NASA“Wildfire Digital Twin”开创了预测火灾和烟雾的新AI模型和流数据技术

NASA的“野火数字孪生兄弟”项目将为消防员和野火管理人员提供一个监测野火和预测有害空气污染事件的高级工具，并帮助研究人员更准确地观察全球野火趋势。

该工具由美国宇航局地球科学技术办公室和NASA的FireSense计划，将使用人工智能和机器学习实时预测潜在的燃烧路径，合并来自原位、机载和星载传感器的数据，以高精度生成全球模型。

虽然目前描述野火和烟雾蔓延的全球模型的空间分辨率约为每像素10公里，但野火数字孪生模型将生成空间分辨率为每像素10-30米的区域集合模型，提高了两个数量级。

这些模型可以在几分钟内生成。相比之下，目前的全球模型可能需要数小时才能生产出来。

以这种速度制作的空间分辨率如此之高的模型，对于试图观察和控制动态烧伤的急救人员和野火管理人员来说，将是非常有价值的。

米尔顿·哈勒姆（Milton Halem）是巴尔的摩县马里兰大学（University of Maryland，Baltimore County）计算机科学和电气工程教授，他领导着Wildfire Digital Twin项目，该项目包括来自六所大学的20多名研究人员组成的团队。

“我们希望能够为消防员提供有用、及时的信息，”Halem说，并补充道，“在现场，通常没有互联网，也无法访问大型超级计算机，但使用我们的API版本的模型，他们不仅可以在笔记本电脑上运行数字孪生，甚至可以在平板电脑上运行，”他说。

NASA的FireSense项目专注于利用该机构独特的地球科学和技术能力，以改善美国各地的野火管理。

美国宇航局地球科学技术办公室（NASA Earth Science Technology Office）以其最新的项目元素支持这项工作，支持野火科学、管理和减灾的技术开发（FireSense技术），致力于开发用于预测和管理野火的新型观测能力，包括以下技术地球系统数字双胞胎。

地球系统数字双胞胎是用于实时建模和预测气候事件的动态软件工具。这些工具依赖分布在多个域中的数据源来创建集合预测，描述从洪水到恶劣天气的一切。

除了协助急救人员外，专门用于模拟野火的地球系统数字孪生兄弟也将对全球监测野火趋势的科学家很有价值。特别是，Halem希望Wildfire Digital Twins将提高我们研究全球北方冷杉林野火的能力，这些冷杉林可以隔离大量的碳。

当这些森林燃烧时，所有的碳都被释放回大气中。2023年8月发布的一项研究发现，仅北方野火就占了该年迄今为止全球二氧化碳排放总量的25%。

哈勒姆说：“北方野火的二氧化碳排放量每年都在增加，这是因为全球变暖在高纬度地区的速度比地球其他地区更快，因此，那里的北方夏季变得更长。”。“自工业革命前以来，地球上其他地区的气温可能已经升高了1摄氏度，而该地区的气温则已经超过了2摄氏度。”

Halem的工作建立在其他野火模型的基础上，特别是NASA统一天气研究与预报（NUWRF）NASA开发的模型，以及WRF-SFIRE公司由一组研究人员在国家科学基金会的支持下开发。这些模型模拟了风速和云层覆盖等现象，这使得它们成为Wildfire Digital Twin的完美基础。

具体而言，Halem的团队正在研究新的卫星数据同化技术，该技术将天基遥感器的信息融合到Wildfire Digital Twin中，从而改进全球数据预测，对紧急情况和科学任务都很有用。

10月，Halem的团队与国家林业局的火灾和烟雾模型评估实验（FASMEE）在犹他州的一次受控燃烧中，用云高仪观察烟雾移动超过10英里。现在，该团队正在将这些数据输入建模软件，以帮助其更准确地跟踪羽流。

他们特别感兴趣的是追踪小于2.5微米的颗粒，这些颗粒小到可以穿过人的肺部进入血液。这些颗粒物也称为PM2.5，即使一个人离活动性烧伤不远，也会导致严重的健康问题。

哈勒姆说：“当这些火点燃并开始燃烧时，它们会产生烟雾，烟雾会传播相当长的距离。它不仅影响到当地的人们，还影响到数千公里或更远的距离。”。

来自受控燃烧的数据也将帮助Halem和他的团队量化气溶胶和降水之间的关系。野火产生的气溶胶增加对云层形成有巨大影响，而云层的形成反过来又会影响受影响火灾燃烧下游的降水情况。

实时吸收来自传感器的所有信息，对于详细说明野火在地方、区域和全球范围内的全部影响至关重要。

Milton Halem，巴尔的摩县马里兰大学

NASA的FireSense技术项目是该机构地球科学技术办公室（ESTO）的一部分，为该项目提供资金。