Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Ученые РФ составили карту самых пожароопасных участков в лесничестве вблизи Байкала

Как передаёт ТАСС, ученые Томского политехнического университета (ТПУ) составили карту лесничества в районе Байкала, на которой выделили участки леса с наибольшей вероятностью возникновения пожара. Полученные данные лягут в основу геоинформационной системы для прогнозирования лесных пожаров в стране, сообщила 14 июня пресс-служба Министерства науки и высшего образования РФ.

"Ученые ТПУ на примере Гильбиринского лесничества в бассейне озера Байкал создали карту территории, на которой выделили участки леса, где вероятность возникновения пожара наиболее высока из-за лесорастительных условий самой территории. <...> Проект поддержан Российским фондом фундаментальных исследований. Завершить исследования по этому проекту ученые планируют к 2021 году. Следующим этапом станет практическая реализация геоинформационной системы", - говорится в сообщении.

Прогнозирование лесных пожаров позволяет снизить затраты на тушение больших очагов возгорания, а также минимизировать ущерб для людей и экосистем. Однако для составления точных прогнозов необходимо учитывать ряд сложных факторов: особенности самой территории, метеорологические условия, активность человека, в том числе работу предприятий.

Ученые Томского политеха вместе с коллегами из российских вузов и институтов в настоящее время разрабатывают геоинформационную систему прогнозирования, которая будет учитывать все эти факторы. Ранее они разработали математические модели оценки влияния деятельности человека на лесную территорию. Следующим этапом в работе стало прогнозирование предрасположенности самой территории к возникновению пожара.

Этот фактор ученые исследовали на примере Гильбиринского лесничества. Оно имеет площадь около 270 кв. км и расположено между Байкалом и Улан-Удэ, в природоохранной зоне, которая имеет важное значение для всей планеты, но каждое лето страдает от лесных пожаров. Для этого они использовали снимки со спутника Landsat-8, выделили однородные участки и классифицировали их. В итоге на карте самые опасные участки были выделены красным, наименее опасные - синим.

"В итоге мы отфильтровали сначала дороги - там нет лесного горючего материала, затем болота, водные объекты, дальше молодой лес, и остался старый сухой лес. Это самый опасный участок по характеристикам. Причем именно хвойный лес, не лиственный. Это связано с физическими характеристиками лесного горючего материала", - пояснил руководитель проекта, доцент Научно-образовательного центра И. Н. Бутакова ТПУ Николай Барановский, слова которого приводятся в сообщении.


См. также:
Каталог Организаций:
   - Томский политехнический университет

Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Данные
Организации
Тематич. разделы / Природопользование / Лесопользование / Мониторинг и охрана леса
Тематич. разделы / Картография, ГИС
Страны и регионы / Россия
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://tass.ru/sibir-news/6549896 12:47:26 17.06 2019   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.021004199981689 sec, Question: 77