Computational modeling of extreme wildland fire events: a synthesis of scientific understanding with applications to forecasting, land management, and firefighter safety
世界各地的大型荒地火灾事件的理解和预测是一个不断发展的跨学科研究领域，通过开发和使用计算模型迅速推进。最近的模型双向耦合计算流体动力学模型，包括天气预测模型与模块包含算法表示火灾蔓延和热释放，模拟跨越三个数量级的尺度火-大气相互作用。结合气象数据和关于荒地燃料和主动火灾探测的机载和卫星遥感数据，现代天气-火灾耦合模拟系统正被用来解决当前的科学问题。与传统工具相比，这些动态计算建模系统增加了成本和复杂性，但已经产生了突破性的见解，特别是对极端野火事件的机制，例如与电网中断相关的细尺度极端风，并已被配置为预测火灾的增长，扩大了我们预测它们将如何展开的能力。我们综合了最近极端事件的案例研究，扩大应用，以及我们的遥感系统，火灾预测工具和气象模型中的挑战和限制，这些都增加了野火的神秘性和明显的不可预测性。
2020-07-02 physics.ao-ph
Evaluation of WRF-Sfire Performance with Field Observations from the FireFlux experiment
本研究使用现场测量收集的FireFlux现场实验，以评估和改善耦合大气火灾模型WRF-Sfire的性能。WRF-Sfire的实验燃烧的模拟表明，WRF-Sfire是能够提供逼真的头火蔓延率和垂直温度结构的火羽流，以及，高达10米以上的地面水平，火灾引起的表面流动和垂直速度内的羽流。该模型捕获的变化，风速和方向之前，期间，和之后的火前通道，随着到达时间的风速，温度和上升气流maximae，在两个仪表通量塔中使用的FireFlux。该模型高估了垂直速度，低估了水平风速在塔的高度超过10米，它被假设，有限的模型分辨率估计火灾前的深度，导致过高的热量释放，随后，太强的上升气流。然而，总体上，WRF-Sfire火羽流行为与FireFlux观测的解释是一致的。该研究提出了最佳的实验预先规划，设计和执行未来的实地活动，需要进一步耦合大气火灾模型的开发和评估。
2012-06-19 physics.ao-ph
Air pollution forecasting by coupled atmosphere-fire model WRF and SFIRE with WRF-Chem
大气污染物法规已成为规定烧伤的主要障碍。因此，预测野火造成的污染具有重要意义。WRF和SFIRE模式的林火与大气相互作用呈双向传播。火灾产生的表面热通量导致强烈的上升气流，这反过来又改变了风，影响了火灾的蔓延。从燃烧的有机物估计的火灾排放物在每个时间步中插入到最低大气层的WRF化学示踪剂中。火灾引起的浮力自然模拟了烟羽动力学，WRF-Chem中的化学传输提供了污染扩散的预测。讨论了WRF-Chem中木材燃烧模型和相容的化学传输模型的选择，并通过实例分析说明了结果。
2013-04-29 physics.ao-ph physics.flu-dyn physics.geo-ph
Models of Wildland Fire and Ember Spread
Earth Research Institute, University of California Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校地球研究所）；Department of Scientific Computing, Florida State University（佛罗里达州立大学科学计算系）；Department of Earth, Ocean, and Atmospheric Science, Florida State University（佛罗里达州立大学地球、海洋与大气科学系）
本章结合多场景观测数据，构建从简单到全物理层级的 ember 输送模型，阐释其迁移物理原理并关联统计模型，为野外火灾研究提供建模支撑。
2026-08-11 physics.ao-ph
Data management and analysis with WRF and SFIRE
我们介绍了几个有用的实用程序，在开发中使用WRF和SFIRE的真实荒地火灾模拟的创建和分析。这些实用程序作为独立的程序和脚本以及对其他知名软件的扩展而存在。Python web scraper自动化了从公共源下载和预处理大气和地表数据的过程。其他脚本通过自动创建参数文件来简化域设置。与Google Earth的集成允许用户在3D环境中探索模拟以及真实的表面图像。后处理脚本为用户提供了许多与许多常用可视化套件兼容的输出数据格式，允许创建高质量的3D渲染。总的来说，这些改进是为了建立一个统一的Web应用程序，为科学家和用户带来一个复杂的野火建模环境。
2012-08-05 cs.SE physics.ao-ph
A wildland fire modeling and visualization environment
我们提出了一个建模环境的概述，包括一个耦合的大气野火模型，可视化，数据处理和诊断，开源软件库，和社区维基工具。火灾模型，称为SFIRE，是基于火灾蔓延模型，实现水平集方法，它是与天气研究预报（WRF）模型。一个包含这些特性子集的版本作为WRF-Fire随WRF 3.3一起发布。在每个时间步中，火灾模块将风作为输入并返回潜热和感热通量。软件架构使用WRF并行基础设施进行大规模并行计算。该代码的最新功能包括插值从一个理想的对数风廓线的非均质燃料和点火从火灾周边与大气和火灾自旋。实时运行使用燃料地图，精细地形和气象数据的在线资源，并且可以比实时运行更快。可视化路径允许在许多软件包中生成图像和动画，包括VisTrails，VAPOR，MayaVi和Paraview，以及输出到Google Earth。该环境可从openwfm.org获得。最近在代码中添加了新的诊断变量，包括一种新的火线强度，它也考虑了燃烧的速度，这与Byram的火线强度不同。
2011-11-20 cs.CE physics.ao-ph
Modelling turbulence effects in wildland fire propagation by the randomized level-set method
湍流在野外火灾蔓延中至关重要，因为它随机输送热气团，热气团可以预热然后点燃火灾前方的区域。这有助于给一个随机字符的火前位置连同其他现象，例如火点，植被分布（斑块），气体燃烧波动，小规模的地形海拔变化。这里只考虑湍流。水平集方法被用来数值描述的火线轮廓，假设有一个随机运动，因为湍流的演变。然后，燃烧过程的进展由水平集轮廓描述，该水平集轮廓根据由湍流运动中的空气颗粒的概率密度函数给出的权重函数分布。从普通和随机水平集方法之间的比较，它出现，所提出的建模方法被证明是适合模拟移动的火锋馈送的地面燃料和驱动，旁边的气象和地形因素，也由热空气的湍流扩散。这种方法允许模拟火灾克服防火带。讨论的结果是探索性的，需要进行进一步的验证。
2014-08-26 physics.ao-ph
Toward an integrated system for fire, smoke, and air quality simulations
在这项研究中，我们描述了WRF-Sfire是如何与WRF-Chem相结合，构建WRFSC，野火和烟雾预测的综合预测系统。综合预报系统的优点是，不需要一个简单的烟羽上升模型和假设的大小和热量释放的火灾，以确定火灾排放到大气中。与WRF-Sfire，野火蔓延，羽流和羽流顶部的高度直接预测，在每一个WRF的时间步长，提供全面的气象和火灾排放的化学传输模型WRF-Chem。WRFSC的评估是基于现有的观测结果的比较两个WRFSC模拟。该研究发现，预测和观察到的Witch-Guejito火灾的火势蔓延和烟雾输送之间总体上吻合良好。此外，模拟的PM2.5（细颗粒物质）峰值浓度与观测结果相匹配。然而，NO和臭氧水平在模拟中被低估，峰值浓度出现的时间也不合适。确定终端或烟羽顶部高度是模拟野火烟羽运输的最重要方面之一，研究发现模拟和观察到的烟羽顶部高度之间总体一致，模拟低估了一些（10%或更少）。该研究最有希望的结果之一是被动示踪剂模拟的巴克峡谷火灾模拟和观测的烟羽顶部高度之间的协议。这种模拟只花了13小时，第一个24小时的预测几乎在3小时内准备就绪，使其成为一个可能的业务工具，为外部化学传输模型提供排放概况。
2014-05-16 physics.ao-ph
Modelling the spreading of large-scale wildland fires
本研究报告有两个目的。首先，最后的发展和验证结果的混合模型，旨在模拟火灾模式在异质景观。该模型结合了一个随机的小世界网络模型的功能与燃烧和非燃烧细胞之间的相互作用，强烈依赖于当地的风，地形和植被的确定性半物理模型。在未燃电池的预热过程中，考虑了来自燃烧区的辐射和对流以及辐射热损失。其次，该模型被应用到澳大利亚草原火灾实验以及真正的火灾，发生在科西嘉岛在2009年。预测比较有利的蔓延率，面积和烧伤的形状方面的实验。最后，使用两水平全因子设计研究了模型结果（此处为扩散率）对六个输入参数的敏感性。
2016-02-05 physics.ao-ph
Real-Time Data Driven Wildland Fire Modeling
我们正在开发一个基于半经验关系的荒地火灾模型，该模型估计了地面火灾的蔓延速度和锋面后的热量释放，再加上WRF，天气研究和预报大气模式。水平集方法识别火灾前沿。数据同化使用幅度和位置校正使用变形集合卡尔曼滤波器。我们将使用火灾的热图像进行观察，并将其与基于模型状态的合成图像进行比较。
2008-02-12 physics.ao-ph physics.comp-ph
Towards a Real-Time Data Driven Wildland Fire Model
一个荒地火灾模式的基础上的半经验关系的地面火和锋面后的热量释放的蔓延速度耦合的天气研究和预报大气模式（WRF）。火锋的传播是通过水平集方法实现的。数据同化的变形集合卡尔曼滤波器，它提供了幅度以及位置校正。火灾的热图像将提供观测结果，并将与来自模型状态的合成图像进行比较。
2008-01-27 cs.CE physics.ao-ph
Data Assimilation for Wildland Fires: Ensemble Kalman filters in coupled atmosphere-surface models
本文描述了两种野火模型，并采用正则化和变形集合卡尔曼滤波器进行数据同化，以提高耦合大气-地表模型的预测精度。
2009-01-15 cs.NA math.NA physics.ao-ph
A review of wildland fire spread modelling, 1990-present 3: Mathematical analogues and simulation models
近年来，计算能力和空间数据分析（地理信息系统，遥感等）的进步导致了越来越多的尝试，以模拟整个景观的蔓延和野火的行为。这一系列的审查文件努力批判性地全面审查自1990年以来开发的所有类型的地面火蔓延模型。本文回顾了模拟或数学模拟性质的模型。大多数仿真模型是现有经验或准经验模型的实现，并且它们的主要功能是将这些通常一维模型转换为二维，然后在建模的景观上传播火灾周界。数学模拟模型是那些基于某种数学幻想（而不是火灾蔓延的物理表示），巧合地模拟火灾蔓延的模型。该系列中的其他论文回顾了物理或准物理性质以及经验或准经验性质的模型。许多模型是1990年以前开发的模型的扩展或改进。在这种情况下，这些模型也进行了讨论，但不那么全面。
2007-06-28 physics.ao-ph physics.geo-ph
A review of wildland fire spread modelling, 1990-present 2: Empirical and quasi-empirical models
近年来，在计算能力和空间数据分析（地理信息系统，遥感等）的进步，导致了越来越多的尝试，以模拟蔓延和整个景观的野火行为。这一系列的审查文件努力批判性地全面审查自1990年以来开发的所有类型的地面火蔓延模型。本文回顾了经验或准经验性质的模型。这些模型完全基于实验获得的数据的统计分析，有或没有一些物理框架的基础上的关系。该系列的其他论文回顾了物理或准物理性质的模型，以及数学模拟和仿真模型。经验模型的主要关系是风速和燃油含水率与前向扩散率的关系。比较由不同的作者为这些变量选择的不同的函数关系。
2007-06-28 physics.ao-ph physics.geo-ph
A review of wildland fire spread modelling, 1990-present, 1: Physical and quasi-physical models
近年来，在计算能力和空间数据分析（地理信息系统，遥感等）的进步，导致了越来越多的尝试，以模拟蔓延和整个景观的野火行为。这一系列的审查文件努力批判性地全面审查自1990年以来开发的所有类型的地面火蔓延模型。本文回顾了物理或准物理性质的模型。这些模型基于燃烧和火灾蔓延的基本化学和/或物理学。该系列中的其他论文回顾了经验或准经验性质的模型，以及数学模拟和模拟模型。许多模型是1990年以前开发的模型的扩展或改进。在这种情况下，这些模型也进行了讨论，但不那么全面。
2007-06-21 physics.ao-ph physics.flu-dyn physics.geo-ph
Simulation of the 2009 Harmanli fire (Bulgaria)
我们使用一个耦合的大气火灾模型来模拟发生在2009年8月14- 17日，在保加利亚的哈曼利地区的火灾。数据来自地理信息系统和卫星图像以及标准大气数据来源。燃料数据分为13个安德森类别。为了正确的火灾行为，模型的空间分辨率需要足够精细，以解决基本的微气象影响。仿真结果进行了比较，可用的事件数据。代码在集群上的运行速度比实时快。该模型可从openwfm.org获得，它从WRF 3.3版本扩展了WRF-Fire。
2011-06-23 physics.ao-ph
The Ceiling Height of Wildland Fire Plumes in Sheared Boundary Layer Flow
本研究通过雷达观测和大涡模拟，提出修正的Byram对流数尺度分析，揭示剪切和分层对野火烟羽弯曲及顶盖高度的关键控制作用。
2025-08-06 physics.ao-ph physics.flu-dyn
Data assimilation of fuel moisture in WRF-SFIRE
可燃物湿度是影响野外火灾行为的主要因素，也是火灾风险的重要潜在因素。我们提出了一种方法来同化空间稀疏燃料水分观测从远程自动气象站（RAWS）到水分模式WRF-SFIRE。WRF-SFIRE是一个耦合大气和火灾行为的模型，它模拟了基于大气状态的理想燃料组分中燃料水分的演变。所提出的方法使用一个修改后的趋势面模型来估计燃料水分场及其不确定性的基础上，目前可用的观测。在WRF-SFIRE的每个网格点，这些信息与使用非线性卡尔曼滤波器的模型预测相结合，从而更新燃料水分的估计。我们证明了该方法的有效性与测试在两个现实世界的情况下：在南加州的一个地区，最近发生了两个大型圣安娜火灾，并在域封闭科罗拉多州。
2013-08-31 physics.ao-ph stat.AP
Real time simulation of 2007 Santa Ana fires
有许多野火行为的相关性越来越大，即使是最复杂的业务火灾蔓延和火灾行为模型的预测能力之外。业务模式的局限性主要是由于它们无法代表耦合火-大气相互作用。耦合野火-大气模型是基于物理学的野火蔓延和行为的流体动力学诊断模式，试图几乎完整地表示火灾-大气相互作用。然而，这种保真度意味着这些模型不能在操作中使用。原因在于，尽管计算资源不断增加，但这种建模方法所涉及的过程和尺度（1 mm至100 km）的复杂性和范围使得计算成本非常昂贵。在这项研究中，我们提出了一个中间的方法。一个基于物理的耦合大气火灾模型是用来解决大尺度和当地的天气以及大气火灾的相互作用，而燃烧是简单地使用现有的业务表面火灾行为模型。这种模型组合在保真度和执行速度之间取得了平衡。这种方法的可行性研究的基础上分析的两个非常大的圣安娜火灾的数值模拟使用WRF-Sfire，一个耦合的大气火灾模型，可在开放的荒地火灾建模社区（OpenWFM. org）;早期版本可作为WRF火灾WRF释放。该研究表明，以能够对该事件进行实时野火预测的执行速度获得了合理准确度的风和火灾蔓延预测。
2012-02-16 physics.ao-ph
Surrogate-based global sensitivity analysis for turbulence and fire-spotting effects in regional-scale wildland fire modeling
在强风的存在下，野火具有非线性行为，可能会引起火灾。我们提出了一个新的子模型的湍流和火点包括在野火蔓延模型的基础上的火线的随机表示的全局灵敏度分析。为了限制模型评估的数量，基于广义多项式混沌（gPC）和高斯过程的快速代理模型被用来识别影响燃烧区域的拓扑结构和尺寸的关键参数。本研究探讨应用这些替代计算Sobol的敏感性指数在一个理想化的测试用例。众所周知，风会推动火势蔓延。结果表明，它是一个更普遍的主导因素，控制次生火灾的发生。本研究还比较了不同大小和类型的训练集以及不同的参数化和算法选择的代理人的性能。使用基于稀疏最小角度回归（LAR）和低差异Halton序列的gPC策略实现了最佳性能。尽管如此，基于LAR的gPC代理倾向于过滤掉来自具有大长度尺度的参数的信息，这不是基于清洁的gPC代理的情况。对于这两种算法，稀疏性确保可以使用可负担的数量的前向模型评估来构建代理，而模型响应是高度多尺度和非线性的。因此，使用稀疏代理是一种很有前途的策略，分析新的模型和它的依赖性野火应用程序中的输入参数。
2018-09-14 physics.ao-ph physics.comp-ph
Scaling analysis for buoyant plumes over wildland fires
Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）；University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
本研究通过大涡模拟，分析冠层与无冠层环境下野火浮力羽流中心线斜率，发现冠层阻力使近地面斜率增大一个数量级，并建立斜率与过渡高度的幂律标度关系，为烟雾预测建模提供依据。
2026-10-01 physics.ao-ph
Data Assimilation of Satellite Fire Detection in Coupled Atmosphere-Fire Simulation by WRF-SFIRE
目前，极轨道卫星上的VIIRS和中分辨率成像分光仪仪器提供的卫星主动火灾探测产品可在任意位置产生探测方块。没有全局火灾/无火灾地图，在云层覆盖下没有检测，假阴性很常见，检测正方形比火灾行为模型的分辨率粗糙得多。因此，目前的主动火灾卫星探测产品应仅用于改进统计意义上的火灾建模，而不是作为直接投入。我们描述了一种用于主动火灾检测的新数据同化方法，该方法基于对火灾到达时间的修改，以同时最小化与预测火灾到达时间的差异并最大化火灾检测数据的可能性。该方法的灵感来自于计算机视觉中使用的轮廓检测方法，并且它可以被转换为贝叶斯逆问题技术或广义Tikhonov正则化。在找到整个模拟域上的新的火灾到达时间之后，可以使用新的火灾到达时间从过去的时间重新运行模型以生成热通量并旋转大气模型直到卫星飞越时间，此时耦合模拟从修改的状态继续。
2014-10-25 physics.ao-ph physics.data-an stat.CO
Impact of Forest Canopy Structure on Buoyant Plume Dynamics During Wildland Fires
本研究通过大涡模拟揭示森林冠层结构显著影响野火浮力羽流动力学，间隙冠层增强湍流动能和浮力，为火灾建模提供关键参数。
2025-10-16 physics.ao-ph physics.flu-dyn
Data assimilation of dead fuel moisture observations from remote automated weather stations
可燃物含水量对野火的行为有着重要的影响，是火灾风险评估中的一个重要基础因素。我们提出了一种方法来同化死燃料水分含量观测从远程自动气象站（RAWS）到一个时滞燃料水分模型。RAWS在空间上很稀疏，需要一种机制来估计可能远离观测站的位置的燃料水分含量。这是安排使用趋势面模型（TSM），它使我们能够考虑到地形和大气状态对燃料水分含量的空间变异性的影响。在每个感兴趣的位置处，TSM提供伪观测，该伪观测通过卡尔曼滤波被同化。该方法进行了测试与时滞燃料水分模型在耦合天气火灾代码WRF-SFIRE 10小时燃料水分含量观测科罗拉多州RAWS在2013年。我们使用留一法测试的TSM相比，毫不逊色，在荒地火灾评估系统中使用的距离平方反比插值。最后，我们证明了资料同化方法是能够提高燃料水分含量估计在未观察到的燃料类。
2014-06-17 physics.ao-ph
Upper Atmosphere Smoke Injection from Large Areal Fires
大型火灾可以将烟雾注入对流层上部和平流层下部。详细的火灾模拟可以评估当地天气如何与这些火灾相互作用，并影响烟雾飘散。在这项研究中，我们采用的火灾模拟包的天气研究和预报模型（WRF火灾），版本4.0.1，探讨如何从火灾燃烧均匀的燃料床的烟雾放样变化与当地不同的风，相对湿度，和大气边界层稳定性两个不同大小的区域火灾。我们发现，水分的存在有最大的影响，通过提高放样的高度，而更快的风速抑制放样和降低注射高度的结果。与中性分层条件相比，稳定分层条件进一步抑制羽流传播。
2020-12-14 physics.ao-ph
Building a Fuel Moisture Model for the Coupled Fire-Atmosphere Model WRF-SFIRE from Data: From Kalman Filters to Recurrent Neural Networks
University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校）；San José State University（圣何塞州立大学）；Colorado State University（科罗拉多州立大学）；University of Utah（犹他大学）；University of Southern California（南加州大学）
当前的燃料水分含量（FMC）子系统在WRF-SFIRE和它的工作流系统WRFx使用时滞微分方程模型与同化的数据从FMC传感器的远程自动气象站（RAWS）的扩展增广卡尔曼滤波器。但是，结果的质量受到模型和卡尔曼滤波器的限制。我们观察到，由模型和卡尔曼滤波器组成的系统中的数据流可以被解释为与递归神经网络（RNN）中的数据流相同。因此，我们希望训练RNN来近似FMC传感器对环境数据时间序列的响应动态，而不是构建更复杂的模型和数据同化方法。由于标准的人工智能方法不能收敛到合理的解决方案，我们用特殊的初始权重对RNN进行预训练，将其转化为微分方程的数值求解器。然后，我们允许AI训练机器优化RNN权重，以更好地拟合数据。我们说明了一个例子的时间序列的10小时FMC从RAWS和天气数据的实时中尺度分析（RTMA）的方法。
2023-01-13 cs.AI cs.LG physics.ao-ph
Pixel-Level Statistical Analyses of Prescribed Fire Spread
林火动力学是一个复杂的湍流维过程。元胞自动机（CA）是预测火灾动力学的有效工具，但其主要参数的估计具有挑战性。为了克服这一挑战，我们计算统计分布的CA模型的关键参数，使用红外图像从控制烧伤。此外，我们将这种分析应用于不同的空间尺度，并将实验结果与一个简单的统计模型进行比较。通过分析和比较，揭示了CA的一些功能和局限性。
2017-12-12 math.PR nlin.CG physics.ao-ph
Turbulence and fire-spotting effects into wild-land fire simulators
本文提出了一种数学方法来模拟具有随机性质的现象的影响，如湍流和火斑到现有的野火模拟器。该公式提出，火锋的传播是漂移分量（从现有的野火模拟器中获得，没有湍流和火斑）和随机波动分量的总和。随机效应的建模体现在一个概率密度函数中，该函数考虑了由漂移分量给出的火灾周界周围的波动。在过去，这个配方已被应用到野火模拟器的基础上欧拉移动界面方法，即水平集方法（LSM），包括这些随机效应，但在本文中，同样的配方适用于野火模拟器的基础上拉格朗日前沿跟踪技术，即离散事件系统规范（DEVS）。本研究的主要亮点是拉格朗日和欧拉移动界面方法应用于野外火灾传播时的性能比较。简单的理想化的数值实验被用来调查潜在的适用性，建议制定DEVS和比较其行为相对于LSM。结果表明，基于DEVS的野火传播模型定性地提高了其性能（例如，再生侧面火和背火、由于热空气和火把预热燃料而导致的火蔓延增加、火蔓延穿过无燃料区域、二次火生成、\dots）。虽然这里介绍的结果没有任何验证工作，只提供了一个概念的证明，他们显示出强烈的倾向于预期的业务用途。现有的基于LSM或DEVS的操作模拟器，如WRF-SFIRE和ForeFire，可以分别作为相同的理想基础。
2016-03-17 physics.ao-ph
Experimental Design of a Prescribed Burn Instrumentation
在实验过程中收集的观测数据，如计划中的火灾和烟雾模型评估实验（FASOWN），是至关重要的进展和过渡耦合火灾-大气模型，如WRF-SFIRE和WRF-SFIRE-CHEM进入业务使用。历史气象数据，代表典型的天气条件的预期烧伤的位置和时间，已被处理，以初始化和运行一组模拟代表计划的实验烧伤。基于这些数值模拟的分析，本文提供了实验设置，包括点火程序，烧伤的大小和持续时间，以及最佳的传感器放置的建议。新技术的开发，以初始化耦合火灾大气模拟典型的计划燃烧的位置和时间的一年中的天气条件。通过重复拉丁超立方抽样对模型参数的变异分析和模拟设计的灵敏度分析来评估传感器的位置。模拟提供了测量的位置，其最大化传感器输出随模型参数的预期变化。
2018-07-26 physics.ao-ph physics.data-an stat.AP
Simple finite elements and multigrid for efficient mass-consistent wind downscaling in a coupled fire-atmosphere model
我们提出了一个简单的有限元公式的质量一致的近似，和一个快速的多重网格迭代法与自适应半粗化，保持收敛的迭代范围内的网格和惩罚系数。该方法的目的是运行在WRF-SFIRE的每个时间步，并取代从大气网格到火灾网格的诊断模型的空气流在一个细尺度地形的插值。
2021-01-21 cs.NA math.NA physics.ao-ph
Multisource Remote Sensing and Geospatial Analysis of Vineyard Wildfire Impacts and Exposure: The 2019 Kincade Fire
University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
本研究利用多源遥感和地理空间框架分析2019年金凯德火灾对加州葡萄园的影响，发现葡萄园光谱影响较低但恢复力有限，为工作型景观提供可复制的决策支持模板。
2026-10-27 cs.CV eess.IV physics.ao-ph
Assimilation of Satellite Active Fires Data
Metropolitan State University of Denver（丹佛大都会州立大学）
森林火灾是我们社会中一个日益严重的问题。这些火灾的数量和严重程度多年来一直在上升。野火对生命和财产构成直接威胁，并通过空气质量下降等附带影响构成威胁。本论文的目的是开发技术，以帮助打击野火的影响，通过提高野火建模能力，利用卫星火灾观测。其他研究人员在这方面已经做了很多工作。我们的工作旨在利用数学上合理的方法来扩大知识体系，以利用考虑卫星数据中固有的不确定性的野火信息。在这篇论文中，我们将探讨使用卫星数据来帮助初始化和引导野火模拟的方法。特别是，我们开发了一种方法，用于构建火灾的历史，一种新的技术，用于同化野火数据，和一种方法，用于修改模型火灾的行为，通过推断信息的燃料在火域。这些目标依赖于能够估计火灾首次到达感兴趣的地理区域中的每个位置的时间。由于真实野火的详细知识通常是不可用的，在这篇论文中开发和测试方法的基本程序将首先与模拟数据，使产生的估计可以与已知的解决方案进行比较。然后将由此开发的方法应用于现实世界的场景。对这些情景的分析表明，构建火灾历史和数据同化的工作提高了火灾建模能力。这项研究意义重大，因为它使我们更好地了解了使用卫星数据为野火模型提供信息的能力和局限性，并为火灾行为建模指明了新的途径。
2022-04-01 cs.LG physics.ao-ph stat.AP
Generative Algorithms for Fusion of Physics-Based Wildfire Spread Models with Satellite Data for Initializing Wildfire Forecasts
University of Southern California（南加州大学）；University of Maryland（马里兰大学）；San Jose State University（圣何塞州立大学）；University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校）；Colorado State University（科罗拉多州立大学）；University of Utah（犹他大学）
本研究提出用条件Wasserstein生成对抗网络从卫星数据推断火到达时间，以初始化野火预报，在加州四场野火测试中取得高精度。
2023-09-05 cs.LG physics.ao-ph
