изменение уровня антропогенной нагрузки в течение недели.

Автором проведено численное исследование влияния антропогенной нагрузки на вероятность возникновения лесных пожаров. Рис. 2,а показывает, что вероятность заметно зависит от уровня антропогенной нагрузки в разные дни недели, что отражает неравномерность посещения леса жителями населенного пункта в течение недели. На рис. 2,6 представлены, полученные автором, зависимости вероятности лесной пожарной опасности при различных весовых коэффициентах наземных грозовых разрядов.

На рис. 2,6 представлены результаты для лесхоза, где преобладают лесные пожары, возникшие в результаты грозовой активности. Здесь уже прогнозы по данным, полученным в 4 и 6 часов утра различны. Таким образом, опираясь на результаты проведенных расчетов можно рекомендовать в качестве начальных данных метеоданные, полученные в 5-6 часов утра, так как это позволит принимать во внимание большинство наземных грозовых разрядов, которые произошли ночью и ран-

1,0П 0,9 0,8 0,7 '0,6 0.5' 0,4

0,3

1,4

Рис. 1. Вероятность лесной пожарной опасности (июль)

ним утром и потенциально могли привести к возникновению очагов лесных пожаров.

1.00,90,8 0,7 ^0,6-0,50,40,3-

I, ч 1, ч

а) б)

Рис. 2. Зависимость вероятности возникновения лесного пожара в течение недели (а) и вероятность лесной пожарной опасности с учетом наземных грозовых разрядов, когда преобладает грозовая активность (б)

Помимо количественного описания вероятности возникновения лесных пожаров для практических целей введена качественная характеристика лесной пожарной опасности в виде шкал лесной пожарной опасности. Предлагается разбить интервал изменения вероятности [0,1] на пять подынтервалов и поставить им в соответствие качественную характеристику данного уровня лесной пожарной опасности и соответствующие предписания для служб охраны лесов.

Были проведены сценарные расчеты вероятности возникновения лесных пожаров для различного уровня солнечного излучения в условиях ясного неба и средней облачности, для различного начального влагосодержания слоя ЛГМ. Построена детерминированно-вероятностная модель перехода лесного пожара на населенный пункт. Параметрическое исследование показало адекватное влияние входных данных на результаты моделирования.

Число прогнозируемых лесных пожаров автор предлагает определять по формуле:

Р№{аI) =-^-•

Р?(с1-1)

где РГЩф - число прогнозируемых пожаров на конкретный день, КМ^сМ) - число зарегистрированных пожаров в предыдущий день, Р°/<1), Р°,(с1-1) - вероятности возникновения лесных пожаров в текущий и предшествующий дни.

Представляет интерес ретроспективный анализ предлагаемой методики. На рис. 4 представлены статистические данные и данные прогноза по числу лесных пожаров (получены автором) в течение недели на территории Тимирязевского лесничества Тимирязевского лесхоза Томской области для одного лесопожарного сезона.

На рис. 3 цифрами обозначены. 1 - статистические данные по числу лесных пожаров за неделю по Тимирязевскому лесничеству, 2 - прогнозируемое число лесных пожаров за неделю по Тимирязевскому лесничеству. Хорошо видно, что наибольшее количество пожаров возникает в субботу, воскресенье и как следствие продолжается в понедельник. Средняя относительная погрешность прогнозирования составила 10,4 %, что является хорошим показателем для моделирования такого сложного случайного процесса.

ПН. ВТ ср чт пт сб. ВС Дни недели

Рис. 3. Сравнительный анализ статистики и прогноза по числу лесных пожаров на территории Тимирязевского лесничества Тимирязевского лесхоза

Глава 3 посвящена разработке новой математической модели зажигания слоя ЛГМ нагретой до высоких температур частицей, а также разработке детерми-нированно-статистического прогноза лесопожарных возгораний.

Автором разработана математическая постановка задачи о газофазном зажигании слоя ЛГМ. Система нестационарных дифференциальных уравнений энергии и диффузии для системы "газовая смесь-частица-ЛГМ", соответствующая сформулированной физической модели, имеет следующий вид: Уравнение энергии для слоя ЛГМ:

дТ} . д%

кгръ-<ргех р

Уравнение энергии для углеродистой (или стальной) частицы: дТ; , д% (П дхг Уравнение энергии для газовой смеси:

(3)

дТ, , д2Т, „ , _

Граничные условия для уравнений (3-5)-

х=0. а1{Т-Тс)=ЛЫI,

дх

дх ' ах

ох ас

«г<Т-Т.) = Лз^ ах

Начальные условия для уравнений (3-5):

1-0, Т} — Тю, Г2 — Т2(), Т3 — Г30

Кинетическое уравнение и соответствующееначальное условие:

Уравнение диффузии для окислителя:

Эг Эх2 М5 ! Граничные и начальные условия для уравнения (6):

дх

х = г2, 0.

дх

'=0, С4=С40

Уравнение диффузии для газообразных горючих продуктов пиролиза:

ЭС5э2с,

Граничные и начальные условия для уравнения (7):

*=0. = о,

дх

дх

1=0,

Уравнение баланса массы:

С =С

С =1 -С -С , Выражение для массовой скорости реакции

= к5М,Т'1Л5

где Т- температура (1 - воздуха, 2 - частицы, 3 - слоя ЛГМ); С — концентрация (4 -окислителя, 5 - горючего газа, 6 - инертных компонентов воздуха); ри с„ Л, - плотность, теплоемкость и теплопроводность (1 - воздуха, 2 - частицы, 3 - слоя ЛГМ); цр - тепловой эффект реакции пиролиза ЛГМ; к, - предэкспонент реакции пиролиза ЛГМ; ЕI - энергия активации реакции пиролиза ЛГМ; Д - универсальная газовая постоянная; <р - объемная доля сухого органического вещества ЛГМ; с\5 - тепловой эффект реакции окисления оксида углерода; 1/5 - доля теплоты поглощенная слоем ЛГМ; /?5 - массовая скорость реакции окисления оксида углерода; а! - коэффициент теплоотдачи; сь - коэффициент теплопередачи; М, - молекулярная масса компонент газовой фазы (4 - кислород, 5 - оксид углерода, 6 - азот); к5 - предэкспонент реакции окисления оксида углерода; Е5 - энергия активации реакции окисления оксида углерода; О - коэффициент диффузии; У5 - поток массы; Г,, Г2 - границы "ЛГМ-частица" и "частица-газовая смесь" соответственно.

Сформулированная система дифференциальных уравнений с соответствующими краевыми и начальными условиями решена методом конечных разностей. Для решения разностных аналогов одномерных нелинейных уравнений использовался метод прогонки в сочетании с методом итераций. Алгоритм программы был протестирован на задаче зажигания тонкой пластины при продолжительном действии источника тепла (В.Н. Вилюнов. Теория зажигания конденсированных веществ).

В настоящем разделе представлены результаты математического моделирования зажигания слоя ЛГМ, полученные автором. В общем случае температура горячих углеродистых или стальных частиц может изменяться в диапазоне от 330 К до 1800 К. Рассматривались относительно низкие значения начальной температуры частиц, представляющие наибольший интерес для практики. Принимается, что в начальный момент времени частица имеет температуру от 900 К до 1800 К. На рис. 4 показано типичное температурное распределение системы "газовая смесь-частица-ЛГМ" в различные моменты времени до начала воспламенения. Зажигание наступает тогда, когда теплоприход от реакции окисления газообразных продуктов пиролиза превысит теплоприход от горячей частицы.

0.00 0.02 0,04 0,06 0,08 0,1 X,m

В табл. 1 представлены времена задержки воспламенения для различных температур углеродистой частицы

Таблица 1. Время задержки зажигания для углеродистой частицы

Температура частицы Время задержки зажигания

900 К 2,63 с

1000 К 0,46 с

1100 К 0,19 с

1200 К 0,099 с

Рис. 4. Температура системы "газовая Нижний предел зажигания -

смесь-частица-JITM" до момента за- температура частицы 900 К. При жигания слоя ЛГМ (углеродистая час- температурах меньше 900 К тица), начальная температура частицы зажигания не происходит.

900 К: 2.63 с Выделенный диапазон температур, в

котором происходит зажигание сухого ЛГМ, соответствует реальным температурам, достигаемым в практически значимых пожароопасных ситуациях. К таким, например, можно отнести раздувание непогашенных костров ветром и разлет отдельных частиц недогоревшей древесины (углей) на расстояния 1-3 м от источника открытого огня. Наличие предельного значения температуры, при котором еще происходит зажигание ЛГМ, в рассматриваемом случае обусловлено не только кинетикой процессов термического разложения и газофазного воспламенения смеси горючего и окислителя. Важным фактором является также то, что частица, в отличие от массивного нагретого тела имеет конечный запас тепла.

В табл. 2 представлены времена задержки воспламенения для различных температур стальной частицы.

Таблица 2. Время задержки зажигания для стальной частицы

Температура Время задержки

частицы зажигания

900 К 0,3 с

1000 К 0,07 с

1100 К 0,05 с

ШОК 0,02 с

Нижний предел зажигания - температура частицы 900 К.

Рассмотрим сценарные расчеты по определению вероятности зажигания ЛГМ (горячие частицы). Для типичных времен задержки зажигания вычислим распределение вероятностей возникновения лесопожарных возгораний. Типичные результаты представлены на рис. 5. Цифрами 1, 2, 3 обозначены кривые вероятностей для времен задержки зажигания 0,22 с, 1,48 с, 4,78 с соответственно.

о.

Анализ, полученных автором результатов, показывает, что чем выше температура нагретой частицы, выпадающей на слой ЛГМ, тем вероятность лесопо-жарных возгараний больше и достигает единицы за меньший временной

промежуток, заключение

Это

позволяет

0,3

сделать вывод, что лесопожарные возгорания

о

2

3

4

5

1С

имеют

большую

вероятность возникновения, Рис. 5. Вероятность возникновения лесопожар- нагоетые частииы

открытого огня или электросварки. Этот теоретический результат является обоснованием известного положения о том, что необходимо понижать запас ЛГМ вокруг источника открытого огня при разведении костров и проведение электросварочных работ. Можно, например, рекомендовать предварительный отжиг ЛГМ на рассматриваемой территории, либо организация минерализованных полос.

Помимо количественного описания вероятности возникновения лесопожар-ных возгораний для практических целей автор считает целесообразным ввести качественную характеристику лесной пожарной опасности в виде шкал лесной пожарной опасности. Шкалы построены по принципу - достижение вероятности равной единице. Если вероятность достигает значения единицы за одну секунду и менее, то это пятый класс пожарной опасности. Если же данное значение достигается за пять секунд, то это первый класс пожарной опасности.

В главе 4 рассматривается новый подход к решению проблемы прогноза вероятности возникновения очагов многочисленных лесных пожаров на крупных лесопокрытых территориях - подход ландшафтного распараллеливания. Рассматриваются основные идеи и положения данного подхода, технические аспекты параллельной реализации программ, результаты и анализ работы параллельных программ, разработанных в рамках данного подхода. Приводится анализ границ применимости данного подхода и возможности его применения к решению других задач.

Необходимо применять МВС и необходима разработка соответствующего проблемно-ориентированного подхода ландшафтного распараллеливания для прогноза лесной пожарной опасности на крупных лесопокрытых территориях, который бы базировался на трех основах: физически обоснованная методика определения вероятности лесопожарного происшествия (в данном случае возникновение лесного пожара), использование достаточно дешевых МВС, существующая структура устройства лесного хозяйства.

ных возгораний

если нагретые частицы разлетаются на малое расстояние от источника

Реализация параллельной MPI-программы осуществляется автором на языке программирования "Си" с применением функций библиотеки передачи сообщений MPI. Алгоритм параллельной программы: исходные данные разрезаются и рассылаются корневым процессом параллельной программы. По окончанию вычислений корневой процесс собирает результаты со всех процессорных узлов и сохраняет их в файле.

Численное исследование проводилось автором на вычислительном кластере Томского государственного университета. Узлы кластера установлены в стойки. Общие технические характеристики: 18 процессоров Pentium Ш 650 MHz, 2.5 Гб ОЗУ, 36 Гб дискового пространства, Fast Ethernet. Программное обеспечение: операционная система FreeBSD 4.2, кластерный пакет LAM MPI v 6.3.2.

На рис. 6,я представлена зависимость эффективности работы параллельной программы от числа процессоров. На рис. 6,6 представлена зависимость ускорения

работы параллельной программы от числа процессоров.

§ °'9'

Г S £ с €■

■е- 0,8-о Hi

0.7 | . I.....»!....... ■ I ■ | ■ | 0«|-- » I .......I »

0123456789 10 11 0 2 4 6 8 10

N, число процессоров N, число процессоров

а) 6)

Рис. 6. Эффективность распараллеливания в зависимости от числа процессоров для 100000 и 60000 выделов (а) и ускорение работы параллельной программы в зависимости от числа процессоров для 100000 выделов (б)

Разработан прототип аппаратно-программного комплекса для лесопожарно-го мониторинга крупных лесопокрытых территорий и параллельный программный комплекс прогноза возникновения лесных пожаров на крупных лесопокрытых территориях.

Глава 5 освещает проблемы создания новой концепции и центра лесопо-жарного мониторинга (на глобальном, государственном и региональном уровнях). Рассматриваются структура, возможности, характеристики информационно-прогностической системы определения вероятности возникновения лесных пожаров.

Рассматриваемая в настоящей работе методика прогноза лесной пожарной опасности была реализована в виде информационно-прогностической системы, используя интегрированную среду разработки Delphi. Информационно-прогностическая система разработана для различных версий операционной системы MS Windows.

• Пользователь -

Рис. 7. Структура информационно-прогностической системы

В разделе Заключение представлен краткий анализ полученных результатов, рассматриваются перспективы дальнейшего развития новой методики определения вероятности возникновения лесных пожаров, ППК и ИПС.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

На основании результатов, полученных автором можно сделать следующие выводы:

1. Применение на практике новой концепции лесопожарного мониторинга создает объективные условия для централизованной обработки информации о лесо-пожарном состоянии и получения прогноза в режиме, опережающем реальное время развития процесса. Кроме того, новый подход к определению вероятности возникновения лесных пожаров по метеоусловиям, а именно организация интерактивного взаимодействия с программами, реализующими математические модели атмосферы, позволит получать прогноз со значительно более точным пространственным разрешением. Кроме того, имея прогнозную информацию по метеоусловиям на несколько дней вперед, можно получить прогноз вероятности возникновения лесных пожаров на этот период.

2. Численно реализована математическая постановка задачи о сушке слоя

ЛГМ.

3. Разработана и численно реализована математическая постановка задачи о зажигании слоя ЛГМ нагретой до высоких температур частицей. Показана достоверность результатов математического моделирования путем сравнения с известными экспериментальными данными.

4. Сравнительный анализ используемых математических моделей сушки слоя ЛГМ показал, что их применение при создании ИПС, ППК для определения лесопожарного созревания слоя ЛГМ и вероятности возникновения лесных пожаров, а также другого программного обеспечения, приводит к ускорению получения прогнозной информации относительно одномерной постановки почти в 30 раз при использовании нульмерной математической постановки. В свою очередь использо-

16

вание в программном обеспечении приближенной аналитической формулы для определения времени сушки время получения прогноза почти в 20 раз меньше, чем при использование нульмерной постановки.

5. Новая формула вероятностного критерия лесной пожарной опасности позволяет учитывать антропогенную нагрузку и грозовую активность на качественно новом уровне. Учитывается динамика лесных пожаров в течение недели и динамика наземных грозовых разрядов. Новые детерминированно-вероятностные методики определения вероятности возникновения лесного пожара и прогноза лесопожарных возгораний, которые в отличие от других известных методик учитывает метеорологические условия, лесопожарное созревание слоя ЛГМ, грозовую активность, антропогенную нагрузку. Методика имеет единую шкалу измерения вероятности возникновения лесных пожаров, которой в соответствие поставлена система предписаний для служб охраны лесов.

6. На основе представленной в диссертации детерминированно-вероятностной методики определения вероятности возникновения лесного пожара разработана ИПС для определения вероятности возникновения лесных пожаров.

7. Разработана и протестирована детерминированно-вероятностная методика прогноза числа лесных пожаров на контролируемой лесопокрытой территории. Применение новой методики позволит прогнозировать число лесных пожаров и более точно учитывать пожарную опасность на контролируемой лесопокрытой территории, а также прогнозировать необходимые мероприятия по их ликвидации.

8. Установлено, что разработанный в рамках данной работы проблемно-ориентированный подход ландшафтного распараллеливания успешно может применяться для осуществления лесопожарного мониторинга крупных лесопокрытых территорий. Благодаря отсутствию межпроцессорных обменов в процессе выполнения параллельной программы на суперкомпьютере достигается очень высокий уровень ускорения работы параллельной программы, практически пропорциональный числу задействованных процессоров. Программа автоматически масштабируется на необходимое число процессоров. Кроме того, отсутствуют проблемы с динамической перебалансировкой вычислительной нагрузки по узлам суперкомпьютера.

9. В рамках подхода ландшафтного распараллеливания на основе детерми-нированно-вероятностной методики определения вероятности возникновения лесных пожаров разработаны параллельные программные комплексы, прототип аппаратно-программного комплекса для лесопожарного мониторинга на крупных лесопокрытых территориях, который был использован в 2002 году в учебном и научно-исследовательском процессах на кафедре физической и вычислительной механики ТГУ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Барановский Н.В., Гришин A.M., Лоскутникова Т.П. Информационно-прогностическая система определения вероятности возникновения лесных пожаров // Вычислительные технологии, 2003, № 2. С. 16-26.

2. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Математическое моделирование зажигания слоя лесных горючих материалов нагретой до высоких температур частицей. // Пожаровзрывобезопасность. 2006. Т. 15. № 4. С. 42-46.

3. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Детерминированно-вероятностный прогноз лесопожарных возгораний. // Пожаровзрывобезопасность. 2006. Т. 15. № 5. С. 56-59.

4 Барановский Н.В. Влияние антропогенной нагрузки и грозовой активности на вероятность возникновения лесных пожаров // Сибирский экологический журнал, 2004. № 6. С. 835-842

5. Барановский Н.В. Вероятность лесной пожарной опасности и прогноз числа лесных пожаров // Известия ВУЗов. Физика. 2006. Т. 49. № 3 (Пр.). С. 212 - 213.

6. Барановский Н.В. Аппаратное и программное обеспечение параллельных вычислений: Методическое пособие. - Томск: Изд-во Том. ун-та. 2001. - 29 С.

7. Барановский Н.В. Кластерный пакет LAM/MP1. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. - 22 С.

8. Барановский Н.В. Технология ландшафтного распараллеливания и ее применение к прогнозу лесной пожарной опасности: Учебно-методическое пособие. -Томск: ТГУ, 2002. - 34 С.

9. Барановский Н.В. Параллельные вычислительные технологии в задачах оперативного прогноза времени сушки слоя лесных горючих материалов. // Сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям / Под ред. проф. А.В. Стар-ченко. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002, С. 113-117.

10. Барановский Н.В. Анализ влияния метеорологических, ландшафтных факторов на время сушки слоя лесных горючих материалов, используя распараллеливание вычислительных операций // Тезисы докладов VII Всероссийской конференции молодых ученых "Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики". - Новосибирск: Институт теплофизики СО РАН, 2002. С. 6-7.

11. Барановский Н.В. Прогнозирование количества лесных пожаров и ландшафтное распараллеливание // Программа и тезисы Третьей сибирской школы-семинара по параллельным вычислениям. - Томск: ТГУ. 2005. С. 30-32.

12. Барановский Н.В. Прогнозирование количества лесных пожаров и ландшафтное распараллеливание. // Третья Сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям / Под ред. проф. А.В. Старченко. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2006. С. 86-94.

13. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Численное моделирование зажигания слоя лесных горючих материалов нагретой до высоких температур частицей // Труды международной конференции "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании". Том I. - Павлодар: ТОО НПФ "Эко". 2006. С. 673-680.

14. Барановский Н.В. Математическое моделирование зажигания слоя лесного горючего материала кристаллизующейся нагретой до высоких температур частицей // Тезисы докладов IX Всероссийской школы-конференции молодых ученых "Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики". -Новосибирск: ИТ СО РАН. 2006. С. 16-17.

15. Baranovsky N.V., Kuznetsov G. V. System of predicting the forest fire inflammations taking into account anthropogenic load and thunder activity // Program & Abstracts of International conférence ENVIROMIS-2006. - Tomsk: Publishing House of Tomsk CNTL, 2006. P. 88-88.

16. Baranovsky N.V., Kuznetsov G.V. Predicting of the forest fire inflammations taking into account anthropogenic load and thunder activity // Program & Abstracts of Х1П International symposium Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics 2006. -Tomsk: Institute of atmospheric optics SB RAS, 2006. P. 109-109.

17. Барановский H.B. Зажигание слоя лесного горючего материала частицами и прогноз лесной пожарной опасности // Программа и тезисы УП Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых). - Красноярск: ИВТ СО РАН. 2006. С. 36-37

18. Барановский Н.В., Якимчук О.С. Параллельный расчет выбросов загрязняющих веществ от множественных очагов низовых лесных пожаров // Сопряженные задачи механики, информатики и экологии: Материалы международной конференции. - Томск: Изд-во Том. ун-та. 2002. С. 31-32.

19. Барановский Н.В., Лоскутникова Т.П. Программа прогноза возникновения лесных пожаров // Сопряженные задачи механики, информатики и экологии: Материалы международной конференции. - Томск: Изд-во Том. ун-та. 2002. С. 2929.

20. Барановский Н.В., Лоскутникова Т.П. Информационно-прогностическая система определения вероятности возникновения лесных пожаров // Программа и тезисы докладов Международной конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям. - Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2002. С. 73-73.

21. Барановский Н.В. Применение технологии параллельных вычислений для решения и анализа задачи о сушке слоя лесных горючих материалов // Современные проблемы физики и технологии. Сборник статей молодых ученых - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. С. 178-180.

22. Кузнецов Г.В., Барановский Н.В. Зажигание слоя лесных горючих материалов одиночной нагретой до высоких температур частицей II Аэрозоли Сибири. ХШ Рабочая группа: Тезисы докладов. - Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН, 2006. С. 20-20.

23. Барановский Н.В. Влияние антропогенной нагрузки, грозовой активности и метеорологических условий на вероятность возникновения лесного пожара // Программа и тезисы УП Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых). - Красноярск: ИВТ СО РАН. 2006. С.37-37.

Тираж 100 экз. Отпечатано в КЦ «Позитив» 634050 г. Томск, пр. Ленина 34а

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИРОДНОЙ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ.

1.1 Основные факторы лесной пожарной опасности.

1.1.1 Карты РГМ и лесопожарная зрелось лесных участков.

1.1.2 Грозовая активность.

1.1.3 Антропогенная нагрузка.

1.2 Математические и экспериментальные аспекты моделирования сушки и зажигания ЛГМ.

1.2.1 Сушка слоя ЛГМ и лесная пожарная опасность.

1.2.2 Упрощенные математические постановки задачи о сушке слоя ЛГМ

1.2.2.1 Нульмерная постановка задачи о сушке слоя ЛГМ. 1.2.2.2 Аналитическое решение задачи о сушке слоя ЛГМ.

1.2.3 Математическое и экспериментальное моделирование зажигания горючего материала.

1.3 Спутниковый мониторинг.

1.4 Метеоданные и модели атмосферы.'.

1.5 Системы прогнозирования лесной пожарной опасности.

1.5.1. Канадская и американская системы прогноза лесной пожарной опасности.

1.5.2 Методики Нестерова и ЛенНИИЛХ.

1.5.3 Испанская методика прогностического моделирования числа пожаров.

1.5.4 Южноевропейские методики прогнозирования лесной пожарной опасности.

1.5.5 Методика математического моделирования Томского государственного университета.

1.5.6 Сравнительный анализ некоторых методов математического моделирования лесной пожарной опасности.

1.6 Технологии проектирования и разработки программного обеспечения

1.6.1 Проектирование и разработка программных продуктов.

1.6.2 Многопроцессорные вычислительные системы.

1.6.3 Модели вычислений.

1.6.4 Некоторые аспекты параллельной реализации на кластерных вычислительных системах.

1.6.5 Балансировка вычислительной нагрузки.

1.7 Вывода.

2. ДЕТЕРМИНИРОВАННО-ВЕРОЯТНОСТНАЯ МЕТОДИКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ С УЧЕТОМ ГРОЗОВОЙ'

АКТИВНОСТИ И АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКИ.

2.1 Математическая модель вероятности возникновения лесного пожара

2.1.1 Физико-математическая модель лесной пожарной опасности.

2.1.2 Вероятность возникновения лесных пожаров по метеоусловиям.

2.1.3 Вероятность возникновения лесных пожаров и грозовая активность

2.1.4 Вероятность возникновения лесных пожаров и антропогенная нагрузка.

2.1.5 Связь вероятности возникновения лесных пожаров со статистикой лесных пожаров.

2.1.6 Логическая структура вероятностного критерия возникновения лесных пожаров.<.

2.2 Математическое моделирование влияния метеоусловий, антропогенной нагрузки и грозовой активности на вероятность возникновения лесных пожаров.

2.3 База данных математической модели.

2.4 Шкалы лесной пожарной опасности.

2.5 Прогнозирование числа лесных пожаров.

2.6 Обсуждение результатов математического моделирования.

2.6 Вывода.

3. ЗАЖИГАНИЕ СЛОЯ ЛЕСНОГО ГОРЮЧЕГО МАТЕРИАЛА И ПРОГНОЗ ЛЕСНОЙ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ.

3.1 Физико-математическая постановка задачи о зажигании ЛГМ одиночной нагретой до высоких температур частицей.

3.2 Метод решения.:.

3.3 Результаты математического моделирования.

3.4 Безразмерная математическая постановка задачи о зажигании ЛГМ частицей.

3.5 Результаты математического моделирования по безразмерной постановке.

3.6 Прогнозирование лесной пожарной опасности и зажигание ЛГМ частицей.

3.7 Шкалы пожарной опасности.

3.8 Выводы.

4. ПОДХОД ЛАНДШАФТНОГО РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ К ЗАДАЧАМ ПРОГНОЗА ЛЕСНОЙ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ.

4.1 Основные идеи подхода ландшафтного распараллеливания.

4.2 Основные положения ландшафтного распараллеливания.1.

4.3 Математические постановки.

4.4 Оценки ускорения и эффективности параллельных программ.

4.5 Технические аспекты параллельной реализации.

4.6 Результаты работы параллельных программ.

4.7 К вопросу о балансировке вычислительной нагрузки.

4.8 Обсуждение результатов.

4.9 Выводы.

5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАСЧЕТНО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ И НОВАЯ КОНЦЕПЦИЯ ЛЕСОПОЖАРНОГО МОНИТОРИНГА.

5.1 Модель системы прогноза лесной пожарной опасности.

5.2 Алгоритм расчета вероятности возникновения лесных пожаров.'.

5.3 Описание информационно-прогностической системы.

5.4 Выводы.

Актуальность и текущее состояние проблемы. Лесные пожары играют важную роль в формировании и .поддержке лесных биогеоценозов [1]. Известно как положительное, так и отрицательное влияние лесных пожаров на них [2-4]. Очень важно уметь предвидеть их возникновение. Наибольшее значение имеет прогноз низовых пожаров, поскольку более 80 % всех пожаров растительности - низовые [5]. Практически все верховые пожары развиваются из низовых.

Потепление климата вызовет также увеличение лесной пожарной опасности. По результатам прогноза на 2030 год [6-8], используя глобальные климатические модели и аппарат нейровычислений, показано, что зональная принадлежность многих сибирских метеостанций изменится [9]. В работе [10] установлено, что наиболее значительные изменения происходят в Западно-Сибирском регионе, что не может в дальнейшем не сказаться на увеличении лесной пожарной опасности. При климатических изменениях возникают экстремальные отклонения в сезонных колебаниях погоды, что может быть причиной крупномасштабных лесных пожаров [11-13], которые создают непосредственную угрозу населенным пунктам и наносят им ущерб.

В настоящее время остро встает проблема наиболее рационального использования тех средств, которые выделяются на охрану лесов от пожаров. Важную роль играет создание новых методов прогноза возникновения лесных пожаров. Основой создания такой системы должны быть адекватные реальным процессам математические модели, а также соответствующее методологическое, информационное и программное обеспечение.

На сегодняшний день в мире известны несколько разных методов прогностического моделирования лесной пожарной опасности. Следует отметить канадскую [14], американскую модели [15,16], а также ряд южноевропейских методов [17,18] и российскую разработку - критерий Нестерова [19]. Все эти модели используют метеоданные, которые характеризуют только лесную опасность по погодным условиям. Однако лесная пожарная опасность зависит и от грозовой активности, антропогенной нагрузки [20].

По статистике в России за период 1992-2000 годы на лесные пожары от гроз при их относительном количестве 8,8 %-17,5 % приходилось от 37 % до 53 % пройденной огнем площади [21]. Анализ статистики по лесным пожарам в лесхозах показал, что в пригородных лесхозах большинство лесных пожаров возникает по причине небрежного обращения с огнем населения. Более того, даже в пределах одного лесхоза число ежедневно возникающих лесных пожаров в течение недели может изменяться в несколько раз [22].

Прогностическое моделирование лесной пожарной опасности может осуществляться и по лесорастительным условиям [23]. В данном направление следует отметить работы сотрудников Института леса и древесины СО РАН (г. Красноярск) - разработка карт растительных горючих материалов (РГМ) [23], экспериментальные исследования по сушке ЛГМ и РГМ [24] и натурные наблюдения [25].

Проводить натурные наблюдения на огромных территориях невозможно, а космический мониторинг на данное время не может быть применен для определения вероятности возникновения лесных пожаров. Хотя он достаточно успешно применяется для мониторинга и обнаружения очагов лесных пожаров [26]. Таким образом, существующие методы прогноза не обеспечивают получение приемлемых для практики результатов. Анализ многочисленных литературных источников, посвященных проблеме прогностического моделирования лесной пожарной опасности, и лесотаксационных описаний конкретных лесхозов позволяет сделать вывод, что необходимо разработать систему прогноза лесной пожарной опасности, которая бы имела пространственное разрешение на уровне минимальной лесотаксационной единицы - выдела. Такая система должна позволять получать результаты в системе "лесничество-квартал", так как квартальные карты лесных массивов не имеют географической привязки [27].

По данным аналитического обзора [28] в России 1807 лесхозов, 7851 лесничество, в каждом лесничестве примерно 100 кварталов, которые в свою очередь состоят из выделов, число которых может достигать нескольких десятков [29]. Кроме того, следует отметить, что чем больше времени оставляет прогноз для принятия конкретных мероприятий, тем он более ценнее. Необходимо, чтобы время получения прогноза было существенно меньше, чем период индукции катастрофы [20]. Применение однопроцессорной техники на сегодняшний день и ближайшее будущее, практически малоэффективно. Возникает необходимость применения многопроцессорных вычислительных систем ; (МВС) [30] и распараллеливания вычислений [31].

Осложняет получение прогноза и сеть метеостанций, пространственное разрешение которой крайне низко [32]. Надо по'лагать, что следует ориентироваться на глобальные и региональные модели атмосферы, например [33].

К настоящему времени разработан ряд математических моделей сушки слоя ЛГМ [34-36]. Однако из-за большой вычислительной нагрузки такая система в ближайшем будущем не в состоянии обеспечить расчет в режиме реального времени и, тем более, в режиме, опережающем реальное время развития. Следует ориентироваться на упрощенные математические постановки задачи о сушке слоя ЛГМ [37]. В литературе отсутствуют также и простые модели зажигания слоя JIFM.

Целью настоящего исследования является создание математической модели для системы прогноза лесной пожарной опасности, учитывающей основные значимые факторы.

Цель исследования может быть достигнута путем решения следующих взаимосвязанных задач:

1. Разработка и обоснование новой концепции организации лесопожарного мониторинга.

2. Разработка нового вероятностного критерия лесной пожарной опасности и метода моделирования вероятности возникновения лесных пожаров (уровень детализации - лесотаксационный выдел) с учетом процессов сушки и зажигания слоя лесных горючих материалов, характеристик лесотаксационных описаний, грозовой активности, антропогенной нагрузки.

3. Разработка новой детерминированно-статистической методики прогностического моделирования числа лесных пожаров на контролируемой лесопокрытой территории и сравнительный анализ со статистикой лесных пожаров на территории реального лесхоза.

4. Разработка новой математической модели зажигания слоя ЛГМ одиночной нагретой до высоких температур частицей и проведение численного исследования.

5. Разработка нового проблемно-ориентированного подхода ландшафтного распараллеливания в приложении к следующим задачам прогноза лесной пожарной опасности на крупных лесопокрытых территориях: прогностическое моделирование лесопожарного созревания слоя ЛГМ, математическое моделирование вероятности возникновения лесных пожаров, математическое моделирование развития очагов лесных пожаров, распространения лесных пожаров, а также оценки экологических последствий от лесных пожаров.

6. Разработка на базе подхода ландшафтного распараллеливания и детерминированно-вероятностной методики определения вероятности возникновения лесных пожаров параллельного программного комплекса (ППК) с применением средств Message Passing Interface (MPI).

7. Разработка на основе методики прогноза возникновения лесных пожаров информационно-прогностической системы для определения вероятности возникновения лесных пожаров в пределах отдельно взятого лесхоза.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Получена новая математическая модель вероятности возникновения лесного пожара с учетом процесса сушки слоя ЛГМ под действием внешних условий, сухих гроз и антропогенной нагрузки. Минимальная единица детализации контролируемой территории - лесотаксационный выдел. В отличие от всех предшествующих работ, например, [20,38, 39] вопрос учета антропогенной нагрузки проработан на качественно новом уровне - вероятностный критерий лесной пожарной опасности учитывает изменение антропогенной нагрузки в зависимости от дня недели, величина которой в течение недели может изменяться несколько раз. На качественно новом уровне проработан вопрос учета грозовой активности -учитывается динамика наземных грозовых разрядов. На основе этих научных результатов разработан новый вероятностный критерий лесной пожарной опасности и новая детерминированно-вероятностная методика определения вероятности возникновения лесных пожаров.

2. Сформулирована и численно реализована новая математическая постановка задачи о зажигании слоя ЛГМ нагретой частицей, отличающаяся газофазным механизмом зажигания, и позволяющая адекватно описывать механизм зажигания ЛГМ.

3. Разработана новая методика прогноза лесопожарных возгораний, отличающаяся учетом антропогенной нагрузки и грозовой активности, и позволяющая более точно определять вероятность лесопожарных возгораний.

4. Разработана новая методика прогноза числа лесных пожаров, отличающаяся учетом антропогенной нагрузки, грозовой активности и сушки слоя ЛГМ, и позволяющая более точно прогнозировать число лесных пожаров.

5. Разработан новый проблемно-ориентированный подход ландшафтного распараллеливания. Как показал анализ результатов проведенного исследования, данный подход очень эффективен при решение задач лесопожарного созревания слоя ЛГМ, определения вероятности возникновения лесных пожаров, оценки экологических последствий лесных пожаров.

6. Разработана информационно-прогностическая система прогноза лесных пожаров.

Достоверность исследований подтверждается использованием обоснованных численных методов и алгоритмов, в ряде случаев сравнением с данными экспериментов и натурных наблюдений, в предельных случаях с результатами других исследователей.

Теоретическая значимость. Разработан новый детерминированно-статистический метод прогноза лесной пожарной опасности. Данный метод может быть применен и для прогнозирования различных других природных и техногенных катастроф. Разработана и численно реализована новая постановка задачи о зажигании слоя ЛГМ нагретой частицей. На базе данной модели могут быть построены новые математические модели зажигания других пожароопасных материалов, а также методики прогноза, например, пожарной безопасности промышленных объектов.

Разработан новый подход ландшафтного распараллеливания, который уже сейчас позволяет решать сложные задачи лесопожарного мониторинга в режиме, опережающем реальное время развития процесса. Применение данного подхода позволяет решить многие проблемы, которые возникают при решении задач прогнозирования лесной пожарной опасности: большие объемы вычислительной нагрузки и требуемой оперативной памяти, необходимость расчета в режиме, опережающем реальное время развития процесса. Подход является проблемно-ориентированным, но в пределах области своего приложения является достаточно гибким и универсальным. Может быть применен не только к прогнозу лесной пожарной опасности, но и к оценке экологических последствий и развития лесных пожаров.

Практическая ценность. Практическая значимость разработанных методов значительна, так как впервые, в отличие от методик, применяемых в США, Канаде, Южной Европе и России, разработан вероятностный критерий лесной пожарной опасности, который учитывает не только метеоданные, но и грозовую активность, уровень антропогенной нагрузки на качественно новом уровне.

Применение новых методов позволит более точно и оперативно отслеживать лесную пожарную опасность. Соответственно, своевременное принятие профилактических, упреждающих мер создаст условия для предотвращения уничтожения лесного фонда.

По результатам данной работы опубликованы три методических пособия [40-42], которые использовались автором непосредственно при проведении занятий на кафедре физической и вычислительной механики ММФ ТГУ - "Параллельное программирование в MPI", "ГИС и ландшафтное распараллеливание алгоритмов", "Основы современных технологий проектирования и разработки программных продуктов".

Положения, выносимые на защиту:

1. Новая концепция организации лесопожарного мониторинга.

2. Новая математическая модель зажигания слоя JITM нагретой частицей.

3. Новые детерминированно-статистические методики прогностического моделирования вероятности возникновения лесных пожаров и лесопожарных возгораний с учетом процессов сушки и зажигания слоя JITM, грозовой активности и уровня антропогенной нагрузки. Методики базируются на новых математических постановках задачи о сушке и зажигании слоя J1FM, новом вероятностном критерии лесной пожарной опасности.

4. Новая детерминированно-статистическая методика прогностического моделирования числа лесных пожаров.

5. Новый подход ландшафтного распараллеливания (параллельный программный комплекс, методическое обеспечение) для лесопожарного мониторинга крупных лесопокрытых территорий.

6. Информационно-прогностическая система определения вероятнрсти возникновения лесных пожаров.

7. Результаты математического моделирования зажигания слоя JITM и сценариев возникновения лесных пожаров.

Публикации и апробация работы. Результаты, представленные в настоящей диссертационной работе, обсуждались на следующих конференциях: школа-семинар молодых ученых "Современные проблемы физики и технологии" (г. Томск, 2002, 2003), Сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям (г.Томск, 2001), Всероссийская конференция молодых ученых "Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики" (г. Новосибирск, 2002, 2006), международная конференция "Сопряженные задачи механики, информатики и экологии" (г. Томск, 2002), международная конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (г.Новосибирск, 2002), всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (г.Кемерово, 2005, г. Красноярск, 2006), международная школа-семинар молодых ученых "Актуальные проблемы физики, технологий и инновационного развития" (г. Томск, 2005), третья сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям (г. Томск, 2005), международная конференция ЕЫУП10М18-2006 (г. Томск, 2006), XIII международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана" (г. Томск, 2006), международная конференция "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании" (г. Павлодар, Казахстан, 2006), всероссийская конференция аспирантов и студентов по приоритетному направлению "Рациональное природопользование" (г.Ярославль, 2006), международная конференция "Современное состояние лесной растительности и ее рациональное использование" (г.Хабаровск, 2006), XIII Рабочая группа "Аэрозоли Сибири" (г. Томск, 2006). Материалы диссертационного исследования опубликованы в 26-и научных трудах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Написана на 153 листах, содержит 5 таблиц и 53 рисунка. Список литературы содержит 152 наименований.

5.4 Выводы

Таким образом, в настоящей главе рассмотрена модель системы прогноза лесной пожарной опасности, представлено описание информационно-прогностической системы для определения вероятности возникновения лесных пожаров.

133

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе была решена важная научно-практическая задача -разработана математическая модель для системы прогноза природной пожарной опасности. В рамках исследования разработаны детерминированно-вероятностная методика определения вероятности возникновения лесных пожаров на крупных лесопокрытых территориях и методики прогноза лесопожарных возгораний и числа лесных пожаров, а также новый проблемно-ориентированный подход к прогнозу лесной пожарной опасности и новая концепция организации лесопожарного мониторинга.

На основании результатов, полученных автором можно сделать следующие выводы:

1. Применение на практике новой концепции лесопожарного мониторинга создает объективные условия для централизованной обработки информации о лесопожарном состоянии и получения прогноза в режиме, опережающем реальное время развития процесса. Кроме того, новый подход к математическому моделированию вероятности возникновения лесных пожаров по метеоусловиям, а именно организация интерактивного взаимодействия с программами, реализующими математические модели атмосферы, позволит получать прогноз со значительно более точным пространственным разрешением [143]. Кроме того, имея прогнозную информацию по метеоусловиям на несколько дней вперед, можно получить прогноз вероятности возникновения лесных пожаров на этот период.

2. Численно реализована математическая постановка о сушке слоя ЛГМ. Показано адекватное влияние входных параметров на время сушки слоя ЛГМ. Сравнительный анализ численных результатов, полученных: при использование различных математических постановок показал хорошее согласование результатов (одномерная, "нульмерная" 10 %; "нульмерная", приближенная формула 5,6 %). Получено хорошее согласование с экспериментальными данными 15 % и удовлетворительное с данными натурных наблюдений 20-30 % (в междуречье Томи и Оби, Тимирязевский лесхоз Томской области).

3. Разработана и численно реализована математическая постановка о зажигании слоя ЛГМ нагретой до высоких температур частицей. Показана достоверность результатов математического моделирования путем сравнения с известными экспериментальными данными.

4. Сравнительный анализ используемых математических моделей сушки слоя ЛГМ показал, что их применение при создании ИПС, ППК.для определения лесопожарного созревания слоя ЛГМ и вероятности возникновения лесных пожаров, а также другого программного обеспечения, приводит к ускорению получения прогнозной информации относительно одномерной постановки почти в 30 раз при использовании нульмерной математической постановки. В свою очередь использование в программном обеспечении приближенной аналитической формулы для определения времени сушки время получения прогноза почти в 20 раз меньше, чем при использование нульмерной постановки.

5. Интеграция лесотаксационных характеристик "полнота" древостоя, "бонитет" позволяет учесть эффект экранировки солнечного излучения, поступающего к поверхности слоя ЛГМ, пологом древостоя и впервые открывает возможности практического применения разработанной методики. Ранее это было невозможно (точнее область применения ограничивалась только прогалинами).

6. Новая математическая модель вероятностного критерия лесной пожарной опасности позволяет учитывать антропогенную нагрузку и грозовую активность на качественно новом уровне. Учитывается динамика лесных пожаров в течение недели и динамика наземных грозовых разрядов. Новые детерминированно-статистические методики определения вероятности возникновения лесного пожара и прогноза лесопожарных возгораний, которые в отличие от других известных методик учитывает метеорологические условия, лесопожарное созревание слоя ЛГМ, грозовую активность, антропогенную нагрузку. Методика имеет единую шкалу измерения вероятности возникновения лесных пожаров, которой в соответствие поставлена система предписаний для служб охраны лесов.

7. На основе представленной в диссертации детерминированно-статистическои методики определения вероятности возникновения лесного пожара разработана информационно-прогностическая система для определения вероятности возникновения лесных пожаров. Формат выходных данных позволяет организовать взаимодействие в реальном времени с геоинформационной системой [144], разрабатываемой на кафедре физической и вычислительной механики ММФ ТГУ.

8. Детерминированно-статистическая методика определения вероятности возникновения лесных пожаров распространена ¡на случай прогноза степной пожарной опасности.

9. Разработана и протестирована детерминированно-статистическая методика прогноза числа лесных пожаров на контролируемой лесопокрытой территории. Применение новой методики позволит прогнозировать число лесных пожаров и более точно учитывать пожарную опасность на контролируемой лесопокрытой территории, а также прогнозировать необходимые мероприятия по их ликвидации.

Ю.Установлено, что разработанный в рамках данной работы проблемно-ориентированный подход ландшафтного распараллеливания успешно может применяться для осуществления лесопожарного мониторинга крупных лесопокрытых территорий. Благодаря отсутствию межпроцессорных обменов в процессе выполнения параллельной программы на суперкомпьютере достигается очень высокий уровень ускорения работы параллельной программы, практически пропорциональный числу задействованных процессоров. Программа автоматически масштабируется на необходимое число процессоров. Кроме того, отсутствуют проблемы с динамической перебалансировкой вычислительной нагрузки по узлам суперкомпьютера. Подход ландшафтного распараллеливания может быть обобщен на моделирование процесса распространения лесных пожаров. 11.В рамках подхода ландшафтного распараллеливания на основе детерминированно-вероятностной методики определения вероятности возникновения лесных пожаров разработаны параллельные программные комплексы, прототип аппаратно-программного комплекса для лесопожарного мониторинга на крупных лесопокрытых территориях, который был использован в 2002 году в учебном и научно-исследовательском процессах на кафедре физической и вычислительной механики ТГУ.

В заключение хочу выразить благодарность всем своим родным и близким за терпение и поддержку. Благодарю за постоянное внимание, отзывчивость, помощь и научное руководство доктора физико-математических наук, профессора Кузнецова Гения Владимировича. Выражаю . благодарность сотрудникам кафедры физической и вычислительной механики за посильную помощь, советы и обсуждение результатов научной работы на семинарах. Очень благодарен директору Тимирязевского лесхоза Томской области Тюрину Виктору Анатольевичу и сотрудникам Тимирязевского лесхоза за ценные и практические советы и обсуждение некоторых разделов данной работы. Также благодарю всех соавторов совместных научных работ.

137

1. Гришин A.M. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними. Новосибирск: Наука, 1992.408 с.

2. Мур П.Д. Огонь: разрушительная или созидательная сила? // Impact of Science of Society. 1982. №1. C.3-13.

3. Софронов M.A., Вакуров А.Д. Огонь в лесу. Новосибирск: Наука. 1981. 128 С.

4. Паневин B.C., Данченко A.M. Дифференцированный подход к борьбе с лесными пожарами. // Сопряженные задачи механики, информатики и экологии: Материалы Международной конференции. Томск: Изд-во Том. ун-та. 2002. С.125-127.

5. Валендик Э.Н., Матвеев П.М., Софронов М.А. Крупные лесные пожары. М.:Наука, 1979.198с.

6. Будыко М.И. Климат в прошлом и будущем. Л. :Гидрометеоиздат, 1980. 351 с.

7. Волокитина A.B., Софронов М.А. Классификация растительных горючих материалов//Лесоведение. 1996. N3.C. 38-44. i

8. Волокитина A.B., Климушин Б.Л., Софронов М.А. Технология составления крупномасштабных карт растительных горючих материалов: Практические рекомендации. Красноярск: Институт леса СО РАН, 1995.47 с.

9. Кондратьев К.Я. Новые тенденции в исследованиях глобального климата// Изв. РГО. 1996. Т. 128. Вып. 6. С. 47-54

10. Ю.Лыкосов В.Н. Моделирование и оценка региональных воздействий глобальных изменений климата на природную среду. // Программа и тезисы докладов международной конференции "ENVIROMIS-2002". Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2002, С. 88-89.

11. П.Назимова Д.И., Ноженкова Л.Ф., Погребная H.A. Применение технологии нейросетей для классификации и прогноза зональных условий ландшафтов по признакам климата // География и природные ресурсы,1998.

12. Ноженкова Л.Ф. Интеллектуальная поддержка прогнозирования и ликвидации чрезвычайных ситуаций //Интеллектуальные системы. Красноярск: Изд-во КГТУ, 1997. С.83-99.

13. Ноженкова Л.Ф. Возможности и опыт применения экспертных и геоинформационных систем в АИУС РСЧС // Труды Всерос. конф. «Проблемы защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций». Красноярск: Изд-во КГТУ, 1997. С.32-35.

14. M.Canadian Forest Fire Danger Rating System User's Guide

15. Н.П. Курбатский, T.B. Костырина. Национальная система расчета пожарной опасности США. // Сб. «Обнаружение и анализ лесных пожаров». Красноярск: ИлиД СО АН СССР, 1977. с. 38-90.

16. Deeming I.E., Lancaster I.W., Fosberg M.A., Furman R.W., Schroeder M.HI. The National Fire-Danger Rating System. USDA Forest Service Research Paper RM-84 February, 1972. 165 p

17. Garcia Diez E.L., L. Rivas Soriano, F. de Pablo, Garcia Diez A. Prediction of the Daily Number of Forest Fires // International Journal of Wildland Fire N,1999, P. , .

18. D. Xavier Viegas, G. Bovio, A. Ferreira, A. Nosenzo and B. Sol. Comparative Study of Various Methods of Fire Danger Evaluation in Southern Europe // International Journal of Wildland Fire, 2000, Vol. 9, N 4, P. 235-246i

19. Нестеров В.Г. Горимость леса и методы ее определения. М.;. Л.: Гослесбумиздат, 1949. 76 с.

20. Гришин A.M. Моделирование и прогноз катастроф. Томск: Изд-во Том. ун-та. 2002.122 С.

21. Жуковская В.И. Увлажнение и высыхание гигроскопических лесных горючих материалов. // Вопросы лесной пирологии. ИлиД СО АН СССР, Красноярск, 1970. С. 105 -153.

22. Н.П. Курбатский. Исследование свойств и количества лесных горючих материалов. // Вопросы лесной пирологии. ИлиД СО АН СССР, Красноярск, 1970. С. 5 58.

23. Кварталы 91-145. Инв. № 390, Томск: Гослезхоз СССР. Всесоюзное объединение "Леспроект". Западно-Сибирское лесоустроительное предприятие, 1990.400 С.

24. В.В. Корнеев. Параллельные вычислительные системы. М.: Нолидж, 1998, 320 С.

25. Малышкин В.Э. Основы параллельных вычислений: Учеб. Пособие. Новосибирск: изд-во НГТУ, 1998. 60 С. i

26. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Серия 3. Многолетние данные. Части 1-6. Вып. 20. (Томская, Новосибирская, Кемеровскаяобласти и Алтайский край). Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 1993. 718 С.

27. Толстых М.А. Полулагранжева модель атмосферы с высоким разрешением для численного прогноза погоды. Метеорология и гидрология, 2001, № 4, с. 5-15.

28. Гришин- A.M., Голованов А.Н., Катаева Л.Ю., Лобода Е.Л. Постановка и решение задачи о сушке слоя лесных горючих материалов // Физика горения и взрыва. 2001. Т.37. №1. С.65-76.

29. Гришин A.M., Голованов А.Н., Катаева Л.Ю., Лобода Е.Л. Задача о сушкеtслоя лесных горючих материалов. // ИФЖ, 2001, Т. 74, № 4. С. 58-64 •

30. Лобода Е.Л. Физико-математическое моделирование сушки и зажигания слоя лесных горючих материалов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Томск. ТГУ. 2002.108 С.

31. Гришин A.M., Барановский Н.В. Сравнительный анализ простых моделей сушки слоя ЛГМ, включая данные экспериментов и натурных наблюдений //Инженерно-физический журнал, 2003, Т. 76. № 5, С. 166

32. Гришин A.M. Математическое моделирование и прогноз катас

33. Методическое пособие. Томск: Центр образования и исследований по механике реагирующих сред и экологии Томского госуниверситета, 1999.

34. Фильков А.И. Детерминированно-вероятностная система прогноза лесной пожарной опасности. Дисс. канд. ф.-м. Наук. Томск. 2005.163 С.

35. Барановский Н.В. Аппаратное и программное обеспечение параллельных вычислений. Методическое пособие. Томск: Изд-во Том. ун-та. 2001.29 С.

36. Барановский Н.В. Кластерный пакет LAM/MPI. Томск: Изд-во Том. ун-та,2002.22 С. Ii

37. Барановский Н.В. Технология ландшафтного распараллеливания и ее применение к прогнозу лесной пожарной опасности: Учебно-методическое пособие. Томск: ТГУ, 2002.34 С.

38. Волокитина A.B. Пирологическая оценка типов- леса красноярского приангарья. // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИЛМ, 1987. С.

39. Ноженкова Л.Ф. Технология построения экспертных геоинформационных систем принятия решений по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций. Автореф. дис. . д-ра техн. наук. Красноярск, 2001.41 С.

40. СПб. и др: Питер. 2001. 382 С

41. Терешков В.И., Вильчик С.И., Ноженкова Л.Ф. Красноярская краевая интегрированная информационно-экспертная система по чрезвычайным ситуациям // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, 1995. Вып. 11.С. 77-83.

42. Иванов В.А. Грозоактивность и лесные пожары. // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИЛМ, 1987. С. 208-217.

43. Мелехов И.С. Природа леса и лесные пожары. Архангельск, 1947. 60 С.

44. Андреев Ю.А., Ларченко Г.Ф. Социально-психологические аспекты рекреационных посещений леса и возникновение пожаров. // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИЛМ, 1987. С. 251-263

45. Курбатский Н.П. Проблема лесных пожаров. // Возникновение лесных пожаров. М.: Наука, 1964. С. 5-60.

46. Меллума А.Ж., Рунгуле Р.Х., Эмсис И.В. Отдых на природе как природоохранная проблема. Рига: Зинатне, 1982. 144 С.

47. Телицин Г.П. Изучение связи посещаемости лесов и возникновения пожаров // Лесоведение. 1984, № 1, С. 59-63.

48. Андреев Ю.А. Закономерности распределения лесных пожаров. //.Методы и средства борьбы с лесными пожарами. М.: ВНИИЛМ, 1986, С. 43-52.

49. Колежук В.К., Савченко А.Г. О нарушениях правил пожарной безопасности в лесах // Лесн. хоз-во. 1976, № 7, С. 58-59.

50. Андреев Ю.А. Пути повышения эффективности лесопожарной пропоганды: Тезисы докладов // Современные методы профилактики и тушения лесных пожаров. М.: 1986. С. 78-80.

51. Телицин Г.П. Влияние посещаемости лесов на частоту лесных пожаров //I

52. Повышение продуктивности лесов Дальнего Востока. Хабаровск:1. ДальНИИЛХ, 1983. 380 С.

53. Телицин Г.П. Метод определения пожарной опасности лесной территории // Лесные пожары и борьба с ними. М.: ВНИИЛМ, 1987. С. 13-28.

54. Паневин B.C., Данченко A.M. Горимость лесов Томской области. //

55. Сопряженные задачи механики и экологии: Материалы международной конференции. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2000. С. 170-175.

56. Катаева Л.Ю. Применение методов и понятий механики жидкости и газа для математического моделирования некоторых актуальных задач экологии. Дисс. канд. физ.-мат. наук. Томск: ТГУ, 2000.180 С.

57. Гришин A.M., Голованов А.Н. Задача о сушке слоя лесных горючих материалов. // ИФЖ, 2001, Т. 74, № 4. С. 53-57.

58. Гришин A.M., Катаева Л.Ю., Лобода Е.Л. Математическое моделирование сушки слоя лесных горючих материалов. // Вычислительные технологии, 2001 Том. 6,4.2. С. 140-144. i

59. Франк-Каменецкий Д.А. Диффузия и теплопередача в химической кинетике. М.: Наука, 1987.492 с.

60. Барановский Н.В., Гришин A.M. Детерминированно-вероятностный прогноз лесной пожарной опасности и параллельные вычисления. // Современные проблемы физики и технологии. Сборник статей молодыхученых. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002, С. 180-182.

61. Вилюнов В.Н. Теория зажигания конденсированных веществ. Новосибирск: Наука. 1984,187 С. ¡

62. Merzhanov A.G., Averson А.Е. The present state of the thermal ignition theory // Combust. Flame. 1971. V. 16. P. 89 -124.

63. Аверсон А.Э. Теория зажигания // Тепломассообмен в процессах горения/ Под ред. А.Г. Мержанова. Черноголовка. 1980. С. 16 36.

64. Буркина P.C., Вилюнов В.Н. Асимптотика задач теории горения. Томск: Изд-во Том. ун-та. 1982.

65. Буркина P.C. Зажигание пористого тела потоком излучения // Физика горения и взрыва. 1995. Т. 31, № 6. С. 5 13.

66. Ю:И. Бабенко Приближенный метод решения задач теории зажигания // // Физика горения и взрыва. 2006. Т. 42, № 2. С. 23 28.

67. Р.С. Буркина Очаговое воспламенение реакционноспособного газа в инертной пористой среде. // Физика горения и взрыва. 2005. Т. 41, № 5. С. 41-48.

68. A.M. Гришин, В.П. Зима, В.Т. Кузнецов, А.И. Скорик Зажигание лесных горючих материалов потоком лучистой энергии // Физика горения и взрыва. 2002. Т. 38, № 1. С. 30 35.

69. А.М. Гришин, А.Н. Голованов, В.В. Медведев О зажигании слоя лесныхгорючих материалов световым излучением // Физика горения и взрыва. 1999. Т. 35, №6. С. 22-25.

70. Гришин A.M., Долгов А.А., Зима В.П. и др. Исследование зажигания слоя лесных горючих материалов // Физика горения и взрыва. 1998. Т. 34. № 6, С. 14-22.

71. Гришин A.M., Долгов А.А., Зима В.П. и др. Лабораторные исследования возникновения и распространения низового лесного пожара // Физика горения и взрыва. 1996. Т. 32. № 6, С. 3 11.

72. Г.В. Кузнецов, Г.Я. Мамонтов, Г.В. Таратушкина. Численное моделирование зажигания конденсированного вещества нагретой до высоких температур частицей// ФГВ. 2004. Т. 40, № 1. С. 78 85.

73. Букчин М.А., Гершензон В.Е., Захаров М.Ю. и др. Возможность создания и перспективы использования недорогих станций приема данных со спутников серии NOAA в режиме HRPT. // Исследование Земли из космоса. 1992. № 6. С.85-90.

74. Sukhinin A.I., V.B. Kashkin, E.I. Ponomarev. Monitoring Forest Fire In Eastern Siberia From Space. // Proceeding of SPIE, 1999. V. 3983. P. 206-214.

75. Tolstykh M.A. Global semi-Lagrangian atmospheric model based on compact finite-differences and its implementation on a parallel computer, ЩЕПА Research Report #3080, Theme 4, INRIA, Domaine de Voluceau, Rocquencourt, France, 1997. 25 p. i

76. Важник А.И. Схема вертикальной интерполяции для дискретной четырехмерной системы усвоения данных наблюдений. Метеорология и гидрология, 1996, № 10, с. 15-28. i

77. Толстых М.А. Численное моделирование региональной атмосферной циркуляции с помощью глобальной модели с переменным разрешением. // Программа и тезисы докладов международной конференции "ENVIROMIS-2002". Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2002. С. 57-57. •

78. Есаулов А.О., Старченко А.В. Реализация мезомасштабной модели переноса атмосферных примесей на суперкомпьютерах. // Программа и тезисы докладов международной конференции "ENVIROMIS-2002". Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2002. С. 64-64.

79. David L. Martell A Markov Chain Model of Day to Day Changes in the Canadian Forest Fire Weather Index. // Wildland Fire 9(4), 1999. PP. 265-273.

80. Курбатский Н.П. Сезонные изменения влажности хвои, листьев и веточек у основных древесных пород тайги. // Вопросы лесной пирологии. ИлиД СО АН СССР, Красноярск, 1970. С. 155-185.

81. Нестеров В.Г., Гриценко М.В., Шатулина Т.А. Использование температуры точки росы при расчете показателя горимости леса // Метеорология и гидрология, 1968. ' !

82. Вонский С.М., Жданко В.Н. Методические указания по оценке степени засушливости пожароопасных сезонов и расчету вероятности их наступления. JL: ЛенНИИЛХ, 1967.22 с.

83. Garcia Diez E.L., Labajo Salazar J.L., F. de Pablo. Some meteorological conditions associated with forest fires in Galicia (Spain). // International Journal of Biometeorology N 37,1993, P. 194-199.

84. Deeming J., Burgan R., Cohen J. The National fire-Danger Rating System -1978. Gen. Tech. Rep. INT-39.

85. Гришин A.M. Физика лесных пожаров. Томск: Изд-во ТГУ, 1994,218 с.

86. Sol В. Risque numerique meteorologique d'incendies de foret en Region Mediterraneenrie: dépouillement du test de lete 1988 et propositions d'améliorations.// Note de Travails SMIR/SE, № 1, France, 1989.

87. Bovio G, Quaglino A, Nosenzo A. Individuazione di un indice di previsione per il Pericolo di Incendi Boschivi.// Monti e Boschi, Anno XXXV(4), 1984.

88. Reyfsnyder WE Systems for evaluating and predicting the effect of weather and climate on wildland fires. // World Meteorological Organisation, Special Environmental Report №11, WMO № 496,1978.34 P.

89. ICONA. Experimentation de un nuevo sistema para determinación del peligro de incendios forestales derivado de los combustibles: instrucciones de calculo. // Instituto Nacional para la Conservación de la Naturaleza, Madrid.

90. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения. * »

91. Учебный курс MCSD: Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом "Русская Редакция", 2000.608 С.

92. Leonardo Dagum, Ramesh Menon. OpenMP: An Industry-Standard API for Shared-Memory Programming. // Computational Science & Engineering, Vol. 5, No. 1,1998.

93. Вшивков В.А., Краева M.А., Малышкин В.Э. Параллельные реализации метода частиц// Программирование. 1997. № 2. С. 39-51.

94. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г. Однородные универсальныевычислительные системы высокой производительности. Новосибирск: Наука, 1966. 308 с.

95. Миренков H.H. Параллельное программирование для многомодульных вычислительных систем. -Москва: Радио и связь, 1989. 320 с.

96. Малышкин В.Э. Линеаризация массовых вычислений // Системная информатика / Ред. В.Е. Котова. Новосибирск: Наука. 1991, № 1. С. 229259.

97. Вальковский В.А., Малышкин В.Э. Синтез параллельных программ и 1 систем на вычислительных моделях. Новосибирск: Наука, 1988.128 с.

98. Корнеев В.Д. Система и методы программирования мультикомпьютеров на примере вычислительного комплекса PowerXplorer. Новосибирск, 1998. 56 с. (Препринт / РАН. Сиб. отд-ние. ИВМиМГ; 1123).

99. Корнеев В.Д. Параллельные алгоритмы решения задач линейной алгебры Новосибирск, 1998. 27 с. (Препринт / РАН. Сиб. отд-ние.ИВМиМГ; 1124) ■

100. Гери М., Джонсон Д. Вычислительные машины и трудно решаемые задачи. М.: Мир, 1982.

101. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2001,304 С.

102. Kwok Y., Ahmad /. Parallel Program Scheduling Techniques / Rajkumar Buyya (ed.) "High Performance Cluster Computing". Programming and Applications. V. 1. New Jersey: Prentice Hall PTR, 1999. P. 553-578.

103. Kwok Y., Ahmad I. Dynamic Critical-Path Scheduling: An Effective Technique for Allocating Task Graphs onto Multiprocessors // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 1996. V. 7. №- 5. P. 506-621.

104. Gasavant T.L., Kuhl J.G. A Taxonomy of Scheduling in General-Purpose Distributed Computing Systems // IEEE Transactions on Software Engineering. 1988. V. 14. №.2. P. 141-154.

105. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 2003.479 С.

106. Н.В. Барановский. Влияние антропогенной нагрузки и грозовой активности на вероятность возникновения лесных пожаров // Сибирский экологический журнал, 2004. № 6, с. 835-842 ■

107. В.А. Жданко, М.В. Гриценко, Метод анализа лесопожарных сезонов, Практические рекомендации, JI., 1980.

108. J.S. Fried, G.J. Winter, J.K. Gilless. Assessing the benefits of reducing fire risk in the Wildland-Urban Interface: A contingent valuation approach. // Wildland Fire 9(1), 1999. PP. 9-19.

109. E.A. Щетинский, Тушение лесных пожаров: Пособие для лесных пожарных. Изд. 3-е, перераб. и доп., М., 2002,104 С.

110. E.L. Garcia Diez, J.L. Labajo Salazar, F. d'e Pablo, Int. J. of Biometeorology, 37,1993, pp. 194-199.

111. Барановский Н.В. Прогнозирование количества лесных пожаров и ландшафтное распараллеливание // Программа и тезисы Третьей сибирской школы-семинара по параллельным вычислениям. Томск: ТГУ. 2005. С. 30-32.

112. Барановский Н.В. Прогнозирование количества лесных пожаров и ландшафтное распараллеливание. // Третья Сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям / Под ред. проф. А.В. Старченко. Томск:

113. Изд-во Том. ун-та, 2006. С. 86 94.129.' Барановский Н.В. Вероятность лесной пожарной опасности и прогноз числа лесных пожаров // Известия ВУЗов. Физика. 2006. Том 49. Вып. 3. (Приложение) С. 212 -213.

114. Г.В. Кузнецов, Н.В. Барановский. Математическое моделирование зажигания слоя лесных горючих материалов нагретой до высоких температур частицей. // Пожаровзрывобезопасность. 2006, Т. 15. № 4, С. 42-46.

115. Самарский А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1983. С. 33 - 36.

116. Program & Abstracts of XIII International symposium Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics 2006. Tomsk: Institute of atmospheric optics SB RAS, 2006. p. 109-109.

117. Г.В. Кузнецов, H.B. Барановский. Детерминированно-вероятностный прогноз лесопожарных возгораний. // Пожаровзрывобезопасность. 2006, Т. 15. №5, С. 56-59.

118. Барановский Н.В., Лоскутникова Т.П. Программа прогноза возникновения лесных пожаров. // Сопряженные задачи механики, информатики и экологии: Материалы международной конференции. -Томск: Изд-во Том. ун-та. 2002, С. 29-29.

119. Барановский Н.В., Гришин A.M., Лоскутникова Т.П. Информационно-прогностическая система определения вероятности возникновения лесных пожаров // Вычислительные технологии, 2003, № 2, С. 16-26.

120. Delphi 4. Библия разработчика: пер. с англ. К.;М;СПб.: Диалектика, 1998. 672 с. !

121. Барановский Н.В. Применение технологии параллельных вычислений для решения и анализа задачи о сушке слоя лесных горючих материалов. // Современные проблемы физики и технологии. Сборник статей молодых ученых-Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002, С. 178-180.

122. Г.В. Кузнецов, Н.В. Барановский. Зажигание слоя лесных горючих материалов одиночной нагретой до высоких температур частицей. // Аэрозоли Сибири. XIII Рабочая группа: Тезисы докладов. Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН, 2006, С. 20 20.

123. Барановский Н.В. Прогнозирование количества лесных пожаров // Пожарная безопасность. 2007. № 1. С. 123 -127.

124. Барановский Н.В. Математическое обеспечение прогноза степной пожарной опасности // Экологические системы и приборы, 2007. № 2. С. 41-45.

125. Н.В. Барановский. Прогноз степной пожарной опасности. //

126. Экологические системы и приборы. 2006. № 11, С. 42 46. 152. Барановский Н.В. Детерминированно-вероятностная модель перехода лесного пожара на населенный пункт // Экологические системы и приборы. 2007. № 3. С. 59 - 63.