Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wildfire Smoke and Air Quality: How Machine Learning Can Guide Forest Management

論文の概要: Wildfire Smoke and Air Quality: How Machine Learning Can Guide Forest Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04651v2
Date: Tue, 8 Dec 2020 02:23:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-09 06:06:25.214388
Title: Wildfire Smoke and Air Quality: How Machine Learning Can Guide Forest Management
Title（参考訳）: 森林火災の煙と空気質: 機械学習が森林管理を導く方法
Authors: Lorenzo Tomaselli, Coty Jen, Ann B. Lee
Abstract要約: 焼き討ちは、現在、広範囲にわたる山火事のリスクを減らす最も効果的な方法である。ここでは, スペクトルクラスタリングや多様体学習といった機械学習が, 解釈可能な表現や, 煙の種類を識別するための強力なツールを提供する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9766522384767227
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Prescribed burns are currently the most effective method of reducing the risk of widespread wildfires, but a largely missing component in forest management is knowing which fuels one can safely burn to minimize exposure to toxic smoke. Here we show how machine learning, such as spectral clustering and manifold learning, can provide interpretable representations and powerful tools for differentiating between smoke types, hence providing forest managers with vital information on effective strategies to reduce climate-induced wildfires while minimizing production of harmful smoke.
Abstract（参考訳）: 森林管理においてほとんど欠けている要素は、どの燃料を安全に燃やして有毒な煙に晒すことができるかを知ることである。ここでは、スペクトルクラスタリングや多様体学習などの機械学習が、煙の種類を識別するための解釈可能な表現や強力なツールを提供することによって、森林管理者に有害煙の発生を最小限に抑えつつ、気候による山火事を減らすための効果的な戦略について重要な情報を提供する。

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