Glossar

Das attributreiche regionale Waldbrandregister von Friaul-Julisch Venetien, das die italienische Seite des Karsts ab 1990 abdeckt. Es ist eine der wichtigsten historischen Brandquellen für Kalibrierung und Kreuzvalidierung.

Machine-Learning-Modelle — ein U-Net-Ausbreitungsemulator, ein Ensemble-Surrogat und ein Szenario-Erzähler — über dem peer-reviewten Physik-Kernel angeordnet für schnellere oder reichhaltigere Ausgaben. Der Physik-Kernel ist stets als Rückfalloption und als Referenzwahrheit verfügbar, an der die KI geprüft wird, sodass die Näherung die Wissenschaft nie stillschweigend ersetzt.

Italienisch für „Waldbrandbekämpfung“. In Friaul-Julisch Venetien ist es der Governance-Rahmen für Vorhersage, Prävention, Bekämpfung und Monitoring von Waldbränden sowie für den regionalen Brandschutzplan und benennt zugleich die operativen Eignungsklassen für Forststraßen.

Ein definiertes Gebiet, das die Plattform modelliert — etwa der Karst oder die weitere grenzüberschreitende Domäne. Jedes AOI legt das Koordinatensystem, die Bounding-Box, die Standardauflösung und den Katalog der verfügbaren Kartenebenen fest.

Ein versioniertes Konfigurationspaket, das für ein Gebiet die Datenquellen, den Kalibrierungszustand, die Brennstofftaxonomie, den Wetteranbieter und die zulässigen Simulationsmodi deklariert. Profile sind als operativ (lokal kalibriert, können Live-Vorhersagen liefern), reine Benchmark-Profile (zur Bewertung gegen externe Referenzen) oder Forschungsprofile typisiert.

Die regionale Wetterbehörde und das meteorologische Stationsarchiv für Friaul-Julisch Venetien und eine der grenzüberschreitenden Echtzeit-Wetterquellen, die die Plattform speisen.

Ein Simulationsergebnis, bei dem jede Kartenzelle die ab der Entzündung gemessene Zeit speichert, zu der das simulierte Feuer sie erreicht. Es beantwortet für jeden Punkt, jede Linie oder Fläche die Frage „wann kommt das Feuer hier an?“

Die slowenische Umweltagentur. Sie stellt Wetterarchive, das slowenische Geländemodell und LiDAR-Punktwolken bereit, die auf der slowenischen Seite des Karsts verwendet werden.

Wie der Simulator Infrastruktur bei der Brandausbreitung behandelt. Brandschneisen und Eisenbahnen können das Feuer vollständig blockieren, während gewöhnliche und Forststraßen als „weiche“ Verzögerungen wirken, die die Ausbreitung verringern — aber nicht immer stoppen —, je nach gewählter Richtlinie.

Eine Komponente des kanadischen Fire-Weather-Index-Systems, die die gesamte zur Verbrennung verfügbare Brennstoffmenge darstellt und in der Ausbreitungsberechnung als Indikator für die Trockenheit tieferer Brennstoffschichten dient.

Ein Ensemble-Ergebnis, das zeigt, wie oft jeder Ort über viele Simulationsläufe hinweg gebrannt hat — eine Wahrscheinlichkeitskarte statt eines einzelnen vorhergesagten Perimeters.

Ein externer Waldbrand-Ausbreitungssimulator auf Basis zellulärer Automaten, der als unabhängige Referenz zum Benchmarking der eigenen Vorhersagen der Plattform dient.

Der Copernicus Emergency Management Service. Seine Rapid-Mapping-Aktivierungen liefern satellitengestützte Brandperimeter (etwa der Karstbrände 2022), die zur Kalibrierung und Gegenprüfung dienen.

Der kanadische nationale Rahmen der Feuerwetter- und Feuerverhaltenswissenschaft — der Fire Weather Index, die Fire Behaviour Prediction und die Wachstumskomponenten zusammen — entwickelt und gepflegt vom Canadian Forest Service. Es ist der peer-reviewte wissenschaftliche Kern, den die Engine der Plattform in Clean-Room-Form neu implementiert.

Eine Karte der Vegetationshöhe, die typischerweise als Oberflächenmodell minus Geländemodell berechnet wird. Sie erfasst, wie hoch das Kronendach über dem Boden ist.

Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy — ein ableitungsfreies Optimierungsverfahren, das die Parameter des Brandmodells gegen beobachtete Brandperimeter abstimmt, wenn die Antwort verrauscht oder schwer differenzierbar ist.

Ein Rasterbildformat, das es Clients ermöglicht, effizient nur den benötigten räumlichen Ausschnitt zu lesen. Es wird für Gelände-, Brennstoff-, Ankunftszeit- und Brandwahrscheinlichkeits-Ebenen verwendet.

Das Erdbeobachtungsprogramm der Europäischen Union. Die Plattform stützt sich auf seine Sentinel-Satellitenbilder, digitalen Höhenmodelle, die ERA5-Wetter-Reanalyse und die EFFIS-Waldbrandprodukte.

Das System, das definiert, wie Kartenkoordinaten realen Standorten entsprechen. Nicht übereinstimmende Koordinatensysteme sind eine häufige Ursache dafür, dass Ebenen verschoben oder fehlausgerichtet erscheinen.

Der Anteil des Grasbrennstoffs, der ausgetrocknet und von grün zu verdorrt übergegangen ist. Ein höherer Verdorrungsgrad bedeutet, dass sich Grasbrände schneller ausbreiten; er ist ein wichtiger saisonaler Eingangswert für die Grasbrennstoffe des Karsts.

Digitale Höhen-, Gelände- und Oberflächenmodelle. Das Geländemodell (DTM) beschreibt den nackten Boden, während das Oberflächenmodell (DSM) die Baumkronen und Gebäude einschließt.

Eine kontinuierlich aktualisierte virtuelle Nachbildung der realen Karstlandschaft — ihres Geländes, ihrer Brennstoffe, Infrastruktur und Wetterlage —, die zum Ausführen von Simulationen und zur Unterstützung von Präventions- und Einsatzentscheidungen dient.

Bezogen auf die Dinarischen Alpen und den Dinarischen Karst — den Kalkstein-Gebirgsgürtel, der sich von Nordostitalien und Slowenien südöstlich durch Kroatien, Bosnien und Herzegowina, Montenegro und Albanien zieht. Der grenzüberschreitende italienisch-slowenische Karst, den die Plattform modelliert, ist die nordwestliche Spitze dieses Gürtels, weshalb die kanadischen Standard-Brennstoffmodelle an die dinarische Vegetation angepasst statt unverändert verwendet werden müssen.

Ein großer Waldbrand in Kalifornien aus dem Jahr 2021, der als US-Benchmark-Fall dient, um die Ausbreitungsvorhersagen der Plattform anhand gut dokumentierter realer Daten zu validieren.

Ein satellitengestützter Brandschwere-Index, der aus Vorher-Nachher-Aufnahmen eines Brandes berechnet wird. Höhere Werte deuten in der Regel auf stärkeren Vegetationsverlust und schwereres Abbrennen hin.

Software, die Modellausgaben — Routing, Szenarien, Wiederherstellungsflächen — in Informationen umwandelt, die Einsatzkräften bei Entscheidungen helfen.

Das Integrated Forecasting System des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage, das die Vorhersagewetterdaten für Szenariosimulationen liefert.

Das European Forest Fire Information System, Teil des Copernicus Emergency Management Service. Es liefert europäische Waldbrandgefahren-Vorhersagen, die Erkennung aktiver Brände und die Kartierung verbrannter Flächen.

Eine Zusammenfassung vieler Simulationsläufe als untere, mittlere und obere Ausbreitungsgrenzen. Der Median (p50) ist die zentrale Schätzung; p10 und p90 rahmen den plausiblen Bereich ein.

Ein globaler atmosphärischer Reanalyse-Datensatz des ECMWF, der als konsistente Wetter-Basislinie für historische Nachläufe und zur Skalierung über das Stationsnetz hinaus dient.

Estimated Time of Arrival (geschätzte Ankunftszeit) — wie lange es dauert, einen Ort zu erreichen. In der Plattform erscheint sie sowohl als Ankunftszeit des Feuers an einem Punkt als auch, in der Einsatzplanung, als Fahrzeit eines Einsatzfahrzeugs zum Feuer über das Straßennetz.

Eine weit verbreitete US-amerikanische Modellierungsfamilie für Brandverhalten und Brandausbreitung des Forest Service, die als externe Referenz zum Benchmarking dient.

Das Python-Web-Framework, das die Simulations-Engine der Plattform als HTTP-Dienst bereitstellt. Es unterstützt asynchrones Ensemble-Fan-out, Live-Umriss-Streaming mit Server-Sent Events sowie maschinenlesbare GeoJSON-/QGIS-fertige Exporte und macht die Engine zur Drop-in-Lösung für das Betreiber-Dashboard, Cesium-3D-Clients und jeden HTTP-sprechenden Konsumenten.

Das kanadische System, das für verschiedene Brennstofftypen Ausbreitungsgeschwindigkeit, Intensität und Brennstoffverbrauch vorhersagt. Die Plattform erweitert es um einen Karst-spezifischen Brennstoffsatz.

Die drei Brennstofffeuchte-Codes des Fire-Weather-Index-Systems: der Fine Fuel Moisture Code (Oberflächenstreu), der Duff Moisture Code (locker verdichtete organische Schichten) und der Drought Code (tiefe, kompakte organische Substanz).

Das konsolidierte grenzüberschreitende Verzeichnis historischer Brände, das italienische und slowenische Quellen samt der Herkunft jedes Datensatzes zusammenführt und als Ground Truth für die Bewertung dient.

Ein linien- oder streifenförmiges Element — gerodet, gemäht oder anderweitig bewirtschaftet —, das die Brandausbreitung unterbrechen oder verlangsamen soll, indem es den zum Brennen verfügbaren Brennstoff entfernt oder verringert.

Ein Maß für die von einem Brand abgestrahlte Energie, abgeleitet aus satellitengestützten Aktivbranderkennungen und verwendet, um die Brandintensität aus dem Weltraum abzuschätzen.

Eine standardisierte Beschreibung des Brennverhaltens eines Vegetationstyps — seiner Last, Struktur, Auslöschfeuchte und Ausbreitungseigenschaften. Brennstoffmodelle ermöglichen es dem Simulator, „was hier wächst“ in „wie es brennt“ zu übersetzen.

Die in Vegetation und Streu gespeicherte Wassermenge. Trockenerer Brennstoff entzündet sich und breitet sich leichter aus, daher ist die Brennstofffeuchte ein wesentlicher Treiber des Brandverhaltens.

Die italienische Region, die die italienische Seite der grenzüberschreitenden Projektdomäne des Karsts bildet.

Der Fire Weather Index und seine Komponente Initial Spread Index. Der FWI bewertet die allgemeine Feuerwetter-Schwere aus Temperatur, Luftfeuchte, Wind und Regen; der ISI kombiniert Wind und Feinbrennstofffeuchte, um abzuschätzen, wie schnell sich ein Brand ausbreiten würde.

Ein offener Standard zur Kodierung geografischer Objekte — Punkte, Linien, Polygone, Brandumrisse — und ihrer Attribute in einfachem JSON. Der Simulator gibt seine Ergebnisse in diesem Format aus, sodass sie ohne Umwandlung direkt in Webkarten, Dashboards und GIS-Werkzeuge fließen können.

Österreichs Bundesanstalt für Geologie, Geophysik, Klimatologie und Meteorologie, 2023 durch die Fusion der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) mit der Geologischen Bundesanstalt Österreichs entstanden. Als nationaler Wetterdienst Österreichs gibt sie die offiziellen Wetter- und Unwetterwarnungen des Landes heraus — einschließlich der über MeteoAlarm verbreiteten — für die an den Karst angrenzende Alpenregion.

Software und Methoden zum Speichern, Analysieren und Visualisieren räumlicher Daten — Gelände, Brennstoffe, Infrastruktur, Brandumrisse und die darauf aufbauenden Ebenen. Die Plattform ist GIS-nativ und erzeugt Ergebnisse, die sich direkt in Werkzeugen wie QGIS öffnen.

Ein slowenisches LiDAR-Punktwolkenprodukt, das zur Ableitung von Kronendach- und Geländeinformationen auf der slowenischen Seite des Karsts verwendet wird.

Eine satellitengestützte globale Datenbank einzelner Brandereignisse, die Perimeter, Entzündungspunkte und Ausbreitungsmuster bereitstellt und als weltweiter Benchmark-Katalog dient.

Die unabhängig beobachtete Realität, an der ein Modell bewertet wird — hier die Rapid-Mapping-Umrisse von Copernicus EMS, die Sentinel-2-Brandschwereszenen und die LSA-SAF-Zeitreihen der Feuer-Strahlungsleistung, an denen simulierte Brandumrisse während Kalibrierung und Benchmarking gemessen werden.

Das Global Wildfire Information System, ein weltweiter Dienst zur Waldbrandüberwachung und Brandgefahrenbewertung, der mit den Copernicus- und EFFIS-Arbeitsabläufen verbunden ist.

Ein Infrastrukturelement, das als vollständig undurchdringlich für das Feuer behandelt wird und die Front dort strukturell stoppt, wo es liegt — im Gegensatz zu einer weichen Barriere, die die Ausbreitung nur verlangsamt.

Ein geometrisches Maß dafür, wie weit zwei Formen voneinander entfernt sind — hier der größte Abstand zwischen einem simulierten Brandperimeter und dem beobachteten. Kleinere Werte bedeuten, dass der vorhergesagte und der reale Perimeter enger übereinstimmen.

Das erneute Ausführen eines Modells über einen vergangenen Zeitraum unter Verwendung historischer Bedingungen, um zu prüfen, wie gut es das tatsächlich Geschehene reproduziert.

Die Methode, mit der der Simulator einen Brandperimeter nach außen vorrückt, wobei jeder Punkt der Front als Quelle neuer Ausbreitung behandelt wird — ähnlich wie Wellenfronten in der Physik. Weiche Barrieren wirken hier als lokale Verlangsamungen.

Der Punkt und Moment, an dem ein Brand beginnt. Im Simulator ist er der Keim, aus dem das modellierte Feuer wächst.

Ein möglicher Brandbeginn, der durch räumliche und zeitliche Zusammenführung von Open-Source- und Partner-Hinweisen erkannt wird. Jeder Kandidat trägt einen Konfidenzgrad und eine empfohlene Maßnahme — von „nur speichern“ über „Bearbeiter-Prüfung“ bis zum Start einer Simulation.

Ein Wert von 0 bis 1, der misst, wie stark sich ein simulierter Brandperimeter mit dem beobachteten überlappt. Ein Wert von 0 bedeutet keine Überlappung, daher wird er zusammen mit Flächenfehler- und Formdiagnosen gelesen und nicht für sich allein.

Ein US-amerikanisches System, das jedem Waldbrandereignis eine eindeutige, dauerhafte Kennung zuweist, die über föderale Datensätze hinweg geteilt wird und dazu dient, Datensätze von Benchmark-Bränden zu verknüpfen.

Kurzbezeichnung für die grenzüberschreitenden italienisch-slowenischen Karst-Brandereignisse, die gemeinsam zur gemeinsamen Kalibrierung des Modells verwendet werden.

Università IUAV di Venezia — der federführende akademische und Koordinationspartner von Karst Firewall 5.0, der den grenzüberschreitenden Rahmen für Planung, Politik und Waldbrandrisiko steuert.

Die Karst-spezifische Brennstofftaxonomie der Plattform, die lokale Vegetationstypen wie Trockenrasen, niedrige mediterrane Garigue, Laub- und Nadelwald, Mischwald und dichte Macchia umfasst.

Das grenzüberschreitende Interreg-Programm Italien–Slowenien zur Waldbrandprävention und ein digitaler Zwilling des italienisch-slowenischen Karsts, dessen technischer Kern diese Plattform und ihre Brandausbreitungs-Engine sind.

Der Satz kalibrierter Parameterwerte, die das generische Brandmodell an den Karst anpassen. Sie sind versioniert und werden nach Gebiet und Saison ausgewählt, sodass Produktionsergebnisse reproduzierbar und nachprüfbar sind.

Ein nationales US-amerikanisches Geodatenprogramm, das konsistente Daten zu Vegetation, Brennstoffen und Feuerregime liefert. Seine Brennstoffraster dienen als Eingangsdaten für die US-Benchmark-Brände der Plattform.

Die veröffentlichte Beschreibung der für ein Gebiet oder einen Simulationslauf verfügbaren Kartenebenen — ihres Typs, der Darstellung, des Status, der Artefakte und der Qualitätsmetadaten —, die Client-Anwendungen lesen, um zu wissen, was sie anzeigen können.

Ein leichtgewichtiger, lokal begrenzter Digital-Twin-Kontext, der in den Sensor- und Szenarienplanungsteilen der Plattform verwendet wird.

Ein Fernerkundungsverfahren, das mit Laserimpulsen Distanzen misst, um sehr detaillierte 3D-Modelle von Gelände und Vegetation zu erstellen. Es ist die Quelle der hochauflösenden Gelände- und Kronenhöhendaten des Karsts.

Ein stromsparender Funknetz-Standard mit großer Reichweite für das Internet der Dinge (IoT). Die elektronischen Nasen und Feldsensoren nutzen ihn, um kleine Messwerte über mehrere Kilometer mit sehr wenig Energie zu senden, ohne auf Mobilfunkabdeckung angewiesen zu sein.

Eine Audit-Datei pro Lauf, die alles über eine Simulation festhält — ihre Eingaben, Modelleinstellungen, Ausgaben, Warnungen, Fallbacks und die Kalibrierungszusammenfassung —, sodass jedes Ergebnis nachvollzogen und reproduziert werden kann.

Das paneuropäische Unwetterwarnnetz, betrieben von EUMETNET, das die offiziellen Warnungen der nationalen Wetterdienste in einem einzigen farbcodierten Schema (grün / gelb / orange / rot) bündelt. Die Plattform hört seinen Feed als einen der Auslöser ab, die einen Brandgefahr-Nowcast anstoßen können, wenn für die Region brandgefährliches Wetter vorhergesagt ist.

Ein NASA-Satellitensensor, der in öffentlichen Waldbranddiensten weithin zur Erkennung aktiver Brände und zur Kartierung verbrannter Flächen verwendet wird.

Ein Modellparameter, der steuert, wie stark Brennstofffeuchte und Luftfeuchte die Brandausbreitung unterdrücken. Eine höhere Kopplung lässt feuchte Bedingungen das simulierte Feuer deutlicher verlangsamen.

Monitoring Trends in Burn Severity — ein US-amerikanisches Programm, das jeden großen Waldbrand seit 1984 anhand satellitengestützter Brandschwere kartiert und Referenzperimeter für das Benchmarking liefert.

Ein borealer Waldbrand von 2018 in British Columbia, Kanada, der als erster interkontinentaler Benchmark für die Plattform dient — ein Test, wie sich das unkalibrierte Modell weit außerhalb des mediterranen Karsts verhält.

Das Netzwerk geschützter Naturgebiete der Europäischen Union. In der Plattform erscheint es als Naturschutz-Overlay, das Szenarienplanung und Wirkungsbewertung berücksichtigen müssen.

Das National Burned Area Composite — Kanadas jährliche landesweite Zusammenstellung von Waldbrandperimetern, die als Querreferenz für kanadische Benchmark-Brände dient.

Ein satellitengestütztes Maß für Grün und Vitalität der Vegetation aus dem roten und nahinfraroten Band, mit dem verfolgt wird, wie grün — und im Vergleich zur saisonalen Norm wie gestresst — die Landschaft ist.

Eine klassische ableitungsfreie numerische Optimierungsmethode, die die besten Parameterwerte sucht, indem sie ein „Simplex“ aus Versuchspunkten iterativ umformt. Wird neben CMA-ES eingesetzt, um das Feuermodell an beobachtete Umrisse anzupassen, wenn die Antwort verrauscht oder nicht glatt differenzierbar ist.

Das United States National Interagency Fire Center, eine föderale Koordinierungsstelle, deren öffentliche Dienste Ereignisgeometrie und -attribute für US-Benchmark-Brände liefern.

Ein Simulationslauf, der nur die standardmäßigen Literaturvorgaben verwendet — keine lokale Karst-Abstimmung, flaches Gelände, keine Barrieren. Er legt die Genauigkeitsuntergrenze des Modells fest, bevor eine Kalibrierung angewendet wird.

Ein Simulationslauf für aktuelle oder nahezu aktuelle Bedingungen, der die Frage beantwortet „wenn jetzt ein Feuer ausbräche, wohin würde es sich ausbreiten?“

Eine Luft- oder Satellitenaufnahme, die geometrisch so korrigiert wurde, dass Distanzen im Bild gleichmäßig sind und sie wie eine Karte verwendet werden kann.

Open-Source-Intelligence — eine Opt-in-Pipeline, die offene und Partner-Hinweise (satellitengestützte Branderkennungen, Blitze, Rauchsensoren, Kameras, Meldungen aus sozialen Medien, Luftqualität und operative Feeds) sammelt, um mögliche Vorfälle zu kennzeichnen, ohne jemals von sich aus einen Einsatz auszulösen.

Der Umriss eines Brandes zu einem bestimmten Zeitpunkt. Der Simulator rückt einen Perimeter durch die Landschaft vor und meldet sowohl Zwischen- als auch Endperimeter.

Ein Einzeldatei-Kartenkachelformat, das vektor- oder rasterbasierte Ebenen effizient an die Webkarte liefert.

Die physikbasierte, probabilistische Waldbrand-Simulations- und GIS-Engine im Kern der Plattform, entwickelt von Infordata. Sie bewegt eine Feuerfront über das echte grenzüberschreitende Gelände auf Basis von Brennstoff, Wetter, Topografie und Infrastruktur und gibt das Ergebnis durch viele leicht variierte Simulationen als Wahrscheinlichkeiten statt als eine einzelne Linie aus — Karten von Ankunftszeit, Perimeter und Brandwahrscheinlichkeit für Nowcasts, Was-wäre-wenn-Szenarien und Wiedergaben historischer Brände, jeweils mit vollständiger Datennachverfolgbarkeit.

Ein freies und quelloffenes Desktop-Geoinformationssystem (GIS) zum Anzeigen, Bearbeiten und Analysieren von Geodaten. Projektebenen — Gelände, Brennstoff, Feuerperimeter und Brandschneisen — lassen sich in QGIS inspizieren, und exportierte Daten wie Shapefiles öffnen sich dort direkt.

Remote Automated Weather Stations — ein US-Netzwerk automatisierter Stationen, die stündliche Bodenwetterdaten liefern und zur Rekonstruktion der Bedingungen von US-Benchmark-Bränden verwendet werden.

Ein Simulationsmodus, der einen historischen Brand oder ein Szenario erneut ausführt und zur Bewertung, Kalibrierung oder Kommunikation dient.

Wie schnell eine Brandfront vorrückt. Weiche Barrieren verringern die lokale Ausbreitungsgeschwindigkeit, während die Kalibrierung die Grundgeschwindigkeit sowie den Einfluss von Wind und Feuchte abstimmt.

Ein grundlegendes mathematisches Modell der Oberflächenbrandausbreitung, das Brennstoff, Feuchte, Wind und Hangneigung mit der Ausbreitungsgeschwindigkeit in Beziehung setzt. Es liegt einem Großteil der modernen Brandverhaltensvorhersage zugrunde.

Eine benutzerdefinierte Simulation für Planung, What-if-Analyse oder Schulung, die mit von der Einsatzkraft gewählten Bedingungen statt mit der Live-Gegenwart ausgeführt wird.

Ein wiederverwendbarer Baustein zum Zusammenstellen einer Was-wäre-wenn-Simulation. Jeder Brick legt einen Teil der Konfiguration fest — die Zündung, den Zeithorizont, die Ensemble-Größe, den Brennstoffzustand oder den Modellmodus — sodass Einsatzkräfte Szenarien aus standardisierten, wiederholbaren Teilen zusammenstellen, speichern und neu kombinieren können, statt jeden Parameter erneut einzugeben.

Eine europäische optische Satellitenkonstellation von Copernicus, die Bilder für Vegetationsmonitoring, Echtfarbenkontext, NDVI und hochauflösende Kartierung von Brandnarben liefert.

Ein weit verbreitetes geospatiales Vektorformat für Punkte, Linien und Polygone mit ihren Attributen — in der Praxis ein kleiner Satz von Dateien (.shp, .shx, .dbf und weitere). Es ist eine gängige Art, Feuerperimeter, Brandschneisen und Gebietsgrenzen mit GIS-Werkzeugen wie QGIS auszutauschen.

Ein passierbares Element — etwa eine gewöhnliche oder Forststraße —, das die Brandausbreitung verlangsamt, während die Front es überquert, ohne das Feuer stromabwärts dauerhaft zu blockieren.

Die Standard-Barrier-Policy der Plattform für den Karst. Kleinere lineare Elemente — Fußwege, Waldwege, Trockenmauern und gewöhnliche Straßen — wirken als »weiche« Barrieren, die das Feuer verlangsamen und seine Intensität verringern können, wenn die Front sie überquert, es aber nicht zuverlässig stoppen; Brandschneisen und Bahnlinien blockieren es hingegen vollständig.

Ein gängiger Standard zur Beschreibung und Katalogisierung von Geodatenprodukten, damit sie konsistent gefunden und verwendet werden können.

Ein Satz von 3D-Geländekacheln, erstellt aus den bilateralen italienischen und slowenischen Höhenmodellen, der es der Plattform ermöglicht, die Karstlandschaft dreidimensional mit Gelände-, Hangneigungs- und Schummerungs-Overlays darzustellen.

Ein faltendes neuronales Netz — das die Encoder-/Decoder-„U-Net“-Architektur aus der Bildsegmentierung übernimmt — trainiert, um die physikbasierte Feuerausbreitungs-Ausgabe schnell anzunähern. Eine der KI-Erweiterungsebenen über dem CFFDRS-Kernel, wobei der Physik-Kernel stets als Rückfalloption und als Referenzwahrheit verfügbar ist, an der der Emulator geprüft wird.

Ein langjähriger italienischer Waldbranddatensatz, der den Zeitraum von 1964 bis heute mit weniger Attributen als A.R.D.I. abdeckt. Er erweitert das italienische Brandregister über eine größere Zeitspanne.

Ein Satellitensensor zur Erkennung aktiver Brände und thermischer Anomalien mit feinerer räumlicher Auflösung als MODIS.

Kohlenstoffbasierte Gase, die von Vegetation und — in weit größerer Menge — durch Erhitzen, Schwelen und Verbrennen von Pflanzenmaterial freigesetzt werden. Das Netz elektronischer Nasen achtet auf die charakteristische VOC-Mischung, die eine Verbrennung anzeigt, sodass ein Feuer in seinem frühesten Stadium gemeldet werden kann — oft vor Flammen oder sichtbarem Rauch.

Der United States Wildland Fire Incident Geospatial Service, eine öffentliche Quelle für Waldbrand-Ereignisdatensätze — Entstehungspunkte, Perimeter und Kennungen —, die zur Beschaffung von US-Benchmark-Bränden dient.

Die Simulation einer hypothetischen Situation — »was wäre, wenn hier unter diesen Bedingungen ein Feuer ausbräche?« — statt der Live-Gegenwart (ein Nowcast) oder eines vergangenen Brandes (ein Replay). Was-wäre-wenn-Läufe werden aus Scenario Bricks zusammengesetzt, um Zündpunkte, Wetter und Präventionsmaßnahmen wie Brandschneisen zu testen.

Ein Modellparameter, der steuert, wie stark Windgeschwindigkeit und -richtung die Brandausbreitung formen. Eine höhere Kopplung dehnt den simulierten Perimeter weiter in Windrichtung.

Der Referenz-Stack des Canadian Forest Service für die Modellierung des Waldbrandwachstums. Die Engine der Plattform ist eine Clean-Room-Neuimplementierung dieser öffentlichen, peer-reviewten Wissenschaft und vergleicht sich mit ihr.

Zavod za gozdove Slovenije, der Slowenische Forstdienst — Quelle der slowenischen Ebenen für Forststraßen, Brandschneisen und Naturschutz sowie des slowenischen Waldbrandregisters.

Das Forschungszentrum der Slowenischen Akademie der Wissenschaften und Künste — ein slowenischer Forschungspartner, der wissenschaftliche, territoriale und umweltbezogene Expertise sowie grenzüberschreitende Daten beisteuert.