FireGraphNet 用有向图神经网络预测野火蔓延
原文标题：FireGraphNet: Sub-daily wildfire spread prediction with directed graph neural networks
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arXiv 论文提出 FireGraphNet，将 12 小时野火增长建模为有向 H3 图上的节点分类，边特征包含风向、地形与燃料连续性。在加州测试火灾上平均精度达最强距离基线的 1.7 至 1.9 倍，跨州达 1.62 倍，并可用于燃料与屏障干预分析。
- 问题
- 野火决策以小时计，但多数学习型蔓延模型按天预测过火面积。
- 方法
- 把 12 小时增长建模为有向 H3 图上的节点分类，边特征含风向、地形、燃料连续性与屏障。
- 结果
- 加州测试火灾平均精度为最强距离基线的 1.7-1.9 倍，跨州 1.62 倍；能力来自消息传递而非单元特征。
- 影响
- 更细时间粒度与图结构可支撑小时级野火响应，并用于燃料与屏障干预分析。
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