論文の概要: Assimilation of Satellite Active Fires Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00686v1
- Date: Fri, 1 Apr 2022 20:11:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-08 04:43:12.558293
- Title: Assimilation of Satellite Active Fires Data
- Title（参考訳）: 衛星アクティブ火災データの同化
- Authors: James D. Haley
- Abstract要約: この論文の目的は、山火事のモデリング能力を改善することで、山火事の影響に対処する技術を開発することである。
特に,火災の履歴を構築する方法,山火事データを同化するための新しい技術,およびモデル化された火災の挙動を変更する方法を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wildland fires pose an increasingly serious problem in our society. The
number and severity of these fires has been rising for many years. Wildfires
pose direct threats to life and property as well as threats through ancillary
effects like reduced air quality. The aim of this thesis is to develop
techniques to help combat the impacts of wildfires by improving wildfire
modeling capabilities by using satellite fire observations. Already much work
has been done in this direction by other researchers. Our work seeks to expand
the body of knowledge using mathematically sound methods to utilize information
about wildfires that considers the uncertainties inherent in the satellite
data.
In this thesis we explore methods for using satellite data to help initialize
and steer wildfire simulations. In particular, we develop a method for
constructing the history of a fire, a new technique for assimilating wildfire
data, and a method for modifying the behavior of a modeled fire by inferring
information about the fuels in the fire domain. These goals rely on being able
to estimate the time a fire first arrived at every location in a geographic
region of interest. Because detailed knowledge of real wildfires is typically
unavailable, the basic procedure for developing and testing the methods in this
thesis will be to first work with simulated data so that the estimates produced
can be compared with known solutions. The methods thus developed are then
applied to real-world scenarios. Analysis of these scenarios shows that the
work with constructing the history of fires and data assimilation improves
improves fire modeling capabilities. The research is significant because it
gives us a better understanding of the capabilities and limitations of using
satellite data to inform wildfire models and it points the way towards new
avenues for modeling fire behavior.
- Abstract（参考訳）: 森林火災は我々の社会にますます深刻な問題を引き起こす。
これらの火災の数と重大度は長年にわたって高まっている。
森林火災は、生命と財産への直接的な脅威であり、空気質の低下のような補助効果による脅威である。
本論文の目的は, 衛星火災観測による野火モデリング能力の向上により, 野火の影響に対処する技術を開発することである。
他の研究者によって既に多くの研究がなされている。
本研究は,衛星データに内在する不確実性を考慮した山火事に関する情報を活用するために,数学的に健全な手法を用いて知識体を拡大することを目指している。
本論文では,衛星データを用いた山火事シミュレーションの初期化とステアリングを支援する方法について考察する。
特に,火災の歴史を構築する方法,山火事データを同化するための新しい技術,及び火災ドメイン内の燃料に関する情報を推測してモデル化された火災の挙動を変更する方法を開発する。
これらの目標は、最初に火が地理的な地域にあるすべての場所に到達した時刻を見積もることに依存している。
実際の山火事に関する詳細な知識は一般に利用できないため、この論文における手法の開発と試験の基本的な手順は、まずシミュレーションデータを用いて、生成された推定結果を既知の解と比較することである。
これらの手法は実世界のシナリオに適用される。
これらのシナリオの分析は、火の履歴とデータ同化を構築する作業が火のモデリング能力を改善することを示している。
この研究は、衛星データを使って山火事のモデルを知らせる能力と限界をより深く理解し、火の挙動をモデル化するための新たな道のりを指し示している。
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