Global S&T Development Trend Analysis Platform of Resources and Environment
| 欧洲中期天气预报中心利用机器学习改进野火预测 | |
| 刘燕飞 | |
| 2025-04-15 | |
| 所属快报 | 资源环境快报 |
| 出版年 | 2025 |
| 期 | 7 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 资源环境 |
| 栏目 | 前沿研究动态 |
| 中文关键词 | 机器学习 ; 野火 ; 火灾概率 |
| 英文关键词 | machine learning fires Probability of Fire |
| 中文摘要 | 2025年4月1日,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的研究人员在《自然·通讯》(Nature Communications)发表题为《全球数据驱动的火灾活动预测》(Global Data-Driven Prediction of Fire Activity)的文章,评估了新的数据驱动火灾危险预测模型在极端事件中的表现,研究表明,通过利用全球高质量的数据集,数据驱动的模型能够有效地预测火灾活动,并显著提高预报的准确性。 |
| 原文题名 | Global Data-Driven Prediction of Fire Activity |
| 原文链接 | 查看原文 |
| 文献类型 | 快报文章 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/355592 |
| 专题 | 资源环境科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘燕飞. 欧洲中期天气预报中心利用机器学习改进野火预测. 2025. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 欧洲中期天气预报中心利用机器学习改进野火(41KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 欧洲中期天气预报中心利用机器学习改进野火(196KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 个性服务 |
| 推荐该条目 |
| 保存到收藏夹 |
| 查看访问统计 |
| 导出为Endnote文件 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [刘燕飞]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [刘燕飞]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [刘燕飞]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论