Voronezh, Voronezh, Russian Federation
When forecasting forest fires, particular importance is attached to the analysis of air temperature changes. Along with data such as precipitation and wind speed, temperature is a basic parameter for determining the drying rate of combustible materials and determining the parameters of the threat of fires (Nesterov index). At the same time, little importance is attached to studies of the patterns of changes in the probability distribution of the temperature fluctuations magnitude during the year. Temperature studies are descriptive, as a rule, estimates diverge, and the boundaries of the given intervals are blurred. The paper has analyzed the nature of the probability distribution of daily temperature fluctuations in the period from January to May. The analysis is based on known and regularly measured data. The results of the analysis of the data of measurements of the temperature of the day and evening showed that the probability distribution can be modeled by the Gaussian function with a sufficient degree of certainty. The parameters of Gaussian function characterize the features of the processes stimulated by temperature changes in the trunks of woody plants. In addition, it turned out that the most likely value of fluctuations is steadily increasing from January to March. It is known that in March intense sap flow occurs in the absence of transpiration currents. Therefore, we can confidently assume that at this time the upward currents in the tree trunks are thermally stimulated.
temperature fluctuations, Gaussian function, formalized modeling, natural systems, stochastic models
ВВЕДЕНИЕ
В системах прогноза возникновения пожаров [1, 2] чаще всего анализируются данные измерений температуры воздуха. Например, в канадской системе прогнозирования пожаров (FWI) температура воздуха в период с 12.00 до 13.00 часов дня учитывается наравне с длительностью периода отсутствия дождей, относительной влажностью воздуха и скоростью ветра на открытых местах на высоте 10 м. В американской национальной системе оценки опасности пожаров (ранее NFDRS–72, позднее NFDRS–78) анализируют время высыхания также по метеоданным, в которые входит температура воздуха. В российских системах прогноз полностью основывают на измерениях температуры окружающей среды (система Нестерова) или моделируют процесс высыхания слоя горючих материалов на подстилающей поверхности, добавляя к тем же метеоданным оценку антропогенного фактора и действия сухих гроз [5, 6]. Анализ литературных источников позволяет уверенно предполагать, что флуктуации температуры окружающей среды имеют практически основополагающее значение для систем прогноза катастрофических ситуаций [10]. При этом стохастических моделей распределения флуктуаций температуры в течение года имеется очень мало, и они носят скорее фундаментальный, чем практический характер.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Обосновать фундаментальную концепцию для формализованной стохастической модели распределения средней разности температур дня и ночи, которая могла бы послужить основой для разработки методов прогноза состояния древесных массивов или слоев горючих материалов в течение года.
1. Morvan, D. Modeling of fire spread through a forest fuel bed using a multiphase formulation / D. Morvan, J. L. Dupuy // Combustion and Flame. - 2001. - Vol. 127. - Iss. 1-2. - P. 1981-1994. DOIhttps://doi.org/10.1016/S0010-2180(01)00302-9
2. Martell, D.L. A Markov Chain Model of Day to Day Changes in the Canadian Forest Fire Weather Index / David L. Martell // International Journal of Wildland Fire. - 1999. - № 9(4). - P. 265-273. URL: http://dx.doi.org/10.1071/WF00020
3. Gismeteo. - 2020. Data obnovleniya: 19.01.2020. URL: https://www.gismeteo.ru/diary/5026/ (data obrascheniya: 19.01.2020).
4. Veretennikov, A. V. Fiziologiya rasteniy: uchebnik / A.V. Veretennikov. - 2-e izd., pererab. - Voronezh: Voronezh. gos. lesotehn. akad., 2002. - 272 s.
5. Grishin, A.M. Modelirovanie i prognoz ekologicheskih katastrof / A.M. Grishin // Ekologicheskie sistemy i pribory. - 2001. - №2. - S. 12-21.
6. Il'ina, V.N. Nekotorye prichiny i itogi lesnyh pozharov na territorii Evropeyskoy chasti Rossiyskoy Federacii v 2010 godu / V.N. Il'ina // Samarskaya Luka: problemy regional'noy i global'noy ekologii. - 2012. - T. 21. - № 2. - S. 175-183.
7. Skanirovanie elektricheskogo polya v stvolah drevesnyh rasteniy kak metod vyyavleniya zhiznennogo sostoyaniya / N. Yu. Evsikova, N. N. Matveev, O. M. Korchagin, N. S. Kamalova, V. Yu. Zapletin // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Lesnoy zhurnal. - 2008. - № 6. - S. 43-49.
8. Saushkin, V.V. Ocenka zhiznennogo sostoyaniya lesnyh massivov cifrovymi metodami / V.V. Saushkin, N.S. Kamalova, I.D. Evsikov //Aktual'nye napravleniya nauchnyh issledovaniy XXI veka: teoriya i praktika. - 2017. - T. 5. - № 1(27). - S. 249-252.
9. Termopolyarizacionnye svoystva pochvy i drevesiny v prognozirovanii lesnyh pozharov / V.I. Lisicyn, N.S. Kamalova, N.Yu. Evsikova, A.N. Chernikov // Aktual'nye napravleniya nauchnyh issledovaniy XXI veka: teoriya i praktika. - 2016. - № 5. - Ch.1(25-1). - S. 88-94.
10. Sofronova, T. M. Ocenka pozharnoy opasnosti po usloviyam pogody v gornyh lesah Yuzhnogo Pribaykal'ya / T.M. Sofronova, A.V. Volokitina, M.A. Sofronov // Geografiya i prirodnye resursy. - 2008. - № 2. - S. 74-80.
