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结识BYU数学专业的学生，有助于更快地进行野火预测
使用机器学习和数学，BYU学生改善了关键工具消防员在野火季节
来源:BYU新闻随着犹他州进入野火季节的核心，风可能是火焰传播中最不可预测，也是最危险的因素。风阵会向山坡上爆炸，将烟雾推入邻里，并使消防从地面和空气中复杂化。
对于BYU数学研究生Jane Housley来说，WIND也是改善野火预测模型的关键。她的研究于今年春天完成并作为硕士论文发表，可以帮助您在最需要时更快，更准确地使用广泛使用的野火工具。
Housley与美国森林服务局的Missoula Fire Sciences Lab合作，并致力于改进Windninja，Windninja是该机构创建的模拟工具，并由消防人员和分析师使用，以预测风如何在大火期间穿过地形。这是一个有用的软件，但并不完美。
“温尼贾（Windninja）努力建模所谓的空腔区域，”霍斯利说。 “这是山或山脊后面的区域，风倾向于向后旋转并产生涡流。”这些涡流很重要，因为它们可以极大地转移大火蔓延的方式和何处。
Windninja提供了两种模拟模式：一种快速但准确的质量支持求解器，以及一个更精确但更慢的计算流体动力学（CFD）求解器，通常每个仿真需要14秒，而更快的求解器则需要1-2秒。
Housley决心弥合速度和准确性之间的差距。她从两个方向来解决问题。
她写了一种算法，将山丘和峰值视为“矩形建筑物”，然后应用公式来预测腔区应在哪里出现。结果？一种轻巧的模型，清楚地概述了风流可能变得动荡的故障点。