論文の概要: From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10901v1
• Date: Sun, 14 Mar 2021 17:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 01:05:44.593873
• Title: From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors
• Title（参考訳）: 静的から動的予測へ:複数の環境要因に基づく山火事リスク評価
• Authors: Tanqiu Jiang, Sidhant K. Bendre, Hanjia Lyu, Jiebo Luo
• Abstract要約: ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。 カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.9674326582747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wildfire is one of the biggest disasters that frequently occurs on the west coast of the United States. Many efforts have been made to understand the causes of the increases in wildfire intensity and frequency in recent years. In this work, we propose static and dynamic prediction models to analyze and assess the areas with high wildfire risks in California by utilizing a multitude of environmental data including population density, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), tree mortality area, tree mortality number, and altitude. Moreover, we focus on a better understanding of the impacts of different factors so as to inform preventive actions. To validate our models and findings, we divide the land of California into 4,242 grids of 0.1 degrees $\times$ 0.1 degrees in latitude and longitude, and compute the risk of each grid based on spatial and temporal conditions. By performing counterfactual analysis, we uncover the effects of several possible methods on reducing the number of high risk wildfires. Taken together, our study has the potential to estimate, monitor, and reduce the risks of wildfires across diverse areas provided that such environment data is available.
• Abstract（参考訳）: ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。 近年、山火事の強度と頻度の増加の原因を理解するために多くの努力がなされている。 本研究では,人口密度,正規化差植生指数(ndvi),パーマー干ばつ重大度指数(pdsi),樹木の枯死率,樹木の枯死率,標高など多岐にわたる環境データを用いて,カリフォルニア州の森林火災リスクの高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案する。 さらに,様々な要因の影響をよりよく理解し,予防的行動に知らせることにも焦点を当てる。 我々のモデルと結果を検証するために、カリフォルニアの土地を緯度と経度で0.1°$\times$0.1°sの4,242のグリッドに分割し、空間的および時間的条件に基づいて各グリッドのリスクを計算する。 対物分析を行うことで、高リスク山火事の減少に対するいくつかの方法がもたらす影響を明らかにする。 本研究は、これらの環境データが利用可能であるような様々な地域において、山火事のリスクを推定、監視、軽減する可能性を秘めている。

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