O Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Média de Candidato (ECMWF) desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina chamado modelo de probabilidade de incêndio (POF) que prevê que os incêndios florestais provavelmente acenderão analisando a vegetação, a atividade humana e os dados climáticos. Ao contrário dos índices de perigo tradicionais que estimam a probabilidade de clima propenso a incêndio, esse modelo se concentra na atividade real de incêndio-oferecendo uma ferramenta de alerta mais precisa para resposta e planejamento de incêndios selvagens. Publicado em 1º de abril de 2025 , o modelo POF usa uma combinação de métricas de vegetação baseadas em satélite, condições climáticas e dados de ignição para avaliar a probabilidade diária de incêndios selvagens em todo o mundo. A equipe descobriu que o XGBoost forneceu consistentemente as previsões mais precisas. No entanto, a escolha do modelo foi menos importante que a qualidade e a integridade dos dados de entrada-especialmente dados sobre abundância de vegetação e padrões de ignição. “Ao usar dados sobre características de combustível, ignições e
ATIVIDADE DE INCÊNDIO Observadas, as previsões orientadas a dados reduzem a taxa de falsos alarmes de previsões de alto risco, aumentando sua precisão. Isso é possível por conjuntos de dados globais de alta qualidade da evolução de combustível e detecção de incêndio.”Os autores do estudo escreveram. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>
Modelo se mostra eficaz em eventos de Wildfire real,
Uma das forças do POF do modelo. ele prevê corretamente os padrões selvagens à frente de 202 de maio de fósforos no Canadá
A atividade humana também é um componente importante do modelo POF. Ingere dados sobre densidade populacional, redes rodoviárias, atividade de raios e outros proxies de ignição para simular a probabilidade de um início de incêndio-seja através de um cigarro descartado, uma faísca de uma linha de energia ou um relâmpago. A IA mais ampla do ECMWF, que se tornou um participante importante na previsão aprimorada da AI-Ai. Em 2024, a ECMWF fez uma parceria com o Google para lançar o NeuralGCM, um modelo de previsão híbrido que mescla o aprendizado de máquina com a física atmosférica tradicional. O neuralgcm demonstrou desempenho superior no rastreamento de ciclones e redução de erros de previsão de temperatura e umidade em até 50%. A GENCAST superou o sistema ENS da ECMWF em 97,2% dos cenários testados. Ao contrário das simulações baseadas em física que requerem recursos de computação pesados, a Aardvark ignora completamente esses requisitos. Ele usa o aprendizado profundo dos dados de satélite e radar em tempo real, permitindo que o sistema seja executado em desktops padrão-abordando previsões precisas em regiões com infraestrutura limitada.
A precisão da IA vs. A disponibilidade e interpretação de dados
Apesar dos modelos promissores, vêm limitados. Sua precisão é tão boa quanto os dados que eles ingerem. Em regiões sem vegetação oportuna ou detalhada, ignição ou insumos meteorológicos, a qualidade da previsão pode sofrer. O modelo POF, por exemplo, depende de feeds de satélite atualizados e observações da estação terrestre para manter a precisão. Em ambientes menos monitorados, suas vantagens podem diminuir.
Outro desafio é a interpretabilidade. Os modelos tradicionais baseados em física oferecem aos meteorologistas claros explicações físicas para seus resultados, enquanto os sistemas de aprendizado de máquina geralmente se comportam como caixas pretas. Isso pode tornar mais difícil para analistas e formuladores de políticas entender ou justificar decisões baseadas apenas em probabilidades orientadas por IA. href=”https://emergency.copernicus.eu/”Target=”_ Blank”> Serviço de Gerenciamento de Emergências Copernicus . Ele também foi projetado para integrar feedback e melhorar com o tempo, à medida que acumula dados de desempenho do mundo real. Com um design flexível e desempenho testado em grandes eventos de incêndio, o modelo já está contribuindo para a prontidão global de desastres. Em vez de esperar que as chamas apareçam, ajuda as agências a planejar onde e quando a faísca pode acontecer.