美國南加州大學（USC）維特比工程學院研究團隊，近期在野火預測技術上取得顯著進展，開發出一款結合衛星數據與物理模擬的AI模型，能更精確地即時預測野火的路徑、強度與擴散速度。相關研究成果已於昨日（2026年4月14日）發表在《遙感》（Remote Sensing）期刊上。
這項技術由南加大維特比航空航太與機械工程系教授阿薩德·奧貝賴（Assad Oberai）及其團隊主導。奧貝賴教授曾於2025年1月在伊頓野火（Eaton Fire）期間被迫撤離家園，親身經歷這場南加州史上最具破壞性的野火之一。伊頓野火持續燃燒24天，造成逾9400棟建築被毀、1000多棟受損，這段經歷促使他致力於開發更有效的野火預測工具。
奧貝賴教授表示，面對氣候變遷導致的極端火災，利用現有數據至關重要。團隊於2024年7月首次發表生成式AI野火預測模型，初期主要仰賴極地軌道衛星VIIRS的數據。VIIRS衛星每天兩次掃描特定區域，提供數百公尺的高空間解析度資訊，但更新頻率相對較低。
最新模型則進一步整合了地球同步衛星GOES的觀測數據。GOES衛星每五分鐘更新一次影像，能更精準地測量野火的初始燃燒時間。奧貝賴教授指出，精確掌握起火時間，對於預測火勢的初始蔓延至關重要。例如，若得知火勢在兩小時內已覆蓋廣大面積，便能判斷其蔓延速度極快，進而做出不同的應變決策。此外，新模型也納入了地形因素，如坡度與海拔對火勢擴散的影響，並透過真實野火模擬數據進行訓練，使其預測結果與飛機測量的紅外線火場邊界高度吻合。
研究團隊的目標是將這項即時野火預測工具推廣給第一線應變人員及野火管理規劃者使用，提供如同空拍視角般的火勢即時評估。鑑於台灣同樣面臨氣候變遷帶來的極端天氣挑戰，例如夏季颱風過後可能導致的林地乾燥，進而增加山林火災的風險。這類能提供即時野火擴散預測的AI工具，對於提升台灣在面對類似災害時的預警與應變能力，無疑具備重要的參考價值。透過精準掌握火勢走向與強度，可望協助台灣的災害管理及消防單位，更有效率地部署資源，以保護人民生命財產與自然環境。
