автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка алгоритмов и программного комплекса для решения задач грозовой пожароопасности лесных массивов Горного Алтая

На правах рукописи

Кречетова Светлана Юрьевна 0030540 13

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГРОЗОВОЙ ПОЖАРООПАСНОСТИ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ ГОРНОГО АЛТАЯ

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Барнаул - 2007

003054013

Работа выполнена на кафедре математического анализа ГОУ ВПО Горно-Алтайский государственный университет

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Воеводин Анатолий Федорович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор Сагалаков Анатолий Михайлович

[

доктор физико-математических наук, профессор Костюков Василий Васильевич

Ведущая организация: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН (г. Красноярск)

Защита диссертации состоится «2» марта 2007 г в 1600 на заседании диссертационного совета Д 212.005.04 в Алтайском государственном университете

по адресу: г Барнаул, пр. Ленина, 61, конференц-зал

1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Алтайского государственного университета по адресу: г. Барнаул, пр Ленина, 6!; с авторефератом диссертации -на сайте АлтГУ: ЬОр//а5и.ги/

Автореферат разослан " 30 " января 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета доктор физико-математических наук, профессор

С.А. Безносюк

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Нарастание энергоемкости скоростного изменения климата Земли и геосферных взаимодействий резко увеличивает количество и разнообразие экологических рисков. Среди этих рисков особое место занимает возгорание лесных массивов от молниевых разрядов все более учащающихся гроз. В последние годы лесные пожары становятся повсеместными, и все чаще для борьбы с массовыми возгораниями лесов требуется межгосударственная кооперация (например, лесные пожары 2006 года потребовали совместных действий таких стран, как Испания, Франция, Италия, Португалия).

На фоне общего подъема грозоактивности на Земле значительно выделяются горные страны, к которым относится и Горный Алтай. Многолетнее изучение грозоактивности Горного Алтая позволило выявить основные закономерности распространения и периодичности грозовых процессов. Но в этих исследованиях не проводились целевые работы по вопросам лесной пожарной опасности грозового генезиса. Поэтому в связи с угрозой крупномасштабных экологических рисков и растущих экономических потерь от лесных пожаров, было проведено систематическое целевое исследование пожароопасное™ на территории Горного Алтая.

По актуальности проблема лесных пожаров стоит на первом месте среди экологических и экономических рисков лесного хозяйства в исследуемом регионе. Ярким примером массовых лесных пожаров от действия гроз в Горном Алтае является событие 2001 года, когда из 177 лесных пожаров 89 (50%) оказались грозовыми. При этом в период с 28 мая по 29 июня 2001 года в отдельные дни обнаруживалось до 10 очагов горения на участках удаленных друг от друга более чем на 200 км. Поэтому изучение регионального характера формирования и развития пожароопасных обстановок является актуальным.

Таким образом, создавшаяся обстановка пожароопасности лесных массивов на территории Горного Алтая требует детального изучения характера лесных пожаров от гроз. Это тем более важно, что нарастание неопределенности в установлении причин пожаров порождает спорные вопросы. Наше изучение региональной информационной обеспеченности проблемы потребовало нового подхода в математических способах выявления факторов грозовой пожароопасности. Новизна этого подхода состоит в привлечении и модификации математических средств в направлении задач сводимых к задачам распознавания образов. Использование методов распознавания образов позволяет вскрыть ряд значимых факторов, влияющих на формирование грозопожароопасных обстановок и решать спорные вопросы о причине возникновения пожаров, актуальные для горных территорий

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является совокупность событий связанных с лесными пожарами. Предметом исследования является конечное множество региональных характеристик конкретного события - лесного пожара. С учетом имеющегося уровня математического решения общих задач лесной пожарной опасности мы рассматриваем эффективные методы и математические процедуры для решения частной задачи - математическое выявление факторов грозовой пожароопасности в расширенном информационном пространстве признаков. С этой точки зрения, настоящая работа посвящена

проблеме и вопросам построения эффективных методов и систем, отвечающих задачам грозовой пожароопасное™.

В работе рассматривается алгоритм-программный комплекс для решения вопросов грозовой пожароопасности на территории Горного Алтая. Программный комплекс разработан на основе геоинформационных технологий и эвристического метода распознавания образов (метод iцелевой итерационной классификации (A.A. Бишаев, 1976; Ю.Р. Васильев и др., 2003)).

Методы исследования. Исследование базируется на использовании алгебраической теории распознающих алгоритмов, принципах формирования и построения баз данных, включая геоинформационный подход. Также в ходе работы были использованы методы прикладной статистики.

Цель и задачи исследования. Целью исследований данной диссертации является разработка расширенного пространства факторов, максимально отвечающих условиям формирования грозопожароопасных ситуаций в регионе, и построение на его основе распознающей системы для решения задач, связанных с практикой лесоохранных служб.

В ходе изучения пожароопасности территории Горного Алтая ставились и решались задачи следующего содержания:

1) анализ литературных источников, освещающих условия возникновения и прохождения лесных пожаров от гроз и возгораний леса антропогенного характера;

2) формирование и разработка базы данных об условиях пожароопасных обстановок на территории Горного Алтая;

3) теоретическое обоснование метода целевой итерационной классификации (в силу его эвристической природы) ¡с точки зрения алгебраического подхода для распознающих алгоритмов; построение эффективной компьютерной технологии, использующей этот метод;

4) сравнительное изучение в расширенном пространстве признаков антропогенных и грозовых пожаров для выявления значимых групп признаков, характеризующих изучаемые классы объектов,

5) выявление пространственно-временных закономерностей формирования грозовой пожароопасности за исследуемый период времени.

Исходные материалы. При разработке базы данных по пожарной опасности лесных массивов Горного Алтая были использованы следующие информационные массивы:

• данные о горимости лесов, предоставленные в рамках договора с Алтайской базой авиационной охраны лесов;

• данные о грозовой активности,(предоставленные Горно-Алтайским Центром по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды;

• данные по солнечно-земной физике, взятые со специализированных сайтов в сети Интернет;

• цифровые карты магнитных аномалий, геологического строения территории Горного Алтая, предоставленные отделом ГИС Центра новых информационных технологий (ЦНИТ) Горно-Алтайского госуниверситета.

При написании диссертации автор опирался на теоретические и методические подходы, изложенные в трудах A.B. Волокитиной, A.M. Гришина, А.Н. Дмитриева,

Ю.И. Журавлева, В.А. Иванова, H.A. Коршунова, H.A. Кочеевой, М.А. Софронова, A.B. Шитова, а также в источниках приведенных в списке литературы.

Научная новизна работы. Проведено аналитическое рассмотрение и описание метода целевой итерационной классификации («ЦИКЛ») с точки зрения алгебраического подхода для распознающих алгоритмов. Предложен прием формирования выборки эталонных объектов, на которой повышается эффективность распознавания. С учетом новых процедур отбора эталонных объектов проведено усовершенствование компьютерной программы метода целевой итерационной классификации.

Впервые разработана комплексная база данных по пожарной опасности лесов Горного Алтая, включающая в себя геоморфологические, гелио- и геолого-геофизические параметры среды.

Для территории Горного Алтая выявлена статистически значимая связь числа лесных пожаров от гроз с солнечной активностью. Обнаружена пространственная приуроченность пожаров от гроз к геологическим разломам и магнитным аномалиям.

На защиту выносятся следующие положения:

1. На основе алгебраической теории распознающих алгоритмов доказана эффективность распознавания метода целевой итерационной классификации на выборках малого объема с максимальным информационным разнообразием объектов. Предложен эффективный прием построения сжатых таблиц, отвечающих требованиям идеальной эталонной выборки.

2. Разработано расширенное пространство признаков, на основе которого с помощью метода целевой итерационной классификации выявлены основные пространственно-временные закономерности в распределении лесных пожаров от гроз.

Практическая значимость. Усовершенствованный алгоритм-программный комплекс целевой итерационной классификации и разработанная комплексная база данных, включающая в себя параметрические и пространственные характеристики, позволяют решать как задачи связанные с экологическими рисками грозовой пожароопасности, так и ряд практических задач, сводимых к распознаванию образов. Целесообразно выделить функциональную значимость аналитического программного комплекса для выявления других опасных воздействий молниевых разрядов - повреждения линий электропередач (ЛЭП).

Выделенные факторы грозовой пожароопасности являются базовыми (входными) параметрами для дальнейших разработок методики и системы прогноза. Выявленные пространственно-временные закономерности распределения пожаров от гроз послужили основой для формулировки дополнительных рекомендаций по прогнозу пожароопасных обстановок на территории Горного Алтая. Результаты данного исследования внедрены в практику работы Алтайской авиалесоохраны.

Апробация работы. Основные результаты исследования опубликованы в 10 работах. Отдельные вопросы и результаты исследований обсуждались на российских и международных конференциях:

• на XL Международной научной студенческой конференции «Студент и технический прогресс» (2002 год, г. Новосибирск);

• на 4-й Всероссийской научной конференции «Физические проблемы экологии (Экологическая физика)» (22-24 июня 2004 год, г. Москва);

• на Международной конференции «Сопряженные задачи механики, информатики и экологии» (5-10 июля 2004 год, г. Горно-Алтайск);

• на 6-й Международной конференции «Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия» (511 сентября 2005 год, г. Иркутск).

Работа поддержана фантами: ;

• Университеты России по теме № УР.09.01.056 «Комплексное изучение геодинамических процессов Горного Алтая на характер грозоактивности и исследование мест повышенной техногенной аварийности» (2002-2003 гг.);

• Министерства образования и науки по программе «Развитие научного потенциала высшей школы» по теме «Исследование грозопожароопасности лесных ландшафтов Горного Алтая »(2005 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состош- из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Материал изложен на 142 страницах и содержит 18 рисунков, 30 таблиц, список литературы из 123 наименований. Общий объем приложений составляет 46 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, определены цели, задачи, объект, предмет и методы исследования. Раскрыты научная новизна, теоретическая и практическая ценность, сформулированы положения, выносимые на защиту.

ГЛАВА 1. В главе «Современное состояние проблемы грозовой пожароопасное™ лесных массивов» освещены вопросы по общей характеристике возникновения и распространения лесных пожаров Ьт гроз. Рассмотрены современные методы прогноза лесной пожарной опасности. Наряду с описанием синоптических и лесотипологических обстановок становления и развития грозовой пожароопасное™ рассмотрен механизм возникновения пожаров от гроз. Приведены характеристики разработанных в настоящее время методов оценки грозовой пожарной опасности на залесенных площадях. Рассматривается актуальность сведения задачи выявления значимых факторов грозовой пожароопасное™ к задачам распознавания образов.

ГЛАВА 2. В главе «Математическое обоснование и программная реализация метода целевой итерационной классификации» введены обозначения и терминология математической (алгебраической) теории распознающих алгоритмов, предложенной академиком Ю.И. Журавлевым. Описано применение алгебраического подхода к методу целевой итерационной классификации («ЦИКЛ»), в рамках которого проведено его математическое обоснование. С учетом дополнительных требований к обучающей выборке проведена модификация программной реализации метода «ЦИКЛ».

Распознающий оператор метода «ЦИКЛ». Пусть имеется обучающее множество допустимых объектов 8,,...Д„ (объекты-эталоны), которые используются в алгоритме распознавания для получения проблемно-

ориентированного описания объектов исследования. Обучающее множество представимо в виде объединения непересекающихся классов (образов) К,, ( - 1,1. Характеристика совокупности объектов исследования, определяемых обучающей выборкой ^....Д^, представляется описанием /(5,)=(х,1,...тг,„)3 г=1,/я, расчлененным на характеристические признаки х ц и целевой признак х,„+], задающий принадлежность объектов обучающей выборки к одному из классов Пусть

с помощью некоторого преобразования д описания объектов ^...Д, переведены в стандартизованное (центрированное и нормированное) пространство и

принадлежат интервалу [-1; 1]. Переведем стандартизованные значения признаков в пространства прямых и обратных X9 = {с1и} оценок следующим образом:

Прямые йч и обратные й „ оценки значений признаков принадлежат интервалу [ф2] и определяют, соответственно, меры различия и сходства объектов. При этом для фиксированного класса и, имеем оценки целевого признака

^ш+1 = = Ь, и (¿,„,1 =(з(х,„+|) = £<)> гДе число Ь, определяет класс Кп 1=1,1 в

пространстве X9, а число Ь, - в пространстве X 9 .

Пусть р = (/?,,.. ,р„) - вектор числовых весов характеристических признаков. Потребуем, чтобы веса признаков р1,...,р„ были нормированы. Для любого допустимого объекта 5 с описанием 1"9 (5) = (с/, ,...,</„) в пространстве X" имеем оценку/(5) = р^^ + р1с11 +... + рпс1п. Можно видеть, что это равенство, переписанное в виде И= р^, + р2с/2 +...+р„с1п=0, представляет уравнение гиперплоскости Я с весовыми коэффициентами О,.....р„,/), проходящей в «-мерном пространстве

X9через объект 5 . При этом гиперплоскости Л, и Л, заданные, соответственно уравнениями Я, = рД + Ргс1г +... + р„с1п -Ь, и Я< =рх<1\+р^гЛ-... +рпй„-Ъ, определяют класс К„ / = 1,1, в пространствах X9 и X9 .

Заметим, что пространства прямых и обратных оценок по подпространству Л, =(р,,...,-р„,0) разбиваются, соответственно, на фактор-пространства ХТI^ и

Х"/!^. Ненулевые весовые коэффициенты гиперплоскости ^ =(р,,..,/?„,0) определяют информативную систему признаков (ИСП).

В пространствах прямых X9 и обратных оценок X9 выделим распознающие операторы алгоритма «ЦИКЛ». Пусть даны обучающая выборка 5, ... Бт и контрольное множество {5',',..., включающее в себя объекты-пробы, которые искомый алгоритм должен правильно классифицировать. Для контрольного объекта

= ^(Алгу) = 1 + = РОЧ,) = 1-Лх„ =2-4

(1) (2)

V •

(3)

>5,' е {5,',...,в пространстве прямых оценок X9 распознающий оператор обозначим как ^ Н!^ 11г*/> г = 1><7> ¿ = 1,/,где

^ \/„ если Л,(/Д5,'))<0 и {Ь, -у',)<е\ " [0, в отстальных случаях. Аналогично определим распознающий оператор дня пространства X9 как

И'НК;11„„«- = й,' = й, где ''

- = Р, если < 0 « {Ъ,-/,) <

[О, в отстальных случаях. Величина е , определяющая область принадлежности объектов к классам, задается

следующим равенством:

, ] т _ \ 2

^ I

(5)

Ч.+|) )

Проиллюстрируем действие распознающих операторов (3) и (4) в пространствах прямых и обратных оценок. Пусть задан класс К1: которому соответствует разделяющая гиперплоскость К,(Р1,-,Р„,Ь1) в пространстве прямых оценок X9 и разделяющая гиперплоскость К,{р1,..,рп,Ь,) в пространстве обратных оценок X9.

Распознающие оценки для объекта 5" не будут равны нулю, в том случае

по классу К, в пространстве X9 если 5' расположен ниже гиперплоскости Е,(Р1„.,РП,Ь,) на расстоянии, не превышающем е (рис. 1). Для тех объектов 5', которые в X9 расположены выше гиперплоскости распознающая

оценка не равна нулю в пространстве X9.

X"

ЩРх- -лА)

■% (й.....

Рис. 1 Схема «взаиморасположения» оценок объекта в пространствах X9 и X9

Совокупность распознающих операторов ^ (1) и (2) задает класс /»,,..., р„, е) алгоритма «ЦИКЛ».

Слабая полнота класса распознающих операторов метода «ЦИКЛ». Подчиним описание объектов контрольной и обучающей выборок, заданных в пространстве X9 (X9), дополнительным условиям, заимствованным из работы (Ю.И. Журавлев, 1978):

1) множество {5,... 5Я} разбито на непересекающиеся подмножества, соответствующие заданным классам К,,..., К,;

2) для заданного преобразования <р потребуем, чтобы для каждой пары (Я I, ЯI) е {5/,..., 5\} и каждого класса К, существовал хотя бы один

объект € К,, и = 1,от, такой, что для описания = ,

= = и вектора р = (р1,---,р„) выполняется

неравенство:

г1 <У, <У1.

Данное условие подразумевает, что объекты контрольного множества не принадлежат одной гиперплоскости. Кроме того, будем считать, что 5,'в (5,,..., 5т}, 1 = Г?.

Теорема. Класс распознающих операторов алгоритма целевой итерационной

классификации Щ(р,р1,...,р„,£), составленный из операторов 919. и 9Г, является слабо полным.

Обучающую выборку {5,... Бт}, для которой выполняются условия теоремы, назовем идеальной.

В ходе доказательства теоремы было показано, что корректность распознающих операторов ^ 9Л и 91* существенно зависит от числа объектов контрольной выборки ц и разности е,к между весом объекта Я] и весом у[ объекта е {5,',.., , «расположенным выше» объекта 5,'. Для величин е,к и я имеем следующую оценку

С учетом неравенства 0 < у\ <2, следующего из преобразований характеристических признаков, верхняя граница значения еЛ при 1 определяется "величиной 0.2, при ц=101 величиной 0.02. При у[ =0.5 оценка уменьшается в четыре раза и для я=11 составляет 0.05, для я=51 е,¿=0.01. При /к =0.1 и ц=11 величина еЛ не должна превышать 0.01.

Приведем разработанный нами прием, позволяющий из исходной таблицы эталонных объектов формировать идеальную обучающую выборку.

Сжатие обучающей выборки. Пусть в результате обучения для объектов обучающей выборки в пространстве X9 построена гиперплоскость

й0(/?,,..., р„,0) и соответствующие разделяющие параллельные гиперплоскости (р,,.-,р„,Ь,),..., Я,(/>,,..., р„,Ь,) классов К1г..,К,. Кроме того, для объектов обучающей выборки получены веса (распознающие оценки) /,у „ ,

9

определяющие в фактор-пространстве Xv/R0 гиперплоскости, которым принадлежат объекты Sl,...,Sm.

Если уи -у„ и фу, u,v = i,m, то соответствующие им объекты Su и Sv принадлежат одной гиперплоскости, т.е. для них не выполняется условие 2) теоремы. В этом случае будем говорить, что объекты Su и S, информационно неразличимыми относительно информационной системы признаков, заданной ненулевыми коэффициентами гиперплоскости

Число объектов е {S,,..., .S1,,} таких, что у,=у, обозначим за h и назовем информационной емкостью веса у. Для каждого класса смежности фактор-пространства X"/R0, определяемого гиперплоскостью Rr(px, .,р„,у), выберем по одному объекту. Число выбранных объектов, равное числу различных значений весов у„ г = \,т , обозначим за т'. Совокупность выбранных объектов объединим в

таблицу которую назовем сжатой таблицей обучения. Величину к = —

т'

назовем коэффициентом сжатия исходной таблицы обучения Г„„+1. Отметим, что чем выше величина коэффициента сжатия исходной таблицы, тем ниже информационное разнообразие объектов таблицы исходных данных. Для объектов таблицы Т'т,„^ повторим процедуру обучения с помощью алгоритма «ЦИКЛ».

Программа «ЦИКЛ». Программная реализация алгоритма «ЦИКЛ» была создана на языке С для машин IBM PC AT, как консольное приложение, работающие в операционной системе MS DOS (Ю.Р. Васильев и др., 2003). С целью более удобного функционирования в ОС Windows 9X/NT/2000 для программы «ЦИКЛ» в настоящее время разработана (в среде Delphi 6.0) программная оболочка, позволяющая в диалоговом режиме, вводить исходные данные, проверять их корректность, выполнять указанный алгоритм обработки данных и распознавания. Усовершенствованная программа отвечает следующим требованиям: -обеспечение непрерывности обработки данных от загрузки исходных данных в

программу до выдачи результата обучения и прогноза; -осуществление в автоматическом 1 режиме построения для исходных таблиц

объект-свойство сжатых таблиц и проведение повторного обучения; -сохранение промежуточных и конечных результатов распознавания и их передача в программы MSWord, MSExcel, ArcView 3.2.

Входными данными являются текстовые файлы с различными разделителями (знак табуляции, пробел, запятая). «На выходе» метода имеем:

1) таблицу информативных признаков;

2) таблицу весов объектов;

3) таблицу результатов внутреннего экзамена на эталонных объектах и прогноза для объектов-проб.

С целью последующего анализа результатов обучения и распознавания в таблицы весов объектов и таблицы результатов внутреннего экзамена добавлен идентификатор «Номер объекта», посредством которого осуществляется связь с таблицей исходных данных (TOC). Это дает возможность в автоматическом режиме проводить построение сжатых таблиц обучения, а также в случае наличия

пространственной привязки исследуемых классов объектов отображать результаты в ГИС.

ГЛАВА 3. В главе «База данных грозовой пожароопасности. Постановка задачи распознавания» в первую очередь приведена региональная специфика динамики пожароопасной обстановки на территории Горного Алтая. Выделены гипотезы о зависимости грозовой пожарной опасности в период с 2001 по 2003 гг. от солнечной активности и геологической специфики региона. Разработана базы исходных данных о пожарной опасности лесов Горного Алтая, на основе которой сформировано комплексное признаковое пространство и выделены классы исследуемых объектов «антропогенные лесные пожары» и «лесные пожары от гроз». Составлена схема численного эксперимента по выявлению информативных систем признаков для выделенных классов.

Региональная специфика пожарной опасности. Для территории Горного Алтая согласно нашим исследованиям выявлено несовпадение районов наибольшей грозовой активности (грозовых очагов) и районов максимальной встречаемости природных лесных пожаров. Кроме того, для территории Горного Алтая прослеживается сложный характер проявления грозовой пожароопасности. возможно, сопряженный с межгеосферной реакцией на усиление солнечной активности (2001 г.) и спецификой сейсмического режима территории (2003 г.). Попытка выявления факторов подтверждающих данное предположение с точки зрения задач распознавания образов является основополагающей задачей данного исследования.

Постановка обшей задачи распознавания. Пусть имеется обучающая выборка из объектов где 5, (¿ = 1,т) - объект «лесной пожар». Обучающая выборка

{£,,. .,Бт} = К^Кг, где К1 = {,!>,,...,£„,} - класс «антропогенные пожары», Кг = - класс «пожары от гроз», КхглКг = 0. Каждый объект задан

описанием /""'(■!>,) = (*,,,—,*,„,*,„♦,) из п характеристических признаков и целевого , определяющего принадлежность объекта к одному из классов АГ, или Кг. Требуется на основе предъявления системе распознавания (алгоритму «ЦИКЛ») объектов обучающей выборки 5,,. построить решающее правило (ИСП), обеспечивающее максимально эффективное отнесение объектов к априорно заданным классам К, или К2.

База данных пожарной опасности лесных массивов Горного Алтая. Факторы формирования грозовой пожароопасности различных участков территории можно разделить на две группы:

• стандартные факторы, которые постоянно регистрируются и не требуют дополнительных исследований; к ним, например, относят стандартные метеопараметры грозовой активности (среднегодовое число дней с грозой, средняя многолетняя продолжительность гроз), классы пожарной опасности и фактические данные горимости лесов на территории исследуемого региона;

• и не стандартные факторы (дополнительные). которые требуют дополнительных исследований и включают в себя гелиогеофизические характеристики, обуславливающие пространственно-временное распределение

грозовых явлений, и параметры, обуславливающие грозопоражаемость территории (например, такие как, наличие геомагнитных аномалий, геологическое строение территории и т.п.)

Кроме содержательного деления исходных данных на стандартные и дополнительные факторы, следует отметить их разделение по формату представления. Так в исходном массиве факторов грозовой пожароопасности можно выделить параметрические и картографические информационные массивы. Использование пространственных данных приводит к необходимости построения базы данных с помощью геоинформационных технологий. Для реализации БД была выбрана широко распространенная универсальная настольная ГИС Arc View 3.2.

Картографический массив в ГИС ArcView представлен цифровыми картами магнитных аномалий (М 1:10000 м), активных разломов (М 1:10000м), крупных интрузивов (М 1:10000 м), рельефа (М 1:10000 м), экспозиции и уклона склонов (М 1:10000 м), а также пространственным размещением гидрометеопостов.

Параметрический массив данных реализован в среде визуального программирования Delphi 6.0 в виде внешнего исполняемого приложения локальной БД «Гроза». Доступ и обработка данных организована посредством Borland DataBase Engine. Приложение «Гроза» объединяет в себе средства добавления и редактирования информации о грозах. Связь между параметрическими и картографическими данными достигается за счет добавления идентификаторов в таблицы БД и таблицы атрибутов тематических слоев.

Схема проведения численного эксперимента. На основе разработанной базы данных грозовой пожароопасности территории Горного Алтая сформированы классы объектов «антропогенные пожары» и «пожары от гроз» (табл.1).

Таблица 1

Состав исследуемых классов объектов__

Год Этапы решения Класс Число объектов Целевой признак Коды целевого признака Значения целевого признака

I Лесные пожары 2001 г. 177 Причина пожара {1,2} 1 - гроза, 2 — местное население

2001 II Антропогенные пожары 2001 г 88 Расстояние до {1;2,3) 1 - меньше 6 км, 2 - от 6 до 16 км, 3-далее 16 км

II Пожары от гроз 2001 г 89 населенного пункта {1.2,3} 1 - меньше 12 км, 2 - от 12 до 47 км, 3 - далее 47 км

I Лесные пожары 2002 г 172 ' Причина пожара {1,2} 1 - гроза, 2 — местное население

2002 II Антропогенные пожары 2002 г 150 Расстояние до {1,2,3} 1 - меньше 4 км, 2- от 4 до 55 км, 3 - далее 55 км

II Пожары от гроз 2002 г 22 населенного пункта {1,2;3> 1 - меньше 39 км, 2-от39 до 102 км, 3 - далее 102 км

I Лесные пожары 2003 г 208 ! Причина пожара {1,2} 1 - гроза, 2 - местное население

2003 II Антропогенные пожары 2003 г 192 Расстояние до {1,2,3} 1 - меньше 5 км, 2 - от 5 до 27 км, 3 - далее 27 км

II Пожары от гроз 2003 г 16 населенного пункта {1,2.3} 1 - меньше 22 км, 2 - от 22 до 63 км, 3 - далее 63 км

Кроме того, сформировано расширенное пространство признаков, описывающее исследуемые классы объектов. В признаковое пространство входит 30 факторов, из них 20 стандартных и 10 дополнительных (табл.2).

Таблица 2

№ Название признака Единицы измерения Шкала измерения признака

Стандартные факторы

I Характеристики пожара

1 | Месяц возникновения - Порядковая

2 Площадь при обнаружении га Шкала отношений)

3 Расстояние до населенного пункта км Шкала отношений

4 Расстояние до дороги км Шкала отношений

5 Причина пожара - Порядковая

11 Характеристики растительности

6 Отсутствие древесного яруса - Бинарная

7 Преобладающая порода сосна - Бинарная

8 Преобладающая порода пихта - Бинарная

9 Преобладающая порода лиственница - Бинарная

10 Преобладающая порода кедр - Бинарная

11 Преобладающая порода береза - Бинарная

12 Земномошный покров - Бинарная

13 Лишайниковый покров - Бинарная

14 Травяной покров - Бинарная

III Метеорологические параметры

15 Класс пожарной опасности (КПО) Порядковая

16 Среднее многолетнее количество дней с грозой день Порядковая

17 Средняя многолетняя продолжительность гроз час Порядковая

IV. Рельеф

18 Уклон склона градус Порядковая

19 Экспозиция склона - Порядковая

20 Высота над уровнем моря м Шкала отношений

Дополнительные факторы

V Геологические параметры

21 Расстояние до активных глубинных разломов км Порядковая

22 Наличие интрузивных пород - Бинарная

23 Интенсивность геомагнитных аномалий нТл Шкала интервалов

VI Гелиогеофизические параметры

24 Поток радиоизлучения Солнца 10 " Вт м'" Гц Шкала отношений

25 Число солнечных пятен - Порядковая

26 Суммарная площадь солнечных пятен мил-ная доля полусферы (мпд) Порядковая

27 Номер земных суток солнечного оборота - Порядковая шкала

VII Геофизические параметры

28 Ар (характеристика возмущённое™ магнитного поля) - Порядковая

29 Оя (интенсивность кольцевого тока) нТ Бинарная

30 Интенсивность космических лучей Шкала отношений

Решение задачи проверки содержательной разделенности классов «антропогенные пожары» и «пожары от гроз» по комплексному пространству характеристических признаков проводится в два этапа с использованием приема построения «сжатых» таблиц обучения отдельно для каждого года пожароопасных сезонов 2001-2003 гг.

Первый этап решения проводится относительно класса (таблицы объект-свойство - TOC) «Лесные пожары», составленного из слитых воедино классов «антропогенные пожары» и «пожары от гроз». Цель данного этапа заключается в количественной проверке предположения о том, что антропогенные и природные пожары «различимы» по комплексу рассматриваемых признаков, т.е. возникают в разных условиях. Основанием классификации объектов в таблице «Лесные пожары» служит признак «причина пожара», который задан в алфавите {1 - гроза; 2 -человеческий фактор} (табл. 1).

На втором этапе решение задачи проводится для классов антропогенных и природных пожаров по отдельности в направлении подтверждения их содержательной разделенности и j уточнения факторов, влияющих на их возникновение. При этом внутри каждого исходно заданного класса объектов в качестве целевого признака взято расстояние до населенного пункта. Для идентификации подклассов значения целевого признака заданы в алфавите {1; 2; 3}, где номера подклассов подразумевают номер интервала значений признака (табл.1). Границами интервалов служат нижний и верхний квартили распределения расстояний до населенного пункта для каждого класса объектов («антропогенные пожары» и «пожары от гроз») отдельно. При этом подкласс 2 группирует значения расстояний до населенного пункта принадлежащие квартальному размаху, подклассы 1 и 3, соответственно, - расстояния, не достигающие нижнего квартиля и превосходящие верхний квартиль.

В целом представленная постановка задачи целесообразна по причине изучения временных вариаций пожарной опасности, т.е. имеется возможность хотя бы на примере трех лет проследить разнообразие причин и обстановок пожароопасности лесных участков. Решение задачи направлено на выявление информоемких групп признаков, оказывающих наибольший вклад в становление и развитие пожароопасной обстановки на территории Горного Алтая. При этом подчеркнем, что результаты решения позволяют проследить факторы ошибочного определения значений целевого признака, что представляется практически важным, особенно в случаях разрешения спорных вопросов о причине возникновения очага горения.

ГЛАВА 4. В главе «Количественная оценка условий формирования пожарной опасности на территории Горного Алтая методом целевой итерационной классификации» представлены подробные результаты решения задачи оценки информативности и влияния комплекса лесорастительных, метеорологических, геоморфологических, а также гелио- и геолого-геофизических факторов на формирование пожароопасной обстановки в исследуемом регионе.

Результаты первого этапа численного эксперимента по классам объектов «Лесные пожары 2001 г.», «Лесные пожары 2002 г.» и «Лесные пожары 2003 г.» выявили удовлетворительное разделение классов «антропогенные пожары» и «пожары от гроз» в заданном пространстве признаков. Использование приема построения сжатых таблиц позволило сформировать выборки эталонных объектов, на которых результаты обучения были улучщены. Так для сжатых таблиц обучения указанных классов характерно повышение коэффициентов точности и устойчивости распознавания, а также уменьшение числа ошибок распознавания для отдельных классов (табл.3).

Таблица 3

Результаты решения I этапа задачи распознавания_

Параметры решающего правила (ИСП) Классы объектов

«Лесные пожары 2001 г.» «Лесные пожары 2002 г.» «Лесные пожары 2003 г.»

исходная TOC сжатая TOC исходная TOC сжатая TOC исходная TOC сжатая TOC

Коэффициент точности 0.7 0.7 05 0.7 04 0.6

Коэффициент устойчивости 04 0.3 02 0.3 02 0.4

Число ошибок распознавания по классам объектов (% от общего числа объектов в классе) 1* 19% 16% 7% 10% 8% 10%

2** 15% 6% 36% 12% 62% 12%

* - класс объектов «антропогенные пожары»; ** - класс объектов «пожары от гроз»

Необходимо отметить, что прием построения сжатых таблиц оказался особенно эффективным для классов «Лесные пожары 2002 г.» и «Лесные пожары 2003 г.». Указанные классы характеризуются сильным (для 2002 года семикратным, для 2003 года двенадцатикратным) превышением числа объектов класса «антропогенные пожары» над числом объектов класса «пожары от гроз».

С целью выявления зон возможных ошибок в определении причин лесного пожара дополнительно была рассмотрена пространственная локализация объектов, попавших в область пересечения классов антропогенных и природных пожаров при обучении распознающей системы. При этом были взяты объекты (лесные пожары) с неверно распознанной причиной возникновения из эталонных выборок сжатых таблиц по классам «Лесные пожары 2001 г.», «Лесные пожары 2002 г.», «Лесные пожары 2003 г.». Анализ пространственного размещения выбранных объектов показал, что для антропогенных и природных пожаров зоной нераспознавания преимущественно являются участки вблизи активных разломов.

На втором этапе численного эксперимента была подтверждена содержательная разделённость классов антропогенных лесных пожаров и лесных пожаров от гроз. В целом результаты численного эксперимента для данных классов подтвердили эффективность приема построения сжатых таблиц на этапе обучения распознающей системы «ЦИКЛ». Для каждого класса объектов, составленного для II этапа задачи распознавания, отмечается увеличение распознающей способности на объектах сжатых TOC (табл. 4).

Выявлено, что для классов антропогенных пожаров основную роль играют стандартные факторы (табл. 5), это хорошо согласуется с общими представлениями о формировании пожароопасных обстановок. По сумме полученных результатов решения для каждого исследуемого года для классов антропогенных пожаров выделены следующие стандартные факторы: высота над уровнем моря, расстояние до дороги, экспозиция склона. Среди дополнительных факторов выделяются число солнечных пятен и наличие интрузивов.

Таблица 4

Результаты решения П зпгапа задачи распознавания

Класс объектов

ТОС

Общее число объектов в ТОС

Параметры решающего правила (ИСГО_

Коэффициент точности

Коэффициент устойчивости

«Лесные пожары от гроз 2001 г.»

исходная

89

сжатая

33

0.5

0.8

03

0.4

«Лесные пожары от гроз 2002 г »

исходная

22

сжатая

16

0.7

0.9

03

0.4

«Лесные пожары от гроз 2003 г »

исходная

16

сжатая

0.9

04

«Антропогенные лесные пожары 2001 г.»

исходная

88

сжатая

23

0.3

0.9

0.2

0.3

«Антропогенные лесные пожары 2002 г.»

исходная

150

сжатая

30

0.7

03

0.4

«Антропогенные лесные пожары 2003 г »

исходная

192

сжатая

30

0.5

0.9

03

0.3

Подтверждено предположение о ведущей роли комплекса гелио- и геолого-геофизических факторов в формировании и развитии грозовой пожароопасное™ на территории Горного Алтая (табл. 5). По сумме полученных результатов решения для каждого исследуемого года следует, что основной вклад в пространственно-временной локализации пожаров от гроз среди геологических факторов принадлежит признакам: интенсивность геомагнитных аномалий и расстояние до разлома. Среди гелиогеофизических факторов были выделены следующие индексы: номер земных суток солнечного оборота, число солнечных пятен, поток радиоизлучения Солнца, индексы и Ар.

Таблица 5

Состав признаков ИСП исследуемых классов объектов_

ИСП исходной ТОС ИСП сжатой ТОС

Классы объектов п стандартные признаки | доп. признаки всего стандартные признаки доп. признаки всего

кол-во сумм вес кол-во сумм вес кол-во сумм вес кол-во сумм вес

и 3 В з 2001 г 10 0,57 6 0,43 16 £ 0,70 4 0,31 12

2 1 § п О О 2002 г 29 12 0,78 4 0,23 16 9 0,64 6 0,36 15

£ < 2003 г 12 0,62 1 8 0,37 20 5 0,55 4 0,44 9

« о & 2001 г 9 0,64 5' 0,35 14 5 0,48 5 0,51 10

ё 2 о. 2002 г 29 4 0,38 6 0,62 10 2 0,45 3 0,55 5

о С 2003 г 4 0,55 3 0,47 7 - - - ■ -

ГЛАВА 5. В главе «Практическая значимость результатов решения задачи факторов грозовой пожароопасное™», исходя из содержания информативных систем признаков для классов «Лесные пожары от гроз 2001 г.», «Лесные пожары от гроз 2002 г.» и «Лесные пожары от гроз 2003 г.», осуществлена интерпретация

16

возможных механизмов формирования и развития грозовой пожарной опасности на территории Горного Алтая.

Пространственное распределение пожаров от гроз, В целом для пространственного распределения природных пожаров характерна приуроченность к отдельным участкам местности. Так отмечается локализация грозовых пожаров на хребтах Иол го, Сумультинский и на их отрогах, также на Улаганском плато и юго-восточной оконечности Теректинского хребта. Характерно, что отмеченные структуры трассируются геоморфологически и в геофизических полях главными разломами. На указанных территориях за рассматриваемый период времени возникло более 70% лесных пожаров от действия молний. При этом очаги горения, возникающие от действия молниевых разрядов, локализуются на высоте от 2000 до 2500 м над уровнем моря и приурочены к склонам южной экспозиции с крутизной от 10 до 20".

С целью проверки возможной приуроченности грозовых пожаров к активным геологическим разломам было построено распределение числа грозовых пожаров в зависимости от заданной шкалы расстояния до разлома. Анализ распределения показал, что 25% пожаров от гроз возникают на расстоянии не далее 5 км, для 50% природных пожаров расстояние до разломов не превышает 12 км, для 75% - 20 км.

Очаги лесных пожаров от гроз приурочены к территории Западно-Саянской зоны интенсивного аномального магнитного поля, которую для территории Горного Алтая составляют две подзоны: Телецкая подзона положительного поля и Башкаус-Чулышманская подзона отрицательного поля. При этом в 2001 году во время максимума солнечной активности на локализацию пожаров от гроз оказывали дополнительное влияние локальные геомагнитные аномалии положительного знака, расположенные на всей территории Горного Алтая Коэффициент ранговой корреляции между числом пожаров от гроз в 2001 году и интенсивностью геомагнитных аномалий (с 95% уровнем достоверности) равен 0.96.

Влияние солнечной активности. Выявлена статистически значимая положительная корреляция числа грозовых пожаров со среднемесячным числом солнечных пятен (11=0.64) за исследуемый период с 2001 по 2003 гг.

Представляет интерес исследование связи возникновения лесных пожаров от гроз с секторной структурой солнечного оборота, полный период которого равен 27 земным суткам Для этого рассматривалось распределение средних величин числа грозовых пожаров за пожароопасные сезоны 2001-2003 годов по 27 земным суткам, характерным для оборота Солнца. Здесь среднее число пожаров от гроз вычислялось с учетом всех дней пожароопасного сезона.

Как показали вычислительные процедуры, солнечные меридианы неравнозначны по отношению к возникновению пожаров от гроз Отчетливо прослеживается статистически значимое (по критерию Стьюдента) увеличение числа грозовых пожаров на 2, 7, 9, 10 и 12 земные сутки. Наблюдается и достоверное уменьшение числа пожаров от гроз в период с 3 по 6 сутки, а также с 14 по 20 сутки и с 23 по 27 сутки. Таким образом, можно считать интервал с 7 по 12 сутки «грозопожароопасным» меридианом на Солнце, способствующим увеличению вероятности возникновения очага горения, по причине действия молниевых разрядов.

Влияние геомагнитной активности. Мерой изменчивости геомагнитного поля служили общепланетарный геомагнитный индекс С9 и Ц^-вариация.

Выявлено, что между количеством лесных пожаров от гроз в дни с низкой (С9 < 4) и высокой (СО > 4) геомагнитной активностью существует различие с уровнем значимости р < 0.1 (тест Манна-Уитни). При этом число грозовых пожаров в дни с низкой геомагнитной активностью превышает число пожаров в дни магнитных бурь (средний ранг для дней первой группы составляет 442, для дней второй группы - 416). Этот результат подтвердился и для распределения грозовых пожаров в зависимости от уровня возмущенности магнитного поля, характеризующегося -вариацией. Относительно дней магнитных бурь (значения Б5Гвариации меньше -20 нТл) для магнитоспокойных дней (значения Б5,-вариации лежат в интервале от -20 нТл до +20, нТл) наблюдается увеличение числа пожаров, возникших по причине действия молний. Оценка достоверности полученных изменений по критерию Стьюдента выявила их статистическую значимость.

Практические рекомендации. В период пожароопасного сезона кроме прогноза погодных условий следует дополнительно просматривать прогноз активности . Солнца. Прогноз солнечной и геомагнитной активности можно отследить через специализированные службы в Интернет (www.sec.noaa.gov/today.htmI, www.spacewheather.com,www.izmiran.rssi.ru). В дни с высокими показателями чисел Вольфа при прочих равных условиях (прохождение грозовых фронтов с малым количеством осадков) возможно возникновение пожаров от гроз в местах положительных магнитных аномалий. В дни магнитных бурь возможно формирование дополнительных условий пожарной опасности лесных участков вблизи геологических разломов. Отметим, что в дни магнитных бурь данная зона обладает повышенной ионизацией, что может повлиять при прочих равных условиях на пожароопасную обстановку.

В заключении диссертации формулируются основные выводы, приводятся важнейшие результаты работы. I

I

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

I. Построена эффективная компьютерная технология выявления неизбыточных групп признаков, характеризующих исследуемые классы объектов. В основу данной технологии положен распознающий алгоритм «ЦИКЛ». Теоретически подтверждена эффективность распознавания алгоритма «ЦИКЛ» на обучающих выборках малого объема, характеризующихся максимальным информационным различием объектов по пространству признаков. Разработан прием построения сжатых таблиц обучения, которые соответствуют идеальным обучающим выборкам.

II. Разработана база данных (БД) грозовой пожароопасности лесных массивов территории Горного Алтая, включающая в себя комплекс параметрических и картографических данных. Параметрический массив факторов грозовой пожароопасности представлен данными о грозовой активности региона и параметрами активности Солнца. Картографический материал включает в себя комплекс данных о горимости лесов,' о геомагнитных аномалиях, о геологическом

_ строении и рельефе территории Горного Алтая.

III На основе БД сформировано комплексное признаковое пространство, включающее в себя стандартные и дополнительные параметры пожарной опасности. Также выделены классы объектов антропогенных лесных пожаров и лесных пожаров от гроз, относительно которых проводилась оценка достоверности разделяющей способности сформированного пространства признаков.

IV В ходе численного эксперимента по оценке разделяющей способности сформированного пространства признаков выявлено, что для классов антропогенных пожаров основную роль играют стандартные факторы, для класса пожаров от гроз - комплекс гелио- и геолого-геофизических факторов. Для классов антропогенных и природных пожаров зоной нераспознавания преимущественно являются участки вблизи активных разломов.

V Выявлены основные факторы формирования грозовой пожароопасности в исследуемом регионе. Существенное влияние на локализацию очагов грозовых пожаров оказывает аномальное геомагнитное поле и пространственное размещение геологических разломов на территории Горного Алтая. Выявлена статистически значимая положительная корреляция числа грозовых пожаров со среднемесячным числом солнечных пятен (R=0.64). При этом пожары от гроз преимущественно возникают в магнитоспокойные дни.

Благодарности. Пользуясь случаем, автор выражает искреннюю благодарность за постоянное внимание и плодотворное руководство работой научному руководителю доктору физико-математических наук Анатолию Федоровичу Воеводину.

За всемерную помощь, постоянный интерес, поддержку исследований и консультации по постановке и решению задач распознавания образов автор благодарен доктору геолого-минералогических наук Алексею Николаевичу Дмитриеву.

За внимание и проявленный интерес и поддержку исследований, а также за ряд консультаций по использованию методов прикладной статистики автор благодарен кандидату технических наук Алексею Юрьевичу Гвоздареву

Автор выражает признательность кандидату геолого-минералогических наук Нине Алексеевне Кочеевой за консультации и обсуждение результатов по связи грозовой пожароопасности с геологическим строением территории Горного Алтая.

Кандидату геолого-минералогических наук Александру Викторовичу Шитову автор выражает свою признательность за ценные консультации и помощь в использовании ГИС ArcView и предоставление цифровых карт

Автор искренне благодарен работникам Алтайской авиалесоохраны Владиславу Владимировичу Скороходову и Сергею Дмитриевичу Капустину за постановку проблемной ситуации, предоставление данных по горимости лесов, а также за критические замечания и обсуждение результатов работы

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Давыдкин, И Б. Информационная система «Гроза» / И.Б. Давыдкин, С.Ю. Кречетова, М Ю. Кречетова, А.В Кудашов // «Студент и технический прогресс». Информационные технологии . материалы XL Международной научн. студен, конф - Новосибирск : НГУ, 2002. - С. 58-59.

/f

2. Кречетова, С.Ю. Геоинформационный анализ влияния геомагнитных аномалий на возникновение пожаров \ от гроз в Республике Алтай // Сопряженные задачи механики, информатики и экологии : материалы Международной конференции. - Томск : Изд-во Том. ун-та, 2004. - С. 132-133.

3. Кречетова С.Ю. О региональной специфике грозопожароопасности лесных массивов Горного Алтая // Геоэкология Алтае-Саянской горной страны : ежегодный Международный сборник научных статей. Выпуск 2. - Горно-Алтайск : РИО ГАГУ,

2005.-С. 65-71.

4. Кречетова С.Ю. База данных грозовой пожароопасное™ лесов Горного Алтая ,7 Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия- материалы 6-й Международной конференции. - Томск : Изд-во Том. ун-та, 2005. - С. 69-70.

5. Кречетова С.Ю. Пожары от гроз в лесах Горного Алтая / С.Ю. Кречетова, H.A. Кочеева // Геоэкология Алтае-Саянской горной страны: ежегодный Международный сборник научных статей. Выпуск 3. - Горно-Алтайск : РИО ГАГУ,

2006.-С. 106-114.

6. Кречетова С.Ю. Влияние солнечной активности на возникновение пожаров от гроз на территории Горного Алтая // Вестник ТГУ. Бюллетень оперативной научной информации «Актуальные проблемы геоэкологии Алтая». - 2006. -№72. - С. 62-70.

7. Кречетова С.Ю. К вопросу о влиянии землетрясений на грозы Горного Алтая / С.Ю. Кречетова, H.A. Кочеева // Вестник ТГУ. Бюллетень оперативной научной информации «Актуальные проблемы геоэкологии Алтая». — 2006. - № 72. -С. 95-102.

8. Гвоздарев А.Ю. К вопросу о физическом механизме поражения деревьев молниевым разрядом / А.Ю. Гвоздарев, A.A. Грузинцев, А.Л. Козлов, С.Ю. Кречетова // Вестник ТГУ. Бюллетень оперативной научной информации «Актуальные проблемы геоэкологии Алтая». - 2006. -№ 72. - С. 103-117.

9. Дмитриев А.Н. Грозовая активность Горного Алтая / А.Н. Дмитриев, A.B. Шитов, H.A. Кочеева, С.Ю. Кречетова: монография. - Горно-Алтайск: РИО ГАГУ, 2006.-190 с.

10.Кречетова С. Ю. Алгебраический подход в описании метода целевой итерационной классификации // Вестник НГУ. Серия: Математика, информатика, механика. - 2007. - Т. 7. - Вып. 1. - С. 46-66.

Подписано в печать 29 01 2007 Формат 60*84/16 Бумага офсетная Уел печ л - 1,2 Заказ № 20 Тираж 100 экз

РИО Горно-Алтайского госуниверситета, 649000, г Горно-Алтайск, ул Ленкина, д 1

Отпечатано полиграфическим отделом Горно-Алтайского госуниверситета, 649000, г Горно-Алтайск, ул Ленкина, д 1

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ГРОЗОВОЙ ПОЖАРООПАСНОСТИ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ.

1 1. Общие сш д[ ния о лесных пожарах от гроз 1 о

12 Л1 см \я пожм'ная опасность и м! "годы гь прогноза

13 УСЛОВИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ Л1 СНЫЧ ПОЖАРОВ ОТ ГРОЗ 15 13 1 Климатические и чесотипоюгическиеусловия 15 13 2 Механизм возникновения пожаров от гроз 1Н 133 Избирательная поража&мость молниевых разрядов

1 4 М1 юдыоц1нки1 розовой пожароопасности лесных участков 24 1 5 акгуальносII. ирим1 Ш ния м1 юдов распознавания образов в реш! пии задач I розовой

Iюжар0011асносIИ

1 6 постановка задач иссл1довапия

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ЦЕЛЕВОЙ ИТЕРАЦИОННОЙ КЛАССИФИКАЦИИ.

2 1 основпы! понятия ал! iы'аич! скои т1 ории распознающих ал1 ори шов 34 22 алп ьраичрский подход в описании мнода цнн вои ии рационной классификации

2 21 Распознающий (классифицирующий) оператор 41 222 Сшбая поуюта класса распознающих операторов

2 3 сжати1 оьучающсй выпорки

2 4 пр01рамма «ЦИКЛ»

ГЛАВА 3. БАЗА ДАННЫХ ГРОЗОВОЙ ПОЖАРООПАСНОСТИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ.

3 1 оыцая хараки ристика пожарной обстановки на территории горного алтая 2001-2003 1т 62 3 2 База данных пожарной опаснос1ИЛ[сныхм\ссивов Горного Алтая

32 1 Стандартные факторы

3 2 2 Допочниттьные факторы 69 32 3 Программная реализация БД

3 3 Постановка задачи распознавания

ГЛАВА 4. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА УСЛОВИИ ФОРМИРОВАНИЯ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ ГОРНОГО АЛТАЯ МЕТОДОМ ЦЕЛЕВОЙ ИТЕРАЦИОННОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

4 1 Р1зультаты р! шрния 1эгапа задачи распознавания.

411 Оценка качества обучения

412 Информационные системы признаковрассматривае.мых классов

413 Пересечение классов объектов 95 4 2 Р1 зультаты р1шения11 эгапа задачи распознавания

421 Оценка качества обучения

422 Информативные системы признаков

4 3 суммирующи! замечания

ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ВЫЯВЛЕНИЯ ФАКТОРОВ ГРОЗОВОЙ ПОЖАРООПАСНОСТИ.

5.1. пространств! нноь расш'едш пиь пожаров от i роз

511 Лока.тзация природных пожаров вбшзи разломов

512 Приуроченность природных пожаров к магнит/мм аномалиям

5 2 впняниес01нечн0и активности на возникновение пожаров от гроз

521 Вшяние солнечной активности

522 Втяние геомагнитной активности 121 5 3 оьсуждшш результатов

Актуальность. Нарастание энергоемкости скоростного изменения климата Земли [24] и геосферных взаимодействий резко увеличивает количество и разнообразие экологических рисков. Среди этих рисков особое место занимает возгорание лесных массивов от молниевых разрядов [27] все более учащающихся гроз. В последние годы лесные пожары становятся повсеместными [14, 27, 82, 112, 121], и все чаще для борьбы с массовыми возгораниями лесов требуется межгосударственная кооперация (например, лесные пожары 2006 года потребовали совместных действий таких стран, как Испания, Франция, Италия, Португалия).

Па фоне общего подъема грозоактивности на Земле значительно выделяются горные страны, к которым относится и Горный Алтай. Многолетнее изучение грозоактивности Горного Алтая [38, 72] позволило выявить основные закономерности распространения и периодичности грозовых процессов. Но в этих исследованиях не проводились целевые работы по вопросам лесной пожарной опасности грозового генезиса. Поэтому в связи с угрозой крупномасштабных экологических рисков и растущих экономических потерь от лесных пожаров в данном регионе, было проведено систематическое целевое исследование пожароопасности на территории Горного Алтая.

По актуальности проблема лесных пожаров стоит на первом месте среди экологических и экономических рисков лесного хозяйства в исследуемом регионе. Ярким примером массовых лесных пожаров от действия гроз в Горном Алтае является событие 2001 года, когда из 177 лесных пожаров 89 (50%) оказались грозовыми [70]. При этом, в период с 28 мая по 29 июня 2001 года, в отдельные дни обнаруживалось до 10 очагов горения на участках, удаленных друг от друга более чем на 200 км. Поэтому изучение регионального характера формирования и развития пожароопасных обстановок является актуальным.

Таким образом, создавшаяся обстановка пожароопасное™ лесных массивов на территории Горного Алтая требует незамедлительного и детального изучения причин и характера лесных пожаров. Это тем более важно, что нарастание неопределенности в установлении причин пожаров порождает межведомственные конфликты и спорные вопросы. Наше изучение состояния вопросов выявления причин возгораний лесных массивов, а также рассмотрение региональной информационной обеспеченности проблемы потребовало нового подхода в математических способах решения задач. Новизна этого подхода состоит в привлечении и модификации математических средств в направлении задач сводимых к задачам распознавания образов. Использование методов распознавания образов при исследовании пожарной опасности позволяет вскрыть ряд факторов, влияющих на формирование грозопожароопасных обстановок и решать спорные вопросы о причине возникновения пожаров, актуальные для горных территорий.

Объект и предмет исследования. Феноменологическим объектом исследования является совокупность событий связанных с лесными пожарами во время прохождения гроз по исследуемой территории. Предметом исследования является конечное множество региональных характеристик конкретного события (лесного пожара). С учетом имеющегося уровня математического решения общих задач лесной пожарной опасности мы рассматриваем эффективные методы и математические процедуры для решения частной задачи - математическое выявление факторов грозовой пожароопасности в расширенном информационном пространстве признаков. С этой точки зрения, настоящая работа посвящена проблеме и вопросам построения эффективных методов и систем, отвечающих задачам грозовой пожароопасности. В работе рассматривается алгоритм-программный комплекс для решения вопросов грозовой пожароопасности на территории Горного Алтая. Программный комплекс разработан на основе геоинформационных технологий и эвристического метода распознавания образов (метод целевой итерационной классификации [10, 15]).

Методы исследования. Исследование базируется на использовании методов классической теории распознавания образов, алгебраической теории распознающих алгоритмов, принципах формирования и построения баз данных, включая геоинформационный подход. Также в ходе работы были использованы методы прикладной статистики.

Цель и задачи работы. Целью исследований является разработка расширенного комплексного признакового пространства факторов, максимально отвечающих условиям формирования грозопожароопасных ситуаций в регионе, и построение на его основе распознающей системы для решения задач, связанных с практикой лесоохранных служб.

В ходе изучения пожароопасности в исследуемом регионе ставились и решались задачи следующего содержания:

1) анализ литературных источников, освещающих условия возникновения и прохождения лесных пожаров от гроз и возгораний леса антропогенного характера;

2) формирование и разработка базы данных в полном объеме учтенной и обработанной информации об условиях пожароопасных обстановок на территории Горного Алтая;

3) теоретическое обоснование метода целевой итерационной классификации (в силу его эвристической природы) с точки зрения алгебраического подхода для распознающих алгоритмов; построение эффективной компьютерной технологии, использующей этот метод;

4) сравнительное изучение в расширенном пространстве признаков антропогенных и грозовых пожаров для выявления значимых групп признаков, характеризующих изучаемые классы объектов; установление факторов сходства и различия между классами «антропогенные лесные пожары» и «лесные пожары от гроз»;

5) выявление пространственно-временных закономерностей формирования грозовой пожароопасности и формулировка на их основе рекомендаций для лесоохранных служб.

Разработка схемы исследований и их проведение на примере одной конкретной территории (территории Горного Алтая) позволяет выявить качественные и количественные закономерности развития пожароопасных обстановок и оценить применимость данных закономерностей для других регионов. Изучение пространственно-временных факторов возникновения и распространения лесных пожаров в рамках обозначенного комплексного подхода для территории Горного Алтая проводятся впервые.

Исходные материалы. При разработке базы данных по пожарной опасности лесных массивов Горного Алтая были использованы следующие информационные массивы:

- данные о горимости лесов, предоставленные в рамках договора с Алтайской базой авиационной охраны лесов;

- данные о грозовой активности, предоставленные Горно-Алтайским центром по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды;

- данные по солнечно-земной физике, взятые со специализированных сайтов в сети Интернет;

- цифровые карты магнитных аномалий, геологического строения территории Горного Алтая, предоставленные отделом ГИС Центра новых информационных технологий (ЦНИТ) Горно-Алтайского госуниверситета.

При написании диссертации автор опирался на теоретические и методические подходы, изложенные в трудах А.Н. Дмитриева, Ю.И. Журавлева, В.А. Иванова, H.A. Коршунова, H.A. Кочеевой, A.M. Гришина, A.B. Волокитиной, М.А. Софронова, A.B. Шитова, а также в источниках приведенных в списке литературы.

Научная новизна работы. Впервые разработана комплексная база данных по пожарной опасности лесов Горного Алтая, включающая в себя лесорастительные характеристики, геоморфологические, гелио- и геолого-геофизические параметры среды.

Проведено аналитическое рассмотрение и описание метода целевой итерационной классификации [10, 15] с точки зрения алгебраической теории распознающих операторов, предложенной Ю.И. Журавлевым [47

49], что позволило выявить условия достижения максимума функционала качества распознавания. Четкая формулировка данных требований послужила основой разработки дополнительных процедур обучения, позволяющих формировать выборку эталонных объектов, на которой может быть достигнута максимальная эффективность распознавания. С учетом новых процедур выбора эталонных объектов проведено усовершенствование компьютерной программы метода целевой итерационной классификации.

С помощью разработанного аналитического программного комплекса для территории Горного Алтая впервые выявлены факторы пространственно-временного распределения пожаров от гроз. Показано, что формирование грозопожароопасных ситуаций в исследуемом регионе подчинено солнечной активности, геологическому строению территории и геофизическим вариациям полей.

Защищаемые положения.

1. На основе алгебраической теории распознающих алгоритмов сформулированы условия корректности решений метода целевой итерационной классификации. Доказана эффективность распознавания метода на выборках малого объема, характеризующихся максимальным информационным разнообразием. На основе сформулированных требований к обучающей выборке предложен эффективный прием построения сжатых таблиц, отвечающих требованиям идеальной эталонной выборки.

2. Разработано комплексное пространство признаков, на основе которого с помощью метода целевой итерационной классификации выявлены основные пространственно-временные закономерности в распределении лесных пожаров от гроз на территории Горного Алтая. Практическая значимость. Усовершенствованный программный комплекс целевой итерационной классификации может быть использован при решении практических задач, сводимых к распознаванию образов. Целесообразно выделить функциональную значимость аналитического программного комплекса и разработанной комплексной базы данных для выявления других опасных воздействий молниевых разрядов на территории Горного Алтая - повреждений линий электропередач (ЛЭП). Выявленные пространственно-временные закономерности распределения пожаров от гроз послужили основой для формулировки дополнительных рекомендаций по прогнозу пожароопасных обстановок на территории Горного Алтая. Результаты данного исследования внедрены в практику работы Алтайской авиалесоохраны.

Апробация работы. Основные результаты исследования опубликованы в 10 работах. Отдельные вопросы и результаты исследований обсуждались на российских и международных конференциях:

- на ХЬ Международной научной студенческой конференции «Студент и технический прогресс» (2002 год, г. Новосибирск)

- 4-й Всероссийской научной конференции «Физические проблемы экологии (Экологическая физика)» (22-24 июня 2004 год, г. Москва);

- на Международной конференции «Сопряженные задачи механики, информатики и экологии» (5-10 июля 2004 год, г. Горно-Алтайск);

- на 6-й Международной конференции «Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия» (5-11 сентября 2005 год, г. Иркутск).

Работа поддержана грантами: Университеты России по теме № УР.09.01.056 «Комплексное изучение влияния геодинамических процессов Горного Алтая на характер грозоактивности и исследование мест повышенной техногенной аварийности» (2002-2003 гг.); Министерства образования и науки по профамме «Развитие научного потенциала высшей школы» по теме «Исследование грозопожароопасности лесных ландшафтов Горного Алтая » (2005 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Материал изложен на 142 страницах и содержит 18 рисунков, 30 таблиц, список литературы из 123 наименований. Общий объем приложений составляет 46 страниц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

I. Разработана база данных (БД) грозовой пожароопасности лесных массивов территории Горного Алтая, включающая в себя комплекс параметрических и картографических данных. Параметрический массив факторов грозовой пожароопасности представлен данными о грозовой активности региона и параметрами активности Солнца. Картографический материал включает в себя комплекс данных о горимости лесов, о геомагнитных аномалиях, о геологическом строении и рельефе территории Горного Алтая.

II. На основе БД сформировано комплексное признаковое пространство, включающее в себя стандартные и дополнительные параметры пожарной опасности. Также выделены классы объектов антропогенных лесных пожаров и лесных пожаров от гроз, относительно которых проводилась оценка достоверности разделяющей способности сформированного пространства признаков.

III. Построена эффективная компьютерная технология выявления неизбыточных групп признаков, характеризующих исследуемые классы объектов (антропогенные и грозовые пожары). В основу данной технологии положен распознающий алгоритм «ЦИКЛ». Теоретически подтверждена эффективность распознавания алгоритма «ЦИКЛ» на обучающих выборках малого объема, характеризующихся максимальным информационным различием объектов по пространству признаков. Разработан прием построения сжатых таблиц обучения, которые соответствуют идеальным обучающим выборкам.

IV. В ходе численного эксперимента по оценке достоверности сформированного комплексного признакового пространства выявлено, что для классов антропогенных пожаров основную роль играют стандартные факторы, для класса пожаров от гроз - комплекс гелио- и геолого-геофизических факторов. Для классов антропогенных и природных пожаров зоной нераспознавания преимущественно являются участки вблизи активных разломов.

V. Выявлены основные факторы формирования грозовой пожароопасности в исследуемом регионе. Существенное влияние на локализацию очагов грозовых пожаров оказывает аномальное геомагнитное поле и пространственное размещение геологических разломов на территории Горного Алтая. Выявлена статистически значимая положительная корреляция числа грозовых пожаров со среднемесячным числом солнечных пятен (11=0.64). При этом пожары от гроз преимущественно возникают в магнитоспокойные дни.

На основе разработанного нами признакового пространства возможно восстановление причин лесных пожаров в случае спорных ситуаций. Прогноз причин пожара проводится по эталонной выборке сжатой таблицы слитых воедино классов антропогенных и природных пожаров и уточняется по эталонных выборкам сжатых таблиц каждого класса в отдельности. Дальнейшее дополнение разработанной базы данных [69] информацией о лесных пожарах, также данными о грозовых разрядах и по возможности более подробной картой магнитных аномалий и ландшафтной картой позволит решить задачу прогноза грозовой пожароопасности на территории исследуемого региона.

Благодарности. Пользуясь случаем, автор выражает искреннюю благодарность за постоянное внимание и плодотворное руководство работой научному руководителю доктору физико-математических наук Анатолию Федоровичу Воеводину. За всемерную помощь, постоянный интерес, поддержку исследований и консультации по постановке и решению задач распознавания образов автор благодарен доктору геолого-мииералогических наук Алексею Николаевичу Дмитриеву. За ряд консультаций по использованию методов прикладной статистики автор благодарен кандидату технических наук Алексею Юрьевичу Гвоздареву. Автор выражает признательность кандидату геолого-минералогических наук Нине Алексеевне Кочеевой за консультации и обсуждение результатов по связи грозовой пожароопасности с геологическим строением территории Горного Алтая. Кандидату геолого-минералогических работ Александру Викторовичу Шитову автор выражает благодарность за ценные консультации по структуре работы, за помощь в использовании ГИС АгсУ1еи/ и предоставление цифровых карт.

Автор также выражает признательность работникам Алтайской авиалесоохраны Владиславу Владимировичу Скороходову и Сергею Дмитриевичу Капустину за постановку проблемной ситуации, предоставление данных по горимости лесов, а также за критические замечания и обсуждение результатов работы.

1. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика. Т. 1. Теория вероятностей и прикладная статистика. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -656 с.

2. Алехина Н.М. Грозы юго-востока Западной Сибири и северо-востока Казахстана. Автореферат . кандидата географ.наук. Новосибирск, 1982. -15 с.

3. Алтайское (Чуйское) землетрясение: прогнозы, характеристики, последствия. Материалы научно-практической конференции. Горно-Алтайск : РИО ГАГУ, 2004. - 182 с.

4. Базелян Э.М., Райзер Ю.П. Физика молнии и молниезащиты. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2001.-320 с.

5. Бакланова И.Е., Панамарев Е.И. Усовершенствование методики оценки пожарной опасности лесов по условиям погоды с использованием информации NOAA\ TOVS // Ботанические исследование Сибири, 2002, Вып. 10.-С. 6-8.

6. Баласанян С.Ю. Динамическая геоэлектрика. Новосибирск : Наука, 1990 -232 с.

7. Бенькова Н.П., Шевнин А.Д. Геомагнитные поля и их вариации // Электромагнитные поля в биосфере. Т.1. Электромагнитные поля ватмосфере Земли и их биологическое значение. М.: Наука, 1984. - С. 4054.

8. Бишаев A.A. Метод «Целевая итерационная классификация» // Логико-математическая обработка геологической информации. Новосибирск, 1976.-С. 70-92.

9. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных для профессионалов. СПб.: «Питер», 2003. - 688 с.

10. Валендик Э.Н. Борьба с крупными лесными пожарами. Новосибирск: Наука. Сиб. Отд-е, 1990. - 191 с.

11. Валендик Э.Н., Воробьев О.Ю. Вероятностное множественное моделирование распространения лесных пожаров. Новосибирск: Наука. Сиб. Отд-е, 1978 - 159 с.

12. Валендик Э.Н., Иванова Г.А. Пожарные режимы в лесах Сибири и Дальнего Востока // Лесоведение, 2001, № 4. С. 69-76.

13. Владимирский Б.М., Темурьянц H.A. Влияние солнечной активности на биосферу ноосферу. - М.: МНЭПУ, 2000. - 374 с.

14. Владимирский Б.М., Темурьянц H.A., Мартынюк B.C. Космическая погода и наша жизнь Фрязино : «Век 2», 2004. - 224 с.

15. Волокитина A.B., Софронов М.А. Классификация и картографирование растительных горючих материалов. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2002 -314с.

16. Воробьев A.A. Участие электрических и электромагнитных полей в эволюции геологического вещества недр и передачи информации. Томск : ВИНИТИ, 1977.-203 с.

17. Воробьев А.О. Случайно-множественный метод определения меставозникновения пожара // Математическое и физическое моделирование лесных пожаров и их экологических последствий: Материалы международной конференции. Томск : Изд-во Том.ун-та, 1997. - С. 45.

18. Гвоздарев А.Ю., Грузинцев A.A., Козлов А.Л., Кречетова С.Ю. К вопросу о физическом механизме поражения деревьев молниевым разрядом // Вестник ТГУ. Бюллетень оперативной научной информации «Актуальные проблемы геоэкологии Алтая», 2006, №72. С. 103-117.

19. Главач А. Молния и человек. Алма-Ата: Казахстан, 1989. - 169 с.

20. Глобальные изменения среды и климата // Избранные труды. Отдельный выпуск. М., 1996. - 434 с.

21. Голерик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М. : Высш.шк., 1984.-208 с.

22. Грибанов JI.H. Грозовые явления и лесные пожары // Ботанический журнал, 1955, Том 40, № 3. С. 429-432.

23. Григорьев Ал.А., Кондратьев К.Я. Природные и антропогенные лесные пожары: компонент экодинамики и стихийные бедствия // Изв. РГО, 2005, Т. 137, Вып. 1.-С. 21-35.

24. Гришин A.M. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними. Новосибирск : Наука, 1992. - 497 с.

25. Гришин A.M. Моделирование и прогноз экологических катастроф // Экологические системы и приборы, 2001, №2. С. 28-34.

26. Гришин A.M. Общая математическая модель лесных пожаров и ее приложение для охраны и защиты лесов // Сопряженные задачи механики и экологии. Избранные доклады международной конференции. Томск : Изд-во Том. ун-та, 2000 - С. 88-137.

27. Гришин A.M. Физика лесных пожаров. Томск : Изд-во Том. ун-та, 1994 -218 с.

28. Гришин A.M., Фильков А.И. Прогноз возникновения и распространения лесных пожаров. Кемерово : Изд-во Практика, 2005. - 202 с.

29. Давыдкин И.Б., Кречетова С.Ю., Кречетова М.Ю., Кудашов A.B. Информационная система «Гроза» // Материалы XL Международной научн.студен.конф. «Студент и технический прогресс». Информационные технологии. НГУ, Новосибирск, 2002 г. С.58-59.

30. Дмитриев А.Н. Землетрясения и межгеосферные взаимодействия // Алтайское (Чуйское) землетрясение: прогнозы, характеристики, последствия. Материалы научно-практической конференции. Горно-Алтайск : РИО ГАГУ, 2004. - С. 82-95

31. Дмитриев А.Н. Природные самосветящиеся образования. Новосибирск : Изд-во Ин-та математики, 1998. 243 с.

32. Дмитриев А.Н. Террокосмические сияния Горного Алтая. Препринт. -Новосибирск : ИГиГ СО АН СССР, 1987. 43 с.

33. Дмитриев А.Н., Дятлов В.Л., Гвоздарев АЛО. Необычные явления в природе и неоднородный физический вакуум. Серия «Проблемы неоднородного физического вакуума». Новосибирск, Горно-Алтайск, Бийск : БГПУ им. В.М. Шукшина, 2005. - 550 с.

34. Дмитриев А.Н., Шитов A.B., Кочеева H.A., Кречетова С.Ю. Грозовая активность Горного Алтая. Горно-Алтайск: РИО ГАГУ, 2006 - 190 с.

35. Дмитриев А.Н., Похолков Ю.П., Протасевич Е.Т., Скавинский В.П. Плазмообразование в энергоактивных зонах. Новосибирск : ОИГГМ СО РАН, 1992-212 с.

36. Докукин A.A. О построении в алгебраическом замыкании одного алгоритма распознавания // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2001, № 12. С. 1907-1911.

37. Доррер Г.А., Егармин П.А. Детальная оценка пожарной опасности в лесах // Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение иэкологические последствия. Материалы международной конференции -Томск : Изд-во Том. ун-та, 2005ю С.55-56.

38. Дубов Э.Е. Индексы солнечной и геомагнитной активности. Материалы мирового центра данных. М. : Межведомственный геофизический комитет при президиуме АН СССР, 1982. - 36 с.

39. Дятлов B.JL Поляризационная модель неоднородного физического вакуума. Новосибирск : Изд-во Ин-та математики СО РАН, 1998. - 184 с.

40. Ермоленко A.A. Об итогах работы по тушению лесных пожаров в 2002 г. и задачах на 2003 г. // Лесохозяйственная информация, 2003, №2, С. 20-22.

41. Журавлев Ю.И. Камилов М.М., Туляганов Ш.Е. Алгоритмы вычисления оценок и их применение. Изд-во «Фан» УзССР, 1974. - 120 с.

42. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множеством некорректных (эвристических) алгоритмов. I. // Кибернетика, 1977, №4, С. 14-21.

43. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множеством некорректных (эвристических) алгоритмов. II. // Кибернетика, 1977, №6, С. 21-27.

44. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. Вып.ЗЗ. -М.: Наука, 1978.-С. 1-66.

45. Журавлев Ю.И., Зенкин A.A., Зенкин А.Е., Исаев И.В., Кольцов П.П. и др. Задачи распознавания и классификации со стандартной обучающей информацией // Журнал вычислительной математики и математической физики, 1980, №5, Том 20, С. 1294-1307.

46. Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и анализ изображений // Искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы. М. : Радио и связь, 1990. - С. 149-190.

47. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск : Изд-во Ин-та математики, 1999. 270 с.

48. Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. Новосибирск : Наука, 1985. - 108 с.

49. Захаров А.И., Столярчук JI.B. Пожары от гроз в лесах Тюменской области // Лесное хозяйство, 1977. №3, С. 74-76.

50. Иванов В.А. Влияние геомагнитных аномалий на грозопоражаемость лесных ландшафтов // Лесные пожары и борьба сними. Сборник научных трудов Красноярск : ВНИИПОМлесхоз, 1991. - С. 112-120.

51. Иванов В.А. Грозы и лесные пожары // Лесные пожары и их последствия. Красноярск: ИЛ и ДСОАН СССР, 1985, С.38-46.

52. Иванов В.А. Лесные пожары от гроз на Енисейской равнине. Автороеферат . канд.с.-х.наук, Красноярск, 1996, 23 с.

53. Иванов В.А., Матвеев П.М., Коршунов H.A. Оценка возможности возникновения лесных пожаров от гроз // Охрана лесов от пожаров в современных условиях. Материалы международной научно-практической конференции. Хабаровск : Изд-во КПБ, 2002, С. 58-61.

54. Кабанов М.В. Региональный мониторинг атмосферы. Ч. 1. Научно-методические основы. Монография / под общ. редакцией В. Е. Зуева. Томск : Изд-во «Спектр» Института оптики атмосферы СО РАН, 1997, 211 с.

55. Касьянова H.A. Экологические риски и геодинамика. М.: Научный мир, 2003.-332 с.

56. Качурин Л.Г. и др. Эволюция фронтальных грозовых очагов // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1979, т. 15, №2, С. 187-193.

57. Кондратьев К.Я. Глобальный климат. СПб.: Наука, 1992 - 359 с.

58. Конев Э.В. Физические основы горения растительных материалов. -Новосибирск: Наука, 1977. 239 с.

59. Коршунов H.A. Лесные пожары от молний на территории Красноярского Приангарья. Автореферат . кан.с.-х.н., Красноярск, 2002, 26 с.

60. Кречетов A.A. Грозовая деятельность на территории Прибайкалья. Автороеферат .кандидата географ.наук., Иркутск, 1973, 13с.

61. Кречетова С.Ю. База данных грозовой пожароопасное™ лесов Горного Алтая // Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия: Материалы 6-й Международной конференции. Томск : Изд-во Том. ун-та, 2005, С. 69-70.

62. Кречетова С.Ю. О региональной специфике грозопожароопасности лесных массивов Горного Алтая // Геоэкология Алтае-Саянской горной страны / Ежегодный Международный сборник научных статей. Выпуск 2. -Горно-Алтайск : РИО ГАГУ, 2005, С. 65-71.

63. Кречетова С.Ю., Кочеева H.A. Пожары от гроз в лесах Горного Алтая // Геоэкология Алтае-Саянской горной страны / Ежегодный Международный сборник научных статей. Выпуск 3. Горно-Алтайск : РИО ГАГУ, 2006, С. 106-114.

64. Кречетова С.Ю., Кочеева H.A. К вопросу о влиянии землетрясений нагрозы Горного Алтая // Вестник ТГУ. Бюллетень оперативной научной информации «Актуальные проблемы геоэкологии Алтая». №72, 2006 г., С. 95-102.

65. Кречетова С. Ю. Влияние солнечной активности на возникновение пожаров от гроз на территории Горного Алтая // Вестник ТГУ. Бюллетень оперативной научной информации «Актуальные проблемы геоэкологии Алтая». №72, 2006 г., С. 62-70.

66. Кречетова С. Ю. Алгебраический подход в описании метода целевой итерационной классификации // Вестник НГУ. Серия: Математика, информатика, механика, 2007, Т. 7. Вып. 1, С. 46-66.

67. Кузнецов В. В., Семаков В. Н., Доровский В. Н., Котляр П. Е. Физика Земли: Новый взгляд на некоторые проблемы. Новосибирск: Наука, 1989.- 128 с.

68. Кулешов A.A., Мышецкая Е.Е. Математическое моделирование лесных пожаров по двумерным многофазным моделям // Сопряженные задачи механики, информатики и экологии: Материалы Международной конференции. Томск : Изд-во Том.ун-та, 2004, С. 143-144

69. Курбатский Н.П. Классификация лесных пожаров// Вопросы лесоведения. Красноярск : ИЛ и ДСОАН СССР, 1970, С. 384-407

70. Курбатский Н.П. О механизме возникновения лесных пожаров от молний //Лесоведение, 1976, №3, С. 95-98.

71. Курбатский Н.П. О некоторых основах лесной пирологии // Лесные пожары и борьба с ними. Сб.научн. трудов. Красноярск : ВНИИПом лесхоз, 1991.-С. 180-191

72. Лбов Г.С., Старцева Н.Г. Логические решающие функции и вопросы статистической устойчивости решений. Новосибирск : Изд-во Института математики, 1999.-212 с.

73. Листов A.A. Лесные пожары от гроз в лесах Севера // Лесное хозяйство, 1967, №5, С. 38-40.

74. Малевский-Малевич С.П., Молькентин Е.К., Надежина Е.Д.,

75. Шкляревич О.Б. К оценке изменений пожароопасной обстановки в лесах России при ожидаемом потеплении климата в XXI веке // Метеорология и гидрология, 2005, № 3, С. 34-36.

76. Марксон Р. Атмосферное электричество и проблемы связи между солнечной активностью и погодой // Солнечно-земные связи, погода и климат. М. : Мир, 1982. - С.242-264.

77. Матвеев A.M. Состояние и перспективы развития методов и средств обнаружения лесных пожаров в Красноярском крае. Конспект лекций. -Пушкино : Сиб. филиал ВИПКЛХ., 1991. 60 с.

78. Метод согласованных оценок: Метод, рекомендации, /составители: Дмитриев А.Н., Макаров C.B., Смертин Е.А. и др. Новосибирск : Издание ИГиГ СО АН СССР, 1982. - 133 с.

79. Михалев Ю.И., Федоров E.H. Формирование лесопирологической системы на основе ГИС-технологий // Лесное хозяйство, 2004, №1, С.39-41.

80. Муллояров В.А., Каримов P.P., Козлов В.И., Мурзаева H.H. Связь грозовой деятельности с солнечной активностью по наблюдениям фонового ОНЧ-излучения // Метеорология и гидрология, №8, 1998, С. 4856.

81. Нориндер X. Исследование грозовых разрядов. М.-Л. : Госэнергоиздат, 1956.-31 с.

82. Панамарев Е.И. Картирование пожарной опасности лесов по условиям погоды на основе спутниковых цифровых изображений // Ботанические исследование Сибири. 2002, Вып. 10,С.217-220.

83. Парамонов Е.Г., Ишутин Я.Н. Крупные лесные пожары в Алтайском крае. -Барнаул : Полиграфическое предприятие «Дельта», 1999 193 с.

84. Платонова С.Г. Землетрясение 27 сентября 2003 г. в Горном Алтае // «Алтайское (Чуйское) землетрясение: прогнозы, характеристики, последствия». Материалы научно-практической конференции. Горно-Алтайск : РИО ГАГУ, 2004, С.95-99.

85. Полищук Ю.М., Переметина Т.О. Геоинформационный подход к анализу многомерных данных о пространственно-распределенных объектах // Геоиформатика, 2003, №1, С. 18-21.

86. Полищук Ю.М., Чернушкин P.A. Пространственный анализ многомерных данных с использованием ГИС и автоматической классификации // Экологические приборы и системы, 2001, №10, С. 37-40.

87. Программные комплексы для целевой обработки информации. Сб. научн. тр. / отв.редактор Дмитриев А.Н. Новосибирск : Издание ИГиГ СО АН СССР, 1977.- 163 с.

88. Санников С.Н. Пироэкология сосновых лесов северной Евразии // Лесные пожары: возникновение, распространение и экологические последствия. -Томск : Изд-во Том. Ун-та, 1995, С. 107-109.

89. Соколовский О.Н., Сапожников В.М. О связи избирательной грозопоражаемости территории с аномальными полями Земли // Непериодические быстропротекающие явления в окружающей среде. Часть 1.-Томск: СибНИЦ АЯ (ТПИ), 1991.-С.197-199.

90. Сорокин В.М., Ященко А.К. Возмущение квазистационарного электричесткого поля в атмосфере над сейсмоактивными районами // Химическая физика, т. 19, №6, 2000, С. 71-80.

91. Софронов М.А. Лесные пожары в горах Южной Сибири. М.: Наука, 1967 -149 с.

92. Софронов М.А., Вакуров А.Д. Огонь в лесу. Новосибирск : Наука, 1981 -128 с.

93. Стекольников И.С. Физика молнии и грозозащита. М. -Л. : Изд-во АН СССР, 1943.-230 с.

94. Степень P.A., Сухинин А.И., Хребтов Б.А. Значение летучих выделений хвойных при обнаружении и во время лесных пожаров // Лесные пожары и их последствия Красноярск : ИлиД СО АН СССР, 1985, С.22-30.

95. Ю2.Столярчук Л.В., Камышанова В.А. Грозы, ливни и опасность лесных пожаров // Тр. ГГО, 1984, вып. 484, С. 45-48.

96. ЮЗ.Столярчук JI.B., Камышанова В.А. Повторяемость лесных пожаров и их связь с формами атмосферной циркуляции // Тр. ГГО, 1984, вып. 474, С. 126-129.

97. Столярчук Л.В., Камышанова В.А. Условия возникновения массовых лесных пожаров от гроз // Тр. ГГО, 1984, вып. 474, С. 120-126.

98. Сурков B.C., Жеро О.Г., Уманцев Д.Ф. и др. Геологическое строение

99. Алтае-Саянской складчатой области на основе комплекснойинтерпретации геологических и геофизических материалов. Отчет по теме

100. Новосибирск : СНИИГГИМС, 1970. - 327 с.

101. Юб.Сухинин А.И. Региональный космический мониторинг лесных пожаров вi

102. Восточной Сибири // Лесоведение, 2001, №5, С. 24-31.

103. Тарасов Л.В. Физика в природе. М. : Просвещение, 1988. -351 С.

104. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / перевод с англ. И.Б. Гуревича под ред. Ю.И. Журавлева. М. : «Мир», 1978. - 306 с.

105. Ю9.Фейнман Р., Лейтон Р., Сэндс М. Фейнмановские лекции по физике.

106. Наука, 1996.-252 с. ПЗ.Чалмерс Дж. А. Атмосферное электричество. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. -421 с.

107. Шахраманьян М.А. Новые информационные технологии в задачах обеспечения национальной безопасности России (природно-техногенные аспекты). Монография. М. : ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2003. - 398 с.

108. Щетинский Е.А. Авиационная охрана лесов. Учебное пособие для летчиков наблюдателей. М. : ВНИИЛМ, 2001. - 488 с.

109. Пб.Щетинский Е.А. Тушение лесных пожаров: пособие для лесных пожарных. М.: ВНИИЛМ, 2002. - 104 с.

110. М.С. Lorenzo-Diaz, J. Mendez-Naya, J.C. Estevez-Nunez Комбинированная логистическая модель для предсказания лесных пожаров // Сопряженные задачи механики и экологии. Материалы международной конференции. -Томск : Изд-во Том. ун-та, 1996, С. 92-94.

111. Newitt L.R., Mandea М., Мс Kee L. A. and Orgeval J.J. Recent acceleration of the North Magnetic Pole lined to magnetic jerk EOS. Transactions AGU, 2002. V.83. P.385-389.

112. Pierce E.T. Atmospheric electricity and earthquake preduction //Geophys. Res.Lett. 1976. Vol.3. N3. P. 185-188

113. Smeyer, Franklin R., Model for the prediction of lightningconsed forest fires // Milwankee. Symp. Autamat Contr. Milwaukee. Wiac. 1974. New York, 1974. P.203-208.

114. Stocks B.J. Global warming and forest fires in Canada // The forestry Chronicle. 1993.69. 290

115. Uman M. The Lightning Discharge. N.Y.: Acad. Press., 1987, 377 p.

116. Winckler J. R., Zions W.A., Nelson Т.Е., Nemzek R.J. New high-resolution ground-based Sprites// Geophys. Ros.D. 1996. - 101, № 3. - H/6997-7004.