論文の概要: Global Lightning-Ignited Wildfires Prediction and Climate Change Projections based on Explainable Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10046v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 07:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 16:21:11.920792
• Title: Global Lightning-Ignited Wildfires Prediction and Climate Change Projections based on Explainable Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 説明可能な機械学習モデルに基づく地球規模の雷火火災予測と気候変動予測
• Authors: Assaf Shmuel, Teddy Lazebnik, Oren Glickman, Eyal Heifetz, Colin Price,
• Abstract要約: 森林火災は人口に重大な自然災害のリスクをもたらし、気候変動の加速に貢献している。 本研究では,世界規模で雷に照らされた山火事の特徴と予測を目的とした機械学習モデルを提案する。 雷に照らされた山火事の季節的・空間的傾向が気候変動の影響について分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8039067099377079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Wildfires pose a significant natural disaster risk to populations and contribute to accelerated climate change. As wildfires are also affected by climate change, extreme wildfires are becoming increasingly frequent. Although they occur less frequently globally than those sparked by human activities, lightning-ignited wildfires play a substantial role in carbon emissions and account for the majority of burned areas in certain regions. While existing computational models, especially those based on machine learning, aim to predict lightning-ignited wildfires, they are typically tailored to specific regions with unique characteristics, limiting their global applicability. In this study, we present machine learning models designed to characterize and predict lightning-ignited wildfires on a global scale. Our approach involves classifying lightning-ignited versus anthropogenic wildfires, and estimating with high accuracy the probability of lightning to ignite a fire based on a wide spectrum of factors such as meteorological conditions and vegetation. Utilizing these models, we analyze seasonal and spatial trends in lightning-ignited wildfires shedding light on the impact of climate change on this phenomenon. We analyze the influence of various features on the models using eXplainable Artificial Intelligence (XAI) frameworks. Our findings highlight significant global differences between anthropogenic and lightning-ignited wildfires. Moreover, we demonstrate that, even over a short time span of less than a decade, climate changes have steadily increased the global risk of lightning-ignited wildfires. This distinction underscores the imperative need for dedicated predictive models and fire weather indices tailored specifically to each type of wildfire.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は人口に重大な自然災害のリスクをもたらし、気候変動の加速に貢献している。 気候変動の影響も受けており、激しい山火事が頻発している。 人的活動によって引き起こされたものよりも世界中に発生する頻度は低いが、雷に照らされた山火事は、二酸化炭素排出量において重要な役割を担い、一部の地域では焼かれた地域の大半を占める。 既存の計算モデル(特に機械学習に基づくもの)は、雷に照らされた山火事を予測することを目的としているが、典型的には特有の特徴を持つ特定の地域に合わせて調整され、グローバルな適用性を制限する。 本研究では,世界規模で雷に照らされた山火事の特徴と予測を目的とした機械学習モデルを提案する。 我々のアプローチは、雷火と人為的な山火事を分類し、気象条件や植生など幅広い要因に基づいて、雷火が発火する確率を高精度に推定することである。 これらのモデルを用いて,雷に照らされた山火事の季節的・空間的傾向を解析し,この現象に対する気候変動の影響について考察した。 我々は、eXplainable Artificial Intelligence (XAI)フレームワークを用いて、様々な特徴がモデルに与える影響を分析する。 本研究は,人為的な山火事と稲妻が発火した山火事の国際的差異を顕著に示すものである。 さらに,10年足らずの短期間であっても,気候変動は着実に,雷に照らされた山火事の世界的なリスクを高めていることを実証した。 この区別は、特定の種類の山火事に合わせた、専用の予測モデルと火災予報の強制的な必要性を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• VegeDiff: Latent Diffusion Model for Geospatial Vegetation Forecasting [58.12667617617306]
  地理空間植生予測タスクのためのVegeDiffを提案する。 VegeDiffは、植物の変化過程の不確かさを確率的に捉えるために拡散モデルを使用した最初の企業である。 植生の変化の不確かさを捉え、関連する変数の複雑な影響をモデル化することで、VegeDiffは既存の決定論的手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T14:15:52Z)
• Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks [2.748450182087935]
  We use SeasFire, a comprehensive global wildfire data with climate, vegetation, oceanic indices, and human-related variables, to enable seasonal wildfire forecasting with machine learning。 予測分析のために、野火の時間的文脈を捉えた異なるアーキテクチャでディープラーニングモデルを訓練する。 本研究は,季節火災予報における深層学習モデルの可能性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T16:28:54Z)
• Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
  我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
• Climate-sensitive Urban Planning through Optimization of Tree Placements [55.11389516857789]
  気候変動は、熱波を含む多くの極端な気象事象の強度と頻度を増している。 最も有望な戦略の1つは、街路樹の恩恵を利用して歩行者レベルの環境を冷やすことである。 物理シミュレーションでは、樹木の放射的および熱的影響が人間の熱的快適性に与える影響を推定できるが、高い計算コストが生じる。 我々は,屋外の熱的快適さの駆動因子である点平均放射温度を,様々な時間スケールでシミュレーションするためにニューラルネットワークを用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T13:07:23Z)
• Image-Based Fire Detection in Industrial Environments with YOLOv4 [53.180678723280145]
  この研究は、AIが火災を検出し、認識し、画像ストリーム上のオブジェクト検出を使用して検出時間を短縮する可能性を検討する。 そこで我々は, YOLOv4オブジェクト検出器をベースとした複数のモデルのトレーニングと評価に使用されてきた複数の公開情報源から, 適切なデータを収集, ラベル付けした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T11:32:36Z)
• Insights into the drivers and spatio-temporal trends of extreme Mediterranean wildfires with statistical deep-learning [0.0]
  近年の山火事は気候変動の影響が大きいことが示唆されている。 我々は2001年から2020年にかけて、ヨーロッパの大半と地中海盆地を囲む地域での山火事により、毎月の燃え尽きている地域を分析した。 筆者らは, 気圧低下, 気温, 干ばつが山火事活動に与える影響を解消できる, ハイブリッド統計深層学習フレームワークを使用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T11:03:25Z)
• Deep Learning for Global Wildfire Forecasting [1.6929753878977016]
  我々は,世界規模の火災データセットを作成し,世界規模の火災発生地域をサブシーズン規模で予測するプロトタイプを実証する。 本稿では,季節・季節の消防車に関連する様々な変数を含む,オープンアクセスのグローバル分析対応データキューブを提案する。 我々は,地球規模の山火事予測をイメージセグメンテーションタスクとして扱う深層学習モデルを訓練し,その前に焼かれた8,16,32,64日間の存在を巧みに予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T15:39:01Z)
• Mitigating Greenhouse Gas Emissions Through Generative Adversarial Networks Based Wildfire Prediction [11.484140660635239]
  我々は,山火事リスク予測のための深層学習に基づくデータ拡張手法を開発した。 提案手法を採用することで,地球規模の温室効果ガス排出量削減のため,山火事対策の予防戦略を採ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T00:36:30Z)
• RtFPS: An Interactive Map that Visualizes and Predicts Wildfires in the US [5.463582453213332]
  RtFPSは特定の場所での山火事のリスクをリアルタイムで予測する。 また、環境情報とともに歴史的な山火事を示すインタラクティブな地図機能も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T08:07:01Z)
• From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。