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研究使用基于人工智能的风险分析方法来处理野火

2021-09-18 12:30:44 科技 来源:
导读 俄勒冈州立大学开发的新数字工具将使土地管理者能够通过分析方法更好地适应大规模野火的新现实,这可以指导规划并阻止通常不观察到的火灾的

俄勒冈州立大学开发的新数字工具将使土地管理者能够通过分析方法更好地适应大规模野火的新现实,这可以指导规划并阻止通常不观察到的火灾的管辖范围。

在俄勒冈州立大学林业学院研究助理克里斯邓恩的带领下,他们有着多年的消防经验。科学家使用机器学习算法和风险分析科学来分析处理火灾的许多因素:土地管理目标、消防决策、火灾缓解机会以及社区、环境和消防管理系统的需求。

研究使用基于AI的风险分析方法来应对野火

他们的发现发表在《环境研究快报》。

邓恩说:“我们必须学会在火中生活。”“没有更多的炮弹,就没有对未来的预测或证据。如果我们接受这种观点,那么问题就变成了,我们想要什么样的火?”

现在,邓恩指出:“我们抑制了97%或98%的火灾,我们经历了2%或3%的非常严重的火灾,因为它们非常具有爆炸性,所以我们没有机会成功扑灭它们。”

他说,但随着时间的推移,这些数字可能会逆转。

研究使用基于AI的风险分析方法来应对野火

邓恩说:“我们可以选择产生更多有益的火灾,其影响没有那么严重,最终减少那些真正糟糕的火灾。”“这可能意味着最终会发生更多的火灾,但出于正确的原因,在正确的地方会发生更多正确的火灾。”

邓恩和他的合作者以太平洋西北地区火灾多发景观为研究区域,开发了三种互补的基于风险的分析工具——定量野火风险评估、灭火难度制图和消防位置图集。

邓恩说:“这些工具可以为消防管理适应这一新现实奠定基础。”“他们把火灾风险与消防管理的困难和机遇结合起来,从而对消防管理形势有了更全面的认识。”

该图使得基于风险的规划结构成为可能,这允许对野火的响应被预先规划,并且这些响应可以平衡风险和成功的可能性。

邓恩说,研究中使用的景观是“多管辖区”,即联邦、州和私人财产的结合,这突出了减少野火风险的共同责任。

他说:“在美国西部,我们经历了几十年的野火。”“今天的火越来越大,越来越快,越来越猛,而我们真的处于一个新的火灾现实中。这个问题我们在世界各地都见过,比如目前澳大利亚的熊熊大火。

邓恩说:“是时候借助风险分析和计算能力来强化自己,补充我们在消防管理服务方面的经验和知识了。”“作为合作伙伴、科学家、管理者和社区,我们可以共同努力,确定如何最好地应对当前和未来的火灾。”

这些模型让我们可以在火灾季节之外通过火镜观看风景,这样我们就可以提前考虑和计划,在与火作战时更具战略性。最终,我们可以朝着更好的结果前进。”他说。

1910年之前,频繁的低强度地面火灾在维护美国西部山区的森林方面发挥了关键作用。在此后的几十年里,由于耐阴和耐火树木的迁移,联邦政策造成的火灾赤字(加上放牧、伐木和土地使用的变化)导致了旧森林的重大结构变化。

灭火政策的根源可以追溯到1910年的那场大火,那场大火造成87人死亡,摧毁了许多城镇,并烧毁了康涅狄格周围。这场大火摧毁了爱达荷州、蒙大拿州、华盛顿和不列颠哥伦比亚省300万英亩的森林,造成约10亿美元的木材损失。

然而,试图完全扑灭一场大火将导致研究人员和林业专业人员称之为“野火悖论”——试图扑灭野火越困难,未能扑灭野火的后果就越严重。

邓恩说:“抑制大火的本能是一种不利于我们的病理。”“但是,在我们的模型和流程的帮助下,这些决策工具有助于使我们的初始响应多样化,并导致默认的火灾响应,从而使火灾能够发挥其生态作用,同时降低最近烧毁区域的风险。”

地图上的规划单位被称为潜在作战大纲的POD-缩写-总结风险,为野火应对决策提供信息。它们的边界与“高概率控制特征”(道路、河流、湖泊、峡谷等)对齐。)来帮助确保响应一旦启动就会成功。

邓恩说:“在高风险值的地区,抑制是必要的,我们可以在需要的时候更成功地抑制。”“我们需要灭火。如果我们提前规划和管理而不是追火,也许我们可以把它放在500亩而不是5000亩。

方扑灭大火。”

邓恩说,司法管辖区或所有权界线很少与有效的控制位置保持一致,因此POD强调了合作伙伴可以共同努力进行共同管理的领域。

研究使用基于AI的风险分析方法来应对野火

邓恩说,计算机模型生成的地图显示“消防员着火时消防员如何看风景”,他希望这种视觉视角能够引发文化变革,从而使人们更富建设性地生活在火中。

他说:“从历史上看,我们根据木材资源或重要的野生动植物栖息地(如北部斑点猫头鹰)对景观进行了分区。” “现在,我们有了消防员的观点,可以与社区,木材公司,非政府组织分享,为合作伙伴创建一个平台,以了解我们的消防管理服务所做出的决定。这可以促进建立伙伴关系,以应对当今的火灾挑战,并最终为我们的生态系统和社区提供最佳的近期和长期成果。”

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