Biogeosciences: Глобальная модель характеристик топлива и набор данных для прогнозирования лесных пожаров
Эффективные стратегии управления и предотвращения лесных пожаров зависят от точных прогнозов возникновения и распространения пожаров. Загрузка топлива и содержание влаги в топливе являются важными переменными для прогнозирования возникновения пожара, и хотя существующие эксплуатационные системы учитывают содержание влаги в мёртвом топливе, содержание влаги в живом топливе и загрузка топлива либо аппроксимируются, либо игнорируются. Авторы предлагают модель средней сложности, сочетающую данные и аналитические методы для прогнозирования характеристик топлива. Эту модель можно интегрировать в модели системы Земли для предоставления прогнозов в реальном времени и климатических данных с использованием метеорологических переменных, моделирования поверхности суши и спутниковых наблюдений. Топливная нагрузка и влага подразделяются на живое и мёртвое топливо, включая компоненты древесины и листвы. В качестве примера создан набор данных за 10 лет, который хорошо коррелирует с независимыми данными и во многом объясняет наблюдаемую пожарную активность во всём мире. В то время как влажность мёртвого топлива в наибольшей степени коррелирует с активностью пожара, показано, что учёт влажности и нагрузки живого топлива потенциально улучшает качество прогнозирования. Использование данных наблюдений для обоснования динамической модели является важным первым шагом на пути к распутыванию факторов, вносимых топливом и погодой, для понимания эволюции пожаров в глобальном масштабе. Этот набор данных с высоким пространственно-временным разрешением (~9 км, ежедневно) является первым в своём роде и будет регулярно обновляться.
