随着新冠病毒疫情接近尾声，接下来加州就要进入野火猖狂的季节。史丹福大学的科学家利用人工智慧和卫星数据，进行一连串的研究，并开发了深度学习模型，绘制出了美国西部12个州的「燃料湿度阶层」，预测各地野火发展的可能性。
史丹福大学生态水文科学家柯宁斯（Alexandra Konings）表示，该深度学习模型产生的数据，可以改善野火的现象，并预测哪些地区好发野火，在野火季节时事先做好措施，防止野火蔓延。
该研究绘制了美国西部12个州的地图，其中包含可燃植物的数量以及气候干湿度等讯息。尤其近年来因为气候变化，更加剧了野火猖狂程度，因此预先预测野火发展的地点，可以事先疏散当地民众，并且提前做好准备。
其实美国林务局自1970年代开始也累积了全国数百个站点的植物含水量数据，并将这些数据纪录在国家燃料溼度资料库中，约有20万种植物的数据，这些植物的含水量以及易燃状况，都成了野火产生的风险因素。
史丹福大学表示，这几十年来，科学家们透过研究温度、降水、枯死植物中的水分与干燥量的关系，间接计算出植物燃料的水分，再加上现在有人工智慧，可以学习大数据，科学家们可以直接透过既有数据，训练人工智慧计算出野火的发展预测。
不过史丹福大学地球系统科学博士拉奥（Krishna Rao）表示，该模型需要进行更多测试，才能确定预测是否准确，并进行更进一步的消防管理决策，虽如此，对于野火的预测研究，该模型已经前进了很大一步。更多细节将发表在今年8月的「环境遥感」（Remote Sensing of Environment）期刊中。
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