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预测森林火灾

摄影:Kevin Key / Adobe Stock

最近肆虐澳大利亚和西海岸的大火加剧了人们的担忧气候变化导致较长,更强烈的野火季节。比赛正在寻找新的和先进的方法举行萤火虫

现在,斯坦福大学新闻报告称,大学的研究人员正在使用深学习的AI来映射土地可能导致烧毁控制的危险。该模型基于卫星数据,展示了干燥的植物和土壤如何细节,从岩石到太平洋。这种信息可以由土地所有者和政府机构使用,以预测干燃料积累的地方 - 甚至可能是抢先野火。

尽管它还需要更多的测试,才能被信任拥有财产和生命,但该算法显示出了希望,特别是在预测灌木地的湿度方面——灌木地是最容易发生火灾的环境之一。

找到燃料

野火使用干植物材料作为燃料。知道这种燃料可用的地方可以帮助预测火灾可能开始的地方和可能遵循的路径。尽管如此,对有效的回应充分收集这种数据是困难的 - 但是 - 一个问题越来越多地解决其他紧急情况洪水,疏散,在海上搜索和救援,太。

美国森林服务使用诱导过程测量地面干燥的植物寿命的量,这些过程可以仅抽出一小部分植被。

根据斯坦福的说法,森林服务切断了树肢,对它们的称重,将它们干涸,然后再次称重;两者之间的差异是树内的水量。

“这显然真的很费力,你只能在几个不同的地方做到这一点,只有一些景观中的一些物种,”学习和斯坦福生态医学家的高级作者“亚历山德拉·科斯告诉斯坦福大学新闻

所有这些数据随后被存入国家燃料水分数据库,该数据库自20世纪70年代以来一直在跟踪干燥情况。被称为“活水分燃料含量”的测量是火灾风险的一个有充分证据的因素。科学家利用这些信息来预测哪里的燃料最干燥,风险最高。

深度学习与西燃烧

斯坦福模型使用一种人工智能系统,称为经常性神经网络,其擅长来自数据的星系的戏弄模式。

该过程,在8月2020年8月所述遥感环境,利用国家燃料水分数据库的数据对模型进行训练。然后他们把它打开,利用从太空中获取的两种测量方法来预测燃料的水分水平。

一个称为合成孔径雷达(SAR),使用微波雷达信号。这些波可以使其过叶子并到达地面,帮助形成更准确的图片。

科宁斯说:“我们的一个重大突破是观察了一组更新的卫星,这些卫星使用的波长要长得多,使观测结果对森林冠层深处的水更加敏感,并直接代表燃料水分含量。”

该信息可以由土地所有者和政府机构用于预测干燃料积累的地方。

为了验证他们的工作,他们在数百个地点的国家燃料水分数据库中进行了测试,并在不同的环境中检查了它的预测。该模型在预测灌木丛中燃料水分水平时最为准确。

遍布着草本植物、小树和岩石斜坡,灌木林覆盖了美国西部的一半以下,非常容易受到野火的影响。

这些估计被送入了互动地图,显示2016-2019的数据。

科宁斯说:“绘制这些地图是了解新的燃料水分数据如何影响火灾风险和预测的第一步。”“现在我们正试图确定使用它来改进火灾预测的最佳方法。”

人们希望,同样的方法可以用于创建详细的交互式地图,用于识别高风险地区,并为野火管理提供信息。

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