Được cập nhật với các quan sát mới cứ sau 12 giờ, mô hình máy tính dự đoán các chi tiết quan trọng như mức độ của ngọn lửa và những thay đổi trong hành vi của nó.
Các nhà khoa học đã phát triển một kỹ thuật mô hình máy tính mới lần đầu tiên đưa ra lời hứa về việc đưa ra các dự đoán dài ngày được cập nhật liên tục về sự phát triển của cháy rừng trong suốt cuộc đời của những vệt lửa kéo dài.
Các nhà khoa học tại Trung tâm nghiên cứu khí quyển quốc gia (NCAR) và Đại học Maryland đã phát minh ra kỹ thuật này, kết hợp các mô phỏng tiên tiến mô tả sự tương tác của thời tiết và hành vi hỏa hoạn với các quan sát vệ tinh đang hoạt động của đám cháy mới. Được cập nhật với các quan sát mới cứ sau 12 giờ, mô hình máy tính dự đoán các chi tiết quan trọng như mức độ của ngọn lửa và những thay đổi trong hành vi của nó.
Vào ngày 6 tháng 6 năm 2010, sét đánh lửa Medano Fire trong Công viên quốc gia Great Sand Dunes ở Colorado. Vào thời điểm hình ảnh này được chụp vào ngày 23 tháng 6, hơn 5.000 mẫu đã bị đốt cháy. © UCAR Ảnh của David Hosansky.
Bước đột phá này được mô tả trong một nghiên cứu xuất hiện ngày hôm nay trong một vấn đề trực tuyến của Thư nghiên cứu địa vật lý, sau khi lần đầu tiên được đăng trực tuyến vào tháng trước.
Nhà khoa học NCAR Janice Coen, tác giả chính và nhà phát triển mô hình của NCAR cho biết, với kỹ thuật này, chúng tôi tin rằng có thể liên tục đưa ra các dự báo tốt trong suốt vòng đời lửa, ngay cả khi nó bị cháy trong nhiều tuần hoặc nhiều tháng. Mô hình này, kết hợp dự đoán thời tiết tương tác và hành vi cháy rừng, có thể cải thiện đáng kể việc dự báo đối với giáo dục, đặc biệt đối với các sự kiện cháy rừng dữ dội, lớn, trong đó các công cụ dự đoán hiện tại là yếu nhất.
Lính cứu hỏa hiện đang sử dụng các công cụ có thể ước tính tốc độ của ngọn lửa dẫn đầu nhưng quá đơn giản để nắm bắt các hiệu ứng quan trọng gây ra bởi sự tương tác của lửa và thời tiết.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm thành công kỹ thuật mới này bằng cách sử dụng nó hồi cứu trên Little Bear Fire năm 2012 ở New Mexico, đã đốt cháy trong gần ba tuần và phá hủy nhiều tòa nhà hơn bất kỳ vụ cháy rừng nào khác trong lịch sử bang.
Nghiên cứu được tài trợ bởi NASA, Cơ quan quản lý khẩn cấp liên bang và Quỹ khoa học quốc gia, là nhà tài trợ NCAR.
Làm sắc nét bức tranh
Để tạo ra một dự báo chính xác về một vụ cháy rừng, các nhà khoa học cần một mô hình máy tính vừa có thể kết hợp dữ liệu hiện tại về đám cháy vừa mô phỏng những gì nó sẽ làm trong tương lai gần.
Trong thập kỷ qua, Coen đã phát triển một công cụ, được gọi là mô hình máy tính Coupling At Bầu không khí-Môi trường hoang dã (CAWFE), kết nối cách thời tiết điều khiển các đám cháy và, lần lượt, các đám cháy tạo ra thời tiết như thế nào. Sử dụng CAWFE, cô đã mô phỏng thành công các chi tiết về cách các đám cháy lớn phát triển.
Nhưng nếu không có dữ liệu cập nhật nhất về trạng thái hiện tại của Fire fire, CAWFE không thể đưa ra dự đoán dài hạn về một vụ cháy đang diễn ra. Điều này là do độ chính xác của tất cả các mô phỏng thời tiết ở quy mô nhỏ giảm đáng kể sau một hoặc hai ngày, do đó ảnh hưởng đến việc mô phỏng ngọn lửa. Một dự báo chính xác cũng sẽ phải bao gồm các bản cập nhật về tác động của việc chữa cháy và các quá trình như phát hiện, trong đó lửa từ ngọn lửa được đặt trong đám cháy và rơi xuống trước ngọn lửa, đốt cháy ngọn lửa mới.
Cho đến thời điểm hiện tại, loại dữ liệu thời gian thực cần thiết để cập nhật thường xuyên mô hình vẫn chưa có sẵn. Các thiết bị vệ tinh chỉ cung cấp các quan sát thô về các đám cháy, cung cấp hình ảnh trong đó mỗi pixel đại diện cho một khu vực rộng hơn một nửa dặm (1 km x 1 km). Những hình ảnh này có thể cho thấy một số nơi đang cháy, nhưng chúng không thể phân biệt ranh giới giữa các khu vực đang cháy và không cháy, ngoại trừ các vụ cháy lớn nhất.
Để giải quyết vấn đề, đồng tác giả của Coen, Wilfrid Schroeder của Đại học Maryland, đã tạo ra dữ liệu phát hiện cháy có độ phân giải cao hơn từ một thiết bị vệ tinh mới, Bộ đo phóng xạ hình ảnh hồng ngoại có thể nhìn thấy (VIIRS), do NASA và Cơ quan quản lý đại dương và khí quyển quốc gia (NOAA). Ra mắt vào năm 2011, công cụ mới này cung cấp vùng phủ sóng trên toàn cầu trong khoảng thời gian từ 12 giờ trở xuống, với các pixel có chiều dài khoảng 1.200 feet (375 mét). Độ phân giải cao hơn cho phép hai nhà nghiên cứu phác thảo chu vi lửa hoạt động chi tiết hơn nhiều.
Coen và Schroeder sau đó đưa các quan sát lửa của VIIRS vào mô hình CAWFE. Bằng cách khởi động lại mô hình cứ sau 12 giờ với các quan sát mới nhất về mức độ hỏa hoạn, một quá trình được gọi là đi xe đạp, họ có thể dự đoán chính xác diễn biến vụ cháy của Little Bear trong khoảng thời gian 12 đến 24 giờ trong năm ngày của ngọn lửa lịch sử. Bằng cách tiếp tục theo cách này, có thể mô phỏng toàn bộ thời gian của một ngọn lửa tồn tại rất lâu, từ đánh lửa đến tuyệt chủng.
Schroeder, giáo sư khoa học địa lý, cũng là một nhà khoa học đến thăm của NOAA cho biết, sự kiện biến đổi này là sự xuất hiện của dữ liệu vệ tinh mới này. Khả năng nâng cao của dữ liệu VIIRS ủng hộ việc phát hiện các đám cháy mới được đốt cháy trước khi chúng bùng phát thành các đám cháy lớn. Dữ liệu vệ tinh có tiềm năng to lớn để bổ sung cho các hệ thống hỗ trợ quyết định và quản lý hỏa hoạn, tăng cường giám sát các vụ cháy rừng cục bộ, khu vực và lục địa.
Giữ an toàn cho lính cứu hỏa
Các nhà nghiên cứu cho biết, dự báo sử dụng kỹ thuật mới này có thể đặc biệt hữu ích trong việc dự đoán những vụ nổ bất ngờ và dịch chuyển theo hướng ngọn lửa, như những gì đã xảy ra khi 19 lính cứu hỏa thiệt mạng ở Arizona vào mùa hè năm ngoái.
Ngoài ra, họ có thể cho phép những người ra quyết định xem xét một số đám cháy mới được đốt cháy và xác định mối đe dọa lớn nhất.
Lives và nhà đang bị đe dọa, tùy thuộc vào một số quyết định này, và sự tương tác của nhiên liệu, địa hình và thời tiết thay đổi rất phức tạp đến nỗi ngay cả những người quản lý dày dạn cũng có thể dự đoán các điều kiện thay đổi nhanh chóng, ông Coen nói. Nhiều người đã cam chịu tin rằng cháy rừng là không thể đoán trước. Chúng tôi đã cho thấy rằng không đúng sự thật.
Qua UCAR