論文の概要: Predicting the Containment Time of California Wildfires Using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09835v1
- Date: Wed, 10 Dec 2025 17:14:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.607166
- Title: Predicting the Containment Time of California Wildfires Using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるカリフォルニアの山火事の収容時間予測
- Authors: Shashank Bhardwaj,
- Abstract要約: われわれはカリフォルニアの山火事を完全に抑えるのに必要な日数を予測するために機械学習モデルを構築した。
本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを用いて,ベースラインアンサンブル回帰器,ランダムフォレスト,XGBoostの性能を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: California's wildfire season keeps getting worse over the years, overwhelming the emergency response teams. These fires cause massive destruction to both property and human life. Because of these reasons, there's a growing need for accurate and practical predictions that can help assist with resources allocation for the Wildfire managers or the response teams. In this research, we built machine learning models to predict the number of days it will require to fully contain a wildfire in California. Here, we addressed an important gap in the current literature. Most prior research has concentrated on wildfire risk or how fires spread, and the few that examine the duration typically predict it in broader categories rather than a continuous measure. This research treats the wildfire duration prediction as a regression task, which allows for more detailed and precise forecasts rather than just the broader categorical predictions used in prior work. We built the models by combining three publicly available datasets from California Department of Forestry and Fire Protection's Fire and Resource Assessment Program (FRAP). This study compared the performance of baseline ensemble regressor, Random Forest and XGBoost, with a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network. The results show that the XGBoost model slightly outperforms the Random Forest model, likely due to its superior handling of static features in the dataset. The LSTM model, on the other hand, performed worse than the ensemble models because the dataset lacked temporal features. Overall, this study shows that, depending on the feature availability, Wildfire managers or Fire management authorities can select the most appropriate model to accurately predict wildfire containment duration and allocate resources effectively.
- Abstract（参考訳）: カリフォルニアの山火事シーズンは、長年にわたって悪化し続けており、緊急対応チームを圧倒している。
これらの火災は、財産と人命の両方に大規模な破壊をもたらす。
これらの理由から、Wildfireマネージャやレスポンスチームのリソース割り当てを支援するための、正確で実用的な予測の必要性が高まっています。
この研究では、カリフォルニアの山火事を完全に抑えるために必要な日数を予測するために、機械学習モデルを構築しました。
ここでは、現在の文献における重要なギャップについて論じる。
これまでのほとんどの研究は、山火事のリスクや火災の広がりに焦点を合わせており、その期間を調査する者の多くは、連続的な指標ではなく、より広いカテゴリーでそれを予測している。
本研究は、山火事の期間予測を回帰作業として扱うことで、以前の作業で使われるより広い分類的予測よりも、より詳細で正確な予測を可能にする。
我々は、カリフォルニア州森林局と消防庁の消防・資源評価プログラム(FRAP)から公開されている3つのデータセットを組み合わせてモデルを構築した。
本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを用いて,ベースラインアンサンブル回帰器,ランダムフォレスト,XGBoostの性能を比較した。
その結果,XGBoostモデルの方がランダムフォレストモデルよりも若干優れており,データセットの静的な特徴の扱いが優れていることが示唆された。
一方、LSTMモデルは、データセットに時間的特徴がなかったため、アンサンブルモデルよりもパフォーマンスが悪くなった。
本研究は,機能可能度に応じて,山火事の消火期間を正確に予測し,資源を効果的に配分する最適なモデルを選択することができることを示した。
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