論文の概要: SeasFire as a Multivariate Earth System Datacube for Wildfire Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07199v2
- Date: Fri, 22 Dec 2023 09:27:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 18:00:37.876564
- Title: SeasFire as a Multivariate Earth System Datacube for Wildfire Dynamics
- Title（参考訳）: 多変量地球系データキューブとしてのシーズファイア
- Authors: Ilektra Karasante, Lazaro Alonso, Ioannis Prapas, Akanksha Ahuja, Nuno
Carvalhais and Ioannis Papoutsis
- Abstract要約: SeasFire Datacube(シーズファイア・データキューブ)は、地球観測を通して世界規模のサブシーズンの山火事モデリングに適した、厳密にキュレートされたデータセットです。
SeasFire データキューブは、気候、植生指標、人為的要因を含む59の変数で構成され、8日間の時間分解能と空間分解能は、2001年から2021年までの0.05ドル円である。
深層学習モデルを用いて,山火事運転者の変動と季節性,海洋-気候接続と山火事の因果関係のモデル化,および複数の時間スケールにわたるサブシーズンの山火事パターンの予測について,SeasFireの汎用性について紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.019446914776079
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The global occurrence, scale, and frequency of wildfires pose significant
threats to ecosystem services and human livelihoods. To effectively quantify
and attribute the antecedent conditions for wildfires, a thorough understanding
of Earth system dynamics is imperative. In response, we introduce the SeasFire
datacube, a meticulously curated spatiotemporal dataset tailored for global
sub-seasonal to seasonal wildfire modeling via Earth observation. The SeasFire
datacube comprises of 59 variables encompassing climate, vegetation, oceanic
indices, and human factors, has an 8-day temporal resolution and a spatial
resolution of 0.25$^{\circ}$, and spans from 2001 to 2021. We showcase the
versatility of SeasFire for exploring the variability and seasonality of
wildfire drivers, modeling causal links between ocean-climate teleconnections
and wildfires, and predicting sub-seasonal wildfire patterns across multiple
timescales with a Deep Learning model. We publicly release the SeasFire
datacube and appeal to Earth system scientists and Machine Learning
practitioners to use it for an improved understanding and anticipation of
wildfires.
- Abstract（参考訳）: 森林火災の世界的な発生、規模、頻度は、生態系サービスや人間の生活に大きな脅威をもたらす。
森林火災の前兆条件を効果的に定量化し、属性付けするため、地球系力学の徹底的な理解が不可欠である。
そこで,本研究では,地球観測による季節的野火モデルに準じた時空間データセットであるseasfire datacubeについて紹介する。
海火データキューブは、気候、植生、海洋指数、人的要因を含む59の変数で構成され、8日間の時間分解能を持ち、空間分解能は0.25$^{\circ}$であり、2001年から2021年までの期間にわたる。
深層学習モデルを用いて,山火事運転者の多様性と季節性を探究し,海と気候の相互接続と山火事の因果関係をモデル化し,複数の時間スケールにわたるサブシーズンの山火事パターンを予測した。
私たちは、SeasFireデータキューブを公開し、地球システム科学者や機械学習の実践者に、山火事の理解と予測の改善に利用するようアピールします。
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