研究使用基于AI的风险分析方法来应对野火

2020-01-21 10:51:11    来源:    作者:

俄勒冈州立大学开发的新数字工具将使土地管理人员能够通过分析方法来更好地适应大型野火的新现实,该分析可指导规划和制止通常不遵守火灾的管辖范围。

在俄勒冈州立大学林学院的研究助理克里斯·邓恩(Chris Dunn)的带领下,他们拥有多年的消防经验,科学家们使用机器学习算法和风险分析科学来分析处理火灾的诸多因素: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》上。

邓恩说:“我们必须学习生活在火之中。” “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:“我们压制了97%或98%的火灾,使我们经历了2%或3%的非常糟糕的火灾,因为它们爆炸性很强,因此我们没有机会成功进行扑灭。”

他说,但是随着时间的流逝,这些数字可以倒过来。

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,其影响不那么严重,最终减少那些真正糟糕的火灾。” “这最终可能意味着更多的火灾,但出于正确的原因,却在正确的地方出现了更多正确的火灾。”

Dunn和合作者以太平洋西北地区多发火势的景观为研究区域,开发了三套基于风险的互补分析工具-定量野火风险评估,扑救难度绘图以及可控制火势的地点地图集。

邓恩说:“这些工具可以为使消防管理适应这一新现实奠定基础。” “他们将火灾风险与火灾管理的困难和机会结合在一起,从而更全面地了解了火灾管理的情况。”

该图使基于风险的计划结构成为可能,该结构允许预先计划对野火的响应,这些响应可以平衡风险与成功的可能性。

邓恩说,研究中使用的景观是“多辖区”的,即联邦,州和私有财产的结合,突出了减轻野火风险的共同责任。

他说:“在美国西部,我们已经过了几十年的野火。” “今天的大火越来越大,越来越快,越来越猛烈,我们确实处在一个新的火灾现实中。我们在全球范围内都看到这个问题,例如澳大利亚目前正在燃烧的烈火。

邓恩说:“现在是时候我们借助风险分析分析和计算能力来加强自己了,以补充我们对消防管理服务的经验知识。” “作为合作伙伴,科学家,管理人员和社区,我们可以共同确定如何最好地与现在和未来的火灾进行互动。”

这些模型允许通过火季之外的火镜来查看风景,因此我们可以提前考虑,计划,在与火交战时更具战略性。最终,我们可以朝着更好的结果迈进。”他说。

在1910年之前,频繁发生的低烈度地面火灾在维护美国西部山区的森林中起着关键作用。自那以来的几十年中,由于耐荫和耐火树种的迁入,联邦政策导致的火灾赤字(与放牧,伐木和土地用途的变化一起)导致了老林的重大结构转变。

灭火政策的根源可追溯到1910年的大火,这场大火炸死了87人,摧毁了多个城镇,并烧毁了大约康涅狄格州的面积。这场大火烧毁了爱达荷州,蒙大纳州,华盛顿州和不列颠哥伦比亚省的300万英亩森林,造成木材损失约10亿美元。

但是,尝试完全扑灭火灾会导致研究人员和林业专业人士称之为“野火悖论” –尝试消除野火的难度越大,无法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学。” “但是,借助我们的模型和流程,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,同时还可以降低最近被烧毁地区的风险。”

在称为POD的地图上的规划单位-潜在作战轮廓的缩写-汇总风险以告知野火响应决策。它们的边界与“高概率控制特征”(道路,河流,湖泊,峡谷等)对齐,以帮助确保一旦启动响应就会成功。

邓恩说:“在存在高风险价值的地区,压制是必要的,我们可以在需要压制时更成功地进行压制。” “我们需要扑灭大火,如果我们提前进行计划和管理,而不是追逐大火,也许我们可以在500英亩而不是5,000英亩的地方扑灭大火。”

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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