Το Ευρωπαϊκό Κέντρο Προβλέψεων Μεσαίας Βοσκής (ECMWF) έχει αναπτύξει ένα σύστημα μηχανικής μάθησης που ονομάζεται μοντέλο πιθανότητας πυρκαγιάς (POF) που προβλέπει πού είναι πιθανό να αναφλεγούν οι πυρκαγιές αναλύοντας τη βλάστηση, την ανθρώπινη δραστηριότητα και τα δεδομένα καιρού. Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς δείκτες κινδύνου που εκτιμούν την πιθανότητα του καιρού επιρρεπής σε πυρκαγιά, αυτό το μοντέλο επικεντρώνεται στην πραγματική δραστηριότητα πυρκαγιάς-προσφέροντας ένα ακριβέστερο εργαλείο έγκαιρης προειδοποίησης για την ανταπόκριση και τον προγραμματισμό του Wildfire. 1, 2025 Το μοντέλο POF χρησιμοποιεί ένα συνδυασμό μετρήσεων βλάστησης που βασίζονται σε δορυφορικό, καιρικές συνθήκες και δεδομένα ανάφλεξης για την αξιολόγηση της καθημερινής πιθανότητας πυρκαγιάς σε ολόκληρο τον κόσμο. Η ομάδα διαπίστωσε ότι το XGBOOST παρέδωσε σταθερά τις πιο ακριβείς προβλέψεις. Ωστόσο, η επιλογή του μοντέλου ήταν λιγότερο σημαντική από την ποιότητα και την πληρότητα των δεδομένων εισόδου-ειδικά δεδομένα σχετικά με την αφθονία της βλάστησης και τα πρότυπα ανάφλεξης. “Χρησιμοποιώντας δεδομένα σχετικά με τα χαρακτηριστικά των καυσίμων, τις ανάφλεξεις και την παρατηρούμενη δραστηριότητα πυρκαγιάς, οι προβλέψεις που βασίζονται σε δεδομένα μειώνουν τον ρυθμό ψευδών συναγερμού των προβλέψεων υψηλής διαδρομής, ενισχύοντας την ακρίβειά τους. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>
Προβλέψαμε σωστά τα πρότυπα πυρκαγιάς μπροστά από τις περιπτώσεις του 2023 σε κάποιες περιπτώσεις. Το μοντέλο κατέδειξε επίσης την ακρίβεια κατά τη διάρκεια του Οι πυρκαγιές του Λος Άντζελες τον Ιανουάριο του 2025
Το μοντέλο AI, γνωστό ως η πιθανότητα πυρκαγιάς (POF), προέβλεπε σωστά όπου οι πυρκαγιές θα ξεσπάσουν κατά τη διάρκεια του Ιανουαρίου του 2025 του Λος Άντζελες, και οι και οι δύο είναι πιθανόν να συμβαίνουν. ξηρό και άφθονο, στη συνέχεια επικαλύπτει τα δεδομένα ανθρώπινης και φυσικής ανάφλεξης για να βελτιώσει τις αξιολογήσεις πιθανότητας. Αντί να παρέχει βαθμολογία κινδύνου πυρκαγιάς, το μοντέλο εκτιμά την πραγματική πιθανότητα εμφάνισης πυρκαγιάς. της υπηρεσίας διαχείρισης έκτακτης ανάγκης της ECMWF , παρέχοντας καθημερινές ενημερώσεις που καθοδηγούν τους εθνικούς οργανισμούς και τους ανταποκριτές έκτακτης ανάγκης. Σύμφωνα με το ECMWF, η ενσωμάτωση των δεδομένων βλάστησης υψηλής ανάλυσης και ανάφλεξης βελτίωσε την ικανότητα πρόβλεψης κατά 30% σε σύγκριση με τα μοντέλα μόνο για το POF. Δεν βασίζεται στους υπερυπολογιστές που συνήθως απαιτούνται για προσομοιώσεις καιρού υψηλής ανάλυσης. Αντ’αυτού, μπορεί να τρέξει σε σχετικά μέτρια συστήματα, καθιστώντας το προσιτό σε μικρότερους οργανισμούς ή χώρες με περιορισμένη υποδομή. Δορυφορικά δεδομένα. Σύμφωνα με το ecmwf Η ανάλυση της πυρκαγιάς . Η ενίσχυση της αξιοπιστίας των προβλέψεων κινδύνου πυρκαγιάς τόσο σε πυκνοκατοικημένες περιοχές και σε περιοχές με σκάλες. Καταναλώνει δεδομένα σχετικά με την πυκνότητα του πληθυσμού, τα οδικά δίκτυα, τη δραστηριότητα αστραπής και άλλους πληρεξούσιους ανάφλεξης για να προσομοιώσουν την πιθανότητα να ξεκινήσει μια πυρκαγιά-είτε μέσα από ένα απορριπτόμενο τσιγάρο, μια σπίθα από ένα powerline ή μια απεργία Lightning. AI Push από την ECMWF, η οποία έχει γίνει βασικός παίκτης στην πρόβλεψη AI-ενισχυμένη. Το 2024, η ECMWF συνεργάστηκε με την Google για να ξεκινήσει το NeuralGCM, ένα υβριδικό μοντέλο πρόβλεψης που συγχωνεύει τη μηχανική μάθηση με την παραδοσιακή ατμοσφαιρική φυσική. Το NEURALGCM κατέδειξε ανώτερες επιδόσεις στην παρακολούθηση κυκλώνων και μειώνοντας τα σφάλματα πρόβλεψης και υγρασίας για τη θερμοκρασία και την υγρασία κατά 50%. Ο Gencast ξεπέρασε το σύστημα ENS ENS του ECMWF στο 97,2% των σεναρίων που δοκιμάστηκαν.
Η ECMWF συνέβαλε επίσης στην ανάπτυξη του Aardvark Weather, ενός νέου μοντέλου που δημιουργήθηκε με το Πανεπιστήμιο του Cambridge, Microsoft Research και το Ινστιτούτο Alan Turing. Σε αντίθεση με τις προσομοιώσεις που βασίζονται στη φυσική που απαιτούν βαριά υπολογιστικά πόρους, ο Aardvark παρακάμπτει εξ ολοκλήρου αυτές τις απαιτήσεις. Χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση σε δεδομένα δορυφόρου και ραντάρ σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας στο σύστημα να εκτελείται σε τυποποιημένους επιτραπέζιους υπολογιστές-επιτρέποντας ακριβείς προβλέψεις σε περιοχές με περιορισμένες υποδομές. Η ακρίβειά τους είναι τόσο καλή όσο τα δεδομένα που καταναλώνουν. Σε περιοχές που δεν έχουν έγκαιρη ή λεπτομερή βλάστηση, ανάφλεξη ή μετεωρολογικές εισροές, η ποιότητα πρόβλεψης μπορεί να υποφέρει. Το μοντέλο POF, για παράδειγμα, εξαρτάται από τις ενημερωμένες δορυφορικές τροφές και τις παρατηρήσεις του σταθμού εδάφους για να διατηρηθεί η ακρίβεια. Σε περιβάλλοντα με λιγότερο παρακολούθηση, τα πλεονεκτήματά του μπορεί να μειωθούν.
Μια άλλη πρόκληση είναι η ερμηνεία. Τα παραδοσιακά μοντέλα που βασίζονται στη φυσική προσφέρουν μετεωρολόγους σαφείς φυσικές εξηγήσεις για τις εκροές τους, ενώ τα συστήματα μηχανικής μάθησης συχνά συμπεριφέρονται σαν μαύρα κουτιά. Αυτό μπορεί να δυσχεράνει τους αναλυτές και τους υπεύθυνους χάραξης πολιτικής να κατανοήσουν ή να δικαιολογήσουν τις αποφάσεις που βασίζονται αποκλειστικά στις πιθανότητες που βασίζονται στην ΑΙ. href=”https://emergency.copernicus.eu/”target=”_ blank”> copernicus υπηρεσία διαχείρισης έκτακτης ανάγκης . Έχει επίσης σχεδιαστεί για να ενσωματώνει την ανατροφοδότηση και να βελτιωθεί με την πάροδο του χρόνου καθώς συσσωρεύει δεδομένα απόδοσης πραγματικού κόσμου.
Καθώς οι εποχές πυρκαγιάς αυξάνονται περισσότερο και η ένταση της πυρκαγιάς αυξάνεται, τα εργαλεία πρόωρης προειδοποίησης όπως το POF γίνονται απαραίτητα. Με ένα ευέλικτο σχεδιασμό και δοκιμασμένη απόδοση σε σημαντικά γεγονότα πυρκαγιάς, το μοντέλο συμβάλλει ήδη στην ετοιμότητα της παγκόσμιας καταστροφής. Αντί να περιμένουμε να εμφανιστούν οι φλόγες, βοηθά τους οργανισμούς να σχεδιάσουν για το πού και πότε μπορεί να συμβεί η σπίθα.
