2023-07-28 オークリッジ国立研究所(ORNL)
◆2023年の夏のピークシーズンには、カナダの山火事が2,500万エーカーの土地を焼き、数百万人の生活に影響を与え、伝統的な範囲を超えてノバスコシアまで広がっています。山火事からの煙はアメリカ合衆国のジョージア州まで、大西洋を横断してヨーロッパに、そして北極圏まで達しています。これらの影響を考慮に入れた地球気候の大規模シミュレーションにより、将来の気候をより正確に予測することが期待されています。
◆地球システムモデルに機械学習アルゴリズムを適用して山火事リスクの予測精度を向上させるプロジェクトも進行中であり、環境データを共有するためのデータベースも設立されています。
◆山火事の影響を理解し、適切な対策を講じるためには、より高い解像度のデータセットや観測データが必要であり、NASAやORNLなどのデータセンターを活用して研究が進められています。
◆オークリッジ国立研究所は、他の研究機関や政府機関、そして私的な土地管理者との協力を重視し、山火事の予測とその影響に対する耐性を高めるために研究を続けています。
＜関連情報＞
- https://www.ornl.gov/news/improving-wildfire-predictions-earth-scale-climate-models
- https://www.nature.com/articles/s41467-022-28853-0
機械学習に基づく観測に制約のある予測により、山火事による世界的な社会経済的リスクの高まりが明らかになった。 Machine learning–based observation-constrained projections reveal elevated global socioeconomic risks from wildfire
Yan Yu,Jiafu Mao,Stan D. Wullschleger,Anping Chen,Xiaoying Shi,Yaoping Wang,Forrest M. Hoffman,Yulong Zhang & Eric
Nature Communications Published:22 March 2022
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-022-28853-0
Abstract
Reliable projections of wildfire and associated socioeconomic risks are crucial for the development of efficient and effective adaptation and mitigation strategies. The lack of or limited observational constraints for modeling outputs impairs the credibility of wildfire projections. Here, we present a machine learning framework to constrain the future fire carbon emissions simulated by 13 Earth system models from the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6), using historical, observed joint states of fire-relevant variables. During the twenty-first century, the observation-constrained ensemble indicates a weaker increase in global fire carbon emissions but higher increase in global wildfire exposure in population, gross domestic production, and agricultural area, compared with the default ensemble. Such elevated socioeconomic risks are primarily caused by the compound regional enhancement of future wildfire activity and socioeconomic development in the western and central African countries, necessitating an emergent strategic preparedness to wildfires in these countries.
