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计算机科学 > 机器学习

arXiv:2409.00237 (cs)
[提交于 2024年8月30日 ]

标题: 用于全球尺度野火预测的 JULES-INFERNO 深度学习代理模型

标题: Deep learning surrogate models of JULES-INFERNO for wildfire prediction on a global scale

Authors:Sibo Cheng, Hector Chassagnon, Matthew Kasoar, Yike Guo, Rossella Arcucci
摘要: 全球野火模型在预测和应对不断变化的野火动态方面发挥着至关重要的作用。 JULES-INFERNO 是一个全球性的植被与火灾模型,用于模拟全球范围内的野火排放量和烧毁面积。 然而,由于数据维度高和系统复杂性,JULES-INFERNO 的计算成本使其难以应用于具有未知初始条件的火灾风险预测。 通常,在高性能计算(HPC)集群上运行 JULES-INFERNO 进行 30 年的预测需要花费数小时。 为了解决这一瓶颈问题,本研究基于深度学习技术构建了两个数据驱动的模型,以替代 JULES-INFERNO 模型并加速全球野火预测。 更具体地说,这些机器学习模型以全球温度、植被密度、土壤湿度和之前的预测作为输入,迭代地预测后续的全球烧毁面积。 平均像素误差(AEP)和结构相似性指数(SSIM)被用作评估所提出替代模型性能的指标。 此外,本研究还提出了一个微调策略,以提高算法在未知场景中的性能。 数值结果表明,所提出的模型在计算效率(在笔记本电脑 CPU 上 30 年的预测时间少于 20 秒)和预测准确性(与 JULES-INFERNO 输出相比,AEP 低于 0.3%,SSIM 超过 98%)方面表现出色。
摘要: Global wildfire models play a crucial role in anticipating and responding to changing wildfire regimes. JULES-INFERNO is a global vegetation and fire model simulating wildfire emissions and area burnt on a global scale. However, because of the high data dimensionality and system complexity, JULES-INFERNO's computational costs make it challenging to apply to fire risk forecasting with unseen initial conditions. Typically, running JULES-INFERNO for 30 years of prediction will take several hours on High Performance Computing (HPC) clusters. To tackle this bottleneck, two data-driven models are built in this work based on Deep Learning techniques to surrogate the JULES-INFERNO model and speed up global wildfire forecasting. More precisely, these machine learning models take global temperature, vegetation density, soil moisture and previous forecasts as inputs to predict the subsequent global area burnt on an iterative basis. Average Error per Pixel (AEP) and Structural Similarity Index Measure (SSIM) are used as metrics to evaluate the performance of the proposed surrogate models. A fine tuning strategy is also proposed in this work to improve the algorithm performance for unseen scenarios. Numerical results show a strong performance of the proposed models, in terms of both computational efficiency (less than 20 seconds for 30 years of prediction on a laptop CPU) and prediction accuracy (with AEP under 0.3\% and SSIM over 98\% compared to the outputs of JULES-INFERNO).
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2409.00237 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2409.00237v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.00237
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/TETCI.2024.3445450
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来自: Sibo Cheng [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 8 月 30 日 20:05:00 UTC (7,202 KB)
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