Математика на службе у природы
В ИДСТУ СО РАН создали модель прогнозирования рисков лесных пожаров
С максимальной точностью спрогнозировать, на каком участке леса есть высокая вероятность возникновения пожара, позволяет новая прикладная работа Института динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова СО РАН. Для разработки модели ученые изучили информацию о пожарах в Иркутской области за 20 лет. В работе использовали данные со спутниковых снимков, методы машинного обучения, изучили целый комплекс факторов, влияющих на лесопожарную обстановку. Подробности – в материале нашего проекта «Наука достижений».
Леса горят вдоль ж/д и на севере
Лаборатория информационно-коммуникационных технологий исследования техногенной безопасности ИДСТУ СО РАН. Здесь нет пробирок, химикатов, приборов и другого привычного для научных лабораторий антуража. Только люди и компьютеры.
Смотрим на экран с презентацией научной работы. На одном из слайдов – карта Иркутской области. На нее нанесены данные обо всех лесных пожарах, которые произошли в Прибайкалье за 20 лет – с 2004 по 2024 год. На юго-западе региона красных точек больше всего, а около транспортных магистралей, особенно Транссиба, они слились в сплошное красное пятно. Эти данные иркутским ученым предоставил Институт космических исследований РАН.
– Он занимается разработкой системы мониторинга пожаров для Рослесхоза. Но этот институт не рассчитывает риски, хотя движется в этом направлении и, возможно, впоследствии воспользуется нашими исследованиями, – поясняет ведущий научный сотрудник лаборатории, доктор технических наук Ольга Николайчук. – Обратите внимание, что за последнее время самым страшным по пожарам был 2019 год. Сейчас их число снижается. Средств на борьбу с ними выделяется достаточно много. Система охраны лесов от пожаров здесь неплохо работает.
Пожароопасный сезон в лесах Иркутской области обычно начинается в апреле на юге и заканчивается здесь же в октябре. Пик приходится на июль. При этом больше всего возгораний тайги – 1730 – за 20 лет произошло на севере региона, в Катангском лесничестве…
Ученые применили дистанционное зондирование Земли
Но пожары в мире бушуют всюду, что хорошо видно по данным космического мониторинга, в том числе зарубежных информационных систем. Мы посмотрели их за 10 сентября. В этот день горели и джунгли в Южной Америке, и саванна в Африке.
Наблюдение поверхности нашей планеты наземными, авиационными и космическими средствами, которые оснащены различными видами съемочной аппаратуры – это дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ). Данными ДЗЗ пользуются ученые ИДСТУ СО РАН. В исследованиях они задействуют и методы машинного обучения (Machine Learning, ML), то есть подходы, с помощью которых компьютер учится понимать информацию и делать выводы на основе примеров, а не четких правил. Основу машинного обучения составляют специальные алгоритмы – математические модели. Они анализируют данные и прогнозируют.
Модель для Киренского района показала точность 93%
Над темой природных пожаров работают институты разных стран. Иркутские ученые намерены добиться более точных результатов прогнозирования. Для этого верифицируют данные, в том числе о состоянии лесных гарей. В своих исследованиях используют множество спектральных индексов. Они применяются опять же для анализа поверхности Земли с помощью спутниковых снимков. Применение этих индексов достаточно обширно, когда можно, например, дистанционно узнать, созрела ли пшеница на поле и болеют ли в бору сосны.
А если над лесом облачно? Как определить состояние растительной массы, что тоже необходимо при прогнозе пожаров? Для этого оказывается, тоже разработаны свои индексы. Как и для определения масштабов упомянутых гарей.
– Наша идея состояла в том, чтобы применить различные индексы и методы машинного обучения для определения, сколько территории леса сгорело на конкретном участке. Причем определить это точнее, чем делали наши коллеги. Мы сделали такую работу для Киренского лесничества. Все предложенные нами индексы оказались информативными. Модель, которую мы создали, определяет гари с точностью 93%, – уточнила Ольга Николайчук.
Помимо характеристики растительности и метеорологических данных – от температурного режима до уровня влажности, в этой работе учтены и другие факторы, включая топографические. Например, важен коэффициент уклона рельефа, ведь при увеличении угла наклона огонь распространяется быстрее. А северные склоны холоднее и влажнее южных, где, соответственно и риски выше.
Для широкого круга пользователей
Социальные факторы тоже очевидны, как уже говорилось в начале статьи. Хотя в том же Катангском районе живет немного людей, а железной дороги там вовсе нет. Зато летом там жарко, мало осадков и достаточно лесных гарей. При этом информация о том, что до 40% природных пожаров возникает в результате ударов молний, в том числе при сухих грозах, в ИДСТУ СО РАН на данный момент подтверждение не нашла. По результатам его исследований, за 20 лет молнии в Иркутской области стали первопричиной лесных возгораний не более чем в 10% случаев.
Похожая ситуация и с малоснежными зимами, когда они особо не влияют на статистику пожаров в теплое время года. Бывает, что и после больших снегов тайга летом потом активно горит. Да и в целом у каждой территории есть свои особенности. Их и учитывают авторы научной работы.
Ученые брали в расчет классы опасности лесных кварталов. Они определяются в зависимости от того, сколько там сухостоя, валежника и так далее. Правда, не по всем лесничествам есть информация о лесоустройстве.
Также оценивалось число засушливых дней, уровень осадков, состояние почв, период вегетации растений, расстояние от населенных пунктов и дорог. Специалисты применили различные методы машинного обучения, включая предложенный гибридный метод, который аккумулирует достоинства существующих методов и способен учитывать индивидуальные географические характеристики местности. При этом модель рассматривает четыре кластера территории Иркутской области, отличающихся природными и социальными условиями.
– Работа над созданной нами моделью прогнозирования риска лесных пожаров продолжается. Наша задача, чтобы она работала автоматически, и сейчас коллеги по институту ведут обучение нейронной сети для классификации типов земной поверхности, чтобы повысить точность создаваемой модели. В будущем она пригодится широкому кругу пользователей: от различных НИИ до региональных диспетчерских служб лесного хозяйства, – уверена наша собеседница.
«Золотой час» для леса
Авторы исследования напоминают, что из-за пожаров в России только прямой ущерб экономике, связанный с сокращением лесного хозяйства и потерей древесины на 800 тыс. га, составляет около 0,06% ВВП в год.
В Иркутской области, по данным 2022 года показатель лесистости составляет 89,5% – один из самых высоких в РФ. Более 78,5% всей площади, покрытой лесом, у нас занимают пожароопасные хвойные насаждения.
В 2024 году, по информации Рослесхоза, в нашем регионе произошло 1289 возгораний, площадь, пройденная огнем, составляет 435,3 тыс. га. В 2025 году на охрану лесов от пожаров в Приангарье были запланированы средства в объеме 2,8 млрд руб.
– Помимо экономического ущерба, нельзя забывать о влиянии дыма от пожаров на здоровье человека. Получены подтвержденные данные о существенном росте заболеваний на территориях с загрязнением воздуха продуктами горения. Страдает и наша уникальная экосистема, меняются ландшафты. Мы помним лесные пожары на Байкале десятилетней давности и видим, как после них изменился вид его берегов. Поэтому важно пусть не исключить, но хотя бы минимизировать человеческий фактор. Тем более в Иркутской области в последнее время есть очень положительная динамика: большое количество лесных пожаров тушится в первые сутки, – комментирует директор ИДСТУ СО РАН, академик РАН Игорь Бычков.
Ученые здесь проводят аналогию с так называемым золотым часом в медицине, когда есть короткий промежуток времени, позволяющий оказать больному эффективную помощью. Так же и с природой. Если вовремя среагировать, тяжелых последствий можно избежать. А учитывая, что в Приангарье зачастую доносится дым от лесных пожаров из соседних регионов, то необходимо делать межрегиональные прогнозы.
Научные традиции ИДСТУ СО РАН
Полное название этой научной работы «Метод картирования риска лесных пожаров на территории Иркутской области на основе алгоритмов машинного обучения и данных о метеорологических и социальных факторах, рельефе и растительности региона». Она выполнена в рамках гранта министерства науки и высшего образования РФ «Фундаментальные исследования Байкальской природной территории на основе системы взаимосвязанных базовых методов, моделей, нейронных сетей и цифровой платформы экологического мониторинга окружающей среды».
У института большой опыт проведения таких исследований. Именно он выступал координатором и основным исполнителем масштабного проекта цифрового мониторинга Байкала. Над созданием модели трудится коллектив под руководством заведующего лабораторией Информационно-коммуникационных технологий исследования техногенной безопасности ИДСТУ СО РАН, доктора технических наук Александра Юрина. Есть в команде и молодые ученые.
– Время от времени возникают разговоры, что наука стареет, молодежь в нее не идет. Это не совсем так. Например, у нас в институте создана интересная молодежная лаборатория по искусственному интеллекту. Она в числе прочего занимается таким направлением, как доверительный интернет. Молодые коллеги выступают и на международных конференциях. За два года с момента открытия лаборатории там не осталось ни одной вакансии, – подчеркнул Игорь Бычков. – Совсем скоро мы отмечаем очередной юбилей. 1 ноября 1980 года вышло постановление правительства Советского Союза и Академии наук СССР о создании Вычислительного центра СО АН СССР (ныне ИДСТУ СО РАН). А ровно 50 лет назад вместе с так называемым казанским десантом в Иркутск приехал доктор физико-математических наук, будущий академик Владимир Матросов. Владимир Мефодьевич и другие ученые стояли у истоков иркутской кибернетики. Мы продолжаем заложенные ими традиции.
ИДСТУ СО РАН с тех пор базируется на двух основных «китах» – это фундаментальная математика и информационные технологии. Сейчас по обоим направлениям иркутский институт входит в число лучших научных организаций не только Сибири, но и всей страны.
