Торфяные пожары в России 2010 года

Анализ

Торфяные пожары в России 2010 года запечатлили себя в истории как масштабная природная катастрофа. Основная причина — аномальная жара в России 2010 г. Пожарами было охвачено около 200 тысяч гектар. Чрезвычайно густой дым от пожаров являлся одним из особенностей события.

C помощью Climate Wikience можно отобразить данные оптической толщины аэрозоля (ОТА), полученные с помощью радиометра MODIS космического аппарата Terra.

Climate Wikience: визуализация оптической толщины аэрозоля, 9 августа 2010 г.

Отчетливо видно, что дым распространяется не только по территории России, но также довольно глубоко проникает в атмосферы соседних государств: восточную Украину и Казахстан (для рассматривамой даты).

Данные ОТА доступны ежедневно с марта 2000 г. и имеют пространственное разрешение 1,0° × 1,0° (примерно 110 × 72 км для средних широт).

Climate Wikience позволяет не только визуализировать данные, но и анализировать их в среде R. На сегодняшний день она содержит более 5000 пакетов, включая моделирование, работу с растровыми данными, анализ временных рядов.

Все данные Climate Wikience непосредственно доступны из среды R. Для этого необходимо установить пакет RWikience, специально разработанный для связки Climate Wikience и R. Построим карту значений оптической толщины аэрозоля (ОТА) за 09.08.2010 г.

  library(RWikience) # пакет для доступа к данным Climate Wikience из R 
  library(openair)   # цветовая шкала openColours
  library(raster)    # операции с растровыми данными
  library(cshapes)   # границы стран
 
  # получим матрицу ОТА из Climate Wikience за 09.08.2010 г.
  m <- getFloatMatrix(
          w, 
         "Modis L3 Atmosphere.AEROSOL.LAND AND OCEAN.Optical Depth.Maximum", 
         "09 08 2010" )
 
  # преобразуем матрицу в растровый тип данных языка R
  r <- convertToRaster(m)
 
  # вырезка области из карты (часть территории России, см. рисунок ниже)
  r_cut <- cutRaster(r, 70, 44, 22, 78)
 
  # визуалзиация карты в среде R
  plot(r_cut, col = openColours("heat"))
 
  # добавление на карту границ государств
  cshp.data <- cshp()
  plot(cshp.data, add=T, border="black")

Полученное изображение выглядит следующим образом

Поскольку данные находятся в среде R, c ними можно выполнять действия произвольной сложности. Например, рассчитать площадь территории, подверженной пожару. Об этом читайте в следующих публикациях.