科學家利用人工智慧預測大規模森林火災

來自美國加州大學歐文分校的一組多學科研究人員花了幾個月的時間共同創建了一個機器學習（人工智慧）模型，該模型可以從第一次火災發生的那一刻起預測大型森林火災的行為變化和發展趨勢。檢測到，準確率高。

這種即時分析模型使用單一資料集來預測火勢蔓延，其性能優於基於即時數據的實驗系統，但資本節省更加複雜。

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由於氣候變遷的負面影響，森林火災的破壞規模和麵積不斷增加。

此機器學習模型由研究團隊根據 2001 年至 2017 年間美國阿拉斯加州 1,100 多起火災事件的相關報告（阿拉斯加大型火災資料庫）中獲得的空氣濕度資料進行訓練。每場火災將根據其實際大小標記為小、中或大。經過初步訓練，機器學習模型能夠準確預測約 40% 的可能導致火災的特徵，以及指定時間段內 75% 的火災區域。

儘管該模型經過訓練來預測主要在阿拉斯加和加拿大北部大量存在的北方森林中形成的野火的結果，但總體而言，此類模型絕對可以用作野火頻繁發生地區的消防機構的額外支持資源，不僅在美國，而且在許多其他國家（如果這種技術組合被允許廣泛共享）。

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北方森林常見於阿拉斯加和加拿大北部

這種基於人工智慧的簡單分類系統可以讓管理人員深入了解火災的演變，從而製定資源分配計劃並優化消防能力，特別是更有效地部署備用計劃。

「收集和分析近年來重大火災及其影響的信息，有助於國家防火管理、生態系統保護，特別是人民的生命安全。「過去森林火災頻繁發生的地區需要更徹底的管理、預防和恢復工作，從而最大限度地減少對人類和脆弱生態系統的影響。」研究小組代表表示。

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山火多發地區需要更徹底的管理

根據統計，森林火災每年導致全球超過30萬人死亡，同時也是造成巨額碳排放的罪魁禍首，使地球本已非常「脆弱」的大氣層。

新罕布夏大學的一項研究預測，到2050年，山火破壞的規模和麵積可能比20世紀90年代的水平增加一倍。此外，頻率的增加，森林火災的發生率也會增加，因此變得更加難以預測。氣候變遷。

在氣候變遷日益呈現負面發展的背景下，上述基於人工智慧技術的森林火災預測模型將成為對抗自然災害的重要因素。例如巴西，從今年年初至今，該國官方記錄了近7.9萬起大大小小的森林火災，其中一半發生在被視為地球“綠肺”的亞馬遜雨林。純的。尤其是大面積火災，面積可達數平方公里，嚴重威脅生態系統的穩定性以及人類的健康。

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年初至今巴西已發生近7.9萬起大大小小的森林火災

除了自然災害、風暴、洪水、地震和乾旱之外，森林火災已經並將成為人類面臨的首要問題之一。