AutoML-FIRE：基于贝叶斯优化的自动化机器学习模型在印度全境森林火灾预测中的应用

针对印度森林火灾频发且区域性差异显著的难题，研究人员开发了基于贝叶斯优化的自动化机器学习模型AutoML-FIRE，整合SMOGN算法解决数据不平衡问题，通过SHAP值和PDP分析揭示区域特异性驱动因素，模型R2达0.73-0.85，为国家级火灾预警提供精准工具。

　　

印度作为全球森林火灾高发区，约36%的森林面积长期面临火灾威胁。气候变化与人类活动加剧了这一危机，传统预测方法难以应对印度复杂的地理多样性和数据不平衡问题。印度科学教育与研究院博帕尔分校（IISER Bhopal）的研究团队开发了名为AutoML-FIRE的创新模型，通过整合16项环境变量（如NDVI归一化植被指数、土壤湿度等）和贝叶斯优化技术，首次实现全印度尺度的火灾精准预测。

研究采用四大关键技术：1) 基于空间聚类的区域划分，将印度分为4个生态特征区；2) 使用SMOGN算法处理罕见火灾事件的数据不平衡；3) 通过SHAP值解析温度、风速等关键驱动因素的区域差异；4) 应用AutoML框架自动优化XGBoost等10种算法的超参数。

研究结果显示：1) 特征重要性：SHAP分析揭示温度在北部山区贡献度最高（+22.3%），而人口密度在西部干旱区影响显著；2) 模型性能：AutoML-FIRE的R²达0.85，较传统LSTM模型提升31%，RMSE最低至3.40；3) 区域特异性：PDP曲线显示东部湿润区火灾概率随NDVI升高呈U型变化，与中部平原线性关系截然不同。

结论部分强调，该模型不仅解决了自然危害预测中"高精度"与"可解释性"难以兼得的矛盾，其分区域SHAP分析更为制定差异化防火政策提供科学依据。研究团队已将算法开源，未来可扩展至其他生态脆弱区的灾害预警系统。论文发表于《Environmental Modelling》，为全球气候变化背景下的生态风险管理提供了范式性解决方案。