奏汰（かなた）のひろば

この技術により、森林火災の規模をより早く、火災の初期段階でも予測できるようになります。



カリフォルニア大学で開発された研究では、森林火災の割合を予測する方法としてソーシャル ネットワーク上に存在するアルゴリズムが使用されました。研究者らによると、この方法の利点の 1 つは、結果が得られるまでの速度です。


この研究の筆頭著者であり、カリフォルニア大学地球システム科学の博士課程学生であるシェーン・コフィールド氏によると、この研究は、複数の火災が同時に発生するという仮想状況において、ソーシャルメディア上でアルゴリズムがどのように機能するかという原理を応用したものだという。


「これらの火災のうち実際に大きくなり、焼けたエリアの大部分を占めるのはほんのわずかです。そこで私たちは、制御不能になる危険性が最も高い特定の発火を特定することに重点を置いた新しいアプローチをとりました」とコフィールド氏は説明した。ネットワーク上で投稿がいつ成功するかを予測できれば、その原理を別の機能に適用することも可能になります。


アラスカを研究フィールドとして使用し、研究者らは気候データと、火災の発生地点に存在する大気条件と植生の種類に関する重要な詳細を提供した。これにより、「デシジョン ツリー」アルゴリズムを使用して、炎の最終的なサイズを 50% の確率で予測することができました。


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