Модели прогнозирования распространения ландшафтных низовых пожаров в степных зонахЛандшафтные низовые пожары в степных зонах представляют собой одну из наиболее динамичных и разрушительных форм природных возгораний, характеризующихся распространением пламени по травянистому покрову открытых ландшафтов без значительного вовлечения древесной растительности (Рис.1) [1,2].Рис.1. Ландшафтный низовой пожарВ отличие от лесных низовых пожаров, степные возгорания развиваются с существенно большей скоростью (до 20–30 км/ч при сильном ветре) [3,4], что обусловлено высокой горючестью сухой травы, открытым рельефом и минимальным влиянием напочвенной подстилки. Такие пожары особенно актуальны для степных и лесостепных зон Российской Федерации, включая Сибирь, Забайкалье и Поволжье, где они часто возникают вследствие антропогенной нагрузки (несанкционированные палы травы) и быстро охватывают значительные площади [5,6].Актуальность проблемы усиливается глобальными климатическими изменениями, приводящими к удлинению пожароопасного сезона, росту температуры и снижению влажности топлива. Согласно данным мониторинга (ИСДМ-Рослесхоз, Global Forest Watch) [7,8], в последние годы наблюдается устойчивый рост пирологической активности в степных регионах, что вызывает значительный экологический и экономический ущерб, включая деградацию почв, потерю биоразнообразия и угрозу населенным пунктам.Ключевым инструментом для оперативного управления силами и средствами тушения, оценки рисков и планирования профилактических мероприятий является математическое моделирование распространения пожаров [9,10]. Современные модели позволяют количественно прогнозировать скорость распространения, направление фронта и интенсивность горения с учетом метеорологических условий (Рис.2), характеристик топлива и топографии.Рис.2. Графики и диаграммы CSIRO Grassland Fire Spread Model, иллюстрирующие зависимость скорости распространения пожара от ветра и степени сухости травыДля степных пожаров наиболее релевантны специализированные модели, такие как CSIRO Grassland Fire Spread Model, адаптации Rothermel и симуляционные системы (FARSITE, FlamMap) [3,12,13]. Перспективным направлением является интеграция данных дистанционного зондирования: глобальных цифровых моделей рельефа SRTM для учета топографических факторов (Рис.3) [14] и беспилотных авиационных систем (БАС/БПЛА) для высокоточного определения вегетационных индексов (NDVI, биомасса, влажность) (Рис.4) [15].Рис.3. Примеры цифровых моделей рельефа SRTM в контексте моделирования топографии пожаров [14]Рис.4. NDVI-карты с БПЛА для оценки пожарной опасности в травяных экосистемах [15]Настоящий аналитический обзор посвящен систематизации современных моделей прогнозирования распространения ландшафтных низовых пожаров в степных зонах, анализу их методологических основ и перспектив интеграции с данными SRTM и БАС для повышения точности в условиях России [9,16].Современные математические модели прогнозирования распространения ландшафтных низовых пожаров в степных зонах можно разделить на три основных класса: полуэмпирические, симуляционные и модели на основе машинного обучения [17]. Каждый класс имеет свои методологические основы, адаптированные к специфике травяных экосистем — высокой горючести топлива, сильной зависимости от ветра и относительно однородной топографии открытых ландшафтов.1. Полуэмпирические модели – основаны на физических принципах сохранения энергии и эмпирических зависимостях, полученных из полевых и лабораторных экспериментов [12,3,18].- CSIRO Grassland Fire Spread Model (Cheney et al., 1998) — наиболее специализированная модель для травяных пожаров. Она учитывает три основных типа пастбищ, скорость ветра на высоте 10 м, влажность мертвого топлива и степень просушки травы. Скорость распространения (ROS) описывается линейной функцией при слабом ветре (<5 км/ч) и степенной — при сильном [3].Преимущества данной модели заключается в высокой точности для открытых травяных ландшафтов, простота реализации. Ограничения: региональная калибровка (изначально для Австралии), необходимость точных данных о степени просушки покрова.- Адаптации модели Rothermel (1972) (Рис.5) для травяных типов топлива (GR1–GR9 в системе BehavePlus). Хотя модель Rothermel изначально предназначена для различных видов дикорастущих топлив, включая лесные и кустарниковые, она эффективно адаптируется к травяным экосистемам путем корректировки параметров нагрузки топлива, глубины слоя, отношения поверхности к объему, а также учета динамического переноса нагрузки между живым и мертвым топливом в зависимости от влажности [12,18,19].Достоинства: универсальность, возможность интеграции с другими системами прогнозирования. Недостатки: несколько сниженная точность при экстремальных ветровых нагрузках по сравнению со специализированной CSIRO-моделью.Рис.5. Эллиптическая форма распространения grassland-моделей Rothermel2. Симуляционные модели – это модели которые реализуют пространственно-временную симуляцию распространения фронта пожара на основе полуэмпирических уравнений с применением волнового принципа Гюйгенса [13].- FARSITE (Fire Area Simulator, Finney, 1998) и FlamMap: двумерные симуляторы, обеспечивающие моделирование на ландшафтном масштабе с учетом топографии, метеорологических условий, переноса искр (spotting) и вариаций топлива. Для степных пожаров применяются grassland-модули, интегрирующие уравнения CSIRO или адаптированного Rothermel.Рис.6. Пример симуляций распространения травяных пожаров в системах FARSITE и FlamMapДостоинства: возможность визуализации пространственной динамики, учет гетерогенности ландшафта. Недостатки: значительные вычислительные затраты, высокая чувствительность к качеству входных карт (цифровые модели рельефа, карты топлива). 3. Модели на основе машинного обучения (2020–2025 гг.) – это направление активно развивается и включает алгоритмы регрессии (Random Forest, Support Vector Regression), сверточные нейронные сети (CNN) и гибридные ансамбли для предсказания ROS и карт пожарной опасности на основе больших массивов данных (метеопараметры, спутниковые снимки, исторические события пожаров) [17,20-22]. На Рис.7 представлены примеры карт прогнозирования пожарной опасности и распространения с использованием методов машинного обучения. Достоинства: превосходная точность в неоднородных условиях, возможность оперативного прогнозирования в реальном времени. Недостатки: требование больших объемов, обучающих данных, ограниченная интерпретируемость результатов («черный ящик»).Рис.7. Примеры карт прогнозирования пожарной опасности и распространения с использованием методов машинного обученияТочность прогнозирования распространения ландшафтных низовых пожаров в степных зонах в значительной степени определяется качеством и разрешением входных данных о топографии, характеристиках топлива и метеорологических условиях. Традиционные источники (наземные измерения, метеостанции) часто недостаточны для оперативного мониторинга обширных открытых территорий. В этой связи особую роль играют данные дистанционного зондирования Земли, включая глобальные цифровые модели рельефа SRTM и материалы, получаемые с беспилотных авиационных систем (БАС/БПЛА).Цифровая модель рельефа SRTM (Shuttle Radar Topography Mission, NASA, 2000 с последующими обновлениями) представляет собой глобальный растр высот с разрешением около 30 м (SRTM 1 Arc-Second Global). Она служит основным источником данных о топографических факторах — уклоне склона (Рис.8), экспозиции склонов и абсолютной высоте, которые существенно влияют на скорость и направление распространения огня [14].Рис.8. Примеры цифровых моделей рельефа SRTM и производных карт уклона для регионов с степными ландшафтамиВ полуэмпирических моделях (Rothermel, CSIRO) уклон вводится как корректирующий множитель к базовой скорости распространения: на восходящих склонах ROS возрастает экспоненциально, на нисходящих — снижается. Экспозиция склонов влияет косвенно через микроклиматические эффекты (более сухое топливо на южных склонах). В симуляционных моделях FARSITE и FlamMap SRTM DEM является обязательным входным слоем для расчета локальных векторов распространения по принципу Гюйгенса. Достоинства SRTM: глобальное покрытие, бесплатная доступность, достаточная точность для ландшафтного масштаба. Недостатки: фиксированное разрешение (недостаточно для микрорельефа), возможные артефакты в плоских степных районах.Данные беспилотных авиационных систем (БАС/БПЛА) обеспечивают локальный мониторинг с высоким пространственным разрешением (Рис.9) (до сантиметров) и оперативностью. Оснащение мультиспектральными и гиперспектральными камерами позволяет рассчитывать вегетационные индексы, критически важные для оценки характеристик травяного топлива [15].Рис.9. NDVI-карты травяных экосистем, полученные с БПЛАКлючевой индекс — нормализованный разностный вегетационный индекс (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), коррелирующий со степенью просушки травы (curing degree), биомассой и влажностью топлива. Дополнительно используются индексы NDRE (Normalized Difference Red Edge) и вариации для разделения живой и мертвой биомассы. Тепловизионные камеры БПЛА позволяют обнаруживать скрытые очаги и оценивать температуру фронта.В России БАС/БПЛА активно применяются подразделениями МЧС и Авиалесоохраны для разведки и мониторинга в степных регионах (Забайкалье, Бурятия, Хакасия) [23]. Интеграция данных в модели осуществляется через обновление карт топлива в FlamMap или как входные данные в алгоритмы машинного обучения. Для оперативного моделирования ЧС в реальном времени, включая степные пожары, перспективно использование программно-аппаратных платформ, таких как интерактивный штабной стол, интегрирующий карты, геоинформационные системы и данные БАС для поддержки работы оперативного штаба ликвидации ЧС [26]. Эти платформы позволяют автоматизировать сбор данных SRTM/NDVI и прогнозирование в условиях МЧС России, повышая скорость принятия решений.Достоинства: высокое разрешение, оперативность, возможность работы в реальном времени. Недостатки: ограниченная площадь покрытия за один вылет, зависимость от погодных условий, регуляторные ограничения.Комбинированное использование SRTM (глобальный рельеф) и БАС (локальные характеристики топлива) существенно повышает точность прогнозирования в степных зонах, где топография относительно простая, а вариабельность топлива — определяющий фактор.Сравнительный анализ представленных моделей (Таблица) позволяет выявить их сильные и слабые стороны с учетом специфики прогнозирования распространения ландшафтных низовых пожаров в степных зонах [1-4, 7-10, 13-14, 25]. Основные критерии сравнения включают методологические основы, точность воспроизведения динамики травяных пожаров, требования к входным данным, вычислительную сложность и возможности интеграции с современными источниками информации (SRTM, БАС).Таблица. Сравнительный анализ моделей прогнозирования распространения степных (травяных) пожаровКритерийМодель CSIRO Grassland Fire Spread Model (Cheney et al., 1998)Адаптации модели Rothermel (1972) для травяных типов топлива (GR1–GR9)FARSITE / FlamMap (Finney, 1998)Модели на основе машинного обучения (2020–2025 гг.)Методологические основыЭмпирическая, зависимость от степени просушки травы и ветраПолуэмпирическая, баланс энергииСимуляционная, принцип Гюйгенса на базе Rothermel/CSIROСтатистическое и глубокое обучение на больших данныхПреимуществаВысокая точность при ветровых нагрузках, простота параметризацииУниверсальность, широкая валидация, интеграция с другими системамиПространственная визуализация, учёт переноса искр и гетерогенностиВысокая точность в сложных условиях, оперативность в реальном времениОграниченияНеобходимость региональной калибровки, ограниченный учёт переноса искрСниженная точность при экстремальном ветре, упрощённое описание просушкиВысокие требования к входным картам, чувствительность к разрешению ЦМРТребование больших обучающих наборов, ограниченная интерпретируемостьТочность для степных пожаровВысокая (основная для травяных экосистем)Средняя–высокаяВысокая с модулями для травяных экосистемВысокая (при наличии данных)Вычислительная сложностьНизкаяНизкая–средняяВысокаяСредняя–высокаяИнтеграция с SRTM/БАСХорошая (БАС для оценки просушки по NDVI)Хорошая (SRTM для уклона, БАС для характеристик топлива)Отличная (SRTM как базовая ЦМР, БАС для обновления карт топлива)Отличная (SRTM и БАС как входные признаки)Из таблицы видно, что для степных пожаров наиболее специализированной остается CSIRO Grassland Fire Spread Model, однако симуляционные системы FARSITE/FlamMap обеспечивают наибольшую гибкость при интеграции современных данных. Модели машинного обучения демонстрируют наибольший потенциал при условии наличия качественных региональных датасетов.ВыводыАнализ современных моделей прогнозирования распространения ландшафтных низовых пожаров в степных зонах свидетельствует об эволюции от специализированных полуэмпирических подходов к универсальным симуляционным системам и перспективным методам машинного обучения. Специфика степных пожаров — высокая скорость распространения, доминирующая роль ветра и степени просушки травы — определяет приоритет специализированных или адаптированных моделей перед универсальными лесными.Ключевым фактором повышения точности является интеграция данных дистанционного зондирования: глобальных цифровых моделей рельефа SRTM для учета топографических эффектов и материалов БАС/БПЛА для оперативной оценки вегетационных характеристик топлива. Комбинированное использование этих источников позволяет минимизировать неопределенности, связанные с вариабельностью травяного покрова в открытых ландшафтах.Для условий Российской Федерации, где степные пожары представляют значительную угрозу в регионах Сибири, Забайкалья и Поволжья [5, 6, 7, 8], рекомендуется гибридный подход: применение FARSITE/FlamMap с grassland-модулями в качестве базовой симуляционной платформы, дополненной данными SRTM и БАС, с перспективой внедрения элементов машинного обучения для оперативного уточнения прогнозов в реальном времени [13, 14, 15, 17]. Такой подход позволит повысить эффективность системы мониторинга (ИСДМ-Рослесхоз) и управления силами пожаротушения МЧС России, способствуя снижению экологического и экономического ущерба от ландшафтных пожаров в степных экосистемах [7]. В контексте оперативного моделирования ЧС рекомендуется использовать информационно-техническую поддержку штаба, включая аппаратно-программные решения для анализа данных в реальном времени [32].