ИИ-модель, разработанная учеными из Университета Бар-Илан, с 90% точностью предсказывает лесные пожары, вызванные молниями.
Работа опубликована в журнале Scientific Reports.
Ежегодно в атмосфере возникает более миллиарда молний. Примерно четверть из них достигает поверхности Земли. Это около 300-400 миллионов разрядов. Но к лесным пожарам приводит лишь небольшая часть молний по всему миру. По существующим оценкам, это – тысячи молний ежегодно. Молнии являются главной причиной лесных пожаров в таких местах, как тайга и горы, где живет мало людей. Эти пожары обычно начинаются не сразу, они могут тлеть незамеченными в течение многих дней, пока не начнется массовое возгорание, остановить которое очень трудно. Катастрофические лесные пожары Калифорнии в августе 2020 года были вызваны ударами молний.
Возможность по мониторингу молний предсказать вероятность лесного пожара сегодня жизненно необходима, учитывая идущее глобальное потепление. Молнии все чаще становятся причиной масштабных лесных пожаров.
Ученые из Бар-Иланского университета в сотрудничестве с экспертами из университетов Ариэля и Тель-Авива использовали семилетние глобальные спутниковые данные высокого разрешения, подробные экологические факторы, такие как характер растительности, погодные условия, топография и многие другие для картирования и прогнозирования рисков лесных пожаров, вызванных молниями. Обученная на основе этих разнообразных данных модель может предсказывать, где и когда удары молнии с наибольшей вероятностью вызовут лесные пожары.
Модель устраняет ключевой пробел в существующих системах прогнозирования лесных пожаров: многие модели эффективны для пожаров, вызванных деятельностью человека, но они недостаточно точно предсказывают пожары, вызванные молниями, которые ведут себя совершенно по-другому и часто начинаются в труднодоступных районах. Модель была тщательно протестирована с использованием данных о лесных пожарах за 2021 год и показала уровень точности более 90%. Ученые считают, что включение модели в мировые системы мониторинга лесных пожаров может радикально улучшить ситуацию.
"Мы находимся на критическом этапе понимания сложности возгораний лесных пожаров, – говорит соавтор работы доктор Орен Гликман. – Машинное обучение предлагает потенциал для революционного изменения того, как мы прогнозируем и реагируем на лесные пожары, вызванные молниями, предоставляя информацию, которая может спасти жизни и сохранить экосистемы". |
