技術要約：FireInSite – 英国およびアイルランドのための、アクセシブルで統合された火災挙動予測システム

1. 問題提起

気候変動と燃料の可用性に起因して、英国やアイルランドのような湿潤温帯地域を含む世界中で、野火（ワイルドファイア）のリスクが増大している。これらの地域では近年、記録的な火災活動が見られるにもかかわらず、カスタマイズされた火災挙動予測ツールの不足が深刻な課題となっている。既存の運用システム（例：BehavePlus、Wildfire Analyst）や国家指数（例：英国気象庁の火災深刻度指数、EFFIS）は、オーストラリア、カナダ、米国のような火災が発生しやすい地域向けに設計されていることが多い。これらのツールを英国やアイルランドに適用する場合、以下の3つの主な制限が生じる。

1. 不適切な燃料モデル： 湿潤温帯の生態系における植生のフェノロジー（生物季節）サイクルに関連した、生きた燃料の可燃性の強い季節変動を捉えきれない、静的な燃料記述に依存している。
2. アクセシビリティの欠如： 非専門的な運用ユーザー（例：消防救助隊、土地管理者）にとって、複雑な地理空間データ、気象データ、および燃料データを手動で収集、フォーマット、入力する必要があり、それが障壁となっている。
3. 空間解像度の低さ： 既存のサービスは、粗い解像度（例：8 km²）で動作するか、あるいは局所的なスケールでの特定の火災挙動パラメータ（例：延焼速度、火炎長）ではなく、一般的な火災天候指数のみを提供している。

2. 手法

著者らは、英国およびアイルランドの主要な火災発生燃料に対して火災挙動を予測するために設計された、ウェブベースのユーザー指向システムである FireInSite 1.0 を開発した。本システムは、4年間にわたる集中的なフィールドデータと、自動化されたデータ取得および機械学習モデルを統合している。

2.1 データ収集と燃料特性評価

• フィールドキャンペーン： 2021年から2025年にかけて、ブリテン諸島の43のモニタリングサイトおよび市民科学キャンペーンから広範なデータが収集された。これには、主要種である Calluna vulgaris（ヘザー）、Ulex europaeus (ゴース)、Pteridium aquilinum (ワラビ)、Molinia caerulea (モリーナ・カエルレア／紫色の沼地草)、および様々な森林リター（落葉堆積物）の10,000件以上の生および死の燃料サンプルが含まれる。
• 測定項目：
  • 燃料水分量 (FMC)： 破壊的サンプリングを通じて、重量法によるFMCを測定した。
  • 可燃性： エネルギー含有量のフェノロジー的変動を捉えるため、iConeカロリメーターを用いて有効燃焼熱 (EHoC) を測定した。
  • 燃料負荷： 燃料の高さと負荷を、ヒースランドおよび草原燃料の特定のグループ（例：低、中、高、高層）に分類した。

2.2 モデル開発

FireInSiteは、Albini (1976)、Byram (1959)、および Andrews (2018) の方程式で修正された Rothermel (1972) の地表火延焼モデルを利用している。主な新規開発内容は以下の通りである。

• フェノロジー駆動型燃料モデル： 静的なモデルとは異なり、FireInSiteはフィールド測定から得られた月ごとの種固有の熱含有量を組み込んでいる。
• 燃料水分量のための機械学習：
  • 死燃料水分量 (dFMC)： 勾配ブースティング回帰 (GBR) モデルを用いて、蒸気圧欠差 (VPD)、日射量、昼の長さ、および燃料タイプに基づき、死燃料のサブデイリー（日内）水分量を予測する。降水量は物理的な制約として後処理で適用される。
  • 生燃料水分量 (lFMC)： GBRモデルを用いて、7日間の移動平均最大VPDに基づき、日次の生水分量を予測する。出力は、生きた植生の生理学的応答時間を考慮するため、一次緩和方程式を用いて平滑化される。
  • 草の枯死 (Grass Curing)： 専用のGBRモデルを用いて、昼の長さとVPDによって駆動される衛星由来のEVI2（緑度）データをターゲットとして、草本類燃料の枯死割合を予測する。
• 自動データ取得： システムは、場所（ジオロケーションまたはマップ操作経由）を選択すると、地形（Copernicus DEMによる傾斜、斜面方位）および複数のソース（UK Met Office、ECMWWF、DWD ICON）からの現在および予測の気象データを自動的に抽出する。過去のデータはERA5再解析から取得される。

2.3 システムアーキテクチャ

システムはユーザーにとっての「ブラックボックス」として設計されている。場所を選択すると、システムは自動的に以下を実行する。

1. 地形および気象データを取得する。
2. フェノロジーに基づき、燃料水分量と熱含有量を計算する。
3. 火災挙動アルゴリズムを実行する。
4. 延焼速度、火炎長、火線強度、発火確率、および樹冠火への移行高度の予測を出力する。

3. 主な貢献

1. 初の英国特化型火災挙動システム： FireInSiteは、英国およびアイルランドの湿潤温帯燃料に特化した初のシステムであり、乾燥した火災が発生しやすい地域向けに設計されたモデルによって生じていた空白を埋めるものである。
2. 新規のフェノロジー統合： 本システムは、フェノロジー駆動型の熱含有量および水分量モデルを独自に統合しており、この地域では植生のサイクルにより火災ポテンシャルが年間を通じて急速に変化することを認識している。
3. ユーザー中心の設計： インターフェースは、燃料パラメータに関する手動のデータ入力や専門的な判断を必要としない。即時の時間別予測および（1970年まで遡る）履歴のヒンドキャストを、あらゆる場所に対して提供する。
4. 機械学習の実装： 燃料水分量および枯死のためのGBRモデルの使用は、広範な英国固有のフィールドデータで学習され、leave-one-location-outクロスバリデーションによって検証されており、この地域における標準的な経験式に対する重要な進歩を示している。

4. 結果と検証

• モデルの性能：
  • 死燃料水分量： leave-one-site-outクロスバリデーションにおいて、RMSE 8.7%、$R^2$ 0.51を達成した。
  • 生燃料水分量： 全体でRMSE 32.8%（$R^2$ = 0.70）を達成し、火災リスクが高いピーク月（7月）において、単純な気候統計と比較して大幅な改善が見られた（7月のRMSEは39.1%から32.0%に減少）。
  • 草の枯死： 衛星由来のターゲットに対し、RMSE 18.5%（$R^2$ = 0.64）を達成した。
• 火災挙動の検証： 予測された火炎長は、英国の野火（メディア、タクティカルアドバイザー、および土地管理者によるもの）のデータベースにある22件の観測された火炎長と比較された。結果は強い正の相関（Pearson $r$ = 0.74, $p$ = 0.0001）を示し、運用上の意思決定のために、システムが起こりうる火災挙動を予測する能力があることを検証した。
• コミュニティへの採用： 2025年のリリース以来、FireInSiteは消防救助隊、ワイルドファイア・タクティカルアドバイザー（TacAd）、および土地管理者に採用されている。TacAdユーザーへの調査では、全参加者がFireInSiteの全体的なユーザーニーズへの適合性について、「良好」(16%)、「非常に良好」(32%)、「極めて優秀」(53%)と回答した。63%が4/5星、37%が5/5星と評価した。ユーザーは、活発なイベント管理、リスク評価、およびトレーニングにおける顕著な有用性を報告している。

5. 重要性と主張

本論文は、FireInSiteが英国、アイルランド、および同様の湿潤温帯地域に対して、これまで欠けていたサポートを提供すると主張している。その重要性は以下の点にある。

• 運用の有用性： 土地管理者や緊急サービスが、専門的なモデリングの知識を必要とせずに、火災リスクを評価し、燃料負荷の削減を計画し、火災の予防および消火の準備を行うことを可能にする。
• 科学的進歩： フェノロジーデータと機械学習を火災挙動モデルに統合することが、静的なモデルが失敗する湿潤温帯の生態系において、予測精度を大幅に向上させることを実証している。
• 拡張性： 現在は英国向けにカスタマイズされているが、そのアーキテクチャは他の湿潤温帯地域（例：北西ヨーロッパ）にも転用可能であり、現地の燃料モデルを取り入れることで適応できる。
• アクセシビリティ： データへのアクセスと複雑な入力要件という障壁を取り除くことで、火災挙動予測を民主化し、加速する野火リスクへのより良い備えと緩和を可能にする。

著者らは、FireInSite 1.0は、複雑な火災科学と運用のニーズとの間の溝を埋める成功した意思決定支援ツールであると結論付けており、今後の開発（FireInSite 2.0）には、空間予測マップと強化されたユーザー機能が含まれる予定である。