2017年12月6日檔案照顯示, Skibball山火襲捲整個洛杉磯Bel Air區,威脅山脊線上的民宅。美聯社
2017年12月6日檔案照顯示, Skibball山火襲捲整個洛杉磯Bel Air區,威脅山脊線上的民宅。美聯社

洛杉磯訊

加州大學爾灣分校本週宣布,研究人員開發出一種更有效的火勢追踪技術,設計出一種簡易算法,用通俗易懂的數字預測火勢大小和路徑,幫助消防員更能預測新生火焰蔓延方式與傳播位置。

根據《橙縣紀事報》報道,加州大學爾灣分校博士生、該研究主要作者柯菲爾德(Shane Coffield)指出,隨著氣候不斷變化,加州未來會變得越來越熱,炎熱、乾燥的強風使得火勢幾乎無法控制。

美國西部同時發生多起火災的現象已經變得越來越普遍。柯菲爾德表示,該算法將能幫助消防員查明脆弱區域並確定資源優先順序。

他說,只有少數的火災會變得非常大,因此必須要先能夠辨識並集中最大風險的火點。

橙縣消防局局長芬尼西(Brian Fennessy)強調,這類訊息非常重要,山火期間若能將人力放到正確的位置,意味著能迅速撲滅火勢,避免其失控擴大蔓延。

研究人員由過去火災中的溫度、濕度和該地區的植被類型等數據,全部提供給計算機,便能夠達到百分之50預測火勢最終大小的成功機率。

柯菲爾德坦言,單靠百分之50的成功率似乎不多,但這遠比單靠隨機的方法要好得太多。

為了創建該算法,柯菲爾德和四位同事研究2001年至2017年在阿拉斯加發生大約1200起的火災。

他表示,由於氣溫變化,阿拉斯加遭受雷暴襲擊,因此引發大火,而且當地氣候越來越炎熱,夏天更漫長。

據了解,加州大學爾灣分校一直處於研究氣候變遷與山火間關聯的最前線。

2011年,該校研究小組曾製作出一個模型,利用海洋溫度的變化,提前幾個月預測到南美洲大火的嚴重性和分佈。

其他研究則集中在雷暴爆發、火災與各種樹木相互作用,以及在各洲之間火災有何不同之處。