CC BY
32
Региональные про&пемы. 2014. Том 17, № 1. С. 49-53.
УДК 630 43(571.6)
СИСТЕМА КРИТЕРИЕВ И ИНДИКАТОРОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ НАПРЯЖЕННОСТИ ПОЖАРООПАСНЫХ СЕЗОНОВ
P.M. Коган, В.А. Глаголев Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН, ул. Шолом-Алейхема 4, г. Биробиджан, 679016, e-mail: [email protected], [email protected]
Предложена система критериев, индикаторов и показателей для щенки природно-антропогенных факторов, определяющих условия возникновения пожаров растительности, значимость которых определяется по тесноте связи с количеством пожаров. На примере территории Хабаровского края и Еврейской автономной области показана возможность использования функции желательности для расчета комплексного индекса оценки напряженности пожароопасных сезонов.
Ключевые слова: пожары, растительность, критерии, индикаторы, пожароопасный сезон.
Введение
Пожары относятся к факторам, непосредственно определяющим состояние растительности, нижних слоев атмосферы, почв, гидрологического режима в районах их возникновения и распространения и опосредовано влияющим на значительные территории вследствие непрерывного взаимодействия между компонентами биосферы, превращаясь при этом в значимый экологический компонент устойчиво функционирования экосистем.
Одновременное сочетание экологического, экономического и демографического ущерба определяет многообразие подходов, направленных на своевременную локализацию и минимизацию последствий от пожаров, основными из которых являются разработка непрерывных методов фиксирования возгораний, анализ природно-ан-тропогенной пожарной опасности, создание систем показателей и индексов д ля прогноза возникновения пожаров в зависимости от природных особенностей и степени освоенности территории, геоинформационное обеспечение прогнозов. Наиболее известные из них реализованы в Европе, Америке и Австралии, например: канадская CFEDRS, американская NFDRS, фр анцу зская Numeric al Risk, австралийская FDRS, итальянские IMPI и IREPI INDEX португальская PORT, финскаяЕРМ1идр. [12].
Пожарная опасности территории определяется комплексом достаточно хорошо изученных факторов [20,2, 17], для их оценки используются критерии, которые в определенном временном периоде (например, пожароопасном сезоне) могут быть статическими или динамическими [ 17]. К статическим относятся пирологические свойства растительности, вид, запас и структуры растительных горючих материалов, определяемые географической широтой и морфологическими особенностями местности; концентрация и распределение по территории антропогенных источников возгорания, определяемые показателями освоенности территории, к динамическим- ежедневно изменяющиеся погодные условия, от которых зависят процессы перехода растительности в состояние «пожарной зрелости».
Значительно меньшее количество работ посвящено исследованию характеристик пожароопасных сезонов, необходимостьзнанияо которых возникает присравни-
тельной оценке территорий дпяоптимизации распределения средств пожаротушения, ежегодной оценке деятельности оперативных отделений и участковых лесничеств по борьбе с лесными пожарами, а также при долгосрочном прогнозировании пожарной опасности растительности вследствие изменения климатических и эко-номичес ких у словий.
Методические подходы к оценке пожароопасных сезонов основаны на применении различной терминологии (напряженность, засушливость, жесткость, фактическая горимость, пожароопасный режим, пожарный режим, степень пожарной опасности, суровость и т.д.) [21, 3,15,19],котораяпроявляетсявиспользованииразлич-ных наборов исходных данных и расчетных показателей. Природные условия характеризуются объемом атмосферных осадков в определенные периоды года, гидротермическим коэффициентом [11], продолжительностью сезона от даты схода и до появления снежного покрова [14]; вклад антропогенных условий учитывается по продолжительности сезона между датами появления первого и последнего пожаров [10], фактическая горимость растительно сти характеризуется количеством и площадью пожаров [ 17]. В качестве расчетных показателей используются средний класс пожарной опасности (КПО) по условиям погоды [15], разность между средним классом пожарной опасности за сезон и его средним многолетним значением [2], отклонение максимального комплексного показателя пожарной опасности от среднего многолетнего значения [11], сумму дней с различными классами пожарной опасности [3,15]. Приэтом нераз-работаны алгоритмы комплексной оценки с учетом основных факторов, определяющих пожарную опасность в течение д лительных периодов, на основе которых можно исследовать и прогнозировать тенденции изменения характеристик сезонов на разных территориях.
Целью работы является обоснование системы оценки показателей и индикаторов природного и антропогенного происхождения и метода их интеграции для расчета комплексного индекса напряженности пожароопасных сезонов и верификация ее на территории Дальнего Востока России.
Результаты и их обсуждение
Пожароопасный сезон -это период, в течение которого существует опасность возникновения лесных пожаров, и для его определения предложено два подхода. Согласно официальным документам, онначинаетсяпос-ле таяния снежного покрова и установления положительной среднесуточной температуры воздуха и продолжается до наступления осенней дождливой погоды иуста-новления отрицательной среднесуточной температуры воздуха [14]; либо под ним понималась часть календарного года, на которую приходится 95% всех возникающих лесных пожаров [10]. Это разночтение устранено в работе [8], где показано, что способ определения продолжительности сезона зависит от освоенности территории, и при увеличении концентрации потенциальных антропогенных источников огня следует переходить от первого способа ко второму.
Для комплексной характеристики пожароопасных сезонов на наш взгляд предпочтительнее использовать термин «напряженность». Под ним понимается комплекс взаимосвязанных прир одно-антропогенных факторов, способствующих формированию потенциальной и фактическойгоримостирастительности, оценка которых включает интеграцию динамических показателей, описывающих закономерности внутригодовых и межсезон-ныхусловий возникновенияпожаров.
Список индикаторов, критериев и показателей для оценки напряженности сезонов должен основываться на парадигме устойчивого развития лесов и сохранения биоразнообразия и соответствовать государственной и международной лесной политике в области использования, охраны и защиты лесного фонда и воспроизводства лесной и нелеснойрастительности. В Российской Федерации эти критерии определяются как стратегические направления практической деятельно сти для о су ществ-ления принятых принципов; они реализуются на уровне практического ведения лесного хозяйства и могут контролироваться по соответствующим индикаторам, которые являются количественными и описательными характеристиками критериев устойчивого управления лесами [ 13]. В документах стран -участниц Монреальского и Пан-Европейского процессов по устойчивому управлению лесами, в состав которых входит Россия, критерии и индикаторы рассматриваются как инструменты контроля, оценки и информации для формирования лесной политики с учетом экономических, экологических и социально-культурных аспектов [23,24]. Значимость пожаров растительности обозначена тем, что одним из индикаторов оценки жизненного состояния, жизнеспособности и поддержания санитарного благополучия лесных экосистем является площадь растительности, пройденная пожарами [18].
Система критериев, индикаторов и показателей для оценки напряженности сезонов разработана нами на основе модели «ргеББиге-Б1а1е-ге5роп5е» [33] (табл. 1). Критерии «воздействия» выбраны из группы природных и антропогенных факторов, определяющих вероятность возникновения пожароврастительности; «состояния» -показывают влияние пожаров наэкосистемы, «реагирования» - предусматривают действия, направленные на
минимизацию ущерба и предупреждение возникновения пожаров. Их сочетание определяет сохранность, биоразнообразие и устойчивость прир одно-территориальных комплексов. Они отвечают следующими требованиями: соответствие основным общепринятым в отечественной и международной практике критериям и индикаторов пожарной опасности; связь с причинами возникновения пожаров растительности; значимость для оценки формирования пожароопасных сезонов, достоверность, объективность и независимость друг от друга; способность отражать региональные особенности, территориальные и временные различия в формировании пожароопасных сезонов и периодов; возможность количественного расчета, определения «желательного» или «нежелательного» направления измененияпоказателей, создания непрерывных рядов ежедневных данных за базовый (30—40 лет) и текущий периоды; наличие достоверной и полной информации, на которой базируется расчет показателей в данном и в каждом сезоне за базовый период, получение ее из независимых источников (лесничеств, отделений авиалесохраны, дистанционного зондирования, гидрометеостанций) и использование на различных территориальных уровнях: лесничество, административный район, субъект Федерации.
Дляоценкикритериев можно использоватъпоказатели:
1. Природной пожарной опасности: продолжительность сезона по датам появления- схода снежного покрова (дни); «суровость» или продолжительность сезона с высокой пожарной опасностью по условиям погоды, в котором растительность находитсяв состоянии «пожарной зрелости» (дни); количество дней с грозами (дни).
2.Антропогенной пожарной опасности: продолжительность сезона по датам возникновения первого и последнего пожаров (дни); плотность населения (чел./км2).
3. Фактической горимости: относительноечисло пожаров растительности (пожаров/100 тыс. га.); относительная площадь пожароврастительности (га/100 тыс. га.).
Рассмотрим определение показателей для оценки каждого индикатора.
Продолжительность сезона по природнымусловиям определяется по датам схода и появления снежного покрова.
Под длительностью сезона природно-антропогенным условиям понимается часть календарного года, на которую приходится 95% всех возникающих лесных пожаров [10]. Она определяется путем построения эмпирических рядов лесных пожаров по календарным датам их обнаружения и нахождения 2,5% квантилей этих распределений, которые считаются датами начала и окончания пожароопасного сезона.
Суровость сезонов, т.е. совокупность дней, при которых вся растительность на данной территории находится в состоянии «пожарной зрелости», т.е. способна к воспламенению при наличии источника огня, зависит как от погодных условий, так и от ее свойств. Строгие оценки влияния погодных условий на число пожаров и величину охватываемой огнем площади могут быть получены только в результате математического моделирования процессов возникновения, развития, обнаруженияиту-шения пожаров в сезоны с различной суровостью [10],
Таблица 1
Пороговыезначенияпоказателей напряженности пожароопасных сезонов в муниципальных районах Хабаровского краяи вЕврейскойавгономной о&гсасти (1976-2012 гг.)
№ п/п Субъект Дальневосточной федерального округа Показатели
Продолжительность сезона, дни Плотность населения, чел./ км2 Количество пожаров, пож./100 тыс. га Площадь пожаров, га/100 тыс. га
Природная Антропогенная Суровость Количество дней с грозами
мин. макс. мин. 1 мин. 1 мин. 1 мин. мин. 1 1
Хабаровский край (муниципальный район)
1. Охотский 135 195 0 232 3 74 3 27 0,05 0,14 0 0,2 0 12,1
2. Аяно-Майский 121 173 27 162 4 84 49 89 0,01 0,02 0 0,3 0 54,5
3. Тугуро-Чумиканский 102 192 1 214 0 66 57 99 0,02 0,03 0 0,3 0 169,0
4. Николаевский 130 184 5 133 0 87 4 15 1,02 2,19 0,2 4,6 0 12132,1
5. Ульчский 155 214 1 235 3 90 5 42 0,46 0,71 ОД 4,2 0,2 16005,5
6. Им. Полины Осипенко 157 198 51 244 0 73 21 59 0,15 0,23 ОД 6,6 0,3 401,9
7. Солнечный 173 214 18 262 4 71 22 49 1,06 1,22 0,3 3,4 1,0 2627,2
8. В ерхнебуреински! 173 214 109 258 4 60 71 114 0,42 0,72 0,5 2,7 11,8 1310,9
9. Советско- Гавански 176 214 1 210 8 89 1 10 1,35 2,89 0,3 9,4 0 10262,6
10. Ванинский 173 214 1 305 0 64 4 33 1,42 1,68 0,1 2,8 0 10652,7
11. Комсомольский 172 214 8 254 4 78 5 41 1,15 1,28 0,9 14,3 13,2 14057,7
12. Хабаровский 196 214 50 309 4 58 50 88 2,57 3,92 0,5 8,3 2,7 9091,7
13. Амурский 167 214 35 238 0 65 16 66 2,77 4,58 0,6 6,5 4,2 12834,9
14. Нанайский 173 214 25 241 6 72 25 79 0,62 0,77 0,1 2,6 0,2 6677,5
15. Им. Лазо 173 214 1 269 1 60 30 74 1,28 1,71 0 3,2 0,1 15866,7
16. Бикинский 173 214 1 269 1 60 11 21 1,04 10,95 0 3,2 0,1 15866,7
17. Вяземский 173 214 1 269 1 60 10 44 5,12 8,69 0 3,2 0,1 15866,7
Еврейская автономная область 203 214 175 234 8 70 52 90 2,6 3,32 0,9 8,7 0 1951,3
что достаточно сложно, как вследствие выбора модели расчета, так и в отсутствии данных для ее реализации.
Для выделения особо опасных периодов можно использовать дни с определенными классами пожарной опасности (КПО). Дляэтого необходимо проведение исследования зависимости между ежедневными (или суммарными) КПО и количеством возникших при этом пожаров на каждой территории за базовый период. КПО определяются по общероссийским [ 1 б] или региональным шкалам [б] на основе предварительно рассчитанных показателей метеорологической пожарной опасности, например, лесопожарного и комплексного показателей [7].
Количество дней с грозами определяют по данным системы пеленгации молниевых разрядов.
Статистические данные используют для определения плотности населения (чел./км2), отношения численности населения к площади лесов (чел./100 тыс. га). Относительное количество пожаров (пож./100 тыс. га) и их относительная площадь (га/100 тыс. га) рассчитывается по данным природоохранных организаций или спутникового мониторинга.
Из представленных выше показателей необходимо выбрать значимые на основе тесноты корреляционной связи межу каждым из них и количеством пожаров в каждом сезоне за базовый период и определить пороговые значения путем построения эмпирического рядараспре-делениякаждого показателя по годами нахождения2,5%
квантилеи этих распределении, которые считаются минимальными и максимальными значениями.
Расчет напряженности относится к многокритериальным задачам, и для ее решения необходимо использовать методы построения интегрального показателя-комплексного индекса. Одним из наиболее удобных способов обобщения перечисленных выше показателей (табл. 1) выступают функции желательности, которые нашли широкое применение в геоэкологических исследованиях. Они построены по принципу преобразования и интеграции показателей, измеренных в различных единицах, в безразмерную шкалу, основанную на соответствии между полученными и желательными значениями по отношению к их пороговой величине [11] В качестве пороговых предлагается использовать максималь-ныезначения показателей, что позволяет считать «желательным» стремление напряженности к минимуму и проводить расчеты частных функций покомпонентных показателей и комплексного индекса по формулам 1,2 [4]:
в] = , (2) V г-1 V г-1
где ^-частная функция желательности г-го показателя; 2- номер показателя; у-номер о пер ационно-территориальной единицы (ОТЕ);Х -значение х-то показателя;
V
максимальное значение z-го показателя;!) обобщенная функция желательности, п—количество показателей.
Для сравнения сезонов на разных территориях можно использовать стандартную шкалу Харрингтона: 0ч0,2-очень низкая; 0,2ч0,3б - низкая; 0,37ч0,б2 -удовлетворительная; 0,63 ч0,79-высокая; 0,8 ч1 - очень высокая напряженность [1].
Расчет напряженности пожароопасных сезонов проведен на территории Хабаровского краяи Еврейской автономной о&тасти в период 1976-2012 тт. Сформированы базы ежедневных данных. Первая (БЦД) содержит фактические метеоданные ПМС: дневная температура воздуха иточки росы в 13-15 часов местного времени, суточный обьемосадков с 9 часов утра предыдущего дня до 9 часов утратекущего дня. Во второй (БДПР) представлены сведения о пожарах растительности по материаламКГУ «ДВ авиабаза» (1970-2009 гг.), ОГАУ «Лесничество ЕАО» (1997-2009 гг.), и космоснимкам с сайтов NASA [http:// rapidfire.sci.gsfc.nasa.gov] и ФАЛХ«Авиалесоохрана» [http://aviales.ru], которые включают даты обнаружения и ликвидации пожара, номера кварталов лесничеств или OTE, тип пожара (лесной/не лесной), а также относительное число (пож./100 тыс. га) и относительную площадь пожаров растительности (га/100 тыс. га). В третьей (БАИВ) собирается информация о возможных антропогенных источники возгораний: ежегодные или по переписям данные о плотности населения в муниципальных районах Хабаровского »рая и в ЕАО (чел/км2), плотность дорожной сети (км/км2). Характеристики территории (БЭКТ) представлены картами: физическая, расположение ПМС,
зоны ответственности и репрезентативности ГМС, квартальная сеть лесхозов, населенные пункты, плотность населения В территории репрезентативности ГМС включены 30 километровыезоны; зоны ответственности определены по полигонам Тиссена [9].
Предварительно рассчитаны показатели метеорологической пожарной опасности взонах репрезентативно-стиГМС по методикеВ. Нестерова [5], внеэтихзон-по работе [5], и определены классы пожарной опасности (КПО) по шкалам, пр едло женным для Дальнего Востока России [6,16]; суровость оценена по сумме дней с IV и V КПО, поскольку она наиболее тесно связана с количе-ствомпожаров (коэффициент корреляции Я равен 0,61).
Вычислены пороговые значения показателей для сезонов 1976-2012 гг. в каждом муниципальном районе (табл. 1).
Выбор значимых показателей для расчета индекса проведен корреляционным анализом с количеством пожаров. Наиболее тесная связь присутствует между отно-сительнымчисломпожаров и суровостью пожароопасных сезонов (Я=0,6), продолжительностью по природно-антропогенным факторам (Д=0,51) и плотностью населения (ТЫ),53); но отсутствует с количеством дней с грозами (Я=0,23), поэтому последний показатель прирасче-те индекса напряженности не учитывался.
Ранжирование степени напряженности по величине индекса напряженности проведено с использованием шкалы Харрингтона [6]: 0ч0,2 - очень низкая; 0,2ч0,3б -низкая; 0,37ч0,62-удовлетворительная; 0,63 ч0,79-высокая; 0,8ч1 -очень высокая. Фрагмент расчетов приведен в табл. 2.
Таблица 2
Значение индекса напряженности сезоновнатерритории Хабаровского краяи Еврейской автономной области (2008-2012 гг.)_
№ п/п Субъект Год
Дальневосточного 2008 2009 2010 2011 2012
федерального округа D 1 N D 1 N D 1 N D 1 N D 1 N
Хабаровский край (муниципальный район)
1. Охотский 0 ОН 0 0 ОН 2 0 ОН 0 0 ОН 0 0 ОН 0
2. Аяно - Майский 0 ОН 0 0 ОН 0 0 ОН 0 0 ОН 0 0 ОН 0
3. Тугуро-Чумиканский 0 ОН 0 0 ОН 0 0 ОН 0 0 ОН 1 0 ОН 0
4. Николаевский 0,83 OB 30 0,31 Н 7 0,26 Н 5 0,69 В 7 0,97 OB 21
5. Ульчский 0,71 В 16 0,81 OB 33 0,58 У 12 0,8 OB 25 0,98 OB 75
6. Им. Полины Осипенко 0,80 OB 13 0,73 В 16 0,49 У 8 0,78 В 20 0,96 OB 66
7. Солнечный 0,91 OB 34 0,74 В 40 0,62 У 18 0,85 OB 34 1 OB 98
8. В ерхнебуреинский 0,90 OB 65 0,67 В 29 0,86 OB 67 0,93 OB 107 0,97 OB 124
9. Советск о-Гаванский 0,65 В 31 0,38 У 7 0,75 в 20 0,6 У 9 0,8 OB 16
10. Ванинский 0,99 OB 43 0,56 У 12 0,88 OB 33 0,93 OB 34 0,98 OB 73
11. Комсомоль ский 0,88 OB 132 0,66 в 43 0,55 У 22 0,78 в 54 0,86 OB 90
12. Хабаровский 0,82 OB 62 0,69 в 71 0,56 У 12 0,65 в 22 0,75 в 34
13. Амурский 0,85 OB 36 0,56 У 10 0,69 в 17 0,89 OB 55 0,81 OB 29
14. Нанайский 0,91 OB 51 0,80 OB 37 0,53 У 15 0,83 OB 40 0,83 OB 29
15. Им. Лазо
16. Бикинский 0,88 OB 37 0,68 в 21 0,77 в 18 0,79 в 23 0,81 OB 23
17. Вяземский
Еврейская автономная область 0,83 OB 76 0,94 OB 174 0,95 OB 117 0,93 OB 127 0,81 OB 52
R 0,62 0,81 0,77 0,79 0,77
Примечание: Э —индекс напряженности, N — количество пожаров, К — коэффициент корреляции между индексом Он количеством пожаров. Степень напряженности пожароопасных сезонов: ОН — очень низкая; Н — низкая; У — удовлетворительная; В — высокая; ОБ — очень высокая
Найдена высокая корреляционная зависимость (R =0,62-0,77) между значением индекса напряженности и количеством пожароврастительности во всех исследованных территориях.
Таким образом, предложенная система критериев, индикаторов и показателей и метод расчета индекса позволяет проводить оценку напряженности пожароопасных сезонов по комплексу природно-антропогенных факторов, которая хорошо коррелирует с количеством сезонным пожаров. Она может быть использована для разработки программ долгосрочного и /или оперативного взаимодействия между природоохранными организациями различного уровня по предупреждению и ликвидации пожаров.
Работа выполнена при финансовой поддержке комплексной программы фундаментальных исследований Дальневосточного отделения РАН (42П').
ЛИГЕВ\ТУт:
1. Адлер Ю.П., МарковаЕ.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальныхус-ловий. М.: Наука, 1976.270 с.
2. ВалендикЕ.Н, Иванова Г. А. Пожароопасные режимы в лесах Сибири и Дальнего Востока // Лесоведение. 2001 4. С. 69-76.
3. Вонский С.М., Жданко В.А. Методические указания по оценке степени засушливости пожароопасных сезонов и расчету вероятности их наступления. Л.: ЛенНИИЛХ, 1967.21 с.
4. Генашвили Д.Б., Королев A.A., Басуров В.А. Зонирование территории по степени нагрузки сточными водами с помощью обобщенной функции желатель-ности//Поволжский экологический журнал. 2006. №2/3.0.129-138.
5. Глаголев В. А., Коган P.M. Интерполяция комплексного показателя пожарной опасности на территории Еврейской автономной области //Региональные проблемы. 2013. Т. 16,№ 2. С. 84-90.
6. ГлаголевВ.А., Коган РМ. Модификация региональной шкалы классов пожарной опасности для территории Среднего Приамурья (на примере Еврейской автономной области) // Региональные проблемы. 2011. Т. 14, №1. С. 48-53.
7. Кац А.Л., ГусевВ.Л.,Шабунина Т. А. Методические указания по прогнозированию пожарной опасности в лесах по условиям погоды. М.: Гидрометеоиздат, 1975.16с.
8. Коган РМ., Глаголев В. А. Особенности формирования пожароопасных сезонов и периодов на Дальнем Востоке России // Региональные проблемы. 2012. Т. 15,№2. С. 27-33.
9. КоганРМ., ГлаголевВ.А. Система пространственного прогноза возникновенияпожаровпо погодными лесорастительным условиям // Безопасность в техносфере. 2013.№5. С. 11-20.
10. КоровииГН, ЗукертНВ. Влияние климатических изменений на лесные пожары вРоссии //Климатические изменения: взгляд из России /под ред. В.И. Дани-лова-Данильяна. М.: ТЕИС, 2003. С. 69-98.
11. Костырина Т.В. Прогнозирование пожарной опасности в лесах юга Хабаровского края: авгореф. дис.... канд. с.-х. наук /Институт леса СО РАН им. Сукачева В.Н.Красноярск, 1978.23 с.
12. КузнецовГ.В.,Барановский НВ. Прогноз возникновения лесных пожаров и их экологические последствия. Новосибирск: Изд-во СОРАН, 2009.301 с.
13. Об утверждении критериев и индикаторовустойчи-вого управления лесами Российской Федерации. Приказ Рослесхозаот 05.02.98 № 21.
14. ПостановлениеПравительстваРоссийскойФедерации. № 417 «Об утверждении Правил пожарной безопасности в лесах». 30 июня 2007 г
15. СоколоваГ.В. Прогноз пожарной опасности в лесах Хабаровского края// Метеорология и гидрология. 1992. №12. С. 104-107.
16. СоколоваГ.В., Коган P.M., Глаголев В.А. Пожарная опасность территории Среднего Приамурья: оценка, прогноз, параметры мониторинга. Хабаровск: ДВО РАН, 2009.265 с.
17. Софронов М.А., Волокитина А.В. Пирологическое районирование в таежной зоне. Новосибирск: Наука, 1990.202с.
18. ЧерненьковаТ.В.,КнязеваС.В.,Пузаченко М.Ю. и др. Критерии и индикаторы биоразнообразия в устойчивом природопользовании//Лесоведение. 2009. №4. С. 43-57.
19. ШешуковМ.А.,БрусиловаЕ.В.,ПоздняковаВ.В.Современные пожарные режимы в лесах Дальнего Востока//Лесоведение. 2008. №4. С. 3-9.
20. Crutzen, P.J., Goldammer, J.G. (eds.) Fire in the environment: The ecological, atmospheric and climatic importance of vegetation fires. Toronto: John Wiley and Sons,1993.400р.
21. Fall J.G. Reconstructing the historical frequency of fire: a modeling approach to developing and testing methods // Research project submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of master of natural resources management. Bumaby: Simon Fraser University, 1998.102p.
22. Friend A., Rapport D. Towards a comprehensive framework for environment statistics: a stress-response approach. Canada: Ottawa:Statistics Canada, 1979. p.
23. Ministerial conference on the protection of forest in Europe (MCPFE). Sound forestry - sustainable development. Helsinki: Ministry ofAgr. AndFor., 1993. 161 p.
24. The Montreal Process. Criteria and indicators forthe conservation and sustainable management of temperate and boreal forests. Hull, Quebec: Canadianforest service, 1995.120р.
The authors propose a system of criteria and indicators for the evaluation of natural-anthropogenic factors leading to vegetation fires, the significance of these conditions determined by the quantity of fires. On the example of the Khabarovsk territory and the Jewish Autonomous Region it is shown how to use the desirability function for calculating the complex index of fire seasons tension. Keywords: fires, vegetation, criteria, indicators, fire season.
