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新研究利用機器學習來預測野火規模

來源:中國氣象報社   發布時間:2019年11月29日11:14
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  近日,美國加州大學的科學家在《國際森林防火雜志》上發表研究稱,利用機器學習等新技術可預測火災規模。

  研究人員將美國阿拉斯加州作為研究區域,因為該州在過去十年中一直受到北方森林一連串同時發生的火災侵襲,對人類健康和脆弱的生態系統構成威脅。據報道,在21世紀的前十年中,阿拉斯加北部地區年均被燒毀的面積達7670平方公里,為150年以來的最高紀錄。

  研究者分析了一種假設情況,即數十起火災同時暴發。這聽起來有些極端,但近年來這種情況在美國西部部分地區已經變得非常普遍,因為氣候變化導致地面炎熱干燥,發生火災的風險大大增加。

  他們利用機器學習算法開發出一種模式,可幫助預測野火會演變成小尺度、中尺度還是大尺度火災。這種模式的核心是決策樹算法,通過將有關大氣條件的氣候數據和關鍵細節以及起火點周圍的植被類型等信息代入模式中,研究者就可以預測出火勢發展的最終規模,準確率達50%。其中,模式中的一個關鍵變量是水汽壓差,即在火災持續的前6天中,該區域的濕度如何;另一個主要考慮的因素是黑云杉樹種在森林中所占的比例。

  黑云杉是阿拉斯加北方針葉林中的優勢種,枝條細長下垂,種子能很好地適應火災發生后的環境。黑云杉的生存策略就是在火災中消滅其周圍的一切植被,為后代騰出空間以減少競爭。“在起火點2.5英里半徑范圍內,黑云杉是判斷火勢發展的一個重要因素。”該研究第一作者肖恩·科菲爾德說。

  在新數據的“喂養”下,該算法可以不斷迭代學習,從而快速算出用于識別大火發生的臨界值。“這些火點中只有少數會演變成大規模火災,大部分燒毀區域由其所致,因此我們采用這種新方法,專注于識別失控風險最大的特定起火點。”科菲爾德說。

  受氣候變化影響,各季節可預期的野火事件發生頻次將急劇增加。利用人工智能等新技術來預測野火可以使消防部門從中受益。對于負責分配本就不足的消防人力資源的決策者而言,這些信息十分有用。及時、有效的救火措施不僅可以保護人民生命財產安全,在生態系統保護方面也將發揮越來越重要的作用。

  (來源:《國際森林防火雜志》 編譯:吳鵬 責任編輯:崔國輝)

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