← Карта

Проверка качества.
События, перенос, источники.

Пригодность для самостоятельного оперативного предупреждения не подтверждена. Эти проверки не меняют модель и не превращают спутниковое обнаружение в подтверждённое время возгорания.

Полный пересчёт всех карт

Просмотрены 80,077,108 допустимых ячеек-дней, без подвыборки отрицательных примеров. Precision — 7,87%; recall — 7,34%; AP — 0.02169. Сигнальных ячеек-дней: 14,657; истинных положительных: 1,153; ложных: 13,504; пропущенных положительных: 14,551.

Это точные значения для опубликованных национальных массивов. Прежние precision 7,36% и AP 0.02392 получены по вероятностной выборке отрицательных ячеек с обратными весами. Различие отражает выборочную погрешность, не новое улучшение модели. Recall совпадает, поскольку в научной выборке сохранены все допустимые положительные ячейки-дни. Интервалы прежней выборочной оценки нельзя переносить на новый полный пересчёт.

Уникальные спутниковые события

Всего 17,139 событий; в покрытой области — 15,950, вне неё — 1,189. Полнота в день первого обнаружения для всех событий — 6,97%; для покрытых — 7,49%. Сигнал за предыдущие сутки получили 5,57% событий. Это ретроспективное сопоставление, не измерение фактического заблаговременного оповещения.

При объединении сигналов по восьми соседям сетки и соседним суткам получено 939 цепочек; 543 совпали хотя бы с одним событием в той же ячейке в день обнаружения или накануне. Длинная цепочка может содержать много ложных ячеек, поэтому доля совпавших цепочек 57,83% не является precision ячеек-дней.

Точные определения и результаты JSON · Число сигналов по датам CSV

Перенос между географическими частями

Пять непрерывных географических частей, блоки 100 км, буфер 25 км. На каждом разбиении заново обучены базовый XGBoost, хронологические модели для второго уровня, второй уровень и калибровка. Обучение 2015–2021; калибровка на своей географии 2022; проверка на удержанной географии 2022. Данные 2023–2025 не использовались.

Перенос слабый. Результаты отдельных частей существенно хуже общей временной оценки. Гиперпараметры исторически выбирались на всей территории до 2022; это условный аудит переноса фиксированного рецепта, а не полностью вложенный независимый пространственный тест. История детекций в удержанном регионе допускается как прошлое наблюдение при использовании модели.

fold model precision recall average_precision
spatial_100000_0 xgboost 0,60% 1,18% 0.00048
spatial_100000_0 xgboost_stack 0,70% 1,37% 0.00120
spatial_100000_1 xgboost 1,47% 0,63% 0.00835
spatial_100000_1 xgboost_stack 100,00% 0,05% 0.01916
spatial_100000_2 xgboost 0,49% 0,33% 0.00430
spatial_100000_2 xgboost_stack 0,69% 0,30% 0.00670
spatial_100000_3 xgboost 1,10% 0,30% 0.00301
spatial_100000_3 xgboost_stack 1,13% 0,22% 0.00443
spatial_100000_4 xgboost 0,08% 0,05% 0.00312
spatial_100000_4 xgboost_stack 0,00% 0,00% 0.00488

Все метрики CSV · Протокол разбиений JSON

Регионы, сезон и пропуски NDVI

Взвешенная доля строк без NDVI: 44,13%. Это доля пропусков среди допустимых ячеек-дней, не доля всей площади Казахстана. Качество отдельно рассчитано для каждого региона, месяца и наличия NDVI; 30 групп, полные метрики CSV. Эти диагностические результаты не использовались для изменения модели.

Новый контрольный период: 2025

Тест 2025 завершён: precision 7,65%, recall 4,33%. Порог не менялся. Результаты и интервалы JSON

МодельPrecision ↑Recall ↑F1 ↑AP ↑ROC-AUC ↑
Исходный XGBoost9,19%3,15%0.04690.014140.9226
XGBoost + второй уровень7,65%4,33%0.05530.017850.9390

Сравнение на одной вероятностной выборке; все допустимые положительные ячейки-дни сохранены, отрицательные имеют обратные веса. Взвешенная совокупность — 40,028,511 ячеек-дней, положительных — 11,315. 95% интервалы ансамбля: precision 6,39%–10,13%; recall 2,87%–6,04%. Это 1000 парных блочных повторов 100 км × 30 дней, seed 42. Интервал AP не рассчитывался.

Наблюдаемый рост recall сопровождается снижением precision. Разность recall: от 0.20 до 2.38 процентных пункта (95% интервал). Интервал разности precision включает ноль; это не доказывает эквивалентность precision.

Метки впервые открыты после фиксации релиза и реализации. Тест 2025 теперь считается использованным и не должен снова называться новым независимым тестом для следующих настроек. Журнал первого доступа · Регионы, месяцы, пропуски NDVI.

Уникальные события 2025: 12,416; покрыты в день первого обнаружения — 11,542. Полнота по всем событиям: 4,10% в день обнаружения и 3,35% накануне. Это сопоставление со спутниковым наблюдением; фактическое время возгорания неизвестно. События 2025 JSON.

Предварительно объявленная вторичная проверка без 11–12 ноября 2025, вокруг документированного сбоя SNPP (TM_NPP_L1B_25315): precision 7,65%, recall 4,33%. Основной результат за весь год сохранён. Пропуск спутниковых наблюдений не доказывает отсутствие пожаров. Проверка JSON.

Протокол, сохранённый до меток 2025

Разрешение и актуальность

Сетка вывода 5 км. ERA5 0,25° — приблизительно 18–28 км по разным направлениям на территории Казахстана; NOAA NDVI 0,05°; SRTM 90 м. Интерполяция не создаёт новых наблюдений. Пропуски обязательной погоды исключаются; пропуски NDVI сохраняют отдельный индикатор, а не считаются наблюдением нормальной растительности.

Для независимого 2025 используется MODIS 2024. Добавлен отдельный WorldPop 2020 в карточке ячейки. В зафиксированной исторической модели остаются население 2010 и поселения 2013: тихая замена на более поздние значения нарушила бы воспроизводимость и могла бы внести будущую информацию.

Текущая дата

Получена публичная семидневная лента SNPP NRT. Она не покрывает историю 2026, необходимую 365-дневному признаку. Автоматический сегодняшний прогноз не введён в работу; текущие NRT не подставляются вместо стандартных меток независимого теста. Проверка готовности и пробелы JSON.

Граница целевой переменной

Модель оценивает первое спутниковое обнаружение связанного события. Независимых наземных данных о времени возгорания, распространении и ущербе в проекте нет. Слой населения — оценка экспозиции, а не прогноз ущерба. Для этих задач нужны отдельные цели, данные и проверка.

Релиз eee99c1a8db0012ca27e43d3216f1494cd38405fe3f40d26cead1b5370319523. Обучение и исходные метрики новой модели.