AI在野火预测中超越传统气象模型——彭博社

消防员在迪奥尼索斯野火现场附近。摄影师：尼克·帕莱奥洛格斯/彭博社人工智能正在提升欧洲顶级政府间气象中心火灾预测的准确性。

传统火灾预测主要基于预测温度、湿度、风速和降水的天气模型。相比之下，欧洲中期天气预报中心使用的"火灾概率模型"由人工智能算法驱动，可分析火灾模式、潜在可燃物及人类活动。

研究人员发现，AI预测能更精准锁定高风险区域，并更精确标定可能起火的危险点。该模型还能更好纳入人类活动因素——多数野火的主要诱因。

彭博绿色中国首次绿色主权债券募资8.26亿美元罗宾汉亿万富翁的太空太阳能公司融资5000万美元前官员称小肯尼迪取消CDC气候项目将伤害美国民众BBVA与PGGM、Alecta合作将ESG挂钩SRT规模扩大三倍"它采用了更全面的方法，“该中心预测评估部门负责人、研究报告合著者弗朗西斯卡·迪·朱塞佩表示。

随着全球变暖加剧和极端天气频发，复合型天气事件——如今年早些时候南加州致命野火爆发前的强降雨与干旱——正使全球风险攀升。从韩国到希腊，野火威胁日益严峻，这加大了对极端天气事件精准预测的需求。

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人工智能的最大改进源于对潜在可燃物的更精准数据获取。这些数据在传统火灾天气指数（原为加拿大森林火灾开发的预警模型）等基于气象的预测中难以观测和计算。

该AI模型不仅采用气象信息，还整合了19种不同数据集，包括可区分活体与枯死植物的卫星图像，同时能识别人口密度、道路分布及与城市区域的邻近程度。

研究发现，通过加入更精细的可燃物数据，AI模型将预测准确率提升了30%。它还能避免纯气象预测的缺陷——例如在极度炎热干燥且人烟稀少的沙漠地区过度预警，从而减少误报。

“或因无人居住，或因缺乏可燃物。“迪·朱塞佩解释道。

研究人员通过对比野火预测验证AI模型，包括2025年1月肆虐南加州的火灾。传统气象模型虽能预测低湿度、干旱条件、飓风级风力及大范围高风险区域，但AI模型更精准锁定了最终起火的特定区域。

1月13日，一架飞机在阿尔塔迪纳附近的伊顿火灾中投掷阻燃剂。摄影师：本杰明·范乔伊/彭博社研究人员表示，该AI模型能更准确地预测气候变化如何改变火灾条件，包括植物在湿润期蓬勃生长后遭遇干热期、被烘烤成易燃物的"气候鞭打效应”，这种现象在南加州火灾中起了关键作用。AI模型显示这些异常形成了"独特的可燃性增强模式”。

该AI火灾预测系统开发于2023年，当时气象中心押注机器学习技术终将超越传统方法，以更高精度和速度提供关键天气预测。今年2月，该中心发布了首个由主要预报机构研发的通用AI模型，现已被欧洲地区气象局和寻求在动荡能源市场中获取利润优势的交易商采用。

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