Ниже предлагается комплексная, обоснованная модель распределения рисков возникновения и распространения лесных пожаров для смешанных $хвойно‑листяных$ лесов Средней Европы с учётом климатических трендов, практик лесоуправления и антропогенных факторов. Модель сочетает статистическую модель возникновения $ignition$, физико‑эмпирическую модель распространения и модель вмешательства/подавления; все компоненты интегрируются в пространственно‑временной $spatio‑temporal$ каркас и могут применяться для прогнозов и сценарного анализа.

Общая структура риска
Определим локальный $вточке/ячейкеландшафтаxвмоментвремениt$ риск R$x,t$ как ожидаемое «вероятностное» воздействие пожара, например вероятность возгорания с выходом на неконтролируемое распространение или ожидаемая площадь пожара, инициированного в x,t. В удобной факторизованной форме:

R$x,t$ = P_ign$x,t$ · P_uncont$x,t|ign$ · V$x,t$

где

P_ign$x,t$ — вероятность/интенсивность $интенсивностьпотока$ возникновения возгорания в x в момент t;P_uncont$x,t|ign$ — вероятность того, что при возникновении в x возгорание выйдет из‑под контроля и распространится $включаетфизикураспространенияиэффективностьподавления$;V$x,t$ — уязвимость/вредоносность $напр.,ожидаемаяплощадь/ценность/экосистемныйущерб$, который мы хотим оценить.Модель возникновения $P_{i}gn$ P_ign моделируется как точечный процесс $например,лог‑линейныйпуассоновскийпроцессдлячиславозгоранийвпространстве/времени$ с ковариатами климата, топлива и человеком:

λ$x,t$ = exp$\beta 0+{\beta }_{c}lim\cdot C(x,t)+{\beta }_{f}uel\cdot F(x,t)+{\beta }_{a}nth\cdot A(x,t)+s(x)+\tau (t)$

λ$x,t$ — интенсивность $ожидаемоечисловозгоранийнаединицуплощади/времени$. Тогда P_ign$x,t$ ≈ 1 − exp$-\lambda (x,t)\cdot \Delta t\cdot \Delta A$ для малых интервалов.C$x,t$ — климатические ковариаты $температура,осадки,VPD—дефицитпарциальногодавленияводы,индексзасухиSPEI/PDSI,числоднейсусловийпожарнойопасностиит.д.$, включающие трендовые компоненты $линейный/не‑линейныйтрендиликлиматическиесценарии$.F$x,t$ — параметры топлива/лесоуправления: тип пород $хвойные/лиственные$, средний возраст/высота древостоя, запасы топлива $тонны/га$, вертикальная и горизонтальная структурная связность, наличие подлеска, породы с высокой смолянистостью.A$x,t$ — антропогенные факторы: плотность населения, расстояние до дорог/треков/туристических центров, землепользование, сезонная активность $туризм,сельхозработы$, показатели охраны/надзора, вероятность неосторожного обращения с огнём.s$x$ — пространственный случайный эффект $например,гауссовскийпроцесс/условноавто‑регрессионнаямодельCAR$ для учёта неподтверждённых пространственных факторов.τ$t$ — временные эффекты $сезонность,годовыеаномалии$.

Реализации: GLM/GAM/Poisson Cox процесс, или иерархический байесовский модельный каркас для учёта неопределённостей. Для больших данных - градиентные методы/ML $randomforest,XGBoost$ для оценки λ, но лучше совместить с байесовской структурой для предсказательной калибровки и интерпретации.

Модель распространения $P_{u}ncont|ign$ P_uncont разделяется на две части: физическая способность пожара распространиться по ландшафту и вероятность его подавления службами. Физику распространения можно описать двумя уровнями:

а) Стекаемый $периферийный$ — физико‑эмпирическая модель скорости распространения $Rothermel$ и направления $влияниеветраиуклона$. Для клетки i скорость распространения R_spread$i,t$ = f_r$fuel(i,t),FMC(i,t),wind(t),slope(i),aspect(i)$, где FMC — влажность топлива $зависитотC(x,t)иF$.

б) Ландшафтный — клеточная модель или перколяционный/CA‑модель $cellularautomaton$ для распространения огня по сетке. Вероятность передачи огня из клетки i в соседнюю j:

p_{i→j}$t$ = σ · g$R_{s}pread(i,t),bearing(i\to j),distance(i,j),continuit{y}_{f}uel(i,j)$

σ — нормирующий коэффициент; g — функция, возрастающая с R_spread, совпадением ветра/направления уклона и с плотностью/непрерывностью топлива.

P_uncont$x,t|ign$ ≈ вероятность того, что при данной начальной точке огонь достигнет заданного размера/инфраструктуры за время до успешного подавления. Это вычисляется через моделирование распространения с учётом задержки обнаружения и ресурсных ограничений подавления.

Модель подавления / вмешательства
Модель включает:
T_detect$x,t$ — время до обнаружения $зависитотдоступностинаблюдения:населённость,спутниковаясистема,наблюдениесвышек$.T_response$x,t$ — время до прибытия ресурсов $зависитотблизостидорог,плотностипожарныхстанций$.E_resources$t$ — доступность ресурсов в регионе $включаетсезоннуюперегруженность$.P_suppress_success = h$T_{d}etect,T_{r}esponse,fir{e}_{i}ntensity,resources$

Если распространение до критического размера происходит быстрее, чем подавление, пожар становится неконтролируемым. Можно рассчитать вероятность «невмешательства» как:

P_uncont = P( fire_area(t_supp) > A_crit ) где t_supp = T_detect + T_response, fire_area вычисляется по модели распространения.

Встроение климатических трендов
Климатические тренды вводятся в C$x,t$ и FMC через:

Трендовые компоненты температуры и VPD $линейные/не‑линейныефункциивремени$ и сценарии RCP/SSP для проекций.Число и длительность экстремальных периодов $h\ddot{a}ufigkeitидлительностьзасух$ — меняют распределение FMC и индекс воспламеняемости.Моделирование совместных экстремальных событий $тепловыеволны+сухиеветра$ для оценки сверхрискованных сценариев.

Включение практик лесоуправления
Параметры лесоуправления входят в F$x,t$ и в continuity_fuel:

Плотность и возрастные классы $старыехвойныемонокультурыдаютвысокийриск$.Расчистки, санитарные рубки, охрана подлеска, обрезка нижних ветвей — уменьшают вертикальную связность и тем самым снижают вероятность перехода в верхний ярус.Противопожарные просеки, полосы, размыты топологические коридоры — уменьшают p_{i→j} между блоками.Планируемое использование огня $поджоги,controlledburns$ меняет запасы топлива и влажность.

Антропогенные факторы
A$x,t$ — ключевое влияние в P_ign: населённость, туристические маршруты, сельхозпрактики $сжиганиерастительныхостатков$, индустриальные объекты, линии электропередач. Также принимается во внимание изменение поведения $росттуризма,изменениеправилразведениякостров$ и смена риска по времени суток/периодам года.

Калибровка, валидация и данные
Исторические данные:

Регистр пожаров $национальныебазы,EFFIS,MODIS/MCD64A1burnedarea$.Метео‑реанализ $ERA5$, локальные метеостанции.Индексы влажности топлива $FMC$ расчёт по погодным данным/моделям $e.g.,NFDRS$.Лесной покров: CORINE, национальные инвентаризации, LiDAR для структуры и запаса топлива.Инфраструктура: дороги, населенность $Census$, турстические маршруты.
Калибровка: максимум правдоподобие/байесовское оценивание для λ, отдельные симуляции/данные для подгонки параметров распространения $Rothermelparameters$, проверка P_uncont через ретроспективные симуляции $репродуцированиеизвестныхкрупныхпожаров$.
Валидация: пространственно‑временная перекрёстная валидация $blockedCV$, метрики AUC/Brier для возгораний, сравнение распределений площадей пожаров, частот больших пожаров.

Прогнозирование и сценарный анализ

Прогнозы при разных климатических сценариях $RCP/SSP$ через развитие C$x,t$ и FMC.Сценарии лесоуправления: изменение структуры древостоя, создание просек, ограничения доступа.Сценарии антропогенного поведения: ограничение туристического доступа в периоды риска.
Результаты: карты вероятности возгорания, карты вероятности неконтролируемого распространения, ожидаемая площадь выгоревшего массива, распределение вероятностей превышения порогов (например, вероятность пожара >100 га).

Непрерывность и неопределённость

Использовать иерархический байесовский каркас для распространения неопределённостей от параметров до прогноза.Чувствительный анализ $sobol/monte‑carlo$ для приоритетизации мер управления.Сбор оперативных данных $реальноевремяветра/ВПД,удалённоезондирование$ и Data assimilation $частичныенаблюденияпожаров$ для обновления прогнозов.

Практическая реализация $поэтапно$ 1) Сбор и подготовка данных: базы пожаров, метео, ландшафт, лесоуправленческие карты, антропогенные ковариаты.
2) Оценка модели возникновения λ$x,t$ $GLM/GAM/байес$: выбор ковариат, проверка мультиколлинеарности.
3) Настройка модуля FMC и физической модели распространения $Rothermel+CAилииспользованиеготовыхинструментовFARSITE,WFDSдлядетальныхсценариев$.
4) Моделирование подавления: построение эмпирической зависимости успеха подавления от задержек и интенсивности.
5) Интеграция в единую платформу $Geospatialpipeline$: генерация риск‑карт и сценариев.
6) Квалификация и адаптация под управленческие цели $приоритизацияучастков,планированиепросек$.

Ограничения и рекомендации

Баланс механистической точности и вычислительной эффективности: на широких ландшафтах CA/перколяция разумнее; для локальных исследований — физические модели.Данные о влажности топлива и структуре леса часто неполны — рекомендуются регулярные дистанционные измерения $LiDAR,Sentinel$.Важен учёт экстремальных, редких событий $tailrisk$, которые статистически плохо представлены в исторических рядах.Необходима кооперация с лесоуправлением и службами реагирования для корректировки параметров подавления и практических мер.

Выводы и управленческие следствия

Риск распределяется пространственно и временно как произведение факторов возгорания, способности к распространению и уязвимости — модель должна учитывать все три компоненты.Климатические тренды $росттемператур,увеличениеVPDичастотызасух$ повышают P_ign и R_spread за счёт снижения FMC и увеличения числа благоприятных дней.Активные меры лесоуправления $изменениеструктурыдревостоя,снижениезапасовтоплива,созданиепросек$ и антропогенный контроль $ограничениедоступа,просвещение$ могут существенно снизить R$x,t$ даже при неблагоприятном климатическом тренде.Для принятия решений необходимы сценарные карты рисков с учётом неопределённости, чувствительного анализа и приоритетизации мер с учётом затрат и эффективности.

Если нужно, могу:

Предложить конкретную математическую реализацию $примеркода/псевдокода$ для Poisson‑процесса и клеточной модели распространения;Привести список открытых данных и инструментов $MODIS,Sentinel,ERA5,EFFIS,FARSITE,Rpackages$ с примерами использования;Составить план параметрического сценарного анализа для вашей конкретной области $например,отдельнойфедеральнойземли$.