文摘

本文分析点火和燃烧风险由于野火在安大略省的一个地区,加拿大使用方法,适用于整个北方森林地区。广义相加模型来获得点火风险概率和概率地图只使用历史点火,火焚烧面积数据。建造火形状根据火势蔓延的精确的物理模型,使用燃料地图和实际的天气情况是可能的普罗米修斯火灾增长的仿真模型。因此,我们应用普罗米修斯的Burn-P3实现构造一个更精确的概率地图。燃料研究地图区域验证和修正。Burn-P3模拟运行下设置(天气)相关建议在软件文档和被发现是相当健壮的燃料中的错误地图,但是模拟火灾规模大大超过其在历史记录中。通过调整输入参数来反映抑制效果,我们获得了模型使火更合适的大小。由此产生的风险概率地图表明火焚烧的研究区域是远低于预测的Burn-P3在其推荐设置。

1。介绍

火是一种自然发生的现象在森林景观。在加拿大北方森林地区,它扮演着一个重要的生态作用。然而,它也带来了威胁人类的安全,可以对木材资源造成巨大的损害和其他经济资产。

最近大火摧毁了不列颠哥伦比亚省的部分地区,加州和其他几个地点在北美,欧洲,澳大利亚。方面的经济损失抑制成本和财产损失惊人,更不用说人生的悲剧性的损失。许多这样的火灾发生在wildland-urban interface-predominantly自然领域越来越受到人类居住的侵犯。随着人口的增加在这些领域,似乎会有潜在的风险增加的经济和人类的损失。

荒地和城市分界面上被定义为一个“任何地方工业或农业设施,休闲发展,或住宅与自然、易燃植物”(1]。安大略省有几个地区荒地和城市分界面上。可分为这些领域包括森林地区的湖泊,雷声湾地区,该地区周围的急流圣玛丽和北海湾。这些的一个最重要的是该地区的马斯科卡是一种受欢迎的休闲区。这个地区,位于安大略省南部(图1),通常被称为“小屋”。它跨越了6475平方公里,包含超过100000个季节性属性或别墅。这些属性都是坐落在森林地区,占多数的地区。这个浓度的值是特别感兴趣的加拿大保险业由于声称从火灾造成的损害的风险。

与不列颠哥伦比亚省和加州地形中起着重要作用的野火的蔓延速度,安大略省相对平坦,但地理位置由北方针叶林为主,一些在加拿大最大的火灾燃烧(2]。北方森林的大部分容易受到高强度的针叶树皇冠野火。马斯科卡地区南部的北方森林的边缘,因此有可能从火灾原始更北的地方大量的财产损失。

我们关注的马斯科卡地区提供一个说明的工具已经被开发的社区森林管理可以应用于评估火灾风险。这里描述的方法可以很容易地适应荒地和城市分界面上的位置。其他马斯科卡地区提出了一些技术挑战,不存在相同的荒地和城市分界面上设置其他的学位。

虽然尚未实质性损失马斯科卡地区的野火,重要的是要评估风险,因为被观察到其他地方(例如,不列颠哥伦比亚省和加州),因为这可能最终导致可能的气候变化影响火活动增加整个加拿大。

火灾通常从发动机,通过人或闪电,如果没有立即发现,他们可以适当的天气条件下迅速蔓延。大约一半的加拿大的森林火灾是由闪电点燃的。这样的火灾占大约80%的面积烧伤(3]。

野火的蔓延在特定区域取决于许多因素,但最重要的是,它是受当地天气的影响,植被,和地理2]。这三个因素,地理特征保持不变,而植被逐渐随着时间的变化。此外,人类土地利用模式的变化,如工业林业、或城市扩张会导致植被的变化。天气是影响火灾风险的最具活力的因素。天气的不可预测性使得模拟森林火灾蔓延一项艰巨的任务。尽管如此,野火的风险在一个地区可以使用本文中描述的方法估计。

在加拿大,火的季节会持续每年从四月到十月初。在此期间,火点火和火焰蔓延的概率取决于潜在的变化,主要受季节性气候模式的影响。平均每年250万公顷被8500个人的野火。

北方针叶林区域内大部分地区是非常准确和最新的燃料信息因为省消防管理机构严格保持这些记录。森林资源库存信息在我们的研究区域,因此燃料地图为基础,不像经常更新由安大略的自然资源在这个地区因为有更高比例的私人土地与省市政消防协议和相对较少的面积森林管理计划。因此,对我们来说是必要的验证燃料地图通过实地调查。应用方法在其他情况下是简单,不需要这种实地考察。

本文的其余部分将进行如下。下一节提供了一个描述研究的地区,该地区的火灾数据。部分3包含一个点火的风险评估结果使用历史火灾数据。这一节还包含一个原油燃烧的风险评估。

节4,我们简要介绍了普罗米修斯火灾增长模式(4),以及它是如何用于Burn-P3模拟器(5)来生成一个燃烧概率地图。本部分还提供了所需的数据输入和过程的描述,用于获得并验证这些数据。节5,提出了分析结果的总结本研究的局限性。

2。数据和研究领域

2.1。研究区域

属性的马斯科卡区,沿着海岸最昂贵的集中的三个主要湖泊:约瑟夫湖,湖马斯科卡,湖罗索。一个公里的长方形的研究领域,包括很大一部分的湖泊被选中(图2我们的研究)。为了减少这个区域的边界附近可能的偏见,我们也认为是汉诺威宽“缓冲”区环绕该研究区域。火灾源于该区域可能蔓延到研究区域,这可能需要占。

2.2。对历史火灾数据的描述

火灾数据得到了从1980年到2007年超过12200火灾区域包括研究区。对于每一个火,协变量的数量记录,包括日期、点火位置,和最终的区域。图3显示了估计的密度自然对数转换火从这个数据集大小的逃离火灾。在这里,我们使用自然资源的安大略湖省一个逃过火灾的定义:任何火最终面积超过4公顷。燃料成分、天气状况和灭火能力这一地区相对比较均匀,因此能代表我们的研究区域小。在这个数据集,319年大火位于研究区。数据4和5显示位置的人为和lightning-caused发动机

3所示。使用广义可加模型点火和燃烧的概率模型

3.1。点火模型

Brillinger et al。6)提供一种方法来评估火灾风险的地区使用广义可加模型。他们的技术使用像素数据在一个晴朗的规模,每个像素分配一个1或0根据火灾是否点燃了在这个位置。(准确地说,他们认为时间的影响,而我们的焦点将只产生一个空间风险地图。)由此产生的数据集和压倒性的比例非常大公里像素(网站),而不火点火在1980年至2007年之间,由一个值表示为0。然而,一个简单的随机样本可以分析这些0-sites一样完整的数据集的一个偏移量的形式。在这里表示(常数)包含概率的网站在哪里和分别指以东和以北值地理坐标。

我们探索了数据集的一个简单的模型在这个家庭的模型: 在哪里现场点火的概率和是一个惩罚张量积样条平滑使用立方b样条的基础上在每一个维度(见19,第4章)。我们已经 我们选择这个值为了有一个有足够的可管理的数据集的协变量信息推理。由此产生的点火风险地图如图6。我们注意到有一个相对较高的点火在东南地区的风险。这是该地区接近格雷文赫斯特镇。其余的地区人口密集,因此不太可能受到人为发动机。

3.2。简单的烧概率地图

我们还利用上述建模方法评估的概率燃烧采用相同的方法,而是将值分配给一个像素有点火,我们指定一个值为1的像素燃烧,直接由点火或从一个点火点。不幸的是,实际最终没有火的形状在数据库中,所以我们做了一个粗糙近似的基础上观察到最后燃烧区域。由此产生的燃烧概率图见图7。注意减少火灾风险镇附近和火灾风险的增加北部和西部。因为靠近城市,可能引发火灾的东南可能很快被抑制,导致较小的燃烧区域。这种现象已经被很好地记录下来了(例如,2])。

除了精确度损失由于不正确的火焰形状,存在相对较大的湖泊研究领域引起一些困难的顺畅;从本质上讲,边界效应引入的内部区域。此外,植被类型和其他非燃油防火屏障的存在并不占在这个模型。

由于这些原因,我们的动机是要考虑不同的建模方法是部分基于物理模型对火灾增长和它包含燃料和燃料了。然而,这张地图,基于历史记录,可以作为部分检查模型的合理性,我们将提出下一个。

4所示。概率模型用火焚烧增长模式

4.1。普罗米修斯火灾增长模式

森林火灾风险评估的另一种方法是基于计算机模拟的火灾,考虑燃料的信息和当地的天气模式。火灾增长模式,我们将采用普罗米修斯火灾增长模式(4]。

火灾模拟前,由普罗米修斯的进化依赖于理论由惠更斯波传播:每个点的火前在给定的时间作为一个点火点小火,生长在一个椭圆的形状为基础。每一个椭圆的大小和形状取决于燃料成分信息,天气,和各种火灾增长以及时间参数。椭圆的信封包含所有被火周边在下一个时间步(图8)。

在缺乏地形变化,每一个椭圆的方向与风向一致。椭圆的形状在每个时间步长计算从实证模型基于加拿大火行为预测(FBP)系统在下一小节中描述。每个椭圆与当地的长度估计的传播的远期利率加上一个类似的估计的速度传播,而一个椭圆的宽度与当地的估计旁边的速度传播。反过来,这些地方的传播率从实证FBP模型推断与扩散速率风速、燃料水分,和燃料类型。这个计算所需的测量是基于当地天气状况的估计已被外推距离最近的可靠的气象站。昼夜变化燃料水分(因为它是受温度和相对湿度)和风速也纳入模型。

4.2。加拿大的火灾行为预测系统和消防天气指标体系

在加拿大,森林火险评估通过加拿大的森林火险等级制度(CFFDRS)。加拿大自然资源描述(7),当前形式的这个系统自1968年以来一直在发展。CFFDRS是模块化的结构,目前包括四个子系统。感兴趣的两个子系统是在我们的研究中:加拿大火险天气指数(FWI)系统和加拿大森林火灾行为预测(FBP)系统,这两个是完全文档化和使用操作整个加拿大。

CFFDRS依赖的许多地方使用FWI系统获得的信息。该系统由六个组件总结方面的相对火灾危险在下午的峰值8]。所有的计算都是基于本地气象观测数据记录在当地中午:温度、相对湿度、风速(通常10分钟平均),和降雨(在过去24小时内)。三种燃料水分码计算,分别代表不同的层的干燥森林地板。三个火行为指标,估计火蔓延的风险,可用的燃料燃烧,和潜在的火灾强度,也计算。最近CFFDRS博览会,沃顿看到帐户(9]这是一个评估设计的建模者需要了解这个系统,以及它是如何解释。

FWI系统是用来估计森林大火的潜力。它的输出是没有单位的指标方面的潜在火灾和用于指导消防经理在决定资源运动,预备工作规划,等等。然而,这只是一个消防管理的一部分。还有需要,一旦火灾已经开始,估计火行为的特征点的景观;这是完成了FBP系统。

给定输入,分为五categories-fuels,天气、地形、叶片水分含量和类型和时间prediction-the FBP系统可以用来估计火灾特性定量(10]。FBP系统计算收益率四个主要和十一个二级输出火行为指标。它给估计可以作为预测的基础。

主输出的速度蔓延,燃料消耗(表面或皇冠消费,或总),头火强度,火灾描述代码(皇冠分数和火焚烧类型)。二次输出侧和背火蔓延速度;侧面和背面火灾强度;头、侧面和背火蔓延的距离;椭圆火灾区域;火周长;周边的增长速度;和Length-to-Breadth比率。主要输出是基于一个火灾强度方程和二次输出取决于假设椭圆火灾增长。所有底层模型和计算是基于广泛的30年现场燃烧实验程序和完全记录(10]。

4.3。Burn-P3仿真模型

燃烧的风险概率地图可以使用Burn-P3生成仿真模型开发的软件Marc《加拿大森林服务(5]。P3代表概率,预测和规划。Burn-P3重复运行模拟普罗米修斯火灾增长模式,在不同的天气情况,给的估计位置的概率分布在一个火焚烧的季节。

Burn-P3模拟在每个迭代中,伪随机数生成并用于样本经验分布的数量的年度地区逃过火灾的数量。这个经验分布基于历史数据。这个数字代表的数量为一个实现一个模拟火灾火灾季节。

为每个这些火灾,一个随机的原因,季节,和点火位置组合从一个点火表被选中。Burn-P3创建一个表结合点火点火网格为每个原因/季节的组合。点火网格划分研究区成粗细胞和代表火的相对可能性发生点火的每一个细胞。这种空间分布可以基于历史点火模式的经验也可以是一个均匀分布,例如。的概率选择点火表中某一行的点火概率正比于特定细胞中指定网格匹配点火。

每个模拟火灾的时间也是随机从基于历史数据实证火灾持续时间分布。给定位置和燃料条件,普罗米修斯的程序用于模拟的发展每个火流组成的单独给一个随机的天气条件有利于火灾增长从适当的季节。所有模拟火灾在一个迭代中都是作为一个独立的实现火灾的季节。

反复模拟这样的火灾季节允许建设燃烧概率地图。具体来说,中每个细胞分裂的次数的栅格地图研究地区已经经历了模拟运行的数量给特定细胞的概率的估计将在一个火焚烧的季节。参见图9这个过程的分步说明。

Burn-P3用于本文的版本不按指令处理矢量化燃料休息,也就是说,特征倾向于阻止火蔓延的景观。所有燃料优惠,如道路栅格Burn-P3有时会导致反常行为,模拟火灾通过网格细胞间连接只在一个顶点。通过使用一个网格单元尺寸小,我们可以避免这个问题。

4.4。输入

4.1.1。燃料地图

FBP系统将植被分为16个不同燃料类型(表1),可以进一步被分为五类:原始,落叶,混合材,削减,打开10]。燃料类型的地图的马斯科卡获得安大略省的自然资源。燃料地图从航空摄影手动创建于1994年。田野调查是在7天内进行核实和正确的子样品燃料地图出现在图10。

10/24/11。验证在该领域

不管燃料地图的准确性时,燃料类型和程度随时间变化由于土地利用变化,城市扩张和自然原因,如森林演替。例如,在研究区,大面积的其他燃料映射(针叶树种植园)被发现收获,因此,重新分类(图11)。并不是所有地区都可以访问公共道路,因此不能通过实地调查验证。因此,卫星图像被用来进一步补充我们的田野调查,以帮助确认等领域。

得到一个估计的准确性燃料地图,多级整群抽样程序进行。首先,20路与概率随机选择道路的长度成正比(图12)。对于每个这些道路,观察拍摄开始,最后,沿着道路和在不同的点。观察的数量从一个泊松分布与随机生成的速率等于在公里(表的长度2)。这些观察结果的确切位置是随机选择从一开始就从均匀分布到路的尽头。

在每个观测位置,道路的宽度(包括肩)测量和记录。一个人事先给定燃料分类的知识给他的最好的燃料分类评估燃料在路的两边,确保超越眼前的植被在林木线。评估燃料分类和原燃料分类记录。

三种选择的道路是私有还是不够维持可反驳的;这些都是不包括在样本。总结的结果表3。燃料的主观性质分类中可以看出81.1%的误分类率假设没有对分类错误。然而,并非所有的观察结果的差异几乎可以被认为是重要的。举个例子,一个区域评估10%混合木最初分为20%混合木没有更新,因为火行为的变化是非常微小的;传播的速度改变轻微,不会影响传播的方向。另一方面,如果非燃料被错误地归类为某种形式的燃料在原始地图,进行了更正,因为火行为的差异是相当可观的。使用这个标准,22.7%被发现是错误在我们的样例:大部分的燃料类型接近我们评估。

4.4.3。地图上未标明的私有财产

感兴趣的主要特性是那些位于海滨,因为他们代表了最高浓度的风险值。不幸的是,地图上的燃料来自安大略的自然资源,这些地区几乎总是映射非燃油,因为这是一个私人土地不包括在森林资源库存基于燃料分类。从观察到的领域,大多数的这些属性非常接近燃料和实际上可以视为一个单独的燃料类型定义(图13)。这些属性中的燃料类型几乎总是类似位于内陆的对面马路。对于本文的目的,我们将假设森林站连续穿越道路进入滨水属性映射为非燃油。

一些属性有孤立的建筑与周围的字段(例如,通过一个修剪漂亮的草坪或车道)。尽管这些建筑不太可能由野火直接受损,他们仍可能造成发动机发现。火发现的情况火把被风带到遥远的地方开始新的火灾。在滨水属性,孤立的建筑并不常见。因此,我们进一步假设所有这些属性具有相同的燃料类型作为周边地区。

4.4.4。燃料休息

正如我们所见,燃料将广泛地区基本上非燃油是什么有可能防止火灾蔓延。最常见的燃料破坏道路、水体和电线。

作为非燃油燃油映射分类主要道路。小型私人道路没有被包括在地图上。在某些情况下,它们位于大私有财产区域映射为非燃油。我们跟踪这些道路路国家道路网提供的数据。这些数据包含几乎所有道路的位置以及每路通道的数量。我们随机抽查的道路不同车道的数量来衡量他们的有效宽度。不仅是车道宽度不均匀小公路,肩膀的大小和距离树线是高度可变的。我们使用的平均采样道路宽度对道路的宽度是未知或无法合理估计。

湖泊和河流等水体的清晰、准确地识别地图上的燃料。然而,沼泽和沼泽是有问题的,因为他们偶尔会被归类为水。虽然足够干沼泽可能成为燃料炎热的夏天中,当前火灾增长模式不能解释这种现象。

电线引入一个进一步的困难,因为他们不确定地图上的燃料。当电线是建立在森林地区,道路是清除和增长线下面定期维护。这种清算和的数量增长的宽度直接在电力线路取决于如何发生等定期维护。没有地图的小电线,电线作为燃料将被认为是可以忽略不计的。

4.4.5。光栅化

燃油修正向量地图必须转换为栅格地图,才能Burn-P3所使用的程序。这样做,细节分辨率小于网格单元分辨率光栅燃料的地图可能会丢失。然而,炼油光栅的分辨率燃料直接映射增加计算时间。在这个评估,一个25米分辨率(图14)使用。粗分辨率150也测试了,但是我们没有包括光栅化的结果,因为重要的特性,比如燃料休息没有尊重。

4.4.6。历史性的天气

我们从周围的气象站获取天气数据。最完整的天气记录也是车站最近的研究地区所以只能从本站天气数据是用于我们的分析。这种天气记录始于1980年的火灾季节。

只有极端天气天用于Burn-P3程序的输入。这些天,有大量的火灾增长潜力,被称为传播活动的日子。日子初始扩散指数(ISI)小于7.5被认为是nonextreme从天气流中删除。由此产生的数据集包含232例,每个代表一天。考虑到大量的模拟运行,这些天气条件经常取样。

4.4.7。季节和原因

正确模拟火灾一整年的增长,需要分类原因和火灾季节发生。

地区的落叶和原始植被,经常有两种截然不同的火subseasons每年第一个融雪后,第二个在夏天。春火subseason一段增加火灾风险因为叶子没有出现在落叶树木导致表面干燥条件。由于有限的闪电活动在此期间,发动机主要是由于人们。

树叶出现后,通常会有短暂的间隔很少有火灾。火灾发生随温度升高而增加,随着闪电活动增加。因此,在夏季火灾subseason,发动机将人们和闪电。这将导致不同的空间点火模式取决于时间。

操作上,早中期6月通常是作为春季和夏季季节之间的过渡日期分类时火灾。然而,这个日期距离观察推断北部针叶林带。马斯科卡的地区是南部和经验稍微温暖的气候。因此,它是合理的假设实际转换日期发生大约一周前。看着人类引起火灾的分布(图156月11日),我们可以看到一个浸在人类造成发动机使用作为过渡的估计日期和突出显示与图中的一条垂直线。

所有火灾现场可分为人类——或者lightning-caused火灾。人为火灾可以进一步细分为八个具体的原因:休闲、住宅、铁路、森林工业、nonforestry工业、燃烧,杂项,不得而知。这些原因相关联更强(图与春天或夏天季节16)。在1996年和2005年之间包容,跨省,总共有12974野火燃烧导致超过150万公顷。这些发动机,近7000可以归因于闪电。

4.4.8。点火网格

对于每一个季节,导致组合,点火网格创建代表相对一个点火在一定细胞的可能性。为人类创造点火网格引起火灾,一个网格比燃料20倍粗网格创建并分配一个值为1。对于每一个历史性的火,点火的细胞发生有其值增加了1。闪电发动机在该地区似乎均匀随机,所以统一点火网格用于lightning-caused发动机。

4.4.9。估计天传播事件

Burn-P3模型火增长只有在传播事件。传播事件的数量天不一定等于火的总持续时间;可能有天的火不传播(由于抑制或nonconducive天气)。火灾数据不包含信息在火势蔓延的日子所以最佳估计是由计算的天数从火火的开始日期的日期被报道为“持有”。举行火是已经完全被火包围线(即。,fuel breaks constructed by suppression efforts as well as naturally occurring fuel breaks). The historic data on the distributions of spread event days per fire, as defined previously, is displayed in Figure17。

FBP系统的传播速度是基于峰值燃烧条件,假定发生在下午晚些时候,通常指定为1600小时(10]。因此,任何火灾增长模型在此基础上系统有效地模拟事件传播天(12]。

5。分析和结果

本节我们将开始通过讨论Burn-P3模拟器的应用修正后的燃料地图使用推荐设置时。我们将讨论的结果的灵敏度分析在燃烧燃料打破误分类概率的影响进行了研究。这将提供一个估计的不确定性引起的燃料可能不准确的地图。我们下一个比较烧概率地图从Burn-P3获得使用广义可加模型获得的地图,最后比较模拟火灾的大小分布和历史记录;这最终引导我们我们相信的是一个更准确的概率地图。

统一的点火网格闪电引起的火灾通常是在Burn-P3推荐使用。人类引起的火灾,点火网格也是统一的,但与概率增加地方发生以前的发动机。传播事件的分布天天气是基于历史气象数据流被调整,它只包含极端天气,有利于火灾增长。使用这些推荐的设置,我们获得概率地图和火焚烧大小分布见图的左面板18。

在这个图,可以看出,在北方火灾风险更高。这个结果似乎是可信的,因为有更大的森林站在那个地区,我们已经推测的可能性大火灾蔓延到更北部的地区。

为了评估的不确定性引起的燃料可能不准确的地图,我们进行了相同的模拟,但20%的随机选择非燃油网格细胞转化为m - 1 20%混合木燃料类型。通过这种改变,我们应该遵守最大范围的现实的火灾行为研究地区,因为大部分森林面积m - 1型,和变化在这个分类对防火性能的影响很小。相比之下,非加油区改变任何的燃料可以相对戏剧性的对防火性能的影响,因为非燃油区域通常作为燃料的休息时间;替换部分的燃料的地区允许火违约的可能性,否则将没有是不可能的。正如所料,烧概率地图(图18 (b))展品地区相对较高的概率比在原来的地图,尤其是在东部地区以及在北方。注意地区燃烧概率已经看不到大幅增加燃烧相对较高概率摄动非燃油时。相反,我们看到,燃烧更实质性的增加概率的概率在这些地区少得多。额外的模拟运行,只有10%的非燃油随机转换成燃料;我们没有显示生成的地图,因为它相似的地图面板的图18。我们认为总误分类的燃料的非燃油可能导致中度低估区域风险升高。

比较获得的地图使用纠正和镇定的燃料从Burn-P3地图(图18)燃烧获得的概率地图使用广义相加模型(图7),我们看到一些相似之处。两个地图展示北部燃烧风险升高,但发动机在东南部的流行似乎在地图中充当重要的角色从广义相加模型获得。应该注意,后者地图是基于精确的火大小火但不正确的形状,前者是基于地图可能更现实的火是什么形状,但火焰的形状和大小分布是由天气和燃料。

我们可以使用历史火灾大小分布作为检查的准确性Burn-P3输出。图19研究中显示了估计的密度大小火地区(固体黑色曲线)的自然对数刻度。虚曲线代表的估计密度模拟日志推荐设置,下火的大小和虚线对应于摄动非燃油模拟。两个密度无法匹配的历史记录。模态对数火大小接近2的历史记录,而模拟给模式超过5。注意,按照我们之前的观察对于非燃油,火的大小实际上增加当燃料将删除。

为了找到一个模型匹配的历史记录更密切,我们可以引入额外的燃料休息,但是我们没有办法确定应建在哪里没有额外的(大量)田野调查,甚至早期敏感性研究表明,相当大量的燃料地图中的错误会导致只有在火灾中适度的差异大小分布。相反,它可能是更重要的是要考虑由于天气的影响。研究这个问题,我们四个额外的Burn-P3模拟在不同的设置。由此产生的燃烧概率地图出现在图20.。我们现在继续描述这些模拟及其产生的火大小分布。

首先,我们取代了传播事件分配一个质点在1天。换句话说,即使我们假设该地区火灾烧了好几天,才会有一天的火会燃烧不可忽视的数量。所有其他仿真设置仍像以前一样。的火大小分布情况见图19long-dashed曲线,在附近的一个模式4。这是接近历史记录,但仍不满意。

接下来的仿真利用整个天气记录,完全摒弃传播事件的概念天。火灾持续时间是从历史采样火灾持续时间分布。再一次,其他模拟设置都是一样的。由此产生的火大小分布显示在图中19dashed-dotted曲线,在附近的一个模式3实质性的改善,但仍不能令人满意。这个结果之间的差异和之前模拟只取决于极端天气调用这样的实践问题。

成功模拟运行,火灾的持续时间减少到一天,再次抽样从天气满流。由此产生的密度估计是显示在图19long-dashed-dotted曲线,附近有一个模式的历史模式,尽管顶峰并不是那么明显。额外的模拟进行了使用相同的设置,但一个点火网格基于发动机获得的广义相加模型部分3所示。1。由此产生的火大小分布也在图19和非常类似于前面的仿真的结果。

我们得出结论,使用完整的天气流和限制火灾持续时间一天给更准确的火大小分布。使用统一的点火网格是准确略低于使用建模网格基于历史现场。

6。讨论

我们展示了如何估算一个燃烧概率地图可以用保险公司估计预期损失野火风险在该地区的研究。我们发现大量的微扰燃料的地图,将非燃油转换为燃料,产生温和的火灾风险的变化。

我们还用历史性的火大小分布信息作为检查其准确性,发现推荐使用传播事件的一天火灾持续时间分布高估了火大小分布。传播事件的使用天Burn-P3模型中可以降解的概率估计。传播事件天分布可能是有偏见的,因为它是基于之间的时间当一个火首次报道,当它被声明为被镇压活动成功举行。火不一定会迅速蔓延整个期间。

注意灭火不是直接在Burn-P3占。这可能占到模拟的区别和观察火焰大小分布。通过充分利用天气流和火灾持续时间的一天,模拟火灾大小分布更接近匹配的历史记录。事实上,使用1天火灾持续时间可能是现实的,因为抑制效果;不太可能允许大多数火灾燃烧超过1天在这个区域没有被攻击。如果允许燃烧更长时间,它不会在极端天气条件下,这种火灾不会迅速蔓延。

因此,我们的方法有一些理由。然而,我们注意到,还有模拟火灾大小分布之间的差异和历史记录。就像我们看到的,燃料/非燃油误分类可以有适度的影响在火上大小分布估计。可能一些小路不归类为燃料减免可能作为燃料的休息时间;这种错误可以解释火的大小分布的差异。

我们最后的模型表明燃烧整个地区的概率相对较低。根据点火网格使用风险较高区域在北方(均匀网格)或者东部和东南部(历史点火网格)。后者表明一个更严重的风险更多的人口密集区域,可能是更现实的场景,因为没有理由相信,人类造成的发动机的模式(主要负责这里的火灾)将会改变在未来不需要某种形式的干预。

然而,这种方法有一些局限性。这个评估的结果需要被照顾。我们应该注意用火大小分布作为精度检查我们的标准,我们假定燃料分布和组成类似于它是如何在过去的气候未发生重大变化。未来的研究中,这个模型在各种气候变化现实场景下运行将是很重要的。任何更改在消防管理区域,无论过去或未来,没有考虑到我们的火灾风险的估计。

普罗米修斯之火的增长模式已被广泛用于加拿大消防管理操作。它被发现是相当准确的在许多情况下,特别是在峰值燃烧条件下,这是FBP系统是最准确的。事实上,从FBP系统预测,形成火普罗米修斯的增长模型的基础,因此在Burn-P3,用作常规和预报火灾的积极增长的重要组成部分和随之而来的灭火资源规划需求。尽管FBP局限性(见下面的讨论),这是最好的可用系统预测火点火和生长在加拿大的森林。因此,普罗米修斯火灾增长模式以及Burn-P3已经使用在许多研究在各种各样的地点在加拿大5,13- - - - - -16]。

然而,火灾的大小可能夸大了在温和的天气条件下(12]。普罗米修斯是基于FBP系统以来,反过来,根据经验的观察,这些经验观察收集的过程模型性能的影响。从可控燃烧这些观测,所以蔓延的野火不同燃料类型可能是完全不同的,至少在加速阶段。这样做的原因是,规定的火灾是一行有些变量的天气条件下点火。因为线点火,估计向上传播率可能是有偏见的,因为点火灾现场的应用都是口头较多、笔头自然发生的火灾。传播率混合木燃料类型没有经验由观察火行为;相反,他们计算的加权平均传播的针叶林和落叶的燃料类型。

Burn-P3仿真模型也是有限的,它不按指令处理矢量化燃料所以任何燃料比选择休息的细胞决议不会阻止火灾的蔓延。此外,输入Burn-P3是基于经验主义的观察使得一个假设未来将观察到的火灾季节类似于过去发生了什么事。

确认

研究所提供的资金是灾难性的损失减少,神达加速实习项目,GEOIDE。作者还要感谢马克《协助Burn-P3仿真模型的使用,珍贝弗利和Cordy Tymstra的有益的讨论,和安大略自然资源提供燃料的地图区域以及火和天气数据。从两个匿名评论裁判也感激地承认。