Математическая оценка достоверности информации о лесных пожарах | Mathematical Estimation of Information Reliability Regarding Forest Fires
2023
Р.В. Котельников | А.А. Мартынюк
russe. Бурное развитие цифровых технологий в целом и методов обработки больших данных в частности открывает широкие возможности для получения новых алгоритмов информационной поддержки управленческих решений, в том числе в области охраны лесов от пожаров. На этом фоне существенно возрастают требования к точности данных о пожарной опасности в лесах и лесных пожарах. Технологии дистанционного зондирования Земли из космоса хоть и являются перспективным методом получения независимой от человеческого фактора информации, имеют пока ряд технических ограничений, не позволяющих полностью автоматизировать сбор информации, поэтому важно обеспечить всесторонний контроль сведений, поступающих от лесопожарных формирований. Кроме того, для долгосрочных прогнозов пожарной опасности необходимо учитывать ретроспективные данные и цикличность некоторых явлений. Это требует разработки методик оценки достоверности исходных данных. Анализ сведений о количестве лесных пожаров, возникших в Российской Федерации с 1969 по 2020 г., позволил выявить, что распределение значений в больших выборках близко к логнормальному. Это, по мнению авторов, является фундаментальным принципом. Небольшие отклонения в правой части распределения косвенно подтверждают гипотезу о возможном дроблении крупных лесных пожаров лицами, предоставляющими информацию. Это также согласуется с тем, что такое дробление обычно имеет смысл только при сложной лесопожарной ситуации (большом количестве лесных пожаров). Анализ данных о количестве лесных пожаров, ликвидированных в первые сутки, выявил характерное отклонение, которое косвенно доказывает гипотезу о вероятности искажения данных с целью улучшения отчетности. При этом характер отклонения согласуется с тем, что такое искажение обычно допускают при небольшой горимости, в условиях тяжелой лесопожарной обстановки при большом количестве пожаров подобная фальсификация данных теряет смысл. С использованием численной оценки степени отклонения статистических данных от предсказываемого в рамках закона логнормального распределения авторами сформирован рейтинг регионов с точки зрения достоверности архивных данных о лесных пожарах. Предложенный метод может стать одним из элементов риск-ориентированного подхода для планирования контрольно-надзорных мероприятий в области лесных отношений. Для цитирования: Котельников Р.В., Мартынюк А.А. Математическая оценка достоверности информации о лесных пожарах // Изв. вузов. Лесн. журн. 2023. № 3. С. 21–34. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-3-21-34
Afficher plus [+] Moins [-]anglais. The rapid development of digital technologies, especially methods for processing a large amount of information, offers vast opportunities for obtaining new algorithms for supporting management decisions, including the prevention of forest fires. Therefore, the requirements for data accuracy on fire hazards in forests and forest fires considerably increase. Even though the remote sensing of the Earth from space is a potential method for acquiring information independent of the human factor, it still has several technical limitations that hinder total automation. Therefore, it is important to provide а comprehensive control over the information coming from the forest fire departments. Besides, the long-term fire risk prognoses must consider retrospective statistics and cyclical weather conditions. This requires the creation of methods for evaluating the reliability of the initial data. An analysis of the records on the number of forest fires that happened in the Russian Federation from 1969 to 2020 revealed that the distribution of the values in a large sampling set is close to lognormal, which is the author’s fundamental principle. The few deviations on the right side of the distribution indirectly support the hypothesis that, in the provided information, the large forest fires in each case were presented as smaller, fragmented events. This is also consistent with the fact that such information usually occurs when the forest fire situation is complex and has many burning locations. An analysis of the records on the forest fires extinguished within one day identified a characteristic deviation, which indirectly supports the assumption that the data was probably distorted to improve recording. In such a situation, the deviation from the pattern corresponds to low combustibility and completely loses its meaning in the conditions of a severe forest fire situation with many burning areas. The authors have formed a ranking of the regions according to the validity of the archival records on the forest fires using the correspondence of the statistical data to the lognormal distribution. The proposed method can become one of the elements of a risk-oriented approach for planning control and supervisory measures in forestry policy. For citation: Kotelnikov R.V., Martynyuk A.A. Mathematical Estimation of Information Reliability Regarding Forest Fires. Lesnoy Zhurnal = Russian Forestry Journal, 2023, no. 3, pp. 21–34. (In Russ.). https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-3-21-34
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Northern (Arctic) Federal University
Découvrez la collection de ce fournisseur de données dans AGRIS