На ежегодном собрании Американского метеорологического общества (AMS) в январе 2026 года исследователи из Кооперативного института исследований в области наук об окружающей среде (CIRES), Лаборатории глобальных систем NOAA, Университета Джорджа Мейсона и Техасского университета в Арлингтоне представили прорывную ИИ-систему прогнозирования выбросов от лесных пожаров. Модель способна предсказывать интенсивность огня и состав задымления на срок до 35–45 дней — рекордный горизонт для подобных технологий.
Традиционные метеорологические модели используют метод «постоянства» — предполагая, что сегодняшние выбросы сохранятся и завтра. Такой подход резко теряет точность при прогнозировании на срок более нескольких дней. Новая ИИ-система кардинально меняет этот подход: она обучена на четырёх годах данных и интегрирует информацию из семи глобальных инвентаризаций пожарных эмиссий, включая метеорологические условия, состояние растительности, характер землепользования и мощность теплового излучения огня.
Система отслеживает ключевые загрязнители — органический углерод, чёрный углерод и диоксид серы, — которые содержатся в дыме лесных пожаров и представляют серьёзную угрозу для здоровья. Частицы PM 2.5, настолько мелкие, что проникают через лёгкие в кровоток, могут вызывать сердечно-сосудистые и респираторные заболевания даже у людей, находящихся за сотни километров от очага возгорания. По данным исследования, опубликованного в Mongabay, к 2050 году дым от лесных пожаров может ежегодно уносить 71 000 жизней только в США.
Первые результаты семидневных прогнозов, которые система выдаёт с октября 2025 года, показали обнадёживающую точность. Однако учёные признают, что при субсезонном тестировании модель пока демонстрирует «ограниченные навыки в моделировании крупных пожаров» как в обычные, так и в экстремальные сезоны. Команда активно оптимизирует алгоритмы, разрабатывает методы коррекции и совершенствует оценку распространения огня.
Параллельно NASA финансирует проект «Цифровой двойник лесного пожара» (Wildfire Digital Twin) под руководством профессора Милтона Халема из Университета Мэриленда. Эта система создаёт модели с разрешением 10–30 метров на пиксель — в сто раз точнее текущих глобальных моделей с разрешением 10 км. Проект, вдохновлённый разрушительными пожарами Palisades и Eaton в 2025 году, которые унесли 28 жизней и уничтожили более 16 000 строений, объединяет более 20 исследователей из шести университетов.
Интеграция ИИ-систем прогнозирования дыма в оперативные метеорологические сервисы может спасти тысячи жизней, позволяя городам, больницам и школам готовиться к волнам задымления за несколько недель. Учёные планируют внедрить модель в рабочие системы NOAA, что сделает долгосрочные прогнозы качества воздуха доступными для служб экстренного реагирования и органов здравоохранения по всей территории Северной Америки.
