Yapay zeka destekli "risk haritaları" orman yangınlarına erken müdahalenin rotasını çiziyor
Orman yangınlarıyla mücadelede yapay zeka desteğiyle 400'den fazla değişken kullanılarak oluşturulan dinamik yangın riski haritalarıyla, orman yangınları önceden tahmin edilerek bu bölgelerde gerekli önlemlerin alınması sağlanıyor.
Yapay zeka destekli
AA muhabirinin Tarım ve Orman Bakanlığına bağlı Orman Genel Müdürlüğünden (OGM) edindiği bilgiye göre, her yıl orman alanlarının yok olmasına yol açan yangınlarla mücadelede etkin ve verimli bir risk yönetimi stratejisi büyük önem taşıyor.
Özellikle 2021'deki büyük orman yangınlarının ardından yangınlarla mücadele için yapılan çalışmalar daha da ileri taşınarak, çözüm için kalıcı adımlar atılması için harekete geçildi.
Bu kapsamda, OGM ve özel sektör işbirliğiyle orman yangınlarının önceden tahmin edilebilmesini ve yangın bölgelerinde gerekli önlemlerin alınabilmesini sağlamayı hedefleyen dinamik "Yangın Risk Yönetimi Projesi" hayata geçirildi.
OGM'nin 2022 yılının ağustos ayında kullanmaya başladığı proje kapsamında, ilk etapta orman yangınlarının anatomisini anlamak ve veri temininin sağlanması üzerine çalışıldı.
Orman yangınlarını etkileyen ana faktörlerin belirlenmesi amacıyla literatür taramaları, küresel değerlendirmeler, akademisyenler ve ilgili makamlarla görüşmeler yapıldı.
Yangın riski tahmini için literatürdeki yapay zeka modelleri değerlendirildi ve model çalışmalarına başlandı. Geçmiş yangın verileri, yangını etkileyen dinamik ve statik faktörler gözetilerek farklı yapay zeka modelleri denendi.
Verilere göre güncellenerek daha doğru tahminler sunuluyor
Projeyle, meteorolojik veriler, bitki örtüsü, topoğrafya, nüfus yoğunluğu, kara yolları, enerji nakil hatları ve geçmiş yangın verileri gibi 14 farklı veri setinden 400'den fazla değişken kullanılarak "yangın riski haritaları" oluşturuldu.
Geçmişteki yangınlar incelenirken lokasyon, tarih, alanın büyüklüğü, süre, kullanılan kaynaklar gibi veriler değerlendirildi. Meteorolojik verilerde, sıcaklık, nem, rüzgarın yönü ve hızı gibi faktörlere bakılırken, bölgenin bitki örtüsünde ağaçların türü, yaşı ve birbirine yakınlığı saptandı.
Proje kapsamında üç günlük yangın riski tahmini yapılarak, ilgili bölgelerde gerekli önlemlerin alınması için bilgi sağlanıyor. Yangın oluşmadan önce belirlenen bölgelerde önlem alınması mümkün hale gelirken, uygulamayla geçmiş yangınlar yüzde 80 doğrulukla tahmin edildi.
Yangın riski haritalama modelinin, değişen meteorolojik verilere göre günde iki kez güncellenmesiyle daha doğru ve güvenilir tahminler sunulmasına imkan sağlanıyor. Projenin ikinci aşamasında ise OGM kaynaklarının en uygun şekilde yangın bölgesine transferi için zaman ve yangın risk değerlerinin ön planda olduğu bir modele geçiliyor. Bu çerçevede yapılan etkili planlama sayesinde, yangın söndürme kaynaklarının en verimli şekilde kullanılması hedefleniyor. Yangın anında en hızlı şekilde, yeterli yangın söndürme kaynaklarının nereden yönlendirileceği, sistem tarafından OGM yetkililerine öneriliyor.
Türkiye'nin orman varlığının korunması için kritik rol oynayan projelerin sürekli geliştirilmesi ve güncellenmesiyle orman yangınlarına karşı etkin bir mücadele stratejisi oluşturulması için çalışmalar devam ediyor.