人工智能野火建模正在改变消防机构预测、规划和应对野火的方式

人工智能野火建模正在改变消防机构预测、规划和应对野火的方式，从而能够根据实时环境数据做出更快、更准确的决策。

人工智能野火建模利用机器学习和预测算法来模拟野火在不同条件下的行为。与传统模型不同的是，人工智能系统可以摄取大量数据集，包括风速、湿度、燃料负荷、地形和卫星图像，并实时更新预测结果。这使救灾人员能够更精确地预测火灾的蔓延、强度和方向。

实时预测和蔓延预测

现代人工智能模型，如南加州大学和加州大学洛杉矶分校开发的模型，整合了卫星数据和生成式人工智能，以预测野火的移动。这些系统可以

• 预测火势增长速度和蔓延距离
• 根据燃料分布图确定高风险区域
• 根据条件变化动态调整预测

例如，南加州大学的研究人员证明，即使在新数据有限的情况下，人工智能也能利用卫星输入和地形数据准确预测野火的路径。

更智能的灭火和疏散规划

人工智能建模可在野火活动期间为战术决策提供支持：

• 指导灭火设备和人员的安置
• 通过预测拥堵区域改进疏散规划
• 为应对时机和资源分配提供信息

华盛顿州立大学正在开发结合疏散过程中人类行为的模型，例如在 2019 年蜱虫大火中观察到的行为，以便更好地预测瓶颈并改善公共安全。

减灾和土地利用应用

除了应急响应，人工智能还在帮助机构提前规划：

• 加州大学洛杉矶分校开发的FuelVision 利用人工智能和卫星图像绘制野火燃料地图，准确率高达 77%。
• 人工智能工具有助于确定高风险区域，以便进行处理、土地利用规划和社区宣传。

这些功能在阿拉斯加尤为重要，因为那里广袤偏远的地貌使得传统的监测工作十分困难。阿拉斯加大学的研究人员正在应用人工智能对苔原和北方森林的火灾风险进行建模，帮助相关机构确定减灾工作的优先次序。

⚠️ 消防机构的注意事项

虽然人工智能具有强大的优势，但它并非无懈可击。建议各机构

• 在部署前仔细评估模型
• 了解局限性和潜在错误
• 在关键决策中保持人工监督

资料来源

WFCA 人工智能野火模型如何改善决策制定

阿拉斯加大学 使用人工智能帮助预测阿拉斯加的野火

https://news.asu.edu/20251028-science-and-technology-using-ai-help-predict-wildfires-alaska