Уникальные системы мониторинга которые охватывают всю

На всякий пожарный
В Томском государственном университете обсудили новые способы борьбы с
лесными пожарами
С 18 по 20 октября в Томском государственном университете собрались ученые из
ведущих научных и образовательных организаций разных городов России и зарубежья для
участия в традиционной Всероссийской научной конференции «Математическое и
физическое моделирование опасных природных явлений и техногенных катастроф».
В этом году центральной темой научных дискуссий и обсуждений стала проблема
лесных пожаров, что, в общем, неудивительно – вопросы и технологии прогнозирования,
диагностики и борьбы с возгораниями стали особенно актуальными в связи с «жарким»
летом 2010 для центральной полосы России.
-Это лето действительно было необычное, – говорит Г.А. Доррер, профессор
Сибирского технологического университета (Красноярск), - несмотря на то, что сильная жара
бывала и раньше. Но дело в том, что засухи будут всегда, и лес будет гореть, наша задача –
минимизировать ущерб от этих возгораний. Для эффективного тушения пожаров должны
взаимодействовать много факторов – в том числе, должны применяться на практике
новейшие научные достижения.
Новый подход к старой проблеме
В представленных на конференции докладах все аспекты проблем, связанных с таким
природными явлениями, как пожары – от физической модели явления до математического
моделирования процесса с выходом на натуральный эксперимент. На конференции
рассматривались фундаментальные исследования возникновения, распространения и
экологических последствий пожаров, а также практическое применение научных разработок
в этой сфере.
Так, новая технология тушения пожаров была предложен томским ученым,
заведующим кафедрой физической и вычислительной механики ТГУ Анатолием Гришиным.
Научные исследования в области лесных, степных и торфяных пожаров томские ученые
ведут уже несколько десятилетий. Технология тушения пожаров с помощью водной струи,
когда капли воды растворяются под действием теплового потока, вновь показала свою
неэффективность минувшим летом.
Анатолий Гришин предлагает новый способ борьбы с низовыми и верховыми
пожарами, основанный на применении взрывов так называемых шланговых зарядов типа
ПЖВ-2.
-В результате взрыва образуется ударная волна, - рассказывает Анатолий Гришин, - и
зона пиролиза, в которой имеется как кислород, так и газообразные горючие продукты,
взрывается под действием ударной волны. Таким образом удается тушить низовые лесные
пожары. Для тушения верховых лесных пожаров шланговые заряды целесообразно
размещать в кронах деревьев.
Ученые также представили новые методы мониторинга пожаров: например,
спутниковый мониторинг характеристик аэрозоля и облачности по данным MODIS,
предложенный учеными Института оптики атмосферы СО РАН. Значительное внимание в
области прогнозирования лесных пожаров было уделено вопросам нейросетевых технологий
– именно они, по мнению ученых Сибирского технологического университета (Красноярск),
сегодня являются наиболее эффективным инструментом прогнозирования параметров
крупных лесных пожаров.
По итогам конференции был принят ряд решений, среди которых – предложить
Федеральному агентству лесного хозяйства включить в план внедрения новой системы
прогноза пожарной опасности в лесах по условиям погоды на основе научных разработок
ТГУ, Института леса СО РАН, Гидрометеослужбы, а также с учетом мировых достижений и
практического опыта работы. На базе этих научных достижений будет возможным поэтапное
создание Российской системы по прогнозу поведения и последствий лесных пожаров.
Кроме того, участники конференции сочли необходимым ходатайствовать перед
Правительством РФ об объединении усилий МЧС РФ, Минприроды РФ, Минобрнауки РФ,
МВД РФ и Федеральной службы лесного хозяйства в борьбе с лесными пожарами и
обеспечении их должным финансированием. По мнению ученых, все-таки именно
эффективное взаимодействие данных структур с учетом имеющихся и постоянно
обновляющихся научных достижений станет залогом своевременной и результативной
борьбы с возгораниями на территории России.
Нейросетевые технологии - это компьютерный алгоритм, работу которого можно условно
разделить на два основных этапа: обучение и построение прогноза. На первом этапе на вход
сети подаются данные, необходимые для формирования обучающей выборки. На втором
этапе обучения сеть по введенным значениям определяющих параметров делает прогноз.