利用計算機模型對抗野火

計劃燒除可以清除森林地面上過多的燃料,而演算法可以幫助消防隊知道在哪裡進行燒除

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本文發表於《大眾科學》的前部落格網路,反映了作者的觀點,不一定代表《大眾科學》的觀點


美國的許多生態系統是在火災環境中發展起來的。數千年來,火焰經常席捲大地,通常規模較小,強度也低於今天的森林火災。它們清除了過多的燃料,如小樹、倒下的木材和落葉層,這是一個自我調節的過程,使景觀破碎化,限制了火災的規模,並保持了森林的健康。在許多西部森林中,這導致樹木間距較大,林下灌木較稀疏,地面上的可燃落葉物也比我們現在常見的要少。

但人類的干預打斷了這種自然過程,導致過多的燃料堆積——而這些燃料必須以某種方式清除。多年來,在美國東南部,土地管理者設計了可控的計劃燒除,以清除地面上大部分堆積的燃料;森林中部和樹冠中也有相當數量的燃料被清除。

然而,有時計劃燒除會嚴重出錯。


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2000年,在新墨西哥州的班德利爾國家紀念碑就發生了這樣的事情,一次計劃燒除演變成一場特大火災,在傑梅茲山脈燒燬了超過47,000英畝的土地,並在附近的洛斯阿拉莫斯鎮燒燬了230多所房屋,導致400多人流離失所。*

最近,加利福尼亞州和田納西州的特大火災使人們長期以來對如何最好地利用計劃燒除來預防此類大火災給予了遲來的關注。雖然有意地進行控制性火災可以清除過多的燃料並重新平衡生態系統,但規劃和成功實施這一策略可能是一項棘手的工作。在西部複雜山地和峽谷地形中尤其如此,那裡越來越多的人居住在荒野附近。然而,如果燃料負荷沒有得到控制,我們可以預料到會發生更多災難性的火災——規模巨大、極具破壞性和致命的火災。

這些火災對即使是微小的條件變化也極其敏感——例如,突然的陣風,或一塊燃料比平時暴露在陽光下更長時間的乾燥效應。為了克服這些更邊緣的燃燒條件帶來的挑戰,消防隊根據風和燃料調整點火模式和速率。例如,一個消防隊可能會點燃五條垂直於風向的平行線。情況可能會迅速變得複雜:多條平行火線與單條火線的燃燒方式不同,因為旋渦氣體匯聚在一起。另一個需要考慮的因素是煙霧是否會使附近的社群窒息。

以往自由燃燒的野火經驗可以幫助消防管理人員決定如何進行,但由於每次火災都不同,這並不是一個完美的解決方案。物理學火災模型可以在這方面發揮重要作用。建模使消防管理人員能夠提前模擬計劃燒除,以便當消防隊開始用滴油點火器在景觀上鋪設火焰時,他們可以自信地在正確的時間設定正確的火。他們希望火勢恰到好處,既能維持自身,又不會失控。FIRETEC建模工具是在洛斯阿拉莫斯國家實驗室開發的,它利用最初為國家安全科學開發出來的流體動力學研究,並使用物理學來表示計劃燒除中多次點火在非常複雜地形中的關鍵相互作用。

基於關於點火模式、地形、天氣、大氣條件、燃料負荷、植被等方面的具體細節,FIRETEC模擬了空氣的浮力上升、火災如何吸入相互競爭的氣流、火線之間的相互影響,以及火災氣體與燃料負荷、地形、大氣等之間的相互作用。FIRETEC還闡明瞭違反直覺的相互作用,例如,在樹冠覆蓋較少的情況下,地表火勢蔓延更快,因為來自樹冠的空氣動力阻力較小,使更多的風能夠扇動火焰。

計劃燒除管理者首次可以使用相當於飛行模擬器的工具來理解和規劃計劃燒除以及驅動火災結果的真正複雜性。在美國林務局、埃格林空軍基地和高木材研究站的指導下,FIRETEC正在探索計劃燒除如何在依賴火災的東南部森林中響應點火模式和速率。從業人員正在使用這些模擬來開發培訓材料,並解釋他們透過多年的經驗所瞭解到的知識。

一個缺點是FIRETEC在超級計算機上執行——對於野外工作來說不是很方便。為了將類似的建模帶到更廣泛人群可以訪問的筆記型電腦上,洛斯阿拉莫斯國家實驗室和美國林務局正在開發QUIC-Fire,它使用更簡單、執行速度更快的演算法。希望QUIC-Fire能夠增加科學家和從業人員(包括經驗豐富的消防管理人員和該領域的新手)之間的資訊雙向流動。透過與高木材公司、國防部和內政部的合作,最初的使用者開始試用QUIC-Fire,以探索計劃燒除的規劃。

計劃燒除從業人員和火災科學家都還有很多東西要學習。完善計劃燒除,以實現土地和森林管理的目標,同時保持火勢受控並保護人民、城鎮和森林並非易事。但是,明確表示火災與周圍大氣之間相互作用的基於物理學的工具,為調查計劃燒除實踐中的權衡提供了新的方法,因為該國開始在日益複雜的場景中實施更多此類燃燒。

注:洛斯阿拉莫斯國家實驗室正在與美國林務局的Scott Goodrick合作開發QUIC-Fire。

*編者注(2019年9月4日):這句話在釋出後經過編輯。最初給出的數字是150,000英畝。

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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