断片ではなく全体を：データ駆動型の火災危険度指数（FDI）モデルの地図ベース評価

arXiv cs.LG / 2026/3/27

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要点

本論文は、火災危険度指数（FDI）予測における従来のML分類器の評価指標を批判し、それらが実運用上の意思決定ニーズを反映していない可能性があると主張する。
障害対応上、運用上きわめて重要な誤警報率（false alarms）を明示的に考慮する、日次のFDIモデルに対する地図ベースの評価手法を提案する。
本研究では、火災活動を正確に予測することと、誤警報を最小化することの両面について、モデル性能を体系的に評価する。
機械学習モデルのアンサンブルは、火災の識別と誤陽性（false positives）の低減の両方を改善することを報告している。

要旨: 進行中の文献は、機械学習手法を用いて山火事の発生を予測することに焦点を当てており、解像度の高いデータや、従来のプロセスベースの枠組みが大きく無視してきた火災の予測因子を活用している。ML分類器の標準的な評価指標は重要である一方で、火災危険指数（Fire Danger Index: FDI）予報におけるモデルの運用上の性能を測る上では、潜在的に限定された尺度しか提供しない可能性がある。さらに、モデル評価は、運用上の文脈において極めて重要であるにもかかわらず、誤検出率（false positive rate）を十分に考慮せずに実施されることがしばしばある。本論文では、日次のFDIモデル評価パラダイムを再検討し、現実の意思決定に整合した、森林火災予測モデルを評価するための新しい手法を提案する。さらに、火災活動を正確に予測する性能と、偽陽性（誤警報）を体系的に評価する。加えて、機械学習モデルのアンサンブルが、火災の識別の改善と誤検出（誤警報）の低減の両方に寄与することを示す。