論文の概要: Leveraging Cellular Automata for Real-Time Wildfire Spread Modeling in California

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09708v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 02:31:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.575384
• Title: Leveraging Cellular Automata for Real-Time Wildfire Spread Modeling in California
• Title（参考訳）: カリフォルニアにおける実時間ワイルドファイア・スプレッドモデリングのためのセルオートマタの活用
• Authors: Connor Weinhouse, Jameson Augustin,
• Abstract要約: 本研究では,重要な環境変数を組み込んだ細胞性オートマトン(CA)に基づく予測モデルを開発した。 2025年太平洋パラセード火災の火傷跡に対する混乱行列を用いたモデルの評価では, 0.860, 精度0.605, 総合F1スコア0.711を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wildfires are becoming increasingly frequent and devastating, and therefore the technology to combat them must adapt accordingly. Modern predictive models have failed to balance predictive accuracy and operational viability, resulting in consistently delayed or misinformed fire suppression and public safety efforts. The present study addresses this gap by developing and validating a predictive model based on cellular automata (CA) that incorporates key environmental variables, including vegetation density (NDVI), wind speed and direction, and topographic slope derived from open-access datasets. The presented CA framework offers a lightweight alternative to data-heavy approaches that fail in emergency contexts. Evaluation of the model using a confusion matrix against burn scars from the 2025 Pacific Palisades Fire yielded a recall of 0.860, a precision of 0.605, and an overall F1 score of 0.711 after 50 parameter optimization trials, with each simulation taking an average of 1.22 seconds. CA-based models can bridge the gap between accuracy and applicability, successfully guiding public safety and fire suppression efforts.
• Abstract（参考訳）: 森林火災はますます頻発し、破壊的になっているため、それらと戦う技術はそれに合わせて適応しなければならない。 現代の予測モデルは、予測精度と運用可能性のバランスが取れず、連続的に遅延または誤報された火災抑制と公共安全の努力をもたらす。 本研究では, 植生密度 (NDVI) や風速, 風向, オープンアクセスデータセットから得られる地形勾配など, 重要な環境変数を組み込んだセルオートマトン (CA) に基づく予測モデルを開発し, 検証することによって, このギャップを解消する。 提示されたCAフレームワークは、緊急時にフェールするデータ量の多いアプローチの軽量な代替手段を提供する。 2025年の太平洋パラセード火災の火傷跡に対する混乱行列を用いたモデルの評価では、50のパラメータ最適化試験の後、平均1.22秒で0.860、精度0.605、総合F1スコア0.711のリコールが得られた。 CAベースのモデルは、正確性と適用性の間のギャップを埋め、公共の安全と火災抑制の取り組みをうまく導くことができる。

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