論文の概要: Assessing wildfire susceptibility in Iran: Leveraging machine learning for geospatial analysis of climatic and anthropogenic factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14122v1
• Date: Tue, 20 May 2025 09:28:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.969299
• Title: Assessing wildfire susceptibility in Iran: Leveraging machine learning for geospatial analysis of climatic and anthropogenic factors
• Title（参考訳）: イランにおける山火事感受性の評価--気候・人為的要因の地理空間解析のための機械学習の活用
• Authors: Ehsan Masoudian, Ali Mirzaei, Hossein Bagheri,
• Abstract要約: 本研究では,イランにおける山火事の感受性評価と予測に及ぼす気候パラメータ,地形特性,および人為的要因の影響について検討した。 その結果、気候変数よりも人為的要因の方が季節分析において顕著な影響を及ぼすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study investigates the multifaceted factors influencing wildfire risk in Iran, focusing on the interplay between climatic conditions and human activities. Utilizing advanced remote sensing, geospatial information system (GIS) processing techniques such as cloud computing, and machine learning algorithms, this research analyzed the impact of climatic parameters, topographic features, and human-related factors on wildfire susceptibility assessment and prediction in Iran. Multiple scenarios were developed for this purpose based on the data sampling strategy. The findings revealed that climatic elements such as soil moisture, temperature, and humidity significantly contribute to wildfire susceptibility, while human activities-particularly population density and proximity to powerlines-also played a crucial role. Furthermore, the seasonal impact of each parameter was separately assessed during warm and cold seasons. The results indicated that human-related factors, rather than climatic variables, had a more prominent influence during the seasonal analyses. This research provided new insights into wildfire dynamics in Iran by generating high-resolution wildfire susceptibility maps using advanced machine learning classifiers. The generated maps identified high risk areas, particularly in the central Zagros region, the northeastern Hyrcanian Forest, and the northern Arasbaran forest, highlighting the urgent need for effective fire management strategies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,イランの山火事リスクに影響を及ぼす多面的要因について検討し,気候条件と人的活動との相互作用に着目した。 先進的なリモートセンシング,地理空間情報システム (GIS) 処理技術, クラウドコンピューティング, 機械学習アルゴリズムを用いて, イランの山火事に対する気候パラメータ, 地形的特徴, 人為的要因の影響を分析した。 この目的のために、データサンプリング戦略に基づいて複数のシナリオが開発された。 その結果, 土壌水分, 温度, 湿度などの気候要素が山火事の感受性に大きく寄与することが明らかとなった。 さらに,寒冷期と寒冷期では,各パラメータの季節的影響を別々に評価した。 その結果、気候変数よりも人為的要因が季節分析において顕著な影響を及ぼしたことが示唆された。 この研究は、高度な機械学習分類器を用いた高解像度の山火事感受性マップを作成することで、イランの山火事のダイナミクスに関する新たな洞察を提供した。 生成された地図は、特にザグロス中部、ヒルカニア北東部の森林、およびアラバラン北部の森林で高いリスク領域を特定し、効果的な火災管理戦略の緊急の必要性を強調した。

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