山火事モデリング

山火事モデリングは、山火事の挙動を理解し予測するための数値シミュレーションです。 ^{[1] [2]山火事モデリングは、山火事の鎮圧、消防士と一般市民の安全の向上、被害の最小化を目的としています。山火事モデリングは}、生態系、流域、大気質の保護にも役立ちます。

計算科学を用いた山火事モデリングでは、過去の火災事象を統計的に分析して、火災発生リスクと前線の挙動を予測します。これまでに、単純な楕円、卵形、扇形のモデルなど、さまざまな山火事伝播モデルが提案されてきました。山火事の挙動を判断する初期の試みでは、地形と植生が均一であると想定されていました。しかし、山火事の前線の正確な挙動は、風速や斜面の急峻さなど、さまざまな要因に依存します。現代の成長モデルでは、過去の楕円体記述とホイヘンスの原理を組み合わせて、火災の成長を連続的に拡大する多角形としてシミュレートします。^{[3] [4]} 極値理論は、大規模な山火事の規模を予測するためにも使用できます。しかし、消火能力を超える大規模な火災は、小規模な火災よりも大規模な山火事の影響が大きいにもかかわらず、標準的な分析では統計的な外れ値と見なされることがよくあります。^[5]

山火事のモデリングは、火がどのくらい速く広がるか、どの方向に広がるか、どのくらいの熱が発生するかなど、火災の挙動を再現しようとします。挙動モデリングへの重要な入力は、燃料モデル、つまり火が燃えている燃料の種類です。挙動モデリングには、火が地表（「地表火災」）から樹冠（「樹冠火災」）に移行するかどうか、急速な広がり、火の旋回、高く発達した対流柱などの極端な火災挙動も含めることができます。火災モデリングでは、火災の生態学的および水文学的影響、燃料消費、樹木の死亡率、発生する煙の量と速度など、火災の影響も推定しようとします。

山火事の挙動は天候、燃料の特性、地形によって影響を受けます。

天候は風と湿気を通じて火災に影響を及ぼします。 風は風の方向への火の広がりを速め、気温が高いと火は早く燃えますが、相対湿度が高く、降水量（雨や雪）があると火の燃え方が遅くなったり、完全に消えたりすることがあります。風が急激に変化する天候は、火の方向や動きを突然変える可能性があるため、特に危険です。そのような天候には、寒冷前線、フェーン現象、雷雨による 下降気流、海風と陸風、昼間の斜面風などがあります。

山火事の燃料には、草、木、その他燃えるものすべてが含まれます。乾燥した小枝は早く燃えますが、大きな丸太は遅く燃えます。乾燥した燃料は湿った燃料よりも簡単に発火し、早く燃えます。

山火事に影響を与える地形的要因には、太陽からのエネルギー量に影響を与える太陽の向きや、傾斜（火は上り坂の方が速く広がる）などがあります。火は狭い渓谷で加速し、小川や道路などの障害物によって減速または阻止されることがあります。

これらの要因は複合的に作用します。雨や雪は燃料の水分を増加させ、相対湿度が高いと燃料の乾燥が遅くなりますが、風は燃料の乾燥を早めます。風は、斜面の火災加速効果を、斜面下降暴風（地理的な場所によってサンタアナ、フェーン風、東風と呼ばれる）などの効果に変えることがあります。植物の密度は高度や太陽に対する方位によって変化するため、燃料の特性は地形によって変化することがあります。

「火災は自らの天候を作り出す」ということは、昔から認識されてきました。つまり、火災によって発生した熱と水分が大気中に逆流し、激しい風を発生させて火災の進行を促します。山火事によって発生した熱は大気の温度を変え、強い上昇気流を発生させ、地表の風向きを変えることがあります。火災によって放出された水蒸気は、大気の水分バランスを変えます。水蒸気は運び去られ、蒸気に蓄えられた潜熱は凝縮によって放出されます。

計算科学におけるすべてのモデルと同様に、火災モデルは、忠実度、データの可用性、および高速実行の間でバランスをとる必要があります。野火モデルは、単純な因果関係の原理から、リアルタイムよりも速く解決することが望めない困難なスーパーコンピューティングの課題を提示する最も物理的に複雑なものまで、非常に広範囲の複雑さをカバーしています。

森林火災モデルは1940年から現在まで開発されてきましたが、火災の挙動に関連する多くの化学的および熱力学的疑問はまだ解決されていません。1940年から2003年までの科学者と森林火災モデルは記事にリストされています。^[6]モデルは、経験的、半経験的、および物理ベースの3つのグループに分けられます。

過去の火災から得た経験と直感から得た概念モデルは、将来を予測するために使用できます。米国農務省森林局^[7]、カナダ林業省^[8] 、 Nobel、Bary、および Gill ^[9]、Cheney、Gould、および Catchpole ^[10]によってオーストラリアの燃料複合体について公開されているような多くの半経験的な延焼方程式は、代表的な地点の風と地形の傾斜を仮定して、特定の燃料複合体について、ある地点での表面火災の延焼速度、炎の長さ、および火災線の強度などの重要な基本パラメータを迅速に推定するために開発されました。1946 年の Fons の研究^[11]と 1963 年の Emmonsの研究^[12]に基づき、無風状態の平地での表面火災について計算された準定常平衡延焼速度は、試験された燃料複合体の他の風と傾斜条件を表すために、炎室/風洞で燃やされた木の山のデータを使用して較正されました。

^{FARSITE [13]}や Prometheus ^[14]などの2次元の火災成長モデルが開発され、このような半経験的関係や地面から樹冠への移行に関するその他の関係を適用して、表面に沿った火災の広がりやその他のパラメータを計算しています。 FARSITE や Prometheus などのモデルでは、火災の成長を形作るために特定の仮定を行う必要があります。たとえば、Prometheus と FARSITE は波動伝播のホイヘンスの原理を使用しています。楕円形を使用して火災面を伝播 (形状と方向) するために使用できる一連の方程式は、1990 年に Richards によって開発されました。^[15]より洗練されたアプリケーションでは、3次元の数値気象予測システムを使用して、上記の火災成長モデルの1つに風速などの入力を提供しますが、入力は受動的であり、火災による大気の風や湿度へのフィードバックは考慮されていません。

熱伝達の主なメカニズムとして放射と対流を利用する保存則に基づく、簡素化された物理ベースの2次元火災拡散モデルは、偏微分方程式の反応拡散系につながる。^{[16] [17]}

より複雑な物理モデルでは、数値流体力学モデルに山火事の要素を結合し、火災が大気にフィードバックすることを可能にします。これらのモデルには、2005年に開発されたNCARの大気-山火事-環境結合モデル（CAWFE）^[18] 、 NCARとコロラド大学デンバー校のWRF-Fire ^{[19] （}気象研究および予報モデルとレベルセット法による拡散モデルを結合）、ユタ大学の大気-山火事結合ラージエディシミュレーション（2009年開発）、ロスアラモス国立研究所のFIRETEC [20]、2007年に開発され^たWUI（山火事と都市の境界）火災動力学シミュレータ（WFDS）^[21]、およびある程度は2次元モデルFIRESTARが含まれます。^{[23] [24] [25]}これらのツールはそれぞれ異なる重点を置いており、火災挙動の基本的な側面、例えば燃料の不均一性が火災挙動に与える影響、^[21]火災と大気環境との間のフィードバックが普遍的な火災の形状の基礎となること、^{[26] [27]}などをより深く理解するために適用されており、コミュニティ規模での野生地と都市の境界面における戸別火災の延焼に適用され始めています。

物理的な複雑さが増すと、それに応じて計算コストも増加するため、大気モデリングに適した規模で直接数値シミュレーション(DNS)によって荒野の燃料の燃焼を 3 次元で明示的に扱う方法は存在せず、現在のスーパーコンピュータの能力を超えており、1 km 未満の空間解像度での気象モデルの能力が限られているため、現時点では実行しても意味がありません。その結果、これらのより複雑なモデルでも、何らかの方法で火災をパラメーター化します。たとえば、Clark の論文^{[28] [29]}では、 Rothermel が USDA 森林局^[7]向けに開発した方程式を使用して、火災によって変化した局所的な風を使用して局所的な火災の延焼速度を計算しています。また、FIRETEC と WFDS は反応する燃料と酸素の濃度に関する予測保存方程式を採用していますが、計算グリッドは反応速度を制限する燃料と酸素の混合を解析できるほど細かくできないため、サブグリッド規模の温度分布または燃焼反応速度自体に関して近似値を算出する必要があります。これらのモデルは気象モデルと相互作用するには規模が小さすぎるため、流体の動きには、一般的な山火事よりもはるかに小さいボックス内に閉じ込められた計算流体力学モデルが使用されます。

最も完全な理論モデルを作成する試みは、米国のアルビニFAとロシアのグリシンAM ^[30]によって行われました。グリシンの研究は物理学の基本法則に基づいており、保存則と理論的根拠が提供されています。進行する冠状森林火災の簡略化された2次元モデルは、ベラルーシ国立大学のバロヴィクDV ^{[31] [32]}とタランチュクVB によって開発されました。

データ同化は、統計的手法を用いてモデルの状態を定期的に調整し、新しいデータを組み込む。火災は高度に非線形かつ不可逆であるため、火災モデルのデータ同化には特別な課題があり、アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）などの標準的な方法はうまく機能しない。統計的補正の変動性、特に大きな補正は非物理的な状態をもたらす可能性があり、その前に大きな空間勾配が生じるか、それに伴う傾向がある。この問題を軽減するために、正規化されたEnKF ^[33]は、EnKFのベイズ更新において空間勾配の大きな変化にペナルティを課す。正則化技術は、アンサンブル内のシミュレーションを安定化させる効果がありますが、EnKF のデータ追跡能力をあまり向上させるものではありません。事後アンサンブルは、事前アンサンブルの線形結合から構成されており、線形結合間で火災の位置と形状が十分に近いことが見つからない場合、データ同化は単に運が悪く、アンサンブルはデータに近づくことができません。その時点から、アンサンブルは基本的にデータに関係なく進化します。これは、フィルターダイバージェンスと呼ばれます。したがって、加法的な修正だけでなく、位置の変更によってシミュレーション状態を調整する必要があることは明らかです。モーフィング EnKF ^{[34]は、データ同化と}画像登録およびモーフィングの考え方を組み合わせて、自然な方法で加法的な修正と位置の修正の両方を提供し、データに応じてモデルの状態を確実に変更するために使用できます。^[19]

火災のモデル化における限界は、完全に計算によるものではありません。このレベルでは、モデルは、熱分解生成物の組成と反応経路に関する知識の限界に遭遇するほか、燃焼燃料の延焼や表面から頂上への火災の遷移など、火災挙動のいくつかの側面に関する基本的な理解にもギャップがあります。

したがって、より複雑なモデルは、さまざまなシナリオで火災の挙動を研究し、延焼をテストする上で価値がありますが、アプリケーションの観点から見ると、FARSITE およびPalmベースの BEHAVE アプリケーションは、リアルタイムで火災の挙動を推定できるため、現場での実用的なツールとして非常に有用であることが示されています。火災と大気の結合モデルは、火災が自身の地域の天候に影響を及ぼす能力を組み込む機能があり、現在のツールでは組み込むことができない火災の爆発性や不安定性といった多くの側面をモデル化できますが、これらのより複雑なモデルをリアルタイムよりも高速な運用環境に適用することは依然として課題です。また、特定の自然火災をシミュレートする際にはある程度の現実性は達成されているものの、現在のツールを超えて提供できる具体的な関連運用情報を特定すること、シミュレーション時間を意思決定の運用時間枠に合わせる方法 (したがって、シミュレーションは実際の時間よりも大幅に高速に実行する必要がある)、モデルで使用する必要がある時間的および空間的解像度、数値気象予報に内在する不確実性を予測でどのように推定するかなどの問題にまだ対処する必要があります。これらの運用上の制約は、モデル開発の方向付けに使用する必要があります。

• 災害モデリング
• 極値理論
• 燃料モデル

• PROMETHEUS 火災成長シミュレーター
• WRF-ファイア
• Wildfire Visualizations の収集されたリンク
• YouTube の山火事シミュレーション
• NCAR での山火事の視覚化
• 気象と山火事の連成モデル - 山火事の挙動の基本的な側面 2010-06-10 にWayback Machineでアーカイブ
• 気象と山火事の結合モデル - 山火事のケーススタディ 2010-06-10 にWayback Machineでアーカイブ
• 火災研究のリンク
• McKenzie D, Gedalof Z, Peterson DL, Mote P (2004). 「気候変動、山火事、そして保全」(PDF) .保全生物学. 18 (4): 890–902. Bibcode :2004ConBi..18..890M. doi :10.1111/j.1523-1739.2004.00492.x. S2CID  54617780.{{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
• 山火事はなぜ長年のコンピュータモデルに反するのか? 2012 年 9 月