Projektbeschreibung
Stärkung der Resilienz unserer Gesellschaft gegen Wildfeuer
Mit dem Klimawandel erhöht sich das Wildfeuerrisiko. Angesichts des beobachteten Temperaturanstiegs warnt die Wissenschaft davor, dass extreme Feuer in Zukunft häufiger vorkommen werden. Aussagekräftige Frühwarnprognosen, Früherkennung und Verfolgung sowie effektive Reaktionsmaßnahmen sind von zentraler Bedeutung, um Leben zu retten und Umweltschäden einzudämmen. Das EU-finanzierte Projekt SAFERS wird ein komplexes Notfallsystem entwickeln, das auf der gekoppelten Nutzung von heterogenen Big Data, fortschrittlichen Modellen und KI basieren wird und entlang des gesamten Notfallmanagementzyklus eingesetzt werden kann. Als primäre Datenquelle dienen dabei Erdbeobachtungsdaten von Copernicus und GEOSS, die mit Daten aus sozialen Medien, Rauchmeldern und mobilen Anwendungen kombiniert werden. Dadurch wird es Ersthelfer/innen, Bürger/innen und Entscheidungsträger/innen möglich sein, neue und genauere Informationen zu erzeugen und damit die Resilienz unserer Gesellschaft gegen Wildfeuer zu stärken.
Ziel
Forest fires are exacerbated by extreme weather conditions, which are increasing both in frequency and in magnitude due to climate change effects. This points to the need for improving the effectiveness of emergency management solutions aimed to help society in becoming more resilient to emergencies arising before, during and after forest fire events. Therefore, it is proposed to realize a comprehensive Emergency Management System (EMS) that we name SAFERS: Structured Approaches for Forest fire Emergencies in Resilient Societies. SAFERS will act along the key phases of the emergency management cycle, coupling information from EO data and services offered by Copernicus and GEOSS, crowdsourced data from social media and from specific applications that can be used by both citizens as well as from in-field professional agents, data generated by accurate sensors to detect smoke or fires. Advanced algorithm based on Artificial Intelligence will be used to generate risk maps and early warnings in the preparedness phase, estimate the forest fire extension and its propagation in function of the forecasted weather and soil conditions in the response phase, compute the impacts of an extinguished fire in terms of economic losses and monitor the soil recovery in the post-event phase.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SC5-2019-2
Finanzierungsplan
IA - Innovation actionKoordinator
10138 Torino
Italien