Çeşitli faktörler göz önünde bulundurularak geliştirilen projeyle meteorolojik veriler, bitki örtüsü, topografya, nüfus yoğunluğu, kara yolları, enerji nakil hatları ve geçmiş yangın verileri gibi 400'den fazla değişken kullanılarak "yangın riski haritaları" oluşturuldu. Bu kapsamda üç günlük yangın riski tahmini yapılarak, ilgili bölgelerde gerekli önlemlerin alınması için bilgi sağlanıyor. Yapay zeka desteği sayesinde geçmiş yangınlar yüzde 80 doğrulukla tahmin edilebildi. Bu sayede, yangınlar oluşmadan önce belirlenen bölgelerde önlemlerin alınması mümkün hale geldi.
Yangın riski haritalama modeli sürekli güncelleniyor. Günde iki defa yapılan güncellemeler sayesinde, risk haritası güncel verilerle donatılarak daha doğru ve güvenilir tahminler sunuluyor.
Kaynakların etkin kullanımı için risk haritaları baz alındı
Projenin ikinci aşamasında, orman yangınları sırasında optimum kaynak transferi yönetimi üzerinde odaklanıldı. Yangın esnasında kaynakların etkili şekilde alevlere müdahalesi için risk haritaları baz alındı. Bu kapsamda, kaynakların yangın alanına mümkün olan en kısa sürede transferi sağlanarak alevlerin büyümesinin önlenmesine katkı sağlandı. Ayrıca, daha düşük riskli bölgelerden kaynakların tamamlanması ve paylaşılan kaynakların etkili yönetilmesi için orman yangını risk haritasından yararlanıldı. Böylece akıllı kaynak yönetimiyle minimum maliyetle maksimum verimlilik sağlanmasına katkı verildi.
Orman yangınları risk yönetimi için yapılan bu gelişmelerin gelecekte daha etkili ve hızlı müdahalelerin yapılabilmesine olanak tanıması bekleniyor. Bu projelerin sürekli geliştirilmesi ve güncellenmesiyle orman yangınlarına karşı etkin bir mücadele stratejisi oluşturulması ve gelecek nesillere daha sağlıklı bir çevre bırakılması amaçlanıyor.
Kaynak: AA
Gelişmelerden zamanında haberdar olmak istiyor musunuz? Google News’te KONHABER'e abone olun.
