Europejskie Centrum Prognozy pogody średniego zasięgu (ECMWF) opracowało model uczenia maszynowego zwanego modelem prawdopodobieństwa pożaru (POF), który przewiduje, gdzie pożary prawdopodobnie zapłonią się poprzez analizę roślinności, aktywności człowieka i danych pogodowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych wskaźników niebezpieczeństwa, które oszacują prawdopodobieństwo pogody podatnej na pożar, ten model koncentruje się na rzeczywistej aktywności pożarowej-w celu bardziej precyzyjnego narzędzia wczesnego ostrzegania dla reakcji i planowania pożaru.
Został przetestowany na historycznych danych pożarów przy użyciu kilku podejść do uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowych i losowych lasów. Zespół stwierdził, że XGBOOST konsekwentnie dostarczał najdokładniejsze prognozy. Jednak wybór modelu był mniej ważny niż jakość i kompletność danych wejściowych-zwłaszcza danych na temat obfitości roślinności i wzorców zapłonu. „Wykorzystując dane dotyczące charakterystyki paliwa, zapłonu i
zaobserwowanej aktywności pożarowej, prognozy oparte na danych zmniejszają wskaźnik fałszywych alarmów prognoz wysokiego niebezpieczeństwa, zwiększając ich dokładność. Jest to możliwe dzięki wysokiej jakości globalnymi zestawami danych ewolucji paliwa i wykrywania pożaru.”, Autorzy badania. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>
Model okazuje się skuteczny w zdarzeniach prawdziwych pożarów
Jedno z mocnych stron Model POF w sprawdzaniu sprawdzania poprawności realnej. prawidłowo prognozowało wzory dzikich pożarów w maju 2023 pożarów w Kanadzie , odpowiadając cenom czasu realizacji w niektórych przypadkach. Model wykazał również precyzję podczas los Angeles Wildżynie w styczniu 2025 r. Regiony.
Model AI, znany jako prawdopodobieństwo pożaru (POF), poprawnie przewidywane, gdzie pożary wybuchną podczas pożarów Los 2025 Los Angeles z większą precyzją niż tradycyjne modele.
zamiast zabrzmieć szerokie alarmy regionalne w oparciu o temperaturę i wiatr, sam w samym modelu POF ocenia, jak płonowe jest to obciążenie. Identyfikuje obszary, w których roślinność jest sucha i obfita, a następnie nakłada dane dotyczące ludzkich i naturalnych zapłonu, aby udoskonalić oceny prawdopodobieństwa. Zamiast zapewnić ocenę niebezpieczeństwa ogniowego, model szacuje rzeczywiste prawdopodobieństwo wystąpienia pożaru.
prognozowanie pożaru przy minimalnej mocy obliczeniowej
Pomimo jego dokładności, model POF jest zaprojektowany jako efektywny obliczeniowo. Nie opiera się na superkomputerach zwykle wymaganych do symulacji pogody o wysokiej rozdzielczości. Zamiast tego może działać na stosunkowo skromnych systemach, dzięki czemu jest dostępny dla mniejszych agencji lub krajów o ograniczonej infrastrukturze.
Ta dostępność otwiera drzwi do szerszego globalnego przyjęcia narzędzia zaawansowanego prognozowania pożaru bez obciążenia ekstremalnych wymagań sprzętowych.
W podstawie ramy POF jest ECMWF modelki ECMWF na narzędzie monitorowania wegetacji, które szacuje, że żyjesz i terminacja terminy opartej na niedawnych warunkach pogodowych. Dane satelitarne. Według ECMWF’s Analiza Wildfire Blog Wiarygodność prognoz ryzyka pożarowego zarówno w gęsto zalesionych, jak i zeskakiej w obszarach.
Aktywność człowieka jest również głównym składnikiem modelu POF. Spożywa dane dotyczące gęstości zaludnienia, sieci drogowych, aktywności błyskawicy i innych proxy zapłonu, aby symulować prawdopodobieństwo rozpoczęcia pożaru-niezależnie od odrzuconego papierosa, iskrę z linii energetycznej lub uderzeniem błyskawicy.
ECMWF Strategia ECMWF ECMWF Strategia AI Rezonstrukcja Wildfire’a, pogoda i prognozowanie klimatu>
Model ECMWF jest częścią ECMWF Rezonstrukcję dzikiego ogniora, padę. Szerszy pchanie AI przez ECMWF, który stał się kluczowym graczem w prognozowaniu zgromadzonym przez AI. W 2024 r. ECMWF nawiązał współpracę z Google w celu uruchomienia NeuralGCM, hybrydowego modelu prognozowania, który łączy uczenie maszynowe z tradycyjną fizyką atmosferyczną. NeuralGCM wykazał doskonałą wydajność w śledzeniu cyklonów i zmniejszając błędy prognozy temperatury i wilgotności nawet o 50%.
Później tego roku Google DeepMind wprowadził Gencast, system AI oparty na zespole, który generował 15-dniowe prognozy w ciągu kilku minut przy użyciu generatywnego modelu dyfuzji. Gencast przekroczył własny system ENS ECMWF w 97,2% testowanych scenariuszy.
ECMWF również przyczynił się do rozwoju Aardvark Weather, nowego modelu współtworzonego z University of Cambridge, Microsoft Research i Alan Turing Institute. W przeciwieństwie do symulacji opartych na fizyce, które wymagają ciężkich zasobów obliczeniowych, Aardvark całkowicie omija te wymagania. Wykorzystuje głębokie uczenie się w danych satelitarnych i radarowych w czasie rzeczywistym, umożliwiając systemowi działanie na standardowych komputerach stacjonarnych-podnosząc dokładne prognozy w regionach o ograniczonej infrastrukturze.
Dokładność AI vs. dostępność danych i interpretację
Mimo obiecującej wydajności, modele AI są zawierające ograniczenia. Ich dokładność jest tak dobra, jak dane, które spożywają. W regionach pozbawionych terminowej lub szczegółowej roślinności, zapłonu lub danych meteorologicznych może ucierpieć jakość prognoz. Na przykład model POF zależy od aktualnych kanałów satelitarnych i obserwacji stacji naziemnej w celu zachowania dokładności. W mniejo monitorowanych środowiskach jego zalety mogą się zmniejszyć.
Kolejnym wyzwaniem jest interpretacja. Tradycyjne modele oparte na fizyce oferują meteorologów wyczyścić fizyczne wyjaśnienia swoich wyników, podczas gdy systemy uczenia maszynowego często zachowują się jak czarne skrzynki. Może to utrudnić analitykom i decydentom zrozumienie lub uzasadnienie decyzji opartych wyłącznie na prawdopodobieństwach opartych na AI.
Model POF próbuje zająć się niektórymi z tych problemów, opierając się na dobrze zrozumiałych zmiennych-takich jak wilgotność paliwa i zapalanie zapłonu-i udostępniając swoje wyjścia publicznie za pośrednictwem
W miarę wzrostu sezonów pożarowych rośnie i wzrost intensywności pożarów stają się niezbędne narzędzia, takie jak POF. Dzięki elastycznej konstrukcji i testowanej wydajności w głównych zdarzeniach pożarowych model już przyczynia się do globalnej gotowości katastrof. Zamiast czekać na pojawienie się płomieni, pomaga agencjom zaplanować, gdzie i kiedy iskra może się zdarzyć.