该项目将召集科学家和工程师共同开发一个新的计算平台，详细评估发生荒地火灾的风险，在数天至数周内预警发生重大火灾的可能性，以便于山火管理人员、应急人员和公用事业公司更好地预先了解火灾发生的时间和地点，提前规划和调集资源。该预测对于减少大型火灾的发生，使消防人员做出更快的响应至关重要。

　　该项目由内华达大学领导，国家大气研究中心（NCAR）、沙漠研究所、加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）和纽约州立大学布法罗分校等机构参与。其中，UCLA将领导先进工具的开发，利用计算机视觉和机器学习技术，通过卫星和无人机提取地形和可燃物特征数据；开发贝叶斯模型更新技术，将火灾的实时数据同化到高仿真山火模拟中。纽约州立大学布法罗分校将开发一种由数据驱动的城市火灾蔓延模型，评估野外-城市交界面发生山火的风险；研究交界面火灾的时空分布，并考虑城市可燃物、景观、植被和环境因素的不确定性；建立持续的火灾风险评估框架。NCAR负责进行荒地火灾风险评估，将卫星地面图像与精细天气预报结合，利用WRF-Fire（NCAR天气研究和预报模式的火灾组件）模式确定受火灾威胁最大的区域。沙漠研究所将负责利用无人航空系统（UAS）进行火灾监测和数据收集。内华达大学将调查山火造成的自然损害，并首次通过生活质量评估工具，采取社会和人文方法来了解山火的影响。                                    

 （刘燕飞）