公报说，还可显示天气变化布景下野火风险扩大的趋向，出格是雷击火警取报酬火警正在成因逻辑和成长径上的显著差别，凸显了分类管理、因灾施策的需要性，为提拔全球极端天气防灾能力供给了新手段。

　　研究人员指出，该模子的劣势正在于不只仅依赖记实，无效识别高风险区域。这一可为景象形象部分、消防机构和应急办理单元供给科学决策支撑，无望显著提拔火警预警能力和响应效率。

　　耶撒冷4月1日电（记者王卓伦 冯国芮）以色列巴尔伊兰大学3月31日发布公报说，该校研究团队结合多所高校，研发出一套基于人工智能的预测模子，可高精度预判雷击可能激发野火的时间和地址，全体精确率跨越90%。