AI預測野火的新利器

以色列團隊打造人工智慧模型，精準預測閃電所引發的野火，為氣候變遷下的防災戰線築起新防線

森林大火曾被視為罕見天災，如今卻逐漸成為年度例行災難。每當炎夏將至，加州、澳洲或加拿大北部，總有大片林地化為火海。傷亡與損失動輒驚人：光是一場近年的洛杉磯野火，便造成數十人喪生、經濟損失估計高達2000億美元。

雖然許多野火起因於人為疏失，例如露營火種未熄滅、農地焚燒失控或甚至縱火。但最致命、最難以防範的，往往是閃電引發的火災。這類火災多數發生於偏遠山區，悄然無聲地悶燒數日，一旦爆發，火勢便難以收拾。由於地處偏僻，消防隊與救援單位經常無法於第一時間察覺情況，錯過最佳撲滅時機。

如今，以色列巴伊蘭大學（Bar-Ilan University）計算機科學系的研究團隊，提出了劃時代解決策略。他們研發的人工智慧（AI）模型，能以超過九成的準確率，預測全球何時何地最有可能出現下一場閃電引發的野火。這項技術，不僅為氣候變遷下的防災戰線帶來新利器，也展現AI與大數據如何為應對極端天氣貢獻關鍵力量。

極端氣候，野火「例行化」

全球氣候變遷正推升極端天氣事件的發生頻率與強度。據多國氣象與生態監測資料，全球性地出現了更頻繁的閃電風暴、更乾燥高溫的環境、以及快速變遷的生態系統，意味著更多「燃料」與更多潛在「火源」。閃電引發的野火已於加拿大與美國西部，佔焚燒面積的絕大部分，而且這個趨勢持續攀升。

閃電引起的火災之所以難纏，關鍵在於其「潛伏性」與「難以偵測性」。一次雷擊瞬間釋放能量，若擊中地下的枯枝落葉層，火源可能先悶燒數天，最終突然爆發為規模龐大的地表火災。而由於雷擊往往發生於人煙罕至、無即時監測設備的山區或林地，等到衛星影像或人員偵測到火情，通常為時已晚。

從大數據到精準預測

為破解這項防災難題，巴伊蘭大學Oren Glickman博士與Assaf Shmuel博士，聯同以色列Ariel大學與以色列臺拉維夫大學(Tel Aviv Universities)的研究團隊，展開跨校合作。他們的研究成果已於國際期刊《Scientific Reports》發表，展示一套全球性機器學習模型，能繪製並預測閃電引發野火的風險地圖。

傳統野火預測模型，往往依賴地區性經驗法則與有限資料，新模型則首度導入2014至2020年為期七年的全球高解析衛星遙測資料，涵蓋植被覆蓋、氣候條件、地形等多重環境變因，綜合評估起火風險。

AI模型不僅辨識單一雷擊事件，更透過多層次因素加權，精算某區域特定時段的「起火風險指數」。研究團隊隨後以2021年的全球實際野火資料驗證模型準確性，預測成果與實際火災分布高度吻合，準確率超過90%，這個數字遠高於過往任何預測模型。

專屬模型，提升防災效率

研究同時發現另一項關鍵因素：閃電野火與人為火災的發生模式與風險因子迥異。現行多數火災預測工具，針對人類活動熱區設計，例如公路、露營地或農牧地，但當這些模型直接套用於閃電野火時，效果大打折扣。這凸顯不同火災成因必須使用專屬預測架構，才能有效防災。

「我們的模型顯示，閃電野火風險分布與傳統人為火災有顯著差異，因此應建立個別的專屬預測系統」Glickman博士指出。

此外，模型預測未來數十年內，隨著氣候暖化趨勢持續，閃電頻率與「火災天氣」（高溫、乾燥、強風等）發生率雙雙升高，全球多個地區的閃電野火風險將明顯增加。

下一步在哪裡？

這項成果不僅具學術價值，更有機會成為全球各地氣象局、消防單位與防災中心等，未來的實用工具之一。目前這套AI模型雖尚未正式整合至即時天氣預報系統，研究已經證明，善用全球性高品質大數據，結合AI分析技術，確實能大幅提升極端災害預測精準度。若能提早掌握高風險區域，防災單位得以提前布署人力與資源，規劃預防性措施，爭取黃金防災時間。

「面對氣候變遷的快速演進，我們迫切需要新世代工具，以更深入理解與預測其衝擊。機器學習與大數據分析，正展現強大潛力，協助人類面對快速改變的極端氣候」Shmuel博士強調。

儘管人類尚無法阻止雷擊發生，但憑藉科學與科技的進步，我們終於有機會搶在火海蔓延前，化危機為轉機。

資料來源：

https://www.biu.ac.il/en/article/583356