Граф-невральная сеть для глобального ежедневного прогнозирования силы пожара в среднеразмерные периоды времени, когда свинец

arXiv: 261 0.10.11022v1 Сообщение типа: перекрестное резюме: Квалифицированное прогнозирование деятельности по сжиганию биомассы за несколько дней имеет важное значение для прогнозирования качества воздуха и аэрозолей. В основе этой работы лежат две оперативные проблемы. Во-первых, для инициализации ГББЭП-аэрозоли спутника GBBEPx используется аппарат пожарной энергии (FRP), который имеет примерно 1,5 дня запоздалого времени. Поэтому каждый прогнозируемый цикл опирается на самые последние имеющиеся, но уже устаревшие данные наблюдений пожаров. Во-вторых, эти источники огня затем удерживаются в течение последующих 5 дней оперативного прогнозирования или 7 суток экспериментальной системы ГСЛ, фактически не предполагая никакой эволюции пожарной активности. Мы разрабатываем основанную на данных модель, которая предсказывает глобальную ВРП за один-семь дней до самых последних имеющихся наблюдений. Эта модель адаптирует нервную сеть с помощью реанализа метеорологии, почвенно-растительного покрова и информации о растительном покрове, недавней истории пожаров и ГББЕПкс FRP в качестве цели подготовки кадров. Она обучена