季发生的火灾我们可以看到许多火灾发生在风险标记的区域。如上所述年是加州火灾特别严重的季节火灾发生次数和严重程度前所未有。构建的风险指数很好地反映了这一点与往年同季相比该指数显示该地区大部分地区处于高至极高风险。如果我们在上一张地图中选择其他季节我们可以看到年较冷的季节冬季和春季的风险低于往年而在炎热干燥的季节夏季和秋季山火的风险显着增加。还值得注意的是秋季的在大多数情况下似乎都是。发生这种情况的原因是在这几个月中预测的年值远低于用于定义该指数的值年这表明年秋季比平均水平干燥得多这解释了着火风险升高的原因这也可以在这些中看到人物利用改善家庭保险在火灾风险过高或确定的地区保险公司设计适当的野火保险政策可能具有挑战性。拥有可靠的可在评估野火风险方面提供竞争优势因为它可以通过增加免赔额或在必要时调整保费来帮助确定承保成本。
这样保险公司将野火风险数据纳入其现有产品和运营策略中就能够根据风险水平调整承保范围并设计具体的承保计划。例如可以设计政策来确保在发生野火时提供资 伊朗移动数据 源和人员分配援助确保您有适当数量的索赔理算员在现场评估损失。本文中介绍的还可用于设计有针对性的营销活动。例如在下面的地图中我们可以可视化加利福尼亚州中位收入前的地区。其中一些是山火高风险地区因此这些特定客户的需求肯定可能与其他客户群的需求同。未来的工作正如我们所观察到的开发准确可靠的是一项复杂的任务。未来的努力可以包括其他气象变量例如温度降水湿度和大气压力以找到与观测到的燃烧区域的进一步关系。此外使用具有更好时间分辨率的野火数据仅包括野火的持续时间和总体燃烧面积还包括其持续时间将有利于找到更准确的火灾点火前兆。例如使用火灾数据会很有趣该数据包含均匀的卫星燃烧区域数据并且可用于将分析扩展到其他地区这些地区的野火可能会像加利福尼亚州那样频繁发生。
最后探索结合时间信息来构建索引的其他方法可能会很有意义。一种方法可能是运行回归模型使用选定的滞后预测变量并可能考虑任何时空自相关来预测然后预测下一季节的作为火灾存在和严重程度的指标。技术说明主要分析是使用截至年的所有可用数据训练数据进行的而年的数据则用于测试所提出的方法。加州地区聚类如上所述从初步分析中可以看出土地覆盖类型会影响野火的发生有一些受特定土地覆盖控制的区域发生火灾较少例如农作物和树木等其他区域其中许多区域发生火灾。可以看到燃点。因此我们根据每种土地类型对数据进行聚类并对每个聚类进行单独分析。在以下分析中一些区域被排除在外即火灾发生率极低的集群对应的区域仅考虑年总过火面积百分比大于的集群见下图。这些对应于树木和灌木土地覆盖类型。沙漠地区根据气候分类标记为基于此条件我们从分析中排除了莫哈韦沙漠该沙漠在土地覆盖数据集中被标记为灌木。沙漠地区被排除在外因为可能引起火灾的植被非常有限事实上正如这张地图所示该地区几乎没有发生火灾。