新华社耶路撒冷4月1日电　以色列巴尔伊兰大学3月31日发布公报说，该校研究团队联合多所高校，研发出一套基于人工智能的预测模型，可高精度预判雷击可能引发野火的时间和地点，整体准确率超过90%。相关研究发表在英国《自然-通讯》杂志上。

  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。

  公报说，该模型在捕捉雷击火源形成机制的同时，还可显示气候变化背景下野火风险扩大的趋势，特别是雷击火灾与人为火灾在成因逻辑和发展路径上的显著差异，凸显了分类治理、因灾施策的必要性，为提升全球极端气候防灾能力提供了新手段。