산불 모델링

컴퓨터 과학에서 산불 모델링은 화재 행동을 이해하고 예측하기 위해 야생지 화재의 수치 시뮬레이션과 관련이 있다.산불 모델링은 궁극적으로 야생지 화재 진압, 즉 소방관 및 일반인의 안전을 높이고 위험을 줄이고 피해를 최소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.또한 산불 모델링은 생태계, 유역 및 대기질 보호에 도움이 될 수 있습니다.

목적

산불 모델링은 불이 얼마나 빨리 번지는지, 어느 방향으로 번지는지, 얼마나 많은 열을 발생시키는지와 같은 화재 행동을 재현하려고 합니다.행동 모델링의 핵심 입력은 화재가 연소되는 연료 모델 또는 연료 유형입니다.행동 모델링에는 화재가 표면에서 수관(크라운드 화재)으로 전이되는지 여부뿐만 아니라 빠른 확산 속도, 화재 소용돌이 및 잘 발달된 높은 대류 기둥을 포함한 극단적인 화재 행동도 포함될 수 있다.화재 모델링은 또한 화재의 생태학적 및 수문학적 영향, 연료 소비, 나무 사망률, 발생한 연기의 양과 비율과 같은 화재 영향을 추정하려고 시도한다.

환경 요인

야생의 화재는 날씨, 연료 특성, 지형 등에 의해 영향을 받는다.

날씨는 바람과 습기를 통해 불에 영향을 미친다.바람은 불길을 풍향으로 확산시키고, 온도가 높으면 불이 더 빨리 타오르게 하는 반면, 상대습도가 높고, 강수량(비나 눈)이 불길을 늦추거나 완전히 진화시킬 수 있다.빠른 바람의 변화가 수반되는 날씨는 화재의 방향과 행동을 갑자기 바꿀 수 있기 때문에 특히 위험할 수 있다.이러한 날씨에는 한랭전선, hn풍, 뇌우하류, 바다와 육지풍, 주간 경사면 바람이 포함된다.

산불 연료에는 잔디, 나무, 그리고 타버릴 수 있는 모든 것이 포함됩니다.작은 마른 잔가지들은 더 빨리 타는 반면 큰 나무들은 더 느리게 타는 반면; 마른 연료들은 젖은 연료들보다 더 쉽게 점화되고 더 빨리 탄다.

산불에 영향을 미치는 지형적 요인으로는 태양으로부터 받는 에너지의 양에 영향을 미치는 태양 방향과 경사면(불길이 오르막길에서 더 빨리 퍼지는 것)이 있다.불은 좁은 협곡에서 가속될 수 있고, 개울이나 도로와 같은 장벽에 의해 느려지거나 멈출 수 있다.

이 요소들은 복합적으로 작용한다.비나 눈은 연료의 수분을 증가시키고, 높은 상대 습도는 연료의 건조 속도를 늦추는 반면, 바람은 연료를 더 빨리 건조하게 만들 수 있습니다.바람은 경사면의 화재 가속 효과를 하향 폭풍(지리적 위치에 따라 산타 아나스, hn 바람, 동풍이라고 함)과 같은 효과로 바꿀 수 있다.연료 특성은 식물 밀도가 태양에 대한 고도나 측면에 따라 달라지기 때문에 지형에 따라 달라질 수 있다.

"불은 그들만의 날씨를 만든다"는 것은 오랫동안 인식되어 왔다.즉, 불이 만들어 낸 열과 습기가 대기로 역류하면서 강한 바람을 만들어 화재 행동을 유도하는 것이다.산불에 의해 발생하는 열은 대기의 온도를 변화시키고 강한 상승기류를 발생시켜 표면 바람의 방향을 바꿀 수 있다.화재에 의해 방출된 수증기는 대기의 수분 균형을 변화시킨다.수증기는 수증기에 저장된 잠열이 응축을 통해 방출되는 방식으로 운반될 수 있다.

접근

컴퓨터 과학의 모든 모델과 마찬가지로 화재 모델도 충실도, 데이터 가용성 및 빠른 실행 사이에서 균형을 이루어야 합니다.야생지 화재 모델은 단순한 원인과 결과 원칙에서 가장 물리적으로 복잡한 것까지 광범위한 복잡성에 걸쳐 있어 실시간보다 빨리 해결되기를 기대할 수 없는 어려운 슈퍼컴퓨팅 과제를 제시합니다.

산불 모델은 1940년부터 현재까지 개발되었지만, 화재 행동과 관련된 많은 화학 및 열역학적 문제는 여전히 해결되어야 한다.1940년부터 2003년까지의 과학자들과 그들의 산불 모델이 ^[1]기사에 나열되어 있다.모델은 다음 세 가지 그룹으로 나눌 수 있습니다.경험적, 반경험적, 물리적 기반.

경험적 모형

경험에서 나온 개념적 모델과 과거의 화재에서 얻은 직관을 미래를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.많은 반경험적 화재 방정식, 미 농무 부는 숲 Service,[2]수산 Canada,[3]노벨 Bary, Gill,[4]과 체니 부통령, 굴드, 그리고 Catchpole[5]에 의해Australasian 연료 단지에 대해 발행된에서 화재 확산율, 불꽃 길이 및fireline intensit 등의 기본 매개 변수의 신속한 추정으로 개발되어 왔다.surfac의 ye 대표적인 지점 위치 바람과 지형 기울기를 가정하여 특정 연료 복합체에 대한 지점에서 화재가 발생한다.1946년 ^[6]Fons's와 ^[7]1963년 Emons의 연구를 바탕으로 무풍 조건의 평지 표면 화재에 대해 계산된 준안정 평형 확산률은 시험된 연료 복합체의 다른 바람과 경사 조건을 나타내기 위해 화염실/풍동 내에서 연소된 막대 더미의 데이터를 사용하여 교정되었다.

FARSITE^[8] 및 Prometheus와 ^[9]같은 2차원 화재 성장 모델은 캐나다 연료 복합체에서 작동하도록 설계되었으며, 지상에서 크라운으로의 전환에 관한 반감정적 관계 등을 적용하여 화재 확산 및 지표면을 따라 다른 매개변수를 계산한다.FARSITE 및 Prometheus와 같은 모델에서 화재 성장을 형성하기 위해 특정한 가정이 이루어져야 한다.예를 들어, 프로메테우스와 FARSITE는 파동 전파의 Huygens 원리를 사용합니다.Richards는 1990년에 ^[10]타원 형상을 사용하여 화재 전선을 전파(형상과 방향)하는 데 사용할 수 있는 방정식을 개발했습니다.보다 정교한 애플리케이션은 위에 나열된 화재 성장 모델 중 하나에 풍속과 같은 입력을 제공하기 위해 3차원 수치 기상 예측 시스템을 사용하지만 입력은 수동적이었고 대기 바람과 습도에 대한 화재 피드백은 고려하지 않았다.

물리적 기반 모델 및 대기와의 결합

바람과 경사의 영향을 나타내는 대류 및 열전달 메커니즘으로 방사선을 사용하는 보존 법칙에 기초한 단순화된 물리적 기반 2차원 화재 확산 모델은 편미분 ^[11][12]방정식의 반응-확산 시스템으로 이어진다.

보다 복잡한 물리적 모델은 계산 유체 역학 모델을 야생의 화재 구성요소와 결합하여 불이 대기에 역류하도록 합니다.이 모델들은 level-set 법, 유타 대학의 병렬 Atmosphere-Wildland 소방 대형 에디 시뮬레이션 develo에 의한 확산 모델로 기상 연구 및 예측 모델을 결합한 것 NCAR의 병렬 Atmosphere-Wildland Fire-Environment(CAWFE)모델 2005,[13]WRF-Fire에 NCAR고 콜로라도 대학교 Denver[14]에 포함한다.ped에2009년 ^[15]로스앨러모스 국립연구소의 FIRETEC은 ^[17]WUI(야생-도시 인터페이스) Fire Dynamics Simulator(WFDS)를 개발했으며,^{[16][18][19][20]} 어느 정도까지는 2차원 모델 FIRESTAR를 개발하였다.이러한 도구와 더 잘 불 행동의 보편적인 화재 shape,[21][22]을 위한 토대로서 그 불이 그리고 대기 환경과 wildland 도시 인터페이스 house-to에 적용되기 시작했습니다. 불타behavior,[16]하면서 감상에 연료를 불균등을 같은 근본적인 측면을 이해하는 것 적용된 다른 역점이.-house 불지역 사회 규모로 확산됩니다.

물리적 복잡성의 추가 비용은 계산 비용의 증가이다. 따라서 대기 모델링과 관련된 척도의 직접 수치 시뮬레이션(DNS)에 의한 야생 연료의 연소의 완전한 3차원 명시적 처리는 존재하지 않으며, 현재 슈퍼컴퓨터를 넘어섰으며, 현재 d에는 의미가 없다.o 공간 분해능이 1km 미만인 날씨 모델의 제한된 기술 때문이다.따라서 이러한 보다 복잡한 모델도 화재를 어떤 식으로든 매개 변수화한다. 예를 들어 Clark의 논문은^[23][24] USDA 산림^[2] 서비스를 위해 Rothermel이 개발한 방정식을 사용하여 화재 수정 국지적 바람을 사용하여 국지적 화재 확산률을 계산한다.또한 FIRETEC과 WFDS는 반응 연료와 산소 농도에 대한 예측 보존 방정식을 가지고 있지만, 계산 그리드는 연료와 산소의 반응 속도 제한 혼합을 해결할 수 있을 만큼 충분히 미세할 수 없으므로 서브 그리드 규모의 온도 분포 또는 연소 반응 속도에 대한 근사치가 이루어져야 한다.옷자락으로 묶다.또한 이러한 모델은 날씨 모델과 상호 작용하기에는 규모가 너무 작기 때문에 유체 운동은 일반적인 산불보다 훨씬 작은 상자에 갇힌 계산 유체 역학 모델을 사용합니다.

가장 완벽한 이론 모델을 만들기 위한 시도는 미국의 알비니 F.A.와 러시아의 그리신 A.^[25]M.에 의해 이루어졌다.그리신의 연구는 물리학의 기본 법칙에 기초하고 있으며 보존과 이론적 정당성이 제공되고 있다.활주하는 왕관 산불의 단순화된 2차원 모형은 바로빅 D.V.^[26]와 타란추크 V.B.에 의해 벨라루스 주립대학에서 개발되었다.

데이터 동화

데이터 동화는 주기적으로 모델 상태를 조정하여 통계적 방법을 사용하여 새로운 데이터를 통합합니다.화재는 매우 비선형적이고 돌이킬 수 없기 때문에 화재 모델의 데이터 동화는 특별한 문제를 야기하며 앙상블 칼만 필터(EnKF)와 같은 표준 방법은 잘 작동하지 않는다.보정의 통계적 변동성과 특히 큰 보정은 큰 공간 구배를 수반하거나 선행하는 경향이 있는 비물리적 상태를 초래할 수 있다.이 문제를 완화하기 위해 정규화된^[27] EnKF는 EnKF의 베이지안 업데이트에서 공간 구배의 큰 변화를 벌칙한다.정규화 기법은 앙상블의 시뮬레이션에 안정화 효과가 있지만 EnKF의 데이터 추적 능력을 크게 향상시키지는 않습니다.후방 앙상블은 이전 앙상블의 선형 조합으로 이루어지며, 선형 조합 사이에서 상당히 가까운 화재의 위치와 형태를 찾을 수 없는 경우, 데이터 동화는 단순히 운이 없고 앙상블은 데이터에 접근할 수 없다.그 시점부터 앙상블은 데이터에 관계없이 진화한다.이것을 필터 컨버전스라고 부릅니다.따라서, 가법 보정이 아닌 위치 변경으로 시뮬레이션 상태를 조정할 필요가 있습니다.모핑 EnKF는^[28] 데이터 동화에 대한 아이디어를 이미지 등록 및 모핑과 결합하여 자연스러운 방식으로 가산 및 위치 보정을 제공하며 데이터에 ^[14]응답하여 모델 상태를 안정적으로 변경하는 데 사용할 수 있습니다.

제한사항 및 실용성

화재 모델링의 한계는 완전히 계산적인 것은 아니다.이 수준에서 모델은 활화 연료의 화재 확산 및 표면 대 크라운 화재 전이 등과 같은 화재 거동의 일부 측면에 대한 기본적인 이해의 격차와 더불어 열분해 생성물의 구성과 반응 경로에 대한 지식의 한계에 직면한다.

따라서 보다 복잡한 모델은 화재 거동을 연구하고 다양한 시나리오에서 화재 확산을 테스트하는 데 가치가 있지만, BAYTE의 FARSITE 및 Palm 기반 애플리케이션은 화재 거동의 추정치를 실시간으로 제공할 수 있기 때문에 현장에서의 실용적인 도구로서 큰 효용을 보여주었다.결합된 화재 대기 모델은 화재 자체의 국지적인 날씨에 영향을 미치는 능력을 통합하고 현재 도구에는 통합될 수 없는 폭발적이고 불안정한 화재의 많은 측면을 모델링할 수 있는 능력을 가지고 있지만, 이러한 복잡한 모델을 실시간보다 더 빠른 작동 환경에 적용하는 것은 여전히 어려운 과제이다.t. 또한, 특정 자연 화재를 시뮬레이션할 때 어느 정도의 현실성에 도달했지만, 현재 도구를 넘어 제공할 수 있는 구체적이고 관련성이 있는 운영 정보 식별, 시뮬레이션 시간이 의사결정의 운영 시간 범위에 어떻게 적합할 수 있는지와 같은 문제를 해결해야 한다(따라서 시뮬레이션은 반드시 r.실제 시간보다 상당히 빠른) 모델에 의해 어떤 시간 및 공간 분해능을 사용해야 하는지, 그리고 예측에서 수치 기상 예측의 내재적 불확실성을 어떻게 추정하는지.이러한 운영상의 제약은 모델 개발을 유도하기 위해 사용되어야 합니다.

「 」를 참조해 주세요.

• 재해 모델링
• 극단적 가치 이론
• 연료 모형

레퍼런스

외부 링크

• 프로메테우스 화재 성장 시뮬레이터
• WRF-Fire
• 수집된 Wildfire Visualizations 링크
• 유튜브의 산불 시뮬레이션
• NCAR의 산불 시각화
• 기상-야생화 결합 모델링 - 산불 거동의 기본적 측면
• 기상-야생화 복합 모델링 - 산불 사례 연구
• 화재 조사 링크
• McKenzie D, Gedalof Z, Peterson DL, Mote P. Climatic change, wildfire, and conservation [PDF]. Conservation Biology. 2004;18(4):890–902. doi:10.1111/j.1523-1739.2004.00492.x.
• 왜 산불은 오래된 컴퓨터 모델을 무시하고 있는 것일까?2012년 9월