Расчет оптимального пути эвакуации из национального парка «Красноярские столбы» при лесном пожаре

Введение. Национальный парк «Красноярские столбы» (парк) — популярное место отдыха, привлекающее множество туристов со всего мира. Нахождение парка в лесном массиве делает его уязвимым для лесных пожаров. Памятка туристу о правилах пожарной безопасности указывает не попадать в огненное кольцо или не находиться на пути распространения серьезного лесного пожара. Процесс обеспечения пожарной без­опасности туристов в парке не рассматривался в рамках ФЗ от 24.11.1996 № 132-ФЗ (ред. от 13.06.2023) «Об основах туристской деятельности в Российской Федерации». Закон в ст. 7 прямо указывает, что турист обязан соблюдать во время путешествия правила личной безопасности, но и определяет список служб МЧС, которые будут заниматься спасением туриста при ЧС. В связи с этим для обеспечения личной безопасности туриста актуально разработать оптимальные пути эвакуации и оповестить о них в случае лесного пожара. Сохранение жизни и здоровья человека является первостепенной задачей государства.

Цели и задачи. Исследование ставит перед собой задачу определить наиболее быстрый, следовательно, без­опасный путь эвакуации из парка, учитывая особенности рельефа, расстояние до безопасных зон и множе­ство пересечений троп. Целью данного исследования является проведение расчетов оптимального пути эвакуации из национального парка «Красноярские столбы» при возникновении лесного пожара с учетом территориальных особенностей и препятствий. Оптимальный путь эвакуации существует при достаточных условиях оптимальности, определяемых из решения оптимизационной задачи в реальном времени при фактическом обнаружении лесного пожара.

Методы. Для достижения поставленной цели фактического решения оптимизационной задачи с достаточными условиями оптимальности реализован алгоритм в разработанной программе ЭВМ, находящий кратчайшие маршруты эвакуации. Для решения поставленной задачи был использован алгоритм расчета Дейкстры, позволяющий находить кратчайшие пути на графе. В рамках исследования территория национального парка моделируется в виде графа, где вершины — это ключевые точки (смотровые площадки, развилки троп, выходы к дорогам), а ребра — тропы и дороги, соединяющие эти точки.

Результаты. В результате исследования рассчитан и проложен маршрут, отражающий оптимальное рассто­яние эвакуации на карте местности, что позволяет в случае лесного пожара и его распространения эффективно самоэвакуироваться туристам, т.е. обеспечить свою личную безопасность. Следовательно, службы МЧС могут организовать процесс эвакуации туристов, т.е. сделать процесс туриста по обеспечению своей личной безопасности оптимальным.

Выводы. Рассчитанные оптимальные пути эвакуации из национального парка «Красноярские столбы» при лесном пожаре представляют собой важный инструмент для обеспечения личной безопасности туристов и персонала парка. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации системы оповещения, эвакуации и подготовки к чрезвычайным ситуациям в будущем.

1. Shashi Shekhara, Kwang Soo Yanga, Venkata M.V. Gunturia, Lydia Manikondaa, Dev Olivera et al. Experiences with evacuation route planning algorithms // International Journal of Geographical Information Science. 2012. Vol. 26. No. 12. Рр. 2253–2265. DOI: 10.1080/13658816.2012.719624

2. Фуряев И.В., Злобина Л.П. Условия возникновения и распространения пожаров в лесных районах Красноярского края // Хвойные бореальной зоны. 2017. № 1–2. Рр. 66–74. DOI: 10.15372/SJFS20230602

3. McGee T.K. Evacuating first nations during wildfires in Canada // Fire Safety Journal. 2021. Vol. 120. DOI: 10.1016/j.firesaf.2020.103120

4. Кротов В.Ф., Лагоша Б.А., Лобанов С.М., Данилина Н.И., Сергеев С.И. Основы теории оптимального управления : учеб. пособие для экономических вузов / под ред. В.Ф. Кротова. М. : Высшая школа, 1990. 430 с.

5. Anne Ganteaume, Renaud Barbero, Marielle Jappiot, Eric Maillе. Understanding future changes to fires in southern Europe and their impacts on the wildland-urban interface // Journal of Safety Science and Resilience. 2021. Vol. 2. DOI: 10.1016/j.jnlssr.2021.01.001

6. Ioannis Zikeloglou, Efthimios Lekkas, Stylianos Lozios, Maria Stavropoulou. Is early evacuation the best and only strategy to protect and mitigate the effects of forest fires in WUI areas? A qualitative research on the residents’ response during the 2021 forest fires in NE Attica, Greece // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2023. Vol. 88. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2023.103612

7. Вайсброт И.А., Ямских Г.Ю., Чернов В.И., Орлова О.С. Роль геоинформационных технологий в развитии экологического туризма красноярской дестинации // Географическая среда и живые системы. 2022. № 1. С. 93–109. DOI: 10.18384/2712-7621-2022-1-93-109

8. Гуня А.Н., Колбовский Е.Ю., Гайрабеков У.Т. Картографо-геоинформационное обеспечение устойчивого развития горных регионов // ИНТЕРКАРТО. ИНТЕРГИС. 2019. Т. 25. № 1. С. 47–65. DOI: 10.35595/2414-­9179-2019-1-25-47-65. EDN UKOVIE.

9. Mohamad Hassan Ansari, Masoud Bijani, Enayat Abbasi, Imaneh Goli. Determinants of local community participation in forest fire management in the northern Iran // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2024. Vol. 107. P. 104478. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2024.104478

10. Eva Dodsworth. Geographic Information Systems // Reference Module in Social Sciences. 2024. Vol. 1. Pp. 415–427. DOI: 10.1016/B978-0-323-95689-5.00126-7

11. Апанович З.В. Использование матриц смежности для визуализации больших графов // Электронные библиотеки. 2019. Т. 22. № 1. С. 2–36. DOI: 10.26907/1562-5419-2019-22-1-2-36

12. Курапов С.В., Давидовский М.В. Вычислительные методы определения инвариантов графа // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Vol. 9. No. 2. Рр. 1–8.

13. Орловский С.Н., Карнаухов А.И., Соколова В.А., Ореховская А.А., Марков В.А., Кривоногова А.С. Математическое описание распространения лесного пожара // Systems Methods Technologies. 2022. № 4 (56). ­С. 100–104. DOI: 10.18324/2077-5415-2022-4-100-104

14. Перминов В.А. Математическое моделирование возникновения верховых и массовых лесных пожаров : автореф. дис. … д-ра физ.-мат. наук. Томск, 2010. 40 с.

15. Терентьева О.А. Математическое моделирование предупреждения лесных пожаров на основе теории марковских процессов : автореф. дис. … канд. техн. наук. Омск, 2023. 22 с.

16. Файзрахманов Г.П. Прогнозирование распространения лесного пожара на основе апостериорного моделирования его нестационарной динамики : дис. … канд. техн. наук. Иркутск, 2006. 149 с.

17. Jason, Melvin Siever, Alvin Valentino, Kristien Margi Suryaningrum, Rezki Yunanda. Dijkstra’s algorithm to find the nearest vaccine location // Procedia Computer Science. 2023. Vol. 216. No. 3. Рр. 5–12. DOI: 10.1016/j.procs.2022.12.105

18. Yesy Diah Rosita, Erly Ekayanti Rosyida, Muhammad Adik. Rudiyanto Implementation of Dijkstra Algorithm and Multi-Criteria DecisionMaking for Optimal Route Distribution // Procedia Computer Science. 2019. No. 161. Рр. 378–385. DOI: 10.1016/j.procs.2019.11.136

19. Balzotti L., Franciosa P.G. Non-crossing shortest paths lengths in planar graphs in linear time // Discrete Applied Mathematics. 2024. Vol. 346. DOI: 10.2139/ssrn.4167477

20. Близнякова Е.А., Куликов А.А., Куликов А.В. Сравнительный анализ методов поиска кратчайшего пути в графе // Архитектура, строительство, транспорт. 2022. № 1. С. 80–87. DOI: 10.31660/2782-232X-2022-1-80-87. EDN OOHLSV.

21. Крутько Д.А., Буряченко В.В. Проблема поиска кратчайшего пути в трехмерном пространстве на территории Торгашинского хребта // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2022. Т. 2. С. 1452–144. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-poiska-kratchayshego-puti-v-trehmernom-prostranstve-­­­­na-territorii-torgashinskogo-hrebta

22. Архипова О.О., Каплунов А.Н., Шевырев Л.Ю. Решение транспортной задачи «алгоритмом Дейкстры» // Тенденции развития науки и образования. 2021. № 69–2. С. 29–32. DOI: 10.18411/lj-01-2021-51. EDN QKZHTZ.

23. Колосова Е.С., Попова С.В. Транспортная задача как метод решения экономических задач // Студенческий вестник : электрон. научн. журн. 2020. № 24 (122). URL: https://studvestnik.ru/journal/stud/herald/122

24. Жукова Т.В., Гладких Д.А. Программа визуализации графовых алгоритмов // Актуальные проблемы обучения математике, информатике и информатизации образования : матер. Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 120-летию со дня рождения А.Н. Колмогорова. 2023. С. 116–121. EDN BZUPDF.

25. Меженский Д.В., Петров В.В. Влияние скорости ветра на распространение пожаров. Особенности тушения // Современные вопросы безопасности : сб. тр. II Вузовской науч.-техн. конф. молодых исследователей. Волгоград, 2024. С. 65–68. EDN RXERTW.