Wildfire modeling
वाइल्डफायर मॉडलिंग आग के व्यवहार को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए जंगल की आग के संख्यात्मक अनुकरण से संबंधित है। वाइल्डफायर मॉडलिंग का उद्देश्य जंगल की आग को दबाने में सहायता करना, अग्निशामकों और जनता की सुरक्षा में वृद्धि करना और नुकसान को कम करना है। वाइल्डफायर मॉडलिंग पारिस्थितिकी तंत्र, वाटरशेड और वायु गुणवत्ता की रक्षा करने में भी सहायता कर सकता है। कम्प्यूटेशनल विज्ञान का उपयोग करते हुए, जंगल की आग मॉडलिंग में जोखिमों और सामने के व्यवहार का अनुमान लगाने के लिए पिछली आग की घटनाओं का सांख्यिकीय विश्लेषण शामिल है। अतीत में विभिन्न जंगल की आग प्रसार मॉडल प्रस्तावित किए गए हैं, जिनमें सरल दीर्घवृत्त और अंडे और पंखे के आकार के मॉडल शामिल हैं। जंगल की आग के व्यवहार को निर्धारित करने के शुरुआती प्रयासों ने इलाके और वनस्पति में एकरूपता मानी। हालांकि, जंगल की आग के सामने का सटीक व्यवहार हवा की गति और ढलान की कठोरता सहित कई कारकों पर निर्भर करता है। आधुनिक विकास मॉडल एक निरंतर बढ़ते हुए बहुभुज के रूप में अग्नि विकास का अनुकरण करने के लिए पिछले दीर्घवृत्तीय विवरणों और ह्यूजेन्स के सिद्धांत के संयोजन का उपयोग करते हैं। चरम मूल्य सिद्धांत का उपयोग बड़े जंगल की आग के आकार की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है। हालांकि, दमन क्षमताओं से अधिक बड़ी आग को अक्सर मानक विश्लेषणों में सांख्यिकीय बाहरी माना जाता है, भले ही आग की नीतियां छोटी आग की तुलना में बड़ी जंगल की आग से अधिक प्रभावित होती हैं। उद्देश्य वाइल्डफायर मॉडलिंग आग के व्यवहार को पुनः उत्पन्न करने का प्रयास करता है, जैसे कि आग कितनी जल्दी फैलती है, किस दिशा में, यह कितनी गर्मी उत्पन्न करती है। व्यवहार मॉडलिंग के लिए एक प्रमुख इनपुट ईंधन मॉडल, या ईंधन का प्रकार है, जिसके माध्यम से आग जल रही है। व्यवहार मॉडलिंग में यह भी शामिल हो सकता है कि क्या आग सतह (एक "सतह की आग") से पेड़ के मुकुट (एक "ताज की आग") में संक्रमण करती है, साथ ही साथ प्रसार की तीव्र दर, आग के चक्कर और लंबे अच्छी तरह से विकसित संवहन स्तंभों सहित अत्यधिक आग का व्यवहार। फायर मॉडलिंग आग के पारिस्थितिक और जल संबंधी प्रभावों, ईंधन की खपत, पेड़ों की मृत्यु दर और उत्पादित धुएँ की मात्रा और दर जैसे आग के प्रभावों का अनुमान लगाने का भी प्रयास करता है। पर्यावरणीय कारक वाइल्डलैंड आग का व्यवहार मौसम, ईंधन विशेषताओं और स्थलाकृति से प्रभावित होता है। मौसम हवा और नमी के माध्यम से आग को प्रभावित करता है। हवा हवा की दिशा में आग को फैलाती है, उच्च तापमान आग को तेजी से जलाता है, जबकि उच्च सापेक्ष आर्द्रता, और वर्षा (बारिश या बर्फ) इसे धीमा कर सकती है या इसे पूरी तरह से बुझा सकती है। तेज हवा के परिवर्तन से युक्त मौसम विशेष रूप से खतरनाक हो सकता है, क्योंकि वे अचानक आग की दिशा और व्यवहार को बदल सकते हैं। इस तरह के मौसम में ठंडे मोर्चे, फोहन हवाएं, गरज के साथ बारिश, समुद्र और भूमि की हवाएं और दैनिक ढलान वाली हवाएं शामिल हैं। जंगल की आग के ईंधन में घास, लकड़ी और कुछ भी शामिल है जो जल सकता है। छोटी सूखी टहनियाँ तेजी से जलती हैं जबकि बड़े लट्ठ धीमी गति से जलते हैं; शुष्क ईंधन अधिक आसानी से प्रज्वलित होता है और गीले ईंधन की तुलना में तेजी से जलता है। जंगल की आग को प्रभावित करने वाले स्थलाकृति कारकों में सूर्य की ओर अभिविन्यास शामिल है, जो सूर्य से प्राप्त ऊर्जा की मात्रा को प्रभावित करता है, और ढलान (आग तेजी से ऊपर की ओर फैलती है)। संकीर्ण घाटियों में आग तेज हो सकती है और इसे खाड़ियों और सड़कों जैसी बाधाओं द्वारा धीमा या रोका जा सकता है। ये कारक संयोजन में कार्य करते हैं। बारिश या बर्फ ईंधन की नमी को बढ़ाती है, उच्च सापेक्ष आर्द्रता ईंधन के सूखने को धीमा कर देती है, जबकि हवाएं ईंधन को तेजी से सुखा सकती हैं। हवा ढलानों के आग-त्वरित प्रभाव को डाउनस्लोप विंडस्टॉर्म (जिसे सांता अनस, फोहन हवाएं, पूर्वी हवाएं कहा जाता है, भौगोलिक स्थिति के आधार पर) जैसे प्रभावों में बदल सकती है। ईंधन के गुण स्थलाकृति के साथ भिन्न हो सकते हैं क्योंकि पौधे का घनत्व सूर्य के संबंध में ऊंचाई या पहलू के साथ भिन्न होता है। यह लंबे समय से माना जाता रहा है कि "आग अपना मौसम खुद बनाती है"। अर्थात्, आग द्वारा बनाई गई गर्मी और नमी वातावरण में वापस आ जाती है, जिससे तीव्र हवाएँ बनती हैं जो आग के व्यवहार को चलाती हैं। जंगल की आग से उत्पन्न गर्मी वातावरण के तापमान को बदल देती है और मजबूत अपड्राफ्ट बनाती है, जो सतह की हवाओं की दिशा को बदल सकती है। आग से निकलने वाला जल वाष्प वायुमंडल की नमी के संतुलन को बदल देता है। जल वाष्प को दूर ले जाया जा सकता है, जहाँ वाष्प में संग्रहीत अव्यक्त गर्मी संघनन के माध्यम से जारी की जाती है। कम्प्यूटेशनल विज्ञान में सभी मॉडलों की तरह, अग्नि मॉडल को निष्ठा, डेटा की उपलब्धता और तेजी से निष्पादन के बीच संतुलन बनाने की आवश्यकता है। वाइल्डलैंड फायर मॉडल सरल कारण और प्रभाव सिद्धांतों से लेकर शारीरिक रूप से सबसे जटिल तक जटिलता की एक विशाल श्रृंखला में फैले हुए हैं, जो एक कठिन सुपरकंप्यूटिंग चुनौती प्रस्तुत करते हैं जिसे वास्तविक समय की तुलना में तेजी से हल करने की उम्मीद नहीं की जा सकती है। वन-अग्नि मॉडल 1940 से आज तक विकसित किए गए हैं, लेकिन अग्नि व्यवहार से संबंधित बहुत सारे रासायनिक और ऊष्मागतिकीय प्रश्नों को अभी भी हल किया जाना बाकी है। 1940 से 2003 तक के वैज्ञानिक और उनके वन अग्नि मॉडल लेख में सूचीबद्ध हैं। प्रतिरूपों को तीन समूहों में विभाजित किया जा सकता हैः अनुभवजन्य, अर्ध-अनुभवजन्य और शारीरिक रूप से आधारित। अनुभवजन्य मॉडल अनुभव से अवधारणात्मक मॉडल और पिछली आग से अंतर्ज्ञान का उपयोग भविष्य का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। कई अर्ध-अनुभवजन्य अग्नि प्रसार समीकरण, जैसे कि यूएसडीए वन सेवा, वानिकी कनाडा, नोबेल, बैरी और गिल, और चेनी, गोल्ड और कैचपोल द्वारा ऑस्ट्रेलियाई ईंधन परिसरों के लिए प्रकाशित किए गए हैं, जो विशिष्ट ईंधन परिसरों के लिए एक बिंदु पर आग फैलने की दर, लौ की लंबाई और सतह की आग की अग्निरेखा की तीव्रता जैसे रुचि के मौलिक मापदंडों के त्वरित अनुमान के लिए विकसित किए गए हैं, जो एक प्रतिनिधि बिंदु-स्थान हवा और इलाके की ढलान मानते हैं। 1946 में फोंस और 1963 में एम्मोंस के काम के आधार पर, बिना हवा की स्थिति में सपाट जमीन पर सतह की आग के लिए गणना की गई अर्ध-स्थिर संतुलन प्रसार दर को एक लौ कक्ष/पवन सुरंग में जली हुई छड़ के ढेर के डेटा का उपयोग करके कैलिब्रेट किया गया था ताकि परीक्षण किए गए ईंधन परिसरों के लिए अन्य हवा और ढलान स्थितियों का प्रतिनिधित्व किया जा सके। कनाडाई ईंधन परिसरों में काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया कनाडाई जंगली भूमि आग विकास मॉडल, दो-आयामी आग विकास मॉडल जैसे कि FARSITE और प्रोमेथियस, विकसित किए गए हैं जो आग के प्रसार और सतह के साथ अन्य मापदंडों की गणना करने के लिए भूमि से मुकुट संक्रमण के संबंध में ऐसे अर्ध-अनुभवजन्य संबंधों और अन्य को लागू करते हैं। आग के विकास को आकार देने के लिए फार्साइट और प्रोमेथियस जैसे मॉडलों में कुछ धारणाएं की जानी चाहिए। उदाहरण के लिए, प्रोमेथियस और फारसाइट तरंग प्रसार के ह्यूजेन्स सिद्धांत का उपयोग करते हैं। 1990 में रिचर्ड्स द्वारा समीकरणों का एक समूह विकसित किया गया था जिसका उपयोग एक अण्डाकार आकार का उपयोग करके आग के सामने (आकार और दिशा) को प्रसारित करने के लिए किया जा सकता है। यद्यपि अधिक परिष्कृत अनुप्रयोग ऊपर सूचीबद्ध आग वृद्धि मॉडल में से एक को हवा के वेग जैसे इनपुट प्रदान करने के लिए एक त्रि-आयामी संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी प्रणाली का उपयोग करते हैं, इनपुट निष्क्रिय था और वायुमंडलीय हवा और आर्द्रता पर आग की प्रतिक्रिया का हिसाब नहीं है। भौतिक रूप से आधारित मॉडल और वायुमंडल के साथ युग्मन एक सरलीकृत भौतिक रूप से आधारित दो-आयामी अग्नि प्रसार मॉडल जो संरक्षण नियमों पर आधारित है जो विकिरण का उपयोग प्रमुख ताप हस्तांतरण तंत्र और संवहन के रूप में करते हैं, जो हवा और ढलान के प्रभाव का प्रतिनिधित्व करता है, आंशिक अंतर समीकरणों की प्रतिक्रिया-प्रसार प्रणालियों की ओर ले जाता है। अधिक जटिल भौतिक मॉडल एक जंगली भूमि आग घटक के साथ कम्प्यूटेशनल द्रव गतिकी मॉडल में शामिल होते हैं और आग को वायुमंडल पर वापस फ़ीड करने की अनुमति देते हैं। इन मॉडलों में 2005 में विकसित एन. सी. ए. आर. का कपल्ड एटमॉस्फियर-वाइल्डलैंड फायर-एनवायरनमेंट (सी. ए. डब्ल्यू. एफ. ई.) मॉडल, एन. सी. ए. आर. में डब्ल्यू. आर. एफ.-फायर और यूनिवर्सिटी ऑफ कोलोराडो डेनवर शामिल हैं जो मौसम अनुसंधान और पूर्वानुमान मॉडल को लेवल-सेट विधि द्वारा स्प्रेड मॉडल के साथ जोड़ता है, यूनिवर्सिटी ऑफ यूटा का कपल्ड एटमॉस्फियर-वाइल्डलैंड फायर लार्ज एडी सिमुलेशन 2009 में विकसित किया गया, लॉस एलामोस नेशनल लेबोरेटरी का फायरटेक विकसित किया गया, डब्ल्यू. यू. आई. (वाइल्डलैंड-अर्बन इंटरफेस) फायर डायनेमिक्स सिम्युलेटर (डब्ल्यू. एफ. डी. एस.) 2007 में विकसित किया गया, और कुछ हद तक, दो आयामी मॉडल फायरस्टार। इन उपकरणों में अलग-अलग जोर हैं और आग के व्यवहार के मौलिक पहलुओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए लागू किया गया है, जैसे कि आग के व्यवहार पर ईंधन की एकरूपता, आग और वायुमंडलीय वातावरण के बीच प्रतिक्रिया सार्वभौमिक आग के आकार के आधार के रूप में, और सामुदायिक पैमाने पर फैली जंगली भूमि शहरी इंटरफेस घर-से-घर आग पर लागू होने लगे हैं। अतिरिक्त भौतिक जटिलता की लागत कम्प्यूटेशनल लागत में एक अनुरूप वृद्धि है, इतना कि वायुमंडलीय मॉडलिंग के लिए प्रासंगिक पैमाने पर प्रत्यक्ष संख्यात्मक अनुकरण (डी. एन. एस.) द्वारा जंगली भूमि ईंधन में दहन का एक पूर्ण त्रि-आयामी स्पष्ट उपचार मौजूद नहीं है, वर्तमान सुपरकंप्यूटर से परे है, और वर्तमान में 1 किमी से कम स्थानिक रिज़ॉल्यूशन पर मौसम मॉडल के सीमित कौशल के कारण ऐसा करने का कोई मतलब नहीं है। नतीजतन, ये अधिक जटिल मॉडल भी किसी न किसी तरह से आग को मानकीकृत करते हैं, उदाहरण के लिए, क्लार्क के कागजात आग-संशोधित स्थानीय हवाओं का उपयोग करके स्थानीय आग प्रसार दर की गणना करने के लिए यूएसडीए वन सेवा के लिए रोदरमेल द्वारा विकसित समीकरणों का उपयोग करते हैं। और, हालांकि एफ. आई. आर. ई. टी. ई. सी. और डब्ल्यू. एफ. डी. एस. प्रतिक्रिया करने वाले ईंधन और ऑक्सीजन सांद्रता के लिए पूर्वानुमान संरक्षण समीकरण ले जाते हैं, कम्प्यूटेशनल ग्रिड ईंधन और ऑक्सीजन के प्रतिक्रिया दर-सीमित मिश्रण को हल करने के लिए पर्याप्त ठीक नहीं हो सकता है, इसलिए सबग्रिड-स्केल तापमान वितरण या दहन प्रतिक्रिया दरों के बारे में अनुमान लगाया जाना चाहिए। ये मॉडल मौसम मॉडल के साथ बातचीत करने के लिए बहुत छोटे पैमाने पर भी हैं, इसलिए द्रव गति एक कम्प्यूटेशनल द्रव गतिशीलता मॉडल का उपयोग करती है जो विशिष्ट जंगल की आग की तुलना में बहुत छोटे बॉक्स में सीमित होती है। सबसे पूर्ण सैद्धांतिक मॉडल बनाने के प्रयास अल्बिनी एफ. ए. द्वारा किए गए थे। अमेरिका में और रूस में ग्रिशिन ए. एम.। ग्रिशिन का काम भौतिकी के मौलिक नियमों पर आधारित है, संरक्षण और सैद्धांतिक औचित्य प्रदान किए गए हैं। क्राउन फॉरेस्ट फायर चलाने का सरलीकृत दो-आयामी मॉडल बेलारूसी स्टेट यूनिवर्सिटी में बारोविक डी. वी. द्वारा विकसित किया गया था। और तारंचुक वी. बी. डेटा एसिमिलेशन डेटा एसिमिलेशन समय-समय पर सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके नए डेटा को शामिल करने के लिए मॉडल स्थिति को समायोजित करता है। क्योंकि आग अत्यधिक अरैखिक और अपरिवर्तनीय है, आग मॉडल के लिए डेटा एसिमिलेशन विशेष चुनौती पेश करता है, और मानक तरीके, जैसे कि एनसेंबल कलमन फिल्टर (एन. के. एफ.) अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं। सुधारों की सांख्यिकीय परिवर्तनशीलता और विशेष रूप से बड़े सुधारों के परिणामस्वरूप गैर-भौतिक अवस्थाएँ हो सकती हैं, जो बड़े स्थानिक प्रवणता से पहले या उसके साथ होती हैं। इस समस्या को कम करने के लिए, नियमित एन. के. एफ. एन. के. एफ. में बायेसियन अद्यतन में स्थानिक प्रवणता के बड़े परिवर्तनों को दंडित करता है। नियमितकरण तकनीक का समूह में सिमुलेशन पर एक स्थिर प्रभाव पड़ता है, लेकिन यह डेटा को ट्रैक करने के लिए एन. के. एफ. की क्षमता में बहुत सुधार नहीं करता हैः पश्च समूह पूर्व समूह के रैखिक संयोजनों से बना है, और यदि रैखिक संयोजनों के बीच आग का एक उचित रूप से निकट स्थान और आकार नहीं पाया जा सकता है, तो डेटा एसिमिलेशन बस भाग्य से बाहर है, और समूह डेटा तक नहीं पहुंच सकता है। उस बिंदु से, डेटा की परवाह किए बिना समूह अनिवार्य रूप से विकसित होता है। इसे फ़िल्टर विचलन कहा जाता है। इसलिए, स्पष्ट रूप से केवल एक योगात्मक सुधार के बजाय स्थिति परिवर्तन द्वारा अनुकरण स्थिति को समायोजित करने की आवश्यकता है। मॉर्फिंग एन. के. एफ. प्राकृतिक तरीके से योगात्मक और स्थिति सुधार दोनों प्रदान करने के लिए छवि पंजीकरण और मॉर्फिंग के साथ डेटा एसिमिलेशन के विचारों को जोड़ती है, और डेटा के जवाब में एक मॉडल स्थिति को विश्वसनीय रूप से बदलने के लिए उपयोग किया जा सकता है। सीमाएँ और व्यावहारिक उपयोग आग मॉडलिंग पर सीमाएँ पूरी तरह से कम्प्यूटेशनल नहीं हैं। इस स्तर पर, मॉडल पायरोलिसिस उत्पादों की संरचना और प्रतिक्रिया मार्गों के बारे में ज्ञान में सीमाओं का सामना करते हैं, इसके अलावा आग के व्यवहार के कुछ पहलुओं के बारे में बुनियादी समझ में अंतराल जैसे कि जीवित ईंधन में आग फैलना और सतह से मुकुट आग संक्रमण। इस प्रकार, जबकि अधिक जटिल मॉडलों का आग के व्यवहार का अध्ययन करने और कई परिदृश्यों में आग के प्रसार का परीक्षण करने में मूल्य है, अनुप्रयोग के दृष्टिकोण से, बीहेव के फारसाइट और पाम-आधारित अनुप्रयोगों ने वास्तविक समय में आग के व्यवहार का अनुमान प्रदान करने की क्षमता के कारण व्यावहारिक इन-द-फील्ड उपकरणों के रूप में बहुत उपयोगिता दिखाई है। जबकि युग्मित अग्नि-वातावरण मॉडल में आग के अपने स्थानीय मौसम को प्रभावित करने की क्षमता को शामिल करने की क्षमता होती है, और आग की विस्फोटक, अस्थिर प्रकृति के कई पहलुओं को मॉडल करने की क्षमता होती है जिन्हें वर्तमान उपकरणों में शामिल नहीं किया जा सकता है, इन अधिक जटिल मॉडल को वास्तविक समय से अधिक तेजी से परिचालन वातावरण में लागू करना एक चुनौती बनी हुई है। इसके अलावा, हालांकि वे विशिष्ट प्राकृतिक आग का अनुकरण करते समय यथार्थवाद की एक निश्चित डिग्री तक पहुंच गए हैं, उन्हें अभी भी उन मुद्दों की पहचान करनी चाहिए जैसे कि वर्तमान उपकरणों से परे वे कौन सी विशिष्ट, प्रासंगिक परिचालन जानकारी प्रदान कर सकते हैं, अनुकरण समय निर्णयों के लिए परिचालन समय सीमा में कैसे फिट हो सकता है (इसलिए, अनुकरण को वास्तविक समय की तुलना में काफी तेजी से चलना चाहिए), मॉडल द्वारा किस अस्थायी और स्थानिक समाधान का उपयोग किया जाना चाहिए, और वे अपने पूर्वानुमान में संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी में अंतर्निहित अनिश्चितता का अनुमान कैसे लगाते हैं। मॉडल विकास को आगे बढ़ाने के लिए इन परिचालन बाधाओं का उपयोग किया जाना चाहिए। यह भी देखें आपदा मॉडलिंग चरम मूल्य सिद्धांत ईंधन मॉडल संदर्भ बाहरी लिंक प्रोमेथियस फायर ग्रोथ सिम्युलेटर डब्ल्यू. आर. एफ.-फायर वाइल्डफायर विज़ुअलाइज़ेशन एकत्र किए गए लिंक यूट्यूब पर वाइल्डफायर सिमुलेशन एन. सी. ए. आर. में वाइल्डफायर विज़ुअलाइज़ेशन युग्मित मौसम-वाइल्डफायर मॉडलिंग-वाइल्डफायर व्यवहार के बुनियादी पहलू युग्मित मौसम-वाइल्डफायर मॉडलिंग-वाइल्डफायर केस स्टडीज फायर रिसर्च लिंक जंगल की आग लंबे समय से चले आ रहे कंप्यूटर मॉडल की अवहेलना क्यों कर रही है? सितंबर 2012 जंगल की आग की रोकथाम जंगल की आग दमन कम्प्यूटेशनल भौतिकी सतत वन प्रबंधन गणितीय मॉडलिंग संख्यात्मक जलवायु और मौसम मॉडल जंगल की आग पारिस्थितिकी