新華社耶路撒冷4月1日電（記者王卓倫　馮國芮）以色列巴爾伊蘭大學3月31日發布公報說，該校研究團隊聯合多所高校，研發出一套基于人工智能的預測模型，可高精度預判雷擊可能引發野火的時間和地點，整體準確率超過90%。相關研究發表在英國《自然-通訊》雜志上。

　　公報說，森林火災是當前全球生態安全面臨的重要挑戰。近年來，受氣候變化影響，雷暴天氣發生頻率顯著上升，致災風險日益加劇。與人為火源不同，雷擊引發的火災多發生在偏遠地區，具有隱蔽性強、爆發性高的特點，極易造成大范圍生態破壞和人員傷亡。

　　針對這些問題，巴爾伊蘭大學科研人員與阿里埃勒大學等機構協作，借助近幾年的全球高分辨率衛星數據，綜合分析雷電分布、地形地貌、植被類型、氣象條件等因素，研發出一套覆蓋全球的人工智能預測模型，可對雷擊引發野火的空間風險精確識別。研究人員通過2021年實際野火數據進行驗證，該模型表現出顯著的實用價值和推廣前景。

　　研究人員指出，該模型的優勢在于不僅僅依賴雷電記錄，還可綜合考慮野火發生的環境背景條件，有效識別高風險區域。這一成果可為氣象部門、消防機構和應急管理單位提供科學決策支持，有望顯著提升火災預警能力和響應效率。

　　公報說，該模型在捕捉雷擊火源形成機制的同時，還可顯示氣候變化背景下野火風險擴大的趨勢，特別是雷擊火災與人為火災在成因邏輯和發展路徑上的顯著差異，凸顯了分類治理、因災施策的必要性，為提升全球極端氣候防災能力提供了新手段。