توقع حرائق الغابات باستخدام الانحدار العشوائي: نهج شامل لتعلم الآلة

حرائق الغابات هي أحداث كارثية لها عواقب بيئية واقتصادية واجتماعية عميقة. إن تزايد تكرارها وشدتها، المدفوع بتغير المناخ، يجعل من التنبؤ المبكر والدقيق أمرًا ضروريًا لإدارة الكوارث، والتخفيف، وجهود الاستجابة. تقدم هذه الدراسة نهجًا شاملاً يعتمد على تعلم الآلة للتنبؤ بمستويات الثقة في حرائق الغابات باستخدام الانحدار العشوائي. من خلال الاستفادة من بيانات الأقمار الصناعية من أداة MODIS على قمر تيرا الصناعي التابع لوكالة ناسا، يتضمن نموذجنا مجموعة من الخصائص الحيوية مثل درجة حرارة اللمعان، وقوة الإشعاع الحراري، والإحداثيات الجغرافية. أدت التجارب الواسعة على معالجة البيانات، واختيار الميزات، وتحسين النموذج إلى نموذج تنبؤ دقيق للغاية، حيث حقق دقة تصل إلى 94.5%. توفر هذه الورقة دراسة تفصيلية للمنهجية، بما في ذلك ضبط المعاملات الفائقة وتقييم النموذج. تؤكد النتائج على الإمكانات الكبيرة لدمج خوارزميات تعلم الآلة المتقدمة مع بيانات الأقمار الصناعية في الوقت الحقيقي لتعزيز استراتيجيات إدارة الحرائق، مما يوفر رؤى قيمة لصانعي السياسات، والبيئيين، والسلطات المعنية بإدارة الكوارث. من خلال تقديم تنبؤات في الوقت المناسب، يمكن أن يسهل نموذجنا الوقاية الاستباقية من حرائق الغابات ويقلل من الآثار الحادة للحرائق على التنوع البيولوجي، وجودة الهواء، وسبل عيش البشر.