据由国家跨部门消防中心的荒地火灾管理研究开发和应用小组提供包含着火和烧毁区域的每个起火原因的开始和结束参见地图如下。地理数据来自多个来源的数据集被用来分析一些与地理相关的变量是否有利于火灾的存在见下图。这些变量在分析期间可以被视为静态变量包括土地覆盖类型米土地覆盖行星数据目录代表地球表面的物理覆盖范围即农作物树木水。先前的研究表明同的土地覆盖类型比其他类型更容易发生火灾。例如灌木丛的火灾选择性通常高于一年生作物ö气候分类参见参考文件根据季节性降水和温度模式将每个地区分配到同的气候组。人口和海拔空间特征较大的火灾发生在几乎无人居住的偏远地区还是发生在阳光照射较多的地势较高的地区？道路公里数和到最近道路的距离北美道路全球自然地球高速公路附近发生火灾是否是因为吸烟者在路上乱扔香烟？气象数据使用提供的时间序列数据的目的是分析随着时间的推移气象因素的变化如何影响野火的出现。
根据之前将火灾发生和严重程度与干旱严重程度联系起来的研究选择了以下变量标准化降水蒸散指数特殊电子显微术它是一个基于降水量和潜在蒸散量的干旱指数对 伊朗移动数据 蒸发需求的变化敏感。它可以在同的时间尺度或累积周期进行计算。负值表示干旱时期而正值表示潮湿条件。该数据最初在月度美国气候网格数据集中提供。土壤湿度它代表土壤的含水量可以在土层以下的同深度进行测量。较大的含水量可能会导致植被生长增加从而有利于随后的着火。最后我们用了收入中位数来自数据观测站的社会人口统计学美国社区调查数据集的数据以进一步了解公共管理部门保险公司和房地产投资公司如何使用该指数。利用天气数据和空间分析构建野火风险指数为了开发我们的方法需要首先将数据聚类到同的区域以考虑整个加州气候因素和特性的差异。然后对于每个簇根据变量的性质时间相关与时间无关采用同的方法调查最相关的火灾前兆。
一旦选择了最相关的触发因素就可以通过所选变量的加权平均值组合这些触发因素来构建指数。然后将该指数分类为特定风险级别极低低中高或极高并使用季节性预测对未来时期进行估计。在我们的分析中我们按照上述相同的方法制作了两个同的指数每个指数都适用于特定的用例年度指数为评估特定年份的着火风险而构建的指数可用于了解易发生火灾区域的总体情况并将其与往年的风险进行比较。季节指数为独立估计每个季节的野火风险而开发的指数可用于将风险与前几个季节进行比较并允许组织提前几个月规划其管理工作。现在我们将估计的年度风险与年发生的山火进行比较。可以看出年期间北加州比南加州更容易发生火灾。此外这些地区均未达到风险级别这意味着与年相比年是干燥的一年导致风险更高。像下面这样的交互式地图非常适合帮助用户探索这种大规模但超本地化的数据。