Актуальная задача расчета суммарных выбросов пирогенных веществ от лесных пожаров в масштабе континентов не может быть решена без использования спутниковых данных ДЗЗ. На сегодняшний день существуют два основных подхода к оценке выбросов по спутниковым данным, которым соответствуют модели GFED (Global Fire Emissions Database) и GFAS (Global Fire Assimilation System). В модели GFED рассчитывается масса сухого сожженного вещества через площадь сгоревших территорий, запас биомассы на единицу площади и долю сгоревшей биомассы. Модель GFAS, основанная на данных о радиационной мощности огня (FRP), позволяет проводить оценки выбросов без использования данных характеристик биомассы, что упрощает ее использование. С другой стороны, её точность критически зависит от коэффициентов пересчёта β, связывающих энергию пожара с массой сгоревшей биомассы и варьирующихся для разных типов растительности.
Глобальная карта типов растительности, применяемая в стандартной реализации GFAS [3], имеет недостаточное представление основных типов лесной растительности, что может приводить к систематическим ошибкам в расчётах. В рамках настоящей работы рассматривается применение детализированной карты типов растительности ля территории России, разработанной в ИКИ РАН [4], для уточнения коэффициентов β в модели GFAS. Для того, чтобы оценить новые значения коэффициентов β, была реализована методика сопоставления данных моделей GFED и GFAS с картой растительности ИКИ РАН на основе пространственного анализа в СУБД PostgreSQL с использованием расширения PostGIS. Методика включала пересечение пространственных слоёв, определение преобладающего типа растительности для каждой области пожара и статистический анализ.
Анализ полученных результатов для тестового региона (Дальний Восток, июль 2020 года) показывает, что рассчитанные значения коэффициентов β для различных лесных классов (хвойный, лиственный, смешанный лес) варьируются в широком диапазоне от 0.9 до 20.69 кг/МДж, что существенно отличается от глобальных усреднённых значений. Такое расхождение демонстрирует необходимость учёта региональных особенностей растительного покрова для повышения достоверности модельных оценок.
Проведенное исследование подтверждает возможность и целесообразность адаптации модели GFAS для территории России. В дальнейшей работе планируется расширение анализа на всю территорию страны и использования более широкого временного ряда для получения устойчивых оценок.