Апробация информационной системы прогнозирования риска лесных пожаров на территории Иркутской области

В исследовании представлены результаты апробации информационной системы прогнозирования риска лесных пожаров на территории Иркутской области в пожароопасном сезоне 2026 года [1].
Для обучения использованы данные спутникового мониторинга MODIS, предоставленные ИКИ РАН за 2004–2024 годы о пожарных событиях [2] и данные о географических факторах: метеорологические, топографические, вегетационные и социальные факторы, характеризующие региональные условия возникновения пожаров. Прогнозирование выполняется гибридной моделью, объединяющей прецедентный подход [3], Random Forest [4] и AutoML. Выбор модели или усреднение прогнозных вероятностей определяется принадлежностью территории к одному из четырех кластеров. Для первого кластера рассчитывается среднее значение оценок вероятности принадлежности к классу «пожар», полученных с помощью CBR, Random Forest и AutoML, для второго и четвертого кластеров используется Random Forest, для третьего – AutoML. Такой подход основан на сравнении показателей точности моделей в каждом кластере, что позволило минимизировать ошибочные прогнозы. Информационный процесс включает предобработку данных, верификацию границ гарей, интеграцию географических факторов и прогнозных метеоданных GFS, формирование ежедневных карт риска.
Апробация проведена за период с 1 мая по 20 сентября 2026 года. По данным ИСДМ-Рослесхоз зарегистрировано 397 пожаров, из которых 242 относятся к лесным кварталам территории прогнозирования. При пороге вероятности возникновения пожара более 0.5 полнота обнаружения составила 71.5 %. При этом 89.7 % фактических пожаров в лесных кварталах произошли на территориях с прогнозируемым риском не ниже умеренного. Динамика прогнозируемого риска согласуется с сезонной пожарной активностью и периодами предупреждений МЧС.
Полученные результаты показывают возможность применения системы для определения зон повышенного контроля и планирования профилактических мероприятий по охране лесов от пожаров.
Работа выполнена в рамках гранта № 075-15-2024-533 Министерства науки и высшего образования РФ на выполнение крупного научного проекта по приоритетным направлениям научно-технологического развития (проект «Фундаментальные исследования Байкальской природной территории на основе системы взаимосвязанных базовых методов, моделей, нейронных сетей и цифровой платформы экологического мониторинга окружающей среды»).