На прошлой неделе мы моделировали идеализированный лесной пожар клеточным автоматом на Python, в общих чертах ознакомившись с основными подходами в этой области.
Но каковы истоки моделирования пожаров? Кто сегодня занимается моделированием пожаров? Почему модели пожаров не имеют такого же развития, как модели погоды, и смогут ли они когда-нибудь достичь этого?
Моделирование пожаров зародилось в 1940-х годах, на фоне Второй мировой войны, надвигающейся холодной войны и пожарофобии Лесной службы. Пионером моделирования пожаров был инженер-механик по имени Уоллес Фонс, который строил аэродинамические трубы и специальные "костры" для изучения поведения и свойств огня.
Фонс отметил, что огонь распространяется путём последовательного нагрева соседних горючих частей до температуры воспламенения. Он рассуждал, что скорость распространения огня в значительной степени зависит от того, сколько времени требуется огню для воспламенения того или иного вида топлива, а также от того, насколько далеко друг от друга находятся горючие части.
В 1946 году Фонс опубликовал первую математическую модель распространения лесного пожара. Модель использовала уравнение сохранения энергии для однородного слоя топлива, подверженного воздействию огня, и продемонстрировала логарифмическую зависимость между скоростью распространения огня и температурой слоя топлива. Несмотря на недостатки модели, она была подтверждена в экспериментах на сосновом топливе.
Как и большинство других известных учёных-пожарных в стране в то время, Фонс работал в Лесной службе, которая была и остается частью Министерства сельского хозяйства США (USDA). С момента своего создания в 1905 году Лесная служба, по сути, стала гегемоном и вела хорошо задокументированную "войну с огнём".
Лесная служба контролировала науку о пожарах, преследуя единственную цель – подавление лесных пожаров; была ли эта цель также причиной появления первой модели пожара, до конца не ясно, но она, несомненно, сыграла роль в решении агентства нанять Фонса.
Рождение моделирования пожаров совпало с окончанием Второй мировой войны, и тогда акцент в исследованиях пожаров сместился с подавления пожаров на возможности их использования.
После войны власти были убеждены, что следующая война будет также войной огня, и довольно легко понять почему. Япония запустила почти 10.000 воздушных шаров с бомбами (называемых Фу-Го, или "огненные шары") в США в попытке вызвать лесные пожары. Хотя запуск был в основном неудачным, это была самая дальняя атака, которую видел мир. Затем были огненные бури – массивные пожары, вызванные бомбами, которые создавали ураганные ветры. После того, как союзные войска разбомбили Дрезден, Гамбург и Токио, в городах неожиданно разразились огненные бури. Атомный удар по Хиросиме вызвал еще одну огненную бурю, которая уничтожила более десяти квадратных километров.
Признавая необходимость изучения пожаров, федеральное правительство начало вкладывать значительные средства в междисциплинарные исследования огня и крупномасштабные полевые эксперименты – и продолжало делать это на протяжении большей части холодной войны. Лесная служба активно участвовала в испытаниях ядерного оружия, привлекая к работе лучших учёных-пожарных страны. Хотя США выпустили следующую крупную модель пожара только в 1960-х годах, вызванный войной толчок к исследованиям пожаров позволил получить фундаментальные знания о пожаре, которые легли в основу будущих моделей.
Сам Фонс, работавший в Лесной службе до своей смерти в 1963 году, участвовал в нескольких секретных экспериментах по изучению воздействия пожаров, вызванных детонацией в лесах и на других объектах.
Один из этих экспериментов, часть операции "Tumbler-Snapper", изучал, могут ли деревья обеспечить защиту от ядерного взрыва. Чтобы измерить, как деревья гнутся или ломаются под действием ударной волны, Фонс возил деревья с фиксированной скоростью в специально оборудованном грузовике. Лесная служба расширила эту работу для изучения воздействия взрыва на искусственный сосновый лес, который они создали в Неваде. На видео этого эксперимента (примерно 32:05) показаны несколько мужчин, которые, кажется, могут в одиночку поднять целое дерево... пока вы не заметите кран в углу в конце видео.
Можем также сделать паузу, чтобы оценить иронию этих невероятно дымных переходов в фильме.
В любом случае, первый специалист по моделированию пожаров, очевидно, был полезен для национальной обороны; в 1961 году вице-президент Линдон Джонсон вручил Фонсу награду USDA Superior Service Award (Премия Министерства сельского хозяйства США за выдающиеся заслуги) за "заметный новаторский вклад в исследования лесных пожаров и национальную оборону, включая установление теплового и взрывного воздействия ядерных ударов на леса и другие природные объекты".
Некоторые из других инициатив Лесной службы, связанных с пожарами, в это время были менее плодотворными. Например, в 1953 году был запущен проект «Небесный огонь», целью которого было предотвращение пожаров путём изменения погоды. В частности, исследователи пытались подавить молнии, засевая грозы йодистым серебром.
В 1960-х и 1970-х годах несколько стран выпустили новые модели пожаров, среди которых лидировали США, Австралия, Россия и Канада. Как и модель Фонса, многие из новых моделей были физическими, основанными на законах механики жидкости, горения и теплопередачи.
Однако Австралия и Россия также выпустили первые эмпирические (McArthur, 1966) и полуэмпирические (А.А. Молчанов, 1957) модели. Эта новая волна моделей, основанных на статистических корреляциях, полученных в результате экспериментов или исторических исследований лесных пожаров, стала возможной благодаря экспериментам и сбору данных, проведённым в предыдущие десятилетия.
Одной из наиболее влиятельных моделей пожаров является полуэмпирическая модель распространения огня Дика Ротермела, опубликованная в 1972 году. Ротермел был инженером-авиаконструктором и стал специалистом по пожарному моделированию USDA. В основу своей модели распространения огня он положил модель теплового баланса Франдсена 1971 года, а также данные экспериментов в аэродинамической трубе и исследований австралийских лесных пожаров. Модель рассчитывает скорость распространения огня путём деления источника тепла на теплоотдачу:
Уравнения Ротермела подходили для такого количества лесных пожаров, что Лесная служба ввела их в первый выпуск Национальной системы оценки пожарной опасности (NFDRS), которая первоначально состояла из таблиц поиска и номограмм. Используя бумагу и карандаш, пожарные вручную вписывали ветер и угол наклона, чтобы оценить скорость и направление распространения огня.
Сегодня NFDRS компьютеризирована, но по-прежнему основана на новаторских уравнениях Ротермела. Фактически, модель Ротермела является основой любой модели пожара, используемой сегодня в полевых условиях.
Еще одним прорывом в моделировании пожаров в 1970-х годах стало использование принципа Гюйгенса о распространении волн для моделирования распространения пожара во всех направлениях. Принцип Гюйгенса, первоначально предложенный для описания бегущих световых волн, рассматривает каждую точку на краю фронта волны как независимый источник вторичных волн, которые распространяют волну.
В применении к моделированию пожара принцип Гюйгенса имитирует распространение огня с помощью вейвлетов (обычно эллиптических). В каждый момент времени вектор наклона ветра определяет форму и ориентацию каждого эллипса, а условия горения определяют их размер (скорость распространения). Вейвлеты образуют своего рода оболочку вокруг исходного периметра пожара, а внешний край этой оболочки является новым фронтом пожара.
Сандерлин и Сандерсон первыми применили принцип Гюйгенса к моделированию пожаров. Их компьютерная модель "радиального распространения огня", опубликованная в 1975 году, смоделировала рост пожара с использованием трёхмерного поля ветра и сетки топлива и топографии ландшафта. Вскоре после этого, в 1982 году, Хэл Андерсон из Лаборатории противопожарных наук в Миссуле применил принцип Гюйгенса к данным о периметре испытательного пожара. По сей день принцип Гюйгенса является одним из двух наиболее популярных методов распространения огня (при другом методе огонь распространяется на основе прямого контакта с соседними клетками или в непосредственной близости от них).
В конце концов федеральные агентства устали от монополии Лесной службы на науку о пожарах и стремились проводить собственную политику. Служба национальных парков, Министерство внутренних дел и Национальный научный фонд стали участвовать в исследованиях пожаров. В то же время финансирование Лесной службы со стороны Министерства обороны, которое стабильно поступало с конца Второй мировой войны, начало иссякать.
С этим сдвигом в исследованиях пожаров произошел поворот в отношении к плановому выжиганию (намеренному разжиганию контролируемых пожаров), которое постепенно возрождалось как стратегия управления лесами с 1940-х годов. Дикие пожары, которые раньше считались не более чем угрозой для жизни людей и ценных лесных ресурсов, всё больше признавались жизненно важной частью земной системы.
По мере того, как финансирование исследований подходили к концу, многие вопросы физики и химии пожаров оставались нерешёнными. Тем не менее, наступающая эра компьютеров значительно продвинула моделирование пожаров в последующие десятилетия.
До появления компьютеров люди прогнозировали рост пожара с помощью физических карт, номограмм, расчётов скорости распространения и векторов влияния склонов и ветра. С появлением компьютеров появились компьютерные модели пожаров, которые преобразовали существующие одномерные точечные модели прямого распространения огня в двухмерные плоскостные модели, которые распространяли периметр пожара по всему ландшафту. В 1984 году Лесная служба выпустила первую программу прогнозирования поведения пожаров в дикой природе под названием Behave. Behave была основана на уравнениях Ротермела и первоначально была запрограммирована на калькуляторе TI-59.
Однако отсутствие данных о топливе и рельефе местности сильно ограничивало возможности ранних программ по распространению пожаров. В 1990-х годах возможности дистанционного зондирования, географические информационные системы (ГИС) и бо́льшая вычислительная мощность возродили интерес к моделированию поведения пожаров. Behave и другие программные пакеты для моделирования пожаров были интегрированы с ГИС, что позволило использовать данные о ландшафте для моделирования пожаров.
В 90-е годы и в начале века исследователи выпустили несколько новых симуляторов пожаров на основе ГИС. Заметные примеры в США включают Dynafire (1991), Firemap (1992), FARSITE (1993), Burn (1994) и Embyr (2000). За исключением Embyr, каждая из этих моделей была основана на уравнениях Ротермела.
В 1996 году Гарсия Вега и другие исследователи Лесной службы опубликовали первую работу по применению машинного обучения для моделирования лесных пожаров. Они использовали искусственную нейронную сеть, обученную и протестированную на исторических данных о лесных пожарах, для прогнозирования вызванных человеком лесных пожаров в Альберте, Канада. Используя метеорологические данные, размер региона и топографию района в качестве входных данных, их модель правильно предсказывала в 85% случаев, где пожары не возникнут, и в 78% – где они возникнут.
В 1996 году исследователь Национального научного фонда Терри Кларк показал, что модели распространения пожаров могут быть объединены с цифровыми моделями атмосферы. Эта связь позволила огню взаимодействовать с атмосферой и "создавать свою погоду" в симуляторах, как это происходит в реальном мире. Атмосферная влажность, температура, скорость и направление ветра влияют на условия пожара, а дым, тепловые потоки и потоки влаги от пожара влияют на атмосферу.
Модель Кларка, названная CAWFE, положила начало новому поколению связанных моделей пожара и атмосферы, которые в основном относятся к одному из двух лагерей. Первый лагерь, примером которого являются CAWFE и WRF-SFIRE, объединяет упрощённую эмпирическую модель распространения пожара с трёхмерной численной моделью прогнозирования погоды (с разрешением в сотни метров и более).
Второй лагерь связанных моделей пожара и атмосферы включает такие модели, как Wildland-Urban Interface Fire Dynamic Simulator (WFDS) и HIGRAD/FIRETEC. Эти программы объединяют модели пожаров с вычислительной гидродинамикой (CFD), моделируя турбулентные воздушные потоки с очень высоким разрешением (единичные метры) на относительно небольшой территории.
Мы познакомились с историей моделирования пожаров в США, но как обстоят дела в этой области сегодня?
Моделирование пожаров сегодня
В этом заключительном разделе рассмотрим некоторые из наиболее интересных вопросов о моделировании пожаров на сегодняшний день.
Кто на самом деле использует модели пожаров?
Как модели пожаров используются для реального пожаротушения?
Почему модели пожаров не стали лучше и как их можно улучшить?
Кто на самом деле использует модели пожаров?
Спойлер: не простые пожарные. В США борьба с лесными пожарами осуществляется с помощью системы командования инцидентами – межведомственной системы, которая была создана в 1970-х годах после разрушительных лесных пожаров в Калифорнии. В рамках этой системы пожарный аналитик (или аналитик поведения пожара) запускает модель пожара и передаёт основные результаты моделирования командующему инцидентом.
Командующий координирует реагирование на чрезвычайную ситуацию на основе многих потоков информации, одним из которых является результат моделирования. Помимо модели, командир инцидента должен учитывать, где находятся бригады и находятся ли они в безопасности, какие строения подвергаются наибольшему риску, как можно добраться до пожара, где находятся ближайшие источники воды, какая погода, с каким типом местности он имеет дело и так далее. Командующий использует всю эту информацию для принятия быстрых решений о том, где должны быть сосредоточены ресурсы и что должны делать экипажи на месте.
Как модели пожаров используются для реального пожаротушения?
Пожарные организации в США используют несколько типов моделей пожаров, среди которых можно выделить FARSITE (Flammap) и Систему поддержки принятия решений по пожарам в дикой природе (WFDSS), созданную в 2009 году. Все пожары, находящиеся под юрисдикцией федерального правительства, управляются через WFDSS.
Несмотря на это, мы по-прежнему подавляем 97% лесных пожаров в США (остальные 3% вызывают разрушения, о которых пишут в новостях). Поскольку моделирование пожара, который не распространяется, бесполезно, аналитики моделируют только около 1% лесных пожаров (и 3% из них на федеральных землях). Таким образом, наиболее распространённым применением результатов моделирования пожаров является планирование – принятие решений о том, куда перебрасывать ресурсы для тушения пожаров, исходя из того, где вероятность возникновения пожаров наиболее высока.
Когда речь идёт о моделировании текущих лесных пожаров в реальном времени (а не о прогнозировании их возникновения), большинство оперативных моделей пожаров довольно просты и опираются на простые входные данные. Все эти системы используют эмпирические одномерные модели распространения огня, которые быстрее и менее сложны, чем их физические аналоги. По мере того как компьютеры становятся всё быстрее и мощнее, физические модели всё чаще включаются в моделирование распространения огня. Некоторые из более сложных моделей, например, связанная модель пожара и атмосферы WRF-SFIRE, уже достаточно быстры для использования в режиме реального времени!
Группы по борьбе с лесными пожарами также используют инструменты на основе ИИ. Например, Калифорнийский департамент лесного хозяйства и противопожарной защиты (CalFire) использует для прогнозирования поведения лесных пожаров программу Wildfire Analyst Enterprise, разработанную стартапом Technosylva. Последняя использует модели распространения пожаров и машинное обучение для сравнения текущих и исторических пожаров, а затем использует эту информацию для прогнозирования того, куда пойдёт пожар и когда он туда доберётся.
В конце августа 2020 начальник батальона CalFire Джон Хегги направил пожарных и оборудование в Фелтон, штат Калифорния, после того как программа Wildfire Analyst Enterprise предсказала, что пожар CZU Lightning Complex распространится именно туда. В результате раннего вмешательства им удалось спасти много домов.
Почему модели пожаров не стали лучше и как их можно улучшить?
В настоящее время самым большим препятствием на пути создания более совершенных моделей пожаров является недостаток знаний о физике и химии огня – особенно крупномасштабных лесных пожаров.
По иронии судьбы, в результате чрезмерного накопления топлива в результате десятилетий подавления лесных пожаров и более жарких и сухих сезонов последних десятилетий, наши лесные пожары начинают всё больше и больше напоминать непредсказуемые пожары, вызванные бомбами, которые мы так тщательно изучали после Второй мировой войны.
К счастью, постепенная реинтеграция плановых выжиганий в качестве стратегии управления лесами предоставляет прекрасную возможность для развития науки о пожарах и улучшения моделей пожаров. Чтобы понять, почему, рассмотрим тесно связанную с этим проблему моделирования погоды. Пожар и погода тесно взаимосвязаны, и во многих отношениях моделирование пожаров – это проблема моделирования погоды. И пожар, и погоду (в отличие, например, от землетрясений) можно непосредственно наблюдать. Почему же тогда моделирование погоды опережает моделирование пожаров?
Помимо финансирования, другой, тесно связанной, причиной являются данные. Каждый день специалисты по моделированию погоды получают всё больше данных о погоде, которые они могут использовать для подтверждения своих моделей. То же самое даже отдалённо не относится к специалистам по моделированию пожаров. Помните, что мы всё ещё подавляем 97% лесных пожаров в стране, поэтому специалистам по моделированию пожаров очень трудно проверить свои модели и собрать данные в масштабах, соответствующих моделированию реальных лесных пожаров.
По этой причине исторический сдвиг в политике плановых выжиганий действительно интересен для моделирования пожаров. Контролируемые выжигания гораздо больше похожи на реальные лесные пожары, чем пожары в лабораторных условиях, и при этом гораздо легче собирать данные. В конце концов, мы точно знаем, когда, где и как они начинаются. В сочетании с более быстрыми и мощными компьютерами и более совершенными технологиями дистанционного зондирования (например, LIDAR), моделирование пожаров имеет все шансы быстро улучшиться в ближайшем будущем – если эти усилия будут достаточно финансироваться.
В то время как учёные и политики признают плановое выжигание как наиболее экономически эффективную стратегию борьбы с пожарами, это изменение парадигмы не сопровождалось соответствующим увеличением объемов выжигания. В западной части США их активность в период с 1998 по 2018 год фактически оставалась стабильной или даже снизилась.
В районах, где проводится больше плановых выжиганий, федеральное правительство не играет ведущей роли; серьёзные лесные пожары всё чаще заставляют федеральные агентства выделять больше ресурсов на тушение пожаров. За последние пять лет Бюро по делам индейцев было единственным федеральным агентством, которое выделяло более 25% своего противопожарного бюджета на контролируемые выжигания; оно также было единственным федеральным агентством, которое значительно активизировало деятельность по ним. На юго-востоке, где объемы плановых выжиганий выросли больше всего, 70% проводились под руководством нефедеральных организаций.
Что ещё хуже, многие штаты отменили запланированные на 2020 год плановые выжигания из-за COVID-19 из вполне обоснованных опасений, что ухудшение качества воздуха может усугубить пандемию. Таким образом, хотя контролируемые выжигания могут улучшить науку о пожарах, которая, в свою очередь, может улучшить модели пожаров, мы не используем это должным образом.
Модели пожаров, как и пожары, не развиваются в вакууме. Как и физический ландшафт, политический ландшафт в Соединённых Штатах формирует то, как американцы сталкиваются с лесными пожарами и моделируют их.
В 40-х и 50-х годах прошлого века зародилось моделирование пожаров и совершенствование науки о пожарах, вызванное войной. Пока шла холодная война, в 60-х и 70-х годах наблюдался расцвет новых моделей пожаров. В 80-х и 90-х годах появились симуляторы пожаров, которые подняли эти одномерные модели до двухмерных. В 2000-х годах появились модели, связавшие пожары с атмосферой, всё более быстрые компьютеры и новые инструменты искусственного интеллекта.
Сейчас нам нужно более глубокое научное понимание крупномасштабных пожаров в дикой природе и больше контролируемых выжиганий, чтобы поспособствовать этому.
Нашли опечатку или неточность? Выделите и нажмите
CTRL/⌘+Enter
