Американский Научный Журнал АНАЛИЗ ПОЖАРОВ НА ЛЕСНЫХ КВАРТАЛАХ ПО ЛЕСНИЧЕСТВАМ

Аннотация За множество точек мониторинга принимают лесные квартала, находящиеся на территории одного лесничества, за многолетний период подверженные хотя бы одному лесному пожару. Пораженные квартала принимают за объекты анализа. Измеряют расстояния по лесным дорогам от населенного пункта лесничества до центров пораженных пожарами кварталов, а из книги учета выписывают период и площадь каждого лесного пожара. Приведены тренды и волновые закономерности влияния этого расстояния на период и площадь лесных пожаров. Показаны закономерности их взаимного влияния, а также рейтинги сумм пораженных пожарами лесных кварталов и сумм коэффициентов корреляции. По рейтингам оценивают качество противопожарной работы лесничества за многолетний период. А по рейтингу видов факторных связей судят о качестве измерений и записи в книге учета лесных пожаров значений периода и площади лесных пожаров. Скачать в формате PDF
American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 21
нутам, а площадь замерять вместо га в ар и т.д.) и дру-
]boiZjZf_ljh\e_kguoih`Zjh\Djhf_wlh]h\[m^m
s_f lZdhc nbabdh -математический анализ позволит
\uy\eylv lZd`_ b aZdhghf_jghklb ihimeypbhggh]h
ih\_^_gby e_kguo ^_j_\v_\ gZ kbevgh ihjZ`_gguo
ih`ZjZfbe_kguod\ ZjlZeZo

Литература
1. Мазуркин П.М. Анализ ле cных кварталов по
численности пожаров и расстоянию от транспортной
магистрали // Вестник Воронежского института
ГПС МЧС России . Вып. 3(15), 2015. С. 36 -47. 36 -
47. pdf . Doi 10.18411/ d-2016 -105.
2. Мазуркин П.М . Анализ ле cных кварталов по
численности пожаров и расстоянию от места дислока-
ции пожарной службы // Вестник Воронежского ин-
ститута ГПС МЧС России . Вып. 4(17), 2015. С. 10 -
21. 10 -21. pdf . Doi 10.18411/ d-2016 -102.
3. Мазуркин П.М. Анализ лесных пожаров по
мн оголетним статистическим данным // Вестник Во-
ронежского института ГПС МЧС России . Вып.
    K  -22.
http://elibrary.ru/item.asp?id=22032012 . Doi 10.18411/ d-
2016 -103.
4. Мазуркин П.М. Анализ многолетних лесных
ih`Zjh\ihnmgdpbhgZevgufahgZfbe_kgbq_kl\Zf
Вестник Воронежского института ГПС МЧС Рос-
сии . Вып. 4(13), 2014. С. 42 -49. http ://eli-
brary .ru/item .asp ?id=23056906 . Doi 10.18411/ d-2016 -
108.
5. Мазуркин П.М. Анализ ле cных кварталов по
частоте пожаров // Вестник Воронежского инсти-
тута ГПС МЧС России . Вып. 1(14), 2015. С. 40 -46.
http://elibrary.ru/download/74250466.pdf . Doi
10 .18411/ d-2016 -107.
6. Мазуркин П.М. Экономико -статистическое
fh^_ebjh\Zgb_mq_[ihkk]jbnhfMFHJ:?Chr
dZj -Ола: Поволжский ГТУ, 2016. 276 с. ISBN 978 -5-
8158 -1677 -0
7. Мазуркин П.М., Блинова К.С. Активность
KhegpZ b ]h^bqgZy ^bgZfbdZ e_kguo ih`Zjh\ gZ
hkh[hhojZgy_fhcl_jjblhjbbMki_obkh\j_f_ggh]h
_kl_kl\hagZgby‹K -107.
8. Мазуркин П.М., Блинова К.С., Хазиев А.В.
:kbff_ljbqgu_ \_c\e_l -сигналы многолетней дина-
fbdb qbke_gghklb e_kguo ih`Zjh\ JFW  <_klgbd
DZaZgkdh]h l_oghe mg -та. 2013 . Т. 16. № 15. С.148 -
151.
9. Мазуркин П.М. Каткова Т.Е. Моделирование
fgh]he_lg_c ^bgZfbdb baf_g_gby iehsZ^b e_kguo
ih`Zjh\  <_klgbd <hjhg_`kdh]h bgklblmlZ =IK
FQKJhkkbb‹  K -37.
10. Мазуркин П.М. Каткова Т.Е. Анализ много-
e_lg_c^bgZfbdb удельной площади лесных пожаров
 <_klgbd <hjhg_`kdh]h bgklblmlZ =IK FQK Jhk
kbb‹  K -43.
11. Мазуркин П.М., Каткова Т.Е. Вейвлет -анализ
fgh]he_lg_c ^bgZfbdb ehdZevghc qbke_gghklb e_k
guoih`Zjh\Kh\j_f_ggu_ijh[e_fugZmdbbh[jZ
ah\Zgby ± 2013. – № 5; URL: http://www.science -
education.ru/111 -10164 (дата обращения: 26.09.2013).
12. Мазуркин П.М., Скорикова Л.А. Динамика
l_fi_jZlmju ]hj_gby ^j_\_kguo hibehd ijb bkiulZ
gbb сжиганием // Вестник КНИТУ. 2011. № 7. С.58 -
61.

АНАЛИЗ ПОЖАРОВ НА ЛЕСНЫХ КВАРТАЛАХ ПО ЛЕСНИЧЕСТВАМ

Мазуркин Петр Матвеевич
Докт. техн. наук, проф., Поволжский государственный технологический
университет, Йошкар -Ола, Россия, kaf_po@mail.ru

THE ANALISIS OF FOREST FIRES ON FOREST QUARTERS ON FORESTRY

Mazurkin Peter Matveevich
Doc. tech. Sciences, Prof., Volga State Technological University,
Yoshkar -Ola, Russia, kaf_po@mail.ru

Аннотация
За множество точек мониторинга принимают лесные квартала, находящиеся на территории одного лесни-
чества, за многолетний период подверженные хотя бы одному лесному пожару. Пораженные квартала прини-
мают за объекты анализа. Измеряют расстояния по лес ным дорогам от населенного пункта лесничества до цен-
тров пораженных пожарами кварталов, а из книги учета выписывают период и площадь каждого лесного по-
жара. Приведены тренды и волновые закономерности влияния этого расстояния на период и площадь лесных
пожа ров. Показаны закономерности их взаимного влияния, а также рейтинги сумм пораженных пожарами лес-
ных кварталов и сумм коэффициентов корреляции. По рейтингам оценивают качество противопожарной ра-
боты лесничества за многолетний период. А по рейтингу видов фак торных связей судят о качестве измерений
и записи в книге учета лесных пожаров значений периода и площади лесных пожаров.
Abstract
For a set of points of monitoring take forest the quarter, being in the territory of one forestry, for the long -term
period subject at least to one forest fire. Struck quarter take for objects of the analysis. Measure distances on forest roads
from the forestry settlement to the centers of the quarters struck with fires, and from the book of the account write out
the period and the area of each forest fire. Trends and wave regularities of influence of this distance for the period and
the area of forest fires are given. Regularities of their mutual influence, and also ratings of the sums of the forest quarte rs
struck with fires a nd the sums of coefficients of correlation are shown. On ratings estimate quality of fire -prevention

22 American Scientific Journal № ( 22 ) / 201 8
work of a forestry for the long -term period. And on a rating of types of factorial communications judge quality of
measurements and entry in the book of th e accounting of forest fires of values of the period and the area of forest fires.
Ключевые слова : лесничество, пожары, период и площадь, пораженные квартала, расстояния, закономер-
ности, рейтинги, качество работы и учета
Keywords : forestry, fires, the period and the area, struck quarter, distance, regularities, ratings, quality of work
and the account

1. Введение
В одном лесничестве, являющейся основной ор-
ганизационной единицей управления лесами, на его
территории выделяется подмножество пораженных
лесными пожарами лесных кварталов, подверженных
за много лет хотя бы одному лесному пожар у. Это
подмножество физически измененных лесными пожа-
рами лесных кварталов становится новым объектом
измерений и дальнейшего физико -математического
анализа по параметрам прошлых лесных пожаров (пе-
риоду и площади лесного пожара), выписанных из
книги учета л есных пожаров лесничества.
Каждое лесничество, как правило, имеет пожар-
ную службу. На карте (или же фактическим измерени-
ями на пожарной автомашине) можно измерить рас-
стояние до центров тех лесных кварталов, на которых
за многолетний период произошло хотя б ы по одному
лесному пожару.
Для развития дорожной сети лесничества и опе-
ративности тушения (снижения периода лесного по-
жара) выявляются закономерности влияния расстоя-
ния от населенного пункта лесничества до центра по-
раженного хотя бы одним лесным пожаром л есного
квартала на изменение, за многолетний период
наблюдений и регистрации данных о лесных пожарах
не территории одного лесничества, периода и пло-
щади лесных пожаров.
Положительный эффект достигается тем, что за
многолетний период в лесничестве проявляют ся чет-
кие закономерности влияния расстояния от населен-
ного пункта до центров лесных кварталов, поражен-
ных лесными пожарами, на параметры (период и пло-
щадь) лесных пожаров. Сравнение по этим
закономерностям лесничеств лесного предприятия
показывает недостат ки дорожной сети лесничеств и
дает возможность улучшения противопожарных мер.
За многолетний период в лесничестве проявля-
ются закономерности [1 -5] взаимного влияния пери-
ода (период пожара, равный разнице между временем
обнаружения и окончания тушения лесно го пожара) и
площади пройденного пожаром земельного участка
на лесном квартале.
Эти закономерности указывают о качестве функ-
ционирования пожарных: чем меньше период и пло-
щадь лесного пожара, тем оперативно работали люди,
тушившие лесной пожар. Поэтому, пр и своевремен-
ном итеративном физико -математическом анализе и
быстром выявлении закономерностей с учетом только
что происшедшего лесного пожара, возможно приме-
нение результатов физико -математического анализа
для стимулирования пожарных. Но для этого нужна
система статистического моделирования, повторно
выявляющая закономерности после каждого проис-
шедшего вновь лесного пожара. Информационные
технологии [6 -12], при их отладке в лесничествах,
позволяют на другой день давать результаты модели-
рования.
Новизна закл ючается в том, что впервые два па-
раметра лесного пожара (период и площадь) учитыва-
ются совместно с расстоянием от населенного пункта
(места дислокации пожарной части) до центров пора-
женного лесными пожарами лесных кварталов одного
лесничества.

2. Регистра ция пожаров
Книга учета лесных пожаров ФГБУ «Националь-
ный парк «Марий Чодра» представляет журнал, в ко-
тором составитель акта о пожаре в лесничестве, где
произошло возгорание, записывает известные ему
данные о возгорании. Регистрация лесных пожаров
была нач ата в 1982 году. Однако в начале многолет-
него периода регистрации лесных пожаров основные
параметры лесных пожаров в журнале не отмечались.
Используя карту -схему Национального парка
«Марий Чодра» (рис. 1) были определены расстояния
L (расстояние от лесниче ства до центра пораженного
хотя бы одним лесным пожаром квартала по дороге).
Рисунок 1. Карта -схема территории национального
iZjdZ©FZjbcQh^jZª
с разделением на лесничества и лесные квартала

После исключения строк с отсутствующими дан-
ными второй этап начинается с 1991 и нами были об-
работаны данные за многолетний период 1991 -2011
гг. Размерность площади изменили с га на ар (0,01 га
или 100 м 2), чтобы было удобно программной среде
CurveExpert -1.40.
Каждый лесной пожар рассматривается как физи-
ческое явле ние среди множества лесных пожаров за
многолетний период. Лесной пожар уникален и со

American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 23
своими параметрами в пространстве и времени функ-
ционирования леса. Однако в данной статье внимание
уделено функционированию персонала лесничества,
живущего в населенном пу нкте на территории лесни-
чества. При этом пожарная служба необязательно мо-
жет находиться в самом лесничестве, но пожарный
мониторинг лесов выполняется самими работниками
лесничества, которые и вызывают пожарные бригады.
Территория национального парка «Марий
Чодра» разделяется на следующие функциональные
зоны: Ф31 - зона заповедного режима 7590 га;
Ф32 - зона особо охраняемая 4772 га; ФЗЗ - зона экс-
тенсивного рекреационного использования 11248 га;
Ф34 - зона интенсивного рекреационного использова-
ния 12039 га; Ф35 - зона хозяйственного назначения
1226 га.
Территория национального парка «Марий
Чодра» разделяется на четыре лесничества (рис. 1).
Поэтому исходные данные для статистического моде-
лирования идентификацией устойчивых трендов и
волновых закономерностей пр иведены по каждому из
четырех лесничеств, а затем выполнено их сравнение
по параметрам лесных пожаров.

3. Керебелякское лесничество
Данные приведены в таблице 1. Здесь произошло
всего 6 пожаров, из которых 5 имеют значения пара-
метров. При этом 80% из 5 ле сных пожаров произо-
шли в заповедной зоне и только один пожар в зоне
экстенсивного рекреационного использования. По-
этому это лесничество требует особого внимания
из-за того, что хозяйственная деятельность здесь за-
прещена и поэтому закономерности должны проя в-
ляться гораздо четче, чем в других лесничествах. Ма-
лое количество данных (всего 5) является недостат-
ком.
Таблица 1
Параметры лесных пожаров за 1991 -2011 гг. в Керебелякском лесничестве
Дата
регистрации
лесного пожара
Лесной
квартал
Функции -
ональная
зона
Расстояние до цен-
тра квартала
по дороге , км
Период
пожара
, ч
Площадь
лесного
пожара , ар
23.07.1992 60 ФЗ1 22.0 3.8 2.00
06.07.1993 55 ФЗ3 15.6 1.0 0.50
24.07.2001 62 ФЗ1 24.4 6.0 20.00
09.07.2002 66 ФЗ1 13.0 11.5 5.00
28.07.2003 47 ФЗ1 18.6 16.2 1.00

Из этих исходных данных возможно вывить зако-
номерности в виде структурных формул: 1) ;
2) ; 3) ; 4) .
Рассмотрим каждую статистическую модель в
отдельности (рис. 2). За период в 21 год на территории
этого лесничества произошло всего пять учтенных в
таблице 1 лесных пожаров. Из -за малого количества
исходных данных можно идентифицировать толь ко
детерминированные модели в виде тренда с одним
или двумя членами.
Расстояние на период пожара Расстояние на площадь пожара
Период пожара на площадь пожара Площадь пожара на период пожара
Рисунок 2. Графики влияния параметров лесных пожаров в Керебелякском лесничестве

Расстояние на период пожара определяется за-
коном экспоненциальной гибели (закон Лапласа в ма-
тематике, закон Мандельброта в физике, закон Ципфа
в биологии и закон Парето в экономике) в виде фор-
мулы
. (1) L T S ) (L f T  ) (L f S  ) (T f S  ) (S f T  ) 035170,0 exp( 72571, 14 L T   S = 6 .9 0 7 19 7 7 1
r = 0 . 2 0 92 1 8 6 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
11 .9 14 .1 16 .4 18 .7 21 .0 23 .3 25 .5
0 .1 0
3 .0 4
5 .9 7
8 .9 1
1 1.85
1 4.78
1 7.72 S = 2 .5 3 7 3 4 4 3 1
r = 0 . 9 8 79 0 6 4 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
11 .9 14 .1 16 .4 18 .7 21 .0 23 .3 25 .5
0 .0 5
3 .7 0
7 .3 5
1 1.00
1 4.65
1 8.30
2 1.95 S = 0 .3 3 0 8 7 8 4 9
r = 0 . 9 9 97 9 5 5 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.1 3.0 6.0 8.9 11 .8 14 .8 17 .7
0 .0 5
3 .7 0
7 .3 5
1 1.00
1 4.65
1 8.30
2 1.95 S = 8 .0 4 4 0 0 13 5
r = 0 . 3 6 79 8 0 2 1
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.1 3.7 7.3 11 .0 14 .7 18 .3 21 .9
0 .1 0
3 .0 4
5 .9 7
8 .9 1
1 1.85
1 4.78
1 7.72

24 American Scientific Journal № ( 22 ) / 201 8
На месте населенного пункта лесничества про-
должительность лесного пожара составляет 14,73
часа, а с увеличением расстояния до центра лесного
квартала период пожара ненамного уменьшается. Но,
как видно из верхнего левого графика на рис. 2,
наблюдается с ильное волновое возмущение, которое
можно идентифицировать при численности пожаров
более 10.
Расстояние на площадь пожара влияет более
сложно по двум составляющим в виде разности двух
законов (экспоненциального роста и показательного
роста) по формуле
. (2)
Первый член показывает естественное увеличе-
ние площади пожара с ростом расстояния до центра
лесного квартала из -за запаздывания пожарных для
тушения.
Вторая составляющая показывает стремление по-
жарных уменьшить площадь пожара с ро стом рассто-
яния до центра лесного квартала. В итоге происходит
борьба двух тенденций и, как показывает второй гра-
фик на рисунке 2, после 22 км площадь лесного по-
жара резко нарастет.
Таким образом, максимально допустимое рассто-
яние до места загорания не до лжно превышать 22 км.
Период пожара на площадь пожара влияет по
биотехническому закону в виде выражения
. (3)
Здесь получилось, что на расстоянии 8 -9 км
наблюдается максимальная площадь пожара.
Площадь пожара на период пожара, как об рат-
ная функция, также изменяется по биотехническому
закону
. (4)
При этом до 6 ар на графике видно сильное коле-
бательное возмущение периода лесного пожара. Ма-
лое количество пожаров не дает сделать добротные
выводы о характере влиян ия переменных.

4. Кленовогорское лесничество
Данные приведены в таблице 2. Все 43 лесных
пожара произошли в функциональных зонах
ФЗЗ - Ф35.
Таблица 2.
Параметры лесных пожаров за 1991 -2011 гг. в Кленовогорском лесничестве
Лесной
квартал
Функции -
ональн ая
зона
Расстояние
до центра
квартала
по дороге
, км
Период
пожара
, ч
Площадь
лесного
пожара
, ар
Лес-
ной
квар-
тал
Функции -
ональная
зона
Расстояние
до центра
квартала по
дороге
, км
Пе-
риод
по-
жара
, ч
Площадь
лесного
пожара
, ар
23 ФЗ4 4.4 0.5 1.00 16 ФЗ4 8.6 3.5 0.10
46 ФЗ3 10.2 2.2 1.00 39 ФЗ4 9.0 0.7 0.50
63 ФЗ3 15.0 10.0 3.00 16 ФЗ4 8.6 1.7 0.50
6 ФЗ4 7.2 1.7 30.00 70 ФЗ4 13.2 3.0 1.00
52 ФЗ3 10.0 3.7 2.00 50 ФЗ5 8.6 5.3 1.00
66 ФЗ3 13.4 9.0 0.50 70 ФЗ4 13.2 8.0 1.00
22 ФЗ5 4.5 1.0 2.00 72 ФЗ3 14.4 20.0 40.00
33 ФЗ4 11.0 0.8 1.00 72 ФЗ3 14.4 10.0 1.00
22 ФЗ5 4.6 1.7 1.00 45 ФЗ3 9.0 4.3 1.00
24 ФЗ4 6.0 1.0 1.00 51 ФЗ3 9.4 1.0 0.50
25 ФЗ4 7.0 4.0 50.00 70 ФЗ4 13.2 10.0 5.00
58 ФЗ3 10.4 0.5 1.00 61 ФЗ3 13.0 6.5 2.50
58 ФЗ3 10.4 0.5 0.10 49 ФЗ4 13.4 24.3 5.00
50 ФЗ5 8.6 1.7 0.50 44 ФЗ4 8.2 3.0 0.50
39 ФЗ4 9.0 1.0 1.00 50 ФЗ5 8.6 2.0 10.00
58 ФЗ3 10.4 6.0 0.10 25 ФЗ4 7.0 4.7 1.00
22 ФЗ5 4.6 1.5 1.00 44 ФЗ4 8.2 4.0 0.50
60 ФЗ3 12.0 18.0 300.00 52 ФЗ3 10.0 0.0 1.00
58 ФЗ3 10.4 0.5 0.50 45 ФЗ3 9.0 0.0 20.00
57 ФЗ5 10.0 2.5 2.00 70 ФЗ4 13.2 3.3 1.50
25 ФЗ4 7.0 6.0 1.00 22 ФЗ5 4.6 0.833 0.75
50 ФЗ5 8.6 1.7 1.00

При этом в среднем на территории лесничества
произошли 43 / 21 = 2.05 пожара в год. Далее рассмот-
рим статистические модели (рис. 3).
Расстояние на период пожара повлияло по
сложной трехчленной формуле
, (5)
,
,
,
,
,
,
. 24759,4 00022550,0 ) 21845,0 exp( 94996,0 L L S   ) 26963,2 exp( 10 17338,1 72899,0 87277,16 6 T T S      ) 076555,0 exp( 89377,7 42121,0 S S T   L T S L T S 3 2 1 T T T T    66489,2 1 010136,0 L T  ) 46872,0 / cos( 1 1 2   p L A T  ) 26048,3 exp( 10 06377,3 09277,1 48352,55 38 1 L L A      01231,1 1 86338,0 87931, 14 L p   ) 82759,1 / cos( 2 2 3   p L A T  ) 06636,3 exp( 10 95808,1 25852,25 12 2 L L A     01451,1 2 55980,0 24984,9 L p  

American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 25
Расстояние на период пожара Расстояние на площадь пожара
Период пожара на площад ь пожара Площадь пожара на период пожара
Рисунок 3. Графики влияния параметров лесных пожаров по Кленовогорскому лесничеству

С увеличением расстояния период пожара изме-
няется по показательному закону (первая составляю-
щая формулы) с сильным волновым возм ущением на
участке пути 10 -16 км.
Здесь вклинились на территорию между лесными
кварталами поля и поэтому сельхозугодия колеба-
тельно возмущают возникновение и продолжитель-
ность лесных пожаров.
С ростом расстояния полупериоды двух волн из-
менения волнового п ериода лесного пожара убывают,
а значит, лесные пожары учащаются. Половины двух
амплитуд изменяются по закону стрессового возбуж-
дения (биотехническому закону [1 -12]).
Расстояние на площадь пожара влияет по
трехчленной формуле
, (6)
,
,
,
,
,
,
.
На расстоянии 12 км имеется местность, на кото-
рой площадь горения лесных участков на к варталах
очень высокая.
Период пожара на площадь пожара на участке
10 -21 км очень высока и определяется биотехниче-
ским законом
. (7)
Получается, что на опасном участке пути около
13 -18 км располагаются быстро разгорающиеся лес-
ные горю чие материалы. Поэтому именно здесь
нужно менять состав пород на кварталах.
Площадь пожара на период пожара, как обрат-
ная функция, закономерность по формуле
, (8)
,
,
,
,
.
Период лесного пожара нарастет по закону экс-
поненциального роста. Но при этом малые площади
леса дают очень сильные колебания по периоду по-
жара. Это, конечно же, связано с горючестью тех или
иных участков л есных кварталов. Косвенно именно
этот параметр лесного пожара становится очень ин-
формативным, и анализ его изменения приведет к
принципиально новым способам управления горюче-
стью лесных кварталов.

5. Лужмарское лесничество
Данные приведены в таблице 3. За 21 год произо-
шло 44 лесных пожара или в среднем 2,10 лесных по-
жара в год.
Далее рассмотрим каждую статистическую мо-
дель в отдельности (рис. 4).
Расстояние на период пожара влияет после 13
км с резко нарастающим колебанием по формуле
, (9)
,
.
Основная часть лесных пожаров произошла на
расстоянии до 10 км. Это - влияние сильной разрежен-
ности лесного массива этого лесничества, сплошь и
рядом лесные участки располагаются в округ полей
(пашни). Таким образом, лесной ландшафт лесниче-
ства очень разрознен и разбросан.
3 2 1 S S S S    ) 013754,0 exp( 10 77977,2 26842,3 0596, 152 142 1 L L S     ) 35498,0 / cos( 1 1 2   p L A S  ) 44886, 21 exp( 7110, 7305 32947,0 21441,17 1 L L A    014788,0 1 33866, 19 49443, 19 L p   ) 22921,4 / cos( 2 2 3   p L A S  ) 93268,5 exp( 10 42335,1 01145,1 04109,49 22 2 L L A      02012,1 2 084605,0 22970,0 L p   ) 66018,4 exp( 10 40353,4 00832,1 61317,72 52 T T S     3 2 1 T T T T    ) 0065167,0 exp( 54319,2 1 S T  ) 19015,0 exp( 16300,1 69848,1 2 S S T   ) 64346,1 / cos( 3   p S A T  ) 080841,0 exp( 11520,1 42862,1 S S A   83983,0 39558,0 36949,0 S p     75030,0 09329,2 L T ) 34022,1 / cos(  p L A  11997,1 662869,0 L A  067230,0 57617, 123 91994, 160 L p   S = 3 .2 9 18 1 86 3
r = 0 . 8 6 08 7 8 1 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
3.3 5.5 7.6 9.7 11 .8 13 .9 16 .1
0 .0 0
4 .4 6
8 .9 1
1 3.37
1 7.82
2 2.27
2 6.73 S = 13 .5 7 3 6 18 7 4
r = 0 . 9 6 98 2 8 0 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
3.3 5.5 7.6 9.7 11 .8 13 .9 16 .1
0 .0 1
5 5.01
1 10 .0 0
1 65 .0 0
2 20 .0 0
2 74 .9 9
3 29 .9 9 S = 10 .0 9 9 3 2 4 0 9
r = 0 . 9 7 76 2 5 8 3
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 4.5 8.9 13 .4 17 .8 22 .3 26 .7
0 .0 1
5 5.01
1 10 .0 0
1 65 .0 0
2 20 .0 0
2 74 .9 9
3 29 .9 9 S = 3 .8 5 4 3 4 7 8 1
r = 0 . 7 7 20 8 3 8 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 55 .0 11 0.0 16 5.0 22 0.0 27 5.0 33 0.0
0 .0 0
4 .4 6
8 .9 1
1 3.37
1 7.82
2 2.27
2 6.73

26 American Scientific Journal № ( 22 ) / 201 8
Таблица 3.
Параметры лесных пожаров за 1991 -2011 гг. в Лужмарском лесничестве
Лес-
ной
квар-
тал
Функ
ции -
ональ
ная
зона
Расстояние
до центра
квартала
по дороге
, км
Период
пожара
, ч
Площадь
лесного
пожара
, ар
Лес-
ной
квар
тал
Функ
ции -
ональ
ная
зона
Расстояние
до центра
квартала
по дороге
, км
Пе-
риод
по-
жара
, ч
Площадь
лесного
пожара
, ар
29 ФЗ2 10.4 4.0 1.00 76 ФЗ3 11.4 0.5 1.00
60 ФЗ4 8.2 1.5 2.00 50 ФЗ4 3.8 2.0 0.50
73 ФЗ2 10.8 10.0 2.00 76 ФЗ3 11.4 3.0 6.00
32 ФЗ4 3.2 4.7 3.00 69 ФЗ3 9.4 2.0 0.50
32 ФЗ4 3.2 6.5 2.00 50 ФЗ4 3.8 0.8 0.50
1 ФЗ3 12.4 7.0 10.00 43 ФЗ3 4.6 1.0 0.10
74 ФЗ3 10.8 4.7 2.00 55 ФЗ3 7.4 1.0 0.50
74 ФЗ3 10.8 3.8 1.00 62 ФЗ4 8.6 2.5 0.60
59 ФЗ5 22.0 1.7 1.00 56 ФЗ3 7.0 7.3 1.00
29 ФЗ2 10.4 13.7 1.00 54 ФЗ4 5.6 5.3 3.00
59 ФЗ5 7.0 2.0 3.00 54 ФЗ4 5.6 6.0 0.5 0
26 ФЗ4 6.0 4.0 1.00 47 ФЗ3 5.4 13.8 0.50
17 ФЗ4 9.4 3.8 2.00 61 ФЗ4 9.0 4.7 3.00
58 ФЗ5 6.6 0.5 0.50 66 ФЗ2 10.0 1.7 0.50
39 ФЗ4 2.6 0.7 1.00 37 ФЗ3 3.2 4.0 2.00
43 ФЗ3 4.6 14.0 1.00 64 ФЗ5 8.0 3.7 0.50
31 ФЗ4 2.2 0.7 0.50 57 ФЗ4 6.4 4.5 1.00
56 ФЗ3 7.0 4.0 1.00 58 ФЗ5 6.6 4.0 1.00
69 ФЗ3 25.4 46.0 10.00 34 ФЗ4 6.0 2.5 3.00
71 ФЗ2 11.2 1.5 10.00 56 ФЗ3 7.0 5.0 1.00
54 ФЗ4 5.6 10.7 1.00 37 ФЗ3 3.2 10.9 0.10
66 ФЗ2 10.0 1.2 0.50 27 ФЗ2 8.6 6.0 0.10

Расстояние на площадь пожара повлияло по
форм уле
, (10)
,
,
,
,
.
После 10 км расстояния от населенного пункта
волна показывает хаотическое изменение площади
пожара. Эт о сильно осложняет прогнозирование бу-
дущих пожаров. Однако на участке 0 -10 км наблюда-
ется спад площади лесных пожаров оп первой состав-
ляющей - закону экспоненциальной гибели. Оче-
видно, что лесоводам нужно обращать внимание на
длину лесных дорог при более 10 км, причем особое
внимание нужно уделать мерам по снижению горюче-
сти лесных кварталов.

Расстояние на период пожара Расстояние на площадь пожара L T S L T S 3 2 1 S S S S    ) 058173,0 exp( 55863,1 1 L S   ) 82792, 36 exp( 0034193,0 17354,0 41467,22 2 L L S   ) 07681,1 / cos( 3   p L A S  ) 87693,1 exp( 92973,1 36863,1 11043, 120 L L A    21697,1 014333,0 52740,1 L p   S = 3 .8 6 2 3 10 4 3
r = 0 . 8 7 28 0 2 2 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.2 4.8 9.4 14 .0 18 .6 23 .1 27 .7
0 .0 5
8 .4 7
1 6.88
2 5.30
3 3.72
4 2.13
5 0.55 S = 1. 24 5 8 5 13 3
r = 0 . 9 0 75 5 6 7 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.2 4.8 9.4 14 .0 18 .6 23 .1 27 .7
0 .0 1
1 .8 4
3 .6 7
5 .5 0
7 .3 3
9 .1 6
1 0.99

American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 27
Период пожара на площадь пожара Площадь пожара на период пожара
Рисунок 4. Графики влияния пара метров лесных пожаров по Лужмарскому лесничеству

Период пожара на площадь пожара влияет по
четырехчленной формуле с трендом по показатель-
ному закону и тремя волновыми возмущениями
, (11)
, ,
,
, ,
,
,
,
,
.
Это - наиболее сложная по конструкции стати-
стическая мод ель.
Все лесные пожары делятся на три группы по
периодичности: 1) период с 0,2 до 6 часов; 2) период
с 6 до 12 часов; 3) период более 12 часов.
Эти три волновых функций колебательного воз-
мущения лесных пожаров показывают, что они ведут
себя также как неки е популяции, приноровившиеся к
поведению лесных пожарных. Первая составляющая
(тренд) подчиняется закону показательного роста. По-
этому при нулевом периоде площадь лесного пожара
также равна нулю. Формула (11) показывает сложную
связь между продолжительност ью и площадью лес-
ного пожара.
Площадь пожара на период пожара, как обрат-
ная функция, для этого лесничества не получила зако-
номерности. Исходные данные не поддаются модели-
рованию из -за того, что есть три аномально располо-
женных точек.

6. Яльчинское лесниче ство
Данные приведены в таблице 4. Всего за 21 год
произошло 59 пожаров (их больше, но про некоторые
из них нет данных). Далее рассмотрим каждую стати-
стическую модель (рис. 5) отдельно.
Таблица 4.
Параметры лесных пожаров за 1991 -2011 гг. в Яльчинском лес ничестве
Лес -
ной
квар -
тал
Функ-
ции -
ональ-
ная
зона
Расстояние
до центра
квартала
по дороге
, км
Период
пожара
, ч
Площадь
лесного
пожара
, ар
Лес-
ной
квар-
тал
Функ-
ции -
ональ-
ная
зона
Расстояние
до центра
квартала
по дороге
, км
Пе-
риод
пожара
, ч
Площадь
лесного
пожара
, ар
68 ФЗ4 25.0 6.9 3.00 7 ФЗ2 13.4 4.0 0.50
59 ФЗ5 22.0 1.7 1.00 7 ФЗ2 13.4 0.0 0.20
8 ФЗ4 13.4 4.0 3.00 5 ФЗ4 12.6 8.7 1.00
59 ФЗ5 22.0 1.7 1.00 64 ФЗ4 23.0 1.7 0.50
49 ФЗ4 20.2 1.0 0.50 58 ФЗ4 21.6 5.7 0.50
39 ФЗ4 16.0 2.0 10.00 66 ФЗ5 23.6 2.5 4.00
65 ФЗ5 23.2 0.2 0.50 59 ФЗ5 22.0 4.7 0.10
67 ФЗ4 24.4 6.7 15.00 68 ФЗ4 25.0 6.0 2.00
41 ФЗ4 18.4 1.0 0.50 62 ФЗ4 23.6 7.7 0.60
60 ФЗ5 22.6 1.5 0.50 65 ФЗ5 23.2 3.0 0.10
5 ФЗ4 12.6 3.5 2.00 40 ФЗ4 18.6 1.3 0.50
68 ФЗ4 25.0 2.2 1.00 68 ФЗ4 25.0 3.8 1.00
68 ФЗ4 25.0 5.0 5.00 41 ФЗ4 18.4 3.8 0.90
66 ФЗ5 23.6 0.3 0.50 31 ФЗ4 17.0 8.7 15.00
66 ФЗ5 23.6 3.8 0.50 31 ФЗ4 17.0 10.0 25.00
63 ФЗ4 24.4 4.0 1.00 58 ФЗ4 21.6 1.0 0.50
41 ФЗ4 18.4 6.0 0.50 5 ФЗ4 12.6 0.0 0.50
61 ФЗ4 23.0 4.0 1.00 69 ФЗ4 25.4 5.5 2.00
42 ФЗ5 19.0 1.7 2.00 5 ФЗ4 12.6 2.2 1.00
64 ФЗ4 23.0 0.3 1.00 60 ФЗ5 22.6 5.0 0.50
31 ФЗ4 17.0 1.5 0.50 66 ФЗ5 23.6 3.5 50.00
68 ФЗ4 25.0 1.0 1.00 65 ФЗ5 23.2 4.7 7.00
62 ФЗ4 23.6 2.0 24.00 70 ФЗ3 24.4 20.5 3.00
59 ФЗ5 22.0 0.5 0.50 70 ФЗ3 24.4 8.5 1.50
67 ФЗ4 24.4 2.0 0.50 70 ФЗ3 24.4 10.0 0.24 4 3 2 1 S S S S S     30937,0 1 55771,1 T S  ) 04148,1 / cos( 1 1 2   p T A S  ) 67453, 22 exp( 10 03097,1 16224,0 86355,6 8 1 T T A    58159,4 1 p ) 53331,1 / cos( 2 2 3   p T A S  ) 21158,6 exp( 10 63371,5 01191,1 08389,48 21 2 T T A      70166,1 2 00023977,0 26441,0 T p   ) 76190,2 / cos( 3 3 4   p T A S  ) 87360,2 exp( 51154, 23 02966,6 3 T T A   94724,2 3 00010742,0 16077,0 T p   L T S L T S S = 1. 65 0 1 6 80 4
r = 0 . 8 6 15 0 6 0 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.1 8.5 16 .9 25 .3 33 .7 42 .1 50 .5
0 .0 1
1 .8 4
3 .6 7
5 .5 0
7 .3 3
9 .1 6
1 0.99 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 1.8 3.7 5.5 7.3 9.2 11 .0
0 .0 5
8 .4 7
1 6.88
2 5.30
3 3.72
4 2.13
5 0.55

28 American Scientific Journal № ( 22 ) / 201 8
70 ФЗ3 24.4 2.0 0.50 19 ФЗ4 15.0 4.5 6.00
8 ФЗ4 13.4 1.0 2.00 67 ФЗ4 24.4 0.58 1.00
31 ФЗ4 17.0 45.0 800.00 63 ФЗ4 24.4 1.417 0.50
64 ФЗ4 23.0 3.2 1.00 59 ФЗ5 22.0 1.5 1.00
64 ФЗ4 23.0 1.0 0.50

Сразу же заметно (рис. 5), что по мере увеличения антропогенной нагрузки на леса возраст ает и количе-
ство лесных пожаров.



Расстояние на период пожара Расстояние на площадь пожара
Период пожара на площадь пожара Площадь пожара на период пожара
Рисунок 5. Графики влияния параметров лесных пожаров по Яльчинскому лесничеству

Рассто яние на период пожара изменяется по
формуле двухчленного тренда
. (12)
Есть много пар аномальных точек при 17 и т.д.
Иначе говоря, для рекреационных и хозяйственных
лесных территорий нужно значительно повысить то ч-
ность измерений всех трех параметров лесных пожа-
ров: расстояния до центров лесных кварталов, период
и площадь лесных пожаров с указанием его местопо-
ложения на лесном квартале. А для этого нужны
карты М 1:2000. Иначе очень много появляется точек
с одинаков ыми абсциссами и ординатами по парамет-
рам лесных пожаров.
Расстояние на площадь пожара влияет по фор-
муле биотехнического закона [1 -12]
. (13)
Однако есть много аномальных точек.
Период пожара на площадь пожара дает
двухчленную формул у

. (14)
Есть две аномально расположенные точки 3 и 5.
Площадь пожара на период пожара, как об-
ратная функция, изменет -ся по простому закону по-
казательного роста
. (15)
Здесь также имеются две аномальные точки при
абсциссе 3 ч.
7. Сравнение лесничеств по лесным пожарам
В таблице 5 приведены сравнительные данные.
Таблица 5
Количество лесных кварталов, на которых произошли хотя бы по одному пожару
Функциональные
зоны лесничества
Лесничест во Итого
кварта -
лов, шт.
Доля
ФЗ, % Керебе -
лякское
Кленово -
горское
Лушмар -
ское
Яльчин -
ское
ФЗ1 6 1 0 0 7 5,47
ФЗ2 0 0 5 2 7 5,47
ФЗ3 2 13 11 9 35 27,34
ФЗ4 0 15 16 32 63 49,22
ФЗ5 0 3 3 10 16 12,50
Итого кварталов 8 32 35 53 128 -
Дол я пожаров, % 6,25 25,00 27,34 41,41 - 100
Место лесничества 1 2 3 4 - -   ) 26144,0 exp( 26560,0 L T 20075,6 7 10 80649,3 L   ) 02546, 42 exp( 11965,3 29800,0 76431,29 L L S       36074,9 13 10 67402,2 T S ) 085746,0 exp( 90917,1 88436,0 T T  42013,0 54496,2 S T  S = 6 .3 6 5 9 3 6 19
r = 0 . 2 3 60 9 1 6 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
11 .3 13 .9 16 .4 19 .0 21 .6 24 .1 26 .7
0 .0 0
8 .2 5
1 6.50
2 4.75
3 3.00
4 1.25
4 9.50 S = 8 .2 6 0 4 3 4 2 7
r = 0 . 0 8 15 2 15 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
11 .3 13 .9 16 .4 19 .0 21 .6 24 .1 26 .7
0 .0 1
9 .1 7
1 8.34
2 7.50
3 6.66
4 5.83
5 4.99 S = 8 .0 7 4 2 0 6 9 3
r = 0 . 9 9 71 8 9 9 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 8.3 16 .5 24 .8 33 .0 41 .3 49 .5
0 .0 1
1 46 .6 7
2 93 .3 4
4 40 .0 0
5 86 .6 6
7 33 .3 3
8 79 .9 9 S = 3 .6 7 3 8 5 6 5 2
r = 0 . 8 2 10 17 8 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 14 6.7 29 3.3 44 0.0 58 6.7 73 3.3 88 0.0
0 .0 0
8 .2 5
1 6.50
2 4.75
3 3.00
4 1.25
4 9.50

American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 29
Данные приведены по лесничествам и функцио-
нальным зонам национального парка «Марий Чодра».
По максимальной доле лесных кварталов с лесными
пожарами наихудшие значения имеет Яльчинс кое
лесничество.
Места лесничествам расставлены по ухудшению
показателя, то есть по увеличению количества лесных
кварталов, на которых произошло за 1982 -2011 гг.
хотя бы по одному лесному пожару.

8. Критерии сравнения по моделям
Накопленный опыт [1 -12] ид ентификации мно-
гих статистических закономерностей из разных обла-
стей знания нам позволил рекомендовать семь крите-
риев для анализа добротности выявленных моделей:
1) количество составляющих статистиче-
kdhcaZdhghf_jghklb
2) количество парам етров во всех состав-
eyxsbofh^_eb
3) максимальная относительная погреш-
ghklv (по модулю) модели от фактических зна-
q_gbcihdZaZl_ey\h^ghclhqd_
4) значимость каждой составляющей ста-
lbklbq_kdh c fh^_eb \ qZklghklb [_j_f agZqbfhklv
i_j\hckhklZ\eyxs_c );
5) коэффициент приспособляемости объ-
_dlZ d \g_rg_c kj_^_ baf_jy_fuc hlghr_gb_f d
kmff_g_\hegh\uoqe_gh\
6) коэффициент динамичности изучае-
fhc [bheh]bq_kdhc wdheh]bq_kdhc wdhghfbq_kdhc
l_ogheh]bq_kdhcbebbghcbamqZ_fhckbkl_fu\h\j_
f_gbbbebijhkljZgkl\_ihdZaZl_e_c
7) коэффициент флаттера изучаемой
kbkl_fulh_klvdhwnnbpb_gl^bgZfbqghklbihdhg
pZf jy^Z изучаемого фактора (чаще всего применя-
_lkydkhpbZevgh -экономическим системам).
Седьмой критерий дальше не учитываем.
Далее рассмотрим каждый критерий анализа по-
лученных статистических моделей в отдельности в от-
ношении множества лесных пожаров.
Количество составляющих факторной
функции . Этот оценочный показатель относится к
структуре и функционированию во времени изучае-
мой системы. Причем, чем меньше количество состав-
ляющих в полученной статистической модели на од-
ном уровне адекватно сти, тем эффективнее ведет себя
система в процессах функционирования.
Сравним два тренда, один из которых в виде ли-
нейной модели очень любят и применяют
биологи и экономисты, а другой является наиболее
распространенным в природе (то есть устойчивым)
экспоненциальным законом Ципфа (в биологии), Па-
рето (в экономике) и Мандельброта (в физике) в виде
формулы .
По первому критерию функция прямой линии
уступает, так как имеет две составляющие вместо од-
ной у нелинейног о закона.
Количество параметров статистической за-
кономерности . Чем меньше это количество, тем
лучше «работала» изучаемая система, если принять за
условие сравнимости (как и в случае количества со-
ставляющих) примерно равную для сравни ваемых
членов статистической выборки максимальную отно-
сительную погрешность .
Максимальная относительная погрешность
по модулю показывает не только адекватность
составной модели, но и характеризует качество сам о-
организации себя как математической системы и са-
моуправления явлениями и процессами, при адапта-
ции последних к внешней среде (условиям экспери-
мента, к внешним антропогенным воздействиям).
При этом должно соблюдаться вычислительное
условие, чтобы структур но -параметрическая иденти-
фикация исходной модели была проведена до макси-
мально возможного количества составляющих (в за-
висимости от точности измерений и записи исходных
данных в табличной модели).
Этот критерий одновременно является важней-
шим для оценки з амены табличной модели на её ма-
тематическую (статистическую) модель для пользова-
ния в различных исследованиях.
Значение вычисляется в программной среде
CurveExpert по остаткам. Пример расчета приведен в
таблице 6. Относительная погр ешность вычисляется
по формуле .
В таблице 6 приняты следующие условные обо-
значения: - фактические значения площади лес-
ного пожара, ар; - расчетные по модели (11) значе-
ния площади лесного пожара, ар; - остатки (абсо-
лютная погрешность) от модели (11);
- относительная погрешность, при этом значение
подчеркнуто.
Остальные четыре критерии позволяют выяснить
картину динамики п оказателей оценки по качеству
статистической модели во времени исследования или
же картину поведения членов исходной статистиче-
ской выборки (табличной модели).

m n max  1 k д K ф K m x a a y 2 1  ) exp( 2 1 x a a y   n max max  max Sˆ/ 100    Sˆ S   max

30 American Scientific Journal № ( 22 ) / 201 8
Таблица 6.
Расчет относительной погрешности модели (11)
Дата
пожара
Лесной
квартал
Период
Т,ч
Площадь
, ар
Расчетные значения по (11)
S,ар , а р , %
10.08.1991 29 4.0 1.00 1 .0 5 4 -0.0539819 -5 .4 0
30.04.1992 60 1.5 2.00 4 .6 0 3 -2.60272 -1 3 0 .1 4
14.06.1992 73 10.0 2.00 2 .3 1 8 -0.3 17751 -1 5 .8 9
16.06.1992 32 4.7 3.00 2 .3 4 2 0.658068 2 1 .9 4
19.06.1992 32 6.5 2.00 2 .3 3 3 -0.332738 -1 6 .6 4
25.07.1992 1 7.0 10.00 10.097 -0.0968394 -0.97
30.07.1992 74 4.7 2.00 2.342 -0.341932 -17.10
09.08.1992 74 3.8 1.00 1.416 -0.416191 -41.62
11.08.19 92 59 1.7 1.00 2.091 -1.09082 -109.08
14.08.1992 29 13.7 1.00 0.458 0.541899 54.19
15.08.1992 59 2.0 3.00 1.004 1.99609 66.54
25.08.1992 26 4.0 1.00 1.054 -0.0539819 -5.40
25.04.1993 17 3.8 2.00 1.416 0.583809 29.19
07.07.1993 58 0.5 0.50 0.816 -0.316 07 -63.21
29.04.1994 39 0.7 1.00 0.460 0.540275 54.03
02.05.1994 43 14.0 1.00 1.483 -0.483444 -48.34
29.05.1995 31 0.7 0.50 0.460 0.0402755 8.06
16.06.1995 56 4.0 1.00 1.054 -0.0539819 -5.40
06.09.1995 69 46.0 10.00 10.017 -0.0166398 -0.17
01.05.1996 71 1.5 10.00 4.603 5.39728 53.97
11.09.1996 54 10.7 1.00 0.829 0.170931 17.09
12.08.1997 66 1.2 0.50 2.297 -1.79735 -359.47
04.05.1998 76 0.5 1.00 0.816 0.18393 18.39
19.06.1998 50 2.0 0.50 1.004 -0.503906 -100.78
15.09.1998 76 3.0 6.00 5.772 0.22787 1 3.80
22.05.1999 69 2.0 0.50 1.004 -0.503906 -100.78
23.06.1999 50 0.8 0.50 1.333 -0.833011 -166.60
10.07.1999 43 1.0 0.10 -0.281 0.380708 380.71
17.07.1999 55 1.0 0.50 -0.281 0.780708 156.14
16.06.2000 62 2.5 0.60 1.913 -1.3133 -218.88
30.04.2001 56 7.3 1.00 1.244 -0.243897 -24.39
09.05.2001 54 5.3 3.00 3.067 -0.0671337 -2.24
30.07.2001 54 6.0 0.50 0.188 0.312079 62.42
16.08.2001 47 13.8 0.50 0.781 -0.281144 -56.23
11.05.2002 61 4.7 3.00 2.342 0.658068 21.94
11.05.2002 66 1.7 0.50 2.091 -1.5908 2 -318.16
08.06.2002 37 4.0 2.00 1.054 0.946018 47.30
08.09.2002 64 3.7 0.50 1.448 -0.947601 -189.52
13.05.2003 57 4.5 1.00 1.679 -0.679261 -67.93
28.05.2003 58 4.0 1.00 1.054 -0.0539819 -5.40
05.05.2005 34 2.5 3.00 1.913 1.0867 36.22
09.05.2006 56 5.0 1.00 1.723 -0.723012 -72.30
05.07.2006 37 10.9 0.10 0.792 -0.69233 -692.33
20.07.2006 27 6.0 0.10 0.188 -0.0879211 -87.92

Значимость каждой закономерности фак-
торной функции характеризует устойчивость в адап-
тации будущего функционирования системы.
Этот оценочный показатель биотехнической за-
кономерности вычисляется как отношение расчетных
значений у сост авляющих модели к расчетному пока-
зателю по математическому выражению
, (16)
где - составляющая с одним или не-
сколькими не волновыми членами; - расчетное зна-
чение показателя по комплек сной модели вида

, (17)
где - номер составляющей общей зако-
номерности, , - общее количество со-Sˆ   i y yi i / 100   iy y 

    
m
i
a i a i i i i x a x a y y
1
3 1 ) exp( 4 2 ) ) /( cos( 8 6 5 7 i
a
i i a x a a x i    i m i ,...,3,2,1 m

American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 31
ставляющих статистической модели, - объясняю-
щая переменная (время и/или другие параметры изу-
чаемой системы).
Значимость характеризует долевое участие со-
ставляющей модели типа (17) в расчетном результате
по конструкции общего уравнения показателя.
Коэффициент приспособляемости изучаемой
системы к внешней среде показывает возможности её
адаптивной устойчивости к волновым внешним и
внутренним возмущениям.
Этот оценочный показатель исчисляется по фор-
муле
, (18)
где - первая трендовая закономерность, содер-
жащая не меньше одного члена модели (как правило,
не волновые составляющие).
Для характеристики приспособляемости системы
можно принять аналогию с поведением водителя ма-
шины на дороге. Водитель постоянно приспосабл ива-
ется своим поведением, а также поведением управля-
емой им машины, к дороге и быстро меняющейся си-
туации на ней.
Коэффициент динамичности системы, кото-
рый показывает устойчивость функционирования в
данный момент «среза» времени в д инамике значений
изучаемого показателя.
Этот критерий вычисляется по формуле
, (19)
где - тренд, в общем случае состоящий из не-
скольких первых не волновых составляющих, - аб-
солютная погре шность (остатки) модели, равная
, причем - фактические значения изу-
чаемого показателя, - номер значения показателя.
Для большинства примеров, когда трендом явля-
ется только первая составляю щая статистической мо-
дели, коэффициент динамичности вычисляется по
формуле
. (20)
Если в тренде содержится два не волновые члена,
то формула (20) приводится к виду
. (21)
В таблице 7 приведены результаты расчетов .

Таблица 7.
Оценка качества функционирования лесничеств
Лесничество Влияние
х у
По критериям оценки моделей Коэфф.
коррел.
модели
Керебелякское
T = f ( L ) 1 2 750,75 100 0 1,12 0,2092
S = f ( L ) 2 4 364,51 4528,90 1,01 -40,80 0,9879
S = f ( T ) 2 4 45,80 100,00 26,43 -0,21 0,9998
T = f ( S ) 1 3 467,37 100 0 1,22 0,3680
Кленовогорское
T = f ( L ) 3 17 33 7,55 771,49 1,25 1,60 0,8609
S = f ( L ) 3 20 7230,93 2267,98 -1,7е44 2,45e44 0,9698
S = f ( T ) 1 4 323,41 100 0 CO 0,9776
T = f ( S ) 3 12 517,34 100,00 5,29 4,55 0,7721
Лушмарское
T = f ( L ) 2 8 897,00 1199,76 0,94 1,18 0,8728
S = f ( L ) 3 14 1193,89 102,49 27,12 12, 17 0,9076
S = f ( T ) 4 23 692,33 1442,33 1,64 4,66 0,8615
T = f ( S ) 2 4 - - - - 0,4816
Яльчинское
T = f ( L ) 2 4 882,13 4311,07 0,98 -1,00 0,2361
S = f ( L ) 1 4 9308,48 100 0 12,90 0,0815
S = f ( T ) 2 5 4914,12 00 со oo 0,9972
T = f ( S ) 1 2 851,00 100 0 6,16 0,8210

По критериям наблюдается очень разное предпо-
чтение даже на одном из лесничеств. Например, Кере-
белякское лесничество, хотя и получило всего 5 лес-
ных пожаров за период в 21 год, что указывает на
естественное поведение лесных кварталов как некой
популяции.
Как правило, у нетронутых человеком лесных
участков (а квартала уже относятся к территориаль-
ному регулированию антропогенным воздействием
для управления лесными ресурсами человеком) зако-
номерности сложные, но четкие и наилучшие крите-
рии моделей находятся во всех клетках матрицы.
С ростом антропогенной нагрузки на лесничества
(см. табл. 5) наилучшие критерии находятся на двух
закономерностях по данным таблицы 7.
Рейтинг лесничеств и видов моделей. От-
дельно рассмотрим коэффициент корреляции выяв-
ленных статис тических моделей, как меру адекватно-
сти и качества исходных данных по лесным кварталам
с пожарами (табл. 8).
Коэффициент коррелятивной вариации для
множества из 128 пораженных пожарами лесных
кварталов (табл. 5) равен 11,4046 / 4 2 = 0,7128.
Этот критерий применяется при сравнении раз-
личных объектов исследования, в данном случае
национальных парков (особ охраняемых территорий).
Чем больше коэффициент коррелятивной вариации,
тем выше качество противопожарной деятельности
природного заповедника или же лесного предприятия.
Чем меньше коэффициент коррелятивной вариации, x k 1 1 1 /y y k i i    1y д K тр
m
i
i дi y y K /) (
3 2

 
   трy  j фj j y y    фjy j 1 1 1
2
/) ( /) ( y y y y y K ф
m
i
i д     

 ) /() ( 2 1 2 1 y y y y y K ф д      m n max 1 k д K

32 American Scientific Journal № ( 22 ) / 201 8
то тем хуже (хаотичнее) поведение персонала лесного
предприятия за многолетний учетный период в борьбе
с ленными пожарами.

Таблица 8.
Оценка качества статистических моделей функционирования лес ничеств по коэффициенту корреля-
pbb
Лесничество По виду статистической модели Сумма Место T ( L ) S ( L ) S ( T ) T ( S )
Керебелякское 0,2092 0,9879 0,9998 0,3680 2,5649 3
Кленовогорское 0,8609 0,9698 0,9776 0,7721 3,5804 1
Лушмарское 0,8728 0,9076 0,8615 0,481 6 3,1235 2
Яльчинское 0,2361 0,0815 0,9972 0,8210 2,1358 4
Сумма 2,1790 2,9468 3,8361 2,4427 11,4046 -
Место 4 2 1 3 - 0,7128

В рейтинге видов статистической модели на пер-
вое место встает S=f (Т). Поэтому влияние периода
лесного пожара на площадь его распространения ста-
новится главным функциональным отношением. На
второе место становится S=f(L) влияния расстоя-
ния от лесной пожарной службы лесничества до цен-
тра пораженного лесными пожарами кварталов на
площадь лесного пожара.
В рейтинге на первом месте находится Кленово-
горское лесничество. Лесная территория здесь без
разрывов и компактная. По таблице 5 доля пожаров
составляет 25%. По данным таблицы 7 здесь проявля-
ется по формуле (7) биотехнического закона изменя-
ется функция S=f( Т ) .
На втором месте по ре йтингу занимает Лужмар-
ское лесничество.
На третье место из -за малого количества точек и
высокого природного качества лесной территории
встает Керебелякское лесничество.
Из -за высокой антропогенной нагрузки на леса и
снижения их природного качества лесных кварталов,
в том числе и лесными пожарами, на четвертом месте
находится Яльчинское лесничество.

9. Заключение
Предлагаемый способ обладает простотой реали-
зации. По фактическим прошлым многолетним дан-
ным о лесных пожарах на конкретной территории
остается н еобходимо один раз измерить расстояния от
населенного пункта лесничества до центра его лесных
кварталов, подверженных за многолетний период
хотя бы одному лесному пожару. Кроме того, из жур-
нала регистрации лесных пожаров выписываются
данные о периоде (прод олжительности пожара) и пло-
щади каждого лесного пожара.
По адекватности полученных закономерностей
строят три рейтинга: места лесничеств по количеству
лесных кварталов с лесными пожарами за многолет-
ний период (табл. 5), рейтинг видов параметрических
отноше ний и рейтинг лесничеств (табл. 8). Далее по
рейтингу лесничеств судят о качестве функциониро-
вания пожарных служб.
Кроме того, по рейтингу суммы пораженных по-
жарами лесных кварталов и сумм коэффициентов кор-
реляции судят о качестве противопожарного функци-
он ирования лесничеств за многолетний период, а по
рейтингу видов факторных связей судят о качестве из-
мерений противопожарным персоналом лесничеств
параметров в виде периода и площади лесных пожа-
ров.
Применение предложенного способа расширяет
возможности терр иториального экологического мо-
ниторинга, повышает функциональные воз можности
системы типа «Лесной Дозор». В итоге появляется
практическая возможность, с использованием много-
летних данных о лесных пожарах на территории,
оценки качества функционирования отде льных лес-
ничеств по взаимной функциональной связи между
параметрами лесных кварталов, пораженных хотя бы
одним лесным пожаром.

Литература
1. Мазуркин П.М. Анализ ле cных кварталов по
численности пожаров и расстоянию от транспортной
магистрали // Вестник Во ронежского института
ГПС МЧС России . Вып. 3(15), 2015. С. 36 -47.
36 -47. pdf . Doi 10.18411/ d-2016 -105.
2. Мазуркин П.М. Анализ ле cных кварталов по
численности пожаров и расстоянию от места дислока-
ции пожарной службы // Вестник Воронежского ин-
ститута ГПС МЧС России . Вып. 4(17), 2015. С.
10 -21. 10 -21. pdf . Doi 10.18411/ d-2016 -102.
3. Мазуркин П.М. Анализ лесных пожаров по
многолетним статистическим данным // Вестник Во-
ронежского института ГПС МЧС России . Вып.
3(12), 2014. С. 13 -22.
http://elibrary.ru/item.asp?id=22032012 . Doi
10.18411/ d-2016 -103.
4. Мазуркин П.М. Анализ многолетних лесных
пожаров по функциональным зонам и лесничествам //
Вестник Воронежского института ГПС МЧС Рос-
сии . Вып. 4(13), 2014. С. 4 2-49. http ://eli-
brary .ru/item .asp ?id=23056906 . Doi
10.18411/ d-2016 -108.
5. Мазуркин П.М. Анализ ле cных кварталов по
частоте пожаров // Вестник Воронежского инсти-
тута ГПС МЧС России . Вып. 1(14), 2015. С. 40 -46.
http://elibrary.ru/download/74250466.pdf . Doi
10.18411/ d-2016 -107.

American Scientific Journal № (22 ) / 201 8 33
6. Мазуркин П.М. Экономико -статистическое
моделирование: учеб. пос. с грифом УМО РАЕ. Йош-
кар -Ола: Поволжский ГТУ, 2016. 276 с. ISBN
978 -5-8158 -1677 -0
7. Мазуркин П.М., Блинова К.С. Активность
Солнца и годичная динамика лесных пожаров на
особо охраняемой территории // Успехи современного
естествознания. 2013. № 1. С.102 -107.
8. Мазуркин П.М., Блинова К.С., Хазиев А.В.
Асимме тричные вейвлет -сигналы многолетней дина-
мики численности лесных пожаров РМЭ // Вестник
Казанского технол. ун -та. 2013. Т. 16. № 15.
С.148 -151.
9. Мазуркин П.М. Каткова Т.Е. Моделирование
многолетней динамики изменения площади лесных
пожаров // Вестник Вор онежского института ГПС
МЧС России. 2013. №1 (6). С.31 -37.
10. Мазуркин П.М. Каткова Т.Е. Анализ много-
летней динамики удельной площади лесных пожаров
// Вестник Воронежского института ГПС МЧС Рос-
сии. 2013. №2 (7). С.37 -43.
11. Мазуркин П.М., Каткова Т.Е. В ейвлет -анализ
многолетней динамики локальной численности лес-
ных пожаров // Современные проблемы науки и обра-
зования. – 2013. – № 5;
URL: http://www.science -education.ru/111 -10164 (дата
обращения: 26.09.2013).
12. Мазуркин П.М., Скорикова Л.А. Динамика
температуры горения древесных опилок при испыта-
нии сжиганием // Вестник КНИТУ. 2011. № 7. С.58 -61.

КОЛЕБАТЕЛЬНАЯ АДАПТАЦИЯ КРАСНОГО СМЕЩЕНИЯ И МОДУЛЯ РАССТОЯНИЯ В ГРУППЕ
ИЗ 186 СВЕРХНОВЫ Х MLCS 2K2

Мазуркин Петр Матвеевич
Докт. техн. наук, проф., Поволжский государственный технологический
университет, Йошкар -Ола, Россия, kaf_po@mail.ru

OSCILLATORY ADAPTATION OF REDSHIFT AND MODULE OF DISTANCE IN GROU P OF 186
SUPERNEW MLCS2K2

Mazurkin Peter Matveevich
Doc. tech. Sciences, Prof., Volga State Technological University,
Yoshkar -Ola, Russia, kaf_po@mail.ru

Аннотация
Рассмотрены тренды взаимных связей между четырьмя ф изическими показателями в группе из 186 сверх-
новых MLCS 2k2. По рейтингу четырех параметров выявлены сильнейшие связи между красным смещением и
модулем относительного расстояния, даны граничные условия их изменений. По ранговым распределениям при
возрастани и значений этих двух параметров получены множества асимметричных вейвлетов с переменными
амплитудой и периодом колебания. Даны также тренды и вейвлеты бинарных отношений между ними.
Вейвлеты имеют малую долю от трендов, но высокий коэффициент корреляции во лновых закономерностей
показывает, что сверхновые объекты распределены во Вселенной закономерно по законам с несколькими ко-
лебательными возмущениями, по -видимому, от действий темной материи и темной энергии. Выдвинута гипо-
теза кипения системы сверхновых зв езд в бурлящей Вселенной. Дано решение 23 -ой проблемы Гильберта од-
ним -единственным универсальным алгебраическим волновым уравнением, в общей форме по гипотезе Де-
карта, где половины амплитуды и периода отображаются биотехническим законом. Каждый вейвлет это го
алгебраического уравнения содержит две фундаментальные физические постоянные – число времени или
Непера и число пространства или Архимеда.
Abstract . Trends of an interconnection between four physical indica tors in group of 186 supernew MLCS2k2 are
considered. According to the rating of four parameters the most strong connections between the redshift and the module
of relative distance are revealed, boundary conditions of their changes are given. On rank dist ributions at increase of
values of these two parameters sets of asymmetric wavelet with variables amplitude and the period of fluctuation are
received. Also trends and wavelets of the binary relations between them are given. Wavelets have a small share fro m
trends, but the high coefficient of correlation of wave regularities shows that supernew objects are distributed in the
Universe naturally under laws with several oscillatory indignations, apparently, from effects of dark matter and dark
energy. The hypo thesis of boiling of system of supernew stars in the raging Universe is made. The solution to the 23rd
Hilbert problem is given by a single universal algebraic wave equation, in a general form according to the Descartes
hypothesis, where half the amplitude and period are displayed by a biotechnical law. Each wavelet of this algebraic
equation contains two fundamental physical constants - the number of time or Neper and the number of space or Archi-
medes.
2010 Mathematics Subject Classi cations : 34F15, 34E18, 35Q51, 37K40, 85A35. 97M50

Ключевые слова : группа сверхновых, красное смещение, модуль относительного расстояния, ранговые
распределения, бинарные отношения, тренды и волновые закономерности
Key Words and Phrases : group supernew, redshift, module of relative distance, rank distribut ions, binary rela-
tions, trends and wave regularities.
e 