Обсуждение:Fire (model)

Модель "Fire" в NetLogo моделирует распространение лесного пожара в зависимости от плотности деревьев. Мы будем использовать BehaviorSpace для проведения эксперимента, чтобы исследовать, как изменение плотности деревьев влияет на вероятность распространения огня через лес.

Цель эксперимента

Изучить, как изменение плотности деревьев (`density`) влияет на: 1. Вероятность полного распространения огня через лес. 2. Процент деревьев, сгоревших в результате пожара.

Переменные

- Плотность деревьев (density): Эта переменная определяет начальную плотность деревьев в лесу и варьируется от 0 до 100%. - Процент сгоревших деревьев (percent-burned): Результативная переменная, которая показывает долю деревьев, уничтоженных пожаром. - Прохождение огня через лес (fire-crosses-forest): Условная переменная, показывающая, удалось ли огню пройти с нижнего края леса до верхнего края (значение `true` или `false`).

Гипотеза

Ожидается, что при низкой плотности деревьев (например, ниже 40%) огонь не сможет распространяться по всему лесу. Однако по мере увеличения плотности деревьев (например, от 50% и выше) вероятность прохождения огня через весь лес увеличивается, достигая почти 100% при очень высокой плотности (около 90-100%).

Планирование эксперимента с помощью BehaviorSpace

Для проведения эксперимента используем BehaviorSpace. Параметры настроим следующим образом:

1. Изменяемая переменная:

  - `density` (плотность деревьев): от 30% до 100% с шагом 5%. Таким образом, значения будут 30, 35, 40, …, 100.

2. Число повторений:

  - Для каждого значения `density` проведём 30 повторений, чтобы получить надёжные данные.

3. Сохраняемые выходные данные:

  - percent-burned: процент сгоревших деревьев в результате пожара.
  - fire-crosses-forest: значение `true` или `false`, показывающее, прошёл ли огонь через весь лес.

4. Настройка эксперимента:

  - В BehaviorSpace установим `Setup` для начальной инициализации леса и `Go` для запуска модели. Модель будет останавливаться, когда огонь потухнет или огонь пересечёт лес (если сработал логический стоп-механизм).

Проведение эксперимента

Запускаем эксперимент в BehaviorSpace и сохраняем результаты в файл CSV для последующего анализа. Результаты будут включать значения `density`, `percent-burned`, и `fire-crosses-forest` для каждой итерации.

Ожидаемый результат

- Пороговое значение плотности: В полученных данных, вероятно, обнаружится порог плотности деревьев, при котором огонь начинает распространяться по всему лесу с высокой вероятностью (примерно 55-65%). - Процент сгоревших деревьев: При низких значениях `density` (например, 30-40%) процент сгоревших деревьев будет низким. Однако при увеличении плотности деревьев процент сгоревших деревьев резко возрастёт и стабилизируется при значениях около 90-100%. - Зависимость распространения огня от плотности: При анализе данных для `fire-crosses-forest` можно будет увидеть, при какой плотности огонь с высокой вероятностью пересекает весь лес.

Анализ данных позволит определить, как плотность деревьев влияет на распространение лесного пожара.