摘要

野火严重破坏自然生态系统和人类健康，导致生物多样性丧失、水文地质风险增加以及有毒物质排放升高。气候变化加剧了这些影响，特别是在地中海等气温升高和干旱期延长的地区。这需要利用先进技术制定高级风险管理策略。然而，相关数据存在偏向不平衡设置的问题，野火事件发生率显著低于典型情况。这种不平衡与高维时空数据固有的复杂性相结合，为深度学习架构的训练带来重大挑战。此外，由于精确的野火预测主要依赖天气数据，找到降低计算成本的方法以支持使用最新天气预报进行更频繁更新将是有益的。

方法

本文研究如何通过对比学习框架增强动态特征的潜在表示来解决这些挑战。引入一种新的基于形态的课程对比学习方法，该方法缓解了不同区域特征相关的问题，并支持使用更小的数据块大小而不影响性能。通过实验分析验证所提出建模策略的有效性。

实验与结果

实验分析表明，所提出的形态感知课程对比学习框架能够有效处理数据不平衡问题，并减少对高维时空数据的计算需求。该方法在保持预测性能的同时，支持更频繁地整合最新天气数据更新。

结论

该研究为野火风险预测提供了一种创新的机器学习方法，通过对比学习和课程学习策略的结合，显著提升了模型在复杂环境下的表现和实用性。