論文の概要: Probabilistic Wildfire Spread Prediction Using an Autoregressive Conditional Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21019v1
- Date: Wed, 26 Nov 2025 03:32:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.946503
- Title: Probabilistic Wildfire Spread Prediction Using an Autoregressive Conditional Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: 自己回帰型コンディショナル・ジェネレーション・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・ネットワークを用いた確率的山火事の拡散予測
- Authors: Taehoon Kang, Taeyong Kim,
- Abstract要約: 本研究では,確率的山火事拡散予測のための自己回帰的条件生成対向ネットワーク(CGAN)を提案する。
予測タスクを自己回帰問題として定式化することにより、モデルはシーケンシャルな状態遷移を学習し、長期的な予測安定性を確保する。
実験結果から,提案モデルが従来の深層学習モデルより優れており,火災周囲の予測精度と境界線が優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13470973674919004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate change has intensified the frequency and severity of wildfires, making rapid and accurate prediction of fire spread essential for effective mitigation and response. Physics-based simulators such as FARSITE offer high-fidelity predictions but are computationally intensive, limiting their applicability in real-time decision-making, while existing deep learning models often yield overly smooth predictions that fail to capture the complex, nonlinear dynamics of wildfire propagation. This study proposes an autoregressive conditional generative adversarial network (CGAN) for probabilistic wildfire spread prediction. By formulating the prediction task as an autoregressive problem, the model learns sequential state transitions, ensuring long-term prediction stability. Experimental results demonstrate that the proposed CGAN-based model outperforms conventional deep learning models in both overall predictive accuracy and boundary delineation of fire perimeters. These results demonstrate that adversarial learning allows the model to capture the strong nonlinearity and uncertainty of wildfire spread, instead of simply fitting the pixel average. Furthermore, the autoregressive framework facilitates systematic temporal forecasting of wildfire evolution. The proposed CGAN-based autoregressive framework enhances both the accuracy and physical interpretability of wildfire spread prediction, offering a promising foundation for time-sensitive response and evacuation planning.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は山火事の頻度と深刻度を増し、効果的な緩和と対応に不可欠な火災の迅速かつ正確な予測を可能にした。
FARSITEのような物理ベースのシミュレータは高忠実性予測を提供するが、計算集約性が高く、リアルタイムな意思決定における適用性を制限している。
本研究では,確率的山火事拡散予測のための自己回帰的条件生成対向ネットワーク(CGAN)を提案する。
予測タスクを自己回帰問題として定式化することにより、モデルはシーケンシャルな状態遷移を学習し、長期的な予測安定性を確保する。
実験結果から,提案したCGANモデルが従来のディープラーニングモデルよりも総合的予測精度と消火壁の境界線で優れていたことが示唆された。
これらの結果から, 逆算学習により, 画素平均に収まるのではなく, 強い非線形性と山火事拡散の不確かさを捉えることができることがわかった。
さらに、自己回帰フレームワークは、山火事の進化の体系的な時間的予測を促進する。
提案したCGANベースの自己回帰フレームワークは,山火事拡散予測の精度と物理的解釈性を両立させ,時間に敏感な応答と避難計画のための有望な基盤を提供する。
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