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新研究利用机器学习来预测野火规模

来源:中国气象报社   发布时间:2019年11月29日11:14
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  近日,美国加州大学的科学家在《国际森林防火杂志》上发表研究称,利用机器学习等新技术可预测火灾规模。

  研究人员将美国阿拉斯加州作为研究区域,因为该州在过去十年中一直受到北方森林一连串同时发生的火灾侵袭,对人类健康和脆弱的生态系统构成威胁。据报道,在21世纪的前十年中,阿拉斯加北部地区年均被烧毁的面积达7670平方公里,为150年以来的最高纪录。

  研究者分析了一种假设情况,即数十起火灾同时暴发。这听起来有些极端,但近年来这种情况在美国西部部分地区已经变得非常普遍,因为气候变化导致地面炎热干燥,发生火灾的风险大大增加。

  他们利用机器学习算法开发出一种模式,可帮助预测野火会演变成小尺度、中尺度还是大尺度火灾。这种模式的核心是决策树算法,通过将有关大气条件的气候数据和关键细节以及起火点周围的植被类型等信息代入模式中,研究者就可以预测出火势发展的最终规模,准确率达50%。其中,模式中的一个关键变量是水汽压差,即在火灾持续的前6天中,该区域的湿度如何;另一个主要考虑的因素是黑云杉树种在森林中所占的比例。

  黑云杉是阿拉斯加北方针叶林中的优势种,枝条细长下垂,种子能很好地适应火灾发生后的环境。黑云杉的生存策略就是在火灾中消灭其周围的一切植被,为后代腾出空间以减少竞争。“在起火点2.5英里半径范围内,黑云杉是判断火势发展的一个重要因素。”该研究第一作者肖恩·科菲尔德说。

  在新数据的“喂养”下,该算法可以不断迭代学习,从而快速算出用于识别大火发生的临界值。“这些火点中只有少数会演变成大规模火灾,大部分烧毁区域由其所致,因此我们采用这种新方法,专注于识别失控风险最大的特定起火点。”科菲尔德说。

  受气候变化影响,各季节可预期的野火事件发生频次将急剧增加。利用人工智能等新技术来预测野火可以使消防部门从中受益。对于负责分配本就不足的消防人力资源的决策者而言,这些信息十分有用。及时、有效的救火措施不仅可以保护人民生命财产安全,在生态系统保护方面也将发挥越来越重要的作用。

  (来源:《国际森林防火杂志》 编译:吴鹏 责任编辑:崔国辉)

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