КОМПЛЕКСНИЙ СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ  СЕЗОННОЇ ДИНАМІКИ ПОЖЕЖ З УРАХУВАННЯМ КЛІМАТИЧНИХ ЧИННИКІВ

Т. І. Русакова; Ю. В.  Войтенко; О. В. Долженкова; О. В. Золотько; О. Г. Левицька

doi:10.30838/UJCEA.2312.250226.102.1214

Автор(и)

Т. І. Русакова Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Україна
Ю. В. Войтенко Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Україна
О. В. Долженкова Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Україна
О. В. Золотько Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Україна
О. Г. Левицька Дніпровський державний технічний університет, Україна

DOI:

https://doi.org/10.30838/UJCEA.2312.250226.102.1214

Ключові слова:

пожежна безпека, цивільний захист, прогнозна математична модель, дисперсійний та кореляційно-регресійний аналіз, ETS-модель, природні ризики

Анотація

Постановка проблеми. Зростання кількості пожеж у Дніпропетровській області становить серйозну екологічну та соціально-економічну загрозу. Існує потреба у поглибленому аналізі їх сезонної динаміки з урахуванням метеорологічних чинників для ефективного прогнозування та запобігання пожежам. Мета роботи – здійснити комплексний статистичний аналіз пожеж у Дніпропетровській області за останні роки, визначити статистично значущі факторні змінні, а також розробити математичну модель для прогнозування пожеж з урахуванням міжрічної та сезонної активності, а також природно-кліматичних чинників. Методика. У дослідженні застосовано методи однофакторного та двофакторного дисперсійного аналізу для виявлення взаємодії між факторами «місяць» і «рік», а також методи прогнозування за моделлю ETS (експоненційного згладжування), яка враховує сезонність. Для побудови довгострокових прогнозних моделей щодо кількості пожеж використано методи кореляційно-регресійного аналізу. Наукова новизна. Здійснено статистичний аналіз пожежної активності у Дніпропетровській області з урахуванням як міжрічної, так і внутрішньорічної (сезонної) варіації на основі даних за 2020–2024 рр. та частково 2025 р. За допомогою двофакторного дисперсійного аналізу без повторень уточннно природу варіацій у кількості пожеж, які не були виявлені при однофакторному підході. Побудовано прогноз кількості пожеж на 2025 рік з використанням ETS-моделі, що показує задовільну збіжність за перші 4 місяці 2025 року. Запропоновано поділ річного циклу на три кліматично однорідні групи місяців для кореляційно-регресійного аналізу, щоб виявити специфіку впливу погодних чинників у кожному сезоні. Встановлено числові залежності між кількістю пожеж та конкретними метеорологічними параметрами (температурою, вологістю, опадами, швидкістю вітра) для кожної групи місяців. Практична значущість. Отримані результати можуть бути використані органами місцевого самоврядування, ДСНС та екологічними службами для підвищення ефективності запобігання та реагування на пожежі в Дніпропетровській області. Побудовані прогнозні моделі дають змогу заздалегідь оцінювати ймовірну кількість пожеж у різні періоди року та за різних погодних умов, що сприяє оптимізації розподілу ресурсів, плануванню профілактичних заходів, інформуванню та цивільному захисту населення. Висновки. Пожежна активність у Дніпропетровській області демонструє чітко виражену сезонну структуру з піками у весняно-літній період. Двофакторний дисперсійний аналіз показав статистично значущу взаємодію між роком та місяцем, що свідчить про сезонну зміну упродовж років. Побудована ETS-модель забезпечила задовільну точність прогнозу кількості пожеж на 2025 рік. Встановлено, що метеорологічні чинники по-різному впливають на частоту пожеж у різні сезони року, що підтверджено кореляційно-регресійним аналізом.

Посилання

Boychenko S., Kuchm T., Karamushka V., Maidanovych N., Kozak O. Wildfires and Climate Change in the Ukrainian Polissia During 2001–2023. Sustainability. 2025. № 17 (5). Pp. 2223. URL: https://doi.org/10.3390/ su17052223

Wasserman T. N., Mueller S. E. Climate influences on future fire severity: a synthesis of climate-fire interactions and impacts on fire regimes, high-severity fire, and forests in the western United States. Fire Ecology. 2023. № 19. P. 43. URL: https://doi.org/10.1186/s42408-023-00200-8

Law B. E., Abatzoglou J. T., Schwalm C. R. et al. Anthropogenic climate change contributes to wildfire particulate matter and related mortality in the United States. Communications Earth & Environment. 2025. № 6. P. 336. URL: https://doi.org/10.1038/s43247-025-02314-0

Jones M. W., Kelley D. I., Burton C. A. et al. State of Wildfires 2023–2024. Earth System Science Data. 2024. № 16. Pp. 3601–3685. URL: https://doi.org/10.5194/essd-16-3601-2024

Kirchmeier-Young M. C., Malinina E., Barber Q. E. et al. Human driven climate change increased the likelihood of the 2023 record area burned in Canada. Climate and Atmospheric Science. 2024. № 7. P. 316. URL: https://doi.org/10.1038/s41612-024-00841-9

Stanway D. South Korea’s deadly fires made twice as likely by climate change – researchers say. Reuters. 2025. URL: https://www.reuters.com/sustainability/cop/south-koreas-deadly-fires-made-twice-likely-by-climate-change-researchers-say-2025-04-30/

Climate change increases the risk of simultaneous wildfires. Helmholtz Centre for Environmental Research. 2025. URL: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/04/250428221659.htm

Andrea A., Cabrera А. А., Schall E. et al. Strong and lasting impacts of past global warming on baleen whales and their prey. Global Change Biology. 2022. № 28. Pp. 2657–2677. URL: https://doi.org/10.1111/gcb.16085

Higuera P. E., Shuman B. N., Wolf K. D. Rocky Mountain subalpine forests now burning more than any time in recent millennia. Significance Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021. № 118 (25). Pp. e2103135118. URL: https://doi.org/10.1073/pnas.2103135118

Energy Community Secretariat. Draft National Energy and Climate Plan of Ukraine 2025–2030. 2023. URL: https://www.energy-community.org

Головне управління статистики в Дніпропетровській області. URL: https://dp.dsns.gov.ua/operational-information/dovidka-za-dobu (дата звернення : 30.03.2025)

SaveEcoBot. Дані з системи FIRMS від NASA. https://www.saveecobot.com/analytics/fires (дата звернення : 10.04.2025).