論文の概要: Localized Forest Fire Risk Prediction: A Department-Aware Approach for Operational Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04254v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 16:54:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.305963
• Title: Localized Forest Fire Risk Prediction: A Department-Aware Approach for Operational Decision Support
• Title（参考訳）: 地域森林火災リスク予測 : 運用意思決定支援のための部門別アプローチ
• Authors: Nicolas Caron, Christophe Guyeux, Hassan Noura, Benjamin Aynes,
• Abstract要約: 気候変動による火災行動と頻度の増大により、正確な予測は人工知能(AI)における最も急進的な課題の1つとなっている。 本稿では,火災リスク評価を部署の状況に合わせて調整する新しい手法を提案する。 我々は、比較的探索されていないデータセット上で最先端のAIモデルを使用して、フランス大都市圏における最初の全国規模のAIベンチマークを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8749305679160366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forest fire prediction involves estimating the likelihood of fire ignition or related risk levels in a specific area over a defined time period. With climate change intensifying fire behavior and frequency, accurate prediction has become one of the most pressing challenges in Artificial Intelligence (AI). Traditionally, fire ignition is approached as a binary classification task in the literature. However, this formulation oversimplifies the problem, especially from the perspective of end-users such as firefighters. In general, as is the case in France, firefighting units are organized by department, each with its terrain, climate conditions, and historical experience with fire events. Consequently, fire risk should be modeled in a way that is sensitive to local conditions and does not assume uniform risk across all regions. This paper proposes a new approach that tailors fire risk assessment to departmental contexts, offering more actionable and region-specific predictions for operational use. With this, we present the first national-scale AI benchmark for metropolitan France using state-of-the-art AI models on a relatively unexplored dataset. Finally, we offer a summary of important future works that should be taken into account. Supplementary materials are available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 森林火災予報では、一定期間にわたって特定の地域で火災の発火や関連するリスクレベルを推定する。 気候変動によって火災の行動や頻度が増すにつれ、正確な予測は人工知能(AI)における最も急進的な課題の1つとなっている。 伝統的に、火の点火は文学における二項分類課題としてアプローチされている。 しかし、この定式化は、特に消防士のようなエンドユーザーの観点から、問題を単純化する。 一般的には、フランスの場合と同様に、消防隊は部署によって組織され、それぞれ地形、気候、歴史的な火災イベントの経験を持つ。 したがって、火災リスクは、局所的な状況に敏感な方法でモデル化されるべきであり、すべての地域にわたって均一なリスクを想定しない。 本稿では, 火災リスク評価を部門状況に合わせて調整し, より行動性が高く, 地域ごとの予測を行う新しい手法を提案する。 これにより、比較的探索されていないデータセット上で最先端のAIモデルを使用して、フランス大都市圏における最初の全国規模のAIベンチマークを提示する。 最後に、考慮すべき重要な今後の作業の概要を紹介します。 追加資料はGitHubで入手できる。

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