論文の概要: Advancing Eurasia Fire Understanding Through Machine Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17023v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 10:22:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:00.990975
• Title: Advancing Eurasia Fire Understanding Through Machine Learning Techniques
• Title（参考訳）: 機械学習技術によるユーラシア火災理解の促進
• Authors: Boris Kriuk,
• Abstract要約: 我々はロシアの山火事分析で利用可能な最も広範なデータセットの1つを提示し、13ヶ月連続で観測を行った。 調査データ分析を行い、様々な火災カテゴリや生態系にまたがる主要な火災行動パターンを特定するための予測モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Modern fire management systems increasingly rely on satellite data and weather forecasting; however, access to comprehensive datasets remains limited due to proprietary restrictions. Despite the ecological significance of wildfires, large-scale, multi-regional research is constrained by data scarcity. Russian diverse ecosystems play a crucial role in shaping Eurasian fire dynamics, yet they remain underexplored. This study addresses existing gaps by introducing an open-access dataset that captures detailed fire incidents alongside corresponding meteorological conditions. We present one of the most extensive datasets available for wildfire analysis in Russia, covering 13 consecutive months of observations. Leveraging machine learning techniques, we conduct exploratory data analysis and develop predictive models to identify key fire behavior patterns across different fire categories and ecosystems. Our results highlight the critical influence of environmental factor patterns on fire occurrence and spread behavior. By improving the understanding of wildfire dynamics in Eurasia, this work contributes to more effective, data-driven approaches for proactive fire management in the face of evolving environmental conditions.
• Abstract（参考訳）: 現代の消防システムは衛星データと天気予報にますます依存しているが、プロプライエタリな制約のため、包括的なデータセットへのアクセスは制限されている。 森林火災の生態学的重要性にもかかわらず、大規模で多地域的な研究はデータ不足によって制限されている。 ロシアの多様な生態系はユーラシアの火災力学を形作る上で重要な役割を担っている。 本研究では,気象条件とともに詳細な火災を捉えるオープンアクセスデータセットを導入することで,既存のギャップに対処する。 我々はロシアの山火事分析で利用可能な最も広範なデータセットの1つを提示し、13ヶ月連続で観測を行った。 機械学習技術を活用することで、探索的なデータ分析を行い、さまざまな火のカテゴリやエコシステムにまたがる主要な火の行動パターンを特定する予測モデルを開発する。 本研究は, 火災発生および拡散行動に及ぼす環境因子パターンの影響を明らかにするものである。 ユーラシアにおける山火事の動態の理解を深めることにより、この研究は、進化する環境条件に直面した積極的火災管理のための、より効果的でデータ駆動的なアプローチに寄与する。

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