연구진이 CNN-셀룰러 오토마타 기반 산불 모델과 경사 기반 항공 방수 전략 설계 방식을 결합한 산불 진화 모델링 및 최적화 프레임워크를 개발했어요. 이 모델은 지형, 연료, 바람 데이터를 기반으로 공간적으로 변화하는 산불 확산 행동을 예측하고, 방수 위치와 방향을 결정하여 산불 피해 면적을 줄여요. 불확실성을 고려한 분석을 통해 2020년 베어 화재 사례 연구에서 효과적인 항공 방수 일정을 생성할 수 있음을 입증했어요.
CNN-셀룰러 오토마타 모델은 일일 산불 상태의 몬테카를로 샘플링을 통해 우연적 불확실성을, 예측 오차 교란을 통해 인식론적 불확실성을 정량화하여 방수 계획의 견고성을 평가해요. 연구 결과는 항공 산불 진화 전략의 불확실성 기반 분석을 지원할 수 있음을 보여줘요.
연구진은 물과 방수제에 대한 뚜렷한 억제 효과를 반영하여 즉각적인 활발한 연소 감소와 미래 확산 감소를 나타내는 것으로 표현했어요. 이 프레임워크는 산불 피해 면적을 줄이기 위한 일관된 항공 방수 일정을 생성할 수 있어요.