Das „Wildfire Digital Twin“-Projekt der NASA wird Feuerwehrleuten und Waldbrandmanagern ein überlegenes Tool zur Überwachung von Waldbränden und zur Vorhersage schädlicher Luftverschmutzungsereignisse an die Hand geben und Forschern helfen, globale Waldbrandtrends genauer zu beobachten.
Das Tool wird künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um potenzielle Verbrennungspfade in Echtzeit vorherzusagen, indem es Daten von In-situ-, Luft- und Weltraumsensoren zusammenführt, um globale Modelle mit hoher Präzision zu erstellen.
Während aktuelle globale Modelle, die die Ausbreitung von Waldbränden und Rauch beschreiben, eine räumliche Auflösung von etwa 10 Kilometern pro Pixel haben, würde der Wildfire Digital Twin regionale Ensemblemodelle mit einer räumlichen Auflösung von 10 bis 30 Metern pro Pixel erzeugen, was einer Verbesserung um zwei Größenordnungen entspricht .
Diese Modelle könnten in nur wenigen Minuten erstellt werden. Im Vergleich dazu kann die Produktion aktueller globaler Modelle Stunden dauern.
Modelle mit solch hoher räumlicher Auflösung, die bei dieser Geschwindigkeit erstellt werden, wären für Ersthelfer und Waldbrandmanager, die dynamische Brände beobachten und eindämmen möchten, von großem Wert.
Milton Halem, Professor für Informatik und Elektrotechnik an der University of Maryland, Baltimore County, leitet das Wildfire Digital Twin-Projekt, an dem ein Team von mehr als 20 Forschern von sechs Universitäten beteiligt ist.
„Wir möchten in der Lage sein, Feuerwehrleuten nützliche und zeitnahe Informationen zur Verfügung zu stellen“, sagte Halem und fügte hinzu, dass es vor Ort im Allgemeinen kein Internet und keinen Zugang zu großen Supercomputern gibt, aber mit unserer API-Version des Modells könnten sie dies tun „Wir können den digitalen Zwilling nicht nur auf einem Laptop, sondern sogar auf einem Tablet ausführen“, sagte er.
Das FireSense-Projekt der NASA konzentriert sich darauf, die einzigartigen geowissenschaftlichen und technologischen Fähigkeiten der Agentur zu nutzen, um ein verbessertes Waldbrandmanagement in den Vereinigten Staaten zu erreichen.
Das Earth Science Technology Office der NASA unterstützt diese Bemühungen mit seinem neuesten Programmelement, Technology Development for support of Wildfire Science, Management, and Disaster Mitigation (FireSense Technology), das sich der Entwicklung neuartiger Beobachtungsmöglichkeiten zur Vorhersage und Bewältigung von Waldbränden widmet – einschließlich Technologien wie der Erde Digitale Zwillinge des Systems.
Digitale Zwillinge des Erdsystems sind dynamische Softwaretools zur Modellierung und Vorhersage von Klimaereignissen in Echtzeit. Diese Tools stützen sich auf über mehrere Domänen verteilte Datenquellen, um Ensemblevorhersagen zu erstellen, die alles von Überschwemmungen bis hin zu Unwettern beschreiben.
Neben der Unterstützung von Ersthelfern wäre ein digitaler Zwilling des Erdsystems, der sich der Modellierung von Waldbränden widmet, auch für Wissenschaftler wertvoll, die Waldbrandtrends weltweit überwachen. Halem hofft insbesondere, dass Wildfire Digital Twins unsere Fähigkeit verbessern wird, Waldbrände in den weltweiten borealen Wäldern mit kälteresistenten Nadelbäumen zu untersuchen, die große Mengen an Kohlenstoff binden.
Wenn diese Wälder brennen, wird der gesamte Kohlenstoff wieder in die Atmosphäre freigesetzt. Eine im August 2023 veröffentlichte Studie ergab, dass allein die Waldbrände in der Borealregion für 25 % aller weltweiten CO2-Emissionen in diesem Jahr verantwortlich waren.
„Der Grund dafür, dass die CO2-Emissionen von Waldbränden in den Borealgebieten jedes Jahr zunehmen, liegt darin, dass die globale Erwärmung in hohen Breiten schneller zunimmt als im Rest des Planeten und die Sommer in den Borealgebieten dadurch länger werden“, sagte Halem. „Während sich der Rest des Planeten seit der vorindustriellen Revolution um ein Grad Celsius erwärmt hat, ist es in dieser Region weit über zwei Grad wärmer geworden.“
Halems Arbeit baut auf anderen Waldbrandmodellen auf, insbesondere auf dem NASA-Unified Weather Research and Forecasting (NUWRF)-Modell, das von der NASA entwickelt wurde, und WRF-SFIRE, das von einem Forscherteam mit Unterstützung der National Science Foundation entwickelt wurde. Diese Modelle simulieren Phänomene wie Windgeschwindigkeit und Wolkenbedeckung und sind damit die perfekte Grundlage für einen Wildfire Digital Twin.
Insbesondere arbeitet Halems Team an neuen Techniken zur Assimilation von Satellitendaten, die Informationen von weltraumgestützten Fernsensoren in ihren Wildfire Digital Twin integrieren und so verbesserte globale Datenvorhersagen ermöglichen, die sowohl für Notfälle als auch für wissenschaftliche Missionen nützlich sein werden.
Im Oktober nahm Halems Team in Zusammenarbeit mit dem Fire and Smoke Model Evaluation Experiment (FASMEE) des National Forest Service an der ersten FireSense-Feldkampagne teil, um mithilfe eines Wolkenhöhenmessers den Rauch zu beobachten, der während eines kontrollierten Brandes in Utah mehr als 16 Kilometer weit transportiert wurde. Jetzt speist das Team diese Daten in seine Modellierungssoftware ein, um die Rauchschwaden genauer verfolgen zu können.
Ihr besonderes Interesse gilt der Verfolgung von Partikeln, die kleiner als 2,5 Mikrometer sind und klein genug sind, um durch die Lunge einer Person zu gelangen und in den Blutkreislauf zu gelangen. Diese Partikel, auch PM 2,5 genannt, können ernsthafte Gesundheitsprobleme verursachen, selbst wenn sich eine Person nicht in der Nähe einer aktiven Verbrennung befindet.
„Wenn sich diese Brände entzünden und zu brennen beginnen, erzeugen sie Rauch, und dieser Rauch breitet sich über beträchtliche Entfernungen aus. Er betrifft Menschen nicht nur lokal, sondern auch in Entfernungen von Tausenden von Kilometern und mehr“, sagte Halem.
Daten aus der kontrollierten Verbrennung werden Halem und seinem Team auch dabei helfen, den Zusammenhang zwischen Aerosolen und Niederschlag zu quantifizieren. Erhöhte Aerosole von Waldbränden haben enorme Auswirkungen auf die Wolkenbildung, was sich wiederum darauf auswirkt, wie Niederschläge stromabwärts eines betroffenen Brandes entstehen.
Um die gesamten Auswirkungen von Waldbränden auf lokaler, regionaler und globaler Ebene detailliert beschreiben zu können, ist es wichtig, all diese Informationen in Echtzeit zu verarbeiten, während sie von Sensoren übertragen werden.