論文の概要: A generative model for surrogates of spatial-temporal wildfire nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02810v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 06:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 18:39:29.052884
• Title: A generative model for surrogates of spatial-temporal wildfire nowcasting
• Title（参考訳）: 時空間山火事発生時のサロゲート生成モデル
• Authors: Sibo Cheng and Yike Guo and Rossella Arcucci
• Abstract要約: 3次元ベクトル量子変分オートコーダを用いて生成モデルを提案する。 このモデルは、最近カリフォルニア州で起きた大規模な山火事(チムニー火災)のエコリージョンでテストされている。 数値的な結果から, 連続かつ構造的な火災シナリオの生成に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.551652250858144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent increase in wildfires worldwide has led to the need for real-time fire nowcasting. Physics-driven models, such as cellular automata and computational fluid dynamics can provide high-fidelity fire spread simulations but they are computationally expensive and time-consuming. Much effort has been put into developing machine learning models for fire prediction. However, these models are often region-specific and require a substantial quantity of simulation data for training purpose. This results in a significant amount of computational effort for different ecoregions. In this work, a generative model is proposed using a three-dimensional Vector-Quantized Variational Autoencoders to generate spatial-temporal sequences of unseen wildfire burned areas in a given ecoregion. The model is tested in the ecoregion of a recent massive wildfire event in California, known as the Chimney fire. Numerical results show that the model succeed in generating coherent and structured fire scenarios, taking into account the impact from geophysical variables, such as vegetation and slope. Generated data are also used to train a surrogate model for predicting wildfire dissemination, which has been tested on both simulation data and the real Chimney fire event.
• Abstract（参考訳）: 世界中の山火事の増加は、リアルタイムの火の流し込みの必要性を招いた。 セルオートマトンや計算流体力学などの物理モデルは高忠実度火の拡散シミュレーションを提供するが、計算コストは高く、時間がかかる。 火災予報のための機械学習モデルの開発に多くの努力が注がれている。 しかし、これらのモデルはしばしば地域固有のもので、訓練のためにかなりの量のシミュレーションデータを必要とする。 この結果、異なるエコリージョンに対する膨大な計算努力がもたらされる。 本研究では,3次元ベクトル量子化変分オートエンコーダを用いて,あるエコリージョンの山火事発生地域を時空間的に生成する生成モデルを提案する。 このモデルは、最近カリフォルニア州で起きた大規模な山火事(チムニー火災)のエコリージョンでテストされている。 数値計算の結果,植生や斜面などの物理変数の影響を考慮し,コヒーレントかつ構造的な火災シナリオの生成に成功した。 生成されたデータは、シミュレーションデータと実際の煙突火災イベントの両方でテストされたワイルドファイアの拡散を予測するためのサロゲートモデルのトレーニングにも使用される。

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