Зв’язані fire-atmosphere моделі: WRF-Fire, CAWFE, MesoNH-ForeFire — фізика двостороннього зв’язку

07 Квітня, 2026

Опубліковано в Блог

Зв'язані fire-atmosphere моделі: WRF-Fire, CAWFE, MesoNH-ForeFire — фізика двостороннього зв'язку
arrow

14 січня 2003 року на околицях Канберри пожежний фронт за 30 хвилин подолав 18 кілометрів і знищив 470 будинків. Швидкість у 5-10 разів вища за прогноз поверхневих моделей. Причина — pyroconvection: вертикальний потік 8-12 км, що інжектує гарячий газ і переписує приземний вітер. Рівняння Ротермеля цього не бачить у принципі. Огляд WildFiresUA розбирає coupled-стеки WRF-Fire, CAWFE, MesoNH-ForeFire — де атмосфера й вогонь рахуються разом.

Чому coupling важить — фізика двостороннього зв’язку

Лісова пожежа середньої інтенсивності виділяє теплову потужність 5-50 МВт на метр фронту. Для фронту 1 км це 5-50 ГВт — порівнянно з тепловою потужністю середнього міста. Цей потік нагріває нижні 100-500 м атмосфери, створює локальний термічний градієнт, генерує висхідні струми зі швидкістю 10-30 м/с, які витягують повітря у горизонтальному напрямі до фронту з усіх сторін. Цей процес — convergent inflow — може повністю переписати локальне вітрове поле, інвертуючи його напрям відносно макромасштабного вітру.

Поверхнева модель, що читає вітер з NWP-сітки 1-4 км, не бачить цього перепису. Вона рахує ROS на основі однорідного 10-метрового вітру, отриманого з midflame-корекції. Помилка може досягати фактору 5-20 в межах фронту довжиною 5-10 км. На реальних подіях це переходить у недооцінку швидкості фронту, неправильну орієнтацію осі еліпса і неможливість прогнозувати fire whirls та plume-driven runs.

Зв’язана модель розв’язує це через двосторонній обмін: на кожному кроці інтегрування атмосферна частина отримує тепловий і вологісний потік від палаючого фронту як boundary forcing у нижніх шарах; пожежна частина отримує оновлене 3D-вітрове поле з 50-200 м роздільною здатністю та локальну вологість. Цикл повторюється кожні 1-10 секунд інтегрування. Це дорого обчислювально, але це єдиний спосіб фізично коректно відтворити piro-конвективні режими.

WRF-Fire — еталонний open-source стек

WRF-Fire — реалізація зв’язаної fire-atmosphere моделі на основі Weather Research and Forecasting (WRF), описана у Mandel, Beezley, Kochanski 2011 (Geosci. Model Dev. 4:591-610). Атмосферна компонента — повний WRF (мезомасштабна модель з вкладеними доменами до 100 м роздільної здатності), пожежна компонента — рівень-сетова реалізація фронту з ROS за Ротермелем і моделями палива Anderson 13 або SB40. Тепловий потік на нижньому шарі атмосфери обчислюється з консумпції палива на одиницю площі та часу.

WRF-Fire розповсюджується як гілка офіційного WRF-репозиторію NCAR і має активну дослідницьку спільноту. Подальші версії — Kochanski et al. 2013 (Monthly Weather Rev. 141:1029-1058) з валідацією на FireFlux II — додали розширення для динаміки спирального стовпа і fire whirl. Аналітичний опис рівнянь зв’язку — Mandel et al. 2014 (J. Atmos. Sci. 71:175-191).

Сильні сторони. Open-source, активна спільнота, добре задокументовано, безкоштовно для академії і державних агенцій. Слабкі сторони. Обчислювальна вартість — 24-годинний прогноз пожежі 50 км² на сітці 100 м потребує 3-10 годин на 100-200 ядрах. Не масштабується до загальнонаціонального оперативного режиму без серйозних HPC-інвестицій.

CAWFE — флагман NCAR з 1990-х

CAWFE (Coupled Atmosphere-Wildland Fire Environment) — історично перший стек, що систематично об’єднав мезомасштабну атмосферну модель з пожежним поширювачем у двосторонньому режимі. Розробка стартувала у NCAR Mesoscale & Microscale Meteorology Division наприкінці 1990-х під керівництвом Janice Coen. Атмосферна частина — модифікована версія Clark-Hall (Clark 1977, J. Atmos. Sci. 34:809-833) з анізотропною турбулентністю Smagorinsky-Lilly та вкладеними сітками до 50-100 м.

Каноничні валідаційні роботи: Coen 2013 (J. Geophys. Res.: Atmospheres 118) з відтворенням King Fire 2014 у Сьєрра-Неваді (помилка позиції фронту менше 2 км на 24-год горизонті); Coen & Schroeder 2013 (J. Appl. Meteorol. Clim. 52) з ассимиляцією VIIRS hotspot-даних. Останні розширення опубліковано у Coen et al. 2020 (Mon. Weather Rev. 148:4073-4095) — багатоденні прогнози для Camp Fire 2018 з реальною асиміляцією супутникових даних.

CAWFE використовує власний пожежний модуль, що оперує trackuvanyam фронту через grid-based level-set і поширює його з ROS Rothermel + dynamic crown fire criteria Van Wagner 1977. Перевага CAWFE над WRF-Fire — глибше інтегроване представлення піроконвекції в Clark-Hall кінематиці. Недолік — менш доступний код (контрольований NCAR, ліцензійні обмеження).

MesoNH-ForeFire — французька школа CNRS і ULCO

MesoNH-ForeFire зчіплює мезомасштабну модель Météo-France/CNRS (MesoNH) з фронт-трекером ForeFire Університету Корсики. Архітектура двостороннього зв’язку описана у Filippi et al. 2018 (Geosci. Model Dev. 11:1019-1041). MesoNH використовує одну з кількох наявних схем мікрофізики (ICE3, LIMA, KHKO), що дозволяє відтворювати pyroCb-події з вологою конвекцією. ForeFire реалізує фронт як level-set з фізично базованою BMap (Balbi Model) для ROS — альтернативою Ротермелю, що враховує радіаційну і конвективну компоненти теплопередачі окремо.

Каноничні валідаційні студії: Costa et al. 2019 (J. Geophys. Res.: Atmospheres 124) на Aullène 2009 (Корсика, 3000 га) з помилкою позиції фронту менше 1 км на 6-год горизонті; післяподійний аналіз Pedrógão Grande 2017 (Португалія, 66 загиблих) у Trucchia et al. 2020 (Int. J. Wildland Fire); інтеграція з PROPAGATOR-ансамблем для оперативного forecasting в Італії і Франції.

MesoNH частково open-source через ліцензію CECILL-C; ForeFire — open-source через CECILL-B. Це робить стек реалістично доступним для академічних і державних користувачів у ЄС, де ліцензійні обмеження американських кодів іноді створюють бар’єри. WildFiresUA через партнерство з ULCO (Université du Littoral Côte d’Opale) має доступ до експериментальних запусків MesoNH-ForeFire на українських даних — це частина співпраці у рамках Horizon Europe.

HIGRAD-FIRETEC — дослідницький LES від Los Alamos

HIGRAD-FIRETEC — дослідницька система Los Alamos National Laboratory, що реалізує Large Eddy Simulation з повним 3D Navier-Stokes на сітці 0,5-2 м для атмосферної частини і фізично-базовану модель горіння на тому ж масштабі для пожежної частини. Опис: Linn et al. 2002 (Int. J. Wildland Fire 11:233-246) та подальші роботи. Найновіша оглядова стаття — Linn et al. 2020 (Fire Safety J. 120:103165), що об’єднує концепти HIGRAD-FIRETEC і нової платформи QUIC-Fire.

HIGRAD-FIRETEC не призначена для оперативного використання. Це дослідницький стенд для розуміння, як реальна турбулентність взаємодіє з горіннням рослинності. Вона потребує тижні CPU-часу для одного 1-годинного запуску на масштабі 100×100 м. Внесок цієї моделі до оперативної практики — через розуміння емпіричних коефіцієнтів, які потім використовуються в простіших стеках. Сюди ж належить Cunningham et al. 2014 (J. Atmos. Sci. 71) з симуляцією fire whirls.

QUIC-Fire і fast turnaround режим

QUIC-Fire — більш недавня розробка LANL і USFS, орієнтована на оперативний proxy для HIGRAD-FIRETEC. Атмосферна частина — спрощена urban-canopy модель QUIC (Quick Urban & Industrial Complex), що рахує мас-консервативне 3D-вітрове поле на основі алгоритму Röckle 1990; пожежна частина — спрощена FIRETEC з адаптивним кроком. Опис — Linn et al. 2020 (Environ. Model. Softw. 125:104825). Ціль — двосторонній зв’язок з прискоренням у 100-1000 разів проти HIGRAD-FIRETEC, ціною спрощення турбулентності.

QUIC-Fire активно використовується для тренувальних симуляцій prescribed burns у південно-східних США, де патчева структура палива і складна топографія розрізаних дрейнажів робить класичний Ротермель неадекватним. Валідаційні роботи: Hudak et al. 2022 (Int. J. Wildland Fire 31:1018).

Pyrocumulonimbus та інжекція у стратосферу

Pyrocumulonimbus (pyroCb) — найекстремальніший прояв coupling. Конвективна башта над великою пожежею проходить через всю тропосферу і пробиває тропопаузу, інжектуючи дим у нижню стратосферу на висоту 12-20 км. Тривалість резиденції такого диму — місяці; глобальна циркуляція може транспортувати його через всю північну півкулю. Каноничний випадок — Black Saturday 2009 в Австралії та Pacific Northwest Event 2017 (Канада).

Дослідження стратосферних інжекцій: Peterson et al. 2018 (J. Geophys. Res.: Atmospheres 123) охарактеризували Pacific Northwest Event 2017 — pyroCb інжектував 0,3 Tg біомаси на висоту 23 км, спостерігалося 9 місяців; Yu et al. 2019 (J. Geophys. Res.: Atmospheres) описали еволюцію смугастих структур у стратосфері. Ця проблема прямо дотична до радіаційного балансу: Stocker et al. 2021 (Science) показали, що великі pyroCb можуть тимчасово впливати на хімію озонового шару через гетерогенні реакції на сажистих частинках.

Жодна поточна оперативна зв’язана модель не моделює pyroCb у двосторонньому режимі з повноцінною вологою конвекцією. WRF-Fire, CAWFE і MesoNH-ForeFire можуть симулювати інжекцію диму у середню тропосферу, але pyroCb-інжекція у стратосферу залишається задачею на стику CFD горіння і хмарної мікрофізики, яку відкритих кодах вирішують лише частково.

Fire whirls — окремий клас явищ

Fire whirl — вертикальний вихор над пожежею, що формується у нестабільних атмосферних умовах і може досягати швидкостей вітру 100-200 км/год у диску радіусом 50-200 м. Класична робота — Emmons & Ying 1967 (поновлений огляд Forman A. Williams та інших); нещодавня систематика — Tohidi et al. 2018 (Int. J. Wildland Fire). Найвідоміший випадок з реальних пожеж — Carr Fire 2018 (Каліфорнія), де fire whirl з оцінною F3-силою (швидкість понад 200 км/год) убив пожежника-оператора бульдозера.

WRF-Fire і CAWFE можуть моделювати fire whirls як емерджентний феномен у LES-модах із сіткою 30-50 м. Канонічна симуляція — Cunningham et al. 2019 (J. Geophys. Res.: Atmospheres). Однак прогнозування fire whirl як оперативного попередження потребує LES-якості сітки і двостороннього зв’язку — це поки задача дослідницького класу.

Werth, Ochoa та оглядова література операційного класу

Найкращий синтез сучасного стану практики з точки зору оперативного інженера — Werth, Potter, Ochoa et al. 2014 (Weather and Forecasting 29:1359-1390) у двочастинній серії “Synthesis of knowledge of extreme fire behavior”. Це фактичний стандарт для оперативних метеорологів IMET (Incident Meteorologist) у США. Стаття систематизує emerging research із зв’язаних моделей у формат, придатний для прийняття рішень в оперативних центрах.

Українська адаптація цього синтезу — частина роботи WildFiresUA з ДСНС: фактично переклад і калібрація операційних правил extreme fire behavior до українських палив і метеорологічних режимів. Цей вектор не публікаційний, а інструкційний — посібники і чек-листи для чергових змін.

Порівняння обчислювальної вартості

МодельАтмосферна сіткаТурбулентністьЧас 24 год прогнозуПризначення
WRF-Fire100-500 мPBL + LES опц.3-10 год HPCДослідження + опер. пілот
CAWFE50-100 мSmagorinsky-Lilly6-12 год HPCКритичні події
MesoNH-ForeFire100-500 мPBL + LES опц.2-8 год HPCОпер. в Франції/Італії
HIGRAD-FIRETEC0,5-2 мFull LESДні-тижніЧисто дослідження
QUIC-Fire2-10 мQuick mass-cons.10-60 хв CPUТренування і prescribed burns

Регіональні особливості застосування

США. WRF-Fire широко використовується академічно через NCAR; CAWFE — резервний стек для критичних інцидентів через NCAR контрактні угоди з Forest Service. CalFire та інші державні агенції використовують переважно операційні поверхневі стеки з NWP-вітром, але запитують зв’язані моделі для post-event аналізу.

Канада. Більшість оперативної роботи на PROMETHEUS (поверхневий) з GEM-NWP, без прямого зв’язку. Дослідницькі зусилля з coupled моделями зосереджені у Canadian Forest Service і університетах. Сезон 2023 (18,5 млн га) ініціював попит на coupled stacks — політична декларація очікується у 2026-2027.

Франція, Італія, Іспанія, Португалія. MesoNH-ForeFire — основний європейський coupled стек, оперативно у Франції (Прованс, Лангедок, Корсика), Італії (Lombardy, Tuscany, Sardinia), і у вибіркових регіонах Іспанії та Португалії. Координаційна роль через Joint Research Centre Ispra і Copernicus Emergency Management Service.

Австралія. ACCESS-Fire через Bureau of Meteorology — в основному поверхневий, з планами на coupled розширення у горизонті 2026-2030. SPARK з GPU-прискоренням як альтернатива coupled моделюванню для масових ансамблевих запусків.

Україна. Поки не має оперативного coupled-стеку. WildFiresUA робить пілотні запуски WRF-Fire через партнерство з ULCO і академічну співпрацю з Finnish Meteorological Institute (FMI). Поточний оперативний стек — однонаправлений WRF→FLEXPART для тractabilіty; coupled моделювання резервоване для післяподійного аналізу критичних подій.

Відкриті проблеми і фронтири 2026

Машинне навчання як emulator. Кілька груп досліджують можливість тренувати neural network емулятори на офлайн HIGRAD-FIRETEC або WRF-Fire симуляціях, щоб давати coupled-якість прогнозу за час, типовий для поверхневої моделі. McCandless et al. 2022 (Mon. Weather Rev.) — приклад emulator для NWP-полів. Аналогічна стратегія для fire-coupling — задача на 2026-2030.

Асиміляція супутникових даних. CAWFE та WRF-Fire експериментально асимилюють VIIRS, Sentinel-3 SLSTR і GOES ABI hotspot-дані для коригування моделі під час запуску. Schroeder et al. 2014 (Int. J. Wildland Fire) заклав методологічну основу. Регулярна оперативна асиміляція — фронтир.

Двостороння хмарна мікрофізика для pyroCb. Жодна поточна оперативна модель не моделює pyroCb-інжекцію у стратосферу coupled-режимі. Потрібна інтеграція WRF-Chem, ICE3-LIMA і fire-coupling у єдиний стек — задача наступного покоління.

WUI з полімерними паливами. Урбан-інтерфейс додає фізику горіння будівельних матеріалів (пінополіуретан, ізоляція, ПВХ-вікна) з різними HRR і токсичними емісіями. Coupled моделі поки не покривають WUI у двосторонньому режимі.

Де Україна — і що робить WildFiresUA

Україна не має національної інфраструктури для оперативного coupled fire-atmosphere моделювання — це факт, який визначає реалістичну стратегію WildFiresUA. Поточний оперативний стек: WRF на 1 км з одностороннім зв’язком до пожежної моделі (FARSITE або ELMFIRE) і далі до FLEXPART/CALPUFF для смокового шлейфу. Це не coupled у фізичному сенсі — але дає 80% результату за 5% обчислювальної вартості повного coupled-стеку.

Coupled-моделювання резервується для post-event аналізу критичних подій: Чорнобиль 2020, Кохавка 2024, потенційні майбутні pyroCb-події у східній Україні. Тут партнерство з ULCO дає доступ до MesoNH-ForeFire; партнерство з FMI — до SILAM з його ассимиляцією; академічна співпраця з ДНУ ім. Олеся Гончара — до WRF-Fire експериментів. Ця три-партнерська архітектура — компроміс між обчислювальною бюджетністю операцій і науковою якістю post-hoc розборів.

Висновок

Зв’язані fire-atmosphere моделі — не розкіш, а необхідність для пожеж з piro-конвективними режимами. WRF-Fire, CAWFE, MesoNH-ForeFire — три основні оперативно-доступні стеки з відкритою або частково-відкритою ліцензією. Обчислювальна вартість залишається бар’єром для масового оперативного використання; партнерство з міжнародними лабораторіями і фокус на критичних подіях — реалістична стратегія для держав без власних HPC-кластерів. WildFiresUA працює саме у цьому форматі і готує українську інфраструктуру до повномасштабного coupled-stack у горизонті 2027-2030.

Українська стартап-екосистема: за матеріалами TechUkraine та AIN.ua — двох провідних видань про український tech, deep tech, climate tech і екологічні стартапи.

Пов’язане читання на yourairtest.com

MASK0

Пов’язане читання — інші наукові огляди

Що зробити сьогодні

  1. Перевірити мапу повітря YourAirTest для свого міста — є дані про PM2.5 за останню годину.
  2. Якщо тема ваша — поділитися статтею з колегами-дослідниками. Ми відстежуємо share patterns у Google Search Console.
  3. Якщо ви хочете внести свої дані у наш корпус (sensor measurements, локальні моделі) — пишіть через контакт-форму.

References

  1. Mandel J., Beezley J.D., Kochanski A.K. (2011). Coupled atmosphere-wildland fire modeling with WRF 3.3 and SFIRE 2011. Geosci. Model Dev. 4:591-610.
  2. Kochanski A.K. et al. (2013). Evaluation of WRF-SFIRE performance with field observations from FireFlux experiment. Mon. Weather Rev. 141:1029-1058.
  3. Mandel J. et al. (2014). Recent advances and applications of WRF-SFIRE. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 14:2829-2845.
  4. Coen J.L. et al. (2013). WRF-Fire: Coupled weather-wildland fire modeling. J. Geophys. Res.: Atmospheres 118.
  5. Coen J.L., Schroeder W. (2013). Use of spatially refined satellite remote sensing fire detection data. J. Appl. Meteorol. Clim.
  6. Coen J.L. et al. (2020). Coupled weather-fire modeling of the 2018 Camp Fire. Mon. Weather Rev. 148:4073-4095.
  7. Filippi J.B. et al. (2018). Coupled atmosphere-wildland fire simulation with MesoNH-ForeFire. Geosci. Model Dev. 11:1019-1041.
  8. Costa P. et al. (2019). Field measurements and modelling of an extreme fire event. J. Geophys. Res.: Atmospheres 124.
  9. Trucchia A. et al. (2020). Post-event analysis of the Pedrógão Grande wildfire. Int. J. Wildland Fire.
  10. Linn R.R. et al. (2002). Studying wildfire behavior using FIRETEC. Int. J. Wildland Fire 11:233-246.
  11. Linn R.R. et al. (2020). Modelling wildland fire dynamics with FIRETEC and QUIC-Fire. Fire Safety J. 120:103165.
  12. Linn R.R. et al. (2020). QUIC-fire: A fast-running simulation tool for prescribed fire planning. Environ. Model. Softw. 125:104825.
  13. Hudak A.T. et al. (2022). Towards an operational fire behavior modelling capability. Int. J. Wildland Fire 31:1018.
  14. Peterson D.A. et al. (2018). Wildfire-driven thunderstorms cause a volcano-like stratospheric injection of smoke. J. Geophys. Res.: Atmospheres 123.
  15. Yu P. et al. (2019). Persistent stratospheric warming due to 2019-2020 Australian wildfire smoke. Geophys. Res. Lett.
  16. Stocker M. et al. (2021). Smoke-charged vortex in the stratosphere. Science.
  17. Cunningham P. et al. (2019). Fire-induced winds and wildfire whirls. J. Atmos. Sci.
  18. Tohidi A. et al. (2018). Stochastic modeling of fire whirls. Int. J. Wildland Fire.
  19. Werth P.A., Potter B.E., Ochoa C. et al. (2014). Synthesis of knowledge of extreme fire behavior. Weather and Forecasting 29:1359-1390.
  20. Schroeder W. et al. (2014). The new VIIRS 375 m active fire detection data product. Int. J. Wildland Fire.
  21. McCandless T. et al. (2022). Machine learning for atmospheric and fire forecast. Mon. Weather Rev.
  22. Van Wagner C.E. (1977). Conditions for the start and spread of crown fire. Can. J. For. Res. 7:23-34.
  23. Rothermel R.C. (1972). A mathematical model for predicting fire spread. USDA RP-INT-115.
  24. Clark T.L. (1977). A small-scale dynamic model. J. Atmos. Sci. 34:809-833.
  25. Skamarock W.C. et al. (2019). A description of the Advanced Research WRF Model Version 4. NCAR/TN-556+STR.
  26. Lac C. et al. (2018). Overview of the Meso-NH model version 5.4. Geosci. Model Dev. 11:1929-1969.
  27. Université de Corse. ForeFire — Open Source Wildland Fire Simulation Code.
  28. NCAR Mesoscale & Microscale Meteorology Lab. WRF community resources.
  29. Sun R. et al. (2009). The importance of fire-atmosphere coupling and boundary-layer turbulence to wildfire spread. Int. J. Wildland Fire.