Die KI-Modellierung von Waldbränden verändert die Art und Weise, wie Feuerwehren Waldbrände vorhersagen, planen und auf sie reagieren
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Die KI-Modellierung von Waldbränden verändert die Art und Weise, wie Feuerwehren Waldbrände vorhersagen, planen und darauf reagieren, und ermöglicht schnellere und präzisere Entscheidungen auf der Grundlage von Umweltdaten in Echtzeit.
Bei der KI-Modellierung von Waldbränden werden maschinelles Lernen und prädiktive Algorithmen eingesetzt, um zu simulieren, wie sich Waldbrände unter verschiedenen Bedingungen verhalten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen können KI-Systeme umfangreiche Datensätze - einschließlich Windgeschwindigkeit, Luftfeuchtigkeit, Brandlast, Gelände und Satellitenbilder - verarbeiten und Vorhersagen in Echtzeit aktualisieren. Dadurch können die Einsatzkräfte die Ausbreitung, Intensität und Richtung des Feuers mit größerer Präzision vorhersagen.
Vorhersage und Ausbreitungsvorhersage in Echtzeit
Moderne KI-Modelle, wie die von der USC und der UCLA entwickelten, integrieren Satellitendaten und generative KI, um die Ausbreitung von Bränden vorherzusagen. Diese Systeme können:
- die Ausbreitungsgeschwindigkeit und die Entfernung des Feuers vorhersagen
- Hochrisikozonen auf der Grundlage von Brennstoffkartierungen identifizieren
- Vorhersagen dynamisch anpassen, wenn sich die Bedingungen ändern
USC-Forscher haben zum Beispiel gezeigt, dass KI den Weg eines Waldbrandes anhand von Satellitendaten und Geländedaten genau vorhersagen kann, selbst wenn nur wenige neue Daten vorliegen.
Intelligentere Unterdrückung und Evakuierungsplanung
Die KI-Modellierung unterstützt taktische Entscheidungen bei aktiven Waldbränden:
- Steuerung des Einsatzes von Löschgeräten und Personal
- Verbessert die Evakuierungsplanung durch Vorhersage von Stauzonen
- Informiert über Reaktionszeit und Ressourcenzuweisung
Die Washington State University entwickelt Modelle, die das menschliche Verhalten bei Evakuierungen, wie sie beim Tick Fire 2019 beobachtet wurden, einbeziehen, um Engpässe besser vorherzusehen und die öffentliche Sicherheit zu verbessern.
🌲 Anwendungen für Schadensbegrenzung und Landnutzung
Über den Katastrophenschutz hinaus hilft KI den Behörden bei der Vorausplanung:
- Das von der UCLA entwickelte ProgrammFuelVision nutzt KI und Satellitenbilder, um den Brandherd mit einer Genauigkeit von 77 % zu kartieren.
- KI-Tools helfen bei der Identifizierung von Risikobereichen, die behandelt werden müssen, bei der Landnutzungsplanung und bei der Kontaktaufnahme mit den Gemeinden.
Diese Fähigkeiten sind besonders in Alaska wertvoll, wo weite, abgelegene Landschaften die herkömmliche Überwachung erschweren. ASU-Forscher setzen KI ein, um das Brandrisiko in der Tundra und in borealen Wäldern zu modellieren und den Behörden dabei zu helfen, Prioritäten bei der Schadensbegrenzung zu setzen.
⚠️ Überlegungen für Feuerwehreinrichtungen
Obwohl KI große Vorteile bietet, ist sie nicht unfehlbar. Den Behörden wird Folgendes empfohlen:
- Modelle vor dem Einsatz sorgfältig zu evaluieren
- die Grenzen und potenziellen Fehler zu verstehen
- Beibehaltung der menschlichen Aufsicht bei kritischen Entscheidungen
Quellen:
WFCA - Wie AI-Wildfire-Modelle die Entscheidungsfindung verbessern
ASU - Einsatz von AI zur Vorhersage von Waldbränden in Alaska
https://news.asu.edu/20251028-science-and-technology-using-ai-help-predict-wildfires-alaska