计算和数据科学提高了我们对野火的了解以及如何扑灭野火

2021年7月13日

加州大学伯克利分校的研究人员表示,我们对野火的理解、规划和响应得益于与数据和计算科学的联系。爱游戏电竞

机器学习和模拟技术的最新发展可以帮助急救人员更早地发现火灾,预测火灾路径并快速限制火灾。通过与微生物学和森林管理等其他领域的从业人员的合作,这些工具正在回答以前难以解决的有关火灾的问题,这些问题可以为政策和实践提供信息。

“数据科学是我们所有人都需要说的一种共同语言,以获得这幅真正完整、丰富的画面,”他说Ciera马丁内斯他是伯克利数据科学研究所(bid)生物多样性和环境科学研究的带头人。“我们掌握的信息越多,对未来的预测就越准确,准备也就越充分。”

这一转变发生之际,气候变化加剧了包括野火在内的更加频繁和极端的自然灾害。加州五个城市中的四个最大的野火仅在2020年就发生了。这些事件破坏爱游戏娱乐城财产和人民,加剧现有的不平等,损害人类健康。

火灾的算法,机器学习和模拟

从越来越多的卫星图像,无人机的镜头,甚至是社交媒体上的帖子,关于火灾的实时信息比以往任何时候都多。数据科学家利用机器学习为急救人员快速组合、分析和解释数据。

伯克利大学教授机械工程火灾研究小组创始董事Tarek Zohdi正在努力将这些数据嵌入到所谓的火灾场景的数字孪生模型中。这些“双胞胎”是火灾行为的虚拟复制品,显示了火灾位置、强度和蔓延速度等因素。然后,模拟计算了火灾当前环境中的风速等变量,并预测了火灾的未来行为,迅速向响应者提供最安全、最有效的建议飞行路径为飞行员灭火。

“如果你在几分钟甚至几个小时前告诉一个人,‘看,这就是事情要发生的地方,这就是要发生的’,这是非常有价值的,”伯克利计算和数据科学与工程项目指定重点项目的主席佐迪说。

研究人员还利用数据科学来了解野火随时间的影响。bads -埃森哲全球环境变化研究员科迪·马克尔茨正在研究火灾如何影响加利福尼亚某些生态保护区的生物多样性。

他和他的研究伙伴正在从这些保护区收集DNA,然后排序,并将其与其他数据结合,以模拟生态系统如何变化以及在什么条件下变化。这项工作使他们能够预测什么样的生态系统最有可能从火灾中恢复,以及原因。

“希望这些预测能帮助我们优先考虑如何作为一个社会集体使用我们的资源来管理加州的森林和草原,”Markelz说。

对现有数据进行新的解读

数据分析也可以帮助野火预防工作。罗伯·约克,加州大学的副教授环境科学、政策和管理部门与关注数据的研究人员一起回顾了几十年的天气记录,以确定哪些天的燃烧条件最佳。这些计划火灾可以限制未来意外火灾的强度。

在目前正在接受同行审查的研究中,他们发现,与春季或秋季的典型烧伤季节相比,冬季烧伤状况良好的天数更多。约克说,这一新的信息可能有助于解决长期以来的难题,即没有足够的时间来治疗这些烧伤。

“这项研究确实需要从业者之间的合作——人可以识别实用条件下燃烧是可行的,在数据方面,有人谁可以把医生告诉他们事实,搜索这些巨大的数据库和磨练在规定的火灾时所做的工作,”加州大学合作推广中心的林业专家约克说。

将这么多不同类型的数据结合起来是相对较新的解决森林大火。Martinez和Markelz帮助构建和共享数据科学基础设施,从数据库和文档到使用工具和与他人协作的标准

Zohdi说,只有在过去二十年中,数据科学和消防界才意识到模拟等工具对这项工作的重要性。进步的企业和新的气候分析公司现在正在实地使用它们。

“模拟和数据科学在消防中发挥着关键作用,”Zohdi说。“仅仅根据真实的身体事件来做这件事太不安全了。爱游戏娱乐城你必须有某种模拟能力来预测事情将在哪里发生,以及事先该如何应对。”