論文の概要: Wildfire Risk Prediction: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01607v3
• Date: Fri, 13 Sep 2024 02:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 23:17:21.064671
• Title: Wildfire Risk Prediction: A Review
• Title（参考訳）: 森林火災のリスク予測 : レビュー
• Authors: Zhengsen Xu, Jonathan Li, Sibo Cheng, Xue Rui, Yu Zhao, Hongjie He, Linlin Xu,
• Abstract要約: 森林火災は地球規模の植生、野生生物、人間に重大な影響を及ぼす。 山火事の予測は、回帰や機械学習の手法と組み合わせた様々な独立変数に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.426152543324626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wildfires have significant impacts on global vegetation, wildlife, and humans. They destroy plant communities and wildlife habitats and contribute to increased emissions of carbon dioxide, nitrogen oxides, methane, and other pollutants. The prediction of wildfires relies on various independent variables combined with regression or machine learning methods. In this technical review, we describe the options for independent variables, data processing techniques, models, independent variables collinearity and importance estimation methods, and model performance evaluation metrics. First, we divide the independent variables into 4 aspects, including climate and meteorology conditions, socio-economical factors, terrain and hydrological features, and wildfire historical records. Second, preprocessing methods are described for different magnitudes, different spatial-temporal resolutions, and different formats of data. Third, the collinearity and importance evaluation methods of independent variables are also considered. Fourth, we discuss the application of statistical models, traditional machine learning models, and deep learning models in wildfire risk prediction. In this subsection, compared with other reviews, this manuscript particularly discusses the evaluation metrics and recent advancements in deep learning methods. Lastly, addressing the limitations of current research, this paper emphasizes the need for more effective deep learning time series forecasting algorithms, the utilization of three-dimensional data including ground and trunk fuel, extraction of more accurate historical fire point data, and improved model evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は地球規模の植生、野生生物、人間に重大な影響を及ぼす。 植物群落や野生生物の生息地を破壊し、二酸化炭素、酸化窒素、メタン、その他の汚染物質の排出の増加に貢献している。 山火事の予測は、回帰や機械学習の手法と組み合わせた様々な独立変数に依存している。 本稿では,独立変数の選択肢,データ処理手法,モデル,独立変数のコリニアリティと重要度推定手法,モデル性能評価指標について述べる。 まず,独立変数を気候・気象条件,社会経済的要因,地形・水文学的特徴,山火事の歴史記録の4つの側面に分けた。 第二に、前処理法は、大きさ、空間時間分解能、データの異なるフォーマットについて記述する。 第3に、独立変数のコリニアリティと重要度評価方法についても検討する。 第4に、山火事リスク予測における統計モデル、従来の機械学習モデル、ディープラーニングモデルの適用について論じる。 本項では,他のレビューと比較して,特に評価指標と近年のディープラーニング手法の進歩について論じる。 最後に,本研究の限界に対処するため,より効果的な深層学習時系列予測アルゴリズムの必要性,地上および幹燃料を含む3次元データの利用,より正確な歴史的火点データの抽出,モデル評価指標の改善等を強調した。

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