歐洲中等天氣預報中心（ECMWF）開發了一種機器學習系統，稱為“火的概率（POF）”模型，該系統可以通過分析植被，人類活動和天氣數據來預測野火可能會在哪裡點燃野火。與估計容易發生天氣的可能性的傳統危險指標不同，該模型著重於實際的火災活動-為野火響應和計劃提供了更精確的預警工具。
它通過包括神經網絡和隨機森林在內的多種機器學習方法對歷史野火數據進行了測試。該團隊發現XGBoost始終提供了最準確的預測。但是，模型選擇不如輸入數據的質量和完整性重要，尤其是有關植被豐度和點火模式的數據。 “通過使用有關燃料特性，點火和
觀察到的火災活動的數據，數據驅動的預測降低了高範圍預測的錯誤警報速率，提高了其準確性。這是通過高質量的全球燃料進化和火災檢測數據集實現的。 “該研究的作者寫道。 src=“ https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>
模型被證明在Real Wildfire Events
中有效。 It correctly forecasted wildfire patterns ahead of the May 2023 fires in Canada, offering valuable lead time of up to ten days in some cases.該模型還證明了在 los Angelles wildfires darts target=“ _ black“區域。
AI模型（稱為火的概率（POF））正確預測，在2025年1月的2025年1月，火災將在2025年1月爆發的地方比傳統模型更精確。
。
。
The model has been operational since 2023 as part ECMWF的Copernicus緊急管理服務，每天提供指導國家機構和應急人員的更新。根據ECMWF的說法，與僅天氣模型相比，將高分辨率植被和點火數據提高了30％。
預測用最少的計算能力預測火力
儘管準確性，但POF模型仍設計為計算高效。它不依賴於高分辨率天氣模擬通常需要的超級計算機。取而代之的是，它可以在相對較小的系統上運行，使其可容納基礎設施有限的較小機構或國家。
這種可訪問性為全球更廣泛地採用高級火災預測工具而不受極端硬件要求的負擔為大門開放。
在POF框架的核心中，POF框架的核心是ecmwf的範圍，估計了眾所周知的潮流，該工具是眾所周知的，估計了眾所周知的工具，該工具是眾所周知的，該工具是眾所周知的，該工具是眾所周知的，該工具是眾所周知的。 數據。 According to ECMWF’s wildfire analysis blog, SPARKY plays a crucial role in determining whether vegetation is ready to burn,在茂密的森林和灌木叢區域增強火災風險預測的可靠性。
人類活動也是POF模型的主要組成部分。它攝入有關人口密度，道路網絡，閃電活動和其他點火代理的數據，以模擬開火的可能性-是否通過丟棄的香煙，電動線的火花或雷擊。
ecmwf的ECMWF的ECMWF的AI AI策略spans spans spans withfire，perfire pref afimate prof afimate prof afimate prof afimate prof afimate per
當年晚些時候，Google DeepMind引入了Google DeepMind，這是一種基於整體的AI系統，這是一種基於整體的AI系統，該系統在幾分鐘內使用生成的擴散模型在幾分鐘內產生了15天的預測。 Gencast在97.2％的測試場景中超過了ECMWF自己的ENS系統。
ECMWF也有助於與劍橋大學，Microsoft Research和Alan Turing Institute共同創建Aardvark Weather的開發。與需要大量計算資源的基於物理的模擬不同，Aardvark完全繞過了這些要求。它使用對實時衛星和雷達數據的深入學習，從而使系統可以在標準台式機上運行，從而在基礎架構有限的區域內進行準確的預測。
AI準確性與數據可用性與數據可用性與數據可用性與解釋性
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當年晚些時候，Google DeepMind引入了Google DeepMind，這是一種基於整體的AI系統，這是一種基於整體的AI系統，該系統在幾分鐘內使用生成的擴散模型在幾分鐘內產生了15天的預測。 Gencast在97.2％的測試場景中超過了ECMWF自己的ENS系統。
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當年晚些時候，Google DeepMind引入了Google DeepMind，這是一種基於整體的AI系統，這是一種基於整體的AI系統，該系統在幾分鐘內使用生成的擴散模型在幾分鐘內產生了15天的預測。 Gencast在97.2％的測試場景中超過了ECMWF自己的ENS系統。
ECMWF也有助於與劍橋大學，Microsoft Research和Alan Turing Institute共同創建Aardvark Weather的開發。與需要大量計算資源的基於物理的模擬不同，Aardvark完全繞過了這些要求。它使用對實時衛星和雷達數據的深入學習，從而使系統可以在標準台式機上運行，從而在基礎架構有限的區域內進行準確的預測。
AI準確性與數據可用性與數據可用性與數據可用性與解釋性
，儘管有令人鼓舞的性能，AI模型具有限制。它們的準確性僅與他們攝入的數據一樣好。在缺乏及時或詳細的植被，點火或氣象投入的地區，預測質量可能會受到影響。例如，POF模型取決於最新的衛星飼料和地面站觀測值，以保持準確性。在監測較少的環境中，其優勢可能會降低。
另一個挑戰是可解釋性。基於物理學的傳統模型為氣象學家提供了對其輸出的明確物理解釋，而機器學習系統的行為通常像黑匣子一樣。這可能會使分析師和決策者更難僅根據AI驅動的概率理解或證明決策。
POF模型試圖通過依靠良好理解的變量（例如燃料水分和點火可能性）來解決這些問題，例如通過哥白尼緊急管理服務。它還旨在整合反饋並隨著時間的推移而改善，因為它積累了現實世界的性能數據。
隨著火災季節的增長越來越長，野火強度的增加，諸如POF之類的早期訓練工具變得必不可少。在重大火災事件中的靈活設計和測試性能中，該模型已經有助於全球災難準備。它沒有等待火焰出現，而是幫助機構計劃在何時何地發生火花。