Прогнозирование лесных пожаров: от данных к оперативным решениям

Автор: Денис Аветисян

---

Новая методика позволяет создавать точные и адаптивные модели для оценки пожарной опасности и оперативного прогнозирования лесных пожаров.

Представлен гибкий конвейер машинного обучения (OpFML) для оперативного прогнозирования лесных пожаров, продемонстрированный на примере ежедневного расчета Индекса Пожарной Опасности в Южной Италии и Центральной Португалии.

Несмотря на растущий интерес к машинному обучению в климатологии и науках о Земле, создание гибких и масштабируемых систем оперативного прогнозирования остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘OpFML: Pipeline for ML-based Operational Forecasting’ — конфигурируемый конвейер, предназначенный для развертывания моделей машинного обучения в задачах периодического прогнозирования. Мы демонстрируем возможности конвейера на примере ежедневного прогнозирования пожарной опасности в Южной Италии и Центральной Португалии, подчеркивая его адаптивность и функциональность. Сможет ли OpFML стать основой для создания более точных и надежных систем оперативного прогнозирования в различных областях наук о Земле?

---

Растущая Угроза Лесных Пожаров: Глобальный Вызов

Наблюдается устойчивая тенденция к увеличению частоты и интенсивности лесных пожаров по всему миру, что напрямую связано с долгосрочными последствиями изменения климата. Повышение глобальной температуры приводит к увеличению испарения влаги, что создает более сухую растительность — идеальное топливо для возгораний. Увеличение частоты экстремальных погодных явлений, таких как засухи и волны тепла, также способствует возникновению и быстрому распространению пожаров. Этот процесс, в свою очередь, высвобождает в атмосферу значительное количество углекислого газа, усиливая парниковый эффект и замыкая порочный круг. Исследования показывают, что изменения в режимах осадков и увеличение продолжительности пожароопасных сезонов оказывают существенное влияние на экосистемы, подверженные риску возгораний, что требует разработки новых стратегий по предотвращению и борьбе с этим растущим глобальным вызовом.

Традиционные методы оценки пожарной опасности, как правило, основываются на ограниченном наборе факторов, таких как температура, влажность и количество осадков. Однако, современные лесные пожары формируются под влиянием гораздо более сложного взаимодействия различных переменных. Например, состояние растительности, топографические особенности местности, направление и сила ветра, а также наличие источников воспламенения — все это играет критическую роль. Существующие модели зачастую не способны адекватно учесть эти взаимосвязи, что приводит к неточным прогнозам и недостаточной готовности к пожарам. Неспособность интегрировать данные о состоянии лесных экосистем, учитывать влияние изменений климата на растительность и должным образом моделировать распространение огня в сложных ландшафтах существенно ограничивает эффективность существующих систем предупреждения о пожарах и планирования мероприятий по их предотвращению.

Точность и своевременность прогнозирования лесных пожаров приобретают критическое значение для эффективного распределения ресурсов и смягчения последствий, особенно учитывая тревожную статистику. Данные свидетельствуют о том, что суммарная площадь, выгоревшая еженедельно в 2025 году, превысила средний показатель за период с 2006 по 2024 год на 189,3%. Такой резкий рост подчеркивает необходимость совершенствования систем мониторинга и прогнозирования, позволяющих оперативно реагировать на возникающие угрозы и предотвращать масштабные разрушения. Успешное применение передовых технологий и моделей в этой области позволит значительно повысить эффективность борьбы с пожарами и защитить ценные природные ресурсы.

Оперативный Конвейер для Оценки Пожарной Опасности

Представленный оперативный конвейер предназначен для прогнозирования Индекса Пожарной Опасности (ИПО) на основе данных. Его гибкая и адаптивная архитектура позволяет использовать различные источники данных и алгоритмы моделирования, обеспечивая возможность оперативного получения прогнозов ИПО. Конвейер спроектирован для автоматизированной работы и масштабирования, что позволяет адаптировать систему к изменяющимся условиям и потребностям пользователей. В его основе лежит принцип данных, что гарантирует объективность и надежность получаемых прогнозов ИПО.

Процесс оценки пожарной опасности использует надежное хранилище данных (Data Store) для приема и управления разнообразными источниками информации. В него интегрируются прогнозы погоды, включающие такие параметры, как температура, влажность, скорость и направление ветра, а также индексы растительности, полученные из спутниковых данных и наземных наблюдений. Эти данные поступают в систему в различных форматах и разрешениях, что требует их стандартизации и обработки перед использованием в моделях прогнозирования. Хранилище обеспечивает централизованный доступ к актуальной информации, необходимой для оценки пожарной опасности, и позволяет масштабировать систему для работы с увеличивающимися объемами данных.

Этап предварительной обработки данных включает в себя преобразование исходных данных в формат, пригодный для использования в моделях оценки пожарной опасности. Процесс включает в себя нормализацию, очистку от выбросов и заполнение пропущенных значений, а также преобразование типов данных и агрегацию показателей, таких как прогнозы погоды и индексы растительности. Преобразование осуществляется для обеспечения совместимости данных с алгоритмами машинного обучения, используемыми для расчета индекса пожарной опасности, и повышения точности прогнозов. Реализованные процедуры трансформации позволяют стандартизировать данные из различных источников, обеспечивая их корректную интерпретацию и использование в процессе моделирования.

Для эффективной реализации, масштабирования и управления системой оценки пожарной опасности используется контейнеризация на базе Docker и оркестрация контейнеров с помощью Kubernetes. Данная архитектура позволяет автоматизировать процесс развертывания, обеспечивая гибкость и отказоустойчивость системы. Автоматизация охватывает все этапы, от подготовки среды выполнения до мониторинга и обновления компонентов, что подробно описано в статье. Использование Docker обеспечивает воспроизводимость результатов, а Kubernetes — автоматическое масштабирование и распределение нагрузки в зависимости от текущих потребностей, что позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы.

Машинное Обучение и Ключевые Факторы, Определяющие Пожарную Опасность

В основе системы прогнозирования индекса пожарной опасности (FDI) лежит использование методов машинного обучения, в частности, архитектуры ConvLSTM. ConvLSTM (Convolutional Long Short-Term Memory) представляет собой гибридную архитектуру, сочетающую в себе сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения пространственных признаков и рекуррентные нейронные сети (LSTM) для моделирования временной зависимости данных. Применение ConvLSTM позволяет эффективно обрабатывать пространственно-временные данные, такие как спутниковые снимки и метеорологические показатели, для прогнозирования вероятности возникновения и распространения лесных пожаров. Данная архитектура демонстрирует высокую точность и стабильность в задачах прогнозирования временных рядов с пространственной составляющей.

Модель прогнозирования пожарной опасности использует ключевые предикторы для оценки рисков. Нормализованный индекс растительности (NDVI) предоставляет информацию о состоянии и количестве растительности, являясь индикатором доступного топлива для пожара. Данные цифровой модели рельефа (DEM) учитывают влияние топографии на распространение огня, поскольку уклон и экспозиция склонов могут усиливать или ослаблять пожарную опасность. Наконец, данные, полученные от системы прогнозирования погоды Weather Research and Forecasting (WRF), включают такие параметры, как температура, влажность, скорость и направление ветра, которые напрямую влияют на возникновение и распространение лесных пожаров. Комбинация этих трех типов данных позволяет модели формировать комплексную оценку пожарной опасности.

Для обеспечения работы модели прогнозирования пожарной опасности используется Сервис доставки данных (DDS), который гарантирует синхронизацию и доступность необходимых данных в реальном времени. DDS осуществляет сбор, обработку и передачу данных из различных источников, включая данные дистанционного зондирования, метеорологические данные и данные о рельефе местности. Это позволяет модели оперативно получать актуальную информацию, необходимую для точной оценки пожарной опасности и прогнозирования возникновения лесных пожаров. Архитектура DDS обеспечивает надежную и эффективную доставку данных, минимизируя задержки и обеспечивая целостность информации, что критически важно для своевременного реагирования на потенциальные угрозы.

Оценка индекса пожарной опасности (FDI), полученная в результате работы модели, представляет собой количественную оценку риска возникновения лесных пожаров. Анализ данных показывает, что еженедельное кумулятивное число лесных пожаров увеличилось на 101% по сравнению со средним показателем за период с 2006 по 2024 год. Данный показатель отражает значительное увеличение частоты и масштаба лесных пожаров, что подтверждает необходимость использования предиктивных моделей для оперативного реагирования и предотвращения распространения огня.

Влияние и Перспективы Прогнозирования Лесных Пожаров

Предложенный подход, основанный на анализе больших данных, демонстрирует заметное превосходство в точности прогнозирования лесных пожаров по сравнению с традиционными методами. В отличие от прежних моделей, которые часто полагались на ограниченный набор исторических данных и упрощенные алгоритмы, данная система использует широкий спектр информации, включая данные о погоде, растительности, топографии и человеческой деятельности. Это позволяет более точно оценивать риск возникновения пожаров и предсказывать их распространение, что особенно важно для регионов с высокой пожарной опасностью. Повышенная точность прогнозирования позволяет оперативно принимать меры по предотвращению и тушению пожаров, снижая потенциальный ущерб для окружающей среды и экономики.

Разработанная система отличается высокой адаптивностью, что позволяет легко интегрировать в неё новые источники данных и совершенствовать модели прогнозирования. Гибкая архитектура позволяет оперативно включать информацию, поступающую от спутников нового поколения, наземных датчиков, а также данные о погодных условиях и человеческой деятельности. Это не только повышает точность прогнозов, но и обеспечивает возможность оперативного реагирования на изменения в окружающей среде и корректировки алгоритмов в режиме реального времени. Такая масштабируемость является ключевым преимуществом, поскольку позволяет постоянно улучшать систему, адаптируя её к новым вызовам и повышая эффективность борьбы с лесными пожарами.

Оперативное определение индекса пожарной опасности (FDI) предоставляет возможность для превентивного распределения ресурсов и разработки целенаправленных стратегий смягчения последствий. Благодаря мгновенной оценке текущего риска возникновения и распространения пожаров, службы экстренного реагирования могут заблаговременно перебрасывать технику и личный состав в наиболее уязвимые районы. Такой подход позволяет не только сократить время прибытия на место возгорания, но и проводить профилактические мероприятия — например, создание минерализованных полос или организацию патрулирования — в зонах с повышенной вероятностью возникновения пожаров. В результате, эффективность борьбы с лесными пожарами значительно возрастает, а потенциальный ущерб для окружающей среды и экономики — существенно снижается.

В дальнейшем, исследования будут направлены на интеграцию данных с более высоким разрешением, включая информацию с беспилотных летательных аппаратов и спутниковых снимков, позволяющих оценить состояние растительности и микроклимата с беспрецедентной точностью. Параллельно планируется изучение и внедрение передовых методов машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети и ансамблевые модели, для повышения прогностической способности системы. Особое внимание будет уделено разработке алгоритмов, способных учитывать нелинейные зависимости и сложные взаимодействия между различными факторами, влияющими на возникновение и распространение лесных пожаров. Это позволит не только предсказывать вероятность возникновения пожара, но и оценивать потенциальную интенсивность и скорость его распространения, что критически важно для эффективного планирования мероприятий по предотвращению и тушению.

Представленный подход к построению оперативного прогнозирования лесных пожаров демонстрирует важность целостного взгляда на систему. Как отмечал Бертран Рассел: «Цель науки — открыть, где мы незнаем». Данное исследование, фокусируясь на создании гибкого и адаптируемого конвейера, подчеркивает необходимость учитывать взаимосвязь между данными дистанционного зондирования, климатическими факторами и индексом пожарной опасности. Элегантность системы проявляется не в сложности, а в ясности и простоте структуры, позволяющей эффективно решать поставленную задачу и предсказывать возникновение пожаров, что согласуется с принципом структурирования поведения системы.

Что дальше?

Представленный конвейер, несомненно, демонстрирует потенциал машинного обучения в прогнозировании лесных пожаров. Однако, элегантность любой системы проявляется не в её сложности, а в способности адаптироваться к непредсказуемости. Каждая новая зависимость от конкретных алгоритмов или наборов данных — это скрытая цена свободы от ошибок, и, следовательно, необходимо постоянно оценивать и упрощать структуру модели. Текущая реализация, сфокусированная на ежедневном индексе пожарной опасности, лишь первый шаг.

Настоящий вызов заключается в расширении временного горизонта прогнозирования, не жертвуя при этом точностью. Более того, необходимо учитывать взаимодействие между различными факторами, влияющими на возникновение и распространение пожаров, — не только метеорологическими условиями и типом растительности, но и антропогенными факторами, и топографией местности. Простое увеличение объема данных не решит проблему, если отсутствует глубокое понимание лежащих в основе процессов.

Будущие исследования должны быть направлены на разработку самообучающихся систем, способных к непрерывной калибровке и адаптации к изменяющимся климатическим условиям. Структура определяет поведение, и лишь те системы, которые способны к гибкой перестройке, смогут выдержать испытание временем. В конечном итоге, задача состоит не в создании идеального прогноза, а в разработке инструментов, позволяющих принимать обоснованные решения в условиях неопределенности.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11046.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

• БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта

• ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ

• ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта

• SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта

• SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта

• ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта

• ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ

• ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта

• РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта

• FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта

2026-01-20 17:05