Globalno zagrevanje je ovde. Kao što se očekivalo već više od 50 godina, temperatura i nivoi atmosferskog CO 2 su porasli.
Različiti modeli su mogli precizno da predvide ova povećanja i sada vidimo uticaj. Jedan od glavnih efekata promena u atmosferi su česti šumski požari, koji su češći u svetu i koji su zahvatili Kanadu u poslednjih mesec dana.
Matematički modeli za predviđanje ponašanja šumskih požara prvi put su uvedeni 1940-ih i razvijali su se decenijama. Oni razmatraju različite aspekte i njihove složene međuodnose: vrstu šumskog goriva (trava, žbunje, malo drveće, krupno), vremenske prilike (pravac vetra, temperatura, vlažnost), topologiju terena i izvor požara ( ljudska aktivnost, munja).
Modeliranje šumskih požara i predviđanje ponašanja požara je složen poduhvat. Model može predvideti pravac i intenzitet požara i pomoći u evakuaciji, gašenju požara i prognozi zagađenja dimom. Modeli mogu predvideti širenje požara, što pomaže u zaštiti ljudskih života, stanovanja i infrastrukture, uključujući ključnu imovinu komunalnih preduzeća.
Matematički modeli su važni, ali u slučaju šumskih požara, takođe moramo da napravimo alate za simulaciju da bismo mogli da se nosimo sa složenošću. Moramo uzeti u obzir različite vrste goriva za vatru u svakom regionu, lokalizovane vetrove u oblastima šumskih požara, varijacije u klimi, da li se vatra širi iz krošnje drveća ili na tlu, i druge varijacije.
Korišćenje računara za izgradnju virtuelne laboratorije za simulacije pomaže u procesu predviđanja na bezbedan, bez rizika i isplativ način. Eksperimenti se mogu simulirati na računaru kako bi se donele bolje odluke na terenu, bez uticaja na životnu sredinu, ljude ili infrastrukturu. Integracija modela šumskog požara i geografskih informacionih sistema. Zasluge: GRASS/Google Earth
Naša laboratorija—napredna laboratorija za simulaciju u realnom vremenu na Univerzitetu Karleton—radila je na novim metodologijama za modeliranje i simulaciju koje poboljšavaju rezultate uz smanjenu cenu.
Modeliramo ponašanje šumskih požara na mikroskopskom nivou. To je zato što modeli koji rade na makro ili većim skalama imaju neka ograničenja kada želimo da proučavamo interakcije niskog nivoa između požara, vremenskih prilika i napora za suzbijanje.
Takođe, tradicionalne modele je teže povezati sa softverskim aplikacijama geografskih informacionih sistema (GIS). Moramo da budemo u mogućnosti da povežemo modele sa podacima iz stvarnog sveta koji dolaze u realnom vremenu sa raznih senzora: spektrometara, satelita, infracrvenih skenera, laserskih ili 3D uređaja za daljinsko detektovanje. Izgradnja modela koji mogu da reaguju na eksterne podatke zahtevaju nove metodologije.
Naš pristup deli geografski prostor požara na male oblasti i izračunava složene pojave. Mnoge postojeće metode proučavaju širenje požara tako što dele oblast od interesa koristeći pravilnu topologiju (na primer, pravougaonike, kvadrate ili trouglove preko oblasti proučavanja), ali ovi modeli su složeniji za integraciju sa GIS-om, koji koristi mnogo poligona. različitih oblika. Izgradnja modela sa nepravilnim topologijama pomaže u dobijanju preciznijih rezultata.
Ove tehnike pomažu u kreiranju modela koji su jednostavniji za razumevanje, testiranje i modifikovanje.
Slično tome, potrebne su nam simulacije ovakvih modela da bismo efikasno radili. Definisali smo nove algoritme paralelne simulacije za generisanje većeg broja simulacija u kraćem vremenskom periodu, poboljšavajući kvalitet rezultata. Daljinsko izvođenje modela šumskih požara na mobilnim uređajima.
Takođe smo koristili napredne pristupe proračuna koji uključuju neregularno pomeranje vremena simulacije (kada se otkriju važni događaji), kao i tehnike za otkrivanje viših nivoa aktivnosti u simulaciji. Ove tehnike nam omogućavaju da obratimo više pažnje na delove šumskih požara kojima je potrebno više proračuna u sekundi, bez izračunavanja jednačina tamo gde nisu potrebne. Ovo štedi vreme simulacije i poboljšava preciznost rezultata.
Brojne vladine agencije — kao što je Nacionalni centar za istraživanje atmosfere sa sedištem u SAD — koriste različite alate za modelovanje i simulaciju kao što su FireSmoke, Fire M3 i FireMars. Ovi alati uključuju podršku na vebu za donosioce odluka i pružaju informacije široj javnosti.
Da bi se poboljšali takvi alati, potrebna su napredna istraživanja u oblasti veb-baziranog modeliranja i distribuirane simulacije, što omogućava da softver radi na udaljenim lokacijama.
Budućnost istraživanja šumskih požara uključuje sofisticiranije senzore, nove prediktivne metode veštačke inteligencije, modeliranje zasnovano na algoritmima velikih podataka i napredni softver za vizuelizaciju radi poboljšanja procesa donošenja odluka.
Moramo biti spremni za buduće runde šumskih požara, a modeliranje i simulacija mogu pomoći u ovom složenom naporu.
