Адріан Кард fl 1,2,3 , * , Віктор М. Тапі a 1,3 ,* , Сантьяго Монедер o 1 , Томас Кінон s 1 , Керрін Літтл e 4 , Кателійн Р. Стоо f 5 , Хоакум Рамір z 1 і Серхіо де-Міґе l 2,3
1 відділ досліджень і розробок, Tecnosylva, Parque Tecnoldgico de Le6n, 24004 Le6n, Іспанія
2 Спільне дослідницьке відділення CTFC-AGROTECNIO-CERCA, 25280 Solsona, Іспанія
3 Департамент рослинництва та лісознавства, Університет Леріди, 25198 Леріда, Іспанія
4 Школа географії, Землі та наук про навколишнє середовище, Університет Бірмінгема, B15 2TT Бірмінгем, Великобританія
5 Департамент наук про навколишнє середовище, Університет Вагенінгена, PO Box 47, 6700 AA Wageningen, Нідерланди
* Ці автори зробили однакові внески в цю роботу.
Листування: Адріан Карділ ( acardil@tecnosylva.com )
Отримано: 14 лютого 2022 р. Переглянуто: 16 грудня 2022 р
Анотація.
В останні роки пожежі більшого масштабу були задокументовані по всій північно-західній Європі. Оскільки кілька кліматичних прогнозів вказують на майбутнє зростання пожежної активності в цій помірній зоні, вкрай важливо визначити стан пожеж у цьому регіоні. Це дослідження відкриває невідомі відомості про стан протипожежного режиму в північно-західній Європі, характеризуючи один із ключових аспектів поведінки вогню, швидкість поширення (ROS). Використовуючи інноваційний підхід до згрупування гарячих точок Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) в ізохрони периметра пожежі для отримання ROS, ми визначили вплив ґрунтового покриву та сезону на швидкість поширення 102 ландшафтних пожеж, які сталися між 2012 і 2022 роками. Результати показують значні відмінності між типами ґрунтового покриву, і є явний пік АФК та вигорілої площі в березні та квітні.– 1 за 12 годин шляхопроводу, а 66 % вигорілої площі припадає на цей весняний період. Підвищені значення ROS і вигорілої площі зберігаються в межі лютому та травні, що свідчить про те, що ці місяці можуть представляти масштаб основного сезону пожеж у північно-західній Європі. Точні дані про АФК серед представлених типів ґрунтового покриву, а також періоди пікової активності є важливими для визначення періодів підвищеного ризику пожежі, ефективності доступних методів гасіння та відповідних стратегій пом’якшення (управління землею та паливом).
– Розпочато обговорення: 9 березня 2022 р
– Прийнято: 2 січня 2023 р. – Опубліковано: 1 лютого 2023 р
Лісові пожежі є одними з найпоширеніших природних порушень у всьому світі та відіграють ключову роль у формуванні багатьох екосистем. Останніми роками пожежі дедалі більше вражають території, які традиційно не вважаються пожежонебезпечними, наприклад помірний регіон північно-західної Європи. Хоча колись великі та сильні пожежі в цих регіонах вважалися аномалією, останніми роками кількість пожеж більшого масштабу зростає (San-Miguel-Ayanz et al., 2021). У 2020 році в Нідерландах сталася потенційно найбільша лісова пожежа в новітній історії, яка вразила 710 га в природному заповіднику Деур-несе Піл (Stoof et al., 2020). У тому ж ключі Сполучене Королівство мало послідовні рекордні сезони пожеж у 2018 та 2019 роках із вигорілими площами 18 032 та 29 152 га відповідно, що є найбільшою вигоряною площею за останні 10 років (Belcher et al., 2021) і вражає переважно торфовища. Деякі кліматичні прогнози свідчать про збільшення пожежної активності на північному заході Європи в майбутньому через прогнозовану більш суху та теплу погоду (Krawchuk та ін., 2009; Lung та ін., 2013; de Rigo та ін., 2017). Моріц та ін. (2012) визначили, що ліси та луки помірного поясу є одними з найбільш вразливих біомів у середніх і високих широтах до підвищення ймовірності лісових пожеж, особливо в останні 3 десятиліття 21-го століття (2070-2099). Незважаючи на прогнозований підвищений ризик, поведінка пожежі в цій екосистемі недостатньо вивчена. Впливові чинники, такі як умови рослинності та вологи, значно відрізняються від інших частин Європи, таких як Середземномор’я, де умови пожежі та займання краще досліджені та зрозумілі. Деякі кліматичні прогнози свідчать про збільшення пожежної активності на північному заході Європи в майбутньому через прогнозовану більш суху та теплу погоду (Krawchuk та ін., 2009; Lung та ін., 2013; de Rigo та ін., 2017). Моріц та ін. (2012) визначили, що ліси та луки помірного поясу є одними з найбільш вразливих біомів у середніх і високих широтах до підвищення ймовірності лісових пожеж, особливо в останні 3 десятиліття 21-го століття (2070-2099). Незважаючи на прогнозований підвищений ризик, поведінка пожежі в цій екосистемі недостатньо вивчена. Впливові чинники, такі як умови рослинності та вологи, значно відрізняються від інших частин Європи, таких як Середземномор’я, де умови пожежі та займання краще досліджені та зрозумілі. Деякі кліматичні прогнози свідчать про збільшення пожежної активності на північному заході Європи в майбутньому через прогнозовану більш суху та теплу погоду (Krawchuk та ін., 2009; Lung та ін., 2013; de Rigo та ін., 2017). Моріц та ін. (2012) визначили, що ліси та луки помірного поясу є одними з найбільш вразливих біомів у середніх і високих широтах до підвищення ймовірності лісових пожеж, особливо в останні 3 десятиліття 21-го століття (2070-2099). Незважаючи на прогнозований підвищений ризик, поведінка пожежі в цій екосистемі недостатньо вивчена. Впливові чинники, такі як умови рослинності та вологи, значно відрізняються від інших частин Європи, таких як Середземномор’я, де умови пожежі та займання краще досліджені та зрозумілі.
Опубліковано Copernicus Publications від імені Європейського союзу геонаук.
Пожежні режими визначаються як довгострокові моделі частоти, інтенсивності та споживання палива лісових пожеж у певній місцевості (Keeley et al., 2011). Очікувані зміни місцевого клімату, ймовірно, призведуть до змін у паливі (типи, структура та неоднорідність), а також до сприятливої пожежонебезпечної погоди, а отже, до виникнення та поведінки пожежі. Екосистеми помірного клімату, такі як екосистеми північно-західної Європи, які, як правило, зазнали обмеженого впливу вогню, можуть стати все більш чутливими до пожежі та сприйнятливими до збільшення частоти пожеж (McWethy та ін., 2013; Кіцбергер та ін., 2016). Враховуючи, що чутливість до пожежі сильно залежить від взаємодії між фенологією рослинності та сезонністю пожеж, врахування цих факторів є обов’язковим при розгляді поведінки пожежі (Miller et al., 2019). Час фенологічних подій є основним визначальним фактором доступності палива та займистості, і в межах помірних ландшафтів, здається, обумовлюється змінами температури (Fares et al., 2017; Chuine and Cour, 1999). «Озеленення», ймовірно, є важливою фенологічною стадією, коли йдеться про поведінку вогню, оскільки це час, коли рух соку починає збільшувати вологість рослинності. До цього періоду озеленення рослинність більш суха і може бути більш сприйнятливою до займання, оскільки вологість палива є одним з найважливіших параметрів, що впливають на займання та поширення вогню (Parsons et al., 2016). «Озеленення», ймовірно, є важливою фенологічною стадією, коли йдеться про поведінку вогню, оскільки це час, коли рух соку починає збільшувати вологість рослинності. До цього періоду озеленення рослинність більш суха і може бути більш сприйнятливою до займання, оскільки вологість палива є одним з найважливіших параметрів, що впливають на займання та поширення вогню (Parsons et al., 2016). «Озеленення», ймовірно, є важливою фенологічною стадією, коли йдеться про поведінку вогню, оскільки це час, коли рух соку починає збільшувати вологість рослинності. До цього періоду озеленення рослинність більш суха і може бути більш сприйнятливою до займання, оскільки вологість палива є одним з найважливіших параметрів, що впливають на займання та поширення вогню (Parsons et al., 2016).Каллуна звичайнаНаприклад, чагарник, який зазвичай зустрічається на вересовищах, схильний до надзвичайно низького рівня вологості палива ранньою весною, оскільки коріння, які все ще замерзли після зимового спокою, можуть ще більше обмежити поглинання води разом із фенологічним циклом, що створює підвищений ризик займання (Davies et al., 2010). Серед різних аспектів поведінки пожежі швидкість поширення (ROS) є ключовим показником для характеристики режимів пожежі, оскільки вона безпосередньо впливає на розмір пожежі та загальний час перебування пожежі (Gill and Allan, 2008). Управління лісами та пожежами залежить від точного знання поведінки вогню та, зокрема, ROS для оцінки відповідної обробки палива (Vaillant та ін., 2009). Крім того, служби реагування на надзвичайні ситуації, такі як операції з гасіння пожеж, сильно покладаються на точні дані ROS для визначення своєї початкової та тривалої атаки, а також їх можливості гасіння пожежі. Пожежі з нижчими темпами поширення, як правило, можна атакувати з голови за допомогою ручних інструментів; однак ті з вищими темпами розповсюдження часто будуть більш інтенсивними та вимагатимуть спеціального обладнання, такого як бульдозери та ретарданти, щоб бути ефективними (Andrews, 2011). Таким чином, точна інформація про ROS пожеж може допомогти підвищити готовність землевпорядників і аварійних служб у всьому регіоні.
Відносна новизна пожежі в північно-західній Європі означає, що класифікувати пожежний режим досить складно через дефіцит даних і неузгодженість між записами (San-Miguel-Ayanz et al., 2021). Європейські країни відрізняються національною класифікацією пожеж, якістю розслідувань причин пожежі та тривалістю зберігання національних баз даних (Tedim et al., 2015; Fernandez-Anez et al., 2021). Крім того, національні бази даних пожеж, як правило, включають дані про виникнення та причини пожежі, але не про поведінку під час пожежі. На щастя, методи дистанційного зондування за допомогою супутників надають просторово та часово узгоджені дані, що дозволяє провести подальший аналіз поведінки пожежі, зокрема ROS (Sd та ін., 2017; Беналі та ін., 2016). Кілька досліджень запропонували методи вилучення ROS із супутникових зображень за допомогою різних датчиків, наприклад, удосконалений радіометр дуже високої роздільної здатності (AVHRR) (Chuvieco and Martin, 1994; Al-Rawi et al., 2001). Кілька авторів звернулися до супутникового тепловізору від MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), щоб реконструювати розвиток пожеж для більших пожеж у всьому світі (наприклад, Loboda and Csiszar, 2007; Ver-averbeke et al., 2014; Jin et al. , 2015; Чен та ін., 2022). Лю та ін. (2018) використовували геостаціонарний супутник Himawari-8 для отримання АФК майже в реальному часі з луків в Австралії з багатообіцяючими результатами. Застосування продуктів активного виявлення пожежі для ідентифікації ROS має потенціал для калібрування та перевірки моделей поширення вогню, і кілька досліджень успішно продемонстрували методології для швидкої точної оцінки ROS майже в реальному часі (Sd та ін., 2017; Cardil та ін. , 2019). Багато з вищезазначених методологій і впроваджених датчиків застосовувалися в регіонах, де пожежі, як правило, набагато більші, ніж у помірній Європі, наприклад у Середземномор’ї, Каліфорнії чи Австралії (Andela та ін., 2019; Чен та ін., 2022). ). Наше дослідження спирається на супутник Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS), який має вищу просторову роздільну здатність 375 м для активного виявлення пожежі (на відміну від 1 км для MODIS) і може зафіксувати більше невеликих пожеж, поширених у помірних регіонах.
Мета цього дослідження полягала в тому, щоб охарактеризувати ROS великих ландшафтних пожеж у регіоні помірного клімату, де ризик лісових пожеж зростає, а саме у північно-західній Європі. Ми розробили нову методологію отримання ROS із продукту даних про активні пожежі VIIRS завдяки його глобальному охопленню, доступним даним майже в реальному часі та покращеній просторовій і часовій роздільній здатності порівняно з MODIS (Schroeder et al., 2014). Згодом ми оцінили вплив сезону та типу ґрунтового покриву на ROS, а також відмінності між країнами. Глибоке розуміння пожеж у цих нових регіонах північно-західної Європи буде обов’язковим при розробці функціональних стратегій боротьби з пожежами та слугуватиме основою для оцінки майбутніх наслідків зміни клімату.
Для цілей цього дослідження межі північно-західної Європи були визначені північноатлантичним біогеографічним регіоном над 49-ю паралеллю на основі Sundseth et al. (2009), який включає багато традиційно вологих країн, таких як Велика Британія, Ірландія, Нідерланди, Бельгія, Данія, північна Франція та північний захід Німеччини (рис. 1). Ми використовували 49-ту паралель, щоб окреслити межі досліджуваної області, щоб зосередити наш аналіз на помірному регіоні північно-західної Європи, який традиційно не вважається пожежонебезпечним, замість включення північної Іспанії та південної Франції, де пожежні режими аналізувалися в попередніх дослідженнях (Морено). та Chuvieco, 2013). Атлантична біогеографічна область відрізняється океанічним кліматом і займає значну частину рівнинних низовин уздовж узбережжя Атлантичного океану. Загалом, Клімат помірний, характеризується м’якою зимою та прохолодним літом із західними вітрами та помірними опадами протягом року (Sundseth et al., 2009). Ландшафт має тенденцію до інтенсивного управління із значними сільськогосподарськими площами та великими промисловими та міськими регіонами (Feranec et al., 2010). Природне середовище часто є ізольованим і розривчастим через переплетення міського розвитку, що стимулюється густим населенням. Представлені типи рослинності різноманітні і включають вереси, широколисті букові ліси, луки та торф’яні болота та багато інших. Клімат у цьому регіоні залежить від океану, тому більшу частину року він зазвичай вологий. Ландшафт має тенденцію до інтенсивного управління із значними сільськогосподарськими площами та великими промисловими та міськими регіонами (Feranec et al., 2010). Природне середовище часто є ізольованим і розривчастим через переплетення міського розвитку, що стимулюється густим населенням. Представлені типи рослинності різноманітні і включають вереси, широколисті букові ліси, луки та торф’яні болота та багато інших. Клімат у цьому регіоні залежить від океану, тому більшу частину року він зазвичай вологий. Ландшафт має тенденцію до інтенсивного управління із значними сільськогосподарськими площами та великими промисловими та міськими регіонами (Feranec et al., 2010). Природне середовище часто є ізольованим і розривчастим через переплетення міського розвитку, що стимулюється густим населенням. Представлені типи рослинності різноманітні і включають вереси, широколисті букові ліси, луки та торф’яні болота та багато інших. Клімат у цьому регіоні залежить від океану, тому більшу частину року він зазвичай вологий. і торф’яні болота серед багатьох інших. Клімат у цьому регіоні залежить від океану, тому більшу частину року він зазвичай вологий. і торф’яні болота серед багатьох інших. Клімат у цьому регіоні залежить від океану, тому більшу частину року він зазвичай вологий.
Ми використали дані VIIRS, які надають дані про активну пожежу з датчика VIIRS на борту спільного супутника NASA/NOAA Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP), запущеного в 2011 році. Продукт VIIRS 375 m для активного пожежі описаний у Schroeder et al. (2014) і використовує багатоспектральний алгоритм для ідентифікації пожежної активності через 5 каналів зображення (I-діапазони), 16 каналів помірної роздільної здатності (М-діапазони) і денний/нічний діапазон (DNB). Ми використали цей продукт, який широко використовувався в програмах моделювання пожеж, завдяки його вищій просторовій і часовій роздільній здатності та точному реагуванню на пожежі на відносно невеликих площах (Schroeder et al., 2014). Серед найбільших сильних сторін VIIRS – здатність виявляти з помірною просторовою роздільною здатністю 375 м і глобальним покриттям приблизно кожні 12 годин (Oliva and Schroeder, 2015), що робить його ідеальним інструментом для виявлення невеликих пожеж, які ми очікували в нашій досліджуваній області. Дані про гарячі точки VIIRS були зібрані з порталу NASA Fire Information Resource Management System (FIRMS).(https://firms.modaps.eosdis. nasa.gov/, останній доступ: серпень 2022 р.) за період з 20 січня 2012 р. по 1 червня 2022 р., оскільки попередні дані були недоступні.
Відсутність виявлення неландшафтної пожежі
Датчики VIIRS виявляють пожежі за допомогою ідентифікації середнього інфрачервоного випромінювання, що випромінюється від джерел тепла по всьому ландшафту. Оскільки ці гарячі точки можуть також включати тепло, що надходить з інших джерел (таких як газові факели на промислових об’єктах), необхідно було перевірити гарячі точки VIIRS, щоб усунути теплові аномалії від джерел, відмінних від ландшафтної пожежі. У рамках цього процесу ми наклали багатокутники на Карту земельного покриву Corine Служби моніторингу земель Copernicus 2018 (2019), щоб відрізнити ландшафтні пожежі від інших джерел тепла, таких як артефакти нагрітих шлейфів або безліч інших антропогенних явищ. Гарячі точки VIIRS, визначені в межах 375 м (роздільна здатність даних VIIRS) земельного покриву, класифікованого як міський або промисловий, були виключені з бази даних.
Ми кластеризували дані VIIRS за інцидентом пожежі та супутниковою естакадою, щоб розробити вектори ROS, що характеризують зростання пожежі. Підхід до кластеризації — це триетапний процес: (1) кластеризація в просторі, (2) кластеризація в часі в межах кожного попереднього космічного кластера та (3) фільтрація кластерів із менш ніж 20 гарячими точками VIIRS, оскільки цього недостатньо для отримання послідовності вектори ROS. Кластеризація в просторі була здійснена за допомогою алгоритму кластеризації, що росте на сітці. Усі гарячі точки проектуються на сітку розміром 5 км, де кластери визначаються як групи взаємопов’язаних комірок у сітці (острівці комірок, що містять гарячі точки). Розмір комірки та 20 порогових значень гарячих точок були встановлені евристично. Щоб визначити ці кластери, ми проходимо комірки в сітці, шукаючи початкову комірку, яка містить гарячі точки, але без призначеного ідентифікатора (не належить до жодного кластера). Насівній клітині призначається ідентифікатор, а потім розширюється (розростається) серед сусідніх клітин, що містять гарячі точки, використовуючи метод швидкого маршу з 8 ступенями свободи та присвоєння ідентифікатора початкової насіннєвої клітини всім знайденим клітинам. Цей процес повторюється, поки всі комірки, що містять принаймні одну точку доступу, не матимуть ідентифікатор. Метод гарантує, що будь-яка гаряча точка в кластері має принаймні одну сусідню точку в межах 2V2 відстані розміру комірки сітки. Потім було проведено кластеризацію в часі шляхом поділу початкового кластера на підкластери щоразу, коли був проміжок часу тривалістю 48 годин або більше без гарячої точки. Це порогове значення є евристичним і може бути дещо змінено без істотних змін у кінцевому результаті, враховуючи, що частота пожеж у досліджуваній зоні зазвичай низька. Комбінований процес кластеризації за простором і часом призводить до останньої групи пожежних інцидентів, які використовуються в решті аналізу.
Після того, як гарячі точки були розділені на окремі пожежі, наступним кроком було створення периметрів пожежі. На кожному кроці часу тріангуляція Делоне будується з використанням гарячих точок цього кроку часу та попередніх. Цей метод тріангуляції тісно пов’язаний з діаграмами Вороного та має такі важливі властивості, як відсутність пересічних ребер, визначення трикутників із найближчими вузлами та зменшення кількості можливих взаємозв’язних ребер між точками. Ця початкова тріангуляція вже містить лінії, які визначатимуть
Рисунок 1. Область дослідження північно-західної Європи, що охоплює Сполучене Королівство, Ірландію, Нідерланди, Бельгію, Данію, північну Францію та північний захід Німеччини в межах північноатлантичного біогеографічного регіону над 49-ю паралеллю (Sundseth et al., 2009). Розташування кластерів гарячих точок пожежі, згенерованих за допомогою продукту активної пожежі VIIRS 375 m (VNP14IMGTDL_NRT; https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/ download/, останній доступ: січень 2022 року), отриманого з 326 935 виявлень гарячих точок із січня 2012 року до Червень 2022 р. Джерело даних про ґрунтовий покрив: Corine Land Cover Map 2018 від Copernicus Land Monitoring Service (Європейський Союз, 2019).
кінцевий периметр вогню, але щоб ідентифікувати їх у тріангуляції, нам потрібно (1) застосувати алгоритм а -форми, (2) визначити зовнішні краї сітки та (3) побудувати остаточну геометрію з окремих країв. Алгоритм а -форми застосовано до сітки для видалення тих трикутників, чий радіус описаного кола (радіус кола, описаного в трикутнику) перевищує 10 км. Цей процес розбиває вихідну сітку на незалежні тріангуляції, якщо вузли (гарячі точки) достатньо віддалені один від одного, і створює отвори всередині сітки, якщо щільність вузлів низька. По суті, значення a визначає максимальну відстань, яку, як передбачається, гарячі точки можуть визначити як край периметра. На практиці аконтролює «пористість» кінцевої форми, оскільки високі значення призводять до опуклого багатокутника оболонки, а нижчі значення збільшують увігнутість периметра. У цьому аналізі значення a було перевірено з різними значеннями (1, 3, 5 і 10 км), причому 10 км є оптимальним рішенням для створення багатокутників поширення пожежі по всьому розростанню пожежі. Периметр пожежі тепер визначається зовнішніми краями сітки, що залишилася. Ці ребра можна виділити, помітивши, що зовнішні ребра належать лише одному трикутнику в сітці, тоді як внутрішні ребра є спільними для двох трикутників. Витягнуті ребра впорядковуються для формування дійсних геометричних поліліній, а потім об’єднуються разом, щоб сформувати кінцеві багатокутники, що представляють периметри пожежі.
У цьому процесі периметр точно з’єднує вхідні гарячі точки без урахування фактичної просторової роздільної здатності VIIRS. Це можна легко вирішити, застосувавши зовнішній буфер до периметра, що дорівнює половині відстані роздільної здатності VIIRS (близько 375 м). Однак це не впливає на обчислення ROS, оскільки на кожному кроці часу використовується та сама процедура, а отже, відстань між послідовними периметрами не впливає.
За допомогою розроблених мультиполігонів прогресування пожежі можна було розрахувати вектори швидкості поширення. Для кожної вершини багатокутника в момент часу t + 1 найближча вершина батьківського багатокутника в момент часу tбуло ідентифіковано. Беручи до уваги відстань і час між обома точками, ми розрахували ROS кожного вектора поширення (рис. 2). Щоб підвищити точність розширених векторів, кількість вершин на кожному полігоні та часовому кроці було збільшено шляхом додавання одного додаткового вузла між сусідніми точками. Розроблений підхід подібний до запропонованого Hantson et al. (2022), але представляє відмінності. Обидва алгоритми кластеризації використовують різні параметри та порогові значення для визначення членства гарячої точки в кластері. Наш процес генерації ROS базується на з’єднаннях між вузлами, що є дещо ефективнішим з точки зору обчислень процесом, але може призвести до перевищення або недооцінки ROS для кожної пожежі. Однак це також вирішується шляхом додавання додаткового вузла, що зменшує пов’язану з цим помилку.
Рисунок 2. Мультиполігони та вектори швидкості поширення (ROS) для пожежі Mynydd Mawr в Уельсі (20 березня 2022 р.), що представляють методологію, використану для окреслення периметрів пожежі та векторів швидкості поширення (ROS). (a) Схема зростання пожежі в кілька часових кроків протягом усієї тривалості пожежі, окреслена за допомогою гарячих точок VIIRS (активний продукт пожежі VIIRS 375 м на кожній супутниковій естакаді) (VNP14IMGTDL_NRT; https : //firms.modaps.eosdis.nasa.gov /завантажити/, останній доступ: серпень 2022). Червоними стрілками схематично показано основний напрямок поширення пожежі. (б) Справжні вектори ROS (жовті лінії) і периметри, згенеровані (помаранчеві багатокутники) у двох вибраних супутникових естакадах. Для кожного кроку часу вибирається максимальний вектор ROS для подальшого аналізу (сині лінії), що представляє ROS у голові пожежі.
Кожна окрема пожежа містила багато векторів для ROS у кожній вершині для кожного тимчасового кроку, що представляє прогресування пожежі в кожному напрямку (див. приклад на рис. 2). Щоб визначити головну частину пожежі, яка широко використовується, ми згрупували вектори за пожежею та часовим кроком і відфільтрували максимальне значення ROS для кожної пожежі та часового кроку. Оскільки кожен часовий крок також містив дані про ґрунтовий покрив, країну походження та місяць захворюваності, стало можливим провести порівняння між змінними. Ми використали односторонній дисперсійний аналіз (Girden, 1991) і статистичний аналіз Tukey post hoc, щоб визначити суттєві зв’язки між ROS і типами ґрунтового покриву. Важливо зазначити, що ми виконали цю перевірку гіпотези, використовуючи лише ґрунтовий покрив як фактор, оскільки для інших факторів було недостатньо кількості спостережень на групу.
326 935 окремих виявлень пожеж, виявлених у нашій досліджуваній області, були відфільтровані в 29 215 виявлень на диких територіях і згруповані в 102 «справжні» ландшафтні пожежі. У цих пожежах ми ідентифікували 327 векторів ROS, які представляли ROS у голові пожежі для кожного супутникового естакади протягом усього зростання пожежі та були використані для подальшого статистичного аналізу. Найбільша кількість пожеж була зареєстрована на Британських островах, тоді як у континентальній Європі в межах досліджуваної території їх виявлено мало. Насправді в Бельгії, Данії чи Франції за період дослідження не було виявлено пожеж. Остаточний результат для кожної пожежі включав полігони часу та вигорілу площу для кожного кроку часу. Для векторів розповсюдження, ґрунтового покриву та векторів АФК було визначено часовий крок протягом усієї тривалості пожежі.
Пік площі горіння в досліджуваному регіоні припав на березень (40 %) і квітень (26 %), коли спостерігалося 66 % загальної площі горіння (рис. 3а). У квітні був більший відсоток пожеж (41 %) порівняно з березнем (20 %), що вказує на те, що хоча пожежі в квітні можуть бути частішими, вони також менші. Тому в березні та квітні чітко виражений пік пожежонебезпечного сезону. Поза межами цього піку пожежонебезпечного сезону активність пожеж починає зростати в лютому та зменшуватися з травня і протягом літа (рис. 3a). За розмірами 54 % пожеж були менші за 10 км 2 . Пожежі площею понад 40 км 2 склали 13 % утворених кластерів (рис. 3б). Пожежі середнього розміру (від 10 до 40 км 2 ) склали 33 % від загальної кількості лісових пожеж.
У лютому, березні та квітні була найактивніша пожежна активність у північно-західній Європі (рис. 4а). Протягом цього періоду медіана ROS була найбільшою (0,13, 0,09 і 0,09 км/год – 1 відповідно), і це відобразилося на більшій площі горіння, яка перевищувала 1981 км 2 (рис. 3а). АФК з лютого по квітень також зареєстровано найвищі значення АФК. Решта місяців червень, липень, серпень, вересень і січень показали середнє ROS менше ніж 0,05 км/год – 1 , і це також відображає зменшення спаленої площі (приблизно 98 км 2 ) у ці місяці (рис. 4a). Середня ROS у північно-західній Європі становила приблизно 0,07 км/год – 1за весь період дослідження, при цьому половина наших спостережень ROS потрапляє в діапазон від 0,04 до 0,14 км/год – 1 (рис. 4а). Дані показали, що для розглянутих пожеж швидкість поширення за 12 годин рідко перевищує 0,34 км/год – 1 .
На рівні країни важливо відзначити, що заяви, зроблені для Німеччини та Нідерландів, базуються лише на кількох пожежах через масштаб цього дослідження, яке зосереджується на більших ландшафтних пожежах, які відносно рідкісні в цих країнах. По всій північно-західній Європі ландшафтні пожежі були виявлені з січня по вересень, переважно в лютому, березні та квітні (рис. 4b). Пік ROS для Англії, Ірландії, Шотландії та Уельсу припадав на кінець зими та навесні. Німеччина та Нідерланди виявили пожежі лише за 1-2 місяці. Згідно з кількома доступними даними, пожежі в Німеччині, Нідерландах і Північній Ірландії, схоже, відрізняються від цієї моделі пожеж пізньої зими-ранньої весни. Німеччина досягла свого піку ROS у вересні, Нідерланди – у квітні, а Північна Ірландія – у травні.
Кількість векторів АФК різнилася залежно від типів ґрунтового покриву, причому найбільша кількість векторів АФК була зареєстрована над торф’яними болотами, болотами та вересами. Статистичний аналіз виявив значний вплив ґрунтового покриву на АФК ( p = 0,03 ; рис. 5). Поширення пожежі через хвойні ліси було найбільшим із середнім значенням 0,19 км/год – 1 , тоді як пожежі, що поширювалися на перехідних лісово-чагарникових масивах, мали найнижчу середню ROS (0,04 км/год – 1 ). Різниця в ROS між цими двома типами ґрунтового покриву була значною (post hoc аналіз p = 0 ).01). Природні луки, торф’яні болота, болота та вереси та типи покриву пасовищ мали середні значення в діапазоні від 0,08 до 0,14 км/год – 1 , і жодних статистичних відмінностей між цими типами покриву виявлено не було (рис. 5).
Існував значний позитивний лінійний зв’язок між максимальним ROS і кінцевою площею спалення, що вказує на те, що загальна площа спалення збільшується зі збільшенням максимального ROS (рис. 6). Модель дає значення R 2 0,4.
Аналіз внутрішньорічної вигоряної площі має важливе значення для визначення періодів максимального ризику та впливу пожежі. Наші результати чітко вказують на значний пік спаленої території наприкінці зими та навесні (березень та квітень) (рис. 3а). Літні пожежі є незвичними, оскільки вони виникають після весняного періоду озеленення, коли вологість рослинності зазвичай висока; отже, великі пожежі влітку з помірним кліматом, як правило, потребують значних посушливих умов або посухи. Визнається, що наші дані за 9 років відбуваються в рамках довготривалої пожежної активності та кліматичних циклів, які можуть впливати на спостережувані тенденції; однак ці висновки узгоджуються з дослідженнями, що повідомляють про сезонність пожеж з використанням довгострокових джерел даних (наприклад, Belcher та ін., 2021). Пожежі площею понад 40 км 2були відповідальними за більшу частину вигорілої площі з рівними частками від пожеж у масштабах 30-40, 20-30, 10-20 і < 10 км 2 . Відсутність пожеж площею менше 10 км 2ймовірно, це можна пояснити тим фактом, що супутник VIIRS не зміг зафіксувати пожежі такого масштабу через обмеження часової та просторової роздільної здатності (Schroeder et al., 2014), а також через мінімальний поріг у 20 гарячих точок. точки для отримання векторів ROS. Менші пожежі набагато більш поширені, ніж великі пожежі, оскільки розподіл пожежі за розміром зазвичай відповідає степеневій функції (Cui and Perera, 2008; Hantson et al., 2015). Хоча ймовірно, що ці невеликі пожежі трапляються частіше, ніж вказано, пожежі такого масштабу менш імовірно будуть суттєвими для загальної спаленої площі (San-Miguel-Ayanz et al., 2021). Важливо пам’ятати, що пожежі, включені в це дослідження, мають середні та великі розміри, і тому оцінки ROS є репрезентативними для цих пожеж. Менші пожежі, ймовірно, зменшать середню ROS, навіть якщо деякі невеликі пожежі можуть мати високі ROS протягом короткого періоду часу. Зверніть увагу, що найменша пожежа окреслена та охарактеризована
Рисунок 3. Відсоток вигорілої площі для північно-західної Європи, розрахований (а) щомісяця та (б) відповідно до розподілу розміру на момент завершення пожежі. Площа горіння може відрізнятися від тієї, що виявляється іншими продуктами дистанційного зондування зони горіння або окреслюється в системах ГІС, які обслуговуються керівниками пожежної охорони, через обмеження просторової роздільної здатності активного пожежного продукту, який використовується в цій роботі (VNP14IMGTDL_NRT; https: //firms.modaps . eosdis.nasa.gov/download/, останній доступ: серпень 2022 р.).
у цій роботі відбулося в Національному парку Нортумберленд (Великобританія, 2018; широта = 55,28 ° , довгота = – 2,15 ° ), що включає 90 гарячих точок VIIRS, 5 часових кроків і вигорілу площу 10 га.
Як згадувалося вище, просторовий розподіл кластерів пожеж зосереджений у Великобританії та Ірландії. Це перешкоджає статистичному аналізу між країнами (але не між земними покривами) через низьку кількість пожеж в інших країнах (рис. 4b). У той же час низька поширеність середніх і великих пожеж також є характеристикою фактичного пожежного режиму в цьому біорегіоні. Пожежі в материковій Європі в межах досліджуваної території зазвичай невеликі та гасять за кілька годин (Stoof et al., 2020). Таким чином, кількість гарячих точок і часових кроків обмежена, що ускладнює характеристику ROS, враховуючи, що наш метод потребує мінімум двох часових кроків. Наша методологія націлена на пожежі, які, швидше за все, будуть складними для управління та можуть стати частішими зі зміною клімату.
Зі 102 пожеж, розглянутих у цьому дослідженні, малоймовірно, що будь-яка з них була рекомендованою для опіків, оскільки більшість зареєстрованих пожеж були поза основним встановленим вікном опіків з жовтня по березень. Крім того, усі наші вогнища горіли протягом ночі, а встановлені норми горіння в досліджуваному регіоні не дозволяють горіти протягом ночі (Спалювання вересу та трави: правила та подання заявки на отримання ліцензії, 2021; Керівництво – Кодекс Муірберна, 2021; Департамент сільського господарства, продовольства і морська піхота, 2021). Крім того, наш алгоритм кластеризації вимагав мінімум 20 гарячих точок для виявлення потенційної пожежі, що малоймовірно для встановленого опіку.
Швидкість поширення розраховувалась для різних країн протягом року та для різних ґрунтових покривів у регіоні, де даних про поведінку вогню, як правило, мало з обмеженою історією записів. Аналіз сезонної швидкості поширення вказує на пік площі горіння та ROS у березні та квітні (рис. 3 та 4). Між лютим і травнем також спостерігалися підвищені темпи розповсюдження та значення вигорілої площі, що свідчить про те, що лютий-травень може представляти масштаби пікового сезону пожеж у північно-західній Європі. Пожежний сезон, ймовірно, довший, ніж зазначено в нашому дослідженні, але через обмеження датчиків (просторово-часова роздільна здатність даних; Schroeder et al., 2014) ми не можемо зафіксувати та врахувати менші пожежі та можемо лише встановити періоди піку активності більші пожежі. Хоча дослідження протипожежних режимів у цьому регіоні нечисленні, час і тривалість піку пожежонебезпечного сезону, описані в нашому дослідженні, узгоджуються з пожежним сезоном, викладеним у літературі. Де Йонг та ін. (2016) дійшли висновку, що більшість лісових пожеж у Сполученому Королівстві припадає на період з березня по травень (59 % випадків і 95 % площі горіння). Подібним чином Департамент сільського господарства, продовольства та морського господарства Ірландії (DAFM) виділяє період підвищеного ризику пожежі з березня по червень (Fire Management, 2021), а в Нідерландах пік пожежної активності зазвичай припадає на весну. і на початку літа (з квітня по червень) (San-Miguel-Ayanz et al., 2019). (2016) дійшли висновку, що більшість лісових пожеж у Сполученому Королівстві припадає на період з березня по травень (59 % випадків і 95 % площі горіння). Подібним чином Департамент сільського господарства, продовольства та морського господарства Ірландії (DAFM) виділяє період підвищеного ризику пожежі з березня по червень (Fire Management, 2021), а в Нідерландах пік пожежної активності зазвичай припадає на весну. і на початку літа (з квітня по червень) (San-Miguel-Ayanz et al., 2019). (2016) дійшли висновку, що більшість лісових пожеж у Сполученому Королівстві припадає на період з березня по травень (59 % випадків і 95 % площі горіння). Подібним чином Департамент сільського господарства, продовольства та морського господарства Ірландії (DAFM) виділяє період підвищеного ризику пожежі з березня по червень (Fire Management, 2021), а в Нідерландах пік пожежної активності зазвичай припадає на весну. і на початку літа (з квітня по червень) (San-Miguel-Ayanz et al., 2019).
Сезон весняних пожеж у березні-квітні, визначений у північно-західній Європі, є явним контрастом до сезону пожеж у Середземному морі, який має незначний пік навесні, але сильніший пік у липні-вересні, наприкінці літа (Pausas and Paula). , 2012; Le Houerou, 1973). Пік сезону пожеж у Середземномор’ї припадає на літо, оскільки в цей період вологість палива найнижча в цьому кліматі (Cheret and Denux, 2007). Однак це, ймовірно, відрізняється в північно-західній Європі, де помірний клімат зазвичай більш вологий і вологий влітку, а період найнижчої вологості палива, як правило, припадає на період фенологічного озеленення наприкінці весни. Davies та ін. (2010) розглянули часові варіації
Рисунок 4. Швидкість поширення для північно-західної Європи з 2012 по 2020 рр., розрахована щомісяця (а) для північно-західної європейської території (біогеографічний регіон Північної Атлантики) та (б) для країни. Точки представляють розмір вибірки, який також вказано цифрами у верхній частині кожного прямокутного графіка. За місяці, не представлені на малюнку, пожеж не було виявлено.
у волозі для Calluna vulgarisпо всій Шотландії та виявили незмінно низький вміст вологи в живому паливі навесні та стабільно високий вміст вологи влітку, що в основному пояснюється рістом молодої зелені влітку. Davies та ін. (2010) також зазначив, що вологість рослинності може бути більш чутливою до змін погодних умов, ніж сезонні тенденції, враховуючи швидкість змін тонкого палива. Тому поєднання низьких нічних температур, мерзлої землі та відносно теплих сонячних днів ранньою весною може призвести до підвищеної пожежної небезпеки. Значні кореляції широко спостерігаються між лісовими пожежами та фенологічними стадіями рослинності в південній Європі (Moreira et al., 2009; Angelis et al., 2012), і цілком ймовірно, що місцева фенологія відіграє певну роль у відмінностях у піковій активності пожеж. на північному заході Європи. Фенологічний цикл змінює ключові характеристики палива, включаючи біомасу, просторовий розподіл, вміст вологи та хімічний склад, які є ключовими визначальними факторами поведінки при пожежі (Fares et al., 2017). Потрібні подальші дослідження, щоб визначити зв’язок між вегетативною фенологією, метеорологічними умовами та виникненням пожеж у цьому регіоні.
Наше дослідження виявило значний вплив ґрунтового покриву на АФК. Було показано, що ґрунтовий покрив є одним із основних чинників інтенсивності пожежі та АФК через його вплив на рослинну біомасу, структуру рослинності та вміст вологи (Moreira et al., 2009). У подібному дослідженні Loboda та Csiszar (2007) також реконструювали поширення пожежі по Євразії за допомогою MODIS і похідних ROS і виявили значний вплив екорегіонів. Однак ми визнаємо обмеження щодо супутникового виявлення пожежі та роздільної здатності карт рослинного типу. Таким чином, майбутні дослідження можуть отримати користь від використання паливних карт високої роздільної здатності, які ще не були доступні на момент проведення цього дослідження. Грунтовий покрив може бути недостатнім
Середня швидкість поширення (км/год)
Рисунок 5. Середня швидкість поширення та стандартна помилка для різних представлених типів ґрунтового покриву в північно-західній Європі. Категорія «інші» включає інші типи ґрунтового покриву з низькою представленістю (менше 10 векторів максимального поширення за категорією). Кількість векторів АФК для кожного типу земного покриву показано на діаграмі.
Рисунок 6. Модель лінійної регресії для логарифмічних перетворених змінних (максимальний ROS і вигоріла площа), що вказує на позитивний зв’язок між максимальним ROS і кінцевою вигоряною площею для кожної пожежі.
компас складності існуючих типів палива, і, отже, покращені карти типів палива можуть дозволити подальше дослідження цих взаємозв’язків.
Аналіз АФК серед різних типів ґрунтового покриву виявив, що АФК найшвидше розвивається в хвойних лісах. Очікувалося, що хвойна рослинність мала вищі темпи поширення, оскільки документально підтверджено, що в середземноморських регіонах цей тип покриву має більшу вибірковість проти пожеж у неоднорідних ландшафтах, визначених як один із найбільш пожежонебезпечних серед типів рослинності (Barros and Pereira, 2014). ). У нашій досліджуваній зоні більшість хвойних лісів було поширено на Британських островах, і наша запропонована методологія визначила кілька кластерів пожеж, пов’язаних із сильними та складними пожежами, такими як пожежа Кередігіону (~ 43 км 2 за 8 днів у березні 2022 року), пожежа Голуей ( ~ 59 км 2 за 4 дні в травні 2019 р.) і пожежа Sliabh Beagh ( ~ 38 км 2у 2 дн. травня 2017 р.), в якому горіли важливі ділянки хвойної рослинності. Болота, вереси та торф’яні болота мали найбільшу кількість переносників у цьому дослідженні, хоча вони представляли помірну ROS порівняно з хвойними лісами. Ці два типи покриття включали деякі з найбільш резонансних пожеж за останні роки, такі як ~ 1000 га Saddleworth Moor пожежа (2018) і ~16 000 га Пожежа Knockando (2019), як повідомила Комісія з лісового господарства Великобританії (Forestry Commission, 2019). Газзард та ін. (2016) провели аналіз інцидентів лісових пожеж на основі даних Системи реєстрації подій у Великобританії та визначили, що ці пожежі на болотах і болотах складають 40% вигоряючої площі в регіоні через горизонтальну безперервність палива, топографію та труднощі гасіння , що дозволяє поширюватися пожежі. Отже, ця робота вказує на те, як різні ґрунтові покриви можуть досягати однакових значень вигорілої площі в кінцевому підсумку, але при абсолютно різних ROS, що має важливі наслідки для управління пожежами на різних типах ґрунтового покриву.
Загалом значення ROS були від низького до помірного. Найшвидше розповсюджуваний тип палива, хвойна рослинність, зафіксував лише середню ROS приблизно 0,19 км/год – 1, яка не вважається швидкоплинною пожежею. Причина таких низьких значень може полягати в застосованій методології, яка дає середні ставки спреду. Вектори ROS були отримані із супутника VIIRS, який має час проходження 12 годин. Розробка вектора ROS протягом такого тривалого періоду часу, ймовірно, недооцінить фактичну ROS: малоймовірно, що пожежа прогресувала з постійною швидкістю протягом часового кроку, особливо тому, що ми усереднюємо ROS за періоди ночі та дня. . Таким чином, існує певна варіація, яку слід брати до уваги, покладаючись на ці оцінки VIIRS. Це також може бути причиною меншої варіації між різними типами ґрунтового покриву.
Ми очікували виявити взаємозв’язок між ROS і кінцевою згорілою площею, хоча існує багато факторів, що впливають на зростання пожежі, включаючи змінні навколишнього середовища та дії з придушення пожежі. Ми виявили значний позитивний зв’язок між максимальним ROS та кінцевою вигорілою площею. Пожежі на торфовищах, ґрунтовому покриві з найбільшою кількістю спостережень у цьому дослідженні, спричиняють одну з найбільш вигоряючих територій у світі (Rein and Huang, 2021), причому горіння поверхневої рослинності та підземне тління торф’яних ґрунтів є, ймовірно, найповільнішим процесом ОФК. серед типів ґрунтового покриву (Huang and Rein, 2017). Супутник VIIRS, швидше за все, зафіксував лише поверхневі пожежі (а не тліючі), які представляли б пожежі з найвищими значеннями ROS для цього типу покриття. Отже,
Точні дані про ROS серед представлених типів ґрунтового покриву, а також періоди пікової активності є важливими для визначення періодів підвищеного ризику пожежі, ефективності доступних методів гасіння та відповідних стратегій пом’якшення наслідків (управління землею та паливом). Незважаючи на те, що ці знання є достатньо доступними для регіонів, які знайомі з лісовими пожежами, регіонам, що розвиваються, часто не вистачає досліджень частково через обмежені записи та минулі випадки пожеж. Менеджери лісів і пожеж у північно-західній Європі можуть використовувати ці результати, щоб повідомити людям, що вони повинні бути готові до випадків лісових пожеж у березні та квітні або навіть пізньої весни в роки сильної посухи (рис. 3 і 4).
Знання основних умов, що сприяють поширенню пожежі, буде важливим для визначення відповідних методів гасіння. Крім того, необхідно враховувати поширені невеликі пожежі, які не фіксуються VIIRS. Навіть пожежі меншого масштабу можуть мати масштабний вплив через більшу щільність міст у північно-західній Європі. Оцінки ROS цих менших пожеж можуть вимагати більш наземного підходу, доки не буде розроблено систему моніторингу супутникових датчиків з вищою просторовою та тимчасовою роздільною здатністю, як-от система канадського WildFireSat, яка підходить для управління надзвичайними ситуаціями в режимі реального часу (Johnston та ін., 2020). Інформація з вищою роздільною здатністю, що стосується палива, буде необхідна для визначення типів рослинності, що знаходяться під загрозою, а також для фіксації неоднорідності палива, що дозволяє поширювати вогонь. Якщо очікується збільшення пожежної активності в цьому північно-західному європейському регіоні, важливо підготуватися не лише до пожеж, які спостерігаються зараз, але й до пожеж, які мають більш несприятливу поведінку, які можуть почастішати в майбутньому. Кроки, спрямовані на визначення поточної та майбутньої поведінки пожеж у цьому регіоні, мають бути розглянуті далі, щоб забезпечити належний підхід до майбутніх ризиків та їх пом’якшення.
Результати, отримані в цьому дослідженні, є однією з перших оцінок ROS лісової пожежі для північно-західної Європи та представляють нову методологію для характеристики поведінки пожежі в цьому новому пожежонебезпечному регіоні за допомогою супутникового виявлення гарячих точок. Ця методика виявила 102 пожежі та виявилася корисною альтернативою за відсутності польових вимірювань і багаторічного збору даних. Це дозволило нам охарактеризувати ROS на різних типах ґрунтового покриву в північно-західній Європі та визначити пікові місяці пожежної активності, надаючи ключову інформацію для ефективного управління пожежами. Було також можливо встановити зв’язок між АФК і кінцевою спаленою територією в цій частині Європи, що характеризується іншими екологічними умовами порівняно з дослідженнями, проведеними в південній Європі. Кроки, спрямовані на характеристику поведінки пожежі в цьому регіоні, мають бути розглянуті далі, щоб забезпечити належний підхід до майбутніх ризиків та їх пом’якшення. У майбутніх аналізах, щоб охарактеризувати поведінку пожежі та пожежний режим у північно-західній Європі, слід враховувати частоту пожеж, тривалість та метеорологічні умови, що сприяють займанню.
Доступність даних. Зібрані та створені дані доступні на платформі Zenodo. DOI (посилання для доступу) – https://doi.org/10.5281/zenodo.7019770 (Tapia et al., 2022).
Доповнення. Доповнення до цієї статті доступне в Інтернеті за адресою: https://doi.org/10.5194/nhess-23-361-2023-supplement.
Авторські внески. VMT і AC задумали цю ідею. SM розробив алгоритм і провів аналізи. VMT, TQ і AC провели наступні аналізи та інтерпретували результати. Написанням рукопису керував VMT. AC і TQ очолили рецензування рукопису після коментарів і пропозицій рецензентів, а KL, CRS, JR і SdM виступили в якості критичних коментаторів. Усі автори зробили критичний внесок у написання та редагування чернеток і дали остаточний дозвіл на публікацію.
Конкуруючі інтереси. Автор контакту заявив, що жоден із авторів не має конкуруючих інтересів.
Відмова від відповідальності. Примітка видавця: Copernicus Publications залишається нейтральною щодо претензій на юрисдикцію в опублікованих картах та інституційних зв’язках.
Заява про спеціальний випуск. Ця стаття є частиною спеціального випуску «Роль вогню в системі Землі: розуміння взаємодії з землею, атмосферою та суспільством (ESD/ACP/BG/GMD/N-HESS inter-journal SI)». Це результат Генеральної асамблеї EGU 2020, яка відбулася 4-8 травня 2020 року.
Подяки. Цей проект отримав фінансування з програми досліджень та інновацій «Горизонт 2020» Європейського Союзу в рамках грантової угоди Марії Склодовської-Кюрі №. 860787 (Інноваційна навчальна мережа PyroLife; https://pyrolife.lessonsonfire. eu/, останній доступ: січень 2023 р.), проект, у якому нове покоління експертів навчається інтегрованому управлінню пожежами.
Фінансова підтримка. Це дослідження підтримано Horizon 2020 (PyroLife (грант № 860787)).
Оглядова заява. Цю статтю відредагував Сандер Веравербеке, а рецензували Стійн Хантсон і двоє анонімних суддів.
Список літератури
Аль-Раві, К.Р., Казанова, Дж.Л., і Ромо, А.: IFEMS: новий підхід до моніторингу еволюції лісових пожеж за допомогою зображень NOAA-AVHRR, Int. J. Remote Sens., 22, 2033-2042, 2001.
Андела, Н., Мортон, округ Колумбія, Гігліо, Л., Паугам, Р., Чен, Ю., Гантсон, С., ван дер Верф, Г.Р., і Рандерсон, Дж.Т.: Глобальний атлас пожеж індивідуального розміру, тривалості , швидкість і напрямок, Земна система Sci. Дані, 11, 529-552, https://doi.org/10.5194/essd-11-529-2019, 2019.
Ендрюс, PL: Як створити та інтерпретувати діаграми характеристик пожежі для поведінки поверхневих і коронних пожеж, Міністерство сільського господарства США, лісова служба, дослідницька станція Скелястих гір, ISBN-13 9781480144781, 2011.
Анджеліс, А., Байокко, С., і Рікотта, К.: Фенологічна мінливість обумовлює поширення лісових пожеж на Сардинії, Landscape Ecol., 27, 1535-1545, https://doi.org/10.1007/s10980-012- 9808-2, 2012.
Баррос, А. та Перейра, Дж.: Вибірковість лісових пожеж для типу земельного покриву: чи має значення розмір?, PLoS ONE, 9, e84760, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0084760, 2014.
Белчер, К. М., Браун, І., Клей, Г. Д., Доерр, Ш., Елліотт, А., Газзард, Р., Кеттрідж, Н., Морісон, Дж., Перрі, М., і Сміт, Тел.: Лісові пожежі у Великобританії та їхні кліматичні виклики, E Третій UK Clim. Оцінка ризику зміни, CCRA3, 79, 16, 2021.
Benali, A., Russo, A., Sd, ACL, Pinto, RMS, Price, O., Kout-sias, N., and Pereira, JMC: Визначення дат пожежі та локалізація точок займання за допомогою супутникових даних, дистанційного датчика- Базель, 8, 326, https://doi.org/10.3390/rs8040326, 2016.
Карділ, А., Монедеро, С., Рамфрез, Дж., і Сільва, Каліфорнія: Оцінка та повторна ініціалізація моделювання диких пожеж за допомогою супутникових даних про активні пожежі, J. Environ. Керування., 231, 996-1003, https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.10.115, 2019.
Чен, Ю., Гантсон, С., Андела, Н., Коффілд, SR, Графф, Каліфорнія, Мортон, округ Колумбія, Отт, Л.Е., Фуфула-Джорджу, Е., Сміт, П., Голден, М.Л., і Рандерсон, JT: Поширення лісової пожежі в Каліфорнії отримано за допомогою супутникових спостережень VIIRS і системи відстеження за об’єктами, Scientific Data, 9, 1-15, 2022.
Черет. В. та Денукс, Дж. П.: Картування небезпеки лісових пожеж у регіональному масштабі за допомогою індексної моделі, що об’єднує дані дистанційного зондування з грубою просторовою роздільною здатністю, J. Geophys. Res.-Biogeo., 112, G02006, https://doi.org/10.1029/2005JG000125, 2007.
Chuine, I. та Cour, P.: Кліматичні детермінанти сезонності розпускання бруньок у чотирьох видів дерев помірної зони, New Phytol., 143, 339349, 1999.
Chuvieco, E. and Martin, MP: Простий метод для картографування росту Are з використанням даних каналу 3 AVHRR, Remote Sens.-Basel, 15, 3141-3146, 1994.
Cui, W. and Perera, AH: Що ми знаємо про розподіл лісових пожеж і чому ці знання корисні для управління лісами?, Int. J. Wildland Fire, 17, 234-244, 2008.
Девіс, Г.М., Легг, К.Дж., О’хара, Р., Макдональд, А.Дж., та Сміт, А.А.: Зимове висихання та швидкі зміни вмісту вологи в живому паливі Calluna vulgaris, Plant Ecol. водолаз., 3, 289-299, 2010.
де Йонг, М. Дж., Вустер, М. Дж., Кітчен, К., Менлі, К., Газзард, Р., і МакКолл, Ф. Ф.: Калібрування та оцінка канадської системи індексу погоди лісових пожеж (FWI) для покращення оцінки небезпеки диких пожеж у Велика Британія, Нац. Система небезпек Землі Sci., 16, 1217-1237, https://doi.org/10.5194/nhess-16-1217-2016, 2016.
Міністерство сільського господарства, продовольства та морського господарства: Рекомендований кодекс правил горіння – Ірландія, https: //www.gov.ie/en/publication/01773- fire- management/ (ост.
доступ: січень 2022), 2021.
де Ріго, Д., Ліберте, Г., Х’юстон Даррант, Т., Віванс, ТА, і Сан-Мігель-Аянз, Дж.: Екстремальна небезпека лісових пожеж у Європі в умовах зміни клімату: мінливість і невизначеність, Офіс публікацій Європейського Союз, https://doi.org/10.2760/13180, 2017.
Європейський Союз: Corine Land Cover (CLC) 2018, Copernicus Land Monitoring Service [набір даних], https://land.copernicus. eu/pan- european/corine-land- cover (останній доступ: січень 2022), 2019.
Фарес, С., Байокко, С., Салваті, Л., Камарретта, Н., Дюпюї, Ж.-Л., Ксантопулос, Г., Гвіхарро, М., Мадригал, Дж., Ернандо, К., і Корона , P.: Характеристика потенційного палива диких пожеж у живій рослинності в Середземноморському регіоні, Ann. для. наук, 74, 1, 2017.
Feranec, J., Jaffrain, G., Soukup, T., і Hazeu, G.: Визначення змін і потоків у європейських ландшафтах 1990-2000 рр. за допомогою даних CORINE про земельний покрив, Appl. геогр., 30, 19-35, 2010.
Фернандес-Анес, Н., Красовський, А., Мюллер, М., Вацік, Х., Бетенс, Дж., Хукіч, Е., Капович Соломун, М., Атанасова, І., Глушкова, М., і Богунович , I.: Поточні моделі та проблеми диких пожеж у Європі: синтез національних точок зору, Повітря, Ґрунт, Вода Рез., 14, 11786221211028184, https://doi.org/10.1177/11786221211028185, 2021.
Управління пожежами: https://www.gov.ie/en/publication/
01773-fire-management/, останній доступ: 18 листопада 2021 року.
Лісова комісія Англії: Статистика лісових пожеж для Англії з 2009-10 по 2016-17 роки, Лісова комісія Англії, Брістоль, https://www.gov.uk/government/publications/forestry-Commission-England-Wildfire-statistics-for-England-2009-10-to-2016-17 (останній доступ: січень 2022), 2019.
Р. Газзард, Дж. Макморроу та Дж. Айлен: Політика та управління лісовими пожежами в Англії: еволюція відповіді пожежно-рятувальних служб, лісництва та міжсекторальних груп, Філос. Т. Рой. Соц. B, 371, 20150341, https://doi.org/10.1098/rstb.2015.0341, 2016.
Гілл, А. М., і Аллан, Г.: Великі пожежі, ефекти вогню та концепція пожежного режиму, Міжн. J. Wildland Fire, 17, 688-695, https://doi.org/10.1071/WF07145, 2008.
Гірден, Е..: ANOVA: Повторні вимірювання, ні. 84, Серія документів Університету Сейджа, ISBN-13 9780803942578, 1991.
Керівництво – Кодекс Мюрберна: https://www.nature.scot/doc/guidance-muirburn-code , останній доступ: 19 листопада 2021 р.
Гантсон, С., Пуейо, С., і Чувіеко, Е.: Розподіл глобальних пожеж залежить від впливу людини та клімату, Global Ecol. біогеогр., 24, 77-86, 2015.
Гантсон, С., Андела, Н., Гулден, М. Л., і Рандерсон, Дж. Т.: Пожежі, які запалюють люди, призводять до більш екстремальної поведінки вогню та впливу на екосистему, Nat. Комун., 13, 1-8, 2022.
Спалювання вересу та трави: правила та подання заявки на отримання ліцензії: https://www.gov.uk/guidance/ heather- and- grass- burning- apply- for- a- licence, останній доступ: 19 листопада 2021 р.
Хуанг, X. і Рейн, Г.: Поширення тліючої торф’яної пожежі вниз: роль вологи, щільності та надходження кисню, Int. J. Wildland Fire, 26, 907-918, 2017.
Джин, Ю., Гулден, М. Л., Февр, Н., Веравербеке, С., Сан, Ф., Холл, А., Хенд, М. С., Хук, С., і Рандерсон, Дж. Т.: Ідентифікація двох різних режимів пожежі в Південна Каліфорнія: вплив на економіку та майбутні зміни, Environ. рез. Lett., 10, 094005, https://doi.org/10.1088/1748-9326/10/9/094005, 2015.
Джонстон, Дж.М., Джексон, Н., Макфейден, К., Нго Фонг, Л., Лоуренс, Б., Давіньон, Д., Вустер, М.Дж., ван Мірло, Х., Томпсон, Данія, та Кантін, А.С.: розвиток Вимог користувача для канадської супутникової місії WildFireSat, Датчики, 20, 5081, 2020.
Keeley, JE, Pausas, JG, Rundel, PW, Bond, WJ, and Bradstock, RA: Fire as a evolutionary pressure forming plant traits, Trends Plant Sci., 16, 406-411, https://doi.org/10.1016 /j.tplants.2011.04.002, 2011.
Кіцбергер, Т., Перрі, GLW, Парітсіс, Дж., Гоуда, Дж. Х., Теплі, А. Дж., Хольц, А., і Веблен, Т. Т.: Зворотні зв’язки рослинності та пожежі та альтернативні стани: загальні механізми вразливості лісів помірного клімату до пожеж на півдні Південна Америка і Нова Зеландія, New Zeal. J. Bot., 54, 247-272, 2016.
Кравчук, MA, Моріц, MA, Parisien, M.-A., Дорн, JV, та Hayhoe, K.: Глобальна пірогеографія: поточне та майбутнє поширення лісових пожеж, PLoS ONE, 4, e5102, https://doi . org/10.1371/journal.pone.0005102, 2009.
Le I louerou. HN: Пожежі та рослинність у Середземноморському басейні, FAO, ISSN 0082-1527, 1973.
Лю, X., Хе, Б., Куань, X., Йебра, М., Цю, С., Інь, К., Ляо, З., і Чжан, Х.: Отримання швидкості поширення лісової пожежі майже в реальному часі з Дані супутника Himawari-8, Remote Sens.-Basel, 10, 1654, https://doi.org/10.3390/rs10101654, 2018.
Лобода, Т. В. та Чисар, І. А.: Реконструкція поширення вогню в лісових пожежах у Північній Євразії за продуктом активного вогню MODIS, Global Planet. Зміна, 56, 258-273, https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2006.07.015, 2007.
Ланг, Т., Лавалле, К., Хідерер, Р., Досіо, А., і Бауер, Л.М.: Оцінка впливу на регіональному рівні багатьох небезпек для Європи, що поєднує показники кліматичних і некліматичних змін, Global Environ. Chang., 23, 522-536, https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2012.11.009, 2013.
Макветі, Д.Б., Гігера, П.Е., Вітлок, К., Веблен, Т.Т., Боумен, Д.М.Е.С., Кері, Дж.Дж., Хаберле, С.Г., Кін, Р.Е., Максвелл, Б.Д., МакГлоун, М.С., Перрі, Г.Л.В., Вілмшерст, Дж.М., Хольц , A., and Tepley, AJ: Концептуальна основа для прогнозування чутливості екосистем помірного клімату до впливу людини на режими пожеж, Global Ecol. Biogeogr., 22, 900-912, https://doi.org/10.1111/geb.12038, 2013.
Міллер, Р.Г., Тангні, Р., Енрайт, Нью-Джерсі, Фонтейн, Дж.Б., Меррітт, Ді-Джей, Ооі, М.К., Рутроф, К.Х., і Міллер, Б.П.: Механізми сезонного впливу пожеж на популяції рослин, Trends Ecol. Еволюція, 34, 1104-1117, 2019.
Морейра, Ф., Ваз, П., Катрі, Ф., і Сілва, Дж.С.: Регіональні варіації в сприйнятливості лісових пожеж типів ґрунтового покриву в Португалії: наслідки для ландшафтного менеджменту для мінімізації пожежної небезпеки, Int. J. Wildland Fire, 18, 563-574, 2009.
Морено, М. В. та Чувіеко, Е.: Характеристика пожежних режимів в Іспанії на основі статистики пожеж, Міжн. J. Wildland Fire, 22, 296-305, 2013.
Моріц, MA, Parisien, M.-A., Батлорі, Е., Кравчук, MA, Дорн, JV, Ganz, DJ, і Hayhoe, K.: Зміна клімату та порушення глобальної пожежної активності, Ecosphere, 3, art49, https://doi.org/10.1890/ES11-00345.1, 2012.
Оліва, П. та Шредер, В.: Оцінка продукту активного виявлення пожежі VIIRS 375 m для картографування безпосередньо вигорілої території, Remote Sens. Environ., 160, 144-155, https://doi.org/10.1016/j.rse .2015.01.010, 2015 рік.
Парсонс, Р., Джоллі, В. М., Хоффман, К., і Оттмар, Р.: Роль палива в екстремальних умовах пожежі, Синтез знань про екстремальні пожежі: Том 2 для спеціалістів із поведінки вогню, дослідників і метеорологів, 55 -82, https://doi.org/10.2737/PNW-GTR-891, 2016.
Паусас, Дж. Г. та Паула, С.: Паливо формує взаємозв’язок пожежі та клімату: докази середземноморських екосистем, Global Ecol. біогеогр., 21, 1074-1082, 2012.
Рейн, Г. та Хуанг, X.: Тліючі лісові пожежі на торфовищах, лісах і в Арктиці: виклики та перспективи, Current Opinion in Environmental Science and Health, 24, 100296, https://doi.org/10.1016/j.coesh . 2021.100296, 2021 рік.
Sä, ACL, Benali, A., Fernandes, P, M., Pinto, RMS, Trigo, RM, Salis, M., Russo, A., Jerez, S., Soares, PMM, Schroeder, W., and Pereira , JMC: Оцінка симуляції зростання пожежі з використанням супутникових даних про активну пожежу, Remote Sens. Environ., 190, 302317, https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.12.023, 2017.
Сан-Мігель-Аянз, Дж., Дюррант, Т., Бока, Р., Ліберта, Г., Бранко, А., де Ріго, Д., Феррарі, Д., Майанті, П., Артес, В., Oom, D., Pfeiffer, H., Nuijten, D., and Leray, T.: JRC Технічний звіт – Лісові пожежі в Європі, Близькому Сході та Північній Африці 2018, Publ. Вимкнено. Євро. Союзу, 164, https://doi.org/10.2760/561734, 2019.
Сан-Мігель-Аянз, Дж., Дюррант, Т., Бока, Р., Ліберта, Г., Бранко, А., де Ріго, Д., Феррарі, Д., Майанті, П., Артес, В., Oom, D., Pfeiffer, H., Grecchi, R., Nuijten, D., Onida, M., та Loffler, P.: JRC Технічний звіт – Лісові пожежі в Європі, Близькому Сході та Північній Африці 2020, Publ. Вимкнено. Євро. Союзу, 174, https://doi.org/10.2760/059331, 2021.
Schroeder, W., Oliva, P., Giglio, L., and Csiszar, IA: Новий продукт даних активного виявлення пожежі VI-IRS 375 m: опис алгоритму та початкова оцінка, Remote Sens. Environ., 143, 85-96 , 2014.
Stoof, CR, Tapia, VM, Marcotte, AL, Cardil, A., Stoor-vogel, JJ, and Castellnou Ribau, M.: Relatie tussen natu-urbeheer en brandveiligheid in de Deurnese Peel: onderzoek naar aanleiding van de brand in de Deurnese Peel van 20 квітня 2020 р., Вагенінгенський університет і дослідження, Вагенінген, https://doi.org/10.18174/533574, 2020 р.
Sundseth, K., Houston, J., and Eriksson, M.: Natura 2000 в Атлантичному регіоні, Офіс офіційних публікацій Європейських співтовариств, LU, 12 стор., https://data.europa.eu/doi/ 10. 2779/82343 (останній доступ: грудень 2019), 2009.
Тапіа, В.М., Монедеро, С., Літтл, К., де Мігель, С., Стоуф К., Карділ, А, і Кінонес, Т.: Багатокутники периметра лісових пожеж у Північно-Західній Європі [2012-2020], Зенодо [набір даних] , https://doi.org/10.5281/zenodo.7019770, 2022.
Тедім, Ф., Ксантопулос, Г., та Леоне, В.: Лісові пожежі в Європі: факти та виклики, в: Небезпека лісових пожеж, ризики та лиха, Elsevier, 77-99, https://doi.org/10.1016/ B978-0-12-410434-1.00005-1, 2015.
Vaillant, NM, Fites-Kaufman, J., Reiner, AL, Noonan-Wright, EK, and Dailey, SN: Вплив обробки палива на паливо та потенційну пожежну поведінку в Каліфорнії, США, Національні ліси, Fire Ecol., 5, 14-29, https://doi.org/10.4996/fireecology.0502014, 2009.
Veraverbeke, S., Sedano, F., Hook, SJ, Randerson, JT, Jin, Y., and Rogers, BM: Mapping the daily progress of large wildland fires using MODIS active fire data, Int. J. Wildland Fire, 23, 655-667, https://doi.org/10.1071/WF13015, 2014.
https://doi.org/10.5194/nhess-23-361-2023
Нац. Система небезпек Землі Sci., 23, 361-373, 2023
https://repositori.udl.cat/server/api/core/bitstreams/7ef40712-95a0-4fa7-a0c2-c0acd27899fd/content
474 total views, 3 views today
