Wildland fire prediction based on statistical analysis of multiple solutions

Consultable des del TDXTítol obtingut de la portada digitalitzadaEn diferentes áreas científicas, el uso de modelos para representar sistemas físicos se ha tornado una tarea habitual. Estos modelos reciben parámetros de entradas representando condiciones particulares y proveen una salida que representa la evolución del sistema. Usualmente, dichos modelos están integrados en herramientas de simulación que pueden ser ejecutadas en una computadora. Un caso particular donde los modelos resultan muy útiles es la predicción de la propagación de Incendios Forestales. Los incendios se han vuelto un gran peligro que cada año provoca grandes pérdidas desde el punto de vista ambiental, económico, social y humano. En particular, las estaciones secas y calurosas incrementan seriamente el riesgo de incendios en el área Mediterránea. Por lo tanto, el uso de modelos es relevante para estimar el riesgo de incendios y predecir el comportamiento de los mismos. Sin embargo, en muchos casos, los modelos presentan una serie de limitaciones. Estas se relacionan con la necesidad de un gran número de parámetros de entrada. En muchos casos, tales parámetros presentan cierto grado de incertidumbre debido a la imposibilidad de medirlos en tiempo real, y deben ser estimados a partir de datos indirectas. Además, en muchos casos estos modelos no se pueden resolver analíticamente y deben ser calculados aplicando métodos numéricos que son una aproximación de la realidad. Se han desarrollado diversos métodos basados en asimilación de datos para optimizar los parámetros de entrada. Comúnmente, estos métodos operan sobre un gran número de parámetros de entrada y, a través de optimización, se enfocan en hallar un único conjunto de parámetros que describa de la mejor forma posible el comportamiento previo. Por lo tanto, es de esperar que el mismo conjunto de valores pueda ser usado para describir el futuro inmediato. Sin embargo, esta clase de predicción se basa en un solo conjunto de parámetros y, por lo que se explicó, debido a aquellos parámetros que presentan un comportamiento dinámico, los valores optimizados pueden no resultar adecuados para el siguiente paso. El presente trabajo propone un método alternativo. Nuestro sistema, llamado Sistema Estadístico para la Gestión de Incendios Forestales, se basa en conceptos estadísticos. Su objetivo es hallar un patrón del comportamiento del incendio, independientemente de los valores de los parámetros. En este método, cada parámetro es representado mediante un rango de valores y una cardinalidad. Se generan todos los posibles escenarios considerando todas las posibles combinaciones de los valores de los parámetros de entrada, y entonces se evalúa la propagación para cada caso. Los resultados son agregados estadísticamente para determinar la probabilidad de que cada área se queme. Esta agregación se utiliza para predecir el área quemada en el siguiente paso. Para validar nuestro método, usamos un conjunto de quemas reales prescritas. Además, comparamos nuestro método contra otros dos. Uno de estos dos métodos fue implementado para este trabajo: GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation). Dicho método corresponde a una adaptación de un sistema hidrológico. El otro caso (Método Evolutivo) es un algoritmo genético previamente desarrollado e implementado también por nuestro equipo de investigación. Los sistemas propuestos requieren un gran número de simulaciones, razón por la cual decidimos usar un esquema paralelo para implementarlos. Esta forma de trabajo difiere del esquema tradicional de teoría y experimentación, lo cual es la forma común de la ciencia y la ingeniería. El cómputo científico está en continua expansión, principalmente a través del análisis de modelos matemáticos implementados en computadores. Los científicos e ingenieros desarrollan programas de computador que modelan los sistemas bajo estudio. Esta metodología está creando una nueva rama de la ciencia basada en métodos computacionales, la cual crece de forma acelerada. Esta aproximación es llamada Ciencia Computacional.In many different scientific areas, the use of models to represent the physical system has become a common strategy. These models receive some input parameters representing the particular conditions and provide an output representing the evolution of the system. Usually, these models are integrated in simulation tools that can be executed on a computer. A particular case where models are very useful is the prediction of Forest Fire propagation. Forest fire is a very significant hazard that every year provokes huge looses from the environmental, economical, social and human point of view. Particularly dry and hot seasons seriously increase the risk of forest fires in the Mediterranean area. Therefore, the use of models is very relevant to estimate fire risk, and predict fire behavior. However, in many cases models present a series of limitations. Usually, such limitations are due to the need of a large number of input parameters. In many cases such parameters present some uncertainty due to the impossibility to measure all of them in real time and must be estimated from indirect measurements. Moreover, in most cases these models cannot be solved analytically and must be solved applying numerical methods that are only an approach to reality (still without considering the limitations that present the translations of these solutions when they are carried out by means of computers). Several methods based on data assimilation have been developed to optimize the input parameters. In general, these methods operate over a large number of input parameters, and, by mean of some kind of optimization, they focus on finding a unique parameter set that would describe the previous behavior in the best form. Therefore, it is hoped that the same set of values could be used to describe the immediate future. However, this kind of prediction is based on a single value of parameters and, as it has been said above, for those parameters that present a dynamic behavior the new optimized values cannot be adequate for the next step. The objective of this work is to propose an alternative method. Our method, called Statistical System for Forest Fire Management, is based on statistical concepts. Its goal is to find a pattern of the forest fire behavior, independently of the parameters values. In this method, each parameter is represented by a range of values with a particular cardinality for each one of them. All possible scenarios considering all possible combinations of input parameters values are generated and the propagation for each scenario is evaluated. All results are statically aggregated to determine the burning probability of each area. This aggregation is used to predict the burned area in the next step. To validate our method, we use a set of real prescribed burnings. Furthermore, we compare our method against two other methods. One of these methods was implemented by us for this work: GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation). It corresponds to an adaptation of a hydrological method. The other method (Evolutionary method) is a genetic algorithm previously developed and implemented by our research team. The proposed system requires a large number of simulations, a reason why we decide to use a parallel-scheme to implement them. This way of working is different from traditional scheme of theory and experiment, which is the common form of science and engineering. The scientific computing approach is in continuous expansion, mainly through the analysis of mathematical models implemented on computers. Scientists and engineers develop computer programs that model the systems under study. This methodology is creating a new branch of science based on computational methods that is growing very fast. This approach is called Computational Science

Utilización de encuestas para el seguimiento y diagnóstico continuo

El proceso o sistema de evaluación, entendido como un proceso formativo de mejora continua, ha de contemplar distintos tipos de evaluación (autoevaluación, coevaluación y heteroevaluación), tanto formativa como sumativa. A su vez, la implementación de metodologías mixtas que combinan actividades síncronas y asíncronas, y el uso de modelos de aula invertida, requieren que el docente tenga un seguimiento permanente del grado de avance de los alumnos, a fin de asistir, orientar, y/o revisar los saberes relacionados con cada actividad o tema propuesto. En este artículo se presenta una experiencia implementada en el marco de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información, mediante el uso de encuestas de Moodle como una herramienta para el seguimiento en cuanto al nivel de comprensión y maduración de los diferentes temas.XI Workshop Innovación en Educación en Informática (WIEI)Red de Universidades con Carreras en Informátic

Uncertainty Reduction Method Based on Statistics and Parallel Evolutionary Algorithms

In many scientific areas, the use of models to represent physical systems has become a common strategy. These models receive some input parameters representing some particular conditions and they provide an output representing the evolution of the system. Usually, these models are integrated into simulation tools that can be executed on a computational system. A particular case where models are very useful is the prediction of Forest Fire propagation. Therefore, the use of models is very relevant to estimate fire risk and to predict fire behaviour. However, in many cases the models present a series of limitations. Such restrictions are due to the need for a large number of input parameters and, usually, such parameters present some uncertainty due to the impossibility of measuring all of them in real time. In consequence, they have to be estimated from indirect measurements. To overcome this drawback and improve the quality of the prediction, in this work we propose a method that combines Statistical Analysis and Parallel Evolutionary Algorithms.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Environment for the Automatic Development and Tuning of Parallel Genetic Algorithms

The use of high performance computing has been gaining more and more followers in the different branches of Science and Engineering given the potential offered to deal with complex and big problems, and the increasing economic facilities to configure some kind of parallel machine. However, the parallel programming paradigm involves additional aspects to the merely functional which could provoke different kinds of bottlenecks in the performance of the applications. Such difficulties may represent critical obstacles specially for the non-expert users. In this paper we present an environment to provide general support for the automatic development and tuning of parallel applications. The environment provides an interface to guide the user in the specification of the problem and the solution, which makes transparent the process of code generation and instrumentation. Because the parallelization of any problem/solution is hard to generalize, the environment tackles different classes of problems. In this article, we introduce the class of Parallel Genetic Algorithms.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Parameter Tuning of a Parallel Hierarchical Island Based Model

One of the major drawbacks of using Evolutionary Algo- rithms is the determination of the input parameters, since they have an important in uence in the e ectiveness of the search. When using Par- allel Evolutionary Algorithms, such drawbacks are magni ed, since they incorporates new parameters needed to con gure the inherent charac- teristics of the parallel model. Achieving an adequate con guration can mean an optimization problem itself. This research group has developed a parallel distributed model characterized by a hierarchy of processes com- munication organized in islands that cooperate in the search process. In this work we present a study of calibration for some input parameters that determines good results quality, with the aim of tuning them taking into account di erent con gurations applied globally to the model, or locally to each island.Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Diseño de metaheurísticas paralelas con el paradigma novelty search para la reducción de incertidumbre en la predicción de fenómenos de propagación

Los incendios forestales son un fenómeno ambiental multicausal de gran prevalencia. El impacto de este fenómeno incluye pérdidas humanas, daños ambientales y económicos. Para mitigar estos daños, existen sistemas de simulación computacionales que predicen el comportamiento del fuego en base a un conjunto de parámetros de entrada o escenario (velocidad, dirección del viento; temperatura; etc.). Sin embargo, los resultados de una simulación suelen tener un alto grado de error por la incertidumbre en los valores de algunas variables, por no ser conocidos o porque su medición puede ser imprecisa o errónea. Por este motivo se han desarrollado métodos que combinan resultados de un conjunto de simulaciones sobre distintos escenarios, para detectar tendencias y así reducir dicha incertidumbre. Dos propuestas recientes, ESSIM-EA y ESSIM-DE, utilizan algoritmos evolutivos paralelos para orientar el espacio de escenarios a considerar, logrando mejoras en la calidad predictiva. Estos enfoques están guiados por una función objetivo que recompensa el avance hacia una solución. En problemas complejos, dicha función objetivo no siempre es un indicador directo de la calidad de las soluciones. En trabajos previos se han encontrado limitaciones como convergencia prematura, y se han requerido acciones de calibración y sintonización para incorporar soluciones más diversas al proceso de predicción. Para superar estas limitaciones, en este trabajo proponemos aplicar el paradigma Novelty Search (búsqueda basada en novedad), que reemplaza la función objetivo por una medida de la novedad de las soluciones encontradas, para generar continuamente soluciones con comportamientos diferentes entre sí. Este enfoque logra evitar óptimos locales y permitiría encontrar soluciones útiles que serían difíciles de hallar por otros algoritmos. Al igual que los métodos existentes, esta propuesta también puede aplicarse a otros modelos de propagación (inundaciones, avalanchas o corrimientos de suelo).Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sintonización de un método de reducción de Incertidumbre: un proceso de medición-mejora para incrementar la eficiencia

La reducción de incertidumbre constituye un proceso complejo orientado a contrarrestar o paliar los efectos negativos que ocasiona la imprecisión en los datos de entrada de un programa o en los cálculos que se realiza con ellos. ESS (Evolutionary Statistical System) constituye un método de reducción de incertidumbre en el proceso de predicción de fenómenos de propagación, y su funcionamiento tiene tres pilares como fundamento: un algoritmo evolutivo para guiar la búsqueda, la estadística para determinar la tendencia, y el paralelismo para potenciar la cantidad de procesamiento computacional que debe realizarse. Si bien ESS obtiene predicciones suficientemente acertadas, en este proyecto se propone incorporarle capacidades para la sintonización dinámica y automática. Ello significa que debe desarrollarse un modelo de medición-mejora, con la finalidad de detectar las situaciones de sobrecarga computacional que se susciten durante la ejecución, para ajustar y/o adecuar el comportamiento dinámico de la aplicación y así lograr una ejecución globalmente más eficiente y precisa.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Evolutionary-statistical system for uncertainty reduction problems in wildfires

Fire modelling is used by engineers and scientists to understand and to predict possible fire behaviour. Empirical, semi-empirical, and physical models have been developed to predict wildfire behaviour. Any of these can be used to develop simulators and tools for preventing and fighting wildfires. However, in many cases the models present a series of limitations related to the need for a large number of input parameters. Moreover, such parameters often have some degree of uncertainty due to the impossibility of getting all of them in real time. Consequently, these values have to be estimated from indirect measurements, which negatively impacts on the output of the model. In this paper we show a method which takes advantage of the computational power provided by High Performance Computing to improve the quality of the output of the model. This method combines Statistical Analysis with Parallel Evolutionary Algorithms. Besides, we compare this method with a previous version which did not use evolutionary algorithms.Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC

La problemática existente a raíz de la falta de exactitud que se encuentra en los parámetros de entrada en cualquier modelo científi co o físico, puede producir graves consecuencias en la salida del mismo si éste se trata de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de dichos valores de entrada para lograr así una predicción lo más confi able posible por parte del modelo en cuestión. En el presente trabajo se presenta un método basado en High Performance Computing en combinación con Cálculo Estadístico, el cual se ha evaluado y veri cado en casos reales aplicándolo a un modelo de comportamiento de incendios forestales.Presentado en el IX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC

La problemática existente a raíz de la falta de exactitud que se encuentra en los parámetros de entrada en cualquier modelo científi co o físico, puede producir graves consecuencias en la salida del mismo si éste se trata de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de dichos valores de entrada para lograr así una predicción lo más confi able posible por parte del modelo en cuestión. En el presente trabajo se presenta un método basado en High Performance Computing en combinación con Cálculo Estadístico, el cual se ha evaluado y veri cado en casos reales aplicándolo a un modelo de comportamiento de incendios forestales.Presentado en el IX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI