Przejdź do treści
AAA
Kontrast
Unia Europejska
Unia Europejska

13.01.2022

Badania nad systemem IMGW-PIB do prognozowania zagrożenia pożarowego lasu opublikowane w prestiżowym czasopiśmie International Journal of Wildland Fire (100 pkt)

Dr Alan Mandal, dr Grzegorz Nykiel, Tomasz Strzyżewski, Weronika Wrońska, dr Marta Gruszczyńska, prof. Mariusz Figurski z IMGW-PIB oraz dr Adam Kochański z San Jose State University (USA) autorami artykułu „High-resolution fire danger forecast for Poland based on the Weather Research and Forecasting Model”.

Celem badań była weryfikacja i walidacja wdrożonego przez IMGW-PIB systemu prognozowania zagrożenia pożarowego lasu w Polsce, który generuje codzienną prognozę z 24- i 48-godzinnym wyprzedzeniem czasowym na siatce o rozdzielczości przestrzennej 2.5 x 2.5 km. Dane meteorologiczne niezbędne do obliczeń pochodzą z numerycznego modelu pogodowego WRF METEOPG 2.5 km, który rozwijany jest wspólnie przez IMGW-PIB i Politechnikę Gdańską na mocy umowy o współpracy z 2019 roku. Zasadność podjętych badań umotywowana była wysoką i niemalejącą od wielu lat w Polsce liczbą pożarów w lasach, która w związku z prognozowanymi globalnymi zmianami klimatycznymi może w przyszłości wzrastać.

Autorzy, analizując sezon pożarowy z 2019 roku, wykazali wysoką korelację pomiędzy prognozowanym przez system zagrożeniem pożarowym a notowanymi przez Państwową Straż Pożarną pożarami lasów. Ustalili również, że zdolności prognozowania pożarów wzrastały wraz z wielkością pożaru i odległością od miast, a także różniły się w zależności od badanego regionu i pory roku. Przeprowadzone badania wykazały ponadto wysoką zgodność obliczeń wykorzystujących 24- i 48-godzinne prognozy z modelu WRF METEOPG 2.5 km z obliczeniami opartymi na rzeczywistych pomiarach meteorologicznych z sieci stacji naziemnych IMGW-PIB.

Czasopismo International Journal of Wildland Fire uznawane jest za jedno z najlepszych na świecie w naukach o pożarach na terenach naturalnych, ich modelowaniu, skutkach i wpływu na środowisko.
Autorom gratulujemy.