Журнал Российского общества по неразрушающему контролю и технической диагностике
The journal of the Russian society for non-destructive testing and technical diagnostic
 
| Русский Русский | English English |
 
Главная
23 | 12 | 2024
2014, 10 октябрь (October)

DOI: 10.14489/td.2014.010.pp.057-060

Мехтиев Д. С.
ВОПРОСЫ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ЛЕСНЫХ ТЕРРИТОРИЙ
(с. 57-60)

Аннотация. Существует множество усовершенствований и модификаций известного индекса пожарной опасности лесов. Замена в вы-ражении FFDI фактора сухости на показатель крутизны регрессионной взаимосвязи температуры поверхности и NDVI позволя-ет получить дифференциальное уравнение, решение которого представляет собой модифицированный индекс пожарной опасно-сти. Показано, что новое выражение индекса пожарной опасности является универсальным, т.е. охватывает случаи наличия как положительной, так и отрицательной корреляции между дневной максимальной температурой и NDVI.

Ключевые слова:  пожарная опасность, нормализованный вегетационный индекс, почва, лес, влажность.

 

Mehdiyev J. S.
QUESTIONS ON CONTROL AND ASSESSMENT OF FIRE DANGER OF FOREST ZONES
(pp. 57-60)

Abstract. The analysis showed, that the known forest fire danger index (FFDI) has a set of modifications. It was found, that the substitution of draught factor in the known formula of FFDI with parameter of steepness of regression between surface temperature and NDVI gives us the differential equation, the solution of which make it possible to propose the new modified index of forest fire danger. It was also shown, that the new modified index is more universal, it includes the cases when the correlation between surface temperature and NDVI is both negative and positive.

Keywords: fire danger, normalized vegetation index, soil, forest, humidity.

Рус

Д. С. Мехтиев (Национальная академия авиации, Баку, Азербайджан) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.  

Eng

J. S. Mehdiyev (National Aviation Academy of Azerbaijan Republic, Baku, Azerbaijan) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.  

Рус

1. Malik T., Rabbani G., Farooq M. Forest Fire Zonation Using Remote Sensing and GIS Technology in Kansrao Forest Range of Rajaji National Park, Uttarakhhand, India // International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS. 2013. V. 2. Is. 1. Р. 86 – 95.
2. Erten E., Kurgun V., Musaoglu N. Forest Fire Risk Zone Mapping from Satellite Imagery and GIS a Case Study. Turkey. Istambul, 2004.
3. Jaya N., Purnama E. S., Ariant I., Boonyanuphap J. Forest Fire Risk Assessment Model and Post-fire Evaluation Using Remote Sensing and GIS: A Case Study / The Forest Restoration and Rehabilitation Resources Institute (VITRI) of the University of Hel-sinki. Finland. Helsinki, 2007.
4. Liu S., leslie L., Speer M., Bunker R. Predicting Forest Fire Danger Using Improved Model Derived Soil Moisture and Antecedent Precipitation // Proceedings of International Congress of Modelling and Simulation. Townsville. Australia, 2003. P. 642 – 647.
5. Rorhermel R. C., Wilson R. A., Morris G. A., Sackett S. S. Modeling Moisture Content of Fine dead Wildland Fuels // BEHAVE Fire Prediction System. USDA For. Ser. Res. Pap. INT-359. Interm. Res. St., Odgen, Utah. 1986. 61 p.
6. Burgan R. E., Klaver R. W., Klaver J. M. Fuel Models and Fire Potential from Satellite and Surface Observations // Interna-tional Journal of Wildland Fire. 1998. V. 8. N 3. P. 159 – 170.
7. Griffiths D. Improved Formula for the Drought Factor in McArthur’s Forest Fire Danger Meter // Australian Forestly Journal. 1999. V. 62. N 2. P. 210 – 214.
8. Асадов Х. Г., Фатуллаев С. А., Зейналов А. Н. Вопросы контроля загрязненности почвы с использованием вегетационных индексов // Контроль. Диагностика. 2012. № 3. С. 65 – 69.
9. Verbesselt J., Fleck S., Coppin P. Estimation of Fuel Moisture Content Fire Risk Assessment: A Review / Forest Fire Research & Wildland Fire Safety, Viegas (ed.). Rotterdam: Millpress, 2002.
10. Burgan R. E., Andrews P. L., Bradshaw L. S. et al. WFAS: Wildland Fire Assessment System // Fire Management Notes. 1997. V. 57. N. 2. P. 14 – 17.
11. Burgan R. E., Hartford R. A. Live Vegetation Moisture Calculated from NDVI and Used in Fire Danger Rating // 13th Conf. on Fire and For Met. Lorne. 1997. P. 27 – 31.
12. Karnieli A., Agam N., Pinker R.T. et al. Use of NDVI and Land Surface Temperature for Drought Assessment: Merits and Limitations // Journal of Climate. 2010. V. 23. P. 618 – 633.

Eng

1. Malik T., Rabbani G., Farooq M. (2013). Forest fire zonation using remote sensing and gis technology in Kansrao forest range of rajaji National Park, Uttarakhhand, India. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 2(1), pp. 86-95.
2. Erten E., Kurgun V., Musaoglu N. (2004). Forest Fire Risk Zone Mapping from Satellite Imagery and GIS a Case Study. Tur-key. Istambul.
3. Jaya N., Purnama E. S., Ariant I., Boonyanuphap J. (2007). Forest Fire Risk Assessment Model and Post-fire Evaluation Using Remote Sensing and GIS: A Case Study. The Forest Resto-ration and Rehabilitation Resources Institute (VITRI) of the University of Helsinki. Finland. Helsinki.
4. Liu S., leslie L., Speer M., Bunker R. (2003). Predicting Forest Fire Danger Using Improved Model Derived Soil Moisture and Antecedent Precipitation. Proceedings of International Congress of Modelling and Simulation. Townsville. Australia, pp. 642 – 647.
5. Rorhermel R. C., Wilson R. A., Morris G. A., Sackett S. S. (1986). Modeling Moisture Content of Fine dead Wildland Fuels. BEHAVE Fire Prediction System. USDA For. Ser. Res. Pap. INT-359. Interm. Res. St., Odgen, Utah.
6. Burgan R. E., Klaver R. W., Klaver J. M. (1998). Fuel models and fire potential from satellite and surface observa-tions. International Journal of Wildland Fire, 8(3), pp. 159-170.
7. Griffiths D. (1999). Improved formula for the drought fac-tor in Mcarthur’s forest fire danger meter. Australian Forestly Journal, 62(2), pp. 210-214.
8. Asadov Kh. G., Fatullaev S. A., Zeinalov A. N. (2012). Remote control of soil pollution using spectral vegetation indi-ces. Kontrol'. Diagnostika, (3), pp. 65-69.
9. Verbesselt J., Fleck S., Coppin P. (2002). Estimation of Fuel Moisture Content Fire Risk Assessment: A Review. Forest Fire Research & Wildland Fire Safety, Viegas (ed.). Rotterdam: Millpress.
10. Burgan R. E., Andrews P. L., Bradshaw L. S. et al. (1997). WFAS: Wildland Fire Assessment System. Fire Management Notes. 157(2), pp. 14-17.
11. Burgan R. E., Hartford R. A. (1997). Live Vegetation Moisture Calculated from NDVI and Used in Fire Danger Rating. 13th Conf. on Fire and For Met. Lorne, pp. 27-31.
12. Karnieli A., Agam N., Pinker R.T. et al. (2010). Use of NDVI and Land Surface Temperature for Drought Assessment: Mer-its and Limitations. Journal of Climate. 23, pp. 618-633. doi: 10.1175/2009JCLI2900.1.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 250 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

Форма заказа статьи



Дополнительно для юридических лиц:


Type the characters you see in the picture below



.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 250 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

Purchase digital version of a single article


Type the characters you see in the picture below



 

 

 

 

 

.

.

 

 
Rambler's Top100 Яндекс цитирования