Dự đoán và dự báo cháy, sự xuất hiện cũng như cường độ của nó là không chỉ quan trọng đối với việc đảm bảo an toàn mà còn trong việc hiểu được hiện tượng phức tạp của biến đổi khí hậu. Trong kịch bản này, các vệ tinh đã nổi lên như một nguồn tài nguyên quan trọng trong việc giám sát hỏa hoạn và cung cấp thông tin chính xác. Sử dụng thông tin được lấy từ vệ tinh, chúng ta có thể tạo ra các mô hình có thể giúp dự đoán cháy hiệu quả hơn và giúp kiểm soát thiệt hại quá. Hãy xem xét các cách thức thông qua dự báo cháy thành công.
CSDL Thời Tiết Cháy Toàn Cầu
NASA đã phát triển Cơ sở dữ liệu thời tiết cháy toàn cầu (GFWED) cung cấp dữ liệu gió, nhiệt độ và độ ẩm có thể được sử dụng cùng với hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao hoặc bất kỳ phần mềm viễn thám nào để dự đoán vị trí bùng phát cháy. Mô hình cũng cung cấp một số khu vực dễ bị bắt lửa hơn. Trong khi xác định khả năng và dự đoán cường độ của lửa, điều quan trọng là yếu tố tốc độ gió cũng như quạt gió cháy. Mô hình NASA kết hợp các yếu tố tự nhiên khác nhau góp phần vào sự lan truyền của lửa.
GFWED kết hợp dữ liệu khí tượng từ nhiều nguồn. Nhiệt độ, độ ẩm tương đối và tốc độ gió đến từ bộ dữ liệu MERRA-2 của NASA của Văn phòng mô hình hóa và đồng hóa toàn cầu (GMAO). Dữ liệu lượng mưa đến từ các đồng hồ đo mưa dựa trên mặt đất và từ các phương tiện tích hợp đa vệ tinh (IMERG), một sản phẩm của nhiệm vụ đo lường lượng mưa toàn cầu. Sử dụng các dự báo thời tiết của GMAO, GFWED cũng bao gồm các dự báo toàn cầu 8 ngày thử nghiệm về nguy cơ cháy.
GFWED được tạo ra bởi Robert Field, một nhà khoa học khí hậu tại Viện nghiên cứu vũ trụ Goddard của NASA. Field đã nói rằng mô hình này đã được sự giúp đỡ to lớn ở Indonesia, trong đó có một mùa cháy dữ dội trong những năm El Niño. Các trạm thời tiết có đồng hồ đo mưa ở các khu vực dễ cháy của Indonesia có thể thưa thớt, vì vậy dữ liệu vệ tinh giúp lấp đầy khoảng trống cho khu vực. Kết quả là, mô hình có thể cung cấp một bức tranh chính xác hơn về nguy cơ cháy tiềm ẩn, thêm Fields.
Công nghệ mới trong dự báo cháy
Thuật toán học máy cũng có khả năng dự đoán cháy rừng bằng cách sử dụng dữ liệu Ảnh vệ tinh MODIS. Tuy vậy, các thuật toán học máy cũng có những thách thức riêng và các mô hình che phủ đất và địa hình rất quan trọng trong việc đưa ra đánh giá chính xác.
Ngoài ra còn có các phương pháp tính đến cả yếu tố con người và tự nhiên trong dự đoán rủi ro. Ví dụ, dữ liệu MODIS sử dụng các phương thức để đánh giá các vùng khác nhau. Ở các quốc gia Nam Phi không có đất liền, các phương pháp dựa trên GIS của Swaziland được sử dụng để đánh giá các yếu tố khu vực và nhận thấy rằng các điều kiện đất đai chịu trách nhiệm về hỏa hoạn. Mô hình có độ chính xác hơn 90%. Dữ liệu vệ tinh cũng có thể được sử dụng để tương quan với dữ liệu trong quá khứ và theo dõi các mẫu lịch sử.