Feuer steigen In erwärmenden Welt und wir können sie vorhersagen

Feuer steigen In erwärmenden Welt und wir können sie vorhersagen

Feuer steigen: Zeit zur Vorbereitung.

In den letzten zehn Jahren kam es in Australien zu häufigen Buschbränden ist angestiegendem „Vermischten Geschmack“. Seine Waldbrandgefahr Index - der die Häufigkeit und die Stärke des Wetters misst, das am besten zum Schießen geeignet ist - hat seit den 1970s und insbesondere bei den 1990s und 2000s dramatisch zugenommen. Dies zeigt - neben vielen anderen Beweisen -, dass sich eine bedeutende Klimaänderung abzeichnet.

In einer Studie heute in Royal Society Open Science veröffentlicht wurde, zeigen wir, dass Buschfeuer Frequenz von 40% in den letzten fünf Jahren zugenommen hat.

Dies ist Teil unserer Arbeit zur besseren Vorhersage von Buschfeuern anhand von Wetterinformationen. Wir haben ein Modell entwickelt, das Buschfeuer über einen Zeitraum von einer Woche mit einer Genauigkeit von 91% vorhersagen kann. Wir können dies zwar noch nicht zur endgültigen Vorhersage von Bränden nutzen, es ist jedoch ein großer Fortschritt bei der Planung und Vorhersage von Bränden.

Es besteht ein dringender Bedarf an wissenschaftlicher Forschung, die zu Australiens Zukunft Buschfeuer Bereitschaft beitragen können. Die Erkenntnisse aus dieser Forschung gewonnenen könnte dazu beitragen, Leben und Eigentum zu speichern, effektive Bauvorschriften untermauern und Landmanagemententscheidungen helfen.

Feuer Prognose wird intelligent

Wir wollten Buschfeuer-Hotspots finden - Orte, an denen in Zukunft ein Buschfeuer auftreten könnte, basierend auf den jüngsten Wettermustern. Sie zeigen nicht, dass ein Buschfeuer definitiv passieren wird, und ebenso müssen wir darauf achten, dass die Leute nicht davon ausgehen, dass kein Feuer entstehen wird, wenn es keinen Hotspot gibt.

Zu diesem Zweck haben wir ein Modell entwickelt, das Daten zu Bränden (aus Satellitenbildern) mit Daten zum Klima wie Bodenfeuchtigkeit, Trockenkraftstoffbelastung, Windgeschwindigkeit, Temperatur und Luftfeuchtigkeit kombiniert.

Wir benutzen ein Maschinelles Lernen Modell für zukünftige Buschfeuer-Hotspots - kurz gesagt, eine Form künstlicher Intelligenz, mit der das Modell selbstständig lernen kann. Unser Modell verwendete andere Lernformen, um Karten von Buschfeuer-Hotspots zu erstellen.

Hotspots vorhersagen

Wir haben unser Modell getestet, indem wir Buschfeuer im Nachhinein betrachtet haben. Unsere Vorhersagen erreichten eine globale Genauigkeit von 91%. Die Analyse zeigt auch, dass die Häufigkeit australischer Buschfeuer, insbesondere in den Sommermonaten, wöchentlich in den letzten fünf Jahren um 40% zugenommen hat.

Wir haben umfangreiche Recherchen in der australischen Buschfeuergeschichte durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Daten zu den Bedingungen und dem Verhalten von 36-Großbränden korrekt sind.

Zwei Arten von australischen Vegetation sind anfällig für Feuer: Wiesen und Wälder. Wir fanden, dass unser Modell sowohl vorhersagen könnte.

Feuer bekämpfen

Obwohl neue Technologien entwickelt werden, um die wachsende Zahl der ungeplanten bushfires in Australien zu verwalten, haben wir nicht, und sind wahrscheinlich nie eine Möglichkeit haben, natürliche Brandkatastrophen abzuwenden.

Die jüngste Geschichte der australischen Buschfeuer zeigt, dass die früheste Evakuierung, zeitnahe Ratschläge und Warnmeldungen an potenziell gefährdete Personen der wirksamste Weg zur Rettung von Leben sind.

Eine frühzeitige Abschätzung der wahrscheinlichen Häufigkeit zukünftiger Buschfeuer und eine genaue Einschätzung der am häufigsten betroffenen Standorte durch Hot-Spots könnten Landmanagern eine große Unterstützung bieten und dazu beitragen, den verursachten Schaden zu reduzieren.

Aber noch besteht unser System nur als Forschungsmodell. Seine Wirkung und Wirksamkeit nur dann vollständig, wenn ein reales System ausgewertet werden können als Entscheidungshilfe umgesetzt wurden für Landbewirtschafter und Rettungsdienste, um genau die wahrscheinlichsten Buschfeuer Hot Spots prognostiziert, bei einer detaillierten und feinkörniger Auflösung und einer fristgerechten Maßstab.

Über den Autor

Ritaban Dutta, Senior Research Scientist und Forschungsprojektleiter, Data61, CSIRO

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