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摘要：野生活动的增加以及产生的影响促使人们开发了高分辨率的野生行为模型，以预测蔓延。使用卫星检测火灾位置的最新进展进一步提供了使用测量结果来改善通过数据同化来改善数值模型的差异预测的机会。这项工作开发了一种具有物理信息的方法，可以从卫星测量中推断野生燃料的历史，从而提供必要的信息，以初始化耦合的气氛 - 从测得的野生野生状态的野生模型。到达时间是到达给定的空间位置的时间，它是野生火灾历史的简洁表示。在这项工作中，经过WRF - SFIRE模拟训练的有条件的Wasserstein生成对抗网络（CWGAN）用于从卫星主动数据中推断出到达的时间。CWGAN用于从给定卫星主动检测的到达时间的条件分布中产生可能到达时间的样本。由CWGAN产生的样品进一步用于评估预测的不确定性。在2020年至2022年之间，对四个加利福尼亚野生火力进行了测试，并将预测与高分辨率机载红外措施进行比较。此外，将预测的点火时间与报告的点火时间进行了比较。平均Sørensen的系数为0.81，用于固定器的周围和32分钟的平均点火时间差表明该方法非常准确。
基于物理的野火融合的生成算法...
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