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如今，野火给我们的生存环境带来了前所未有的风险挑战。近年来，美国、阿根廷、巴西、意大利、希腊、澳大利亚等多国相继遭遇野火威胁，造成大量人员、动物死伤，数百万公顷森林丧失。

来自联合国环境规划署的一份报告指出，如果全球各国政府没有提前做好准备，那么到2100年野火的数量将增加50%。

这个话题已经引起了人工智能（AI）领域的科学家和组织的注意。他们相信，这项创新技术能够为野火预警、控制和灾后重建等环节提供重要支持和帮助。

人工智能在野火预防中的应用

野火灾害管理需要火灾预防、预测和探测、风险和应对管理等一系列相关解决方案。这是一个对时间高度敏感的过程，需要快速的现场决策和信息交流。因此，将火灾数据数字化以利用人工智能技术的力量将成为一个必不可少的步骤。

使用人工智能算法来解决像预测火灾并不是什么新鲜事，但我们现在需要的是一种更系统化和互联的方法。这将为智能端到端系统汇集所有相关数据和更好的集成算法。

除了历史火灾数据，我们现在还可以访问各种高分辨率的大数据源，如数字地图、卫星图像、实时天气数据、传感器网络和社交网络数据。计算机视觉模型能够从卫星和地面摄像机进行土地覆盖分类和烟雾探测。

当与物联网（IoT）传感器数据和地形地图相联系时，这些来源允许我们开发更好的火灾探测和火灾蔓延算法。先进的自然语言处理算法也可以用于即时处理社交网络数据，以对火灾景象或火灾情况进行分类。此外，自动化的空中和陆地设备也能够充分利用新型强化学习算法的力量。

所有这些系统和算法都需要整合，以建立一个智能框架：一个具有交互式火灾蔓延模拟的动态野火风险地图和一个用于灾难响应和资源分配的动态决策支持系统。

一起扑灭野火

考虑到这一点，世界经济论坛的FireAId项目利用人工智能开发了一个动态风险地图，优化了资源分配和野火的响应建议。为此，世界经济论坛正在建立一个由来自世界各地不同学科的专家组成的多利益攸关方社区，以促进火灾管理和研究方面的技术合作和科学知识交流。

成功的三个促成因素是什么？

我们已经确定了应对挑战和促进该领域成功解决方案所需的3个关键工具:

1.数据

火灾行为模型的准确性与输入数据直接相关。详细、高分辨率和准确的数据来源对项目的成功起着重要作用。

虽然政府部门等利益相关者通常会提供历史、气象、植被和人口数据，但有必要整合其他来源，如美国宇航局、谷歌地球引擎、NCAR。当处理需要结合不同分辨率和来源的不同数据类型的面向数据的解决方案时，面临的主要问题是:

• 收集更高分辨率和最新数据
• 数据的数字化和标准化
• 制定数据收集标准
• 数据连接

2.算法

我们已经在开发野火建模算法方面取得了越来越多的进展。随着我们获得更准确和更高分辨率的数据，下一代算法将会问世，例如包括火灾期间夜间视野的专门算法。

3.知识共享

鉴于目前的野火威胁水平，关键是要以分散的方法为目标。这意味着要充分利用全球开源数据仓库和火灾模型，由世界各地的用户共同做出贡献。

需要全球行动

像野火这样的全球性问题需要所有利益攸关方之间的全球合作，相互学习，有效管理和减轻野火对人类健康和生计、生物多样性以及全球气候的风险。从全球人道主义应对的角度来看，将野火与灾难性地震和洪水列入同一类别也至关重要。

虽然还没有一个国家解决或开发出解决这一问题的理想方法，但许多国家在野火风险管理的各个方面都取得了进展。联合国环境规划署呼吁国际和区域组织、国家和地方政府以及消防知识和消防管理组织之间开展多种多样的合作。

由于火灾是不分国界的，因此需要一种全球协调和前瞻性的方法来扑灭火灾。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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