新華社耶路撒冷4月1日電（記者王卓倫 馮國芮）以色列巴爾伊蘭大學3月31日發(fā)布公報說，該校研究團隊聯(lián)合多所高校，研發(fā)出一套基于人工智能的預(yù)測模型，可高精度預(yù)判雷擊可能引發(fā)野火的時間和地點，整體準確率超過90%。相關(guān)研究發(fā)表在英國《自然-通訊》雜志上。

公報說，森林火災(zāi)是當前全球生態(tài)安全面臨的重要挑戰(zhàn)。近年來，受氣候變化影響，雷暴天氣發(fā)生頻率顯著上升，致災(zāi)風險日益加劇。與人為火源不同，雷擊引發(fā)的火災(zāi)多發(fā)生在偏遠地區(qū)，具有隱蔽性強、爆發(fā)性高的特點，極易造成大范圍生態(tài)破壞和人員傷亡。

針對這些問題，巴爾伊蘭大學科研人員與阿里埃勒大學等機構(gòu)協(xié)作，借助近幾年的全球高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)，綜合分析雷電分布、地形地貌、植被類型、氣象條件等因素，研發(fā)出一套覆蓋全球的人工智能預(yù)測模型，可對雷擊引發(fā)野火的空間風險精確識別。研究人員通過2021年實際野火數(shù)據(jù)進行驗證，該模型表現(xiàn)出顯著的實用價值和推廣前景。

研究人員指出，該模型的優(yōu)勢在于不僅僅依賴雷電記錄，還可綜合考慮野火發(fā)生的環(huán)境背景條件，有效識別高風險區(qū)域。這一成果可為氣象部門、消防機構(gòu)和應(yīng)急管理單位提供科學決策支持，有望顯著提升火災(zāi)預(yù)警能力和響應(yīng)效率。

公報說，該模型在捕捉雷擊火源形成機制的同時，還可顯示氣候變化背景下野火風險擴大的趨勢，特別是雷擊火災(zāi)與人為火災(zāi)在成因邏輯和發(fā)展路徑上的顯著差異，凸顯了分類治理、因災(zāi)施策的必要性，為提升全球極端氣候防災(zāi)能力提供了新手段。

來源：新華社

https://www.forestry.gov.cn/c/www/lcdt/618503.jhtml