生物科学门户网站
BIO1000.COM

针对森林大火的大数据和人工智能

在澳大利亚,总会发生大火 - 不仅在内陆地区,而且在人口稠密地区附近。为了了解这些森林大火如何与气候相关以及如何更好地预测它们,研究人员现在已经启动了一个关于过去八年火灾和气候数据“大数据”的自适应分析计划。结果:据科学家称,一切都表明澳大利亚正面临着重大的气候变化。仅在过去五年中,每周森林火灾频率就增加了40%。

特别是在气候及其影响方面,大量数据经常积累,从每日天气数据到数千个地点。此外,气候系统中的相互作用非常复杂和多样化,因此只有复杂的模型和大量的计算工作才能进行预测。这也适用于澳大利亚丛林火灾的预测。虽然很明显,异常干燥,炎热的气候时期会增加火灾的数量。但是,即使在不太极端的天气条件下,热点在哪里以及火灾危险程度有多高,以前很难确定。“但是,最近澳大利亚森林大火的历史表明,这是拯救生命的最有效战略澳大利亚研究机构CSIRO的Ritaban Dutta及其同事解释说,在早期计划的疏散和人口警告中。但这只有相应可靠的预测才有可能。

为了改进火灾预报,研究人员在人工智能和大数据的帮助下解决了这个问题。“据我们所知,这是第一次将深度学习集合应用于澳大利亚如此复杂和当前的气候问题,”科学家说。在他们的研究中,他们使用了六个多部分神经网络,这些神经网络在澳大利亚每周向他们提供近一年的火灾卫星图像。此外,他们还为计算机程序提供了土壤湿度,降水,温度,风速和风向的天气数据。此外,还实施了有关气候和火灾的历史数据。神经网络在一种训练阶段接收这些数据包的一部分。在这方面,他们独立学习识别关系和模式,并开发了一个广义模型。然后将这些模型放在带有附加数据包的样本上 - 现在需要根据数据对火灾热点进行预测。

“气候变化很大”

研究人员报告说,基于KI的评估揭示了两个主要陈述。一方面,澳大利亚的个别火灾数量从2007年的每周3284起增加到20913起每周5484起火灾。“这相当于自2007年以来森林大火增加了40%,”Dutta及其同事报告说。自2011年以来,这种增长尤为强劲,这表明澳大利亚的气候变化是根本性的。研究人员表示,“澳大利亚即将迎来一场重大的气候变化。”另一方面,神经网络成功地从丰富的数据中推导出功能和准确的预测模型。在运行336周的测试中,人工智能成功了

“虽然新技术有助于遏制澳大利亚越来越多的森林大火,但这种自然灾害无法完全驯服,”杜塔和他的同事说。“不过,未来的森林大火的潜在的频率和跟踪此类火灾的热点最有可能的地点进行初步评估可以在保持损害降到最低有很大的帮助。”新开发的系统,潜在火源在至少一个月限制提前。然而,科学家们强调人类在火灾爆发中也发挥着重要作用。因此,人口教育是预防的重要组成部分,特别是在气候变化方面。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。