2024年5月22日，美國太空總署（NASA）宣布利用WRF-SFIRE模型建立野火數碼孿生專案，可為消防員和野火管理者提供即時監測和預測工具，提高野火管理和空氣汙染事件應對能力。該專案采用高空間分辨率模型，利用人工智能和機器學習進行即時預測，對觀察和控制動態燃燒方面具有非常重要的價值。
NASA的「野火數碼孿生」專案將為消防員和野火管理者提供一種先進的工具，用於監測野火和預測有害的空氣汙染事件，並幫助研究人員更準確地觀察全球野火趨勢。該工具將使用人工智能和機器學習來即時預測潛在的燃燒路徑，透過合並來自原位、機載和星載傳感器的數據，以產生高精度的全球模型。
目前描述野火和煙霧蔓延的全球模型的空間分辨率約為每像素10公裏，而野火數碼孿生模型將產生空間分辨率為每像素10~30米的區域集合模型，精度提高了兩個數量級。並且這些模型可以在短短幾分鐘內生成，而目前的全球模型可能需要數小時才能生成。以這種速度產生的具有如此高空間分辨率的模型對於試圖觀察和控制動態燃燒的第一響應者和野火管理者來說是至關重要的。
地球系統數碼孿生是即時建模和預測氣候事件的動態軟件工具。這些工具依賴於分布在多個領域的資料來源來建立描述從洪水到惡劣天氣等各種情況的綜合預測。目前，研究團隊正在研究新的衛星數據同化技術，該技術將來自天基遙感器的資訊融合到其野火數碼孿生體中，從而改進全球數據預測，對於應急管理和科學研究都將具有重要作用。
轉載本文請註明來源及作者：中國科學院西北生態環境資源研究院文獻情報中心【地球科學動態監測快報】2024第11期 王立偉 編譯。
