ИИ-анализ показал непредсказуемость лесных пожаров
Новое исследование учёных из Университета Британской Колумбии показало, что распространение лесных пожаров более изменчиво и непредсказуемо, чем предполагают стандартные канадские модели прогнозирования.
Ведущий автор работы Ладан Тазик использовала передовые инструменты компьютерного зрения, включая модель искусственного интеллекта «Segment Anything Model» (SAM), для извлечения границ пламени из видеозаписей экспериментальных поджогов. Это позволило детально изучить динамику распространения огня на склонах, не предполагая, что он ведёт себя предсказуемо.
Анализ подтвердил, что огонь быстрее движется вверх по склону, однако сравнение с данными официальной канадской системы прогнозирования поведения пожара (Fire Behavior Prediction System) выявило расхождения. Реальные пожары часто распространялись быстрее, а влияние уклона не было постоянным.
«Эти результаты показывают, что нам нужно сопровождать каждую оценку распространения мерой неопределённости», — объясняет Тазик.
Исследование подчёркивает, что даже в почти идентичных условиях поведение пламени не повторяется, а большая часть распространения огня определяется случайностью. Научный руководитель проекта доктор У. Джон Браун отметил, что работа демонстрирует, как новые инструменты компьютерного зрения могут трансформировать науку о лесных пожарах, помогая перейти к более вероятностным системам прогнозирования.
Следующим шагом станет применение метода к большему числу типов горючих материалов и условий, а также использование аэрофотоснимков и спутниковых изображений для изучения динамики пожаров.
0 комментариев