Forecast of anthropogenic fire danger for vegetation according to satellite images of the south of the Russian Far East

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this study, a spatial – temporal analysis of separate vegetation fires monitoring data from 2013 to 2023 was carried out on the basis of MODIS satellite images and geographical data from the Open Street Map resource for the subjects in the Russian Far East south. Open thematic maps of the study area are represented by vector layers of settlements and highways. The map spatial objects are subdivided into 12 categories, according to the number of population in the localities (hamlet, village, town) and the type of highways (unclassified, tertiary, secondary, primary, trunk). To create the deterministic probabilistic methodology for predicting the vegetation fires occurrence, the author has proposed an algorithm for determining the anthropogenic load during specified time periods at a fire season in forest and non-forest areas located at a distance up to 12 km near highways and up to 9 km from settlements. The decomposition of multilinear highway objects in the form of a regular network with a resolution of 0.025 degrees in the WSG84 cartographic projection is performed by the author. It is defined the settlements and highway sections in need of forest protection measures – for federal and municipal organizations of the Jewish Autonomous region to perform them. The longest sections of roads characterizes by a high fire danger in April and October are situated in Leninsky and Oktyabrsky districts; the highest fire danger is recorded near the settlement of Yekaterino-Nikolskoye. The methodology verification was made on the example of the fire season in 2023. It was revealed a satisfactory dependence of vegetation fires occurrence in the selected sections with a length of up to 9 km.

About the authors

V. A. Glagolev

Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН

Author for correspondence.
Email: glagolev-jar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1424-552X
Russian Federation, ул. Шолом-Алейхема 4, г. Биробиджан, 679016

References

  1. Andreev Yu.A., Larchenko G.F. Socio-psychological aspects of recreational visits to the forest and the occurrence of fires, in Lesnye pozhary i bor’ba s nimi (Forest fires and their control). Moscow: VNII POM-leskhoz Publ., 1987, pp. 251–263. (In Russ.).
  2. Glagolev V.A., Kogan R.M. Fire Monitoring System of Forest Plots of Jewish Autonomous Region. Tekhnologii tekhnosfernoi bezopasnosti, 2015, no. 5 (63), pp. 104–112. Available at: http://ipb.mos.ru/ttb/2015-5/2015-5.html (accessed: 14.10.2024). (In Russ.).
  3. Egarmin P.A. The system of detailed assessment of fire danger of the forest territory. Extended Abstract of Cand. Sci. (technical) Dissertation. Krasnoyarsk, 2005. 21 p . (In Russ.).
  4. Informatsionnaya sistema distantsionnogo monitoringa Federal’nogo agentstva lesnogo khozyaistva (Information system of remote monitoring of the Federal Forestry Agency). Available at: https://pushkino.aviales.ru/main_pages/index.shtml (accessed: 14.10.2024). (In Russ.).
  5. Kuznetsov G.V., Baranovsky N.V. Prognoz vozniknoveniya lesnykh pozharov i ikh ekologicheskikh posledstvii (Forecast of forest fires and their environmental consequences). Novosibirsk: SB RAS, 2009. 301 p. (In Russ.).
  6. Podolskaya A.S., Ershov D.V., Shuliak P.P. Forest Fire Occurrence Probability Assessment: Method and Approach in Russian Remote Monitoring Information System (Isdm-Rosleskhoz). Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2011, vol. 8, no. 1, pp. 118–126. (In Russ.).
  7. Rekomendatsii po lesopozharnoi profilaktike i tusheniyu lesnykh pozharov v zone nazemnoi okhrany lesov Dal’nego Vostoka (Recommendations on forest fire prevention and extinguishing of forest fires in the zone of ground protection of forests of the Far East), M.A. Sheshukov, I.Z. Naikrug, I.I. Pereveitailo, E.E. Dunda. Khabarovsk: DalnIILKH, 1983. 44 p. (In Russ.).
  8. Filkov A.I. Deterministic probabilistic system of forecasting forest fire danger. Extended Abstract of Cand. Sci. (Physical and Mathematical) Dissertation. Tomsk, 2005. 24 p. (In Russ.).
  9. Geofabric Download Server OpenStreetMap. Available at: https://download.geofabrik.de/russia.html (accessed: 14.10.2024).
  10. Venter O., Sanderson E.W., Magrach A., Allan J.R., Beher J., Jones K.R., ... & Watson J.E. Global terrestrial Human Footprint maps for 1993 and 2009. Scientific data, 2016, no. 3 (1), pp. 1–10.
  11. Zubareva A.M., Glagolev V.A., Grigorieva E.A. Characteristics of the spatial and temporal distribution of fire regime in one of the most fire prone region of the Russian Far East Geography. Environment and Sustainability, 2021, vol. 14, no. 2, pp. 74–82.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Глаголев В.A.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».