Nieuw AI-model voorspelt natuurbrandactiviteit door brandstof te volgen, niet alleen brandrisico

Het Europese centrum voor weersvoorspellingen voor middelgrote afstand (ECMWF) heeft een machine learning-systeem ontwikkeld dat het waarschijnlijkheid van brand (POF) wordt genoemd dat voorspelt waar bosbranden waarschijnlijk zullen ontsteken door vegetatie, menselijke activiteit en weergegevens te analyseren. In tegenstelling tot traditionele gevaarindices die de kans schatten van brandweerweer, richt dit model zich op daadwerkelijke brandactiviteit-wat een meer precieze vroege waarschuwingstool voor Wildfire-reactie en planning heeft aangemerkt.

Gedetailleerd in een , gebruikt het POF-model een combinatie van satellietgebaseerde vegetatiemetrieken, weersomstandigheden en ontstekingsgegevens om de dagelijkse natuurbrandkans over de hele wereld te beoordelen.

Het is correct voorspeld van wildvuurpatronen voorafgaand aan de mei 2023 fires in Canada , het aanbieden van waardevolle doorlooptijd in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen in sommige dagen. Het model demonstreerde ook precisie tijdens de los angeles wildfires in januari 2025 , outporteren van traditionele brandweer van traditionele brandweer in droge brandstof. Regio’s.

Het AI-model, bekend als de waarschijnlijkheid van vuur (POF), voorspelde correct waar branden zouden uitbreken tijdens de januari 2025 Los Angeles Wildfires met meer precisie met meer precisie dan traditionele modellen.

in plaats van brede regionale alarmen op basis van temperatuur en wind alleen, het pof-model evalueert hoe een land is. Identificeert gebieden waar vegetatie zowel droog als overvloedig is en overlapt vervolgens menselijke en natuurlijke ontstekingsgegevens om de waarschijnlijkheidsbeoordelingen te verfijnen. In plaats van een brandweerbeoordeling te bieden, schat het model de werkelijke waarschijnlijkheid van brandweer.

Het model , waarbij dagelijkse updates worden geleverd die nationale agentschappen en hulpverleners begeleiden. Volgens ECMWF verbeterde het opnemen van vegetatie-en ontstekingsgegevens met hoge resolutie de voorspellende vaardigheid met maximaal 30% vergeleken met modellen met alleen weer.

Deze toegankelijkheid opent de deur voor bredere wereldwijde acceptatie van geavanceerde brandvoorspellingstools zonder de last van extreme hardware-eisen. voorwaarden en satellietgegevens. Volgens ecmwf-wildfire-analyse is een cruciale rol in de cruciale rol in de cruciale rol in de kruis. Betrouwbaarheid van brandrisicopoorsporingen in zowel dicht beboste als struikgewasgebieden.

ECMWF’s ECMWF’s AI Strategie Spans Wildfire, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, Weather, en Climate niet Breder AI Push door ECMWF, dat een belangrijke speler is geworden in AI-verbeterde voorspelling. In 2024 werkte ECMWF samen met Google om NeuralGCM te lanceren, een hybride voorspellingsmodel dat machine learning samenvoegt met traditionele atmosferische fysica. NeuralGCM demonstreerde superieure prestaties in het volgen van cyclonen en het verminderen van temperatuur-en vochtvoorspellingsfouten tot 50%.

Later dat jaar introduceerde Google DeepMind GenCast, een op ensemble gebaseerd AI-systeem dat 15-daagse voorspellingen genereerde in slechts enkele minuten met behulp van een generatief diffusiemodel. Gencast overtrof het eigen ENS-systeem van ECMWF in 97,2% van de geteste scenario’s.

ECMWF heeft ook bijgedragen aan de ontwikkeling van Aardvark-weer, een nieuw model dat samen werd gecreëerd met de Universiteit van Cambridge, Microsoft Research en het Alan Turing Institute. In tegenstelling tot op natuurkunde gebaseerde simulaties die zware computerbronnen vereisen, omzeilt Aardvark die vereisten volledig. Het maakt gebruik van diep leren op realtime satelliet-en radargegevens, waardoor het systeem op standaard desktops kan worden uitgevoerd-waardoor nauwkeurige voorspellingen in regio’s met beperkte infrastructuur worden toegeschreven.

AI-nauwkeurigheid versus gegevensbeschikbaarheid en interpreteerbaarheid

Ondanks veelbelovende prestaties, komen AI-modellen met beperkingen. Hun nauwkeurigheid is slechts zo goed als de gegevens die ze innemen. In regio’s die tijdige of gedetailleerde vegetatie, ontsteking of meteorologische input ontbreken, kan de voorspellingskwaliteit lijden. Het POF-model is bijvoorbeeld afhankelijk van up-to-date satellietfeeds en grondstationobservaties om de nauwkeurigheid te behouden. In minder bewuste omgevingen kunnen de voordelen ervan afnemen.

Een andere uitdaging is interpreteerbaarheid. Traditionele op natuurkunde gebaseerde modellen bieden meteorologen om fysieke verklaringen voor hun output te wissen, terwijl machine learning-systemen zich vaak gedragen als zwarte dozen. Dit kan het voor analisten en beleidsmakers moeilijker maken om beslissingen te begrijpen of te rechtvaardigen die uitsluitend op basis van AI-aangedreven waarschijnlijkheden zijn gebaseerd. href=”https://emergency.copernicus.eu/”target=”_ blank”> Copernicus Emergency Management Service . Het is ook ontworpen om feedback te integreren en in de loop van de tijd te verbeteren, omdat het de prestatiegegevens uit de praktijk verzamelt.

Naarmate de brandseizoenen langer worden en de natuurbrandintensiteit toeneemt, worden vroege waarschuwingstools zoals POF essentieel. Met een flexibel ontwerp en geteste prestaties in grote brandgebeurtenissen, draagt ​​het model al bij aan wereldwijde rampenbereidheid. In plaats van te wachten tot vlammen verschijnen, helpt het agentschappen te plannen voor waar en wanneer de vonk kan gebeuren.