दुर्लभ बहु-प्रज्वलन जंगल की आग कैलिफोर्निया में सबसे अधिक नुकसान का कारण बनती है, और एक नए मॉडल का उद्देश्य उनकी भविष्यवाणी करना है। Rare multi-ignition wildfires cause most damage in California, and a new model aims to predict them.

साइंस एडवांसेज में एक नए अध्ययन से पता चलता है कि बहु-इग्निशन जंगल की आग, हालांकि दुर्लभ है, असमान मात्रा में नुकसान का कारण बनती है-कैलिफोर्निया की आग का केवल 7 प्रतिशत जलाए गए भूमि का 31 प्रतिशत है। A new study in Science Advances reveals that multi-ignition wildfires, though rare, cause a disproportionate amount of damage—just 7% of California’s fires accounted for 31% of burned land. ई3एसएम मॉडल का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि ये आग विलय हो जाती है, तेजी से फैलती है, और खतरनाक पायरोकुमुलोनिम्बस तूफानों को ट्रिगर करती है जो बिजली पैदा करते हैं, जिससे नई आग लग जाती है। Using the E3SM model, researchers found these fires merge, spread faster, and trigger dangerous pyrocumulonimbus storms that generate lightning, sparking new fires. मॉडलिंग ढांचा, जो एक किलोमीटर के पैमाने पर आग के व्यवहार को वायुमंडलीय स्थितियों से जोड़ता है, का उद्देश्य इस तरह की घटनाओं की भविष्यवाणी करना है, जिससे अग्निशामक सुरक्षा और बुनियादी ढांचे की योजना में सहायता मिलती है। The modeling framework, which links fire behavior to atmospheric conditions at a kilometer scale, aims to predict such events, aiding firefighter safety and infrastructure planning. 2026 के नासा क्षेत्र अभियान से भविष्य के डेटा मॉडल को परिष्कृत करेंगे। Future data from a 2026 NASA field campaign will refine the model.