Model vžiga strojnega učenja v kombinaciji s za Kras umerjeno resnostjo FWI — 77,5-odstotno zaznavanje požarov v primerjavi z 29-odstotnim izhodiščem za sam splošni Fire Weather Index.
Na Krasu je 52 % požarov posledica človeka, 97,3 % se jih vžge pod splošnim evropskim pragom FWI "High", 71 % pa se jih začne s FWI pod mediano. Vremenski indeks sam zazna le ~29 % od njih — zato KFWI doda drugo komponento: kje se požar verjetno začne.
Prostorsko-časovni model strojnega učenja (AUC 0.934) napoveduje, kje je verjeten vžig požara — neodvisno od vremena, a zajame sezonske vzorce.
Fire Weather Index — iz vremena v živo, podprtega s Copernicusom — oceni, kako hud bi bil požar ob vžigu, z uporabo za Kras umerjenih pragov namesto splošnih evropskih binov EFFIS.
Ključne znanstvene ugotovitve
Spomin vročih točk prevladuje. Požari se ponavljajo na istih mestih (Sgonico–Monrupino–Basovizza) — prostorski spomin je najmočnejši napovedovalec.
Železnice presegajo ceste. Bližina železnice (26%) prekaša bližino cest (16%) — verjetno električne iskre vlakov in daljnovodov.
Človeški požari so bolj predvidljivi. 84,9-odstotno zaznavanje za antropogene vžige proti 66,2% za strele.
Pragovi EFFIS spregledajo Kras. 97,3% požarov se zgodi pod evropskim pragom "High" — lokalna umeritev je nujna.
FWI ≠ pojav. 71% požarov se začne pri FWI pod mediano; FWI je odličen za resnost, slab za vžig.
Sezonskost, popravljeno. Popravljeno časovno vzorčenje (Phillips et al. 2009) je dvignilo kontrast poletje-zima z 0% na +38,8% in AUC z 0.918 na 0.934.
| … |