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公报说，森林火灾是当前全球生态安全面临的重要挑战。近年来，受气候变化影响，雷暴天气发生频率显著上升，致灾风险日益加剧。与人为火源不同，雷击引发的火灾多发生在偏远地区，具有隐蔽性强、爆发性高的特点，极易造成大范围生态破坏和人员伤亡。
针对这些问题，巴尔伊兰大学科研人员与阿里埃勒大学等机构协作，借助近几年的全球高分辨率卫星数据，综合分析雷电分布、地形地貌、植被类型、气象条件等因素，研发出一套覆盖全球的人工智能预测模型，可对雷击引发野火的空间风险精确识别。研究人员通过2021年实际野火数据进行验证，该模型表现出显著的实用价值和推广前景。
研究人员指出，该模型的优势在于不仅仅依赖雷电记录，还可综合考虑野火发生的环境背景条件，有效识别高风险区域。这一成果可为气象部门、消防机构和应急管理单位提供科学决策支持，有望显著提升火灾预警能力和响应效率。
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