公报说，丛林火警是当前全球生态平安面对的主要挑和。近年来，受天气变化影响，雷暴气候发生频次显著上升，致灾风险日益加剧。取报酬火源分歧，雷击激发的火警多发生正在偏僻地域，具有荫蔽性强、迸发性高的特点，极易形成大范畴生态和人员伤亡。

　　公报说，该模子正在捕获雷击火源构成机制的同时，还可显示天气变化布景下野火风险扩大的趋向，凸显了分类管理、为提拔全球极端天气防灾能力供给了新手段。

　　耶撒冷4月1日电（记者王卓伦 冯国芮）以色列巴尔伊兰大学3月31日发布公报说，该校研究团队结合多所高校，研发出一套基于人工智能的预测模子，可高精度预判雷击可能激发野火的时间和地址，全体精确率跨越90%。相关研究颁发正在英国《天然-通信》上。

　　针对这些问题，巴尔伊兰大学科研人员取阿里埃勒大学等机构协做，借帮近几年的全球高分辩率卫星数据，分析阐发分布、地形地貌、植被类型、景象形象前提等要素，研发出一套笼盖全球的人工智能预测模子，可对雷击激发野火的空间风险切确识别。研究人员通过2021年现实野火数据进行验证，该模子表示出显著的适用价值和推广前景。