Discrete and Continuous Models and Applied Computational ScienceDiscrete and Continuous Models and Applied Computational ScienceDiscrete and Continuous Models and Applied Computational Science2658-46702658-7149Peoples' Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)8532ArticlesСтатьиResearch ArticleForest Wildfire Modelling and Prediction in RussiaМоделирование рисков возникновения и прогнозирование пожароопасных ситуаций в РоссииShchetininEu YuЩетининЕвгений ЮрьевичChair of Applied MathematicsКафедра прикладной математикиRiviera-molto@mail.ruMoscow State Technology University “STANKIN”ФБГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН»150220132NO2 (2013)№2 (2013)858808092016Copyright ©; 2013, Щетинин Е.Ю.2013Щетинин Е.Ю.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rudn.ru/miph/article/view/8532The wildfire (forest fire) is a natural disaster that causes great economical losses in many regions of Russia. In the present work the joint sample of daily values of the number of forest fire seats and the Nesterov meteorological index in Irkutsk region, seasons 1969–1988, are investigated. It appears that the evolution of forest fire is well described by a vector autoregression process based model. The prediction of the future numbers of fire seats can be performed using special computer algorithm, which is shown to produce accurate and reliable estimates up to 2 days ahead.Проведен статистический анализ данных по лесным пожарам в Иркутской области и построен ряд математических моделей, описывающих соответствующие временные ряды. На их основе проведены численное моделирование и оценивание количества пожаров в каждый сезон, а также проанализированы их статистические связи с индексом Нестерова. Анализ результатов проведенных исследований, разработанные модели, в отличие от индекса Нестерова, позволяют получить значительно более точный прогноз на периоды до трех суток.forest firesheteroscedasticityvector multiplicative seasonal autoregressive coefficient Spearmanforecastлесные пожарыгетероскедастичностьвекторная мультипликативная сезонная авторегрессиякоэффициент Спирменапрогноз1.GOST R 22.1.09–99 “Safety in emergencies. Monitoring and forecasting of forest fires. General requirements”. — 1999.2.Нестеров В.Г. Горимость леса и методы ее определения. — М.: Гослесбумиздат, 1949.3.Brookwell P.J., Davis R.A. Time Series and Forecasting Methods. Second edition. — New York: Springer, 1991.4.Azzalini A., Capitanio A. Statistical applications of the multivariate skew-normal distribution // Journal of the Royal Statistical Society, B. — 1999. — Vol. 61. — Pp. 579–602.5.Толстых М.А. Прогноз осадков по станциям регионов внетропической зоны Северного полушария. — 2008. — http://method.hydromet.ru/model/ tolstih2/tolstih2.html.6.Щетинин Е.Ю. Математическая теория экстремальных величин в моделировании и оценивании финансовых рисков // Финансовая аналитика. Проблемы и решения. — 2008. — № 1. — С. 63–70.7.Щетинин Е.Ю. Методы оценивания рисковой стоимости финансовых активов на основе методологии Value at Risk // Финансовая аналитика. Проблемы и решения. — 2008. — № 7. — С. 73–82.