A közepes hatótávolságú időjárás-előrejelzések Európai Központja (ECMWF) kifejlesztett egy gépi tanulási rendszert, melynek neve a Tűz (POF) modellnek, amely előrejelzi, hogy a tűzoltások valószínűleg meggyulladnak a vegetáció, az emberi tevékenység és az időjárási adatok elemzésével. Ellentétben a tradicionális veszélyindexekkel, amelyek becsülik a tűzre hajlamos időjárási viszonyok valószínűségét, ez a modell a tényleges tűztevékenységre összpontosít-egy pontosabb korai figyelmeztető eszközt a tűzválasz és a tervezéshez. 2025 , a POF modell műholdas alapú vegetációs mutatók, időjárási viszonyok és gyújtási adatok kombinációját használja a napi tűz valószínűségének felmérésére az egész világon. A csapat megállapította, hogy az XGBoost következetesen a legpontosabb előrejelzéseket nyújtotta. A modellválasztás azonban kevésbé volt fontos, mint a bemeneti adatok minősége és teljessége-különösen a vegetáció bőségére és a gyújtási mintákra vonatkozó adatok. “Az üzemanyagjellemzőkre, a gyújtásokra és a megfigyelt tűz aktivitására vonatkozó adatok felhasználásával az adatközpontú előrejelzések csökkentik a nagy adagoló előrejelzések hamis riasztási sebességét, javítva a pontosságot. Ezt lehetővé teszik az üzemanyag-evolúció és a tűz észlelésének kiváló minőségű globális adatkészletei.”-írta a tanulmány szerzői.
A modell hatékonyan bizonyítja a valós tűzoltási eseményeket
Az egyik POF-modell erőssége a valós-világ érvényesítésben rejlik. Helyesen előrejelezte a WildFire mintákat, a május 2023-as tüzet megelőzően, a tíz napig. A modell pontosságot mutatott a los angeles-i vadon élő tüzeknél, a száraz Angeles-i vadon élő tüzek, a száraz, de a száraz, de a szárazföldi üzemanyag-limit.
Az AI modell, amelyet a tűz valószínűségének (POF) hívnak, helyesen megjósolta, hogy a tűzoltások a 2025. januári Los Angeles-i tűzoltásoknál pontosabbak, mint a hagyományos modellek. Száraz és bőséges, majd az emberi és a természetes gyújtási adatok átfedése, hogy finomítsa annak valószínűségének értékelését. Ahelyett, hogy tűzveszélyes besorolást nyújtana, a modell becsüli meg a tűz bekövetkezésének tényleges valószínűségét. Az ECMWF Copernicus vészhelyzeti menedzsment szolgálata , napi frissítéseket szállít, amelyek irányítják a nemzeti ügynökségeket és a sürgősségi válaszadókat. Az ECMWF szerint a nagy felbontású vegetáció és a gyújtási adatok beépítése akár 30%-kal javította a prediktív képességeket, csak az időjárási modellekhez képest. Nem támaszkodik a nagy felbontású időjárási szimulációkhoz általában szükséges szuperszámítógépekre. Ehelyett viszonylag szerény rendszereken futhat, így hozzáférhetővé teszi a korlátozott infrastruktúrával rendelkező kisebb ügynökségek vagy országok számára. Műholdas adatok. A ecmwf Wildfire elemzésű blog , a szikrázó játékok, a császárak, a Crucical Crucicial Crucicial Crucical-szerepe, a Crucmwf-t a Crucical Crucical, a Crucical Crucicial Crucical szerepe, a császár játékok, a CRUCTREASTS, a CRUCTRECASTS, a CRUCTRECAST. A tűzkockázat-előrejelzések megbízhatósága mind a sűrűn erdős, mind a scubland területeken.
Az emberi tevékenység a POF modell egyik fő alkotóeleme. A népsűrűségről, az úthálózatokról, a villámszolgáltatásról és más gyújtási proxykről származik, hogy szimulálják a tűz indulásának valószínűségét-akár egy eldobott cigaretta, egy villámcsapás szikra vagy villámcsapás. Az AI nyomja az ECMWF-t, amely kulcsfontosságú szereplővé vált az AI-fokozott előrejelzésben. 2024-ben az ECMWF együttműködött a Google-val, hogy elindítsa a NeuralGCM-et, egy hibrid előrejelzési modellt, amely a gépi tanulást egyesíti a hagyományos légköri fizikával. A NeuralGCM kiváló teljesítményt mutatott a ciklonok nyomon követésében, valamint a hőmérsékleti és páratartalom előrejelzési hibáinak csökkentését akár 50%-kal is. A Gencast meghaladta az ECMWF saját ENS rendszerét a vizsgált forgatókönyvek 97,2%-ában. A nehéz számítástechnikai forrásokat igénylő fizika-alapú szimulációkkal ellentétben az Aardvark teljes mértékben megkerüli ezeket a követelményeket. A valós idejű műholdas és a radar adatainak mély tanulását használja, lehetővé téve a rendszer számára, hogy standard asztalon futhasson-a pontos előrejelzéseket korlátozott infrastruktúrával rendelkező régiókban. Pontosságuk csak annyira jó, mint az általuk bevitt adatok. Azokban a régiókban, amelyekben nincs időben vagy részletes növényzet, gyújtás vagy meteorológiai bemenet, az előrejelzés minősége szenvedhet. A POF modell például a pontosság fenntartása érdekében a legfrissebb műholdas takarmányoktól és a földi állomás megfigyeléseitől függ. Kevésbé megfigyelt környezetben az előnyei csökkenhetnek.
Egy másik kihívás az értelmezhetőség. A hagyományos fizikai alapú modellek meteorológusokat kínálnak, egyértelmű fizikai magyarázatokat adnak kimeneteikre, míg a gépi tanulási rendszerek gyakran úgy viselkednek, mint a fekete dobozok. Ez megnehezítheti az elemzők és a politikai döntéshozók számára, hogy megértsék vagy igazolják a kizárólag az AI-vezérelt valószínűségek alapján. Target=”_ üres”> Copernicus vészhelyzeti kezelési szolgáltatás . Úgy tervezték, hogy a visszacsatolás integrálására és az idő múlásával javuljon, mivel felhalmozza a valós teljesítményadatokat. A nagyobb tűzoltások rugalmas tervezésével és tesztelt teljesítményével a modell már hozzájárul a globális katasztrófák készségéhez. Ahelyett, hogy a lángok megjelenését várnák, segít az ügynökségeknek megtervezni, hogy hol és mikor történhet a szikra.
