Gli incendi sono in aumento in Warming mondo e può prevediamo Them

Gli incendi sono in aumento in Warming mondo e può prevediamo Them

Gli incendi sono in aumento: il tempo di prepararsi.

Negli ultimi dieci anni, la frequenza degli incendi in Australia è aumentato. Foresta Indice Pericolo d'incendio - che misura la frequenza e la gravità del tempo più favorevole al fuoco - è aumentato drasticamente dagli 1970, e in particolare negli 1990 e 2000. Questo - insieme ad una grande quantità di altre prove - indica che un grande cambiamento nel clima si profila.

In un studio pubblicato oggi Royal Society Open Science, abbiamo dimostrato che la frequenza incendio boschivo è aumentato del 40% negli ultimi cinque anni.

Questo fa parte del nostro lavoro per prevedere meglio gli incendi con le informazioni meteorologiche. Abbiamo sviluppato un modello in grado di prevedere gli incendi boschivi per un periodo di una settimana con una precisione di 91%. Anche se non possiamo ancora utilizzarlo per prevedere definitivamente gli incendi, è un grande passo avanti nella pianificazione e nella previsione degli incendi.

Vi è un urgente bisogno di ricerca scientifica che può contribuire al futuro di preparazione incendi in Australia. Le conoscenze acquisite da questa ricerca potrebbe contribuire a salvare vite e proprietà, sostenere i codici di costruzione efficaci e aiutare le decisioni di gestione del territorio.

previsione del fuoco diventa intelligente

Volevamo trovare "hotspot" di incendi boschivi - luoghi in cui un incendio boschivo potrebbe accadere in futuro sulla base di modelli meteorologici recenti. Non mostrano che un incendio boschivo avverrà sicuramente, e allo stesso modo dobbiamo stare attenti che le persone non presumano che un incendio non accadrà se non ci sarà nessun hotspot.

Per fare ciò abbiamo sviluppato un modello che combinava i dati sugli incendi (dalle immagini satellitari) con i dati sul clima, tra cui umidità del suolo, carico di combustibile secco, velocità del vento, temperatura e umidità.

Stiamo usando a machine learning approccio per modellare i futuri hotspot del bush: in breve, una forma di intelligenza artificiale che consente al modello di apprendere da solo. Il nostro modello ha utilizzato altre forme di apprendimento per produrre mappe di punti caldi di incendi.

Previsione degli hotspot

Abbiamo testato il nostro modello osservando gli incendi in modo retrospettivo. Le nostre previsioni hanno raggiunto l'accuratezza globale 91%. L'analisi indica anche che, di settimana in settimana, la frequenza degli incendi boschivi australiani, in particolare durante i mesi estivi, è aumentata del 40% negli ultimi cinque anni.

Abbiamo condotto ricerche approfondite sulla storia del bushfire australiano, per accertarci che i dati sulle condizioni e il comportamento degli incendi importanti 36 fossero corretti.

Due tipi di vegetazione australiano sono inclini a fuoco: praterie e foreste. Abbiamo scoperto che il nostro modello poteva prevedere entrambi.

Combattere gli incendi

Anche se le nuove tecnologie sono in fase di sviluppo per gestire il crescente numero di incendi non pianificate in Australia, non abbiamo, e sono mai probabilità di avere, un modo per scongiurare disastri naturali fuoco.

La storia recente degli incendi boschivi australiani indica che il modo più efficace per salvare vite umane è l'evacuazione pianificata in anticipo, combinata con consigli tempestivi e avvisi alle persone potenzialmente a rischio.

Una stima anticipata della probabile frequenza di futuri incendi boschivi e un'accurata stima degli hot spot delle località che potrebbero essere maggiormente colpite potrebbero fornire un grande supporto ai gestori di terreni e contribuire a ridurre il danno causato.

Ma ancora, il nostro sistema esiste solo come un modello di ricerca. Il suo impatto e l'efficacia potevano essere pienamente valutati solo se un vero e proprio sistema sono state attuate come strumento di supporto alle decisioni per i gestori del territorio e dei servizi di emergenza, di prevedere con precisione i più probabili punti di incendio boschivo caldi, con una risoluzione dettagliata e grana fine e una scala tempestivo.

Circa l'autore

Ritaban Dutta, Senior Research Scientist e Research Project Leader, Data61, CSIRO

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