論文の概要: Spatial Uncertainty Quantification in Wildfire Forecasting for Climate-Resilient Emergency Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09666v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 03:47:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.537985
• Title: Spatial Uncertainty Quantification in Wildfire Forecasting for Climate-Resilient Emergency Planning
• Title（参考訳）: 気候回復型緊急計画のための森林火災予報における空間的不確かさの定量化
• Authors: Aditya Chakravarty,
• Abstract要約: マルチモーダル地球観測データを用いた山火事拡散予測における空間的不確実性の最初の系統的解析を行った。 我々の新しい距離測定により、予測された消火線の周囲に20-60mの緩衝帯を形成する高不確かさ領域が明らかとなった。 この作業により、気候変動による火災リスクの増加に対応するコミュニティを支援する、より堅牢な山火事管理システムが実現される。
• 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: Climate change is intensifying wildfire risks globally, making reliable forecasting critical for adaptation strategies. While machine learning shows promise for wildfire prediction from Earth observation data, current approaches lack uncertainty quantification essential for risk-aware decision making. We present the first systematic analysis of spatial uncertainty in wildfire spread forecasting using multimodal Earth observation inputs. We demonstrate that predictive uncertainty exhibits coherent spatial structure concentrated near fire perimeters. Our novel distance metric reveals high-uncertainty regions form consistent 20-60 meter buffer zones around predicted firelines - directly applicable for emergency planning. Feature attribution identifies vegetation health and fire activity as primary uncertainty drivers. This work enables more robust wildfire management systems supporting communities adapting to increasing fire risk under climate change.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は世界的な山火事のリスクを高めており、適応戦略にとって信頼できる予測が重要になっている。 機械学習は地球観測データから山火事の予測を約束する一方で、現在のアプローチではリスク認識決定に不可欠な不確実な定量化が欠如している。 マルチモーダル地球観測データを用いた山火事拡散予測における空間的不確実性の最初の系統的解析を行った。 火災周辺に密集したコヒーレントな空間構造が予測不確実性を示すことを示す。 我々の新しい距離測定では、予測された消火線の周囲に20-60mの緩衝帯を形成する高不確かさ領域が、緊急計画に直接適用可能であることを明らかにした。 特徴属性は、植生の健康と火災活動が主要な不確実性要因であることを示す。 この作業により、気候変動による火災リスクの増加に対応するコミュニティを支援する、より堅牢な山火事管理システムが実現される。

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