Cháy rừng đã tàn phá miền Tây Hoa Kỳ trong suốt thập kỷ qua. Hơn ba triệu mẫu đất đã bị đốt cháy trên khắp đất nước trong năm nay. Khi các đám cháy bùng phát sớm hơn và kéo dài hơn vào mùa thu hàng năm, chuyển từ “mùa cháy” sang “năm cháy”, Trung tâm Cứu hỏa Liên ngành Quốc gia báo cáo rằng nhiều khu vực miền Tây Hoa Kỳ có nguy cơ cháy trên mức trung bình.
Từ việc dự đoán những đám cháy lớn đến ngăn chặn các vụ cháy trong tương lai, các nhà nghiên cứu tại Bộ Năng lượng Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) đang giải quyết vấn đề cháy rừng ngày càng dữ dội từ nhiều góc độ khoa học. Và họ luôn bật đèn của chúng tôi trong quá trình này.
[Nhúng nội dung]
Từ việc tìm ra nơi tốt nhất để áp dụng biện pháp đốt có kiểm soát đến bảo vệ cơ sở hạ tầng năng lượng từ không gian bên ngoài, các nhà khoa học tại PNNL đang áp dụng nghiên cứu của mình để đạt được lợi thế trước các vụ cháy rừng trong tương lai. (Video của Sara Levine)
Chữa cháy… từ không gian
Trong khi lực lượng cứu hỏa đang nỗ lực chống chọi với các đám cháy ở tuyến đầu vào năm 2021, một nhóm các nhà khoa học đã giúp đỡ từ một vị trí thuận lợi độc đáo: ngoài không gian. Nhà khoa học dữ liệu PNNL Andre Coleman dẫn đầu RADR-Fire, hệ thống xử lý hình ảnh vệ tinh lập bản đồ các đám cháy đang hoạt động. RADR-Fire giúp nhân viên cứu hỏa, người vận hành tiện ích và những người ra quyết định khác hiểu rõ hơn về hành vi của đám cháy để họ có thể đưa ra những lựa chọn sáng suốt khi xảy ra thảm họa thiên nhiên.
” data-medium-file=”https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248-400×267.jpg” data-large-file=”https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248-800×534.jpg” loading=”lazy” class=”size-full wp-image-274208″ src=”https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248.jpg” alt width=”1300″ height=”867″ srcset=”https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248.jpg 1300w, https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248-400×267.jpg 400w, https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248-800×534.jpg 800w, https://cleantechnica.com/files/2022/08/MicrosoftTeams-image-23-e1660245643248-768×512.jpg 768w” sizes=”(max-width: 1300px) 100vw, 1300px”>
Một trong nhiều cảm biến thuộc hệ thống RADR-Fire của PNNL được đặt trên Trạm vũ trụ quốc tế, nơi nó giúp xây dựng bức tranh hoàn chỉnh hơn về các vụ cháy rừng đang diễn ra. (Ảnh: NASA)
Nhưng nó cũng là một công cụ lập kế hoạch. Thông tin tương tự được hệ thống RADR-Fire thu thập có thể giúp các nhà khai thác tiện ích đánh giá rủi ro bằng cách xác định các khu vực dễ xảy ra cháy rừng nhất và cơ sở hạ tầng năng lượng nào cần được bảo vệ. Các cảm biến gắn trên nhiều vệ tinh khác nhau - một trong số đó là cảm biến thử nghiệm trên Trạm vũ trụ quốc tế - mang lại cái nhìn bao quát về bề mặt Trái đất.
Một số cảm biến dựa trên vệ tinh có thể phát hiện những nơi có nguồn nhiên liệu mạnh, chẳng hạn như những khu vực có thảm thực vật khô và dày đặc. Một số khác cho thấy cơ sở hạ tầng dễ bị tổn thương, như đường dây truyền tải hoặc trạm phát điện, nằm trong đường đi của đám cháy. Nhóm của Coleman đã làm việc với lính cứu hỏa để bổ sung các khả năng mới cho hệ thống, chẳng hạn như khả năng gắn cờ nơi các giọt chất chống cháy rơi xuống. Khi lính cứu hỏa chữa cháy trên mặt đất, RADR-Fire cung cấp thông tin có giá trị từ phía trên.
Kỹ thuật lập bản đồ lửa thông thường liên quan đến hình ảnh chụp từ trên không vào ban đêm trên máy bay chữa cháy. Các nhà phân tích vụ cháy rừng xử lý hình ảnh sau khi máy bay quay trở lại căn cứ, thường vẽ tay các ranh giới dịch chuyển của đám cháy dựa trên hình ảnh trên không. Những bản đồ đó giúp những người ra quyết định chữa cháy phân bổ các nguồn lực hạn chế và quản lý đám cháy một cách chiến lược. Nhưng quá trình tốn kém thường mất nhiều giờ, tầm nhìn có thể bị che khuất bởi những đám khói dày đặc và thời tiết xấu có thể khiến máy bay phải hạ cánh, những biện pháp thường không có sẵn khi nhiều đám cháy đòi hỏi sự chú ý.
RADR-Fire hoàn thành nhiệm vụ một cách nhanh chóng và công bằng hơn. Trong trường hợp máy bay quan sát hỏa hoạn thường được dành riêng cho các đám cháy lớn nhất, nguy hiểm nhất, RADR-Fire có thể đánh giá các đám cháy nhỏ hơn mà hiếm khi nhận được sự chú ý của máy bay, cho dù chúng đang tiến dần về phía thành phố hay di chuyển qua vùng nông thôn không có người ở. Các cảm biến của nó có thể nhìn xuyên qua khói và phát hiện nhiệt, hiển thị chính xác vị trí và mức độ cháy của ngọn lửa ngay cả khi tầm nhìn bị hạn chế.
Tuy nhiên, RADR-Fire không phải là thuốc chữa bách bệnh. Khả năng lập bản đồ chỉ là một trong số nhiều công cụ quan trọng, nhằm hỗ trợ các nỗ lực quản lý cháy rừng đang diễn ra. Ngày nay, Coleman và nhóm của ông sử dụng một mạng vệ tinh tương tự để chia sẻ các dự báo ngắn hạn, theo mùa về nguy cơ hỏa hoạn với các công ty điện lực. Bằng cách xử lý dữ liệu cảm biến tập trung vào thảm thực vật xung quanh cơ sở hạ tầng năng lượng, Coleman lập bản đồ “cảnh nhiên liệu”, đánh dấu các khu vực đặc biệt thiếu nước nhưng lại giàu nhiên liệu khô và duy trì lửa.
Coleman cho biết: “Những dự báo theo mùa này thực sự là một phần mở rộng của công việc RADR-Fire của chúng tôi. “Về cốt lõi, RADR-Fire tập trung vào việc theo dõi các vụ cháy rừng đang diễn ra. Nhưng chúng tôi đã mở rộng các công cụ sử dụng viễn thám vệ tinh để hiểu được tình trạng của nhiên liệu, nhờ đó chúng tôi có được bức tranh cập nhật và mới nhất về những gì đang diễn ra.”
Nhóm của Coleman giúp các công ty điện lực xác định các rủi ro khác liên quan đến lưới điện. Nếu một trạm biến áp hoặc hành lang đường dây điện được bao quanh bởi bụi khô và độ ẩm thấp, chúng không chỉ có thể cảnh báo nguy cơ hỏa hoạn mà còn cả tác động của việc cắt điện khu vực. Các tiện ích phải hiểu hậu quả của việc cắt điện đối với nhiều dịch vụ khác nhau, bao gồm bệnh viện, cơ sở hỗ trợ sinh hoạt, đồn cảnh sát, xử lý và cung cấp nước, v.v.
Ngăn chặn đám cháy trước khi chúng bắt đầu
Các kỹ thuật như tỉa thưa rừng và đốt có kiểm soát có thể giúp chế ngự các đám cháy trong tương lai trước khi chúng bùng cháy. Chẳng hạn, ngọn lửa đã dừng lại ngay khi chúng gặp các cây sequoias của Yosemite vào đầu mùa hè này - điều mà các nhà quản lý công viên cho là đã kiểm soát được vết bỏng. Nhà khoa học trưởng PNNL Mark Wigmosta đã phát triển một công cụ mới cùng với Cơ quan Lâm nghiệp Hoa Kỳ (USFS) để giúp các cơ quan chính phủ biết nơi nào cần làm mỏng hoặc áp dụng biện pháp đốt có kiểm soát. Trong một số trường hợp, những phương pháp tiếp cận giảm nguy cơ hỏa hoạn từ 25–96 phần trăm.
Khi khói cháy rừng che khuất tầm nhìn, RADR-Fire của PNNL có thể nhìn xuyên qua các đám khói tối để tìm ranh giới lửa. Tìm hiểu cách các nhà khoa học có được lợi thế trước đám cháy trong ngày mai: https://t.co/CxswShmIRk pic.twitter.com/z7RfVbN6gX
— Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (@PNNLab) Tháng Tám 10, 2022
Tập trung vào vùng Wenatchee ở Bang Washington, nơi tuyên bố xảy ra vụ cháy rừng lớn nhất trong lịch sử bang, nhóm nghiên cứu đã làm việc để xem các mô hình sử dụng đất khác nhau có thể khiến khu vực này trở nên kiên cường hơn trước cả cháy rừng và biến đổi khí hậu như thế nào.
Wigmosta cho biết: “Bằng cách bắt chước thiên nhiên và tăng thêm sự phức tạp cho cảnh quan, nó giúp ngăn chặn các đám cháy trong tương lai vượt khỏi tầm kiểm soát”.
Với khoảng 500 triệu mẫu rừng công cộng, tư nhân, tiểu bang và bộ lạc được quản lý USFS hỗ trợ, việc ưu tiên những khu vực nào cần tập trung những nỗ lực này với nguồn lực hạn chế đang là một thách thức.
Các phương pháp tiếp cận như của Wigmosta cũng mang lại những lợi ích khác, chẳng hạn như giảm 33% khói từ các đám cháy trong tương lai và thậm chí tăng cường dòng chảy từ 7 đến 10%.
Wigmosta cho biết: “Thông tin này sẽ giúp các nhà quản lý đất đai thiết kế lộ trình hướng các nguồn lực của họ để đạt được lợi ích lớn nhất - cho dù đó là giảm lượng khí thải cháy rừng, tăng cường khả năng cô lập carbon dài hạn hay thậm chí là tăng dòng chảy”.
Dự đoán cháy rừng ngày mai
Nhiều cơ quan chịu trách nhiệm cảnh báo nguy cơ hỏa hoạn dựa vào các yếu tố thời tiết hỏa hoạn nổi tiếng để ước tính mức độ nguy hiểm. Lái xe qua một khu rừng công cộng và bạn có thể thấy một bánh xe màu biểu thị nguy cơ cháy: màu xanh lá cây khi rủi ro thấp, màu đỏ khi các yếu tố như nhiệt độ cao và gió mạnh cho thấy mức độ nguy hiểm cao. Nhưng cháy rừng - và tất cả các biến số hình thành cường độ của chúng - phức tạp hơn thế.
Một vài yếu tố cơ bản như nhiệt độ và tốc độ gió có thể đưa ra ước tính sơ bộ về rủi ro. Tuy nhiên, để có được bức tranh rõ ràng và chính xác hơn về hành vi cháy rừng hiện tại và trong tương lai, chúng ta phải xem xét nhiều hơn.
Đó là lý do tại sao nhà khoa học khí quyển Lương Hồng Ngọc đã lãnh đạo một nhóm các nhà khoa học thiết kế một phương pháp mới để dự đoán hành vi cháy rừng. Một cặp mô hình mới xem xét danh sách mở rộng gồm 28 “dự báo cháy rừng” dự đoán hành vi cháy rừng hiện tại và khi kết hợp với các mô hình ước tính biến đổi khí hậu, sẽ có vài thập kỷ tới trong tương lai.
Độ khô của thảm thực vật, độ ẩm của khí quyển, số người sống gần đó - những yếu tố này và các biến số khác có thể mang đến một bức tranh đầy đủ hơn về khả năng xảy ra hỏa hoạn, khoảng cách cháy và lượng khói tỏa ra khí quyển.
Leung cho biết dự đoán mức độ phát thải lửa tăng và giảm trong khí hậu ngày mai là mục tiêu ban đầu của công việc. Leung bắt đầu hợp tác với Cơ quan Bảo vệ Môi trường và được hỗ trợ thêm thông qua HyperFACETS, một dự án khoa học khí hậu do Văn phòng Khoa học của Bộ Năng lượng tài trợ. . Mặc dù hành vi cháy trong tương lai sẽ khác nhau tùy theo khu vực nhưng lượng khí thải do cháy rừng được dự đoán sẽ tăng lên.
“Một số nơi sẽ thấy sự gia tăng lớn hơn về khí thải lửa, trong khi những người khác sẽ thấy ít hơn”, Leung nói. “Nhưng nhìn chung, toàn bộ nước Mỹ sẽ chứng kiến lượng khí thải cháy rừng ngày càng tăng trong tương lai. Và điều đó được thúc đẩy bởi nhiệt độ ấm hơn và độ khô ngày càng tăng.”
Cách tiếp cận mới sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định những biến số nào là quan trọng nhất để dự đoán khu vực cháy và mức độ khói. Giống như một Hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể khéo léo sắp xếp hình ảnh chó mèo, do đó, nó cũng có thể sắp xếp các biến dự đoán hỏa hoạn nào là chìa khóa để đưa ra những dự đoán khéo léo.
Không có gì đáng ngạc nhiên, tình trạng khô nhiên liệu và tải nhiên liệu là những nguyên nhân hàng đầu. Nhưng các kiểu thời tiết diễn ra qua nhiều năm cũng có thể làm tăng đáng kể rủi ro. Những mô hình như vậy thường không được xem xét trong mô hình hành vi cháy thông thường.
Leung cho biết, việc theo dõi mức độ phát tán của lửa là rất quan trọng vì nguy cơ lan rộng của nó đối với sức khỏe con người. Nhưng tầm quan trọng đó sẽ chỉ tăng lên khi ngọn lửa bùng cháy mạnh hơn.
“Khi chúng ta nghĩ về ô nhiễm,” Leung nói, “chúng ta thường nghĩ về lượng khí thải từ khí thải xe hơi hoặc từ việc đốt nhiên liệu hóa thạch. Tuy nhiên, các chất ô nhiễm từ khí thải cháy rừng có thể vượt qua hai loại đó và trở thành nguồn gây ô nhiễm lớn nhất trong tương lai khi lượng khí thải do cháy rừng tăng lên trong khi lượng khí thải do con người tạo ra sẽ bị hạn chế.”
Khi các nhà nghiên cứu vẽ ra những bức tranh ngày càng kỹ lưỡng về các vụ cháy rừng trong tương lai, nhiều người sẽ được hưởng lợi. Các nhà khai thác tiện ích được trang bị tốt hơn để bảo vệ cơ sở hạ tầng năng lượng khỏi thiên tai, những người ra quyết định có nhiều thông tin hơn khi quản lý các biện pháp ứng phó với biến đổi khí hậu và cộng đồng khoa học hiểu rõ hơn về thời tiết khắc nghiệt.
Biếu không của Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL).
Liên quan: Lính cứu hỏa và những người ứng phó đầu tiên đấu tranh để có được nhà ở
Đánh giá cao tính độc đáo của CleanTechnica và phạm vi tin tức công nghệ sạch? Cân nhắc trở thành một Thành viên, Người hỗ trợ, Kỹ thuật viên hoặc Đại sứ của CleanTechnica - hoặc một khách hàng quen trên Patreon.
Bạn không muốn bỏ lỡ một câu chuyện cleantech? Đăng ký cho cập nhật tin tức hàng ngày từ CleanTechnica trên email. Hoặc theo dõi chúng tôi trên Google Tin tức!
Bạn có mẹo cho CleanTechnica, muốn quảng cáo hoặc muốn đề xuất một vị khách cho podcast CleanTech Talk của chúng tôi? Liên hệ với chúng tôi tại đây.
