В условиях нарастающей угрозы масштабных ландшафтных пожаров в Абайской и Костанайской областях, МЧС Казахстана переходит к превентивной аналитике с помощью системы Orman-AI. Использование алгоритма Random Forest позволяет предсказывать возгорания с беспрецедентной точностью до 98%.
Введение: Масштабные ландшафтные пожары в областях Абай и Костанайской и переход МЧС к превентивной аналитике (система Orman-AI)
Масштабные ландшафтные пожары, терзавшие Казахстан в последние годы, особенно в Абайской и Костанайской областях, стали катализатором для кардинального изменения подхода к пожарной безопасности. Уроки 2023 года, когда огнем было уничтожено 14 тысяч гектаров лесов, вынудили Министерство по чрезвычайным ситуациям (МЧС) РК отказаться от реактивных методов борьбы в пользу превентивной аналитики. В авангарде этого перехода стоит система Orman-AI, опирающаяся на передовые алгоритмы машинного обучения, способные предсказывать возникновение огня с беспрецедентной точностью.
1. Ограничения визуального мониторинга на огромных территориях РК
Географическая специфика Казахстана с его обширными и разнообразными ландшафтами — от бескрайних степей до горных массивов и лесных массивов — делает традиционные методы визуального мониторинга крайне неэффективными и ресурсозатратными. Человеческий фактор, ограниченность обзора и логистические сложности при обследовании огромных территорий неизменно приводили к запоздалому обнаружению возгораний, когда масштабы бедствия уже достигали критических значений. Отсутствие оперативной информации о потенциальных угрозах не позволяло МЧС своевременно перебрасывать силы и средства, что усугубляло последствия пожаров и вело к значительным экономическим и экологическим потерям.
2. Создание индекса SFRI (Spatiotemporal Fire Risk Index) на базе машинного обучения и деревьев решений
Ключевым элементом в арсенале Orman-AI стал Spatiotemporal Fire Risk Index (SFRI) – Пространственно-временной индекс пожарной опасности, разработанный на базе машинного обучения. Этот индекс является результатом глубокого синтеза статического и динамического моделирования. Для оценки долгосрочной предрасположенности территорий к возгоранию исследователи применили ансамблевый метод машинного обучения – алгоритм Random Forest (случайный лес). Этот метод строит множество деревьев решений, каждое из которых делает свой прогноз, а затем объединяет их для получения более точного и надежного результата. Точность модели, достигающая 98.99% в пиковые пожароопасные дни, подтверждает ее методологическую валидность и надежность.
3. Синтез данных: интеграция спутниковой телеметрии NASA FIRMS, MODIS Terra/Aqua и топографии рельефа
Для обучения алгоритма Random Forest используется огромный объем разнородных данных. В основе статического компонента SFRI лежат: топографические переменные, извлеченные из цифровой модели рельефа SRTM DEM (уклоны, экспозиция, особенности рельефа, влияющие на скорость распространения огня); классификация земного покрова, полученная с помощью продуктов MODIS Terra/Aqua LULC (позволяет различать леса, степи, сельхозугодья с точки зрения горючей нагрузки); и исторические данные о локализации тепловых аномалий и пожаров, предоставленные системой NASA FIRMS (Fire Information for Resource Management System). Кроме того, для динамического компонента интегрируются спутниковые данные нормализованного относительного индекса растительности (NDVI) для оценки объема топлива и содержания влаги в растительности, интерполированные метеорологические данные (температура, влажность, ветер, осадки) и адаптированный канадский индекс пожарной погоды (FWI). Этот комплексный подход обеспечивает всестороннюю оценку рисков.
4. Формирование динамических карт риска для упреждающей переброски сил МЧС
Результатом работы SFRI являются динамические карты пожарной опасности высокого разрешения, которые в режиме реального времени обновляют информацию о потенциальных очагах возгорания. Эти карты позволяют МЧС Казахстана видеть наиболее уязвимые зоны с детализацией до отдельных участков и лесосек. Преждевременное знание о высокой вероятности возникновения пожара позволяет оперативно и целенаправленно перебрасывать ограниченные силы и средства, такие как обученный персонал, специализированное оборудование и водоисточники, в районы с прогнозируемым высоким риском. Это обеспечивает проактивное развертывание ресурсов вместо реактивного тушения уже разгоревшегося огня, что является единственной экономически оправданной и эффективной стратегией в условиях дефицита ресурсов, отмеченного в том числе в отчетах ОБСЕ.
Вывод: Цифровизация мониторинга с использованием ИИ позволяет предсказывать возникновение огня с высочайшей точностью, превращая борьбу со стихией из реактивной в проактивную.
Внедрение системы Orman-AI и использование алгоритмов машинного обучения, таких как Random Forest, стало поворотным моментом в системе пожарной безопасности Казахстана. Высочайшая точность прогнозирования возникновения огня, достигающая почти 99%, позволяет трансформировать борьбу со стихией из реактивной кампании в проактивную и стратегически спланированную защиту. Это представляет собой значительный шаг вперед, позволяющий минимизировать ущерб, сохранять лесной фонд и главное — спасать жизни, обеспечивая более безопасное будущее для страны.