1 / 1A野火模拟，描述了最近一次受控燃烧期间pm2.5气溶胶的扩散，使用WRF-SFIRE模型生成

美国宇航局的“野火数字孪生”项目将为消防员和野火管理者提供一种先进的工具，用于监测野火和预测有害的空气污染事件，并帮助研究人员更准确地观察全球野火趋势。

该工具将使用人工智能和机器学习来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，以产生高精度的全球模型。

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，而野火数字孪生模型将产生空间分辨率为每像素10至30米的区域集合模型，提高了两个数量级。

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

以这种速度产生的具有如此高空间分辨率的模型对于试图观察和控制动态燃烧的第一响应者和野火管理者来说是非常有价值的。

弥尔顿·哈勒姆(Milton Halem)是巴尔的摩马里兰大学计算机科学与电气工程教授，他领导了野火数字孪生项目，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，并补充说，在现场，“通常没有互联网，也无法访问大型超级计算机，但有了我们的API版本的模型，他们不仅可以在笔记本电脑上运行数字双胞胎，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，在美国各地实现改进的野火管理。

NASA的地球科学技术办公室通过其最新的项目元素“支持野火科学、管理和减灾的技术开发”(FireSense技术)来支持这项工作，该项目致力于开发用于预测和管理野火的新型观测能力，包括像地球系统数字孪生这样的技术。

地球系统数字孪生是实时建模和预测气候事件的动态软件工具。这些工具依赖于分布在多个领域的数据源来创建描述从洪水到恶劣天气等各种情况的综合预测。

除了协助第一响应者外，致力于模拟野火的地球系统数字孪生对监测全球野火趋势的科学家也很有价值。Halem特别希望野火数字双胞胎能够提高我们研究全球寒带针叶林野火的能力，这些针叶林可以吸收大量的碳。

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，到目前为止，仅北方森林大火就占当年全球二氧化碳排放量的25%。

哈勒姆说:“北方森林大火造成的二氧化碳排放量每年都在增加，因为全球变暖在高纬度地区的上升速度比地球上其他地区快，因此，北方的夏天变得更长了。”“自工业革命前以来，地球其他地区的气温可能上升了1摄氏度，而这一地区的气温上升了2摄氏度以上。”

Halem的工作建立在其他野火模型的基础上，特别是由NASA开发的NASA-统一天气研究与预报(NUWRF)模型，以及由一组研究人员在国家科学基金会的支持下开发的WRF-SFIRE模型。这些模型模拟风速和云层覆盖等现象，这使它们成为野火数字双胞胎的完美基础。

具体来说，Halem的团队正在研究新的卫星数据同化技术，该技术将来自天基遥感器的信息融合到他们的野火数字孪生体中，从而改进全球数据预测，这将对紧急情况和科学任务都有用。

10月，Halem的团队与美国国家森林服务局的火灾和烟雾模型评估实验(FASMEE)合作，参加了第一次FireSense现场活动，使用ceilometer在犹他州的一次控制燃烧中观察烟雾，因为它移动了10多英里。现在，该团队正在将这些数据输入他们的建模软件，以帮助它更准确地追踪羽流。

他们对追踪小于2.5微米的颗粒特别感兴趣，这种颗粒小到足以穿过人的肺部进入血液。这些颗粒，也被称为PM 2.5，即使一个人远离主动烧伤，也会导致严重的健康问题。