利用计算机模型对抗野火

计划烧除可以清除森林地面上过多的燃料,而算法可以帮助消防队知道在哪里进行烧除

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本文发表于《大众科学》的前博客网络,反映了作者的观点,不一定代表《大众科学》的观点


美国的许多生态系统是在火灾环境中发展起来的。数千年来,火焰经常席卷大地,通常规模较小,强度也低于今天的森林火灾。它们清除了过多的燃料,如小树、倒下的木材和落叶层,这是一个自我调节的过程,使景观破碎化,限制了火灾的规模,并保持了森林的健康。在许多西部森林中,这导致树木间距较大,林下灌木较稀疏,地面上的可燃落叶物也比我们现在常见的要少。

但人类的干预打断了这种自然过程,导致过多的燃料堆积——而这些燃料必须以某种方式清除。多年来,在美国东南部,土地管理者设计了可控的计划烧除,以清除地面上大部分堆积的燃料;森林中部和树冠中也有相当数量的燃料被清除。

然而,有时计划烧除会严重出错。


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2000年,在新墨西哥州的班德利尔国家纪念碑就发生了这样的事情,一次计划烧除演变成一场特大火灾,在杰梅兹山脉烧毁了超过47,000英亩的土地,并在附近的洛斯阿拉莫斯镇烧毁了230多所房屋,导致400多人流离失所。*

最近,加利福尼亚州和田纳西州的特大火灾使人们长期以来对如何最好地利用计划烧除来预防此类大火灾给予了迟来的关注。虽然有意地进行控制性火灾可以清除过多的燃料并重新平衡生态系统,但规划和成功实施这一策略可能是一项棘手的工作。在西部复杂山地和峡谷地形中尤其如此,那里越来越多的人居住在荒野附近。然而,如果燃料负荷没有得到控制,我们可以预料到会发生更多灾难性的火灾——规模巨大、极具破坏性和致命的火灾。

这些火灾对即使是微小的条件变化也极其敏感——例如,突然的阵风,或一块燃料比平时暴露在阳光下更长时间的干燥效应。为了克服这些更边缘的燃烧条件带来的挑战,消防队根据风和燃料调整点火模式和速率。例如,一个消防队可能会点燃五条垂直于风向的平行线。情况可能会迅速变得复杂:多条平行火线与单条火线的燃烧方式不同,因为旋涡气体汇聚在一起。另一个需要考虑的因素是烟雾是否会使附近的社区窒息。

以往自由燃烧的野火经验可以帮助消防管理人员决定如何进行,但由于每次火灾都不同,这并不是一个完美的解决方案。物理学火灾模型可以在这方面发挥重要作用。建模使消防管理人员能够提前模拟计划烧除,以便当消防队开始用滴油点火器在景观上铺设火焰时,他们可以自信地在正确的时间设置正确的火。他们希望火势恰到好处,既能维持自身,又不会失控。FIRETEC建模工具是在洛斯阿拉莫斯国家实验室开发的,它利用最初为国家安全科学开发出来的流体动力学研究,并使用物理学来表示计划烧除中多次点火在非常复杂地形中的关键相互作用。

基于关于点火模式、地形、天气、大气条件、燃料负荷、植被等方面的具体细节,FIRETEC模拟了空气的浮力上升、火灾如何吸入相互竞争的气流、火线之间的相互影响,以及火灾气体与燃料负荷、地形、大气等之间的相互作用。FIRETEC还阐明了违反直觉的相互作用,例如,在树冠覆盖较少的情况下,地表火势蔓延更快,因为来自树冠的空气动力阻力较小,使更多的风能够扇动火焰。

计划烧除管理者首次可以使用相当于飞行模拟器的工具来理解和规划计划烧除以及驱动火灾结果的真正复杂性。在美国林务局、埃格林空军基地和高木材研究站的指导下,FIRETEC正在探索计划烧除如何在依赖火灾的东南部森林中响应点火模式和速率。从业人员正在使用这些模拟来开发培训材料,并解释他们通过多年的经验所了解到的知识。

一个缺点是FIRETEC在超级计算机上运行——对于野外工作来说不是很方便。为了将类似的建模带到更广泛人群可以访问的笔记本电脑上,洛斯阿拉莫斯国家实验室和美国林务局正在开发QUIC-Fire,它使用更简单、运行速度更快的算法。希望QUIC-Fire能够增加科学家和从业人员(包括经验丰富的消防管理人员和该领域的新手)之间的信息双向流动。通过与高木材公司、国防部和内政部的合作,最初的用户开始试用QUIC-Fire,以探索计划烧除的规划。

计划烧除从业人员和火灾科学家都还有很多东西要学习。完善计划烧除,以实现土地和森林管理的目标,同时保持火势受控并保护人民、城镇和森林并非易事。但是,明确表示火灾与周围大气之间相互作用的基于物理学的工具,为调查计划烧除实践中的权衡提供了新的方法,因为该国开始在日益复杂的场景中实施更多此类燃烧。

注:洛斯阿拉莫斯国家实验室正在与美国林务局的Scott Goodrick合作开发QUIC-Fire。

*编者注(2019年9月4日):这句话在发布后经过编辑。最初给出的数字是150,000英亩。

Rodman Linn studies and models a wide range of atmospheric phenomena using computational fluid dynamics and other techniques at Los Alamos National Laboratory. Linn led the initial development of the FIRETEC computer program for predicting wildfire behavior and is currently co-leading the team developing QUIC-fire.

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J. Kevin Hiers is both a fire scientist and a prescribed fire practitioner at Tall Timbers Research Station. Hiers leads experimental and modeling research efforts and is leading the charge to bring next-generation prescribed fire modeling tools, such as QUIC-Fire, to the prescribed fire community.

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