Neues KI-Modell prognostiziert Waldbrandaktivität durch Verfolgung von Kraftstoff, nicht nur das Brandrisiko

Das Europäische Zentrum für Wettervorhersagen mit mittlerer Reichweite (ECMWF) hat ein maschinelles Lernsystem entwickelt, das als POF-Modell der Wahrscheinlichkeit von Feuer (POF) bezeichnet wird, das vorhersagt, wo Waldbrände wahrscheinlich durch Analyse von Vegetation, menschlichen Aktivität und Wetterdaten entzünden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Gefahrenindizes, die die Wahrscheinlichkeit eines feuergefährdeten Wetters schätzen, konzentriert sich dieses Modell auf die tatsächliche Brandaktivität. Farten Sie ein präziseres Frühwarn-Tool für die Reaktion und Planung von Waldbrand. 1, 2025 Das POF-Modell verwendet eine Kombination aus Satellitenbasis-Vegetationsmetriken, Wetterbedingungen und Zünddaten, um die tägliche Waldbrandwahrscheinlichkeit weltweit zu bewerten. Das Team stellte fest, dass Xgboost konsequent die genauesten Vorhersagen lieferte. Die Modellauswahl war jedoch weniger wichtig als die Qualität und Vollständigkeit der Eingabedaten-insbesondere Daten zu Vegetationshäufigkeit und Zündmustern. “Durch die Verwendung von Daten zu Kraftstoffeigenschaften, Zündungen und
beobachtete Brandaktivität verringern datengesteuerte Vorhersagen die falsch-alarm-Rate von Hochdangerprognosen und verbessert ihre Genauigkeit. Dies wird durch hochwertige globale Datensätze der Kraftstoffentwicklung und Feuerwehr ermöglicht”, schrieb die Autoren der Studie. src=”https://winbuzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>

Modell erweist sich in echten Wildfire-Ereignissen als wirksam erweist. Eine der Stärken des POF-Modells liegt in der REAL-WORT-Validierung. Los Angeles-Waldbrände 2025 .

Das KI-Modell, bekannt als die Wahrscheinlichkeit von Feuern (POF), die im Januar 2025 Los Angeles Waldbrände mit Präzision als herkömmliche Modelle korrekt ausbrechen würde. Trocken und reichlich vorhanden, überlagert dann menschliche und natürliche Zünddaten, um die Wahrscheinlichkeitsbewertungen zu verfeinern. Anstatt eine Brandgefahr zu bewerten, schätzt das Modell die tatsächliche Wahrscheinlichkeit des Brandvorkommens. Der Copernicus-Notfallmanagementdienst von ECMWF , der tägliche Updates liefert, die nationale Agenturen und Rettungskräfte leiten. Laut ECMWF verbesserte die Einbeziehung hochauflösender Vegetations-und Zünddaten die Vorhersagekenntnisse um bis zu 30% im Vergleich zu Weating-Modellen. Es beruht nicht auf die Supercomputer, die normalerweise für hochauflösende Wettersimulationen erforderlich sind. Stattdessen kann es auf relativ bescheidenen Systemen ausgeführt werden, was es für kleinere Agenturen oder Länder mit begrenzter Infrastruktur zugänglich macht. und Satellitendaten. Nach