Каждый год десятки тысяч лесных пожарных рискуют своими жизнями, чтобы спасти древесину, леса и имущество от уничтожения. Прежде чем бороться с пламенем, они определяют места, куда они могут отступить, и назначают наилучшие пути эвакуации, чтобы добраться от линии огня до этих зон безопасности. В настоящее время пожарные принимают эти решения на месте, используя экспертные знания о поведении огня и оценивая свою способность перемещаться по ландшафту.
Теперь исследование под руководством Университета штата Юта разработало картографический инструмент, который однажды может помочь пожарным командам принимать важные решения по безопасности с орлиным взглядом.
Новое исследование является первой попыткой нанести на карту маршруты эвакуации для пожарных с высоты птичьего полета. Исследователи использовали технологию Light Detection and Ranging (LiDAR) для анализа уклона местности, шероховатости поверхности земли и плотности растительности в пожароопасном регионе в центральной части штата Юта, а также оценили, как каждое состояние ландшафта препятствует возможности человека путешествовать.
«Пожарные прекрасно разбираются во взаимодействии пожара и ландшафтных условий. Мы надеемся предложить им дополнительный инструмент, использующий информацию, собранную в широком масштабе», - говорит ведущий автор Майкл Кэмпбелл, докторант Департамента пожарной безопасности США. География.
Профессор и соавтор кафедры географии Филип Деннисон добавляет: «Найти самый быстрый способ добраться до зоны безопасности может быть намного сложнее из-за таких факторов, как крутая местность, густой кустарник и плохая видимость из-за Эта новая технология является одним из способов, с помощью которых мы можем обеспечить дополнительный запас прочности для пожарных."
Выводы опубликованы в Интернете 26 сентября 2017 года в Международном журнале Wildland Fire.
Нанесение путей эвакуации
Пожарные определяют пути эвакуации, оценивая ландшафт на местности. Три условия, которые определяют, насколько эффективно пожарный может передвигаться по территории, - это крутизна местности или уклон, плотность растительности, особенно растений в подлеске, и неровность поверхности земли, например, поле валунов или ухоженная грунтовая дорога.
В исследовании использовалась комбинация LiDAR, географических информационных систем и людей-добровольцев, чтобы изучить, как ландшафтные условия влияют на способность человека путешествовать в пределах зоны управления дикой природой Леван в предгорьях гор Уосатч в штате Юта.
Добровольцы засекли время прохождения 22 троп, которые исследователи разработали, чтобы запечатлеть различные склоны, неровности поверхности земли и густоту растительности. Исследователи сравнили это время в пути с полученными с помощью LiDAR оценками трех ландшафтных условий вдоль разрезов и извлекли их влияние на скорость движения.
Анализ показал, что самые высокие скорости движения по отношению к склону немного вниз по склону, а более крутой подъем или спуск в среднем снижает скорость движения. По мере увеличения плотности растительности скорость движения уменьшается, а по мере увеличения шероховатости поверхности земли скорость движения также снижается.
Многое из этого интуитивно понятно: если вы идете по густой растительности, вы будете двигаться медленнее, чем по травяному полю. большая плотность растительности или неровность поверхности могут замедлить вас», - говорит Кэмпбелл.
После оценки импеданса при перемещении Кэмпбелл провел тысячи симуляций, оценивая потенциальные пути эвакуации в пределах исследуемой области. Он выбрал случайные начальные точки, представляющие местонахождение экипажа, и случайные конечные точки, представляющие зону безопасности. Включив влияние уклона, неровности поверхности земли и густоты растительности на скорость движения в алгоритм поиска маршрута, он успешно определил наиболее эффективные маршруты.
Количественная оценка пейзажей с неба
В настоящее время пожарные основывают все свои решения на информации с уровня земли, используя протоколы пожарной безопасности, такие как Карманный справочник по реагированию на инциденты. В руководящих принципах рекомендуется избегать крутых склонов, густой растительности и неровных поверхностей при выборе пути эвакуации.
"Это встроено в протокол безопасности, но за ним нет цифр. Что такое крутой? Это крутой подъем? Спуск? Что такое густая растительность?" - спрашивает Кэмпбелл. «Используя информацию LIDAR, мы смогли превратить эти субъективные суждения в нечто более надежное и количественное».
LiDAR уникален тем, что он позволяет отображать как растительность подлеска, так и неровности поверхности земли с очень высоким уровнем точности. Технология достаточно чувствительна, чтобы различать отдельные неровности, камни и валуны на поверхности земли с разрешением 10 см на пиксель.
Результатом усилий по сбору данных LiDAR является трехмерное «облако точек», содержащее миллионы точек, которые фиксируют долготу, широту и высоту структурных особенностей, составляющих данный ландшафт. В сочетании с ландшафтными условиями, полученными с помощью LiDAR, пожарные могут применять существующие алгоритмы поиска маршрута к данным, чтобы определить путь наименьшего сопротивления.
Технологии превращаются в лесной пожар
Данные LiDAR в настоящее время не очень подходят для картирования маршрутов эвакуации в режиме реального времени, поскольку их обработка может занять много времени, а покрытие в некоторых регионах ограничено. Однако управляющие землей в районах с высоким риском лесных пожаров могут подготовить данные до пожара. Имея под рукой информацию LiDAR, пожарные могут запускать программное обеспечение для поиска маршрутов, чтобы определять пути эвакуации в режиме реального времени.
«Цель состоит в том, чтобы превратить это в инструмент, который можно реализовать в реалистичном смысле», - говорит Кэмпбелл.«Поскольку наша работа спонсируется Лесной службой США, мы надеемся, что наши инструменты попадут в руки людей на местах и превратят их во что-то, что можно использовать в сценарии пожаротушения».